ข้อมูลการบันทึกภาพจากกล้องวงจรปิด ต้องเก็บบันทึกขนาดไหน (กล้องวงจรปิด)

ข้อมูลการบันทึกภาพจากกล้องวงจรปิด  ต้องเก็บบันทึกขนาดไหน

                       ข้อมูลกล้องวงจรปิด กับอภิมหาข้อมูลเป็นการมองเห็นและเข้าใจความสัมพันธ์ข้อมูลแต่ละชิ้น ตระหนักถึงการพึ่งพาอย่างแท้จริงพิจารณาข้อมูลเพื่อเข้าใจความเป็นไปของโลก 

 สังเกตสิ่งรอบ ๆ ตัวมากมายหลายเรื่องในทุก ๆ วันหรืออาจนานมาแล้วก็ได้โดยไม่ทันรู้ตัวด้วยซ้ำแต่ที่เป็นทางการคือข้อมูลที่รวบรวมและวิเคราะห์

โดยระบบอัลกอริทั่มอันทรงพลังนั่นเอง ยุคดิจิตอลทำให้การประมวลลข้อมูเป็นไปอย่างรวดเร็ว

 

การยกระดับโดยการใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในมืออย่างเต็มเม็ดเต็มหน่วย การประมูลกองข้อมูลมหาศาลให้ถูกต้องแม่นยำแต่ก็ยังคงมีข้อจำกัดมากมายในแง่ของการจัดการข้อมูล 

 แต่มันจะน้อยลงไปเรื่อย ๆ ตามเวลาที่ผ่านไป บางมุมอาจไม่ยอมรับที่จะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพราะประสบการณ์ส่วนใหญ่และวัฒนธรรมองค์กรที่เราสามารถเข้าถึงข้อมูลเท่าที่ทำได้

การจัดเก็บข้อมูลที่ละเล็กที่ละน้อยและทำเป็นประจำจนกลายเป็นนิสัยและเทคนิคการจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นความจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าจะมีข้อมูลที่เราต้องการโดยอาศัยแรงจูงใจ

เพื่อให้เข้าใจว่าการยกระดับของข้อมูลให้เป็นอภิมหาข้อมูลสามารถทำได้คงต้องเจาะเวลาหากันก่อน

ความพยายามกับการลดเวลาการทำข้อมูลเป็นการกระทำที่น่าทึ่งและถือเป็นจุดเริ่มต้นของการประมวลผลข้อมูลแบบอัตโนมัติและทำให้เกิดองค์กรที่ต่อมากลายมาเป็น IBM 

 แต่ต้องเสียค่าใช้จ่ายที่สูงมากเป็นงานที่สิ้นเปลืองและยาก การได้ข้อมูลทั้งหมดที่มีเป็นหนทางที่สมเหตุสมผลที่สุดเพียงแต่มันทำได้ยากและกินขอบข่ายมหาศาล 

 นักสถิติได้แสดงให้เห็นว่าวิธีการนั้นจะนำไปสู่ความผิดพลาด ปัจจัยสำคัญที่จะปิดประตูความผิดพลาดได้ก็คือการตั้งใจสุ่มตัวอย่างที่จะเลือกมาใช้ 

 การสุ่มตัวอย่างประสบความสำเร็จและกลายเป็นปัจจัยสำคัญของการวัดเชิงปริมาณยุคใหม่นับเป็นทางลัดอีกทางหนึ่ง

การรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่จะมาพร้อมกับปริมาณข้อมูลที่ถือได้ว่าเป็นจุดด้อยของข้อมูลนั้น ๆ 

 เพราะความถูกต้องแม่นยำของการใช้วิธีสุ่มตัวอย่างจะขึ้นอยู่กับว่าตอนเก็บข้อมูลเราเก็บข้อมูลแบบสุ่มจริง ๆ หรือไม่ เพราะความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากความลำเอียงอาจนำไปสู่

ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดก็เป็นได้ อุปสรรคที่หนักที่สุดของการสุ่มตัวอย่างหากมีการแบ่งหมวดย่อยที่ซับซ้อนลงไป ยิ่งแบ่งหมวดย่อยของตัวอย่างข้อมูลมากเท่าไรโอกาสเกิดความผิดพลาด

ก็ยิ่งสูงมากเท่านั้น ดังนั้นการสุ่มตัวอย่างจะใช้ไม่ได้ผลหากคุณต้องการเจาะลึกไปในหมวดย่อยของข้อมูล สิ่งที่ได้ผลในภาพใหญ่อาจไม่ได้ผลเลยในเชิงลึก

