ឡានដឹកទំនិញ និងទិន្នន័យធំ៖ នៅពេលដែលទិន្នន័យជួបផ្លូវ
ឡានដឹកទំនិញ និងទិន្នន័យធំ៖ នៅពេលដែលទិន្នន័យជួបផ្លូវ
ឡានដឹកទំនិញ និងទិន្នន័យធំ៖ នៅពេលដែលទិន្នន័យជួបផ្លូវ
- អ្នកនិពន្ធ:
- ខែកក្កដា 25, 2022
សង្ខេបការយល់ដឹង
ឧស្សាហកម្មដឹកជញ្ជូនកំពុងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំ និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កាន់តែខ្លាំងឡើង ដើម្បីបង្កើនសុវត្ថិភាព ប្រសិទ្ធភាព និងការសម្រេចចិត្ត។ ការផ្លាស់ប្តូរបច្ចេកវិជ្ជានេះជួយឱ្យការគ្រប់គ្រងភ័ស្តុភារកាន់តែប្រសើរឡើង ការថែទាំយានជំនិះដែលអាចព្យាករណ៍បាន និងសេវាកម្មអតិថិជនកាន់តែប្រសើរឡើង។ ភាពជឿនលឿនទាំងនេះក៏កំពុងនាំទៅដល់កងនាវាដែលឆ្លាតវៃជាងមុន ស្វយ័តជាងមុន និងតម្រូវឱ្យមានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធថ្មី និងវិធានការសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត។
បរិបទនៃការដឹកទំនិញ និងទិន្នន័យធំ
ការរាតត្បាតនៃជំងឺកូវីដ-១៩ ខណៈពេលដែលការពន្យឺតវិស័យជាច្រើនបានជះឥទ្ធិពលដែលមិននឹកស្មានដល់លើសេវាកម្មដឹកជញ្ជូន។ ក្រុមហ៊ុនដឹកទំនិញបានចាប់ផ្តើមទទួលស្គាល់សារៈសំខាន់នៃទិន្នន័យធំក្នុងការបង្កើនប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេ។ ការផ្លាស់ប្តូរនេះត្រូវបានជំរុញដោយតម្រូវការក្នុងការសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការទីផ្សារ និងធានានូវការផ្តល់សេវាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ទិន្នន័យធំនៅក្នុងបរិបទនេះ បម្រើជាឧបករណ៍សំខាន់មួយសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវ ការគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌ និងការកែលម្អប្រសិទ្ធភាពនៃភស្តុភារទាំងមូល។
ទិន្នន័យធំនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដឹកជញ្ជូនមានអារេដ៏ធំទូលាយនៃប្រភពព័ត៌មាន។ ប្រភពទាំងនេះរួមមាន កំណត់ហេតុឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា កាមេរ៉ា ប្រព័ន្ធរ៉ាដា ទិន្នន័យទីតាំងភូមិសាស្ត្រ និងការបញ្ចូលពីទូរសព្ទ និងថេប្លេត។ លើសពីនេះ បច្ចេកវិទ្យាដូចជាការចាប់សញ្ញាពីចម្ងាយ និងអ៊ីនធឺណិតនៃវត្ថុ (IoT) ជាពិសេសទំនាក់ទំនងរវាងយានជំនិះ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ រួមចំណែកដល់ការប្រមូលទិន្នន័យនេះ។ ទិន្នន័យនេះមានភាពស្មុគ្រស្មាញ និងសម្បូរបែប ដែលជារឿយៗលេចឡើងដោយចៃដន្យ និងមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធនៅ glance ដំបូង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ តម្លៃពិតរបស់វាលេចឡើងនៅពេលដែល AI ឈានជើងចូលដើម្បីរុះរើ រៀបចំ និងវិភាគចរន្តទិន្នន័យទាំងនេះ។
