Data Lake คืออะไร แหล่งเก็บข้อมูลของคนทำธุรกิจ

ทุกธุรกิจจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรวบรวม Big Data ที่ได้รวบรวมข้อมูลลูกค้าเพื่อนำมาคิดวิเคราะห์ พัฒนาสินค้าและบริการ จนสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ แต่อย่างไรก็ตามลักษณะการจัดเก็บข้อมูลมากมายหลายรูปแบบ และก็มีรูปแบบหนึ่งที่ถือว่าเป็นที่นิยมเป็นอย่างมากนั่นก็คือ Data Lake คือ การจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่แบบไม่มีโครงสร้าง และสามารถเก็บข้อมูลดิบได้แบบไร้ขีดจำกัด

---

---

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 ก็มี ระบบ CRM ที่สามารถจัดเก็บข้อมูลของลูกค้าที่มาซื้อสินค้าและบริการ เพื่อนำมาออกแคมเปญครั้งสำคัญในการเพิ่มยอดขายให้ได้หลายเท่า หากใครที่กำลังมองหาระบบที่มีประสิทธิภาพ ใช้งานคล่อง เข้ากันได้ทุกแพลตฟอร์มต้องห้ามพลาด

---