ขั้นตอนสำคัญสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data คงจะหนีไม่พ้น “Data Ingestion” หรือ “การนำเข้าข้อมูล” ที่ทำหน้าที่ในการนำข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มาจัดเก็บไว้ด้วยกัน หากองค์กรขาดการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง ไม่รู้วิธีในการทำ Data Ingestion ก็อาจทำให้ข้อมูลที่ได้มาไม่ตรงกับเป้าหมาย ขาดความแม่นยำ หรือได้ข้อมูลมาไม่ครบถ้วน ส่งผลให้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลไม่ถูกต้อง และนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ผิดพลาดนั่นเอง
บทความนี้จะพาคุณมาศึกษาไปพร้อมกันว่า กุญแจสำคัญสู่การนำ Data ไปใช้งานอย่าง Data Ingestion คืออะไร? มีประโยชน์กับธุรกิจอย่างไร? พร้อมขั้นตอนที่นำไปประยุกต์ใช้กับธุรกิจได้จริง
Data Ingestion คืออะไร
การนำเข้าข้อมูล หรือ Data Ingestion คือ กระบวนการนำเข้าไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่จากหลายแหล่งมาไว้ในคลังจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์เดียว เช่น Data Warehouse, Data Lake หรือ Database ซึ่งสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ได้ เนื่องจากข้อมูลอาจมีหลายรูปแบบและมาจากแหล่งที่มาหลายร้อยแหล่ง ข้อมูลจึงได้รับการทำความสะอาด (Data Cleansing) และแปลงให้เป็นรูปแบบเดียวกันโดยใช้กระบวนการ ETL: Extract (ดึงข้อมูล), Transforming (แปลงข้อมูล), Loading (นำข้อมูลเข้าสู่ปลายทาง)
ประโยชน์ของ Data Ingestion
กระบวนการ Data Ingestion ที่มีประสิทธิภาพจะส่งผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจในทางธุรกิจหลายประการ โดยประโยชน์ของ Data Ingestion ตัวอย่างเช่น
- ข้อมูลพร้อมใช้งาน โดยแผนกต่าง ๆ ในองค์กรสามารถใช้ข้อมูลได้ตามที่ต้องการ
- กระบวนการรวบรวมและทำความสะอาดข้อมูลง่ายขึ้น โดยแยกประเภทและ Schema (โครงสร้างข้อมูล) มากมายให้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน
- สามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมากด้วยความเร็วสูง เป็นกลุ่มแบบเรียลไทม์ ตลอดจนล้างข้อมูลและระบุเวลาในระหว่างกระบวนการนำเข้า
- ประหยัดต้นทุนและเวลา ไม่ต้องรวบรวมข้อมูลเองโดยเฉพาะธุรกิจบริการ
- แม้แต่ธุรกิจขนาดเล็กก็สามารถการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้ อีกทั้งยังจัดการปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างง่ายดาย
- จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่บน Cloud ในรูปแบบข้อมูลดิบ (Raw Data) ช่วยให้เข้าถึงได้ง่าย
ประเภทของ Data Ingestion
อย่างที่เราทราบกันว่า Data Ingestion คือ กระบวนการหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ก็มีกระบวนการแยกย่อยออกมา ซึ่งแต่ละธุรกิจสามารถเลือกใช้ได้ตามทรัพยากรที่มีอยู่ ดังนี้
Batch processing
การประมวลผลเป็นชุด หรือ Batch Processing คือ การนำเข้าข้อมูลที่มีการรวบรวมข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง จากนั้นจึงประมวลผลทั้งหมดในครั้งเดียว โดยประโยชน์ของวิธี Data Ingestion ประเภทนี้คือ เหมาะสำหรับงานที่ไม่จำเป็นต้องอัปเดตแบบเรียลไทม์ และสามารถทำงานได้ในช่วงเวลาที่มีการใช้งานน้อย เพื่อลดผลกระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ
Real-time processing
การประมวลผลแบบเรียลไทม์ คือ การนำเข้าข้อมูลทันทีที่สร้างขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์และดำเนินการได้ทันที จึงเหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องคำนึงถึงเวลา แม้ว่าการประมวลผลแบบเรียลไทม์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกได้ทันทีและสามารถตัดสินใจได้รวดเร็ว แต่ก็ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก ซึ่งความต้องการของ Data Ingestion ประเภทนี้คือ การวางโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น เพื่อรองรับการไหลของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
Micro-batching
หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมของ Data Ingestion คือ Micro-batching เป็นวิธีที่รวมองค์ประกอบของทั้งการประมวลผลแบบแบตช์และแบบเรียลไทม์ โดยจะทยอยนำข้าข้อมูลเป็นกลุ่มเล็ก ๆ ทำให้สามารถอัปเดตแบบเกือบเรียลไทม์โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรในการประมวลผลแบบเรียลไทม์ Micro-batching อาจเป็นวิธีที่ดีสำหรับธุรกิจที่ต้องการการอัปเดตข้อมูลอย่างทันท่วงที แต่ไม่มีทรัพยากรสำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์เต็มรูปแบบ ถึงอย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการวางแผนและการจัดการอย่างรอบคอบ เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความใหม่ของข้อมูลและประสิทธิภาพของระบบ
ขั้นตอนของ Data Ingestion
ไปป์ไลน์การนำเข้าข้อมูลส่วนใหญ่จะมีขั้นตอนดังต่อไปนี้
1. Data discovery
เริ่มที่ขั้นตอนแรกของ Data Ingestion คือ การค้นพบข้อมูล ค้นหา ทำความเข้าใจ และเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เป็นขั้นตอนการสำรวจที่สามารถระบุได้ว่ามีข้อมูลใดบ้าง มีที่มาจากไหน และจะนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์ต่อองค์กรได้อย่างไร ขั้นตอนนี้ช่วยให้เราเข้าใจโครงสร้างข้อมูล คุณภาพ และศักยภาพในการใช้งานข้อมูล
2. Data acquisition
เมื่อระบุข้อมูลได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปของ Data Ingestion คือ การเก็บข้อมูล เป็นการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และนำเข้าสู่ระบบ แหล่งข้อมูลอาจมีมากมายและหลากหลาย ตั้งแต่ฐานข้อมูลและ API ไปจนถึงสเปรดชีตและแม้แต่เอกสารกระดาษ ซึ่งขั้นตอนการเก็บข้อมูลค่อนข้างซับซ้อน เพราะต้องการจัดการกับรูปแบบข้อมูลที่มีปริมาณมาก มีความแตกต่างกัน และคุณภาพของข้อมูล แต่การได้ข้อมูลที่เหมาะสม พร้อมใช้งาน เป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความสมบูรณ์และใช้ประโยชน์ได้จริง
3. การตรวจสอบข้อมูล
ในขั้นตอนนี้ของ Data Ingestion คือ ข้อมูลที่ได้มาจะถูกตรวจสอบความถูกต้อง เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและสามารถนำไปวิเคราะห์เพื่อใช้ในการตัดสินใจได้ โดยขั้นตอนนี้ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลสะอาด ถูกต้อง และพร้อมสำหรับขั้นตอนถัดไป
4. Data transformation
เมื่อผ่านการตรวจสอบข้อมูลแล้ว จะเข้าสู่กระบวนการแปลงข้อมูลจากรูปแบบเดิมให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และประมวลผลต่อไป เป้าหมายของการแปลงข้อมูล คือ การทำให้ข้อมูลมีความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ เข้าใจง่ายขึ้น และมีความหมายมากขึ้น
5. Loading data
ขั้นตอนสุดท้ายของ Data Ingestion คือ การนำข้อมูลที่แปลงเข้าสู่คลังข้อมูลหรือปลายทางอื่น ๆ ที่ต้องการวิเคราะห์ ให้เข้าใจง่ายขึ้น และมีความหมายมากขึ้น ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลจะสามารถใช้งานได้และสามารถให้ข้อมูลเชิงลึก (Insight) เมื่อทำการวิเคราะห์
สรุป Data Ingestion
โดยสรุปแล้ว Data Ingestion คือ กุญแจสำคัญที่อยู่ในกระบวนการจัดการข้อมูลต่าง ๆ การนำเข้าข้อมูลที่เป็นระบบจะทำให้ข้อมูลที่ได้มามีคุณภาพ มีความถูกต้อง สามารถนำไปวิเคราะห์และใช้ประโยชน์ได้เป็นอย่างมาก หากองค์กรไหนที่ยังไม่เข้าใจการทำ Data Ingestion ก็อาจทำให้เสียเวลากับการนำเข้าข้อมูล จึงควรศึกษาเกี่ยวกับการนำเข้าข้อมูลอย่างละเอียด
อยากนำเอกสารกระดาษเข้ามาเก็บในคลังข้อมูล แต่ยังไม่รู้วิธี? Ditto (ดิทโต้) ขอแนะนำระบบจัดการเอกสาร (DMS) ที่จะช่วยให้การนำเข้าเอกสารไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป สามารถเข้าถึงและนำมาใช้ได้ตลอดเวลา พร้อมทั้งช่วยลดการใช้กระดาษโดยสิ้นเปลือง และเป็นการอนุรักษ์โลกไปในตัวอีกด้วย หากท่านสนใจในการบริหารจัดการงานเอกสารแบบครบวงจร ดิทโต้ ยินดีให้คำแนะนำและออกแบบระบบจัดการเอกสารให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของท่านได้อย่างลงตัว ด้วยทีมงานที่เชี่ยวชาญเฉพาะทาง
สามารถติดต่อสอบถามรายละเอียด ระบบระบบจัดการเอกสาร อบต. และ อบจ. เพิ่มเติม
📞 02-517-5555
Line ID: @dittothailand