การสุ่มยังต้องได้รับการวางแผนที่รัดกุมและรอบคอบแต่การเลือกตัวอย่างก็จะทำให้เราสูญเสียในเชิงปริมาณที่สำคัญและความยืดหยุ่นของข้อมูลไป ซึ่งจากข้อมูลเดียวกันเราสามารถนำมาวิเคราะห์ในรูปแบบใหม่เพื่อจุดประสงค์ใหม่ได้

การใช้ตัวอย่างเพื่อการวิเคราะห์ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในยุคที่การประมวลผลข้อมูลยังมีขีดจำกัด แนวคิดที่ได้จากการวิเคราะห์จะไม่สมเหตุสมผลอีกต่อไป 

 เราสามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลได้เพื่อวัตถุประสงค์ที่เฉพาะเจาะจง แต่วิธีการและระบบความคิดของเรายังคงเชื่องช้ากว่าที่จะปรับตัวให้เข้ากับเครื่องมือได้ 

 การวิเคราะห์ตัวอย่างที่ต้องมีค่าใช้จ่ายที่แพงจะค่อย ๆ เลือนหายไป แต่ในบางกรณีก็ไม่มีทางเลือกนอกจากการสุ่มตัวอย่าง และหลาย ๆ 

วงการกำลังยกระดับการเก็บข้อมูลบางส่วนมาเป็นการเก็บข้อมูลให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้แล้ว และก็มีแนวโน้มว่าจะประสบผลสำเร็จ หรือเราเรียกว่า N=all เราไม่สามารถเจาะข้อมูลลึกลงไปในรายละเอียด

เราเลิกสนใจวิธีการสุ่มตัวอย่างหรือวิธีลัดและตั้งเป้าไปที่การเข้าใจข้อมูลที่มีทั้งหมดแทน การทำแบบนั้นได้ต้องอาศัยการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพพอ 

สินค้าแนะนำระบบรักษาความปลอดภัย  : กล้องวงจรปิด   รั้วไฟฟ้า   สัญญาณกันขโมย

 รวมทั้งพื้นที่การจัดเก็บข้อมูลก็ต้องเพียงพอด้วยและเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลยังต้องมีวิธีการเก็บข้อมูลที่ง่าย ไม่สลับซับซ้อนและต้องไม่มีค่าใช้จ่ายที่แพง 

 ปัจจุบันปัญหาเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายและการเก็บข้อมูลที่ยุ่งยากมีแนวโน้มว่าจะลดน้อยลงไปทุกทีรวมถึงอิทธิพลขององค์กรขนาดใหญ่ก็ถูกลดบทบาทลงเช่นกัน

เราคิดว่าการสุ่มตัวอย่างเพื่อนำมาวิเคราะห์เป็นรากฐานที่ไม่สามารถทำลายได้ แต่แนวคิดนี้ยังมีอายุไม่ถึงร้อยปีและมันก็ถูกสร้างขึ้นมา

เพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้าในช่วงเวลาหนึ่งภายใต้ข้อจำกัดทางด้านเทคโนโลยี แต่ข้อจำกัดดังกล่าวได้หายไป การสุ่มตัวอย่างมาวิเคราะห์ในยุคแห่งอภิมหาข้อมูล

ก็ไม่ต่างกับการกุมบังเหียนม้าในยุครถยนต์แน่นอนว่าเรายังสามารถใช้ตัวอย่างมาวิเคราะห์ได้ในบางกรณี ซึ่งมันไม่ใช่เรื่องจำเป็นอีกต่อไป มาเป็นผู้นำด้านแนวทางในการวิเคราะห์อภิมหาข้อมูลกันดีกว่า เราจะได้มีเป้าหมายเดียวกัน


ข้อมูลที่มีจำนวนมากเราสามารถนำข้อมูลมาใช้แต่ต้องแลกด้วยบางอย่าง การที่ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอาจส่งผลให้การประมวลผลขาดความแม่นยำก็เป็นได้ 

 แต่บางคนอาจมองว่าเป็นเพียงปัญหาและก็แค่พยายามกำจัดออกไป ความที่ว่าปัญหาที่เกิดขึ้นไม่อาจหลบเลี่ยงได้จึงควรเรียนรู้และเป็นความคิดสุดท้ายที่จะทำ 

