Data Architecture คืออะไร ออกแบบระบบข้อมูลยังไงให้มีประสิทธิภาพ

ในยุคปัจจุบันที่จำนวนของข้อมูลมีเพิ่มขึ้นเป็นจำนวนมหาศาล (Big Data) หากองค์กรไม่สามารถบริหารจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพก็จะส่งผลกระทบต่อธุรกิจเป็นวงกว้างได้ การจัดเก็บข้อมูลให้เป็นระบบเพื่อนำมาใช้ จึงกลายเป็นเรื่องสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก การเข้ามาของ Data Architecture คือ ขุมพลังแห่งข้อมูล ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญในการสร้างมาตรฐานข้อมูลและการใช้งาน

บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดของ Data Architecture คืออะไร เข้าใจถึงความสำคัญของการวางระบบข้อมูลในองค์กร ให้คุณได้นำไปใช้เป็นแนวทางในการเลือกเครื่องมือ หรือปรับใช้กระบวนการวางระบบในองค์กรต่อไป

รู้จักกับ Data Architecture คือ

Data Architecture หรือ สถาปัตยกรรมข้อมูล คือ การวางระบบและการวางแผนจัดการข้อมูลภายในองค์กรให้มีประสิทธิภาพ และช่วยให้มีความคล่องตัวในการเรียกข้อมูลมาใช้งาน โดยจัดการกับข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้นจนจบกระบวนการ ข้อมูลมีแหล่งที่มาจากไหน จัดเก็บไว้ที่ไหนและรูปแบบใด เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจให้ตรงกับความต้องการขององค์กรและให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อองค์กรอย่างแท้จริง ดังนั้นบางองค์กรอาจจะมี Data Architecture ที่ซับซ้อน หรืออาจจะมี Data Architecture ที่เรียบง่าย เพื่อตอบรับกับความต้องการขององค์กรนั่นเอง

3 องค์ประกอบหลัก Data Architecture

องค์ประกอบหลักของ Big Data Architecture คือ การมีข้อมูลและ Workflow ที่ค่อนข้างซับซ้อน แต่องค์ประกอบหลักที่สำคัญนั่นมีอยู่ด้วยกัน 3 ช่วงที่สามารถเข้าใจได้ง่าย ๆ ก็คือ

1. Data Lake : “ทะเลสาบข้อมูล”

Data Lake คือ แหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่กักเก็บข้อมูลทั้งหมดเอาไว้จากต้นทาง ที่จะเก็บข้อมูลที่อาจมีโครงสร้าง (Structured) หรือไม่มีโครงสร้าง (Unstructured) หรือข้อมูลที่ยังไม่ได้ผ่านกระบวนการ Transformation ใด ๆ กล่าวคือเป็นที่ไว้เก็บ “ข้อมูลดิบ” (Raw Data) นั่นเอง โดยองค์ประกอบของ Data Architecture ในช่วง Data Lake จึงเป็นเทคโนโลยีจำพวก Data Pipeline, Cloud Storage, APIs ฯลฯ ที่ใช้ดึงหรือเก็บข้อมูล

2. Data Warehouse : “คลังข้อมูล”

Data Warehouse คือ แหล่งเก็บข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กัน (Relational Data) มีการจัดหมวดหมู่ จัดเรียง ทำ Data Cleansing เป็นช่วงที่วิเคราะห์ข้อมูลต้นทางตามเป้าหมายของธุรกิจหรือองค์กร เป็นข้อมูลที่ผ่านการคัดกรองและแปลงสภาพ ผ่านเครื่องมือวิเคราะห์และผ่านการจัดการข้อมูลต่าง ๆ ทำให้ได้ข้อมูลที่พร้อมใช้งานมากขึ้นจากข้อมูลดิบใน Data Lake ยกตัวอย่างเทคโนโลยีที่อยู่ในช่วง Data Warehouse เช่น Data Management Software, Al & ML Model, Analytics Tools, Data Server, Cloud Computing ฯลฯ

3. Data Mart : “ตลาดข้อมูล”

Data Mart จะมีความคล้ายกับ Data Warehouse แต่จะแตกต่างกันที่ Data Mart คือ ระบบพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีข้อมูลเฉพาะ ประกอบด้วยข้อมูลเล็ก ๆ ที่เลือกไว้บางส่วน โดยจัดเก็บไว้ในระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นเหมือนซับเซตเล็ก ๆ ของข้อมูลที่ผ่านการจัดเรียงและผ่านการ Cleansing ด้วยการตรวจจับ แก้ไข ลบข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน รวมไปถึงการแทนที่ข้อมูลที่เสียหายหรือไม่ถูกต้องจากฐานข้อมูล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ในการนำเสนอ ทำรายงาน เป็นหน้าต่างหรือ Dashboard ที่ผู้ใช้งานทั่วไปสามารถเข้าใจได้ หรือที่เราเรียกว่า Data Visualized นั่นเอง

