สถาปัตยกรรมข้อมูลคืออะไร
สถาปัตยกรรมข้อมูลเป็นเฟรมเวิร์กที่ครอบคลุมที่อธิบายและควบคุมการรวบรวม การจัดการ และการใช้งานข้อมูลขององค์กร ในปัจจุบัน องค์กรต่างๆ ล้วนมีปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งที่มาของข้อมูลที่หลากหลาย และมีทีมงานที่หลากหลายที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ แมชชีนเลิร์นนิง การพัฒณา AI และการใช้งานอื่นๆ อีกมากมาย สถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่เป็นระบบที่เชื่อมโยงกันอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยทำให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงและใช้งานได้ง่าย พร้อมทั้งรักษาความปลอดภัยและคุณภาพของข้อมูลให้มั่นคง สถาปัตยกรรมข้อมูลจะเป็นตัวกำหนดนโยบาย โมเดลข้อมูล กระบวนการ และเทคโนโลยีที่จะช่วยให้องค์กรสามารถเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างแผนกต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย พร้อมทั้งรับประกันว่าข้อมูลจะพร้อมใช้งานเมื่อใดก็ตามที่ต้องการ รวมถึงรองรับการเข้าถึงแบบเรียลไทม์ โดยที่ยังปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบอย่างครบถ้วนอีกด้วย
องค์ประกอบของสถาปัตยกรรมข้อมูลมีอะไรบ้าง
ส่วนประกอบโดยหลักของสถาปัตยกรรมข้อมูลจะมีตามที่กำหนดไว้ด้านล่าง
แหล่งที่มาของข้อมูล
แหล่งที่มาของข้อมูลสามารถมาจากแอปพลิเคชันที่ลูกค้าใช้งาน ระบบมอนิเตอร์และข้อมูลมาตร อุปกรณ์ IoT และเซ็นเซอร์อัจฉริยะ แอปที่สนับสนุนการดำเนินงานทางธุรกิจ แหล่งข้อมูลภายในองค์กร ที่เก็บข้อมูลสำรอง แหล่งข้อมูลจากบุคคลที่สาม และอื่นๆ อีกมากมาย ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจะเข้าสู่ระบบขององค์กรด้วยความเร็ว ปริมาณ และความถี่ที่แตกต่างกัน
ฐานข้อมูล
ฐานข้อมูลที่สร้างตามวัตถุประสงค์จะสนับสนุนแอปพลิเคชันสมัยใหม่และฟีเจอร์ที่แตกต่างกันของแต่ละแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูลเหล่านี้สามารถเป็นแบบเชิงสัมพันธ์หรือไม่เชิงสัมพันธ์ โดยบางประเภทจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบตารางที่มีโครงสร้าง ขณะที่บางประเภทจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในรูปแบบเอกสารหรือคู่คีย์-ค่า ฐานข้อมูล มักจะจัดเก็บข้อมูลเฉพาะโดเมนที่มีกรณีการใช้งานที่แคบ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจะสามารถนำไปใช้นอกเหนือจากระบบปัจจุบันได้ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากแอปพลิเคชันที่ลูกค้าใช้งานสามารถนำไปใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางการตลาดหรือการวางแผน และจำเป็นต้องดึงออกจากฐานข้อมูลเพื่อทำการประมวลผล ในทำนองเดียวกัน ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลจากแหล่งอื่นจะต้องถูกโหลดกลับเข้าสู่ฐานข้อมูลของแอปพลิเคชันการวิเคราะห์หรือแมชชีนเลิร์นนิง
Data Lake
Data lake คือที่เก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์สำหรับการจัดเก็บข้อมูลดิบในขนาดใหญ่ โดยสถาปัตยกรรมข้อมูลจะอธิบายถึงวิธีการที่ข้อมูลเคลื่อนย้ายจากฐานข้อมูลต่างๆ ไปยัง Data lake และกลับไปยังฐานข้อมูลต่างๆ ตามความต้องการในการใช้งาน Data lake จะจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดั้งเดิมหรือรูปแบบเปิด ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งและทำความสะอาดข้อมูลก่อนนำไปใช้งานได้ โดยสนับสนุนการผสานรวมข้อมูลและทำลายกำแพง Data Silo ภายในองค์กร
