Data Lakes: โซลูชันการจัดการข้อมูลยุคใหม่สำหรับธุรกิจของคุณ

Data Lakes คือโซลูชันการจัดการข้อมูลยุคใหม่ที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้ธุรกิจเผชิญกับความท้าทายด้านข้อมูลขนาดใหญ่และขับเคลื่อนระดับใหม่ของการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ สภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้สูงรองรับข้อมูลจำนวนมาก

ข้อมูลที่จัดเก็บใน Data Lake อาจเป็นอะไรก็ได้ ตั้งแต่ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เช่น เนื้อหาเว็บแบบมีลำดับชั้น ไปจนถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมด เช่น เอกสารข้อความหรือรูปภาพ ความยืดหยุ่นนี้หมายความว่าองค์กรต่างๆ สามารถอัปโหลดอะไรก็ได้ตั้งแต่ข้อมูลดิบไปจนถึงผลการวิเคราะห์ที่รวบรวมไว้อย่างสมบูรณ์

จุดสำคัญที่ต้องพิจารณาคือ Data Lake เป็นแพลตฟอร์มเดียวสำหรับบันทึกและเข้าถึงข้อมูลองค์กรอันมีค่า

แม้ว่าคุณอาจมีแนวคิดคร่าวๆ เกี่ยวกับโซลูชันการจัดการข้อมูลยุคหน้าแล้ว ในหัวข้อถัดไป เราจะมาพูดคุยกันในรายละเอียดว่า Data Lake คืออะไร แตกต่างจากคลังข้อมูลอย่างไร และจะเกิดขึ้นได้อย่างไร ส่งผลกระทบต่ออนาคตของธุรกิจของคุณ

Data Lake คืออะไร?

Data Lake คือที่เก็บข้อมูลส่วนกลางที่เก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่างๆ ในรูปแบบดิบและละเอียด สามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง หรือกึ่งมีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าข้อมูลสามารถเก็บไว้ในรูปแบบที่ยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับการใช้งานในอนาคต

James Dixon CTO ของ Pentaho ได้บัญญัติศัพท์คำว่า 'data lake' ซึ่งหมายถึงลักษณะเฉพาะของข้อมูลใน data lake แทนที่จะเป็นข้อมูลที่สะอาดและประมวลผลที่เก็บไว้ในระบบคลังข้อมูลแบบเดิม

Data Lake โดยเฉพาะในคลาวด์สามารถปรับขนาดได้ง่าย ต้นทุนต่ำ และมักใช้กับการวิเคราะห์แมชชีนเลิร์นนิงแบบประยุกต์ อนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงและสำรวจข้อมูลด้วยวิธีของตนเองโดยไม่ต้องย้ายข้อมูลไปยังระบบอื่น

ตอนนี้คุณเข้าใจแล้ว ว่า data lake คืออะไร เรามาทำการวิเคราะห์เปรียบเทียบระหว่าง data lake และ data data กัน

ดาต้าเลค vs คลังข้อมูล

ทั้ง data lake และ data data เป็นคลังเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าคลังข้อมูลมักจะจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง แต่ Data Lake ก็จัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ต่อไปนี้คือความแตกต่างพื้นฐานบางประการระหว่างสองสิ่งนี้ที่ทำให้เหมาะสมสำหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน

ความ ซับซ้อนและการเข้าถึงของผู้ใช้แบบธรรมดา y: เทคโนโลยี data Lake มักต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีความเข้าใจอย่างถี่ถ้วนเกี่ยว กับข้อมูลประเภทต่างๆ เนื่องจาก ไม่ได้จัดระบบในรูปแบบที่เรียบง่ายก่อนการจัดเก็บ

ในทางกลับกัน คลังข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ง่ายทั้งสำหรับผู้ใช้เทคโนโลยีและผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคโนโลยี เนื่องจากมีสคีมาที่กำหนดไว้อย่างดี แม้แต่สมาชิกที่เพิ่งเริ่มทำงานในคลังข้อมูลก็สามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว

ความยืดหยุ่นเทียบกับความแข็งแกร่ง: แพลตฟอร์ม Data Lake สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ เนื่องจากความต้องการพื้นที่จัดเก็บเพิ่มขึ้น การปรับขนาดเซิร์ฟเวอร์ในคลัสเตอร์ Data Lake จึงง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม สำหรับคลังข้อมูล ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากในการปรับเปลี่ยนเมื่อความต้องการเปลี่ยนแปลงในอนาคต

Schema-on-read vs schema-on-write: เทคโนโลยี Data Lake ไม่มี ส คีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดั้งเดิม ใน Data Lake การเตรียมข้อมูลส่วนใหญ่เกิดขึ้นเมื่อมีการใช้ข้อมูลจริง

ในคลังข้อมูล สคีมาถูกกำหนดและจัดโครงสร้างก่อนการจัดเก็บ นอกจากนี้ การเตรียมข้อมูลส่วนใหญ่มักจะเกิดขึ้นก่อนการประมวลผล

ทำไมธุรกิจของคุณถึงต้องการ Data Lake?

ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น แพลตฟอร์ม Data Lake ทำงานบนหลักการที่เรียกว่า schema-on-read ซึ่งหมายความว่าไม่มีสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งจำเป็นต้องติดตั้งข้อมูลก่อนการจัดเก็บ เมื่อข้อมูลถูกอ่านระหว่างการประมวลผล ข้อมูลจะถูกแยกวิเคราะห์และปรับให้เป็นสคีมาตามต้องการ วิธีนี้ช่วยประหยัดเวลาได้มากซึ่งอาจถูกใช้ไปกับการกำหนดสคีมา นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบใดก็ได้

นอกจากนี้ Data Lake ยังมีความทนทานสูงและต้นทุนต่ำ เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดและใช้ประโยชน์จากพื้นที่จัดเก็บอ็อบเจ็กต์ พวกเขายังช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์เข้าถึง จัดเตรียม และวิเคราะห์ข้อมูลได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและมีความแม่นยำมากขึ้น

หากยังไม่มั่นใจว่าเหตุใด Data Lake จึงมีความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ ให้พิจารณาประโยชน์บางประการที่กล่าวถึงด้านล่าง

ปรับปรุง การ โต้ตอบกับลูกค้า: เทคโนโลยี Data Lake สามารถรวมข้อมูลลูกค้าจากแพลตฟอร์ม CRM กับการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียเพื่อช่วยให้ธุรกิจเข้าใจสาเหตุของการเลิกราของลูกค้า กลุ่มลูกค้าที่ทำกำไรได้มากที่สุด และโปรโมชั่นหรือรางวัลที่จะเพิ่มความภักดี

ไม่มีคลังข้อมูลอีกต่อไป: โดยปกติ ข้อมูลในองค์กรส่วนใหญ่จะถูกจัดเก็บไว้ในสถานที่ต่างๆ ในรูปแบบต่างๆ กัน โดยไม่มีการจัดการการเข้าถึงจากส่วนกลาง การเข้าถึงข้อมูลดังกล่าวและวิเคราะห์อย่างถูกต้องนั้นค่อนข้างท้าทาย

Data Lake แบ่งไซโลข้อมูลเหล่านี้และให้การเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นอย่างราบรื่นเพื่อนวัตกรรมที่เร็วขึ้นและข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย Data Lake แบบรวมศูนย์ขจัดความซ้ำซ้อนของข้อมูลและนโยบายความปลอดภัยหลายรายการ

รากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับ AL/ML: ด้วยการมีที่เก็บแบบรวมศูนย์ในรูปแบบของ data lake ทำให้สามารถรวมชุดข้อมูลหลายชุดเพื่อ ฝึกฝนและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อ ทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการใช้รูปแบบข้อมูล

