การประมวลผลข้อมูล คืออะไร

การประมวลผลข้อมูล คืออะไร?

การประมวลผลข้อมูลคืออะไร - ทำความเข้าใจประโยชน์ ประเภทและเครื่องมือ และการรับข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุดในโลกของการรับส่งข้อมูล

ทุกองค์กรต้องทำการประมวลผลข้อมูลในระดับหนึ่งเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าให้ดีมากขึ้น รวมถึงการปรับปรุงการบริการด้วย แต่การประมวลผลข้อมูลคืออะไร? ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายที่สุด การประมวลผลข้อมูล คือการรวบรวมและจัดการข้อมูลให้เป็นข้อมูลใหม่ที่เป็นประโยชน์

คณะกรรมาธิการยุโรปให้คำนิยามการประมวลผลข้อมูลว่า หมายถึงสิ่งใดก็ตามที่รวมถึงการเก็บรวบรวม การบันทึก การจัดระเบียบ การเก็บรักษา การดัดแปลง การเรียกค้น การใช้งาน การเปิดเผย โดยการแลกเปลี่ยนหรือวิธีอื่นๆ หรือการจำกัด การลบ หรือการทำลายข้อมูลส่วนบุคคล

การเปลี่ยนแปลงข้อมูลก็ถือเป็นการประมวลผลข้อมูลด้วย ซึ่งอาจรวมถึงการรวบรวมข้อมูล การแปลง การกรอง และการทำความสะอาดข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถใช้สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะและการรายงาน หรือการเรียนรู้ของเครื่อง ไม่ว่าจะเป็นการประมวลผลข้อมูลด้วยตนเองหรือแบบอัตโนมัติ

แม้ว่านี่จะไม่ใช่แนวคิดใหม่ การนำเข้าเทคโนโลยีใหม่ที่มีการใช้งานเพิ่มมากขึ้น และเทคโนโลยีเองก็ก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้มีการใช้ข้อมูลเพิ่มขึ้น ซึ่งหมายความว่าการประมวลผลข้อมูลมีความสำคัญมากยิ่งขึ้นภายในองค์กรของคุณ

มาดูกันว่าการประมวลผลข้อมูลคืออะไร และเหตุใดถึงควรเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์ธุรกิจของคุณ

คำจำกัดความของ GDPR ของการประมวลผลข้อมูล

นับตั้งแต่เปิดตัว GDPR ในเดือนพฤษภาคม 2018 มีความสำคัญในการกำหนดคำจำกัดที่สำคัญสำหรับกระบวนการประมวลผลข้อมูล

ตามมาตรฐาน 4.2 ของ GDPR ของสหภาพยุโรป การประมวลผลสามารถกำหนดได้ว่าเป็น “ข้อมูลใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับบุคคลธรรมดาที่ระบุหรือที่สามารถระบุตัวตนได้ (เจ้าของข้อมูล) ; บุคคลธรรมดาที่สามารถระบุตัวตนได้ คือบุคคลที่สามารถระบุได้โดยตรงหรือทางอ้อม โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยการอ้างอิงถึงตัวตน เช่น ชื่อ หมายเลขประจำตัว ข้อมูลที่อยู่ ตัวบ่งชี้ออนไลน์ หรือหลายปัจจัยที่เฉพาะเจาะจงต่ออัตลักษณ์ตัวตน สรีรวิทยา พันธุกรรม จิตใจ การเงิน วัฒนธรรม หรือตัวตนทางสังคมของบุคคลนั้น”

ขั้นตอนของการประมวลผลข้อมูล

การประมวลผลข้อมูลประกอบด้วยหลายขั้นตอน ไม่ว่าคุณจะประมวลผลข้อมูลจำนวนเท่าใดก็ตาม

1. การรวบรวมข้อมูล: ข้อมูลต้องถูกเก็บรวบรวมก่อนที่จะเริ่มกระบวนการประมวลผลใดๆ หลายวิธีในการเก็บข้อมูลใช้เทคโนโลยีการเก็บรวบรวมอัตโนมัติ แต่บางวิธีจะเห็นได้ชัดเจนกว่าและเกี่ยวข้องกับการติดต่อกับเจ้าของข้อมูล ไม่ว่าข้อมูลจะถูกเก็บรวบรวมอย่างไร สิ่งที่สำคัญที่สุดคือข้อมูลจะถูกจัดเก็บในรูปแบบและลำดับที่เหมาะสมกับความต้องการของธุรกิจและสามารถนำมาประมวลผลได้ง่าย

2. การเตรียมการ: เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว ต้องมีการเตรียมข้อมูลเบื้องต้นเพื่อวิเคราะห์เชิงลึก ตัวอย่างเช่น การดำเนินการนี้อาจกำหนดให้ธุรกิจเลือกเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นสำหรับงานเฉพาะ และละทิ้งข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่เกี่ยวข้อง โดยทั่วไปจะช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์ และลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดที่ตามมา

