Data Lake ระบบจัดเก็บและรวบรวมข้อมูล เพื่อวิเคราะห์และฝึกฝน AI
การพัฒนาเทคโนโลยี Generative AI และการวิเคราะห์เชิงลึกด้วยข้อมูล (Data Analytics) จะไม่เกิดขึ้นหากขาดข้อมูลดิบที่เป็นหัวใจสำคัญ ซึ่งเทคโนโลยีทั้ง 2 ประเภท จำเป็นต้องใช้ปริมาณข้อมูลดิบจำนวนมากถึงจะแสดงประสิทธิภาพได้อย่างสูงสุด องค์กรจึงจำเป็นจะต้องมี Data Lake ที่สามารถจัดเก็บข้อมูลดิบได้ทุกประเภท บทความนี้จะไปหาคำตอบกันว่า Data Lake คืออะไรกันแน่? เพื่อให้องค์กรเปลี่ยนผ่านจากธุรกิจดั้งเดิมไปสู่ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างแท้จริง
Key Takeaways
-
Data lake คือระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ของธุรกิจดิจิทัล โดยสามารถจัดเก็บข้อมูลได้ทุกประเภท ก่อนจะนำข้อมูลที่มีไปจัดระเบียบในภายหลัง
-
Data Lake แตกต่างจาก Data Warehouse ตรงที่สามารถจัดเก็บข้อมูลได้ทุกประเภท แต่ Data Warehouse รองรับเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น
-
องค์ประกอบของ Data Lake ประกอบไปด้วย Data Source, Storage Layer, Data Processing และ Data Governance
-
Data Lake เป็นจุดเริ่มต้นของการจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูล (Data Source) ก่อนที่จะนำไปเทรน AI หรือใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ต่อไป
-
Data Lake เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลจำนวนมากที่ต้องการปริมาณข้อมูลจำนวนมาก เพื่อใช้ในการวิเคราะห์
สารบัญ
ทำไมองค์กรยุค Data-driven ต้องมี Data Lake?
Data Lake เก็บข้อมูลประเภทไหนได้บ้าง?
Data Lake vs Data Warehouse แตกต่างกันอย่างไร?
Data Lake กับ Data Analytics และ AI เชื่อมต่อกันอย่างไร
ข้อดีของ Data Lake สำหรับองค์กร
ขั้นตอนเริ่มต้นสร้าง Data Lake สำหรับองค์กร
Data Lake คลังจัดเก็บข้อมูลจุดเริ่มต้นของ AI และ Data Analytics
Data Lake คืออะไร?
Data lake คือระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ของธุรกิจประเภทต่าง ๆ เช่น ธุรกิจดิจิทัล (Digital Business), ธุรกิจการเงิน, ธุรกิจการผลิต ฯลฯ โดย Data Lake สามารถจัดเก็บข้อมูลได้ทุกประเภท ก่อนจะนำข้อมูลที่มีไปจัดระเบียบในภายหลัง ซึ่งระบบดังกล่าว ขยายพื้นที่การจัดเก็บได้อย่างยืดหยุ่น และใช้ต้นทุนในการจัดเก็บต่ำกว่า Data warehouse ทำให้เหมาะอย่างยิ่งในการจัดเก็บข้อมูล เพื่อนำไปเชื่อมต่อกับโมเดล AI ผ่านเทคนิค Retrieval-Augmented Generation (RAG) ที่ช่วยให้ AI ตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ
ทำไมองค์กรยุค Data-driven ต้องมี Data Lake?
