ทุกธุรกิจในยุคปัจจุบัน ล้วนมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือที่เรียกว่า Big Data ข้อมูลเหล่านี้เปรียบเสมือนขุมทรัพย์อันล้ำค่าที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้า พัฒนาสินค้าและบริการ ตลอดจนตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น แต่การจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลนั้น มีหลายวิธีด้วยกัน หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมอย่างมากก็คือ Data Lake ที่สามารถจัดเก็บข้อมูลมีและไม่มีโครงสร้างได้ทุกขนาด
Data Lake คือ
Data lake คือ แหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมข้อมูลดิบในรูปแบบต่าง ๆ ไว้โดยไม่ต้องจัดเรียงโครงสร้างข้อมูลไว้ ข้อมูลเหล่านี้อาจจะเป็นข้อมูลที่ได้จากระบบธุรกิจภายในองค์กร ข้อมูลจากเซนเซอร์ไลน์การผลิต ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย หรือแม้แต่ข้อมูลจากเว็บไซต์เองก็ตาม
Data Lake นั้น ถือเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำมาพัฒนาสินค้าและบริการ ตลอดจนตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
องค์ประกอบสำคัญของ Data Lake
- การนำเข้าข้อมูล เปรียบเสมือนประตูสู่ Data Lake กระบวนการนี้ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ในรูปแบบเรียลไทม์ นำมาเก็บไว้ใน Data Lake โดยไม่ต้องแปลงข้อมูลก่อน เพราะรองรับข้อมูลทุกประเภท ซึ่งคุณสมบัตินี้เองที่มอบประโยชน์มหาศาลสำหรับการใช้งาน
- การจัดเก็บข้อมูล หมายถึง กระบวนการเก็บรักษาข้อมูลที่ได้มาจากหลากหลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็นฐานข้อมูลภายในองค์กร แอปพลิเคชันทางธุรกิจ อุปกรณ์ IoT แอปพลิเคชันบนมือถือ โซเชียลมีเดีย หรือแม้แต่ข้อมูลดิบในรูปแบบอื่น ๆ วัตถุประสงค์หลักของการจัดเก็บข้อมูล คือ การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงใช้งานได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และรองรับการใช้งานในอนาคต
- การวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจาก Data Lake Technology เป็นคลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมข้อมูลดิบหลากหลายรูปแบบ จุดเด่นของ Data Lake นี้ ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Data Science นักพัฒนาข้อมูล นักวิเคราะห์ทางธุรกิจ นัก Data Lake architecture หรือนักการตลาดสามารถดึงข้อมูลมาใช้งานวิเคราะห์ได้ทันที โดยไม่ต้องเสียเวลาแปลงข้อมูล หรือย้ายข้อมูลไปยังเครื่องมืออื่น ๆ
- Data Lake ผสมผสานกับ Machine Learning เมื่อเรามีการรวบรวมข้อมูลอยู่แล้ว การใช้เทคนิค Machine Learning และการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (predictive analytics) สามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต เช่น ยอดขาย หรือความต้องการของตลาดได้จากข้อมูลที่มีอยู่ นำไปสู่โอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาธุรกิจ
ข้อดีและข้อจำกัดของ Data Lake
เมื่อทราบกันดีแล้วว่า Data Lake คืออะไร แล้วข้อดี-ข้อจำกัดจะมีอะไรบ้าง เราขอสรุปมาให้คร่าว ๆ ดังนี้
ข้อดี
- นำเข้าข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่น Data Lake ไม่มีข้อจำกัดในเรื่องโครงสร้างข้อมูล ทำให้สามารถเพิ่มหรือลบข้อมูลได้ง่าย เช่น Excel, CSV, JSON, XML, PDF, รูปภาพ วิดีโอ ฯลฯ และสามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของธุรกิจได้
- รองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่: Data Lake ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้สามารถจัดการกับ Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ประหยัดค่าใช้จ่าย เป็นโซลูชันโอเพนซอร์ส ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการลงทุนซอฟต์แวร์ รองรับการประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์ ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน ช่วยลดต้นทุนในการจัดเก็บข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล Data Lake รองรับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Apache Spark, Hadoop, Hive, Pig และอื่น ๆ นักเคราะห์สามารถวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล สร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น
