สรุป Data Warehouse คืออะไร ระบบคลังข้อมูลที่จำเป็นมากที่สุด

โลกธุรกิจยุคใหม่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการเปลี่ยนแปลงที่ไม่เคยหยุดนิ่ง องค์กรต่างหันมาพึ่งพาเทคโนโลยี Cloud ในการเก็บรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ทำให้ Data Warehouse จึงกลายมาเป็นส่วนหนึ่งของระบบ Business Intelligence (ฺBI) ที่ช่วยเสริมศักยภาพการแข่งขันของธุรกิจในตลาด 

วันนี้เราจะพาทุกท่านมาเจาะลึกเกี่ยวกับ Data Warehouse ตั้งแต่โครงสร้างของระบบ คุณลักษณะสำคัญ ประโยชน์การใช้งาน ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ใน Data Science เพื่อปลดล็อกศักยภาพของธุรกิจ 

Data Warehouse คือ 

Data Warehouse หรือระบบคลังข้อมูล คือระบบที่ถูกออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูล BI เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น โดยข้อมูลจะถูกรวบรวมมาจากหลายแหล่ง ทั้งระบบภายในองค์กรต่าง ๆ เช่น CRM, ERP, Application ตลอดจนระบบพันธมิตรธุรกิจ โดยข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำมาเก็บรวบรวมในรูปแบบที่สามารถนำมาวิเคราะห์และสร้างรายงานได้อย่างรวดเร็ว และที่สำคัญคือการจัดเก็บข้อมูลใน Data Warehouse จะช่วยให้ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์มีความแม่นยำและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

ประเภทของ Data Warehouse 

การจัดเก็บข้อมูลใน Data Warehouse สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ๆ ได้แก่ Structured, Semi-Structured และ Unstructured โดยแต่ละประเภทมีลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกันไป

• Structured Data เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น ตารางข้อมูลในระบบฐานข้อมูล SQL ที่สามารถระบุฟิลด์และชนิดข้อมูลได้แน่นอน ข้อมูลประเภทนี้เป็นข้อมูลที่สามารถจัดเก็บและดึงข้อมูลได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว
• Semi-Structured Data เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน เช่น ไฟล์ JSON, XML, หรือข้อมูลจากเว็บไซต์ ข้อมูลประเภทนี้อาจไม่ได้จัดเก็บอยู่ในรูปแบบตารางที่ชัดเจน แต่ยังคงมีรูปแบบที่สามารถวิเคราะห์และดึงข้อมูลได้
• Unstructured Data เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น ไฟล์ภาพ, วิดีโอ, ข้อความจากโซเชียลมีเดีย ข้อมูลเหล่านี้สามารถจัดเก็บใน Data Lake หรือ BigLake ซึ่งทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่าง Data Warehouse และ Data Lake ทำให้สามารถจัดการข้อมูล Unstructured ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หนึ่งในวิธีที่จะช่วยให้จัดเก็บและประมวลผลข้อมูลทั้งหมดใน Data Warehouse ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพคือการใช้ BigQuery ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลแบบใดก็สามารถบริหารจัดการได้อย่างครบถ้วน ทำให้คุณไม่พลาดทุกโอกาสในการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ 

ความสำคัญของ Data Warehouse ในยุคดิจิทัล

การมี Data Warehouse ที่ทันสมัยและครบครันกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีความสำคัญต่อการขับเคลื่อนธุรกิจ ไม่เพียงแต่ช่วยในการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้นแต่ยังมีประโยชน์ในด้านอื่น ๆ อีกด้วย

1. รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง Data Warehouse ช่วยให้องค์กรสามารถรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ทั้งภายในและภายนอกองค์กรมาไว้ในที่เดียวกัน หรือ Single Source of Truth ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลจริงเพียงแห่งเดียวที่เชื่อถือได้ ทำให้คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ครบถ้วนและเป็นปัจจุบันได้ตลอดเวลา 
2. เพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บและประมวลผลใน Data Warehouse ถูกออกแบบมาให้เข้าใจง่ายและสามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว ด้วยข้อมูลที่พร้อมใช้งาน ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วขึ้น ทำให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้ทันที
3. รองรับการขยายตัวขององค์กร เมื่อองค์กรเติบโตและข้อมูลเพิ่มขึ้น Data Warehouse สามารถปรับตัวเพื่อรองรับข้อมูลใหม่ๆ ได้โดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ สามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลทั้งหมดจะถูกจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ
4. เพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล ข้อมูลที่จัดเก็บใน Data Warehouse ถูกป้องกันด้วยระบบรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด ช่วยให้ข้อมูลสำคัญขององค์กรปลอดภัยจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต นอกจากนี้ยังมีการจัดการสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลอย่างซับซ้อน ทำให้องค์กรสามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างมั่นใจ
5. รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง Data Warehouse ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงได้ด้วยการใช้ Artificial Intelligence และ Machine Learning ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บใน Data Warehouse สามารถถูกนำไปใช้ในการสร้างโมเดลคาดการณ​์ที่ช่วยให้เข้าใจแนวโน้มตลาดและพฤติกรรมลูกค้า ส่งผลให้องค์กรสามารถสร้างกลยุทธ์พัฒนากลยุทธ์ได้อย่างตรงจุด 

Data Warehouse แตกต่างจาก Database และ Data Lake อย่างไร?

