Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Lakehouse
ต่อไปนี้คือรายละเอียดของแนวคิดที่เกี่ยวข้อง แต่แตกต่างกัน ระหว่าง Data Lake / Data Warehouse / Data Lakehouse :
Data Lake คือพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากโดยไม่จำเป็นต้องจัดโครงสร้าง จัดระเบียบ หรือจัดการอย่างละเอียดถี่ถ้วน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ Data Lake ผู้ใช้จำนวนมากจึงใช้ประโยชน์จาก Data Warehouse และ Data Lakehouse
Data Warehouse ทำงานคล้ายกับไลบรารีที่มีโครงสร้าง โดยจัดระเบียบข้อมูลที่ประมวลผลแล้วและมีโครงสร้างอย่างพิถีพิถันเพื่อการดึงข้อมูลที่รวดเร็วและการวิเคราะห์ที่ชัดเจนและคาดการณ์ได้ ก่อนที่จะเข้าสู่ Warehouse ข้อมูลจะถูกทำความสะอาด จัดระเบียบ และจัดรูปแบบ ซึ่งช่วยให้สามารถตอบสนองรายงาน แบบสอบถาม และกิจกรรมสำคัญทางธุรกิจที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ได้อย่างรวดเร็ว
Data Lakehouse ผสมผสานคุณสมบัติของ Data Lake และ Data Warehouse เข้าด้วยกัน Lakehouse นำเสนอวิธีการที่ยืดหยุ่นสูงด้วยการจัดเก็บข้อมูลดิบและข้อมูลที่มีโครงสร้างไว้ด้วยกัน รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจและการสอบถามแบบเรียลไทม์ และในขณะเดียวกันก็มอบข้อมูลเชิงลึกที่มีโครงสร้างและเชื่อถือได้สำหรับงานธุรกิจประจำวัน
Data Lake security, governance, and compliance
Data Lake ที่ปลอดภัย และได้รับการจัดการอย่างดีทำให้องค์กรของคุณมั่นใจในการสำรวจนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องกลัวการเปิดเผยที่ไม่ได้ตั้งใจ ความเสี่ยง หรือความซับซ้อนด้านกฎระเบียบ
- Data governance framework การกำกับดูแลที่ชัดเจนจะระบุความเป็นเจ้าของข้อมูล การใช้งานที่ได้รับอนุญาต และความรับผิดชอบ กรอบการทำงานที่มีประสิทธิภาพจะช่วยส่งเสริมความเข้าใจของทีม การใช้ข้อมูลที่สอดคล้องตามข้อกำหนด สร้างความไว้วางใจ และส่งเสริมการนำข้อมูลไปใช้อย่างมั่นใจทั่วทั้งธุรกิจของคุณ
- Multi-layered protection Data Lake ใช้ชั้นความปลอดภัยที่เสริมความแข็งแกร่งหลายชั้น ซึ่งรวมถึงการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การเข้ารหัสทั้งขณะพักและระหว่างการส่ง และการตรวจสอบความผิดปกติอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลของคุณปลอดภัยจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตหรือภัยคุกคาม
- Enhanced auditability ความโปร่งใสและบันทึกการตรวจสอบอย่างละเอียดเป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคส่วนที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล เช่น การดูแลสุขภาพหรือการเงิน การตรวจสอบที่โปร่งใสสนับสนุนแหล่งที่มาของข้อมูล การแก้ไขข้อผิดพลาดอย่างรวดเร็ว และความพร้อมของกฎระเบียบ
- Privacy and compliance Data Lake ที่ดีที่สุดจะฝังความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนดไว้ตั้งแต่เริ่มต้น โดยใช้การทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตน โปรโตคอลการยินยอม และการตรวจสอบอัตโนมัติ เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับมาตรฐานกฎระเบียบและนโยบายภายในในทุกขั้นตอน
Getting started with Data Lake solutions
เช่นเดียวกับการเปลี่ยนแปลงสำคัญอื่นๆ ที่เกิดขึ้นกับแนวทางปฏิบัติและขั้นตอนที่มีมายาวนาน การย้ายไปยังสถาปัตยกรรมดาต้าเลคอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายอยู่บ้าง แผนการเปลี่ยนผ่านที่ออกแบบมาอย่างดีจะช่วยให้คุณย้ายข้อมูลได้อย่างราบรื่น
- Communicate the “why”: Strategy and vision อย่าลืมแบ่งปันเหตุผลเชิงกลยุทธ์ในการนำ Data Lake มาใช้อย่างชัดเจน เน้นย้ำถึงประโยชน์ระยะยาวที่ทีมของคุณจะได้รับจากการตัดสินใจที่ดีขึ้น นวัตกรรม และความได้เปรียบในการแข่งขัน เน้นย้ำว่าการแยกส่วนการทำงานแบบแยกส่วนจะเป็นประโยชน์ต่อทั้งองค์กร ไม่ใช่แค่เพียงแต่ละแผนก ปรับปรุงกระบวนการย้ายข้อมูลให้มีประสิทธิภาพโดยให้แน่ใจว่าหัวหน้าทีมของคุณเข้าใจเป้าหมายและประโยชน์ที่คาดหวัง
- Establish clear usage and data security boundaries กำหนดแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจนเกี่ยวกับการกำกับดูแลข้อมูล ซึ่งรวมถึงความเป็นเจ้าของ สิทธิ์การเข้าถึง มาตรฐานคุณภาพ และการจัดการวงจรชีวิต การทำเช่นนี้ไม่เพียงแต่ช่วยปกป้องความสมบูรณ์และความปลอดภัยของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสร้างความไว้วางใจในองค์กร ทำให้ทุกคนรู้วิธีใช้ทรัพยากรอันมีค่าของ Data Lake ของคุณอย่างมีความรับผิดชอบมากที่สุด
