Data Lake คืออะไร

เมื่อองค์กรต่างๆ สร้าง Data Lake และแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ องค์กรเหล่านั้นจะต้องพิจารณาความสามารถหลักต่างๆ ซึ่งประกอบด้วย:

การย้ายข้อมูล

Data Lake ช่วยให้คุณนำเข้าข้อมูลจำนวนที่ต้องการได้แบบเรียลไทม์ ข้อมูลจะได้รับการรวบรวมจากแหล่งข้อมูลหลายแห่ง และย้ายไปที่ Data Lake ในรูปแบบต้นฉบับ กระบวนการนี้ช่วยให้คุณปรับขนาดข้อมูลเป็นขนาดที่ต้องการ ในขณะเดียวกันก็สามารถประหยัดเวลาในการกำหนดโครงสร้างของข้อมูล สคีมา และการแปลงข้อมูล

จัดเก็บและจัดทำแคตตาล็อกข้อมูลอย่างปลอดภัย

Data Lake ช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้ ไม่ว่าจะเป็นฐานข้อมูลการปฏิบัติงาน และข้อมูลจากแอปพลิเคชันหน่วยธุรกิจ รวมทั้งข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เช่น ข้อมูลจากแอปมือถือ อุปกรณ์ IoT และโซเชียลมีเดีย นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณเข้าใจว่ามีข้อมูลใดบ้างใน Data Lake ผ่านการรวบรวม การจัดทำแคตตาล็อก และการจัดทำดัชนีข้อมูล ท้ายสุด ข้อมูลจะต้องปลอดภัยเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณจะได้รับการปกป้อง

การวิเคราะห์

Data Lake ช่วยให้ผู้คนในบทบาทต่างๆ ในองค์กรของคุณ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, นักพัฒนาข้อมูล และนักวิเคราะห์ทางธุรกิจ สามารถเข้าถึงข้อมูลด้วยเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่ต้องการได้ โดยจะประกอบด้วยเฟรมเวิร์กแบบโอเพนซอร์ส เช่น Apache Hadoop, Presto และ Apache Spark รวมทั้งข้อเสนอเชิงพาณิชย์จากผู้ให้บริการคลังข้อมูลและธุรกิจอัจฉริยะ Data Lake ช่วยให้คุณเรียกใช้การวิเคราะห์ได้โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลไปยังระบบวิเคราะห์อื่น

อ่านเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล »

แมชชีนเลิร์นนิง

Data Lake จะช่วยให้องค์กรสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกประเภทต่างๆ ได้ ซึ่งรวมถึงการรายงานข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์ และการจัดทำแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งมีการสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่น่าจะเกิดขึ้น และเสนอแนะการดำเนินการตามที่กำหนดเพื่อบรรลุผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ

อ่านเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง »

ความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มากขึ้น จากแหล่งข้อมูลที่มากขึ้น ในระยะเวลาที่น้อยลง และเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ใช้ในการทำงานร่วมกันและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการต่างๆ ซึ่งจะนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น และเร็วขึ้น ตัวอย่างที่ที่ Data Lake เพิ่มค่ามีดังนี้:

การโต้ตอบกับลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง

Data Lake สามารถรวมข้อมูลของลูกค้าจากแพลตฟอร์ม CRM เข้ากับการวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย และแพลตฟอร์มการตลาดซึ่งประกอบด้วยประวัติการซื้อ และตั๋วเหตุการณ์เพื่อเพิ่มขีดจำกัดให้กับธุรกิจในการทำความเข้าใจกลุ่มลูกค้าที่สร้างผลกำไรให้มากที่สุด สาเหตุในการเปลี่ยนแปลงของลูกค้า และโปรโมชันหรือรางวัลที่จะเพิ่มความภักดี

ปรับปรุงทางเลือกนวัตกรรมด้านการวิจัยและพัฒนา

Data Lake สามารถช่วยทีมวิจัยและพัฒนาในการทดสอบสมมติฐาน ปรับแก้ข้อสมมติฐาน และประเมินผลลัพธ์ เช่น การเลือกวัสดุที่ใช้สำหรับการออกแบบผลิตภัณฑ์จะช่วยให้มีประสิทธิภาพที่รวดเร็วขึ้น การวิจัยทางพันธุกรรมจะนำไปสู่การรักษาด้วยยาที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น หรือการทำความเข้าใจความสมัครใจของลูกค้าที่จะยอมจ่ายเพื่อให้ได้คุณลักษณะต่างๆ

เพิ่มประสิทธิภาพด้านการปฏิบัติงาน

Internet of Things (IoT) เพิ่มวิธีการในการรวบรวมข้อมูลในกระบวนการต่างๆ เช่น การผลิต โดยใช้ข้อมูลเรียลไทม์ที่ได้รับจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต Data Lake ช่วยให้สามารถจัดเก็บและเรียกใช้การวิเคราะห์ข้อมูล IoT ที่สร้างโดยเครื่องจักรเพื่อค้นหาวิธีการลดต้นทุนการปฏิบัติงานและเพิ่มคุณภาพ

อ่านเกี่ยวกับ Internet of Things (IoT) »

Data Lake คือเวิร์กโหลดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการปรับใช้ในระบบคลาวด์ เนื่องจากระบบคลาวด์จะมอบประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด ความเสถียร ความพร้อมให้บริการ ชุดเครื่องมือการวิเคราะห์ต่างๆ และการประหยัดต่อขนาดในปริมาณมากได้ งานวิจัย 451 ชิ้นพบว่า 66% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าระบบคลาวด์สาธารณะเป็นสภาพแวดล้อมการจัดเก็บวัตถุที่ใช้หรือจะมีการใช้สำหรับสภาพแวดล้อมของ Data Lake หลัก เหตุผลหลักที่ลูกค้ารู้สึกว่าระบบคลาวด์เป็นจุดเด่นของ Data Lake คือความปลอดภัยที่ดีกว่า ใช้เวลาน้อยกว่าในการนำไปใช้จริง ความพร้อมให้บริการที่ดีกว่า การอัปเดตฟีเจอร์/ฟังก์ชันที่บ่อยกว่า ความยืดหยุ่นที่มากขึ้น ความครอบคลุมทางภูมิศาสตร์ที่มากกว่า และต้นทุนที่เชื่อมโยงกับการใช้งานจริง