ข้อใดคือลำดับแรกขององค์ประกอบการจัดการข้อมูลที่เป็น big data

Big Data องค์ประกอบของระบบข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data Elements)

สารบัญ Show

ประวัติและความเป็นมาของ Big Data
ตัวอย่างการนำ Big Data ไปใช้
Big Data ข้อมูลขนาดใหญ่ มันทำงานอย่างไร

Big Data องค์ประกอบของระบบข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data Elements) การเริ่มต้นทำ Big Data Project ที่ดี คือ การเข้าใจว่าปัญหาขององค์กรคืออะไร อยู่ ณ ส่วนใดขององค์ประกอบของระบบ Data บางที่มีปัญหาเรื่องไม่มีแหล่งที่มาของข้อมูล บางที่มีปัญหาไม่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลได้ บางที่มีปัญหาไม่สามารถวิเคราะห์ได้ บางที่ไม่สามารถแสดงผลได้ และหลายที่ มีปัญหาที่ไม่รู้ว่าตัวเองมีปัญหาอะไรประกอบด้วย 5 ส่วน ได้แก่

1. แหล่งที่มาของข้อมูล (Data Source ) เป็นแหล่งข้อมูลต้นน้ำที่จะนำเข้าสู่ระบบ (Input) อาจจะเป็นข้อมูล (Data) ฐานข้อมูล (Data Base) ข้อมูลในโปรแกรมระบบ (Application) หรือสารสนเทศ (Informatione) ที่ได้จากแหล่งต่าง ๆ มักจะมาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายมีรูปแบบข้อมูลแตกต่างกันไปหลาหลาย เกิดความยากลำบากในการจัดการข้อมูลโครงสร้างแตกต่างกัน ในการที่จะนำมาจัดเตรียมให้ข้อมูลที่นำมารวมกันนั้นมีความพร้อมใช้ต่อไป

2. ช่องทางการเชื่อมโยงข้อมูล (Gateway) การเชื่อมโยงข้อมูล เป็นส่วนที่สำคัญมากและเป็นปัญหาใหญ่ในการทำงาน Big Data ในส่วนนี้ต้องอาศัยทักษะของวิศวกรข้อมูล (Data Engineer) ในส่วนของการเชื่อมโยงข้อมูลโดยการใช้กระบวนการจัดการ ETL (Extract-Transform-Load) หรือโปรแกรม ETL ซึ่งมีหลายแบบ ทั้งเป็นโปรแกรม Software หรือเป็น Function ในโปรแกรม Cloud Computing มีทั้งแบบที่ทำการเขียนโปรแกรมเองและใช้เครื่องมือสำเร็จที่มีอยู่มากมาย การออกแบบช่องทางการเชื่อมโยงข้อมูลจะทำได้อย่างสมบูรณ์จึงจำเป็นต้องทราบก่อนว่าจะนำข้อมูลใดไปทำอะไรต่อบ้าง เพื่อสร้างช่องทางการเชื่อมข้อมูลมาจัดการก่อนที่จะส่งไปเก็บที่คลังข้อมูลต่อไป

3. คลังข้อมูล (Data Warehouse) หรือแหล่งเก็บข้อมูล (Storage) เป็นการรวบรวมเก็บข้อมูลที่ผ่านการจัดการจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ จากหลายแหล่ง มาเก็บไว้เพื่อรอการใช้งานในขั้นตอนต่อไป ซึ่งอาจจะเป็นที่พักข้อมูลให้พร้อมใช้ สำรองข้อมูล หรือเป็นแหล่งเก็บข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลในอดีต

4. การวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics) ส่วนนี้เป็นหน้าที่หลักของ Data Scientist ซึ่งแบ่งงานออกเป็น 2 ลักษณะ คือ การวิเคราะห์เบื้องต้น โดยการใช้วิธีทางสถิติ หรือจะเป็นการวิเคราะห์เชิงลึกโดยการสร้าง Model แบบต่าง ๆ รวมไปถึงการใช้ Machine Learning เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เฉพาะจงเจาะในแต่ละปัญหา และแต่ละชุดข้อมูลในส่วนของ Analytics เองก็เช่นกัน เฉพาะ Machine Learning ก็มี Algorithm มากมาย และยังต้องมีการปรับค่า Parameter อีกด้วย ไม่ร่วมไปถึงการออกแบบตัวแปร ว่าจะนำข้อมูลใดมาวิเคราะห์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์อะไร เรียกได้ว่า แค่ความรู้อย่างเดียวไม่ได้ ต้องมีประสบการณ์ในการระบุปัญหา และทักษะในการออกแบบการใช้ Model อีกด้วย