การวิเคราะห์ข้อมูล
ส่วนประกอบการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยคลังข้อมูลแบบดั้งเดิม การรายงานแบบแบตช์ และเทคโนโลยีการสตรีมข้อมูลสำหรับการแจ้งเตือนและการรายงานแบบเรียลไทม์ โดยสามารถใช้ทั้งสำหรับการสืบค้นแบบครั้งเดียวและในการวิเคราะห์ขั้นสูง การวิเคราะห์ไม่ได้ถูกจำกัดด้วย Data Silo เนื่องจากสถาปัตยกรรมข้อมูลเปิดโอกาสในการเข้าถึงและมอบความยืดหยุ่นมากขึ้นให้ทุกคนสามารถใช้สินทรัพย์ข้อมูลขององค์กรได้อย่างอิสระ
ปัญญาประดิษฐ์
ML และ AI มีความสำคัญต่อกลยุทธ์ข้อมูลสมัยใหม่ เพื่อช่วยให้องค์กรคาดการณ์สถานการณ์ในอนาคตและเพิ่มความชาญฉลาดให้กับแอปพลิเคชัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ข้อมูลจาก Data lake เพื่อทดลอง ค้นหากรณีการใช้งาน และฝึกฝนโมเดลใหม่ๆ แม้หลังจากการฝึกฝนแล้ว โมเดล AI ก็จะยังคงต้องการการเข้าถึงข้อมูลใหม่อย่างต่อเนื่องเพื่อใช้ในการสร้างผลลัพธ์ที่มีความสอดคล้องและมีประโยชน์ สถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ครอบคลุมเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดที่สนับสนุนการฝึกโมเดลและการอนุมานโมเดล AI
การกำกับข้อมูล
การกำกับดูแลข้อมูลจะกำหนดบทบาท ความรับผิดชอบ และมาตรฐานสำหรับการใช้ข้อมูล โดยสรุปว่าใครสามารถดำเนินการอะไรได้บ้าง ใช้ข้อมูลใดได้บ้าง และใช้วิธีการและในสถานการณ์ใด โดยรวมถึงทั้งคุณภาพของข้อมูลและการจัดการความปลอดภัยของข้อมูล สถาปนิกข้อมูลจะเป็นผู้กำหนดกระบวนการเพื่อตรวจสอบและติดตามการใช้ข้อมูลเพื่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างต่อเนื่อง
การจัดการข้อมูลเมตาเป็นส่วนสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูล สถาปัตยกรรมข้อมูลประกอบด้วยเครื่องมือและนโยบายในการจัดเก็บและแชร์ข้อมูลเมตา โดยกำหนดกลไกสำหรับการจัดทำที่เก็บข้อมูลเมตากลาง ซึ่งช่วยให้ระบบต่างๆ สามารถจัดเก็บและค้นหาข้อมูลเมตา รวมถึงนำไปใช้ในการสืบค้นและประมวลผลสินทรัพย์ข้อมูลต่อไปได้
สถาปัตยกรรมข้อมูลสามารถนำไปใช้ได้อย่างไร
ตาข่ายข้อมูลเป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการนำใช้สถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ของคุณมาใช้ในเลเยอร์ เลเยอร์จะจัดกลุ่มกระบวนการและเทคโนโลยีตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน รายละเอียดการใช้งานสามารถยืดหยุ่นได้ แต่เลเยอร์จะเป็นตัวกำหนดทางเลือกทางเทคโนโลยีและวิธีการผสานรวมกัน
Staging layer
Staging layer เป็นเลเยอร์จุดเริ่มต้นสำหรับข้อมูลภายในสถาปัตยกรรม เลเยอร์ดังกล่าวจะจัดการนำเข้าข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ โดยครอบคลุมทั้งรูปแบบที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง เลเยอร์นี้ควรมีความยืดหยุ่นมากที่สุดเท่าที่จะทำได้
หากมีการบังคับใช้สคีมา (รูปแบบข้อมูลและประเภท) อย่างเคร่งครัดในเลเยอร์นี้ กรณีการใช้งานในขั้นตอนถัดไปจะถูกจำกัด ตัวอย่างเช่น การบังคับใช้ค่าวันที่ทั้งหมดเป็นรูปแบบ เดือน ปี จะจำกัดกรณีการใช้งานในอนาคตที่ต้องใช้การจัดรูปแบบเป็น dd/mm/yyyy โดยในเวลาเดียวกัน ความสม่ำเสมอก็เป็นสิ่งที่จำเป็น ตัวอย่างเช่น หากหมายเลขโทรศัพท์ถูกจัดเก็บเป็นสตริงและใช้ในลักษณะนั้น แต่แหล่งข้อมูลอื่นเริ่มสร้างข้อมูลเดียวกันในรูปแบบตัวเลข จะทำให้ท่อส่งข้อมูล (data pipeline) ล้มเหลว
