ทุกธุรกิจจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรวบรวม Big Data ที่ได้รวบรวมข้อมูลลูกค้าเพื่อนำมาคิดวิเคราะห์ พัฒนาสินค้าและบริการ จนสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ แต่อย่างไรก็ตามลักษณะการจัดเก็บข้อมูลมากมายหลายรูปแบบ และก็มีรูปแบบหนึ่งที่ถือว่าเป็นที่นิยมเป็นอย่างมากนั่นก็คือ Data Lake คือ การจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่แบบไม่มีโครงสร้าง และสามารถเก็บข้อมูลดิบได้แบบไร้ขีดจำกัด
[lwptoc title="สารบัญบทความ"]
Data Lake แหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้าง
การจัดเก็บข้อมูลแบบ Data Lake คือ การจัดเก็บข้อมูลส่วนกลางที่มีขนาดใหญ่มหาศาลโดยไม่จำเป็นที่จะต้องมีโครงสร้างในการจัดเก็บข้อมูลแต่อย่างใด หรือก็คือไม่จำเป็นต้องแปลงข้อมูลก่อนเก็บ และอาจเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ด้วยเช่นกัน โดยข้อมูลเหล่านี้ใครที่อยู่ภายในองค์กรสามารถนำไปใช้ได้ หลัก ๆ แล้วมักจะนำข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราะห์เพื่อต่อยอดทางธุรกิจ
ความสำคัญของ Data Lake กับองค์กรสมัยใหม่
สมัยนี้องค์กรหรือธุรกิจประเภทไหนก็ตามยิ่งมีข้อมูลในการทำธุรกิจเท่าไร ก็ยิ่งนำไปสู่ความสำเร็จในทางธุรกิจเท่านั้น ดังนั้นการรวบรวมข้อมูลให้ได้มากที่สุดจึงเป็นสิ่งสำคัญไม่ว่าข้อมูลเหล่านั้นจะเป็นประเภทไหนก็ได้ตาม หากมี Data Lake ที่สามารถเก็บข้อมูลได้ทุกรูปแบบ ทุกขนาด สะสมแบบนี้ได้เรื่อยๆ แต่การนำข้อมูลออกมาใช้จะค่อนข้างยาก เพราะไม่สามารถนำไปใช้ได้ในทันที นอกเสียจากมีความรู้เกี่ยวกับ Data Scientist ก็สามารถนำไปใช้งานได้เลย ซึ่งการเก็บข้อมูลเช่นนี้จะช่วยทำให้ธุรกิจเติบโตได้เร็วขึ้น สามารถสร้าง ระบบสมาชิก ได้ง่ายยิ่งขึ้น
องค์ประกอบสำคัญของ Data Lake ที่ต้องรู้
1. การวิเคราะห์ข้อมูล
Data Lake จะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล , นักพัฒนาข้อมูล นักวิเคราะห์ทางธุรกิจ , data lake architecture หรือผู้ที่มีความเชี่ยวชาญในการแปลงข้อมูลแบบ Data Lake สามารถนำข้อมูลมาใช้งานได้ในทันทีโดยไม่จำเป็นต้องย้ายไปวิเคราะห์ที่เครื่องมืออื่นๆ ซึ่งจะประกอบด้วยเฟรมเวิร์กแบบโอเพนซอร์ส เช่น Apache Hadoop, Presto และ Apache Spark
2. การย้ายข้อมูล
ในการเคลื่อนย้ายข้อมูลถือเป็นเรื่องง่ายมากๆ เพราะ Data Lakes ไม่จำเป็นที่จะต้องแปลงข้อมูลใดๆ ในการจัดเก็บ ดังนั้นการจัดเก็บก็จะอยู่ในรูปแบบของไฟล์ดิบที่มีการรวมไว้ในแหล่งเดียว ที่มีการรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถนำข้อมูลเข้าหรือออกได้ในทันทีที่ต้องการ และสามารถปรับขนาดในการจัดเก็บได้อีกด้วย ไม่ต้องเสียเวลาในการสร้างโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลแต่อย่างใด
3. การจัดเก็บข้อมูล
ในการใช้ Data Lake คือ การจัดเก็บข้อมูลที่สามารถเก็บได้จากฐานข้อมูลของทางธุรกิจ ข้อมูลจากแอปพลิเคชั่นของทางธุรกิจ รวมทั้งการจัดเก็บรูปแบบอื่นๆ ที่จะมาเสริมให้การจัดเก็บข้อมูลเป็นที่เดียวมากยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็น ข้อมูลจากแอปมือถือ อุปกรณ์ IoT และโซเชียลมีเดีย และการจัดเก็บข้อมูลจำเป็นที่จะต้องทำได้อย่างปลอดภัยอีกด้วย
4. การทำแคตตาล็อกข้อมูล
