ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าสำหรับยุคที่ข้อมูลเป็นทรัพย์สินมีค่า หากองค์กรของคุณมีคลังเก็บข้อมูลที่ได้มาตรฐาน สามารถเก็บข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ และจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล หรือ Big Data ได้แบบเรียลไทม์ จะช่วยพัฒนาธุกิจได้อย่างก้าวกระโดด ทั้งด้านการวางแผนการตลาด รวมไปถึงการบริหารองค์กรให้เป็นระบบ
บทความนี้เราจะพามาทำความรู้จักกันว่าทะเลสาปข้อมูลขนาดใหญ่ ที่เปรียบเสมือนศูนย์กลางข้อมูลขององค์กรอย่าง Data lake คืออะไร? เกิดขึ้นได้อย่างไร? มีความสำคัญต่อธุรกิจที่ต้องพึ่งพิง Data มากขนาดไหน? มาศึกษาไปพร้อมกันเลย
Data Lake คืออะไร
Data Lake คือ คลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่เก็บรวบรวมข้อมูลดิบ (Raw Data) จากแหล่งต่างๆ ไว้ในรูปแบบที่ยังไม่ได้ผ่านการวางโครงสร้างหรือแปลงข้อมูล ทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่งที่มา ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลโครงสร้าง (Structured Data) ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-structured Data) หรือข้อมูลไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) สามารถประมวลผล วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้แบบเรียลไทม์และ Machine Learning เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด และสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
โดยข้อมูลเหล่านี้อาจมาจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกองค์กร เช่น ข้อมูลจากระบบ ERP, CRM, ข้อมูลจากเว็บไซต์, ข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT เป็นต้น
ความสำคัญของ Data Lake คืออะไร
องค์กรที่ประสบความสำเร็จจากการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล จะส่งผลให้เติบโตอย่างก้าวกระโดดนำหน้าบริษัทคู่แข่งอื่น ๆ สามารถใช้ข้อมูลมาผ่านการวิเคราะห์ประเภทใหม่ เช่น Machine Learning กับแหล่งข้อมูลใหม่ ๆ ที่จัดเก็บไว้ใน Data Lake และมีความสำคัญต่อธุรกิจในหลายด้าน ดังนี้
1. เพิ่มประสิทธิภาพในการจัดเก็บและจัดการข้อมูล
ข้อดีหลัก ๆ ของ Data Lake คือ ช่วยให้องค์กรสามารถจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายประเภทได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่จำเป็นต้องกำหนดโครงสร้างข้อมูลล่วงหน้า
2. ส่งเสริมการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจที่ดีขึ้น
เนื่องจากข้อมูลใน Data Lake มีความหลากหลาย จึงช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างครอบคลุมและละเอียดยิ่งขึ้น นำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น
3. เพิ่มโอกาสในการสร้างนวัตกรรมและมูลค่าเพิ่ม
ด้วยข้อมูลที่หลากหลายและมีการจัดเก็บที่นำไปใช้งานสะดวก จึงเป็นอีกหนึ่งข้อดีของ Data Lake คือ องค์กรสามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์และสร้างนวัตกรรมผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
องค์ประกอบสำคัญของ Data Lake
Data Ingestion
Data Ingestion หรือ การนำเข้าข้อมูล เป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ที่ต้องการได้แบบเรียลไทม์ และย้ายไปที่ Data Lake โดยไม่ต้องแปลงข้อมูลก่อนจัดเก็บ ซึ่งกระบวนนี้มีประโยชน์ต่อการทำ Data Lake คือ สามารถปรับขนาดข้อมูลได้ตามที่ต้องการ โดยไม่ต้องกำหนด Schema (โครงสร้างข้อมูล)
Data Storage