- Promote cross-functional inclusion and collaboration ส่งเสริมความโปร่งใสและการทำงานร่วมกันระหว่างทีมต่างๆ ทั่วทั้งธุรกิจ เมื่อแผนกต่างๆ แบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและรวมชุดข้อมูลเข้าด้วยกัน พวกเขาจะค้นพบรูปแบบที่ครอบคลุมมากขึ้น บรรลุการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และปรับปรุงผลลัพธ์โดยรวม กำหนดเวลาการสื่อสารและการวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกันอย่างสม่ำเสมอเพื่อดึงศักยภาพสูงสุดของดาต้าเลคของคุณออกมาใช้
- Prioritize data quality and lifecycle management ความจุและความสะดวกในการจัดเก็บหมายความว่าบางครั้งดาต้าเลคอาจสะสมข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่เกี่ยวข้องเมื่อเวลาผ่านไป การให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้นจะช่วยรักษาความสามารถในการใช้งานและความน่าเชื่อถือ ดำเนินกระบวนการตรวจสอบและตรวจสอบความถูกต้องอย่างต่อเนื่องเพื่อประเมินความถูกต้อง ความสอดคล้อง และความเกี่ยวข้องของข้อมูลของคุณ ลบหรือจัดเก็บข้อมูลที่ล้าสมัยเป็นประจำเพื่อรักษาดาต้าเลคของคุณให้สะอาดและเป็นระเบียบ
- Use automation and intelligent management เนื่องจากปริมาณข้อมูลมหาศาล จึงไม่สามารถจัดการดาต้าเลคด้วยกระบวนการแบบแมนนวลทั้งหมดได้ ใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติอัจฉริยะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงานซ้ำๆ เช่น การนำเข้าข้อมูล การจัดทำแค็ตตาล็อกเมตาดาต้า การตรวจสอบคุณภาพ และการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด ระบบอัตโนมัติช่วยลดภาระในการปฏิบัติงานได้อย่างมาก ช่วยให้ทีมงานมีอิสระที่จะมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์และนวัตกรรมที่มีมูลค่าสูง
Data Lake trends
ในปี 2024 ปริมาณข้อมูลทั่วโลกอยู่ที่ 149 เซตตาไบต์ ซึ่งเทียบเท่ากับวิดีโอความละเอียดสูงประมาณ 15 ล้านล้านชั่วโมง หรือการรับชม YouTube อย่างต่อเนื่องนานถึง 1.7 พันล้านปี! คาดการณ์ว่าปริมาณข้อมูลทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายในปี 2028 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ หลังจากนั้น และหากธุรกิจของคุณเป็นเช่นเดียวกับธุรกิจส่วนใหญ่ ความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลของคุณก็เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าและสามเท่าอย่างรวดเร็วเช่นกัน
ในอนาคต คาดว่า AI จะเข้าไปมีบทบาทอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นใน Data Lake AI จะไม่เพียงแค่ใช้ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังจะช่วยจัดการ Data Lake เอง โดยการจัดระเบียบข้อมูลโดยอัตโนมัติ แนะนำการปรับปรุงคุณภาพ หรือเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูล แนวคิด “Lakehouse” น่าจะเติบโตและแพร่หลายมากขึ้น นำเสนอแนวทางที่เป็นมาตรฐานมากขึ้น ซึ่งครอบคลุมทั้งสองโลก เราจะเห็น AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น รวมถึง AI แบบสร้าง (generative AI) ที่ได้รับการฝึกฝนและรันบนข้อมูลเฉพาะที่เก็บไว้ใน Data Lake ของบริษัท เพื่อสร้างการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีรายละเอียดสูงและเชิงลึก เมื่อ AI ตัดสินใจที่สำคัญมากขึ้น จะมีการให้ความสำคัญกับ “AI ที่อธิบายได้” มากขึ้น ซึ่งเป็นเครื่องมือและเทคนิคในการทำความเข้าใจว่าเหตุใดโมเดล AI จึงได้ข้อสรุปที่เฉพาะเจาะจงโดยอิงจากข้อมูลของทะเลสาบ นอกจากนี้ คาดว่าจะมีความพยายามอย่างต่อเนื่องในการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย เพื่อให้ผู้คนในองค์กรเข้าถึงเครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้ได้มากขึ้น ซึ่งจะเป็นการผนวกการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและ AI เข้ากับการดำเนินธุรกิจในชีวิตประจำวันมากยิ่งขึ้น
Conclusion
เพียงไม่กี่ปีที่ผ่านมา “พื้นที่เก็บข้อมูลที่มากขึ้น” คือเสียงเรียกร้องที่ได้ยินจากทุกธุรกิจ ปัจจุบัน ไม่ใช่แค่พื้นที่เก็บข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นเท่านั้นที่จำเป็น แต่ยังรวมถึงโซลูชันการจัดการข้อมูลที่ชาญฉลาดและคล่องตัวมากขึ้นด้วย Data Lake ช่วยขจัดอุปสรรคแบบเดิมๆ มากมายต่อการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ที่สำคัญ และพร้อมรับมือกับข้อมูลดิบจำนวนมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นจากฝั่งหนึ่งของธุรกิจของคุณไปยังอีกฝั่งหนึ่ง
หากท่านไหนที่สนใจเกี่ยวกับระบบ SunSystems, CheckSCM หรือบริการอื่นๆ ของ IMAS
สามารถติดต่อได้ที่ sale@i-mas.net สอบถามเพิ่มเติม โทร 02-666740
หรือ Line Official : @imas.official (มี @ ด้วยนะครับ)
Reference : https://www.infor.com/platform/data-insights/data-lake/what-is-a-data-lake