การทำแคตตาล็อกข้อมูล หรือก็คือการจัดเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบโดยอาจจะกำหนดเป็นหมวดหมู่ต่างๆ การทำดัชนีข้อมูล เพื่อที่จะช่วยในการสืบค้นหาข้อมูลให้ได้ง่ายดายมากยิ่งขึ้น ตรวจเช็กข้อมูลให้ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และสามารถนำข้อมูลจาก Data Lake มาใช้งานได้อย่างเป็นระบบ
5. การเรียนรู้ในรูปแบบ Machine Learning
สำหรับ Data Lake สามารถจัดทำข้อมูลเชิงลึกได้ในหลายๆ มิติ ซึ่งในจุดนี้ก็ขึ้นอยู่กับแต่ละธุรกิจเลยว่าจะนำมาใช้ในรูปแบบไหนเพื่อที่จะพัฒนาต่อยอดในทางธุรกิจ โดยในจุดนี้เราสามารถสร้างการประมวลผลจากข้อมูลที่จัดเก็บเพื่อหาผลลัพธ์ในทางที่เป็นไปได้อีกด้วย
ค่าของ Data Lake คืออะไร
ใครหลายคนที่อ่านมาถึงตรงนี้คงจะสงสัยว่า ค่าของ Data Lake คืออะไร ก็คงต้องบอกว่าเป็นการนำมาใช้ประโยชน์ในหลายๆ มิติอย่างสูงสุด ที่จะช่วยทำให้ธุรกิจหรือองค์นำไปใช้การได้อย่างดีมากยิ่งขึ้น โดยตัวอย่างที่ทำให้เห็นภาพมีดังต่อไปนี้
เพิ่มประสิทธิภาพด้านการปฎิบัติงานให้ดีมากขึ้น
Data Lake เพิ่มวิธีการในการรวบรวมข้อมูลได้มากยิ่งขึ้นแบบเรียลไทม์ที่สามารถดึงข้อมูลออกมาใช้งานอย่างง่ายดายขอเพียงแค่มีอินเตอร์เน็ต เพื่อนำไปปฏิบัติงานตามรูปแบบต่างๆ ได้อย่างไม่จำกัด นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้กับ Internet of Things (IoT) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างเป็นระบบทั้งในแง่ของคุณภาพให้ดีและการลดต้นทุนต่างๆ
ปรับปรุงการโต้ตอบกับลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น
Data Lake สามารถจัดเก็บข้อมูลต่างๆ ผ่าน ระบบ CRM หรือก็คือระบบบริหารความสัมพันธ์ของลูกค้า นอกจากนี้ยังสามารถเก็บข้อมูลของลูกค้าผ่านทางโซเชียลมีเดียต่างๆ การจัดเก็บข้อมูลการสั่งซื้อผ่านระบบ Market Place รวมไปถึงข้อมูลอื่นๆ ที่สามารถนำมารวบรวมและปรับปรุงระบบการตอบโต้กับลูกค้าได้ดีมากยิ่งขึ้น
ปรับปรุงและพัฒนาทางเลือกนวัตกรรมด้านงานวิจัย
หลักๆ แล้ว Data Lake Technology สามารถนำมาใช้ในแง่ของงานวิจัยเพื่อปรับเปลี่ยนนวัตกรรมให้พัฒนามากยิ่งขึ้น โดยสามารถนำมาประเมินผ่านกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ เช่น การตั้งสมมติฐาน การทดลองสมมติฐาน ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดลองเพื่อพัฒนาในจุดต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสินค้าและบริการที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้า
ความท้าทายของ Data Lake
อย่างที่ได้อ่านมากันถึงตรงนี้คงจะรู้แล้วว่า ข้อมูลที่จัดเก็บ Data Lake คืออะไร ซึ่งก็คือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือก็คือข้อมูลดิบที่มัดรวมข้อมูลทั้งหมดมาไว้ที่ฐานเดียว และเพื่อให้ง่ายต่อการใช้งานจึงจำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลแบบแคตตาลอก แต่ทั้งนี้ในการหยิบจับข้อมูลออกมาใช้ถือว่าทำได้ยาก เพราะบางอย่างอาจต้องใช้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำการแปลงเสียก่อน Data Lake จึงจำเป็นที่จะต้องหาทางพัฒนามากยิ่งขึ้น ใช้งานข้อมูลง่ายขึ้น คัดเลือกข้อมูลที่มีประโยชน์มาใช้งานง่ายขึ้น มีความปลอดภัยมากขึ้น
ประโยชน์ของ Data Lake มีอะไรบ้าง
ทีนี้ทุกคนมาดูกันดีกว่าว่าประโยชน์ของ Data Lake ที่สามารถนำไปใช้ได้จริงเพื่อพัฒนาธุรกิจให้มีการจัดเก็บข้อมูล รวมทั้งสามารถเพิ่มโอกาสในการสร้างรายได้ได้อย่างไรนั้น ตามมาอ่านกัน
