အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပြောင်းလဲတိုးတက်နေသော ယနေ့ခေတ်ကမ္ဘာကြီးတွင် Data များသည် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်နေ‌သော ကျွန်ုပ်တို့၏ နေ့စဉ်ဘဝများ၌ အရေးပါသော အရင်းအမြစ်များ ဖြစ်လာပါသည်။ Big Data ၏ အချက်အလက်ပမာဏ၊ အမြန်နှုန်း၊ အမျိုးအစားတို့အပေါ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွက်ချက်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူမှုပတ်ဝန်းကျင် အသိုက်အဝန်း တည်ဆောက် ရာတွင် အသုံးချနိုင်ပါသည်။ မိမိတို့ ပတ်ဝန်းကျင်တွင် Data များသည် စက္ကန့်နှင့်အမျှ ဖြစ်ပေါ် လျက်ရှိပြီး ထို Data များသည် နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံ၏ နိုင်ငံရေး၊ စီးပွားရေး၊ ပညာရေး၊ ကျန်းမာရေး၊ လူမှုရေး စသည့် နယ်ပယ်အသီးသီးအတွက် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုများ ရှိလာမည် ဖြစ်သည်။

Big Data ဆိုသည်မှာ

Big Data ဆိုသည်မှာ အဆမတန်များပြားပြီး ပမာဏကြီးမားသော Data များကို တစ်နေရာတည်းတွင် စုစည်းထားသည့် နည်းပညာ ဖြစ်ပါသည်။ Big Data ရှိ Data များထဲတွင် ပုံသဏ္ဍန်ကျသည့် Data များ၊ ပုံသဏ္ဍန် မကျသည့် Data များနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်သိပ်မကျသည့် Data ပါဝင်နေပြီး Data များမှာလည်း အမြဲတိုးပွားလျက်ရှိပါသည်။ 2025 ခုနှစ်တွင် တစ်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ Datasphere သည် 175 Zettabytes အထိ ရောက်ရှိလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားကြောင်းကိုလည်း လေ့လာသိရှိရပါသည်။

Big Data ရဲ့ သွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ယေဘုယျအားဖြင့် 3Vs (Volume, Variety, Velocity) ဖြင့် သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။

– Volume:  Data အရေအတွက်များပြားမှု

– Variety:  Data အမျိုးအစားများပြားမှု

– Velocity: Data ထွက်ပေါ်မှုနှုန်း

ထို 3Vs အပေါ်မူတည်၍ မိမိတို့ အသုံးပြုထားတဲ့ Big Data ကို စနစ်တကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ နိုင်ပြီး အသုံးပြုသူများအနေဖြင့် မည်မျှ မြန်မြန်ဆန်ဆန်အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း တိုင်းတာနိုင်မည် ဖြစ်ပါသည်။

Big Data ထဲတွင် ပါဝင်သော Data များကို ရရှိသည့်နေရာ

Big Data အတွက် Data များကို အင်တာနက်အသုံးပြုသူများထံမှ ရရှိပါသည်။ Social media များ၊ Sensors များ၊ Transactions များနှင့် အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးကြောင့် ပမာဏ များပြားသော Data များ ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Facebook အကောင့်တစ်ခု ဖွင့်သောအခါ Username နဲ့ Password များ၊ စာများ၊ ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ တင်ခြင်းသည် Data များ ဖြစ်ကြသည်။ Facebook ကို အသုံးပြုသောအခါ People You May Know တွင် အကြံပြုထားသော မိတ်ဆွေများ၊ ရှာဖွေလိုက်သော အကြောင်းအရာများ၊ ကြော်ငြာများသည်လည်း Big Data ကို အသုံးပြုပြီး ဖန်တီးထားသော နည်းပညာများကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။

 Big Data ၏ အရေးကြီးပုံ

Big Data သည် သာမန်လူတစ်ဦးအနေဖြင့် အရေးကြီးသည့် အခန်းကဏ္ဍတွင် မပါဝင် သော်လည်း အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ Data များကို စုစည်း၍ စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းများ ပြုလုပ်ခြင်းအားဖြင့် အဖွဲ့အစည်း၏ အောင်မြင် တိုးတက်မှု၊ ဆုံးရှုံးမှုနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အခြေအနေများကို အလွယ်တကူ သိရှိနိုင်စေမည် ဖြစ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ထို Data များမှတဆင့် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ရောင်းအား၊ ဈေးကွက် အခြေအနေ၊ Customer အရေအတွက်နဲ့ စိတ်ဝင်စားမှုရှိသော Product များကို သိရှိနိုင်ပါသည်။ ထိုသို့သိရှိခြင်းအားဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်နိုင်ခြင်း၊ ဖြစ်နိုင်သော Risk များကို လျှော့ချနိုင်ခြင်းများ စသည့် အကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိမည်ဖြစ်ပါသည်။

