Data Lake: มันคืออะไรและจะใช้ประโยชน์จากมันได้อย่างไร

Data Lake ได้รับความสนใจอย่างมากทุกที่ในระบบจัดเก็บข้อมูลที่ทันสมัย นอกจากนี้ ไม่ มันไม่เหมือนกับคลังข้อมูล หลายคนอาจต้องคุ้นเคยกับคําว่า Data Lake มากขึ้น ดังนั้นพวกเขาจึงอาจสงสัยว่ามันคืออะไร แต่คนที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติข้อมูลต้องเคยได้ยินคํานี้มาก่อน

บริษัทใช้เครื่องมือใหม่เพื่อสร้างและประมวลผลข้อมูลจํานวนมากสําหรับการดําเนินงานและโครงการแมชชีนเลิร์นนิง ใช้ในการจัดการและจัดระเบียบข้อมูลจํานวนไม่สิ้นสุด

บล็อกนี้จะกล่าวถึง Data Lake ประโยชน์ และวิธีใช้ประโยชน์จาก Data Lake มาเริ่มกันเลย

Data Lake คืออะไร

Data Lake เป็นที่เก็บที่เก็บข้อมูลหลักที่ปรับขนาดได้ซึ่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ดิบที่ไม่ผ่านการกลั่นจากแหล่งและระบบต่างๆ มากมายในรูปแบบดั้งเดิม

เพื่อให้เข้าใจว่า Data Lake คืออะไร ให้คิดว่าเป็นทะเลสาบที่น้ําเป็นข้อมูลดิบที่ไหลเข้ามาจากแหล่งเก็บข้อมูลต่างๆ และใช้เพื่อวัตถุประสงค์ภายในและลูกค้าที่หลากหลาย มันใหญ่กว่าคลังข้อมูลมาก เหมือนถังเก็บน้ําสะอาดในบ้าน แต่สําหรับบ้านหลังเดียวและไม่มีอะไรอื่น

Data Lake ใช้แนวคิด load-first, use-later ซึ่งหมายความว่า ข้อมูลในที่เก็บ ไม่จําเป็นต้องใช้ทันที สามารถทิ้งเป็นการนํากลับมาใช้ใหม่ได้เมื่อความต้องการทางธุรกิจเกิดขึ้น

ประโยชน์ของ Data Lake

Data Lake มักจะสร้างด้วยฮาร์ดแวร์ต้นทุนต่ํา ดังนั้นจึงเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการจัดเก็บข้อมูลเทราไบต์หรือจํานวนมากขึ้น Data Lake ยังนําเสนอบริการแบบ end-to-end ที่ทําให้การรันไปป์ไลน์ข้อมูล การวิเคราะห์การสตรีม และปริมาณงานแมชชีนเลิร์นนิงง่ายขึ้นและถูกกว่าบนคลาวด์ใดๆ โดยลดเวลา แรงงาน และค่าใช้จ่าย

นอกจากนี้ Data Lake ยังมอบข้อมูลดิบมากมายให้กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการสํารวจ ทดลอง และพัฒนาแบบจําลองขั้นสูง ส่งเสริมนวัตกรรมและการค้นพบ นี่คือประโยชน์ที่สําคัญที่สุดของ Data Lake และวิธีที่เราสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งเหล่านี้ได้

• ลบไซโลข้อมูล

เป็นเวลานานที่องค์กรส่วนใหญ่เก็บข้อมูลไว้ในที่ต่างๆและในหลาย ๆ ด้านโดยไม่มีระบบการจัดการการเข้าถึงแบบรวมศูนย์ ทําให้ยากต่อการเข้าถึงข้อมูลและวิเคราะห์อย่างละเอียด

Data Lake ได้เปลี่ยนกระบวนการนี้และขจัดความจําเป็นในการใช้ไซโลข้อมูล Data Lake แบบรวมศูนย์ช่วยขจัดไซโลข้อมูลโดยการรวมและจัดทํารายการข้อมูล และจัดเตรียมตําแหน่งเดียวสําหรับแหล่งข้อมูลทั้งหมด ทําให้ง่ายต่อการดูข้อมูลจํานวนมหาศาลและค้นหาว่าหมายถึงอะไร