5. การรายงาน (Report) หรือใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Result/Action) ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์สามารถนำไปใช้งานได้ 2 รูปแบบ คือ ออกเป็นรายงาน (Report) เพื่อให้ Data Analyst นำผลลัพธ์ที่ได้ไปใช้กับงานทางธุรกิจต่อไป หรือจะเป็นการนำไปกระทำเลยโดยที่ไม่ต้องมีมนุษย์คอยตรวจสอบ ซึ่งจำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมเพิ่มเพื่อให้มีการกระทำออกไปที่เรียกว่าการทำแบบอัตตโนมัติ Artificial Intelligence

การทำงานในนิเวศน์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Ecosystem) ให้ได้ทั้งหมดทำได้ยากและต้องใช้เวลา จึงควรต้องมีการวางเป้าหมายให้ชัดว่าต้องการอะไร ทำควรเข้าใจในภาพรวมหรือต้องการทำเองให้เป็น

ที่มา www.iok2u.com

ในยุคสมัยนี้ ในนาทีนี้ จะมีคำเท่ๆคำหนึ่งที่ผู้บริหารองค์กรไม่ว่ารัฐหรือเอกชนทั้งขนาดใหญ่ ขนาดเล็ก มักจะกล่าวกันอยู่เสมอๆว่าเราจะนำมาใช้เพื่อทำให้องค์เราได้เปรียบ ทันสมัย มีความก้าวหน้า คือ Big Data ว่าแต่ Big Data ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร ทำงานอย่างไร และนำไปใช้อะไรได้บ้าง

คำจำกัดความของ Big Data

เพื่อให้ความเข้าใจเกี่ยวกับ Big Data มีมากขึ้นเรามาทำความเข้าใจเกี่ยวกับคำจัดความของคำว่า Big Data กันก่อน ในราวๆปี 2001 Gartner ได้ให้คำจำกัดความของคำว่า Big Data ไว้ว่า เป็นข้อมูลที่มีความหลากหลาย มีปริมาณมากๆ และมีความเร็วมากๆ ซึ่งรู้จักกันในนาม 3Vs (สามวี)

พูดให้ง่ายๆคือ Big Data คือปริมาณข้อมูลที่มาก มีความซับซ้อน โดยเฉพาะที่มาจากแหล่งข้อมูลใหม่ๆ ด้วยปริมาณที่มากมายมหาศาลทำให้ไม่สามารถประเมินและวิเคราะห์ด้วยวิธีการ ซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์แบบเดิมๆ แต่ข้อมูลมากมายมหาศาลเหล่านี้สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ในทางธุรกิจที่ในอดีตไม่สามารถใช้ได้

3Vs ของ Big Data

V ที่1 คือ VOLUME

ปริมาณข้อมูลที่มากเป็นปัจจัยที่มีความสำคัญ ในปริมาณข้อมูลที่มากมายมหาศาลนั้นที่เราจะต้องประมวลผลนั้นเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง มีความหนาแน่นของข้อมูลต่ำ และข้อมูลพวกนี้อาจเป็นข้มมูลที่ไม่ทราบค่า เช่น ฟีดข้อมูลของเฟสบุ๊ค ทวีทเตอร์ การคลิ๊กบนเวปไซท์หรืออุปกรณ์แอพพลิเคชั่นต่างๆ หรืออุปกรณ์ที่มีเซนเซอร์ บางองค์การอาจมีข้อมูลให้ประมวลผลเป็นสิบๆเทราไบต์ หรือบางองกรค์อาจมีเป็น ร้อยๆเพตะไบต์

V ที่2 คือ VELOCITY

คือความเร็วของการรรับข้อมูลหรืออาจเป็นการกระทำใดๆ โดยปกติก็เป็นความเร็วสูงสุดที่ทำการสตีมข้อมูลลงในหน่วยความจำโดยตรงกับการบันทึกข้อมูลลงบนฮาร์ดดิสก์ เครื่องมือหรืออุปกรณ์ที่ใช้กับอินเตอร์เนตในสมัยนี้ก็เป็นการทำงานแบบเรียลไทม์หรือเกือบๆจะเรียลไทม์ ซึ่งจะต้องมีการประมวลผลแบบเรียลไทม์