คุณจะต้องแบ่งเลเยอร์นี้ออกเป็นสองซับเลเยอร์เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นและความสอดคล้อง
Raw layer
Raw layer จะเก็บข้อมูลตามที่ได้รับมาโดยไม่ทำการเปลี่ยนแปลง โดยจะรักษารูปแบบและโครงสร้างเดิมโดยไม่มีการแปลงข้อมูลใดๆ เลเยอร์นี้จะเป็นที่เก็บข้อมูลทั่วทั้งองค์กรสำหรับการสำรวจข้อมูล การตรวจสอบ และการทำซ้ำ ทีมต่างๆ จะสามารถตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลในสถานะดั้งเดิมได้เมื่อจำเป็น เพื่อให้มั่นใจได้ว่ามีความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับได้
Standardized layer
Standardized layer จะเตรียมข้อมูลดิบสำหรับการใช้งานโดยการใช้การตรวจสอบและการแปลงข้อมูลตามค่ามาตรฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น ในเลเยอร์นี้ หมายเลขโทรศัพท์ทั้งหมดจะถูกแปลงเป็นสตริง และค่าทั้งหมดจะถูกแปลงเป็นรูปแบบเฉพาะ ฯลฯ ดังนั้นจึงกลายเป็นอินเทอร์เฟซสำหรับผู้ใช้ทุกคนภายในองค์กรเพื่อเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีคุณภาพ
Standardized layer ในสถาปัตยกรรมข้อมูลมีความสำคัญต่อการเปิดใช้งานระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) แบบบริการตนเอง การวิเคราะห์โดยประจำ และเวิร์กโฟลว์ ML เลเยอร์ดังกล่าวจะบังคับใช้มาตรฐานสคีมาในขณะที่ลดการหยุดชะงักที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงสคีมา
Conformed layer
การผสานรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ จะถูกทำให้เสร็จสมบูรณ์ใน Conformed layer โดยสร้างโมเดลข้อมูลองค์กรที่เป็นเอกภาพข้ามทั่วทุกโดเมนต่าง ตัวอย่างเช่น ข้อมูลลูกค้าอาจมีรายละเอียดที่แตกต่างกันในแต่ละแผนก เช่น รายละเอียดการสั่งซื้อถูกบันทึกโดยฝ่ายขาย ประวัติทางการเงินถูกบันทึกโดยฝ่ายบัญชี และความสนใจของลูกค้าและกิจกรรมออนไลน์ถูกบันทึกโดยฝ่ายการตลาด Conformed layer จะสร้างความเข้าใจร่วมเกี่ยวกับข้อมูลดังกล่าวทั่วทั้งองค์กร ประโยชน์หลักๆ ประกอบไปด้วย:
- การกำหนดเอนทิตีหลักอย่างสม่ำเสมอและเป็นเอกภาพทั่วทั้งองค์กร
- ารปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- ความยืดหยุ่นที่สร้างสมดุลระหว่างความเป็นเอกภาพทั่วทั้งองค์กรกับการปรับแต่งเฉพาะโดเมน ผ่านรูปแบบที่รวมศูนย์และกระจายตัวร่วมกัน
โดยส่วนนี้จะไม่ได้ถูกใช้งานโดยตรงสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจเชิงปฏิบัติการ แต่สนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ การบริการธุรกิจอัจฉริยะ (BI) แบบบริการตนเอง และการเพิ่มคุณค่าให้ข้อมูลเฉพาะโดเมน
Enriched layer
เลเยอร์นี้จะแปลงข้อมูลจากเลเยอร์ก่อนหน้าเป็นชุดข้อมูลที่เรียกว่าผลิตภัณฑ์ข้อมูล (Data products) ที่ปรับแต่งสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ ผลิตภัณฑ์ข้อมูลสามารถมีได้หลากหลาย ตั้งแต่แดชบอร์ดปฏิบัติการที่ใช้สำหรับการตัดสินใจในประจำวัน ไปจนถึงโปรไฟล์ลูกค้าที่ละเอียดซึ่งเพิ่มคุณค่าด้วยคำแนะนำเฉพาะบุคคลหรือข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินการถัดไปที่เหมาะสมที่สุด โดยจะถูกโฮสต์ในฐานข้อมูลหรือแอปพลิเคชันต่างๆ ที่ถูกเลือกตามกรณีการใช้งานเฉพาะ