 ในการปรับเปลี่ยนหลักการเบื้องต้นเกี่ยวกับการเข้าถึงอภิมหาข้อมูลโดยเริ่มจากจำนวนเล็กน้อย ข้อมูลที่มีจำนวนเพียงเล็กน้อย การลดอัตราความผิดพลาดเพื่อเพิ่มคุณภาพของข้อมูลให้สูงขึ้น

เป็นเรื่องธรรมดาแต่มีความจำเป็นดังนั้นเราจึงต้องมั่นใจว่าข้อมูลที่นำมาใช้จะต้องมีความถูกต้องและแม่นยำ

ความยุ่งเหยิงที่เกิดขึ้นมีหลายประเภทยังสามารถเชื่อมโยงไปถึงข้อเท็จจริงความคลาดเคลื่อนอาจจะเกิดขึ้นขณะที่คุณเพิ่มจำนวนข้อมูล 

 การรวมในสัดส่วนจะทำให้มีโอกาสในการตรวจสอบข้อผิดพลาดได้ง่ายขึ้น คุณอาจจะนำข้อมูลจากต่างแหล่งและต่างประเภทมารวมเข้าไว้ด้วยกัน 

 ซึ่งข้อมูลดังกล่าวไม่จำเป็นต้องมีความสอดคล้องกันเสมอไป บางคนเข้าใจถึงความสัมพันธ์ของข้อมูลและประสิทธิภาพในการคำนวณที่เพิ่มขึ้น การประมวลผลมีประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นมากตามที่ได้คาดการณ์ไว้

นอกจากนี้ยังมีส่วนอื่น ๆ อีกมากซึ่งอยู่นอกเหนือจากการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามคุณประโยชน์จากอภิมหาข้อมูลที่มีต่อสังคมก็เกิดขึ้นมากมายและเป็นข้อมูลที่มีจำนวนมากกว่าเดิม

วิธีการที่คอมพิวเตอร์ใช้เรียนรู้การวิเคราะห์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แม้จะมีข้อมูลจำนวนมากแต่ก็เป็นข้อมูลที่มีคุณภาพ และมีศักยภาพสูงกว่าอัลกอริทึม 

 นักวิจัยของไมโครซอฟท์เคยพยายามค้นหาวิธีพัฒนาระบบซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมไมโครซอฟท์ การค้นหาเทคนิคใหม่ ๆ 

 หรือการเพิ่มระบบแบบใหม่จะเป็นประโยชน์มากหรือน้อยก่อนการตัดสินใจลงมือทำต้องทำการทดลองเพื่อดูว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อป้อนข้อมูลจำนวนมากเข้าสู่กระบวนการที่มีอยู่ซึ่งผลลัพท์ที่ได้น่าประหลาดใจ

 เมื่อการทำงานของอัลกอริทึ่มพัฒนาขึ้นอย่างน่าตกใจ กูเกิลไม่ได้พัฒนาระบบตรวจสอบแต่ทำสิ่งที่มีความซับซ้อนมากกว่านั้น คือ ระบบแปลภาษา 

 และสิ่งที่เรียกว่าการแปลภาษาด้วยเครื่องได้กลายมาเป็นผู้บุกเบิกระบบคอมพิวเตอร์แนวใหม่ แนวคิดนี้เกิดขึ้นด้วยความเร่งรีบในช่วงสงครามเย็น 

 เมื่อได้ยึดงานเขียนและข้อมูลบันทึกเสียงมาแต่ทว่าขาดกำลังคนในการแปลเอกสารอย่างทันท่วงที แต่ความสำเร็จเบื้องต้นได้กลับกลายเป็นแนวทางที่เดินไปผิดทางอย่างมาก

และปัญหาได้มีความรุนแรงกว่าที่เคยคาดการณ์การให้คอมพิวเตอร์แปลภาษานั้นไม่ใช่แต่ให้รู้จักกับไวยากรณ์แต่รวมไปถึงข้อยกเว้นต่าง ๆ เพราะการแปลภาษาไม่ใช้แค่การจดจำและการเรียกคืนข้อมูลแต่เกี่ยวกับการเลือกคำที่เหมาะสม

ต่อมานักวิจัยได้เกิดแนวคิดใหม่แทนที่จะพยายามป้อนข้อมูลเกี่ยวกับกฏเกณฑ์ในภาษาที่ชัดเจนลงในคอมพิวเตอร์แต่เขาตัดสินใจปล่อยให้คอมพิวเตอร์อาศัยความน่าจะเป็นทางสถิติ