Data Lake คือองค์ประกอบหนึ่งของ Data Architecture ที่องค์กรยุค Data - driven จำเป็นต้องมี เพราะสามารถรองรับข้อมูลจำนวนมากจากหลากหลายแหล่ง และลดข้อจำกัดในการจัดเก็บข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์ ซึ่งมีรายละเอียดดังต่อไปนี้
รองรับข้อมูลจำนวนมากจากหลายแหล่ง
ปัจจุบันข้อมูลดิบมีหลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย, รูปภาพ, วิดีโอ ฯลฯ ซึ่ง Data Lake สามารถจัดเก็บข้อมูลได้ทุกประเภท ก่อนจะนำข้อมูลที่มีไปจัดการคัดแยกผ่านกระบวนการ Data Management ในภายหลัง
ลดข้อจำกัดในการจัดเก็บข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์
ระบบการจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมในสถาปัตยกรรมข้อมูลอย่าง Data warehouse จะต้องจัดระเบียบข้อมูลก่อนนำเข้าจัดเก็บ แต่การนำเข้าข้อมูลด้วย Data Lake ไม่จำเป็นต้องจัดระเบียบก่อน
ทำให้ข้อมูลพร้อมต่อยอด BI, Analytics และ AI
ในระบบ Data Lake จะมีการแบ่งระดับข้อมูลเป็นส่วนต่าง ๆ ได้แก่ ข้อมูลดิบ และข้อมูลที่พร้อมใช้งาน ซึ่งข้อมูลเหล่านี้เชื่อมต่อด้วยเทคโนโลยีต่าง ๆ ที่ทำให้องค์กรสามารถนำข้อมูลไปใช้เพื่องาน BI, Data Analytics และการพัฒนาระบบ Agentic AI ได้
Data Lake ทำงานอย่างไร?
หลักการทำงานของ Data Lake คือสิ่งหนึ่งที่องค์กร Digital Transformation ควรทำความเข้าใจ เพราะช่วยให้องค์กรนำข้อมูลไปใช้จนตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งหลักการทำงานของ Data Lake มีดังต่อไปนี้
Data Ingestion
เป็นการนำเข้าข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อเตรียมความพร้อมก่อนที่จะนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อไป ซึ่งกระบวนการ Data Ingestion มี 2 รูปแบบ ได้แก่
-
Batch-based Ingestion จะดึงข้อมูลเข้า Data Lake ภายในระยะเวลาที่กำหนด เช่น ดึงข้อมูลทุก 1 วัน หรือ 1 สัปดาห์ เป็นต้น
-
Real-time Ingestion จะดึงข้อมูลเข้า Data Lake ทันทีเมื่อมีสถานการณ์เกิดขึ้น ทำให้เหมาะกับการดึงข้อมูลที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น ธุรกรรมทางการเงิน
Data Storage
Data Storage คือการจัดเก็บข้อมูลดิจิทัลไว้ในระบบคอมพิวเตอร์ โดยใช้พื้นที่จัดเก็บรูปแบบต่าง ๆ เช่น
Hardware, เครือข่ายพื้นที่เก็บข้อมูล, บริการจัดเก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์, บริการจัดเก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์ไฮบริด เป็นต้น
Data Processing
กระบวนการนี้เป็นขั้นตอนนำข้อมูลดิบไปกลั่นกรอง เพื่อเอาข้อมูลที่ได้ไปใช้ในการวิเคราะห์ต่อไป โดยในกระบวนการ Data Processing นี้ จะคัดแยกข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกไปให้ได้มากที่สุด และจัดเรียงข้อมูลใหม่ จนสามารถนำไปใช้ในการทำงานได้จริง
Data Consumption
เป็นการนำข้อมูลที่ผ่านกระบวนการ Data Processing แล้ว ไปใช้งานต่อไปผ่านการดึงข้อมูล ด้วยเครื่องมือต่าง ๆ เช่น SQL Query หรือ BI Tools เพื่อสร้าง dashboard หรือในบางกรณีก็อาจนำข้อมูลไปพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ เป็นต้น
องค์ประกอบสำคัญของ Data Lake
Data Lake คือ ระบบการจัดเก็บข้อมูลที่มีความซับซ้อน ทำให้สามารถจัดเก็บข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ โดยองค์ประกอบสำคัญของ Data Lake มีทั้งหมด 4 อย่าง ได้แก่
Data Source