ข้อมูลใน Data Lake ถูกจัดเก็บในรูปแบบเปิด ดังนั้นจึงทำให้ บริการวิเคราะห์ตาม ML/AI ต่างๆ ง่ายขึ้นใน การประมวลผลข้อมูลนี้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

Data Lake สามารถประมวลผลข้อมูลทุกประเภทโดยมีเวลาแฝงต่ำ รวมถึงข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น วิดีโอ เสียง และเอกสารที่มีความสำคัญต่อการเรียนรู้ของเครื่องสมัยใหม่และกรณีการใช้งานที่ใช้ AI

ข้อมูลคุณภาพ: เนื่องจากพลังการประมวลผลของ data lake และเครื่องมือที่ใช้ หน่วยงานต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีคุณภาพได้ เนื่องจาก Data Lake ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมากและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อนำไปสู่การวิเคราะห์การตัดสินใจแบบเรียลไทม์

ความเก่งกาจและความสามารถในการปรับขยาย: Data Lake ต่างจากคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมซึ่งมีราคาไม่แพงนัก Data Lake ใช้เครื่องมือที่ปรับขยายได้ Hadoop ซึ่งใช้ประโยชน์จากที่เก็บข้อมูล HDFS เพื่อจัดการกับข้อมูลที่มีปริมาณเพิ่มขึ้น นอกจากนี้ยังใช้งานได้หลากหลายเนื่องจากสามารถใช้จัดเก็บข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย

[ยังอ่าน: คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์สำหรับธุรกิจ ]

Data Lake ประเภทต่าง ๆ มีอะไรบ้าง

Data Lake สามารถอยู่ในระบบคลาวด์ ภายในองค์กร และบนคลาวด์ไฮเปอร์สเกลหลายตัว เช่น Google Cloud หรือ Amazon Web Services

จนถึงตอนนี้ Data Lake บนคลาวด์เป็นประเภท Data Lake ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ซึ่งมีคุณสมบัติ Data Lake ทั่วไปทั้งหมด แต่อยู่ในบริการคลาวด์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ

ให้เราเจาะลึกลงไปใน data lake แต่ละประเภทที่สามารถใช้สำหรับ ระบบการจัดการข้อมูล ของคุณ :

1. Data Lake ภายในองค์กร: Data Lake ภายในองค์กรรวมถึงฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และกระบวนการทั้งหมดได้รับการจัดการโดยทรัพยากรด้านวิศวกรรมไอทีภายในองค์กร แนวทางนี้มีรายจ่ายฝ่ายทุนที่สูงขึ้นและต้องการความมุ่งมั่นมากขึ้น

2. Cloud data Lake: ใน Data Lake บนคลาวด์ โครงสร้างพื้นฐานใน องค์กรจะ ได้ รับการเอาท์ซอร์ส Data Lake บนคลาวด์เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลส่วนกลางที่โฮสต์บนคลาวด์ ซึ่งช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและข้อมูลที่มีโครงสร้างในทุกขนาด แนวทางนี้ต้องการความมุ่งมั่นในค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่สูงขึ้น แต่ ธุรกิจสามารถขยายขนาดได้ง่ายขึ้น พร้อมกับประโยชน์อื่นๆ เช่น ความคุ้มค่า

3. Hybrid data lake: บางบริษัทเลือกที่จะรักษาทั้ง data lake ในองค์กรและบนคลาวด์พร้อมกัน สถานการณ์นี้โดยทั่วไปจะเห็นได้ในระหว่างสถานการณ์การโยกย้ายจากภายในองค์กรไปยังระบบคลาวด์

4. Data Lake แบบมัลติคลาวด์: ใน Data Lake แบบมัลติคลาวด์ ข้อเสนอระบบคลาวด์ตั้งแต่สองรายการขึ้นไปจะรวมกัน ตัวอย่างเช่น ธุรกิจอาจใช้ทั้ง Azure และ AWS เพื่อจัดการและบำรุงรักษา Data Lake บนคลาวด์ สิ่งนี้ต้องการความเชี่ยวชาญมากขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันเหล่านี้สื่อสารกัน