ទោះបីជាមានអត្ថប្រយោជន៍ដ៏មានសក្ដានុពលក៏ដោយ ក្រុមហ៊ុនដឹកទំនិញជាច្រើនតែងតែតស៊ូជាមួយការយល់ដឹងពីភាពស្មុគ្រស្មាញនៃទិន្នន័យធំ និងការអនុវត្តយុទ្ធសាស្ត្រដ៏មានប្រសិទ្ធភាពដើម្បីប្រើប្រាស់វា។ ចំណុចសំខាន់គឺនៅក្នុងការផ្លាស់ប្តូរពីការប្រមូលទិន្នន័យតែមួយទៅដំណាក់កាលកម្រិតខ្ពស់នៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ រួមទាំងការផ្លាស់ប្តូរពីការសង្កេតជាមូលដ្ឋានទៅការវិនិច្ឆ័យលម្អិត បន្តដោយការវិភាគព្យាករណ៍។ សម្រាប់ក្រុមហ៊ុនដឹកជញ្ជូន វឌ្ឍនភាពនេះមានន័យថា ការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងការដឹកជញ្ជូនដ៏ទូលំទូលាយ ដែលអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការនៃកងនាវាទាំងមូលរបស់ពួកគេផងដែរ។
ផលប៉ះពាល់រំខាន
Telematics ដែលគ្របដណ្តប់លើបច្ចេកវិទ្យាដូចជា Global Positioning System (GPS) និងការវិនិច្ឆ័យលើយន្តហោះ គឺជាផ្នែកសំខាន់ដែលទិន្នន័យធំមានតម្លៃពិសេស។ តាមរយៈការត្រួតពិនិត្យចលនារបស់រថយន្ត និងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកបើកបរ ទូរលេខអាចជួយបង្កើនសុវត្ថិភាពចរាចរណ៍យ៉ាងសំខាន់។ វាជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណអាកប្បកិរិយាប្រថុយប្រថានដូចជា ងងុយដេក ការបើកបរដែលរំខាន និងលំនាំហ្វ្រាំងខុសប្រក្រតី ដែលជាមូលហេតុទូទៅនៃគ្រោះថ្នាក់ដែលនាំទៅដល់ការខាតបង់ហិរញ្ញវត្ថុជាមធ្យម $74,000 និងធ្វើឱ្យខូចកេរ្តិ៍ឈ្មោះរបស់ក្រុមហ៊ុន។ នៅពេលដែលគំរូទាំងនេះត្រូវបានចង្អុលបង្ហាញ ពួកវាអាចត្រូវបានដោះស្រាយតាមរយៈការបណ្តុះបណ្តាលអ្នកបើកបរគោលដៅ និងការធ្វើឱ្យប្រសើរបច្ចេកវិទ្យានៅក្នុងយានជំនិះ ដូចជាប្រព័ន្ធហ្វ្រាំងកម្រិតខ្ពស់ និងកាមេរ៉ាផ្លូវជាដើម។
នៅក្នុងការដឹកជញ្ជូន និងភស្តុភារ ការវិភាគទិន្នន័យធំដើរតួយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រ។ តាមរយៈការពិនិត្យមើលគំរូនៃការដឹកជញ្ជូន ក្រុមហ៊ុនអាចធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយមានព័ត៌មានអំពីយុទ្ធសាស្ត្រកំណត់តម្លៃ ការដាក់ផលិតផល និងការគ្រប់គ្រងហានិភ័យ។ លើសពីនេះ ទិន្នន័យធំជួយដល់សេវាកម្មអតិថិជនដោយរៀបចំ និងវិភាគមតិកែលម្អរបស់អតិថិជន។ ការទទួលស្គាល់ការត្អូញត្អែរដដែលៗអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុននានាដោះស្រាយបញ្ហាបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។
ផលប៉ះពាល់ដ៏សំខាន់មួយទៀតនៃទិន្នន័យធំនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដឹកជញ្ជូនគឺនៅក្នុងការថែរក្សាយានយន្ត។ វិធីសាស្រ្តបែបប្រពៃណីចំពោះការថែទាំយានយន្តជារឿយៗពឹងផ្អែកលើកាលវិភាគដែលបានកំណត់ទុកជាមុន ដែលប្រហែលជាមិនឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងត្រឹមត្រូវអំពីស្ថានភាពបច្ចុប្បន្នរបស់ឧបករណ៍នោះទេ។ ទិន្នន័យធំអនុញ្ញាតឱ្យមានការផ្លាស់ប្តូរទៅការថែទាំការព្យាករណ៍ ដែលការសម្រេចចិត្តគឺផ្អែកលើការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃយានយន្ត ត្រូវបានរកឃើញតាមរយៈការវិភាគទិន្នន័យ។ វិធីសាស្រ្តនេះធានាបាននូវអន្តរាគមន៍ទាន់ពេលវេលា កាត់បន្ថយលទ្ធភាពនៃការបែកបាក់ និងពន្យារអាយុជីវិតរបស់កងនាវា។