V ที่ 3 คือ VARIETY

Variety คือความหลากหลายของชนิดข้อมูล ข้อมูลในสมัยก่อนมักเป็นพวกข้อมูลที่เป็นโครงสร้างและมีความพอดีกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ปัจจุบันข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้นและเป็นข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง เช่น ข้อมูลแบบตัวอักษร ข้อมูลภาพ ข้อมูลเสียง ซึ่งต้องการการประมวลผลเพิ่มเติม เพื่อที่จะแปลความหมาย และหารายละเอียดคำอธิบายของข้อมูล (meta data)

คุณค่าและความจริงของข้อมูล Big Data

Big Data ในช่วง 2-3 ปีหลังมานี้ได้เพิ่มมาอีก 2 Vs คือ Value และ veracity ซึ่งคุณค่าและความจริง ซึ่งข้อมูลมันมีค่าอยู่ในตัวของมันเอง แต่มันจะไม่มีประโยชน์เลยถ้าเราค้นไม่พบคุณค่าของมัน และความจริงของข้อมูลและความน่าเชื่อถือว่าเราจะเชื่อถือได้มากแค่ไหน ก็มีความสำคัญเท่าเทียมกันทั้งคุณค่าและความจริงของข้อมูล

ในปัจจุบัน Big Data ได้กลายเป็นทุนหรือทรัพย์สินไปแล้ว ในบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่บางบริษัทมูลค่าของบริษัทเกิดมาจากข้อมูลของเขา และในขณะนี้เขาก็วิเคราะห์และประมวลผลเพื่อเพิ่มมูลค่าของข้อมูลให้สูงชึ้นไปอีก

และด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในปัจจุบันส่งเสริมให้ราคาของอุปกรณ์การเก็บข้อมูลและคอมพิวเตอร์ลดลงแบบก้าวกระโดด ทำให้การเก็บข้อมูลง่ายและมีราคาถูก การเก็บข้อมูลและการเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่สามารถทำได้ง่ายๆและมีราคาถูก ทำให้การตัดสินใจด้านธุรกิจมีความแม่นยำและถูกต้องมากขึ้น

การค้นหามูลค่าของข้อมูล Big Data มันไม่ใช่แค่การวิเคราะห์ธรรมดาเท่านั้น แต่มันต้องมีกระบวนการขั้นตอนทั้งหมด ซึ่งมีตั้งแต่การวิเคราะห์เชิงลึก ความต้องการของธุรกิจ ความสามารถในการถามข้อมูลที่ถูกต้องจากผู้บริหาร การจดจำรูปแบบ การให้ข้อมูลสำหรับสมมุติฐานต่างๆ และการทำนายพฤติกรรม เป็นต้น

ประวัติและความเป็นมาของ Big Data

ถึงแม้ว่าแนวคิดเรื่องข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data จะเป็นของใหม่และมีการเริ่มทำกันในไม่กี่ปีมานี้เอง แต่ต้นกำเนิดของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้มีการริเริ่มสร้างมาตั้งแต่ยุค 60 และในยุค 70 โลกของข้อมูลก็ได้เริ่มต้น และได้พัฒนาศูนย์ข้อมูลแห่งแรกขึ้น และทำการพัฒนาฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ขึ้นมา

ประมาณปี 2005 เริ่มได้มีการตะหนักถึงข้อมูลปริมาณมากที่ผู้คนได้สร้างข้นมาผ่านสื่ออนไลน์ เช่น เฟสบุ๊ค ยูทูป และสื่ออนไลน์แบบอื่นๆ Hadoop เป็นโอเพ่นซอร์สเฟรมเวิร์คที่ถูกสร้างขึ้นมาในช่วงเวลาเดียวกันให้เป็นที่เก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และในช่วงเวลาเดียวกัน NoSQL ได้ก็เริ่มขึ้นและได้รับความนิยมมากขึ้น

การพัฒนาโอเพนซอร์สเฟรมเวิร์ค เช่น Hadoop (และเมื่อเร็ว ๆ นี้ก็มี Spark) มีความสำคัญต่อการเติบโตของข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่ทำงานได้ง่าย และประหยัดกว่า ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ผู้คนยังคงสร้างข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งไม่ใช่แค่มนุษย์ที่ทำมันขึ้นมา