• ความยืดหยุ่นในการออกแบบสคีมา

ด้วย Data Lake ไม่จําเป็นต้องมีสคีมาที่กําหนดไว้ล่วงหน้าอีกต่อไป Data Lake ใช้ความเรียบง่ายของ Hadoop ในการจัดเก็บข้อมูลจํานวนมากในโหมดการเขียนแบบไม่ใช้สคีมาและการอ่านตามสคีมา ซึ่งช่วยในการใช้ข้อมูล

ความจริงที่ว่าไม่จําเป็นต้องมีสคีมาที่กําหนดไว้ล่วงหน้าที่สามารถช่วยให้องค์กรของคุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลปรับปรุงความปลอดภัยและ จํากัด ความรับผิดของข้อมูล Data Lake ทําได้โดยมอบฟีเจอร์ข่าวกรองบนคลาวด์ให้กับองค์กรของคุณ ซึ่งให้วิธีต้นทุนต่ํา ปรับขนาดได้ และปลอดภัยในการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบต่างๆ มากมาย

• ดีที่สุดสําหรับกรณีการใช้งานที่ทันสมัย

โซลูชันคลังข้อมูลเก่ามีราคาแพง เป็นกรรมสิทธิ์ และเข้ากันไม่ได้กับกรณีการใช้งานที่ทันสมัยที่สุด Data Lake ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหานี้และทําให้แน่ใจว่าสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างถาวรเพื่อให้เหมาะกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของธุรกิจส่วนใหญ่

บริษัทส่วนใหญ่ต้องการใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ขั้นสูงเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง Data Lake ให้ความสามารถในการปรับขนาดขนาดเอ็กซาไบต์ ซึ่งแตกต่างจากคลังข้อมูลซึ่งจัดเก็บข้อมูลในไฟล์และโฟลเดอร์ Data Lake มีประโยชน์เพิ่มเติมในการเก็บรักษาข้อมูลบนสถาปัตยกรรมแบบแบนและการจัดเก็บอ็อบเจ็กต์

• ข้อมูลสามารถเก็บไว้ในรูปแบบใดก็ได้

ประโยชน์ที่สําคัญที่สุดประการหนึ่งของ Data Lake คือขจัดความจําเป็นในการสร้างแบบจําลองข้อมูลระหว่างการนําเข้าข้อมูล คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลใน Data Lake ในรูปแบบใดก็ได้ เช่น RDBMS, ฐานข้อมูล NoSQL, ระบบไฟล์ เป็นต้น นอกจากนี้ยังสามารถอัปโหลดข้อมูลในรูปแบบดั้งเดิม เช่น บันทึก CSV ฯลฯ โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงใดๆ

ข้อดีอีกประการหนึ่งคือข้อมูลไม่แปดเปื้อน ช่วยให้บริษัทได้รับข้อมูลเชิงลึกใหม่จากข้อมูลในอดีตเดียวกัน เนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบดิบจึงไม่เลอะเทอะ

ความท้าทายของ Data Lake

แม้ว่า Data Lake สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกได้ แต่ก็นําเสนอความท้าทายเช่นกัน ปัญหาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขสามารถป้องกันไม่ให้เกิดประโยชน์และสร้าง “บึงข้อมูล” มาสํารวจความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่องค์กรต้องเผชิญ

• คุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูล

ลักษณะที่ไม่มีโครงสร้างของสถาปัตยกรรม Data Lake ก่อให้เกิดความท้าทายในการรักษาคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูล ซึ่งอาจนําไปสู่ “บึงข้อมูล” การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและเชื่อถือได้ในรูปแบบที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ

• การกํากับดูแลและการมองเห็น

Data Lake อาจประสบปัญหาจากการขาดการมองเห็นและกลไกการกํากับดูแลที่เหมาะสมทําให้ยากต่อการจัดการติดตามและรักษาความปลอดภัยสินทรัพย์ข้อมูล การใช้การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและการจัดทําแคตตาล็อกข้อมูลเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการรักษาการกํากับดูแล

• ความซับซ้อนด้านความปลอดภัย

การรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในแพลตฟอร์ม Data Lake โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปรับใช้บน Data Lake บนคลาวด์ ทําให้เกิดความท้าทายในการควบคุมการเข้าถึง การเข้ารหัส และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การละเมิดข้อมูลและข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลต้องได้รับการแก้ไขเพื่อหลีกเลี่ยงการประนีประนอมข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

• ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาด

ประสิทธิภาพของ Data Lake อาจลดลงเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นเนื่องจากการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลที่ไม่ดี จําเป็นต้องมีกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าการสืบค้นและการวิเคราะห์มีประสิทธิภาพ

• สร้างสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นและโครงสร้าง

การสร้างสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการอนุญาตให้จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบและการกําหนดโครงสร้างระดับหนึ่งสําหรับการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพยังคงเป็นความท้าทาย ความสมดุลนี้ส่งผลต่อความสามารถในการใช้งานข้อมูล ความสามารถในการค้นพบ และความคล่องตัวของข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

Data Lake เทียบกับ Data Warehouse

มาดําดิ่งสู่ความแตกต่างที่สําคัญระหว่าง Data Lakehouses และคลังข้อมูลเพื่อทําความเข้าใจว่าแต่ละแห่งเหมาะสมกับระบบนิเวศของข้อมูลอย่างไร

ไม่ใช่	ชื่อเรื่อง	Data Lake	คลังข้อมูล
01	โครงสร้างข้อมูลและสคีมา	Data Lake ใช้วิธีการแบบสคีมาเมื่ออ่าน ทําให้สามารถนําเข้าและจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบโดยไม่ต้องกําหนดโครงสร้างล่วงหน้า	คลังข้อมูลใช้กลยุทธ์ Schema-on-write ซึ่งข้อมูลมีโครงสร้างและจัดระเบียบเป็นสคีมาที่กําหนดไว้ล่วงหน้าก่อนที่จะนําเข้า
02	ความหลากหลายของข้อมูล	Data Lake เป็นที่เก็บแบบรวมสําหรับข้อมูลทุกประเภท ตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบดั้งเดิมไปจนถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างที่ทันสมัย เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย รูปภาพ และไฟล์บันทึก	คลังข้อมูลเก่งในการจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างจากระบบธุรกรรม ทําให้เหมาะสําหรับการรายงานการดําเนินงานและการวิเคราะห์ธุรกิจ
03	การประมวลผลข้อมูล	Data Lake รองรับความสามารถในการประมวลผลที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลแบบกลุ่ม การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และการเรียนรู้ของเครื่อง	คลังข้อมูลส่วนใหญ่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสําหรับการสืบค้น SQL ที่รวดเร็วและได้รับการปรับแต่งสําหรับข่าวกรองธุรกิจและงานการรายงานการดําเนินงาน
04	ความคล่องตัวและการสํารวจ	ด้วยความยืดหยุ่นของสคีมา Data Lake ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสํารวจและวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยไม่มีข้อจํากัดของสคีมาล่วงหน้า	คลังข้อมูลมีความคล่องตัวน้อยลงเมื่อต้องสํารวจแหล่งข้อมูลใหม่หรือปรับให้เข้ากับโครงสร้างข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป
05	ต้นทุนและความสามารถในการปรับขนาด	Data Lake ใช้ประโยชน์จากโซลูชันพื้นที่จัดเก็บอ็อบเจกต์ที่ปรับขนาดได้ ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถจัดการข้อมูลจํานวนมหาศาลได้อย่างคุ้มค่า	การปรับขนาดคลังข้อมูลอาจมีราคาแพงเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น ซึ่งมักต้องใช้ฮาร์ดแวร์และทรัพยากรเพิ่มเติม

วิธีใช้ประโยชน์จากมัน (กรณีการใช้งาน)

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่า Data Lake คืออะไร เราก็พูดถึงประโยชน์ของมันด้วย คุณสามารถรับข้อดีต่างๆ เมื่อใช้ที่จัดเก็บข้อมูลดิบในโครงการหรือองค์กรของคุณ เรามาพูดถึงกรณีการใช้งานเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