โดยเทคโนโลยีในช่วงนี้ จะคาบเกี่ยวระหว่างเทคโนโลยีใน Data Warehouse นั่นเอง ยกตัวอย่าง เช่น Data Management Software, Analytics Tools รวมไปถึงเทคโนโลยีอย่าง BI: Business Intelligence, Customer Relationship Management, Enterprise Resource Planning ฯลฯ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่นักการตลาดหรือผู้บริหารสามารถใช้งานได้โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ในเชิงเทคนิค

ความสำคัญของ Data Architecture

จุดประสงค์หลักที่สำคัญของการออกแบบ Data Architecture คือ การกำหนดโมเดล (Model) ในการจัดการข้อมูลทั้งหมดขององค์กร ระบุว่าต้องการข้อมูลจากไหน รูปแบบใด ผ่านเครื่องมือใด รวมถึงกระบวนการอื่นๆ ทั้งหมดที่เกี่ยวกับการจัดการข้อมูลตั้งแต่การเก็บรวบรวมข้อมูลจนถึงการนำเสนอหรือใช้ข้อมูล ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งกับองค์กรที่ต้องจัดการกับข้อมูลปริมาณมหาศาล เช่น โรงพยาบาล โรงงาน หรือธุรกิจขนาดกลาง-ใหญ่ ฯลฯ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการจัดการกับข้อมูลในอนาคต ที่ยิ่งมีแต่จะมากขึ้นและซับซ้อนยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ ประโยชน์ของการทำ Data Architecture ยังช่วยให้องค์กรจัดการกับข้อมูลในด้านอื่นๆ ได้อีกมากมาย ไม่ว่าจะเป็น

● ช่วยให้องค์กรเข้าใจข้อมูลและสามารถจัดการ/จัดเก็บข้อมูลได้เป็นระบบมากขึ้น

● ช่วยอำนวยความสะดวกให้กับองค์กรและผู้ใช้งานภายในสามารถเข้าถึงและนำข้อมูลมาใช้ได้อย่างง่าย สะดวก รวดเร็วและตรงตามที่ต้องการ

● ช่วยให้มีแนวทางในการจัดการกับข้อมูลตั้งแต่การจัดเก็บ ไปจนถึงการแปลงเป็นสารสนเทศพร้อมใช้ประโยชน์

● ช่วยให้จัดการกับข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกันได้ โดยการจัด Architecture ให้แปลงข้อมูลมาอยู่ในรูปแบบ/ไฟล์ที่ต้องการโดยอัตโนมัติ

● ช่วยให้มีรูปแบบในการพัฒนา ปรับปรุง หรือติดตั้งเทคโนโลยีใหม่ๆ ในการจัดการกับข้อมูล

● ช่วยเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลมากยิ่งขึ้น (Security and Privacy)

● ช่วยให้การจัดการวงจรชีวิตของข้อมูล (Data Life Cycle) ในอนาคตมีความสะดวกมากขึ้น

5 ปัจจัย ที่ต้องคำนึงก่อนทำการสร้าง Data Architecture

ปัจจัยที่ต้องคำนึงก่อนทำการสร้าง Data Architecture ที่เหมาะกับการบริหารข้อมูลในปริมาณมหาศาลมีด้วยกันอยู่ 5 ปัจจัยหลัก ที่คุณสามารถนำไปปรึกษากับทีม หรือพิจารณาเลือกผู้ให้บริการได้

1. การบริหารข้อมูลให้เหมาะสมกับการใช้งาน เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

การออกแบบให้ตรงกับเป้าหมายการใช้งาน ซึ่งในบางครั้งข้อมูลจะถูกเข้าถึงโดยผู้ใช้งานที่ต่างกัน ทำให้ข้อมูลที่ถูกจัดเรียงมาควรจะมีความเหมาะสมกับงานของผู้ใช้งานนั้นๆ เพื่อลดความซับซ้อนและปัญหาในการนำไปใช้