Data Storage คือ การจัดเก็บข้อมูลที่ได้มาจากฐานข้อมูลทางธุรกิจ และฐานข้อมูลจากแอปพลิเคชันทางธุรกิจให้ปลอดภัย รวมไปถึงชุดข้อมูลในรูปแบบอื่น ๆ ที่เข้ามาเเสริมให้จัดเก็บข้อมูลไว้ในคลังเดียวกัน เช่น ข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ข้อมูลจากแอปมือถือ และโซเชียลมีเดีย
Data Analytics
การนำข้อมูลจาก Data Lake มาใช้ในการวิเคราะห์นั้น ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญไม่ว่าจะเป็น Data Analyst, Data Scientist และนักการตลาด สามารถดึงข้อมูลมาใช้ได้อย่างเกิดประโยชน์ และเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นได้สะดวกมากขึ้น
Machine Learning
โดยทั่วไปแล้วผลลัพธ์ของการใช้ข้อมูลจาก Data Lake คือ ข้อมูลเชิงลึก (Insight) หลากหลายประเภท ขึ้นอยู่กับลักษณะการใช้งานของแต่ละธุรกิจว่าต้องการข้อมูลรูปแบบไหน ซึ่งสามารถใช้ Machine Learning สร้างแบบจำลองเพื่อคาดเดาผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นนั่นเอง
Data Lake กับ Data Warehouse ต่างกันยังไง
Data Warehouse คืออะไร
Data Warehouse คือ ระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีการจัดระเบียบและแปลงรูปแบบข้อมูล เพื่อเก็บข้อมูลไว้เป็นส่วนกลาง (Centralized Repository) ให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐานและเป็นระบบ โดยข้อมูลที่จัดเก็บจะถูกจัดเก็บตามหมวดหมู่และมีโครงสร้างที่ชัดเจน เพื่อให้ง่ายต่อการวิเคราะห์และการเข้าถึงข้อมูล ระบบ Data Warehouse มักจะถูกนำมาใช้เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจ (Business Intelligence) และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
ความแตกต่างระหว่าง Data Lake และ Data Warehouse
หลังจากที่ทราบกันแล้วว่า Data Warehouse และ Data Lake คืออะไร เรามาดูข้อแตกต่างของคลังข้อมูลทั้งสองประเภทกันบ้าง
- โครงสร้างของข้อมูล: Data Lake จะเก็บข้อมูลในรูปแบบต้นฉบับโดยไม่มีการจัดระเบียบ ในขณะที่ Data Warehouse จะมีการจัดระเบียบและแปลงรูปแบบข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐาน
- วัตถุประสงค์การใช้งาน: Data Lake โดดเด่นด้านการเก็บรวบรวมข้อมูลดิบเพื่อนำไปวิเคราะห์ในอนาคต ในขณะที่ Data Warehouse โดดเด่นด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
- ความยืดหยุ่น: Data Lake มีความยืดหยุ่นสูงในการรองรับข้อมูลรูปแบบต่าง ๆ ในขณะที่ Data Warehouse มีความยืดหยุ่นจำกัดในการรองรับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย
- ความซับซ้อน: Data Lake มีความซับซ้อนในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลน้อยกว่า Data Warehouse
สรุป Data Lake
สรุปให้เข้าใจง่าย ๆ Data Lake คือ องค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ (Data Architecture) เป็นแนวคิดการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ในรูปแบบดิบที่มีความสำคัญต่อโลกธุรกิจในปัจจุบัน เนื่องจากช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดเก็บและจัดการข้อมูล ส่งเสริมการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจที่ดีขึ้น รวมถึงเปิดโอกาสในการสร้างนวัตกรรมและมูลค่าเพิ่มให้กับองค์กร
จึงทำให้องค์กรต่าง ๆ คำนึงถึงศักยภาพของ Data Lake มากขึ้นเรื่อย ๆ ธุรกิจเหล่านี้ยังคงให้ความสำคัญในการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และสร้างองค์กรให้สามารถเติบโตได้อย่างยั่งยืน
สามารถติดต่อสอบถามรายละเอียด ระบบระบบจัดการเอกสาร อบต. และ อบจ. เพิ่มเติม
📞 02-517-5555
Line ID: @dittothailand