• การพิสูจน์แนวคิด (POC)

การจัดเก็บข้อมูลดิบเหมาะสําหรับโครงการพิสูจน์แนวคิด การพิสูจน์แนวคิด (POC) เป็นแบบฝึกหัดที่มีการทํางานเพื่อพิจารณาว่าแนวคิดสามารถเปลี่ยนให้เป็นความจริงได้หรือไม่

อาจเป็นประโยชน์สําหรับกรณีการใช้งาน เช่น การจัดประเภทข้อความ ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรข้อมูลไม่สามารถทําได้กับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (อย่างน้อยก็ไม่ใช่หากไม่มีการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้เหมาะกับข้อกําหนดของสคีมา) Data Lake ยังสามารถทําหน้าที่เป็นแซนด์บ็อกซ์สําหรับโครงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ

อาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่การสร้างแดชบอร์ดขนาดใหญ่ไปจนถึงการช่วยเหลือแอป IoT ซึ่งมักจะต้องการข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ หลังจากทราบวัตถุประสงค์และมูลค่าของข้อมูลแล้ว จะสามารถผ่านการประมวลผล Extract, Load, Transform (ELT) เพื่อจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูล

• การสํารองและกู้คืนข้อมูล

Data Lake สามารถใช้เป็นทางเลือกในการจัดเก็บข้อมูลสําหรับการกู้คืนจากความเสียหาย เนื่องจากมีพื้นที่มากและไม่มีค่าใช้จ่ายมากนัก เนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบดั้งเดิม จึงสามารถช่วยในการตรวจสอบเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของข้อมูล

อาจเป็นประโยชน์หากคลังข้อมูลจําเป็นต้องมีเอกสารที่ถูกต้องเกี่ยวกับวิธีการประมวลผลข้อมูล เนื่องจากช่วยให้ทีมตรวจสอบการทํางานของเจ้าของข้อมูลคนก่อนได้

สุดท้ายนี้ เนื่องจากข้อมูลใน Data Lake ไม่จําเป็นต้องใช้ในทันที จึงสามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลเย็นหรือไม่ได้ใช้งานด้วยต้นทุนที่ต่ํา ข้อมูลนี้อาจเป็นประโยชน์สําหรับการสอบถามด้านกฎระเบียบหรือการวิเคราะห์ใหม่ในอนาคต

ดังนั้นหากเราใช้ Data Lake อย่างถูกต้องเราจะได้รับประโยชน์มากมาย สําหรับสิ่งนี้สิ่งเดียวที่เราต้องทําคือใช้ Data Lake อย่างเหมาะสม

บทสรุป

Data Lake ช่วยให้ธุรกิจของคุณจัดการกับกรณีการใช้งานใหม่และที่เกิดขึ้นใหม่ได้ อีกทางเลือกหนึ่งในการจัดการข้อมูล Data Lake ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายขึ้นโดยไม่ต้องทําการประมวลผลล่วงหน้าหรือการแปลงข้อมูลก่อน เมื่อมีข้อมูลมากขึ้น Data Lake ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดของคุณในรูปแบบใหม่ ซึ่งช่วยให้พวกเขาค้นหาข้อมูลเชิงลึกและประสิทธิภาพได้มากขึ้น

องค์กรทั่วโลกใช้ระบบการจัดการความรู้และโซลูชันเช่น InsightsHub เพื่อจัดการข้อมูลได้ดีขึ้นรับข้อมูลเชิงลึกได้เร็วขึ้นและใช้ข้อมูลในอดีตมากขึ้นลดต้นทุนและเพิ่ม ROI

Data Lake เป็นวิธีของคุณในการจัดระเบียบข้อมูลประเภทต่างๆ จากที่อื่นๆ และหากคุณพร้อมที่จะเริ่มเล่นกับ Data Lake เราสามารถช่วยคุณเริ่มต้นใช้งาน QuestionPro InsightHub ได้

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี

คําถามที่พบบ่อย (FAQ)