Data Source คือ แหล่งที่มาของข้อมูล โดยสามารถสร้างขึ้นจากโปรแกรม หรือมนุษย์ จนทำให้เกิดข้อมูลหลากหลายประเภท โดยประเภทของ Data Source มีอยู่หลัก ๆ 3 ประเภท ได้แก่
-
ซอฟต์แวร์องค์กร - เช่น ข้อมูลการซื้อของลูกค้า, สถานะการจัดส่งสินค้า, ระบบทรัพยากรบุคคล, รายงานด้านบัญชีและการเงิน
-
ข้อมูลที่องค์กรสร้างและจัดเก็บขึ้นเองผ่านเว็บไซต์ (Website) หรือแอปพลิเคชัน (Application) ขององค์กร เช่น ข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าที่ใช้สำหรับการสมัครแอปพลิเคชัน, ข้อมูลเกี่ยวกับการใช้บัตรเครดิตของลูกค้า
-
ข้อมูลจากแหล่งภายนอกขององค์กร เช่น ข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย, ข้อมูลเศรษฐกิจ, ข้อมูลที่ได้มาจากการแลกเปลี่ยนระหว่างพันธมิตรทางธุรกิจ เป็นต้น
Storage Layer
Storage Layer หรือชั้นการจัดเก็บข้อมูล ทำหน้าที่จัดเก็บข้อมูลที่มาจาก Data Source ต่าง ๆ โดยมักเก็บไว้บน Cloud Storage เพื่อความปลอดภัยของข้อมูล และการขยายระบบในอนาคต
Data Processing Layer
Data Processing Layer คือชั้นประมวลผลข้อมูล ทำหน้าที่แปลงข้อมูลดิบ ให้กลายเป็นข้อมูลที่มีคุณค่าสามารถนำไปใช้งานได้
Data Governance
Data Governance หรือ ธรรมาภิบาลข้อมูล คือ กระบวนการกำกับดูแลข้อมูลขององค์กรอย่างเป็นระบบ เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้อง และปลอดภัยต่อผู้ใช้งาน ซึ่ง Data Governance ประกอบไปด้วย
-
Data Governance Team - โดยเป็นผู้บริหาร เจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้อง ทำหน้าที่วางระบบจัดการข้อมูลที่มีความชัดเจน จนสามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้จริง
-
Data Policy - เป็นนโยบายดูแลข้อมูลให้ข้อมูลสามารถนำไปใช้ได้อย่างมีคุณภาพ และมีมาตรฐานตามกฎระเบียบต่าง ๆ
โดยตัวอย่างขององค์กรที่มี Data Governance ที่ดี เช่น บริษัท American Express ที่นำข้อมูลทั้งหมดไปจัดหมวดหมู่ และขึ้นทะเบียนตามนโยบายและวิธีปฏิบัติในการกำกับดูแลข้อมูล จนบริษัทสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละราย
Data Lake เก็บข้อมูลประเภทไหนได้บ้าง?
Data Lake คือระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถรองรับข้อมูลได้หลากหลายประเภท ได้แก่ Structured Data, Semi-structured Data, Unstructured Data
Structured Data
Structured Data คือ ข้อมูลที่มีการจัดเก็บอย่างเป็นระเบียบ มีโครงสร้างที่ชัดเจน ซึ่งข้อมูลประเภทนี้ใน Data Lake มักอยู่ในรูปแบบไฟล์ Excel, ตาราง SQL และไฟล์ CSV ตัวอย่างเช่น ข้อมูลในระบบบัญชี, ยอดขายสินค้า, รายชื่อลูกค้าและเบอร์โทรศัพท์
Semi-structured Data
Semi - Structured Data คือ ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง โดยเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน แต่ยังผ่านการจัดระเบียบมาบ้าง โดยจะมีแท็ก (Tag) หรือเครื่องหมายที่ช่วยให้การค้นหาข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น ซึ่ง Semi-Structured Data มักอยู่ในรูปแบบไฟล์ของ JSON, XML โดยตัวอย่างข้อมูลประเภทนี้ เช่น อีเมลทางธุรกิจ, ข้อมูลประวัติการเข้าชมเว็บไซต์ หรือข้อมูลสภาพอากาศ เป็นต้น
Unstructured Data
Unstructured Data คือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่แน่นอน จำเป็นต้องผ่านกระบวนการ Data Processing ก่อน ถึงจะนำข้อมูลไปใช้ในการวิเคราะห์ได้ ตัวอย่างของ Unstructured Data เช่น เอกสารรายงาน PDF, วิดีโอ, ไฟล์เสียง หรือรูปถ่ายสินค้าทั่วไป เป็นต้น
Data Lake vs Data Warehouse แตกต่างกันอย่างไร?