สถาปัตยกรรมดาต้าเลค

ไม่ว่าข้อมูลจะมีอยู่ใน Data Lake มากเพียงใด มันจะมีประโยชน์เพียงเล็กน้อยหากคุณขาดวิธีการใช้ประโยชน์อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้น การใช้สถาปัตยกรรม Data Lake ที่เหมาะสมจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรในการรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากข้อมูลของตน

สถาปัตยกรรม Data Lake มักประกอบด้วยชั้นต่อไปนี้:

เลเยอร์การส่งผ่านข้อมูล: เลเยอร์นี้นำเข้าข้อมูลดิบไปยัง Data Lake ข้อมูลสามารถนำเข้าแบบเรียลไทม์หรือเป็นกลุ่ม และจัดอยู่ในโครงสร้างโฟลเดอร์แบบลอจิคัล เลเยอร์การนำเข้าสามารถรองรับข้อมูลจากแหล่งภายนอกต่างๆ เช่น อุปกรณ์ IoT อุปกรณ์ ที่สวมใส่ได้ และเครือข่ายโซเชียล

ชั้นการกลั่น: ชั้นนี้จะแปลงข้อมูลที่จัดเก็บโดยชั้นการนำเข้าไปเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์ต่อไป ข้อมูลดิบจะถูกแปลงเป็นชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างแล้วจัดเก็บเป็นตารางหรือไฟล์ ข้อมูลจะถูกดีนอร์มัลไลซ์ ล้าง และได้รับมาในขั้นตอนนี้ จากนั้นจึงจัดรูปแบบเดียวกันในแง่ของรูปแบบ การเข้ารหัส และประเภทข้อมูล

เลเยอร์การประมวลผล: เลเยอร์นี้เรียกใช้การสืบค้นของผู้ใช้และเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง กระบวนการสามารถเรียกใช้เป็นชุดงาน แบบเรียลไทม์ หรือแบบโต้ตอบ ตรรกะทางธุรกิจถูกนำมาใช้ในเลเยอร์นี้ และข้อมูลถูกใช้โดยแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ เลเยอร์นี้เรียกอีกอย่างว่าเชื่อถือได้หรือพร้อมสำหรับการผลิต

เลเยอร์ข้อมูลเชิงลึก: เลเยอร์ ข้อมูลเชิงลึกคืออินเทอร์เฟซการสืบค้นหรืออินเทอร์เฟซเอาต์พุตของ Data Lake ใช้การสืบค้น SQL หรือ noSQL เพื่อขอและส่งออกข้อมูลในรายงานหรือแดชบอร์ด

เลเยอร์การทำงานแบบรวมศูนย์: เลเยอร์นี้มีหน้าที่ตรวจสอบระบบและจัดการระบบโดยใช้การจัดการเวิร์กโฟลว์ การตรวจสอบ และการจัดการความชำนาญ

Data Lake – กรณีใช้งาน

เนื่องจาก โมเดล Data Lake เป็นรากฐานสำหรับการวิเคราะห์และ ปัญญาประดิษฐ์ ธุรกิจต่างๆ ในทุกอุตสาหกรรมจึงใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อเพิ่มรายได้ ประหยัดเงิน และลดความเสี่ยง

การ ดูแลสุขภาพ : Data Lake ถูกใช้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพมาหลายปีแล้ว เนื่องจากความต้องการข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากในการดูแลสุขภาพ การใช้ data Lake ช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและที่มีโครงสร้าง ซึ่งกลายเป็นว่าเหมาะสมกว่าสำหรับบริษัทด้านการดูแลสุขภาพ