เมื่อเราพูดถึงการจัดการข้อมูลในองค์กรก็คงต้องอธิบายถึงความแตกต่างระหว่าง Data Warehouse, Database, และ Data Lake ด้วยเช่นกัน เนื่องจากแต่ละเครื่องมือมีหน้าที่และการใช้งานที่แตกต่างกัน ซึ่งการเลือกใช้จะขึ้นอยู่กับลักษณะและความต้องการขององค์กรนั้น ๆ 

• Database หรือฐานข้อมูล เหมาะสำหรับการจัดเก็บและจัดการ Structured Data ที่เป็นตารางข้อมูลที่มีแถวและคอลัมน์ โดยใช้ระบบ RDBMS เช่น MySQL, PostgreSQL, หรือ Oracle ที่ใช้ SQL เป็นภาษาสำหรับการสอบถามและจัดการข้อมูล จุดเด่นของ Database คือการสนับสนุนคุณสมบัติ ACID ที่สำคัญในการจัดการธุรกรรมเพื่อความถูกต้องและความปลอดภัยของข้อมูล ทำให้เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลที่มีการอัพเดตบ่อยอย่างเช่นข้อมูลลูกค้าและข้อมูลการขาย
• Data Warehouse หรือคลังข้อมูล เป็นระบบที่ถูกออกแบบมาเพื่อรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากหลายแหล่งในองค์กร เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและในระยะยาว Data Warehouse ใช้การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบ Multi-Dimensional เช่น Data Marts และ Cubes อีกทั้งยังรองรับการประมวลผลข้อมูลย้อนหลังและข้อมูลที่มีความซับซ้อน ทำให้เป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจเชิงธุรกิจ โดยเฉพาะการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึกและการทำนายแนวโน้มตลาด
• Data Lake เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบ Raw Data โดยไม่ต้องผ่านกระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load) Data Lake สามารถเก็บข้อมูลได้ทั้ง Structured, Semi-Structured และ Unstructured Data โดยใช้ Object Storage เช่น Google Cloud Storage ในการจัดเก็บ ข้อดีของ Data Lake คือการรองรับการเก็บข้อมูลในปริมาณมากในราคาประหยัด และมีความยืดหยุ่นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Ad-Hoc ซึ่งผู้ใช้งานสามารถนำข้อมูลดิบมาแปลงหรือประมวลผลตามความต้องการในภายหลัง ทำให้เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ยังไม่แน่ชัดว่าจะนำไปใช้อย่างไรในอนาคต

ส่อง Data Warehouse บน Google Cloud

หากท่านกำลังมองหา Data Warehouse ที่ตอบโจทย์การใช้งานในองค์กร Google Cloud นำเสนอ BigQuery ซึ่งเป็น Data Warehouse แบบ Serverless และ Fully Managed ที่ออกแบบมาเพื่อการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานเอง ด้วยเทคโนโลยี Dremel ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Lab Research Google เป็นรากฐานสำคัญที่ช่วยให้ของการประมวลผลข้อมูลมีความรวดเร็ว และการสเกลอัตโนมัติที่รองรับข้อมูลในปริมาณมหาศาล เป็นเหตุให้การวิเคราะห์ข้อมูลซับซ้อนกลายเป็นเรื่องง่ายบน BigQuery  เราลองมาดูกันว่าคุณสมบัติเด่น ๆ ของ BigQuery มีอะไรบ้าง 

1. สเกลอัตโนมัติและการประมวลผล Parallel Processing  BigQuery สามารถปรับขนาดและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบคู่ขนานทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
2. รองรับ SQL ใช้ SQL ในการจัดการและสอบถามข้อมูล ทำให้ผู้ใช้งานสามารถนำความรู้เดิมมาใช้ได้ทันที
3. จัดเก็บแบบ Columnar Storage ช่วยให้การดึงข้อมูลเฉพาะเจาะจงทำได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
4. เชื่อมต่อกับบริการอื่น BigQuery สามารถรวมเข้ากับบริการ Google Cloud เช่น Cloud Storage และ Dataflow เพื่อสร้างโซลูชันการประมวลผลข้อมูลที่ครบวงจร
5. ความปลอดภัยสูง มีระบบ IAM สำหรับควบคุมการเข้าถึงข้อมูลและการเข้ารหัสข้อมูลทั้งขณะพักและขณะส่งผ่าน
6. วิเคราะห์ด้วย BigQuery ML ผู้ใช้สามารถสร้างและฝึกฝนโมเดลโดยใช้ SQL โดยไม่ต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับ Machine Learning
7. สร้างรายงานง่าย ๆ BigQuery สามารถเชื่อมต่อกับ Looker และ Looker Studio เพื่อสร้างรายงานและแดชบอร์ดที่ใช้งานง่ายและแสดงผลข้อมูลเชิงลึกได้ทันที