Data Lake กับ Data warehouse แตกต่างกันหลัก ๆ ในด้านของข้อมูลที่ใช้จัดเก็บ และกลุ่มผู้ใช้งานข้อมูล กล่าวคือ
-
ข้อมูลที่ใช้จัดเก็บ - Data Lake สามารถรองรับข้อมูลทุกประเภทไม่ว่าจะเป็น Structured Data, Semi-structured Data, Unstructured Data ส่วน Data Warehouse เน้นจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น ตาราง Excel เป็นต้น
-
กลุ่มผู้ใช้งานข้อมูล - Data Lake ผู้ใช้งานมักจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists) ที่ต้องการสร้างโมเดล Machine Learning ส่วน Data Warehouse ผู้ใช้งานมักจะเป็นผู้บริหาร, นักวิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analyst) ที่ต้องการข้อมูลผ่านการกลั่นกรองมาแล้ว เพื่อประเมินแนวโน้มทางธุรกิจ
Data Lake กับ Data Analytics และ AI เชื่อมต่อกันอย่างไร
Data Lake เชื่อมต่อกับ Data Analytics และ AI ในลักษณะของห่วงโซ่อุปทานข้อมูลกล่าวคือ Data Lake ทำหน้าที่จัดเก็บข้อมูล เป็นจุดเริ่มต้นของการนำข้อมูลไปใช้ในวัตถุประสงค์ต่าง ๆ ซึ่งหลังจากนำข้อมูลที่ได้ไปทำความสะอาดแล้ว (Data Cleansing) ก็จะนำไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ผ่านการเชื่อมต่อด้วย Analytics Tools หรือนำข้อมูลที่ได้ไปพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ เพื่อการใช้งานในองค์กรต่อไป
ข้อดีของ Data Lake สำหรับองค์กร
การนำ Data Lake เข้ามาใช้ในการบริหารจัดการข้อมูล ช่วยให้องค์กรกลายเป็นธุรกิจแบบ Data-driven ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งข้อดีหลัก ๆ ของ Data Lake สำหรับองค์กรมีทั้งหมด 5 ด้าน นั่นก็คือ
-
มีความยืดหยุ่นสูง - Data Lake รองรับข้อมูลได้ทุกประเภท ไม่จำเป็นต้องแปลงรูปแบบข้อมูลก่อนจัดเก็บ ในขณะที่ Data Warehouse รองรับได้เฉพาะข้อมูลที่เป็นตารางและถูกจัดระเบียบมาแล้ว ทำให้สามารถนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างยืดหยุ่น
-
ต้นทุนต่ำ - Data Lake ถูกสร้างบนเทคโนโลยี Cloud Storage ซึ่งมีค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บที่ต่ำมากเมื่อเทียบกับระบบการจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิม
-
รองรับ Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ - Data Lake ออกแบบมาสำหรับข้อมูลปริมาณมหาศาล ทำให้เหมาะกับการรวบรวมข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย เพื่อนำไปใช้เทรน AI ต่อไป
-
นำเข้าข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว - องค์กรสามารถนำข้อมูลดิบจัดเก็บได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องออกแบบโครงสร้างข้อมูลล่วงหน้า
-
เชื่อมต่อกับเครื่องมือวิเคราะห์ชั้นสูง - ระบบ Data Lake สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือและเทคโนโลยีอย่าง Hadoop, Apache Spark เพื่อวิเคราะห์หารายละเอียดจากข้อมูลเชิงลึก
ขั้นตอนเริ่มต้นสร้าง Data Lake สำหรับองค์กร
การสร้าง Data Lake สำหรับองค์กร คือกระบวนที่มีความซับซ้อน ผู้บริหารองค์กรจะต้องวางแผนมาเป็นอย่างดี โดยรายละเอียดของการสร้าง Data Lake มีดังต่อไปนี้