ផលប៉ះពាល់នៃការដឹកជញ្ជូនទំនិញ និងទិន្នន័យធំ
កម្មវិធីទូលំទូលាយសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដឹកជញ្ជូន និងដឹកជញ្ជូនអាចរួមបញ្ចូលៈ
- ការពង្រឹងការរួមបញ្ចូលនៃ AI ជាមួយនឹងកងនាវាដឹកទំនិញ ដែលនាំឱ្យយានជំនិះកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងស្វយ័តដែលអាចសម្របខ្លួនទៅនឹងសេណារីយ៉ូផ្សេងៗ។
- ការអភិវឌ្ឍន៍ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឯកទេស រួមទាំងផ្លូវហាយវេដែលបំពាក់ដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ដើម្បីគាំទ្របច្ចេកវិទ្យា IoT ក្នុងការដឹកជញ្ជូន បង្កើនការត្រួតពិនិត្យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង និងការប្រមូលទិន្នន័យ។
- ការបង្កើនការវិនិយោគនៅក្នុងទូរគមនាគមន៍ និងកម្មវិធីគ្រប់គ្រងទិន្នន័យធំដោយក្រុមហ៊ុនខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ ដោយផ្តោតលើសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតដើម្បីការពារប្រឆាំងនឹងការគំរាមកំហែងដែលអាចរំខានដល់បណ្តាញដឹកជញ្ជូន។
- ការកាត់បន្ថយការបំភាយឧស្ម័នចេញពីឧស្សាហកម្មដឹកជញ្ជូន ដោយសារទិន្នន័យធំអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ហើយការប្រើប្រាស់យានយន្តស្វយ័តកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ប្រេងឥន្ធនៈ ឬអគ្គិសនី។
- ការកើនឡើងសក្តានុពលនៃការប្រើប្រាស់បណ្តាញដឹកជញ្ជូនទាំងមូល នៅពេលដែលពួកវាកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ដែលអាចប៉ះប៉ូវផលប្រយោជន៍បរិស្ថានដែលទទួលបានពីការកាត់បន្ថយការបំភាយឧស្ម័ន។
- ការបង្កើតតួនាទីការងារថ្មីផ្តោតលើការវិភាគទិន្នន័យ សុវត្ថិភាពតាមអ៊ីនធឺណិត និងការគ្រប់គ្រង AI នៅក្នុងវិស័យដឹកជញ្ជូន និងដឹកជញ្ជូន។
- ការផ្លាស់ប្តូរគំរូអាជីវកម្មដឹកជញ្ជូន ដោយសង្កត់ធ្ងន់លើការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ និងការរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិជ្ជា ដែលនាំឱ្យមានការប្រកួតប្រជែងខ្ពស់ និងការច្នៃប្រឌិតនៅក្នុងឧស្សាហកម្មនេះ។
សំណួរដែលត្រូវពិចារណា
- តើអ្នកគិតថាទិន្នន័យធំអាចកែលម្អសេវាកម្មដឹកជញ្ជូនដោយរបៀបណា?
- តើ IoT និង AI អាចផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលទំនិញត្រូវបានចែកចាយក្នុងរយៈពេល 5 ឆ្នាំខាងមុខ?
ឯកសារយោងការយល់ដឹង
តំណភ្ជាប់ដ៏ពេញនិយម និងស្ថាប័នខាងក្រោមត្រូវបានយោងសម្រាប់ការយល់ដឹងនេះ៖