การจัดเก็บข้อมูลได้ทุกรูปแบบมีความยืดหยุ่นสูง
สำหรับการจัดเก็บข้อมูล Data Lake ลักษณะนี้ถือว่ามีความหยืดหยุ่นสูงเป็นอย่างมาก เพราะในการจัดเก็บถือว่ามีความอิสระเป็นอย่างมาก ไม่ว่าลักษณะของข้อมูลจะเป็นแบบใด เป็นสกุลใดก็ตาม อย่างเช่น JSON , XML , PDF , PSD เป็นต้น นอกจากนี้ยังสามารถเก็บไฟล์ต่างๆ อีเมล โซเชียลมีเดีย ที่สามารถรวบรวมดาต้าทั้งหมดมาไว้ที่เดียวได้ เมื่อมีการจัดเก็บข้อมูลได้ทุกรูปแบบ ดังนั้นเวลาในการนำมาใช้เพื่อที่จะวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ จะมีประสิทธิที่ภาพมาก เพราะข้อมูลทุกอย่างอยู่ที่เดียว สมมติว่าอย่างทำการวิเคราะห์ยอดขายทั้งหมดของธุรกิจ ก็สามารถดึงข้อมูลจาก Data Lake มาทำการวิเคราะห์ได้
การนำ Data Lake ไปใช้ในระบบคลาวด์
Data Lake นับว่าสามารถนำไปใช้ในระบบคลาวด์ได้ เพราะมีลักษณะที่คล้ายกัน นั่นก็คือการจัดเก็บข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ สามารถปรับขนาดการจัดเก็บข้อมูลได้ มีการป้องกันข้อมูลที่มีความปลอดภัยสูง มีความน่าเชื่อถือ อีกทั้งยังสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย และยังสามารถใช้งานได้ง่ายอีกด้วย
Data Lake กับ Data Warehouse ต่างกันยังไง
การเข้าถึงของข้อมูล Data Lake vs. Data Warehouse คือ อย่างไร
การเข้าถึงข้อมูลของ Data Lake สามารถเข้าถึงได้ง่ายกว่า เพราะมีการจัดเก็บข้อมูลทุกอย่างลงในฐานส่วนกลางที่มีการจัดแคตตาลอกไว้ ในขณะที่ Data Warehouse เป็นการจัดเก็บข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เช่นกันแต่มีการจำกัดรูปแบบในการเก็บข้อมูล
รูปแบบการจัดระเบียบข้อมูล Data Lake vs. Data Warehouse
รูปแบบการจัดระเบียบข้อมูล Data Lake คือ ข้อมูลแบบไม่มีโครงสรัางสามารถจัดเก็บได้อย่างอิสระ ไม่จำกัดว่าเป็นข้อมูลแบบใด ในขณะที่ Data Warehouse คือ การจัดเก็บข้อมูลแบบมีโครงสร้างที่มีการออกแบบว่าจะจัดเก็บข้อมูลแบบใด จะทำให้เป็นระบบมากยิ่งขึ้น บุคคลทั่วไปสามารถนำไปใช้งานได้ง่าย
วัตถุประสงค์ในการใช้งานของข้อมูล Data Lake vs. Data Warehouse
วัตถุประสงค์การใช้งานของข้อมูลของ Data Lake ไม่มีการระบุชัดเจนเพราะเป็นการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดมาไว้ที่ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่ Data Warehouse จะมีการระบุชัดเจนว่าข้อมูลที่จะเข้าถึงนั้นใครสามารถเข้าได้ และมีการออกแบบการใช้งานให้เข้ากับคนกลุ่มนั้นๆ
สรุป Data Lake แหล่งเก็บข้อมูลมุ่งพัฒนาธุรกิจ
ทุกคนคงจะเห็นแล้วใช่หรือไม่ว่า Data Lake มีความสำคัญมากสำหรับธุรกิจและองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการพัฒนาสินค้าและบริการผ่านเทคโนโลยีที่สามารถวิเคราะห์ประเมินความต้องการของลูกค้าได้ โดยการใช้ Data Lakes นี้ จำเป็นจะต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญมาวิเคราะห์เพื่อที่จะคัดกรองข้อมูลคุณภาพออกมา และสามารถนำไปสร้างยอดขาด ลดต้นทุน ลดความผิดพลาด และอื่นๆ ที่เกี่ยวกับธุรกิจหรือองค์กรของทุกคนได้ และทาง Rocket เอง ก็มีบริการทำระบบ CRM ที่สามารถจัดเก็บข้อมูลของลูกค้าที่มาซื้อสินค้าและบริการ เพื่อนำมาออกแคมเปญครั้งสำคัญในการเพิ่มยอดขายให้ได้หลายเท่า หากใครที่กำลังมองหาระบบที่มีประสิทธิภาพ ใช้งานคล่อง เข้ากันได้ทุกแพลตฟอร์มต้องห้ามพลาด
