Data Lake คือ พื้นที่เก็บข้อมูลกลางที่รองรับข้อมูลได้ทุกประเภท ซึ่งต่างจาก “ฐานข้อมูล” หรือ “คลังข้อมูลแบบดั้งเดิม” ที่ข้อมูลต้องได้รับการทำความสะอาด จัดระเบียบ และจัดโครงสร้าง Data Lake จะรับข้อมูลทันทีที่เข้ามา ช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว และตามขนาด ลองนึกภาพว่า Data Lake เป็นห้องเก็บข้อมูลดิจิทัลขนาดใหญ่ที่ข้อมูลทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นอีเมล รูปภาพ บันทึก วิดีโอ หรือข้อมูลเซ็นเซอร์ สามารถวางเรียงซ้อนกัน พร้อมที่จะดึงออกมาใช้ได้ทุกเมื่อที่ต้องการ ความยืดหยุ่นนี้เองที่ทำให้ Data Lake นั้นน่าสนใจอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจยุคใหม่ที่ต้องรับมือกับข้อมูลปริมาณมหาศาลที่หลากหลาย และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
Data lake definition
Data Lake เป็นที่เก็บข้อมูลส่วนกลางซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อดึงข้อมูลดิบปริมาณมากในรูปแบบดั้งเดิม (มีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้าง) ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องจัดรูปแบบใหม่เพื่อให้สามารถเข้าถึง ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลได้ตามต้องการ
AI and enterprise data lakes
AI และ Data Operate เป็นทีมที่แยกจากกันไม่ได้ AI เติบโตได้ดีกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ก็ยิ่งชาญฉลาด และมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียวจะไม่มีประโยชน์มากนัก เว้นแต่คุณจะมีเครื่องมือ AI ที่สามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย
นั่นคือที่มาของ Data Lake เพราะว่า Data Lake เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลายจำนวนมหาศาล ตั้งแต่ค่าที่อ่านได้จากเซ็นเซอร์ไปจนถึงการโต้ตอบกับลูกค้า ทั้งหมดนี้อยู่ในรูปแบบดิบดั้งเดิม ด้วยการทำให้ระบบ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่มีคุณค่าได้ทันที และยืดหยุ่น Data Lake จึงเปรียบเสมือนถังเชื้อเพลิง ขับเคลื่อนความสามารถของ AI และ Machine Learning ในการวิเคราะห์ เรียนรู้ และกำหนดทิศทางการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
กล่าวโดยสรุป Data Lake ช่วยให้ AI ทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ และ AI จะปลดล็อกคุณค่าทั้งหมดที่ซ่อนอยู่ใน Data Lake ของคุณ ก่อให้เกิดการผสมผสานอันทรงพลังที่สามารถขับเคลื่อนธุรกิจของคุณไปข้างหน้าได้อย่างรวดเร็วอย่างเหลือเชื่อ
Data lake architecture : How does it work?
Data Lake อาศัยแนวทางสถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลและรองรับประเภทข้อมูลที่หลากหลาย ต่อไปนี้คือองค์ประกอบสำคัญบางส่วน :
- Data ingestion layer Data Lake ต้องการวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการนำข้อมูลเข้ามา ซึ่งทำได้ผ่านชั้นการนำข้อมูลเข้าที่แข็งแกร่งซึ่งติดตั้งเครื่องมือที่จัดการทุกอย่าง ตั้งแต่การอัปโหลดแบบกลุ่มไปจนถึงการสตรีมแบบเรียลไทม์ ไม่ว่าข้อมูลจะไหลเข้ามาเป็นระยะๆ จากอุปกรณ์ IoT หรือไหลเข้ามาอย่างต่อเนื่องจากบันทึกธุรกรรม ชั้นการนำข้อมูลเข้าจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าดาต้าเลคสามารถดูดซับข้อมูลใหม่ได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่พลาดแม้แต่วินาทีเดียว
- Storage Layer นี่คือรากฐานของ Data Lake ซึ่งโดยทั่วไปสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มคลาวด์ที่ปรับขนาดได้ ลองนึกภาพว่านี่คือ “หลุมลึก” ของ Data Lake ของคุณ ซึ่งสามารถเติบโตได้อย่างราบรื่นเมื่อความต้องการข้อมูลของคุณเพิ่มขึ้น Data Lake ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องกังวลว่าพื้นที่จะหมดหรือพื้นที่จัดเก็บจะมีราคาแพงเกินไป
