โครงสร้างของข้อมูล (Data Infrastructure) คืออะไร? สำคัญอย่างไร? และการวางโครงสร้างข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อนำข้อมูลมาวิเคราะห์และสร้างมูลค่าต้องเริ่มต้นอย่างไร? เซอร์ทิสพามาหาคำตอบกัน
ข้อมูลหรือ Data จะสร้างมูลค่าได้ ก็ต่อเมื่อถูกนำมาใช้อย่างเหมาะสม ด้วยวิธีการและเครื่องมือที่เหมาะสมเท่านั้น เพื่อให้เราสามารถวิเคราะห์กลั่นกรองสิ่งที่ข้อมูลต้องการจะบอกจริง ๆ ออกมาได้อย่างถูกต้อง และนำไปใช้ปรับกลยุทธ์ของธุรกิจให้ไปในทิศทางที่สร้างกำไรและพาธุรกิจเติบโต
การจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด และนำมาปรับใช้ได้กับทุกฝ่ายในองค์กรนั้น แค่เพียงข้อมูลและเครื่องมีการวิเคราะห์นั้นไม่เพียงพอ หนึ่งในสิ่งที่จำเป็นที่สุดคือการวางโครงสร้างข้อมูล (Data Infrastructure) ที่แข็งแรงก่อน
การวางโครงสร้างของข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนที่ซับซ้อน ตั้งแต่การวางแผน เตรียมข้อมูล ไปจนถึงการวางระบบเชื่อมต่อและวิเคราะห์ข้อมูล แต่การมีโครงสร้างที่แข็งแกร่งนั้นจะช่วยให้ข้อมูลเข้าถึงได้ง่าย ได้ผลการวิเคราะห์ที่แม่นยำ เป็นรากฐานที่แข็งแกร่งของธุรกิจต่อไปในอนาคต
การวางโครงสร้างข้อมูลจึงเป็นหัวข้อที่เราจะมาพูดถึงกันในวันนี้ เซอร์ทิสชวนทุกคนมาดูกันว่าเราจะสามารถเริ่มวางโครงสร้างข้อมูลที่แข็งแกร่งได้อย่างไร และอะไรคือสิ่งสำคัญที่ควรคำนึงถึง
สิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึงในการวางโครงสร้างข้อมูล
ในการเริ่มต้นวางโครงสร้างข้อมูลให้มีประสิทธิภาพนั้น มีสิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึง และต้องวางแผนให้ยืดหยุ่นและเผื่อทางสำหรับอนาคต ได้แก่ การเข้าถึงข้อมูล (Data Accessibility) และจำนวนของข้อมูล
เป้าหมายของการวางระบบโครงสร้างข้อมูลขององค์กรนั้น คือการจัดการข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าถึงง่าย นำไปใช้งานต่อได้ ดังนั้น Data Accessibility จึงเป็นเป้าหมายสำคัญที่ต้องคำนึงถึงตั้งแต่แรกเริ่ม การมี Data Accessibility นั้นหมายถึงการที่ทุกคนที่จำเป็นต้องใช้ข้อมูล สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ตนเองต้องการได้ง่าย เช่น การที่ Data Analyst สามารถดึงข้อมูลที่ต้องการใช้ได้อัตโนมัติ โดยไม่ต้องผ่านมือของทีมไอที ซึ่งจะทำให้กระบวนการทำงานมีความคล่องตัวมากขึ้น Data Accessibility จึงเป็นเป้าหมายแรกของการวางโครงสร้างข้อมูล ในขณะที่ยังคงรักษาความปลอดภัยขององค์กรไปได้พร้อม ๆ กัน
อีกหนึ่งอย่างที่ต้องคำนึงถึงคือจำนวนของข้อมูล กล่าวคือ ในวันที่เราวางโครงสร้างข้อมูล องค์กรของเราอาจจะยังเป็นองค์กรขนาดเล็ก มีข้อมูลน้อย แต่ไม่มีธุรกิจใดที่ไม่เติบโต และข้อมูลก็มีแต่เพิ่มมากขึ้นทุกวัน ต่อมาเมื่อมีการขยายขนาดองค์กร ข้อมูลที่ไหลเวียนมีจำนวนเพิ่มมากขึ้น โครงสร้างข้อมูลเดิมที่วางไว้อาจไม่สามารถรับมือกับข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นได้ ดังนั้นเราจึงต้องย้อนกลับมาที่จุดเริ่มต้นในการวางโครงสร้าง โดยเราควรวางโครงสร้างข้อมูลให้พร้อมสำหรับการเติบโต ขยายขนาดได้ และยืดหยุ่นต่อการเปลี่ยนแปลง
ตอนนี้เราเข้าใจสองสิ่งสำคัญในการวางโครงสร้างข้อมูลแล้ว มาเริ่มต้นทำไปพร้อม ๆ กันเลยครับ
1. วางกลยุทธ์การใช้ข้อมูล
ก่อนเริ่มต้นวางโครงสร้างข้อมูล สิ่งแรกที่เราต้องทำคือการวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลในองค์กรให้ชัดเจน ตั้งแต่การเลือกว่าจะวางระบบจัดเก็บข้อมูลแบบบน Cloud หรือ On-Premise จากนั้นจึงกำหนดมาตรฐานต่อว่าข้อมูลที่เราต้องจัดเก็บนั้นมีข้อมูลอะไรบ้าง มาจากแหล่งข้อมูลไหนบ้าง ข้อมูลขององค์กรเป็นระเบียบแล้วหรือไม่ หรือต้องมีการจัดระเบียบใหม่ก่อน มีระบบรักษาความปลอดภัยอย่างไร รัดกุมแค่ไหน และทีมหรือฝ่ายไหนบ้างที่มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล การวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลที่ชัดเจน จะช่วยให้เราสามารถวางโครงสร้างได้อย่างแข็งแรงและตอบโจทย์องค์กรเราจริง ๆ
2. สร้างแบบจำลองข้อมูล (Data Model)
ขั้นตอนต่อมาคือการสร้างแบบจำลองข้อมูล หรือ Data Model ทั้งหมดในองค์กร โดยแบบจำลองข้อมูลจะอธิบายโครงสร้างของข้อมูล ลักษณะของข้อมูล และความสัมพันธ์ทั้งหมดของข้อมูล เพื่อให้เราเข้าใจความซับซ้อนของข้อมูลทั้งหมดในองค์กร รวมถึงข้อจำกัดต่าง ๆ เพื่อให้วางแผนในการวางโครงสร้างให้มีประสิทธิภาพได้
3. เลือกระบบ Data Repository
Data Repository คือที่จัดเก็บข้อมูลของเรา อาจจะเป็นฐานข้อมูลใหญ่ ๆ อันเดียว หรือฐานข้อมูลเล็ก ๆ หลาย ๆ อันเชื่อมต่อกัน โดย Data Repository สองแบบที่เป็นที่นิยมกันได้แก่ Data Warehouse และ Data Lake โดยเราจะเลือกใช้อย่างใดอย่างหนึ่งหรือใช้ผสมกันก็ได้ ตามแต่รูปแบบของข้อมูลและการปฏิบัติงานในองค์กร
Data Warehouse เป็นที่จัดเก็บขนาดใหญ่สำหรับข้อมูลที่ได้รับการจัดระเบียบมาเป็นที่เรียบร้อยแล้ว โดย Data Warehouse จะดึงข้อมูลจากทุกแหล่งในองค์กรมารวมกันไว้เพื่อให้พร้อมสำหรับนำไปใช้ทำการวิเคราะห์ต่อโดยทีม Data Analyst หรือทีมด้านธุรกิจ ในขณะที่ Data Lake จะใช้จัดเก็บข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้จัดระเบียบ สามารถจัดเก็บข้อมูลได้อย่างเป็นจำนวนมาก เหมาะกับการให้ Data Scientist หรือ Data Engineer นำไปจัดระเบียบต่อหรือนำไปใช้ต่อยอดกับแมชชีนเลิร์นนิง โดย Data Lake จะมีต้นทุนที่ต่ำกว่า Data Warehouse สามารถเลือกใช้ได้ตามรูปแบบข้อมูลและเป้าหมายในการใช้งาน
4. ทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูล
ขั้นตอนต่อมาของการวางโครงสร้างข้อมูลคือการทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูล เนื่องจากข้อมูลที่ผิดพลาด ไม่สอดคล้อง หรือไม่เป็นระเบียบอาจทำให้ได้ผลการวิเคราะห์ที่ผิดพลาดได้ โดยการจัดระเบียบข้อมูลนั้นประกอบไปด้วยการตรวจดูและลบข้อมูลที่ไม่สอดคล้องหรือข้อมูลซ้ำ แก้ไขข้อผิดพลาดในโครงสร้างข้อมูล อัปเดตข้อมูลเก่า ไปจนถึงการเลือกใช้เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ช่วยจัดระเบียบข้อมูลให้เราอัตโนมัติเพื่อประหยัดเวลาและทรัพยากร
5. สร้างระบบ ETL Pipeline
อีกขั้นตอนหนึ่งที่สำคัญมากของการวางโครงสร้างข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ คือ การสร้าง ETL Pipeline หรือท่อส่งต่อข้อมูล โดยระบบ ETL Pipeline ย่อมาจาก Extract-Transform-Load ซึ่งระบบนี้จะทำหน้าที่ดึงข้อมูล (Extract) จากแหล่งต่าง ๆ เช่น ข้อมูลจากทีมหรือแผนกต่าง ๆ มาแปลง (Transform) เป็นรูปแบบที่เหมาะสมตามที่กำหนด และจัดเก็บ (Load) เข้าไปใน Data Warehouse หรือ Data Lake ของเรา
การมีระบบ ETL Pipeline ที่มีประสิทธิภาพ ช่วยให้ข้อมูลที่เราจัดเก็บมีคุณภาพ สมบูรณ์ ถูกต้อง และนำไปใช้งานได้รวดเร็ว ซึ่งการออกแบบระบบ ETL Pipeline ต้องคำนึงถึงความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การเปลี่ยนแปลงของรูปแบบข้อมูล ข้อมูลที่ไม่เชื่อมต่อกัน หรือการเพิ่มขึ้นของข้อมูล โดยต้องเลือกวางระบบให้ยืดหยุ่น รองรับการใช้งานในอนาคตได้
6. กำหนดโครงสร้าง Data Governance
หลังจากที่เรามีที่จัดเก็บข้อมูล และระบบเชื่อมต่อข้อมูลแล้ว อีกขั้นตอนที่ขาดไม่ได้เลยในการวางโครงสร้างข้อมูลที่แข็งแกร่ง คือการกำหนด Framework ของ Data Governance ซึ่งก็คือ แนวทางจัดการข้อมูลสำหรับข้อมูลในอนาคตที่จะบังคับใช้ทั่วกันทั้งองค์กร ไม่ว่าจะเป็น การเก็บข้อมูล การจำแนกข้อมูล แนวทางการใช้ข้อมูล การเปิดเผยข้อมูล ผู้มีสิทธิ์เข้าถึง และการทำลายข้อมูล
แนวทางเหล่านี้เองจะช่วยให้เราควบคุมบริหารจัดการข้อมูลในอนาคตได้อย่างมีคุณภาพ พร้อมใช้งาน สร้างการจัดการข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเดียวที่ชัดเจน ครอบคลุมทุกภาคส่วน และใช้งานได้จริง เพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการทำงาน และรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Data Infrastructure จาก Sertis
ที่เซอร์ทิสเรามีบริการด้านการวางโครงสร้างข้อมูล (Data Infrastructure) แบบครบวงจรตั้งแต่การเริ่มต้นออกแบบโครงสร้างในขั้นตอนแรกไปจนถึงการสร้างระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วยระบบเอไอ ด้วยโซลูชันที่ออกแบบมาเฉพาะเพื่อตอบโจทย์ทางธุรกิจของคุณ มาปลดล็อกศักยภาพที่ซ่อนอยู่ของข้อมูล พาองค์กรของคุณเติบโตได้อย่างก้าวกระโดดไปด้วยกัน โดยโซลูชันของเรามีหลากหลาย อาทิ
Readiness Assessment
ประเมินสถานการณ์ด้านข้อมูลในองค์กร เปรียบเทียบกับมาตรฐานการใช้ข้อมูลในระดับของอุตสาหกรรม เพื่อดูว่าต้องวางแผนและกลยุทธ์ในการวางโครงสร้างและพัฒนาการใช้ข้อมูลไปในทิศทางไหนตั้งแต่ก้าวแรกเพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
Data Mapping & Validation
สร้างแผนที่ข้อมูลในองค์กรของคุณ เชื่อมต่อข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เข้าด้วยกัน และแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่ถูกต้องแบบอัตโนมัติ เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในระบบจัดการข้อมูล และสร้างความสอดคล้องและเป็นอันหนึ่งอันเดียวกันของข้อมูลทั้งองค์กร
Data Normalization & Quality Assurance
วางระบบที่ช่วยตรวจสอบคุณภาพและรูปแบบของข้อมูลที่นำเข้า ตรวจสอบข้อมูลที่ผิดพลาดหรือข้อมูลที่ซ้ำซ้อน เพื่อดูแลให้ข้อมูลถูกต้องตามมาตรฐาน และอัปเดตตามโครงสร้างที่เปลี่ยนไป
Data Governance
กำหนดมาตรฐานการใช้ข้อมูลในองค์กร ให้ครอบคลุมทั้งด้านการจัดเก็บข้อมูลอย่างมีคุณภาพ ความปลอดภัยของข้อมูล การจัดการข้อมูล และผู้มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล เพื่อสร้างระบบโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ใช้งานได้จริง ครอบคลุมต่อไปถึงการทำงานในอนาคต
Data Integration
สร้างระบบที่เชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน เพื่อแสดงผลในแพลตฟอร์มเดียว สะดวกต่อการใช้งานและจัดการง่ายครบจบในที่เดียว
Data Lake Platform
สร้างแพลตฟอร์ม Data Lake สำหรับจัดเก็บข้อมูลดิบทั้งหมดในองค์กร พร้อมเชื่อมต่อข้อมูล ตามกระบวนการ ETL เพื่อการจัดเก็บข้อมูลที่ครอบคลุมพร้อมใช้งาน
Data Analytics Platform
สร้างแพลตฟอร์ม Data Analytics เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลแบบครบวงจร เริ่มต้นตั้งแต่การจัดประเภทข้อมูลไปจนถึงการวิเคราะห์เพื่อหา Insight แบบเรียลไทม์
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันด้านข้อมูลจากเซอร์ทิสได้ที่: https://www.sertiscorp.com/data-preparation
コメント