- ความปลอดภัย เพราะ Data lake ได้รวบรวมทุกข้อมูลสำคัญไว้ในที่เดียว ดังนั้นความปลอดภัยจึงเป็นเรื่องที่ต้องระมัดระวังการเข้าถึงข้อมูล Data lake รองรับระบบควบคุมการเข้าถึงที่หลากหลาย ช่วยให้องค์กรสามารถปกป้องข้อมูล sensitive ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยงจากการรั่วไหลของข้อมูล
- การนำ Data Lake ไปใช้ในระบบคลาวด์ มีข้อดีหลายประการ ระบบคลาวด์มอบประสิทธิภาพทั้งในเรื่องของความยืดหยุ่น การจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่หลากหลายรูปแบบ และมีความเสถียร
ข้อจำกัด
- Data Lake นั้น มีความซับซ้อน จำเป็นต้องมีทักษะและความรู้เฉพาะทางในการดำเนินการ โดยเฉพาะองค์กรต้องมีทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญในการดูแลระบบ
- ค่าใช้จ่าย การสร้างและดูแล Data Lake อาจมีค่าใช้จ่ายสูง เนื่องจากต้องใช้ทรัพยากรด้านเทคโนโลยีและบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญมีทักษะในการประมวลผลข้อมูล
ความแตกต่างของ Data Lake vs Database vs Data Warehouse
Data Lake, Database และ Data Warehouse คลังเก็บข้อมูลส่วนกลาง หรือระบบจัดเก็บข้อมูลที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย แต่ทั้งสามมีความแตกต่างกันทั้งโครงสร้าง การใช้งาน และจุดประสงค์ ซึ่งแต่ละองค์กรควรเลือกใช้ระบบที่เหมาะสมกับความต้องการ สามารถสรุปความแตกต่างได้คร่าว ๆ ดังนี้
| ลักษณะ | Data Lake | Database | Data Warehouse |
| โครงสร้างข้อมูล | โครงสร้างข้อมูลดิบ มี/ไม่มีโครงสร้าง | มีโครงสร้างชัดเจน | มีโครงสร้าง จัดระเบียบข้อมูลชัดเจน |
| การใช้งาน | เน้นเก็บข้อมูลดิบ ไว้วิเคราะห์เชิงลึก ค้นหาความสัมพันธ์ | เก็บข้อมูลที่ใช้งานบ่อย รองรับธุรกรรม | วิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง สำหรับรายงาน หรือเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ |
| จุดประสงค์ | รองรับข้อมูลทุกประเภท วิเคราะห์ Big Data | รองรับข้อมูลมีโครงสร้าง ใช้งานทั่วไป เข้าถึงง่าย | รองรับข้อมูลผ่านการประมวลผล วิเคราะห์รายงาน เพื่อค้นหาแนวโน้ม |
| ตัวอย่างการใช้งาน | วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า คาดการณ์ความต้องการ พัฒนาสินค้าใหม่ | ระบบบัญชี เก็บข้อมูลธุรกรรม ข้อมูลสินค้าระบบสต็อก เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ | รายงานยอดขาย แดชบอร์ดการตลาด วิเคราะห์ข้อมูลหา insight |
| ข้อดี | ยืดหยุ่น รองรับทุกประเภทข้อมูล ประหยัดค่าใช้จ่าย | สืบค้นข้อมูลและการอัปเดตข้อมูลรวดเร็วปลอดภัย เหมาะกับธุรกรรม | เชื่อถือได้ ช่วยให้นักวิเคราะห์ทำงานกับข้อมูล วิเคราะห์รายงานง่าย |
| ข้อจำกัด | ซับซ้อน ต้องใช้ความพยายามในการจัดระเบียบและเตรียมข้อมูลเพื่อใช้งาน | จำกัดรูปแบบข้อมูล ไม่ยืดหยุ่น | ราคาแพง ต้องการข้อมูลที่ผ่านการประมวลผล |
สรุป Data Lake ทะเลสาบแห่งข้อมูล ขับเคลื่อนธุรกิจสู่ความสำเร็จ
ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญ Data Lake เปรียบเสมือนขุมพลังแห่งข้อมูลที่องค์กรขนาดใหญ่และธุรกิจต่าง ๆ ต่างแสวงหาเพื่อนำมาวิเคราะห์ ประเมินความต้องการของลูกค้า และพัฒนาสินค้า บริการ กลยุทธ์ ให้ตอบโจทย์ตลาด
อย่างไรก็ตาม Data Lake นั้นเป็นเพียงส่วนเสริมไม่ได้มาแทนที่ Data Warehouse แต่องค์กรควรมีทั้ง Data Lake และ Data Warehouse เครื่องมือสองชนิดนี้จะผสานการทำงานร่วมกันเพื่อตอบโจทย์การจัดการข้อมูลที่แตกต่างกัน Data Lake เหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลดิบ วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ ในขณะที่ Data Warehouse เหมาะสำหรับการวิเคราะห์รายงาน สนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทั้งสองระบบผสานการทำงานร่วมกันเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ขับเคลื่อนธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด ไปสู่การพัฒนาสินค้า บริการ และโมเดลธุรกิจใหม่ ๆ และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน
หากท่านสนใจบริการหรือต้องการคำปรึกษาเพิ่มเติม
ติดต่อเราได้ที่ marketing@uat.tangerine.co.th หรือโทร 094-999-4263
ท่านจะได้รับคำตอบจากผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการรับรองมาตรฐาน
