การผสานรวมข้อมูลคืออะไร
การผสานรวมข้อมูลคือกระบวนการที่ช่วยให้การเข้าถึงและจัดส่งข้อมูลทุกประเภทภายในองค์กรมีความสอดคล้องกัน ทุกแผนกในองค์กรจะรวบรวมข้อมูลปริมาณมากที่มีโครงสร้าง รูปแบบ และฟังก์ชันแตกต่างกันไป การผสานรวมข้อมูลประกอบด้วยเทคนิคเชิงสถาปัตยกรรม เครื่องมือ และแนวทางปฏิบัติที่จะรวมข้อมูลที่แตกต่างเข้าด้วยกันเพื่อการวิเคราะห์ ผลก็คือองค์กรต่างๆ จะได้รับข้อมูลวิเคราะห์ทางธุรกิจและข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าอย่างมากได้อย่างเต็มที่
เหตุใดการรวมข้อมูลจึงสำคัญ
องค์กรสมัยใหม่มักจะมีเครื่องมือ เทคโนโลยี และบริการมากมายที่ใช้รวบรวมและจัดเก็บข้อมูล โดยข้อมูลที่แยกส่วนจะนำไปสู่ Silo ซึ่งสร้างปัญหาการเข้าถึง
ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันระบบธุรกิจอัจฉริยะต้องการข้อมูลทางการตลาดและการเงินเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การโฆษณา อย่างไรก็ตาม ชุดข้อมูลทั้งสองอยู่ในรูปแบบที่หลากหลาย ดังนั้น ระบบภายนอกจึงต้องล้าง กรอง และจัดรูปแบบชุดข้อมูลทั้งสองใหม่ก่อนจะวิเคราะห์ นอกจากนี้ วิศวกรข้อมูลอาจดำเนินการประมวลผลล่วงหน้าบางอย่างด้วยตนเอง ทำให้เกิดความล่าช้าเพิ่มเติม แม้จะมีความพยายามนี้ แอปพลิเคชันก็อาจพลาดชุดข้อมูลที่สำคัญเนื่องจากทีมวิเคราะห์ไม่ทราบว่ามีอยู่จริง
การรวมข้อมูลมีเป้าหมายเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายเหล่านี้ด้วยวิธีการต่างๆ ในการเข้าถึงที่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ข้อมูลและแอปพลิเคชันระบบธุกิจอัจฉริยะทั้งหมดใช้แพลตฟอร์มเดียวที่มีรูปแบบเหมือนกันในการเข้าถึงข้อมูลรูปแบบต่างๆ จากกระบวนการทางธุรกิจที่แตกต่างกัน สิ่งต่อไปนี้คือประโยชน์บางส่วนของการผสานรวมข้อมูล
- ปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดการข้อมูลและการใช้งานให้ดีขึ้น
- คุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ดีขึ้น
- ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องอย่างรวดเร็วขึ้น
กรณีการใช้งานของการผสานรวมข้อมูลมีอะไรบ้าง
บริษัทต่างๆ ใช้โซลูชันการรวมข้อมูลสำหรับกรณีการใช้งานหลักหลายกรณี ตามรายละเอียดเพิ่มเติมตามด้านล่าง
แมชชีนเลิร์นนิง
แมชชีนเลิร์นนิงจะเกี่ยวข้องกับการฝึกฝนซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งใช้ข้อมูลที่ถูกต้องจำนวนมาก การผสานรวมข้อมูลจะรวมข้อมูลไว้ในตำแหน่งศูนย์กลาง และจัดเตรียมในรูปแบบที่รองรับแมชชีนเลิร์นนิงได้ ตัวอย่างเช่น Mortar Data ช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้เทคโนโลยีข้อมูลที่ทันสมัยในการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยการรวมข้อมูลบน Amazon RedShift
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแนวทางในการคาดการณ์แนวโน้มเฉพาะโดยใช้ข้อมูลย้อนหลังล่าสุด ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดการบำรุงรักษาอุปกรณ์ก่อนที่จะเกิดการเสีย โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานในอดีตเพื่อระบุแนวโน้มที่ผิดปกติและดำเนินการบรรเทาผลกระทบ
การย้ายข้อมูลในระบบคลาวด์
บริษัทต่างๆ ใช้เทคโนโลยีการรวมข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนไปสู่การประมวลผลบนคลาวด์เป็นไปอย่างราบรื่น การย้ายฐานข้อมูลเดิมทั้งหมดไปยังระบบคลาวด์นั้นซับซ้อนและอาจทำให้การดำเนินธุรกิจหยุดชะงักได้ บริษัทต่างๆ จะใช้กลยุทธ์การผสานรวมข้อมูล เช่น การรวมมิดเดิลแวร์ เพื่อค่อยๆ ถ่ายโอนข้อมูลไปยังคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์ ในขณะเดียวกันก็มั่นใจว่าธุรกิจยังคงดำเนินการได้
การรวมข้อมูลทำงานอย่างไร
การรวมข้อมูลเป็นช่องที่ซับซ้อนซึ่งมีเครื่องมือและโซลูชันต่างๆ ที่ใช้แนวทางที่หลากหลายเพื่อรับมือกับปัญหา ในอดีต วิธีแก้ปัญหาจะมุ่งเน้นไปที่พื้นที่เก็บข้อมูลทางกายภาพ ข้อมูลจะถูกแปลงในทางกายภาพและย้ายไปยังที่เก็บส่วนกลางในรูปแบบเดียวกัน เมื่อเวลาผ่านไป โซลูชันแบบเสมือนจริงก็ถูกพัฒนาขึ้นมา ระบบส่วนกลางได้ผสานรวมและนำเสนอมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวของข้อมูลทั้งหมดโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลทางกายภาพพื้นฐาน ซึ่งเมื่อเร็วๆ นี้ ได้เปลี่ยนไปมุ่งเน้นที่โซลูชันแบบรวมศูนย์ เช่น Data Mesh หน่วยธุรกิจทุกหน่วยจะจัดการข้อมูลโดยอิสระ แต่นำเสนอต่อผู้อื่นในรูปแบบที่กำหนดจากส่วนกลาง
นอกจากนี้ โซลูชันการผสานรวมข้อมูลในตลาดยังมีการใช้แนวทางต่างๆ อีกมากมาย คุณจะได้พบเครื่องมืออีกหลายอย่างที่ใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่เพื่อทำให้เทคนิคแบบดั้งเดิมมีประสิทธิภาพมากขึ้น น่าเสียดายที่การกระจายตัวของโซลูชันที่มีอยู่ในตลาดได้นำไปสู่การแยกส่วนภายในองค์กรขนาดใหญ่ แต่ละทีมใช้เครื่องมือที่แตกต่างกันเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของตน โดยทั่วไปแล้ว องค์กรขนาดใหญ่จะมีระบบการรวมข้อมูลแบบดั้งเดิมและสมัยใหม่ที่อยู่ร่วมกับการทับซ้อนและความซ้ำซ้อน
วิธีการรวมข้อมูลคืออะไร
สถาปนิกข้อมูลใช้วิธีการเหล่านี้ในการผสานรวมข้อมูล
การรวมข้อมูล
การรวมข้อมูลใช้เครื่องมือในการดึง ล้าง และจัดเก็บข้อมูลทางกายภาพในตำแหน่งที่เก็บไว้ขั้นสุดท้าย ซึ่งช่วยขจัด Data Silo และลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล มีเครื่องมือหลัก 2 ประเภทที่ใช้ในการรวมข้อมูล
ETL
ETL ย่อมาจากการดึง แปลง และโหลด ขั้นแรก เครื่องมือ ETL จะดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ จากนั้น จะเปลี่ยนข้อมูลตามกฎ รูปแบบ และข้อตกลงทางธุรกิจเฉพาะ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ ETL สามารถแปลงมูลค่าธุรกรรมทั้งหมดเป็นดอลลาร์สหรัฐ แม้ว่ายอดขายจะเป็นสกุลเงินอื่นก็ตาม ขั้นสุดท้าย จะโหลดข้อมูลที่แปลงแล้วไปยังระบบเป้าหมาย เช่น คลังข้อมูล
ELT
ELT ย่อมาจากการดึง โหลด และแปลง ซึ่งคล้ายกับ ETL แต่ ELT จะสลับลำดับการประมวลผลข้อมูลสองรายการสุดท้าย ข้อมูลทั้งหมดจะถูกโหลดในระบบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น Data Lake และจะถูกแปลงเมื่อจำเป็นเท่านั้น ELT จะใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลและความสามารถในการเพิ่มทรัพยากรของการประมวลผลบนคลาวด์เพื่อมอบความสามารถในการรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์
การจำลองข้อมูล
การจำลองแบบข้อมูลหรือการเผยแพร่ข้อมูลจะสร้างสำเนาข้อมูลที่ซ้ำกันแทนการย้ายข้อมูลทางกายภาพจากระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง เทคนิคนี้ใช้ได้ดีกับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมที่มีแหล่งที่มาของข้อมูลน้อย ตัวอย่างเช่น ธุรกิจฮาร์ดแวร์ค้าปลีกสามารถใช้การจำลองข้อมูลขององค์กรเพื่อคัดลอกตารางเฉพาะจากสินค้าคงคลังไปยังฐานข้อมูลการขาย