การขนส่ง: Data Lake เป็นแหล่งข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมเนื่องจากความสามารถในการคาดการณ์ เมื่อเราพูดถึงภาคการขนส่ง การคาดคะเนสามารถช่วยให้องค์กรลดต้นทุนและปรับปรุงการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ได้

ความปลอดภัยทางไซเบอร์: การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นความท้าทายที่สำคัญที่ทุกองค์กรพยายามลดหรือกำจัด สมาร์ทโฟน แล็ปท็อป หรืออุปกรณ์คอมพิวเตอร์ใดๆ มีความเสี่ยงและอ่อนไหวต่อภัยคุกคามภายในและภายนอก อีเมลหลอกลวงและไวรัสเริ่มระบุได้ยากขึ้น

เพื่อป้องกันการละเมิดความปลอดภัย องค์กรจำเป็นต้องจัดทำแผนเชิงรุก การกู้คืนจากภัยพิบัติ และความต่อเนื่องทางธุรกิจ Data Lake เป็นที่หลบภัยสำหรับทรัพย์สินทางดิจิทัลอันล้ำค่าของธุรกิจ

[ยังอ่าน: วิธีการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในยุคของ IoT ]

การ ตลาด: เมื่อพูดถึงการตลาด Data Lake ช่วยรวบรวมข้อมูลที่สำคัญ ตั้งแต่ข้อมูลประชากรไปจนถึงความชอบของทั้งลูกค้าและผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน เพื่อช่วยเหลือในแคมเปญการตลาดที่มีความเป็นส่วนตัวสูง

Data Lake ยังช่วยให้นักการตลาดตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลที่ทันท่วงทีเพื่อตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อย่างมีข้อมูลและสร้างแคมเปญแบบแบ่งกลุ่ม

สื่อและความบันเทิง: บริษัทที่ให้บริการสตรีมเพลง วิทยุ และพอดคาสต์สามารถเพิ่มรายได้โดยการปรับปรุงระบบคำแนะนำ เพื่อให้ผู้ใช้ใช้บริการของตนมากขึ้นและบริษัทสามารถขายโฆษณาได้มากขึ้น

ยกระดับดาต้าเลคของคุณให้สูงขึ้นด้วย Appinventiv

Data Lake เป็นแบบอเนกประสงค์ คล่องตัว และมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสำหรับกรณีการใช้งานที่ไม่ได้กำหนดไว้บ่อยครั้ง รองรับข้อกำหนดที่สำคัญขององค์กร เช่น เร่งการประมวลผลการวิเคราะห์ ลดความซับซ้อนในการเข้าถึงข้อมูล จัดการชุดข้อมูล และจัดทำแค็ตตาล็อกข้อมูลแบบรวมศูนย์ในทุกแหล่งที่มา

ทั้งหมดนี้ทำได้ในขณะที่หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายและความซับซ้อนของคลังข้อมูลแบบเดิม Data Lake ยังช่วยให้องค์กรสามารถทิ้งข้อมูลไว้ในที่ที่มีการจัดการอยู่แล้ว ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่คำนึงถึงเครื่องมือที่พวกเขาใช้

ที่ Appinventiv ผู้เชี่ยวชาญของเรานำเสนอโซลูชัน Data Lake ระดับองค์กรเพื่อช่วยคุณแทนที่คลังข้อมูลด้วยแพลตฟอร์มที่ปรับขนาดได้และคล่องตัว ซึ่งสามารถรวบรวม จัดเก็บ และควบคุมข้อมูลดิบจากทั่วทั้งธุรกิจของคุณ ทำให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์

หากมีคำถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Lake หรือ บริการวิเคราะห์ข้อมูล โปรดติดต่อผู้เชี่ยวชาญของเราซึ่งจะแนะนำคุณตลอดกระบวนการทั้งหมด และนำเสนอ Data Lake และ โซลูชันการจัดการข้อมูล ที่ดีที่สุดในระดับ เดียวกัน พูดคุยกับเรา!