เพื่อหาคำในภาษาซึ่งน่าจะมีความเหมาะสมมากกว่า และต่อมากูเกิลได้ยึดเอาระบบการแปลภาษามาเป็นส่วนหนึ่งของภารกิจเพื่อ “จัดระเบียบข้อมูลที่มีอยู่ในโลก 

 ที่สามารถเข้าถึงได้ง่ายและมีประโยชน์” กูเกิลใช้ประโยชน์จากสิ่งที่มีแต่ข้อมูลก็มีความซับซ้อนมากด้วยนั่นก็คือ ระบบอินเทอร์เน็ตที่มีทั่วโลก

ระบบจะทำการรวบรวมการแปลภาษาทั้งหมดเท่าที่หาเจอเพื่อนำข้อมูลมาป้อนให้กับคอมพิวเตอร์ ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปมีความซับซ้อน 

 การบริการของกูเกิลก็ยังทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพการแปลมีความแม่นยำ และสาเหตุที่ระบบการแปลของกูเกิลทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้นไม่ได้เป็นเพราะอัลกอริทึมที่ชาญฉลาด 

 แต่เป็นที่คนสร้าง การใช้ชุดข้อมูลที่ใหญ่ทำให้สามารถก้าวกระโดดไปได้ไกลสำหรับการประมวลผลทางด้านภาษาตามธรรมชาติโดยอาศัยระบบการทำงานต่าง ๆ

สิ่งที่เพิ่มขึ้นย่อมเหนือกว่าสิ่งที่ดีขึ้น

การยอมรับความซับซ้อนเป็นเรื่องยากสสำหรับนักวิเคราะห์ที่ทุ่มเทชีวิตในการป้องกันและขจัดความซับซ้อนออกไปเพื่อลดความผิดพลาดรวมไปถึงการสร้างความมั่น

ใจว่าข้อมูลจะถูกรวบรวมตามกฏระเบียบโดยผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการฝึกฝนมาเป็นพิเศษ กลยุทธ์นี้อาศัยความพยายามอย่างมากในการดำเนินการกับข้อมูลแบบจำกัดจำนวน

และไม่เหมาะกับอภิมหาข้อมูลและมีต้นทุนในการดำเนินงานที่สูงแต่การรวบรวมข้อมูลแบบเก่าไม่ประสบความสำเร็จด้วยสัดส่วนการหาข้อมูลนี้

การเข้าสู่โลกอภิมหาข้อมูลเราจำเป็นต้องเปลี่ยนแนวคิดเกี่ยวกับคุณประโยชน์ความแม่นยำ การอาศัยความเชื่อเก่า ๆ ในการวัดผลแบบเดิม ๆ 

 เพื่อเก็บข้อมูลดิจิตอลทำให้เราพลาดเรื่องสำคัญไป เมื่อข้อมูลที่ได้รับมีอยู่น้อยและข้อมูลทุกข้อมูลมีความสำคัญ ดังนั้นต้องอาศัยการระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงความคิดที่

เป็นอคติที่ส่งผลต่อการวิเคราะห์ ในทุกวันนี้เราไม่ได้โหยหาข้อมูลและในการรับมือกับชุดข้อมูลที่มีการครอบคลุมไม่เพียงแค่จับปรากฏการณ์เล็กน้อย

แต่ยังมีอีกหลายอย่างที่มากกว่าไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับข้อมูลว่าจำทให้เกิดอคติต่อการวิเคราะห์ผลอีกต่อไป

ความซับซ้อนไม่ได้เกิดจากอภิมหาข้อมูล แต่เป็นฟังก์ชันหนึ่งของความไม่สมบูรณ์เป็นเครื่องมือที่เราใช้ตรวจวัด บันทึกผล และวิเคราะห์ข้อมูล 

 ถ้าเทคโนโลยีมีความสมบูรณ์แบบ ปัญหาเรื่องความไม่แม่นยำก็คงเลือนหายไป ความซับซ้อนเป็นสิ่งที่ต้องรับมือในความเป็นจริง 

 นักสถิติในยุคก่อนพักความสนใจที่มีต่อข้อมูลขนาดใหญ่และหันมาสนใจในการสุ่มตัวอย่างมากขึ้น เราสามารถมีชีวิตอยู่กับความไม่แม่นยำเพื่อแลกกับจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นได้