Step 1: กำหนดเป้าหมายการใช้งานข้อมูล
ผู้บริหารจะต้องกำหนดให้ชัดเจนว่าจะนำ Data Lake ไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์อะไร เช่น การประมวลผล Big Data, การวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้า ซึ่งการเลือกจัดเก็บเฉพาะข้อมูลที่ต้องการจะช่วยให้องค์กรลดภาระค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่จำเป็น
Step 2: ระบุแหล่งข้อมูลที่ต้องการเก็บ
แหล่งที่มาของข้อมูล (Data Source) ที่ใช้ในการจัดเก็บมีอยู่หลัก ๆ 3 ประเภท ได้แก่
-
Software องค์กร
-
ข้อมูลที่บริษัทจัดเก็บเองจากเว็บไซต์ หรือแอปพลิเคชันที่ได้พัฒนาขึ้น
-
แหล่งข้อมูลภายนอก
การระบุแหล่งข้อมูลที่ต้องการเก็บได้อย่างชัดเจน จะช่วยให้องค์กรได้แหล่งที่มาข้อมูลที่แม่นยำ จนนำข้อมูลไปวิเคราะห์ได้ตามความต้องการ
Step 3: วางโครงสร้าง Data Architecture
สถาปัตยกรรมที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลส่วนใหญ่จะใช้ระบบ Cloud เพื่อให้ง่ายต่อการจัดเก็บ และสามารถขยายระบบได้ตามความต้องการ โดยระบบ Cloud ที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลจะมีอยู่หลัก ๆ 3 บริษัทได้แก่ AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure
Step 4: กำหนดมาตรฐาน Data Governance
การกำหนดมาตรฐาน Data Governance จะช่วยให้พนักงานขององค์กรสามารถดึงข้อมูลไปใช้งานได้อย่างปลอดภัย และสามารถป้องกันข้อมูลรั่วไหลได้ โดยทางองค์กรอาจกำหนดให้พนักงานแต่ละระดับมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่แตกต่างกัน
Data Lake คลังจัดเก็บข้อมูลจุดเริ่มต้นของ AI และ Data Analytics
Data Lake คือ ระบบจัดเก็บข้อมูลที่รองรับข้อมูลได้ทุกประเภท ทำให้เหมาะแก่การนำไปใช้งานในด้าน Generative AI และ Data Analytics ซึ่งข้อมูลที่อยู่ใน Data Lake มีหลากหลายรูปแบบ ทำให้ต้องมีระบบทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) และระบบธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้องค์กรสามารถนำข้อมูลที่ได้ไปใช้งานได้จริง
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Data Lake เหมาะกับธุรกิจประเภทไหน?
Data Lake เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลจำนวนมากที่ต้องใช้ข้อมูลปริมาณมหาศาลในการวิเคราะห์ เช่น ธุรกิจการเงิน ธุรกิจค้าปลีก ธุรกิจการแพทย์ ฯลฯ
Data Lake ต้องใช้ร่วมกับ Data Warehouse หรือไม่?
Data Lake ไม่จำเป็นต้องใช้งานร่วมกับ Data Warehouse เสมอไปขึ้นอยู่กับการออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture) ขององค์กร
Data Lake รองรับข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างหรือไม่?
Data Lake รองรับข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง
Data Lake ต่างจาก Cloud Storage อย่างไร?
Data Lake เป็นแนวทางการจัดเก็บและบริหารข้อมูลที่มักสร้างอยู่บน Cloud Storage โดยมีการจัดการข้อมูลเป็นระบบมากกว่า โดยจะมีการแบ่งโซนข้อมูลประเภทต่าง ๆ เช่นข้อมูลดิบ (Raw Data) หรือข้อมูลที่ผ่านการทำความสะอาดแล้ว (Cleaned Data) และมีระบบ Data Governance คอยกำกับความปลอดภัยของข้อมูล