การพัฒนาการของ IOT (Internet of Thing) ซึ่งเป็นเครื่องมืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับอินเตอร์เนตก็ทำการเก็บและรวบรวมข้อมูลซึ่งอาจเป็นเรื่องที่เกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้า ประสิทธิภาพของสินค้า หรือการเรียนรู้ของเครื่องจักรพวกนี้ล้วนทำให้มีข้อมูลขนาดใหญ่

แม้ว่ายุคของข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data มาถึงและได้เริ่มต้นแล้ว แต่มันก็ยังเป็นเพียงแต่ช่วงแรกๆ และระบบระบบคลาวด์คอมพิวติ้งก็ได้ขยายความเป็นไปได้มากขึ้น คลาวด์มีความสามารถในการในการใช้งานได้อย่างยืดหยุ่นได้

ตัวอย่างการนำ Big Data ไปใช้

ข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data ช่วยให้เราสามารถจัดการงานทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ได้ตั้งแต่การเก็บข้อมูลของลูกค้าเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เป็นต้น ต่อนี้ไปเป็นตัวอย่างเพียงส่วนหนึ่งของการใช้ข้อมูล Big Data

การพัฒนาผลิตภัณฑ์

บริษัท Netflix และ บริษัท Procter & Gamble ได้ใช้ข้อมูล Big Data ช่วยในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า พวกเขาสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์สำหรับผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ โดยการจำแนกคุณลักษณะที่สำคัญของผลิตภัณฑ์หรือบริการในอดีตและปัจจุบันและสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะเหล่านี้กับความสำเร็จในเชิงพาณิชย์ของข้อเสนอ นอกากนี้ยังมีบริษัท P&G ยังใช้ข้อมูลของสื่อสังคมออนไลน์ในการวิเคราะห์ ในการทดสอบตลาดและเปิดตัวสินค้าในช่วงต้น เพื่อวางแผนการผลิตและเปิดตัวสินค้าใหม่

การคาดการณ์เพื่อการบำรุงรักษาเครื่องจักร

ปัจจัยที่ใช้ทำนายการชำรุดของเครื่องจักรนี้ มาจากข้อมูลทั้งที่เป็นแบบมีโครงสร้างเช่น วันเดือนปี ที่ผลิต รุ่น และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่นข้อมูลจากเว็นเซอร์ต่างๆ เช่นอุณภูมิของเครื่องยนต์ การทำงานผิดปกติของเครืองจักร ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะต้องได้รับการวิเคราะห์ก่อนที่จะเกิดปัญหา การวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ เพื่อกำหนดตารางซ่อมบำรุง เพื่อประหยัดงบการซ่อมบำรุง และรวมไปถึงการสต๊อกอะไหล่ต่างๆ เพืท่อให้การซ่อมบำรุงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทันเวลา และประหยัดงบประมาณ

สร้างประสบการณืที่ดีให้กับลูกค้า

ในสภาวะการแข่งขันทางการค้าในปัจจุบัน การเสนอประสบการณ์และข้อเสนอที่ดีที่สุดและตรงใจแก่ลูกค้าที่สุดก็จะเป็นผู้ได้เปรียบในการแข่งขัน ข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data ช่วยให้ธุรกิจรวบรวมข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์ ผู้เข้าชมเว๊ปไซท์ ผู้เข้าใช้แอพพลิเคชั่น ข้อมูลการตอบโต้ทางโทรศัพท์ ข้อมูลการสนทนาผ่านสื่อต่างๆ เพื่อช่วยให้ปรับปรุงการสื่อสารกับลูกค้า และเพิ่มมูลค่าให้ได้มากที่สุดด้วยการส่งข้อเสนอสุดพิเศษให้ตรงใจกับลูกค้า และยังช่วยแก้ปัญหาที่เกิดกับลูกค้า เป็นการแก้ปัญหาเชิงรุกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การตรวจสอบการโกงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

การโกงในระบบเครือข่ายอินเตอร์เนตไม่ได้มีเฉพาะจากแฮกเกอร์เท่านั้น ซึ่งเราจะต้องเผชิญกับผู้เช่ยวชาญในหลายๆรูปแบบ ในระบบการรักษาความปลอดภัยสมัยใหม่นี้ได้มีการพัฒนาอย่างไม่หยุดนิ่ง การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถทำให้เราระบุรูปแบบของข้อมูลที่เข้าในรูปที่มิชอบ และไม่ถูกต้องตามข้อกำหนดของเราได้