- Processing engines ข้อมูลดิบที่เก็บไว้ใน Data Lake จะมีคุณค่าอย่างแท้จริงเมื่อถูกแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ เอ็นจิ้นประมวลผลจะจัดการงานต่างๆ เช่น การทำความสะอาด การจัดโครงสร้าง และการวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่เครื่องมือสถิติแบบครบวงจรสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ไปจนถึงเครื่องมือสืบค้นฐานข้อมูลแบบง่าย เลเยอร์นี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างแม่นยำตามที่ต้องการ รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ
- Metadata management and cataloging ความจุพื้นที่จัดเก็บมหาศาลของ Data Lake จะจำกัดประโยชน์ใช้สอยหากไม่มีข้อมูล เช่น แหล่งที่มา รูปแบบ และความสัมพันธ์กับชุดข้อมูลอื่นๆ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ Metadata ที่มีประสิทธิภาพจะทำหน้าที่เสมือนบรรณารักษ์ดิจิทัลอัจฉริยะที่ติดตามแหล่งที่มา รูปแบบ ตำแหน่ง และความสัมพันธ์กับชุดข้อมูลอื่นๆ ของแต่ละจุดข้อมูลอย่างพิถีพิถัน เลเยอร์สำคัญนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเจาะจงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว
- Access and analytics layer สุดท้าย เลเยอร์การเข้าถึง และการวิเคราะห์ทำหน้าที่เป็นส่วนหน้า ทำให้ข้อมูลสามารถใช้งานได้ และเข้าถึงได้ทั้งผู้ใช้ทางธุรกิจ และนักวิเคราะห์ เลเยอร์นี้ประกอบด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง Dashboard การแสดงภาพ ฐานข้อมูลการเรียนรู้ AI ที่จัดเก็บในเครื่อง และอินเทอร์เฟซที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้มั่นใจได้ว่าสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกออกมา และเข้าใจได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญทางเทคนิคขั้นสูง
Benefits of adopting a data lake
ด้านล่างนี้คือประโยชน์บางส่วนของโซลูชัน Data Lake สำหรับธุรกิจของคุณ :
- Lower total cost of ownership Data Lake ช่วยลดความจำเป็นในการเตรียมข้อมูลที่ซับซ้อน ระบบที่ซ้ำซ้อน และซอฟต์แวร์เพิ่มเติม ซึ่งช่วยลดต้นทุนการจัดเก็บข้อมูลและการดำเนินงาน อีกทั้งยังช่วยให้ทีมของคุณไม่ต้องทำงานซ้ำซากที่มีมูลค่าต่ำ
- More efficient collaboration การจัดเก็บข้อมูลที่ดีขึ้นช่วยให้คุณเก็บรักษาข้อมูลจากการมีส่วนร่วมของลูกค้าได้ในทุกจุดติดต่อ ช่วยให้คุณมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสูง นำไปสู่ความพึงพอใจของลูกค้าและความภักดีที่มากขึ้น
- Clearer strategic insights Data Lake ช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นยิ่งขึ้นด้วยแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เพียงแหล่งเดียว ด้วยไซโลและอุปสรรคที่น้อยลง แผนกต่างๆ ของคุณสามารถแบ่งปันข้อมูลที่มีค่าและทำงานร่วมกันได้ง่ายขึ้น
- Stronger customer relationships การติดตาม ความปลอดภัย และการกำกับดูแลจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อคุณรวบรวมข้อมูลทั้งหมดของคุณไว้ในที่เดียว ซึ่งทำให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดง่ายขึ้น ลดความเสี่ยง และทำให้คุณอุ่นใจมากขึ้น
- Reduced compliance risk หัวหน้าทีมสามารถเข้าถึงมุมมองทางธุรกิจที่ชัดเจนและแม่นยำยิ่งขึ้น มุมมองนี้จะนำไปสู่กลยุทธ์การดำเนินงานที่มีประสิทธิผลมากขึ้น การลงทุนที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น และการมองเห็นโดยรวมที่เพิ่มมากขึ้น
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
