Data Lake คลังข้อมูลที่สามารถเก็บข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลและนำไปใช้งานได้ในทันที
ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อทุกธุรกิจในทุก ๆ องค์กรต่างต้องเผชิญกับความท้าทายในการจัดเก็บ วิเคราะห์ และใช้งานข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว Data Lake หรือ ทะเลสาบข้อมูล กลายเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมสำหรับการจัดการ Big Data ด้วยความยืดหยุ่น มีประสิทธิภาพ และความคุ้มค่า
ในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจว่า Data Lake คืออะไร ทำไมถึงน่าจับตามองในปัจจุบัน พร้อมประโยชน์ที่ควรรู้เกี่ยวกับData Lake และข้อแตกต่างที่เห็นได้ชัดระหว่าง Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake เปรียบเสมือนพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่รองรับข้อมูลหลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลโครงสร้าง (Structured Data) ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-Structured Data) หรือข้อมูลไร้โครงสร้าง (Unstructured Data) ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะถูกเก็บไว้ในรูปแบบของข้อมูลดิบ โดยไม่ต้องแปลงหรือจัดรูปแบบใด ๆ ช่วยให้นักวิเคราะห์ นักพัฒนา และผู้ใช้งานสามารถเข้าถึง วิเคราะห์ และใช้งานข้อมูลได้อย่างสะดวก
เดิมทีในทุกองค์กรจะมีข้อมูลมากมายของแต่ละแผนกหรือแม้แต่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์อยู่แล้ว โดยการจัดเก็บข้อมูลอาจจะถูกแยกเก็บในพื้นที่ที่แตกต่างกัน ซึ่งจะส่งผลให้การนำข้อมูลของแต่ละส่วนมาใช้งานนั้นทำได้ยากเป็นอย่างมาก การใช้ Data Lake เพื่อเป็นพื้นที่เดียวในการรวบรวมข้อมูลต่าง ๆ ของทั้งองค์กรจึงส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร เพราะการมี Data Lake จะทำให้ทุกคนในองค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลโดยรวมได้และทำให้สามารถนำข้อมูลมาทำการวิเคราะห์ ดัดแปลง หรือทำรายงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีมิติของข้อมูลมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด
จากที่ได้ทราบกันไปแล้วว่า Data Lake นั้นเปรียบเสมือนทะเลสาบขนาดใหญ่ที่เก็บข้อมูลไว้หลายรูปแบบ เพื่อรอการดึงข้อมูลเหล่านี้ไปใช้งานในด้านต่าง ๆ ซึ่งประโยชน์ที่เราควรรู้เกี่ยวกับ Data Lake จะมีดังนี้
เนื่องจาก Data Lake เป็นศูนย์รวมข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้เวลาที่นักวิเคราะห์ นักพัฒนา และผู้ใช้งาน ที่ต้องการใช้ข้อมูลสามารถเข้าถึงคลังข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว สะดวก รองรับการเข้าถึงจากอุปกรณ์ที่หลากหลายและสามารถแชร์ข้อมูลให้กันได้อย่างง่ายดาย
Data Lake เป็นคลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวมข้อมูลดิบไว้มากมาย ซึ่งรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Big Data ช่วยให้องค์กรค้นพบข้อมูลเชิงลึกและสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมช่วยให้ค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ระบุรูปแบบและแนวโน้ม ที่นำไปสู่การสร้างรายงานรวมไปถึงการคาดการณ์อนาคตที่อาจเกิดขึ้น
การใช้ Data Lake Technology ส่วนใหญ่จะเป็นในรูปแบบของ Clound Service ที่เป็นบริการสำหรับจัดเก็บข้อมูล ซึ่งมีต้นทุนในการจัดเก็บข้อมูลต่ำกว่าการใช้ Server เป็นของตัวเองและยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานทรัพยากรได้อีกด้วย โดยความคุ้มค่าของ Data Lakes นอกจากเรื่องต้นทุนต่ำแล้วยังมีเรื่องของปริมาณการเก็บข้อมูลที่สามารถเพิ่ม-ลดได้ตลอด พร้อมทั้งยังสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างสะดวก
หากจะถามว่า Data Warehouse กับ Data Lake ต่างกันยังไง ต้องบอกเลยว่าทั้ง Data Lake และ Data Warehouse ต่างก็เป็นวิธีในการจัดเก็บข้อมูลกันทั้งคู่ ซึ่งทั้งสองวิธีนี้จะมีข้อแตกต่างที่เห็นได้ชัดดังนี้
Data Lake: จะเก็บข้อมูลดิบต่าง ๆ โดยไม่ต้องแปลงโครงสร้างเช่น Unstructured, Semi-Structured และ Structured
Data Warehouse: จะเก็บข้อมูลที่มีการแปลงโครงสร้างแล้วเท่านั้นเช่น Structured หรือข้อมูลที่ผ่านกระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load)
Data Lake: เน้นการจัดเก็บข้อมูลดิบ รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Big Data
Data Warehouse: เน้นการวิเคราะห์ข้อมูล รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
Data Lake: เหมาะสำหรับนักวิเคราะห์ นักพัฒนา ในการเข้าถึงและใช้งานข้อมูลดิบสำหรับพัฒนาโมเดล Machine Learning
Data Warehouse: เหมาะสำหรับนักวิเคราะห์ ผู้บริหาร ที่ต้องใช้งานข้อมูลสำเร็จรูปในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
Data Lake: เน้นความยืดหยุ่น รองรับข้อมูลหลากหลายรูปแบบ
Data Warehouse: เน้นความเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูล เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง
Data Lake: ต้นทุนในการจัดเก็บข้อมูลต่ำ
Data Warehouse: ต้นทุนในการจัดเก็บข้อมูลสูง
Data Lake เป็นวิธีจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการกับ Big Data ที่จะช่วยให้องค์กรปลดล็อกศักยภาพของข้อมูล ค้นพบ Insight และสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามก่อนที่จะนำ Data Lake ไปใช้งานจริง องค์กรควรพิจารณาถึงปัจจัยต่าง ๆ ดังนี้
สำหรับการใช้งาน Data Lake จะเหมาะกับการจัดการข้อมูลที่เป็น Big Data ที่มีการเก็บข้อมูลหลากหลายรูปแบบ ส่งผลให้ผู้ที่ต้องการใช้ข้อมูลอย่างนักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลไปใช้งานได้อย่างง่ายได้ สะดวก และรวดเร็ว พร้อมความสามารถในการทำงานร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์อื่น ๆ ที่ทำให้สามารถสร้างรายงานรวมถึงวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
บทความนี้เกิดจากการเขียนและส่งขึ้นมาสู่ระบบแบบอัตโนมัติ สมาคมฯไม่รับผิดชอบต่อบทความหรือข้อความใดๆ ทั้งสิ้น เพราะไม่สามารถระบุได้ว่าเป็นความจริงหรือไม่ ผู้อ่านจึงควรใช้วิจารณญาณในการกลั่นกรอง และหากท่านพบเห็นข้อความใดที่ขัดต่อกฎหมายและศีลธรรม หรือทำให้เกิดความเสียหาย หรือละเมิดสิทธิใดๆ กรุณาแจ้งมาที่ ht.ro.apt@ecivres-bew เพื่อทีมงานจะได้ดำเนินการลบออกจากระบบในทันที