การเรียนรู้ของเครื่องจักร Learning Machine

การเรียนรู้ของเครื่องจักร หรือ Learning Machine กำลังเป็นที่นิยมอยู่ในขณะนี้ ข้อมูลโดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเหตุผลที่เราสามารถสอนเครื่องจักรได้ การมีข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้ง่ายในการเตรียมข้อมูลในการสอนเครื่องจักรให้สามารถเรียนรู้ได้

ประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน

โดยปกติประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานเรามักไม่ทราบว่าการดำเนินงานนั้นมีประสิทธิภาพเพียงใด แต่ในพื้นที่ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยข้อมูลมูลขนาดใหญ่นี้ทำให้เราสามารถวิเคราะห์ และเข้าถึง การผลิตหรือการปฏิบัติงานได้ การตอบรับของลูกค้า รวมถึงปัจจัยอื่นๆที่จะทำให้ธุรกิจหยุดชะงักหรือขัดข้องได้ และสามารถคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data นี้ยังสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในปัจจุบันได้อีกด้วย

การขับเคลื่อนในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยคุณในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้โดยการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง บุคคล สถาบัน หน่วยงาน องค์กร และกระบวนการ และดำเนินการกำหนดวิธีการใหม่ในการใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้น ใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจเกี่ยวกับการพิจารณาเรื่องการเงิน วางแผนและพิจารณาแผนงาน ตรวจสอบแนวโน้มและสิ่งที่ลูกค้าต้องการ นำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิก ที่มีความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด

Big Data ข้อมูลขนาดใหญ่ มันทำงานอย่างไร

ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ เพื่อเปิดโอกาสและรูปแบบธุรกิจใหม่ ๆ การเริ่มต้นใช้งานประกอบด้วย 3 ขั้นตอนสำคัญดังนี้

การรวบรวมข้อมูล

การรวบรวมข้อมูลของ Big Data เป็นการรวบรวมข้อมูลของจากหลากหลายทั้งที่มาและการใช้งานที่แตกต่างกันอย่างมากมาย ซึ่งกลไกและเทคโนโลยีแบบดั้งเดิม ETL (extract, transform, and load) ไม่สามารถทำได้ ซึ่ง Big Data หรือ ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการเทคนิค วิธีการ และเทคโนโลยีใหม่ในการรวบรวมข้อมูลขนาด เทราไบต์ และอาจจะเป็นระดับเพธาไบต์เลยก็มี

ในการรวบรวมข้อมูลนั้นต้องมีการประมวลผล จัดรูปแบบ ให้เหมาะสำหรับการใช้ในการวิเคราะห์หรือใช้งานสำหรับธุรกิจหรือวัตถุประสงค์นั้นๆ

การจัดการข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data นั้นมีความต้องการสถานที่จัดเก็บขนาดใหญ่ การจัดเก็บข้อมูลมูลขนาดใหญ่จะเป็นชนิดใดก็ได้ไม่ว่าจะเป็นแบบ on premises หรือ แบบ cloud ขึ้นกับความต้องการหรือความสะดวกในการใช้ ซึ่งเราสามารถใช้และประเมินผลได้เช่นเดียวกัน บางครั้งก็มีความจำเป็นที่ต้องจัดเก็บไว้ใกล้กับแหล่งข้อมูล หรือข้อมูลบางอันต้องการความยืดหยุ่นสูงและไม่ต้องการบริหารจัดการก็ใช้เป็นแบบ Cloud ซึ่งกำลังเป็นที่นิยมกันเป็นอย่างมาก

การวิเคราะห์

การลงทุนสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big data จะมีประโยชน์หรือคุ้มค่าก็ต่อเมื่อคุณใช้และวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลทำให้เกิดความกระจ่างและชัดเจนในชุดข้อมูลที่คุณมีอยู่ การสำรวจข้อมูลยังทำให้เราค้นพบสิ่งใหม่ แชร์สิ่งที่ค้นพบใหม่ๆต่อคนอื่น สร้างรูปแบบจำลองข้อมูล ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์ AI และนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้งาน

เครดิตภาพ