Big Data အသုံးချမှုများ

Big Data သည် ကျန်းမာရေးကဏ္ဍများတွင် ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကာကွယ်ခြင်းနှင့်ကုသခြင်း၊ ဆေးသုတေသနလုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်‌ရှောက်မှုများအတွက် များစွာ အထောက်အပံ့ဖြစ်စေပါသည်။ အီလက်ထရွန်းနစ် ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများမှ ထွက်ပေါ် လာသော Data များမှ ရောဂါလက္ခဏာများကို စောင့်ကြည့်ကာ ကုသမှုများကို လူနာတစ်ဦးချင်း စီအတွက် ဖြေရှင်းပေးနိုင်ပြီး လူနာများအား ကျန်းမာရေးနှင့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စောင့်ရှောက်မှု အကြံဉာဏ်များပေးနိုင်ခြင်း၊ သမားတော်များအတွက် ပိုမိုထိရောက်သော ထိုးထွင်း သိမြင်မှုကို ပံ့ပိုးနိုင်ခြင်း၊ ရောဂါရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းများ ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်း၊ ဆေးဝါးများ၏ ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးကို လျော့ချနိုင်ခြင်း များပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍတွင် Big Data သည် ကြီးမားရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်အစုဖြစ်ပြီး စီးပွားရေးစိန်ခေါ်မှုများအတွက် အဖြေများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်၊ ရင်းနှီးမှုများ၌ ဆုံးဖြတ်ချက် များချမှတ်ရန်၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအန္တရယ်များလျှော့ချရန် ၊ လိမ်လည်မှုများကို ထိရောက်စွာ တိုက်ဖျက်ရန်အတွက် အသုံးပြုသူများ၏ အပြုအမူများနှင့်သက်ဆိုင်သည့် အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် အသုံးပြုခြင်းများပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးလုပ်ငန်းများတွင် Big Data သည် route plan များကို ပိုမို ကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ပေးနိုင်ခြင်း၊ ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုနှင့် ယာဥ်အန္တရယ်များကို လျော့ချ နိုင်ခြင်းများ ပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများအနေဖြင့် real-time data များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ခရီးသွားများအတွက် အချိန်နှင့် စက်ဆီသုံးစွဲမှုကို လျှော့ချပေးနိုင်မည် ဖြစ်သည်။

ပညာရေးကဏ္ဍတွင် Big Data ကို အသုံးပြု၍ နည်းပညာသစ်များ၊ တီထွင်ဆန်းသစ်မှု များဖြင့် ကျောင်းသားများ၏ သင်ယူမှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။

Big Data နည်းပညာနှင့်ပတ်သက်သော အလုပ်အကိုင်အခွင့်အလမ်းများ

Big Data Engineer, Data Architect, Data Scientist, Data Analyst စသည့် Big Data နည်းပညာနှင့် ပတ်သက်သော အလုပ်အကိုင် အခွင့်အလမ်းများ ထွက်ပေါ်လာသည်နှင့်အတူ တက္ကသိုလ်များ၊ အဆင့်မြင့်ပညာသင်ကြားရေးကျောင်းများတွင်လည်း ကျောင်းသား/ကျောင်းသူ များက Big Data နဲ့ သက်ဆိုင်သော သုတေသနစာတမ်းများ ကျယ်ပြန့်စွာ ပြုစုလေ့လာ လာကြသည်ကို လေ့လာတွေ့ရှိရပါသည်။

Data Scientist တစ်ယောက်အနေဖြင့် Big Data ရဲ့ Data Velocity ကို ကိုင်တွယ် ဖြေရှင်းနိုင်ရန် Artificial Intelligence (AI) အမျိုးအစားဖြစ်တဲ့ Machine Learning ၊ Deep Learning စသည့် နည်းပညာများကို နားလည်ရန်လိုအပ်သကဲ့သို့ Data Analyst တစ်ယောက် အနေဖြင့် ပုံစံတူ Data တွေကို ရှာဖွေခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အသုံးဝင်သည့် Data များကို ရွေးချယ်သည့် Data Mining နည်းပညာကို နားလည်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။

နိဂုံးချုပ်အားဖြင့် Big Data သည် နည်းပညာဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်းတစ်ခုမျှသာမဟုတ်ဘဲ ကြီးမားသောဒေတာ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ပိုမိုအသိဥာဏ် ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်တနိုင်ခြင်း၊ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး မထင်မှတ်ထား သော နည်းလမ်းများဖြင့် တန်ဖိုးများကို ဖန်တီးပြုလုပ်ပေးနိုင်သည့် စွမ်းအားအဖြစ် ပေါ်ထွက် လာပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာအသစ်များသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ရေစီးကြောင်း အသစ်များအဖြစ် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်ဖြစ်ထွန်းလာမှုကြောင့် နိုင်ငံ၏စီးပွါးရေးနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းများသည် သိသာထင်ရှားစွာ ပြောင်းလဲလာခဲ့ပါကြောင်း  လေ့လာတင်ပြအပ်ပါသည်။

ချယ်စု (ITCSTC)