3. ขั้นตอนใส่ข้อมูล: เมื่อข้อมูลได้รับการจัดเตรียมแล้ว ข้อมูลใดก็ตามที่รอดพ้นจากตัวกรองเริ่มต้นจะถูกแปลงเป็นรูปแบบที่เครื่องสามารถอ่านค่าได้ ซึ่งเป็นรูปแบบที่ซอฟต์แวร์รองรับพร้อมวิเคราะห์ การแปลงข้อมูลในขั้นตอนนี้อาจใช้เวลามาก เนื่องจากต้องมีการตรวจสอบข้อมูลทั้งชุดเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีข้อผิดพลาดเมื่อมีการส่ง ข้อมูลที่ขาดหายหรือเสียหายในขั้นตอนนี้สามารถทำให้ผลลัพธ์ไม่สมบูรณ์ได้

4. การประมวลผล: เมื่อข้อมูลถูกส่งมอบ ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์โดยอัลกอริธึมที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่จะปรับเปลี่ยนข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่มีความหมายมากขึ้น ซึ่งเป็นรูปแบบที่ธุรกิจต่างๆ สามารถรวบรวมและเข้าใจมากขึ้น

5. ผลลัพธ์: ข้อมูลที่ได้จากนี้จะถูกปรับเปลี่ยนอีกครั้งเพื่อให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับผู้ใช้งานปลายทาง เช่น กราฟ แผนภูมิ รายงาน วิดีโอ และเสียง ขึ้นอยู่กับว่ารูปแบบใดเหมาะสมกับการใช้งานมากที่สุด สิ่งนี้ช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลที่ประมวลผลเพื่อให้ธุรกิจสามารถนำไปใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจต่อได้

6. การจัดเก็บ: ขั้นตอนสุดท้ายนี้เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บข้อมูลและข้อมูลเมตาที่ปลอดภัยเพื่อการใช้งานต่อไป ควรสามารถเข้าถึงข้อมูลที่จัดเก็บได้อย่างรวดเร็วเมื่อมีความจำเป็นต้องใช้ และข้อมูลที่เก็บไว้ทั้งหมดจะต้องได้รับการจัดเก็บไว้อย่างปลอดภัยเพื่อให้มั่นใจว่าการรักษามีความสมบูรณ์

แม้ว่าแต่ละขั้นตอนจะเป็นสิ่งจำเป็น องค์ประกอบการประมวลผลแต่ละขั้นตอนจะดำเนินเป็นวงจร ซึ่งหมายความว่าขั้นการเก็บข้อมูลจะดำเนินไปซ้ำๆ จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ และเริ่มต้นกระบวนการใหม่ประมวลผลข้อมูลใหม่ไปเรื่อยๆ

นับตั้งแต่ GDPR ถูกเปิดตัว กระบวนการประมวลผลข้อมูลในปัจจุบันต้องได้รับความยินยอมจากลูกค้า ซึ่งหมายความว่าการใช้และการจัดเก็บข้อมูลทางธุรกิจต้องอยู่ภายใต้การตรวจสอบที่เข้มงวดมากขึ้น แต่เหตุผลสำคัญของกฎหมายนี้คือการเพิ่มขึ้นของการใช้ข้อมูล

วิธีการประมวลผลข้อมูลแบบเดิมไม่ใช่ทางเลือก แล้วเนื่องจากไม่สามารถทำตามปริมาณข้อมูลที่ถูกส่ง รวบรวม ผลิต และจัดเก็บได้ ดังนั้นระบบคลาวด์จึงเป็นช่องทางที่ได้รับการรับเลือกลำดับต่อไป พร้อมกับประโยชน์ด้านพื้นที่จัดเก็บที่มีอย่างไม่จำกัด

คลาวด์เป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับองค์กร เนื่องจากให้ความสะดวกในการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ ซึ่งสามารถทำได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ได้ผลลัพธ์ข้อมูลที่เร็วและมีคุณค่ามากขึ้น ซึ่งเป็นที่เข้าใจมากขึ้นสำหรับธุรกิจ

นอกจากนี้ สำหรับบริษัทที่มีทีมงานแบบไฮบริดหรือระบบทำงานระยะไกล ระบบคลาวด์มีการรักษาความปลอดภัยและการปกป้องข้อมูลในตัว ทำให้การประมวลผลข้อมูลง่ายมากขึ้น ตัวอย่างหนึ่งคือการประมวลผลข้อมูลที่เป็นความลับ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในขณะที่ยังคงรักษาระดับการเข้ารหัสที่แข็งแกร่งได้อยู่

ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างกำลังเพิ่มมากขึ้น ด้วยการเกิดขึ้นของการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ใช้เทคโนโลยี AI (Unstructured Data Management - UDM) ซึ่งทำให้ข้อมูลเช่นการโต้ตอบทแบบข้อความหรือการบันทึกแชทสามารถกลายเป็นทรัพยากรที่มีประโยชน์

ยังมีธุรกิจหลายแห่งที่ยังขาดเครื่องมือพิเศษในการดำเนินการนี้ อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลเวกเตอร์ (vector databases) เป็นหนทางหนึ่งในการก้าวไปข้างหน้าในยุคของ generative AI

ที่มา: https://bit.ly/3TkTeag