องค์กรจะจัดทำแคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ข้อมูลในระบบการจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ เพื่อให้ทีมอื่นสามารถค้นหาและเข้าถึงได้ง่าย ซึ่งจะช่วยลดความซ้ำซ้อนและช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและสมบูรณ์จะสามารถถูกเข้าถึงได้อย่างง่ายดาย
สถาปัตยกรรมข้อมูลมีประเภทใดบ้าง
การสร้าง Conformed layer มีสองแนวทางที่แตกต่างกัน ซึ่งนแต่ละแนวทางจะนำไปสู่รูปแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลที่แตกต่างกัน
สถาปัตยกรรมข้อมูลสแบบรวมศูนย์
ในสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบรวมศูนย์ Conformed layer จะมุ่งเน้นไปที่การสร้างและจัดการเอนทิตีทั่วไป เช่น ลูกค้า หรือ สินค้า ที่ใช้งานในทุกส่วนขององค์กร เอนทิตีเหล่านี้ถูกกำหนดด้วยชุดคุณลักษณะทั่วไปที่มีจำกัด เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการข้อมูลและสามารถใช้งานได้ในวงกว้าง ตัวอย่างเช่น หน่วยงานของลูกค้าอาจมีแอตทริบิวต์หลัก เช่น ชื่อ อายุ อาชีพ และที่อยู่
สถาปัตยกรรมข้อมูลลักษณะนี้สนับสนุนการกำกับดูแลข้อมูลแบบรวมศูนย์ โดยเฉพาะสำหรับข้อมูลที่มีความอ่อนไหว เช่น ข้อมูลที่ระบุตัวตนของบุคคลได้ (PII) หรือข้อมูลบัตรชำระเงิน (PCI) การจัดการข้อมูลเมตาแบบรวมศูนย์ช่วยให้ข้อมูลถูกจัดทำดัชนีและกำกับดูแลได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมด้วยการติดตามแหล่งที่มาและการควบคุมวงจรชีวิตของข้อมูลเพื่อความโปร่งใสและความปลอดภัย
อย่างไรก็ตาม โมเดลนี้หลีกเลี่ยงการรวมคุณลักษณะทั้งหมดที่เป็นไปได้ เนื่องจากการจัดการข้อกำหนดข้อมูลที่ซับซ้อนในส่วนกลางจะทำให้กระบวนการตัดสินใจและการสร้างนวัตกรรมนั้นล่าช้า แทนที่จะเป็นเช่นนั้น คุณสมบัติเฉพาะโดเมน เช่น ข้อมูลการแสดงผลแคมเปญของลูกค้า (ที่จำเป็นเฉพาะฝ่ายการตลาด) จะถูกสร้างใน Enriched layer ซึ่งดูแลโดยหน่วยธุรกิจที่เกี่ยวข้อง
เทคโนโลยีผืนผ้าข้อมูลมีประโยชน์ในการปรับใช้สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบรวมศูนย์
สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบกระจาย
แต่ละโดเมนจะสร้างและจัดการ Conformed layer ของตัวเองในสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบกระจาย ตัวอย่างเช่น การตลาดมุ่งเน้นไปที่แอตทริบิวต์ เช่น กลุ่มลูกค้า การแสดงผลแคมเปญ และคอนเวอร์ชัน ในขณะที่การบัญชีให้ความสำคัญกับคุณสมบัติเช่น คำสั่งซื้อ รายได้ และรายได้สุทธิ
สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบกระจายช่วยให้มีความยืดหยุ่นในการกำหนดเอนทิตีและคุณสมบัติของเอนทิตี แต่จะส่งผลให้มีชุดข้อมูลหลายชุดสำหรับเอนทิตีโดยทั่วไป ความสามารถในการค้นพบและการกำกับดูแลของชุดข้อมูลแบบกระจายเหล่านี้ทำได้ผ่านแคตตาล็อกข้อมูลเมตาส่วนกลาง ผู้มีส่วนได้ส่วนได้เสียจะสามารถค้นหาและใช้ชุดข้อมูลที่เหมาะสมได้ในขณะเดียวกันกับที่ดูกระบวนการแลกเปลี่ยนข้อมูล
เทคโนโลยีตาข่ายข้อมูลมีประโยชน์ในการใช้สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบกระจาย
เฟรมเวิร์กสถาปัตยกรรมข้อมูลคืออะไร
เฟรมเวิร์กสถาปัตยกรรมข้อมูลคือแนวทางที่มีโครงสร้างสำหรับการออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูล โดยมีชุดของหลักการ มาตรฐาน โมเดล และเครื่องมือที่ช่วยให้กระบวนการจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจขององค์กร โดยเปรียบเสมือนเป็นพิมพ์เขียวมาตรฐานที่สถาปนิกข้อมูลใช้ในการสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและครอบคลุม
ตัวอย่างของเฟรมเวิร์กสถาปัตยกรรมข้อมูล ได้แก่
เฟรมเวิร์ก DAMA-DMBOK
เฟรมเวิร์ก Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK) ซึ่งอธิบายถึงแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด หลักการ และกระบวนการสำหรับการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพตลอดวงจรชีวิตของข้อมูล เฟรมเวิร์กดังกล่าวสนับสนุนการสร้างแนวปฏิบัติในการจัดการข้อมูลที่สอดคล้องกัน โดยทำให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ โดยการปฏิบัติต่อสินทรัพย์ข้อมูลเป็นทรัพยากรเชิงกลยุทธ์ DAMA-DMBOK นั้นให้คำแนะนำที่สามารถนำไปใช้ได้จริงเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
เฟรมเวิร์กของ Zachman
เฟรมเวิร์ก Zachman เป็นกรอบสถาปัตยกรรมองค์กรที่ใช้รูปแบบเมทริกซ์เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างมุมมองที่แตกต่างกัน (เช่น เจ้าของธุรกิจ นักออกแบบ และผู้สร้าง) และคำถามสำคัญหกประการ (อะไร อย่างไร ที่ไหน ใคร เมื่อไหร่ และทำไม) องค์กรจะสามารถมองเห็นภาพได้ว่าข้อมูลสอดคล้องกับการดำเนินงานโดยรวมอย่างไร เพื่อให้กระบวนการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและข้อกำหนดของระบบ เฟรมเวิร์ก Zachman ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในด้านความสามารถในการทำให้องค์กรเห็นภาพรวมที่ชัดเจนขึ้นเกี่ยวกับการพึ่งพาข้อมูลและระบบในระดับองค์กร
TOGAF
เฟรมเวิร์ก TOGAF จะนับสถาปัตยกรรมข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบที่กว้างขึ้น โดยเน้นการสร้างโมเดลข้อมูล การไหลของข้อมูล และโครงสร้างการกำกับดูแลที่สนับสนุนความต้องการขององค์กร TOGAF จะช่วยในการกำหนดกระบวนการข้อมูลที่เป็นมาตรฐาน เพื่อให้ระบบสามารถทำงานร่วมกันได้และจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เฟรมเวิร์กนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการปรับกลยุทธ์ด้านไอทีและธุรกิจให้สอดคล้องกันผ่านแนวทางแบบรวมศูนย์
สถาปัตยกรรมข้อมูลต่างกับคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ อย่างไร
คำศัพท์ข้อมูลที่แตกต่างกันและฟังดูคล้ายกัน แต่มีความหมายที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง พวกเราได้ให้คำอธิบายไว้ด้านล่างแล้ว
ความแตกต่างระหว่างสถาปัตยกรรมข้อมูลและสถาปัตยกรรมสารสนเทศ
สถาปัตยกรรมสารสนเทศคือการจัดระเบียบและการนำเสนอข้อมูลให้กับผู้ใช้ปลายทาง คำนี้ใช้กับอินเทอร์เฟซผู้ใช้ เว็บไซต์ หรือระบบเนื้อหา และเกี่ยวข้องกับการเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ปลายทาง หลักการและเครื่องมือในสถาปัตยกรรมสารสนเทศจะเน้นไปที่การนำทาง การจัดหมวดหมู่ และความสามารถในการค้นหา เช่น ในที่จัดเก็บองค์ความรู้บนออนไลน์หรือฐานข้อมูลแบบโครงสร้างเอกสาร
ในทางตรงกันข้าม สถาปัตยกรรมข้อมูลมุจะ่งเน้นไปที่การออกแบบและจัดการข้อมูลองค์กรทั้งหมด โดยจะเกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลทางเทคนิคทั้งหมดในส่วนแบ็กเอนด์ ในขณะที่สถาปัตยกรรมสารสนเทศมุ่งเน้นเฉพาะที่วิธีที่ผู้ใช้ปลายทางโต้ตอบและตีความสารสนเทศเท่านั้น
ความแตกต่างระหว่างสถาปัตยกรรมข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูล
วิศวกรรมข้อมูลคือการใช้สถาปัตยกรรมข้อมูลในทางปฏิบัติ สถาปนิกข้อมูลจะเป็นผู้ที่จัดทำแผนระดับสูงสำหรับการจัดการสินทรัพย์ข้อมูลขององค์กร พวกเขาจะออกแบบระบบข้อมูลที่ปรับขนาดได้โดยสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและนโยบายความปลอดภัย วิศวกรข้อมูลจะเป็นผู้นำแผนไปปฏิบัติจริงโดยการสร้าง บำรุงรักษา และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการจัดการข้อมูล พวกเขาจะรับรองว่าข้อมูลนั้นถูกนำเข้า ทำความสะอาด แปลงรูปแบบ และส่งต่อเพื่อการวิเคราะห์โดยสอดคล้องตามกฎของสถาปัตยกรรมข้อมูล
ข้อแตกต่างระหว่างสถาปัตยกรรมข้อมูล และการสร้างแบบจำลองข้อมูล
การทำแบบจำลองข้อมูล เป็นกระบวนการหนึ่งในสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ใช้สร้างภาพแทนของชุดข้อมูลใดๆ ในรูปแบบที่มองเห็นได้ ซึ่งรวมไปถึงการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด เชิงตรรกะ และเชิงกายภาพ ซึ่งช่วยกำหนดโครงร่างของข้อมูลในชุดข้อมูลนั้นๆ แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะจะแสดงแผนผังของข้อผูกมัดของข้อมูล ข้อมูล ชื่อเอนทิตี และความสัมพันธ์สำหรับการปรับใช้ในลักษณะที่เป็นอิสระจากแพลตฟอร์ม แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพจะช่วยปรับแก้แบบจำลองเชิงตรรกะสำหรับการปรับใช้กับเทคโนโลยีด้านข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง
สถาปัตยกรรมข้อมูลมีขอบเขตที่กว้างและครอบคลุมนอกเหนือการทำแบบจำลองข้อมูล นอกเหนือจากคุณลักษณะและความสัมพันธ์ของข้อมูลแล้ว สถาปัตยกรรมข้อมูลยังครอบคลุมถึงกลยุทธ์ที่กว้างขึ้นสำหรับการจัดการข้อมูลทั่วทั้งองค์กรอีกด้วย สถาปัตยกรรมข้อมูลยังครอบคลุมถึงโครงสร้างพื้นฐาน นโยบาย และเทคโนโลยีสำหรับการผสานรวมข้อมูลให้สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กรอีกด้วย
AWS จะช่วยสนับสนุนความต้องการด้านสถาปัตยกรรมข้อมูลของคุณได้อย่างไร
AWS ให้บริการด้านการวิเคราะห์ ที่ครอบคลุมสำหรับทุกชั้นของสถาปัตยกรรมข้อมูลของคุณ ตั้งแต่การจัดเก็บและการจัดการไปจนถึงการกำกับดูแลข้อมูลและ AI AWS เสนอบริการที่ออกแบบมาโดยเฉพาะที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อเทียบกับราคา มีความสามารถในการปรับขนาด และใช้ต้นทุนต่ำที่สุด ตัวอย่างเช่น
- ฐานข้อมูลบน AWS ประกอบด้วยบริการฐานข้อมูลที่สร้างตามวัตถุประสงค์มากกว่า 15 รายการเพื่อรองรับแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์และแบบไม่สัมพันธ์ที่หลากหลาย
- Data lake บน AWS ประกอบด้วยบริการที่รองรับการจัดเก็บข้อมูลดิบได้อย่างไม่จำกัด และช่วยสร้าง Data lake ที่ปลอดภัยได้ภายในไม่กี่วัน แทนที่จะใช้เวลาหลายเดือน
- การผสานรวมข้อมูลด้วย AWS ประกอบด้วยบริการที่ช่วยรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อให้คุณสามารถแปลงข้อมูล นำไปใช้งาน และจัดการข้อมูลทั่วทั้งองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ
AWS Well-Architected จะช่วยให้สถาปนิกข้อมูลระบบคลาวด์ในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่มีความปลอดภัย มีประสิทธิภาพสูง ยืดหยุ่น และมีประสิทธิผล AWS Architecture Center ประกอบด้วยแนวทางที่อิงตามกรณีการใช้งานจริงสำหรับการนำสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ต่างๆ ไปใช้ในองค์กรของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
เริ่มต้นใช้งานการสถาปัตยกรรมข้อมูลบน AWS ด้วยการสร้างบัญชีฟรีวันนี้