การจำลองระบบเสมือนของข้อมูล
การจำลองระบบเสมือนของข้อมูลไม่ได้ย้ายข้อมูลระหว่างระบบ แต่สร้างมุมมองแบบรวมเสมือนที่รวมแหล่งที่มาของข้อมูลทั้งหมดเข้าด้วยกัน ระบบจัดเก็บข้อมูลจะไม่ถ่ายโอนข้อมูลระหว่างฐานข้อมูลในระหว่างการจำลองระบบเสมือนของข้อมูล แต่จะเพิ่มข้อมูลในแดชบอร์ดด้วยข้อมูลจากหลายแหล่งหลังการสืบค้นแทน
ระบบเชื่อมโยงข้อมูล
ระบบเชื่อมโยงข้อมูลจะเกี่ยวข้องกับการสร้างฐานข้อมูลเสมือนบนแหล่งที่มาของข้อมูลหลายแหล่ง ซึ่งทำงานคล้ายกับการจำลองระบบเสมือนของข้อมูล ยกเว้นว่าระบบเชื่อมโยงข้อมูลจะไม่ผสานรวมแหล่งที่มาของข้อมูล เมื่อได้รับการสืบค้น ระบบจะดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องและจัดระเบียบด้วยแบบจำลองข้อมูลมาตรฐานแบบเรียลไทม์
การผสานรวมข้อมูลและการผสานรวมแอปพลิเคชันต่างกันอย่างไร
การผสานรวมแอปพลิเคชันเป็นกระบวนการที่อนุญาตให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์สองตัวขึ้นไปสื่อสารระหว่างกัน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างกรอบการสื่อสารทั่วไปหรือ API ที่อนุญาตให้แอปพลิเคชันหนึ่งเข้าถึงฟังก์ชันของแอปพลิเคชันอื่น API เป็นซอฟต์แวร์ตัวกลางที่อนุญาตให้โปรแกรมซอฟต์แวร์พูดคุยกันได้
การผสานรวมแอปพลิเคชันจะขยายคุณลักษณะของโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่มีอยู่โดยการผสานรวมเข้ากับโปรแกรมอื่น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถผสานรวมระบบตอบกลับอัตโนมัติทางอีเมลเข้ากับแอปพลิเคชันการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ในขณะเดียวกัน การผสานรวมข้อมูลจะแยก ผสาน และโหลดข้อมูลลูกค้าทั้งหมดจากระบบต้นทางหลายระบบไปยังที่เก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์
AWS ช่วยเรื่องการผสานรวมข้อมูลอย่างไรบ้าง
การวิเคราะห์บน AWS มีโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดที่คุณต้องการสำหรับโซลูชันการผสานรวมข้อมูลที่ซับซ้อน เราให้บริการวิเคราะห์ที่มีให้เลือกมากมาย เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการผสานรวมข้อมูลแบบกำหนดเองของคุณในราคาที่ดีที่สุด ความสามารถในการเพิ่มทรัพยากรที่ดีที่สุด และต้นทุนที่ต่ำที่สุด
สำหรับโซลูชันที่พร้อมใช้งานทันที AWS Glue เป็นเครื่องมือผสานรวมข้อมูลที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถแยก ล้าง และรวมข้อมูลได้ตามขนาด ช่วยให้สถาปนิกข้อมูลสามารถผสานรวมข้อมูลด้วยวิธีการต่างๆ ได้ เช่น กระบวนการ Extract, Transform and Load (ETL), กระบวนการ Extract, Load and Transform (ELT) ข้อมูลแบบเป็นชุด และแบบสตรีมมิ่ง
- แค็ตตาล็อกข้อมูลของ AWS Glue ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสืบค้นข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป
- AWS Glue DataBrew นำเสนออินเทอร์เฟซแบบภาพที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถแปลงข้อมูลได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
- การตรวจจับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของ AWS Glue จะระบุ ประมวลผล และปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยอัตโนมัติ
- AWS Glue DevOps ช่วยให้นักพัฒนาสามารถติดตาม ทดสอบ และปรับใช้งานการรวมข้อมูลได้อย่างสม่ำเสมอมากขึ้น
เริ่มต้นใช้งานการผสานรวมข้อมูลบน AWS โดยลงชื่อสมัครใช้งานบัญชี AWS วันนี้
