Databricks คือ ตัวจัดการแพลตฟอร์มให้เชื่อมต่อข้อมูลกับทรัพยากรอย่างอัจฉริยะ เพื่อให้ข้อมูลถูกจัดเก็บอย่างเป็นระบบ พร้อมแนะนำแนวทางในการนำไปใช้ในธุรกิจของเรา
สำหรับองค์กร หรือบริษัท ที่มีธุรกิจขนาดใหญ่ และมาพร้อมข้อมูลขนาดใหญ่ มักจะประสบปัญหาด้านการจัดการข้อมูลและทรัพยากร แม้จะมี Cloud คอยอำนวยความสะดวกก็ตาม Databricks คือตัวช่วยสำคัญที่บริษัทชั้นนำ มีการนำมาใช้งานในการลดภาระในการทำงานด้านการจัดการข้อมูลและทรัพยากรให้มีระบบระเบียบ บนแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน เราจะมาดูความสำคัญว่า Databricks คืออะไร มีประโยชน์ด้านใดบ้าง และองค์กรต้องการมากน้อยแค่ไหน
Databricks คือ Unified Analytics Platform ที่ถูกออกแบบมาเป็น Solution บน Cloud ช่วยจัดการด้านข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการเชื่อมแพลตฟอร์ม, จำแนก, วิเคราะห์ ลดภาระในการทำงานบนฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ทั้งเวลาและสะดวกต่อระบบภาพรวมในองค์กร ให้สอดคล้องต่อการใช้งานอย่างอัจฉริยะ ซึ่ง Databricks สอดคล้องและสนับสนุนต่อระบบ Cloud ที่ช่วยในด้าน Data Analytics, Machine Learning และ AI ที่มีการอัปเดตอยู่ตลอดเวลา
เดิมที Databricks ถูกสร้างโดย Apache Spark และเริ่มมีการนำไปใช้งานในองค์กรใหญ่ ๆ ระดับโลก เพื่อช่วยจัดการทรัพยากรข้อมูลอันมหาศาล และเชื่อมโยงจุดต่าง ๆ ให้ใช้งานได้ง่ายขึ้น ทำให้ Performance ดีขึ้น รวดเร็วขึ้นในการทำงานบน Cloud จนมี Azure Databricks จาก Microsoft ที่จัดการบน Azure Cloud ที่เป็น Databrick เชื่อแพลตฟอร์มบริการต่าง ๆ ของ Microsoft เข้าด้วยกัน ในขณะที่ Databricks ก็เชื่อมโยง Cloud ได้มากมาย
Structured Query Language หรือ SQL ที่เป็นภาษาฝังไว้สำหรับการใช้งานฐานข้อมูล ที่มีใช้กันอย่างยาวนาน โดย Databricks ช่วยในการจัดลำดับ และเรียบเรียงข้อมูลได้อัตโนมัติ สร้าง Quick Dashboard รายงานผลอย่างรวดเร็ว จาก Data Lake ที่เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการนำไปวิเคราะห์ นอกจากนี้ การดึงเอาข้อมูลมาแสดงผล Visualization หลังจากรัน Queries แจ้งเตือนได้ ลดระยะในการส่งผ่านและแสดงผลมากกว่าเดิม
สำหรับ Machine Learning เป็นส่วนที่ช่วยเรียบเรียง หรือสร้างแนวทางการเรียนรู้ เทรนโมเดลให้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ Databricks จะช่วยจัดลำดับข้อมูลให้ตัวโมเดลการเรียนรู้ เรียนรู้ได้เร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการช่วยจัดการแบบ Manual และ MLFlow มี Tracking และสร้าง feature เพื่อการนำไปใช้งานโมเดล Data Brick สามารถนำรูปแบบไปใช้งานต่อได้ผ่าน Model Registry อำนวยประโยชน์ด้าน Workspace ได้
แน่นอนว่า Machine Learning ที่ได้จาก Data Science และ Data Engineering รวมไปถึง Data Analyst ที่มีผลลัพธ์ที่ดี จะสร้างโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ Databricks คือเครื่องมือที่ครอบคลุมทุกขั้นตอนของ Process ด้าน Data รูปแบบต่าง ๆ จัดการ การเข้าถึงข้อมูลบน Workspace Platform เน้นความง่ายในการใช้งาน ทั้ง User Interface ใช้งาน REST API ผ่านเวอร์ชัน 3 เวอร์ชัน พร้อม Command Line Interface ที่เข้าไปยังระบบภายในได้
ซึ่ง Databricks จะคอยช่วยเหลือ Process ด้าน Data Scientist ที่ใช้ข้อมูลเชิงสถิติ และการคำนวณ ให้สามารถตอบโจทย์การนำไปใช้งานต่อยอดได้ง่าย พร้อม Data Engineering ใช้สำหรับจำแนกข้อมูล แปลงข้อมูลให้มีระเบียบ แจกจ่ายข้อมูลไปยังส่วนต่าง ๆ อย่างแม่นยำ
Databricks ในปัจจุบัน ถือว่าจำเป็นกับการจัดการบริการ Big Data ในองค์กร และธุรกิจที่มีความซับซ้อน หลากหลาย และมีขนาดใหญ่จนระบบช้า หรือควบคุมยาก บริษัทขนาดใหญ่ระดับโลก ต่างเลือกใช้ Databrick ในการเข้ามาช่วยจัดการทรัพยากรให้สามารถควบคุมฐานระบบการทำงานภายในได้อย่างลงตัว และในไทยก็มีเริ่มมาใช้แล้ว หากเราเป็นนักธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นบริษัทเล็กหรือใหญ่ Databricks จะทำให้เราพัฒนาธุรกิจได้มีประสิทธิภาพแน่นอน
บทความนี้เกิดจากการเขียนและส่งขึ้นมาสู่ระบบแบบอัตโนมัติ สมาคมฯไม่รับผิดชอบต่อบทความหรือข้อความใดๆ ทั้งสิ้น เพราะไม่สามารถระบุได้ว่าเป็นความจริงหรือไม่ ผู้อ่านจึงควรใช้วิจารณญาณในการกลั่นกรอง และหากท่านพบเห็นข้อความใดที่ขัดต่อกฎหมายและศีลธรรม หรือทำให้เกิดความเสียหาย หรือละเมิดสิทธิใดๆ กรุณาแจ้งมาที่ ht.ro.apt@ecivres-bew เพื่อทีมงานจะได้ดำเนินการลบออกจากระบบในทันที