สำหรับผู้ที่สนใจเรียนรู้การใช้งาน BigQuery เพิ่มเติม สามารถดูคู่มือ สอนใช้ BigQuery ของ Tangerine ที่จะช่วยให้ท่านเริ่มต้นใช้งานและวิเคราะห์ข้อมูลบน Google Cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทำไมทุกองค์กรต้องมี Data Warehouse 

1. นำเข้าข้อมูลได้ง่าย Data Warehouse ช่วยลดความซับซ้อนและเวลาในการทำ Data Pipeline โดยการใช้บริการที่รองรับการนำเข้าข้อมูลจากแหล่งข้อมูลยอดนิยม เช่น Amazon S3, Amazon Redshift, Google Analytics และ YouTube Analytics
2. เข้าถึงข้อมูลเชิงลึกง่ายขึ้น BigQuery ช่วยให้การเข้าถึงข้อมูลและ Insight เป็นเรื่องง่าย แม้ผู้ใช้งานจะไม่เชี่ยวชาญภาษา SQL โดยการเชื่อมต่อกับ Google Sheets ผ่าน Connected Sheets หรือการใช้ Looker Studio สำหรับการสร้างแดชบอร์ดที่ใช้ข้อมูลจาก Data Warehouse ได้อย่างไร้รอยต่อ
3. ออกแบบมาเพื่อ Machine Learning และ AI Data Warehouse ใหม่ๆ อย่าง BigQuery ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ Machine Learning และ AI โดยสามารถสร้างโมเดล Machine Learning ด้วยภาษา SQL และยังสามารถ Export โมเดลออกไปเป็น APIs เพื่อให้ทีมแอปพลิเคชันสามารถเรียกใช้โมเดลที่ฝึกฝนแล้วได้ทันที
4. วิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-Time ด้วยความสามารถในการนำเข้าข้อมูลแบบ Streaming และการ Query ข้อมูลได้ทันที Data Warehouse สามารถรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลในเวลาจริง เช่น การทำ Real-Time Cross Selling เพื่อเสนอสินค้าหรือโปรโมชันที่ตรงตามความสนใจของลูกค้า
5. จัดการข้อมูลและความปลอดภัยได้สะดวก Data Warehouse ช่วยให้ Data Governance เป็นเรื่องง่าย โดยการควบคุม Policy และการจัดการข้อมูลเชิง PII ด้วยการใช้เทคโนโลยี Data Loss Prevention เช่น การ Redact และ Masking เพื่อป้องกันข้อมูลที่เป็นความลับไม่ให้รั่วไหล นอกจากนี้ยังสามารถจำกัดการเข้าถึงข้อมูลในระดับ Column & Row Level Security เพื่อปกป้องข้อมูลสำคัญอย่างมีประสิทธิภาพ
6. ลดภาระการจัดการระบบ Data Warehouse แบบ SaaS เช่น BigQuery มาในรูปแบบ Serverless ที่ไม่ต้องติดตั้งหรือมีทีม Admin ดูแลเรื่อง Patching, Backup, HA และการ Scalability เพราะ Google Cloud จะดูแลทั้งหมดให้องค์กร ทำให้สามารถมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่ โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการบริหารจัดการด้านเทคนิค

สรุป

การนำเทคโนโลยีอย่าง Machine Learning, AI และ BI มาใช้ร่วมกับ Data Warehouse ช่วยสร้างโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างระบบการขายอัตโนมัติ การมอบประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้แก่ลูกค้า และการจัดการงานที่ยุ่งยากให้ง่ายขึ้น 

หากคุณกำลังมองหาโซลูชันที่สามารถตอบโจทย์ทุกความต้องการของธุรกิจ เลือกให้ทีมงาน Tangerine ที่มีความเชี่ยวชาญช่วยวางระบบให้สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะของธุรกิจ ท่านจะได้รับบริการที่ครบวงจร ตั้งแต่การวางโครงสร้าง Data Warehouse ไปจนถึงการนำ AI และ Machine Learning มาประยุกต์ใช้ เพื่อเพิ่มความแม่นยำของข้อมูล และทำให้การวางแผนกลยุทธ์เป็นเรื่องง่ายขึ้น