2. ความสามารถในการคัดกรองข้อมูลที่มีคุณภาพได้ (Identify Valuable Data)

หลังจากได้รับข้อมูล ขั้นตอนแรกคือการทำ Data Cleansing เพื่อคัดเลือกข้อมูลที่จำเป็นและมีความสำคัญสำหรับองค์กรหรือมีคุณค่ากับเป้าหมายทางธุรกิจ โดยนิยามข้อมูลคุณภาพ (Valuable Data) ที่องค์กรต้องการ จากโจทย์และเป้าหมายทางธุรกิจ เพื่อให้สามารถออกแบบ Data Architecture ที่คัดแยกข้อมูลที่มีคุณภาพออกมาได้ตั้งแต่เริ่มต้น ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ต้องประมวลผล ลดเวลาในการทำงาน และช่วยเพิ่มความชัดเจนของข้อมูล

3. ต้องมีความยืดหยุ่น พร้อมรับกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เข้ามา (Flexible System)

ควรมี Workflow ที่สามารถรองรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ามาแทนที่เทคโนโลยีที่ทำหน้าที่เดียวกันในอนาคต และสามารถทำงานกับเครื่องมืออื่น ๆ ที่ยังอยู่ใน Workflow ได้อยู่ นอกจากนี้ Architecture ควรจะมีความยืดหยุ่นในการรับข้อมูล/ไฟล์ประเภทต่างๆ ที่หลากหลาย พร้อมสำหรับการประมวลผล หรือสามารถแปลงเป็นไฟล์ที่ระบบสามารถประมวลผลได้

4. รองรับระบบคลาวด์ (Cloud System) และบริหารข้อมูลได้แบบ Real-time

Data Architecture ในปัจจุบันได้เปลี่ยนเป็นระบบ Cloud-Based กันหมดแล้ว เพราะในหลาย ๆ องค์กรต้องการใช้ข้อมูลแบบประมวลทันที (Real-Time Data) ดังนั้น จึงควรออกแบบ Data Architecture ให้สามารถรองรับระบบคลาวด์ได้นั่นเอง และการวางระบบจัดการข้อมูลไว้บนคลาวด์ยังช่วยให้สามารถบริหารงานจากที่ใดก็ได้ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้ทันทีจากทุกที่

5. มีหน้า Interface ที่ผู้ใช้งานทั่วไปที่ไม่ใช่ Developers สามารถใช้งานได้ง่าย

ความยาก-ง่ายในการใช้งาน ก็เป็นสิ่งสำคัญ เพราะทุกวันนี้ในหลาย ๆ องค์กร ก็ไม่ใช่มีเพียงแค่ฝ่าย IT หรือฝ่ายข้อมูลเท่านั้นที่ใช้ข้อมูล ฝ่ายอื่นๆ เช่น ผู้บริหาร นักการตลาด หรือแม้กระทั่งลูกค้าเองก็ต้องการเข้าถึงข้อมูลด้วยเช่นเดียวกัน ผู้คนเหล่านี้ก็ควรที่จะใช้งานผ่านหน้าต่างควบคุม ได้ โดยที่ไม่จำเป็นต้องรอเจ้าหน้าที่ IT เพื่อปรับเปลี่ยน หรือ Customize หน้าแดชบอร์ด

ในอีกแง่มุมหนึ่ง หากคุณไม่อยากยุ่งยากในการทำ Data Architecture การจ้างบริษัทจัดการข้อมูล หรือผู้ให้บริการข้อมูลแทนได้ ซึ่งบริษัท Hocco ของเราพร้อมให้คำปรึกษาและร่วมออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ตรงกับเป้าหมาย และความต้องการทางธุรกิจของคุณ (Business Objectives and Requirements) ได้นั่นเอง

สรุป

Data Architecture คือ การวางรากฐานการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบที่สุดด้วยการนำเทคโนโลยีต่างๆมาปรับใช้กับธุรกิจให้เกิดประโยชน์สูงสุด หากมีการบริหารจัดการข้อมูลที่ดีก็จะส่งผลให้สามารถวางแผนและสร้างประโยชน์ให้กับองค์กรได้อย่างมหาศาล

สำหรับธุรกิจที่ต้องการทำ Data Architecture และกำลังมองหาผู้ช่วยในการทำ Data Architecture ให้ถูกต้องและแม่นยำ เพื่อให้ธุรกิจของคุณเติบโต พัฒนาองค์กรและระบบบริหารภายใน หรือเพื่อต่อยอดธุรกิจ บริษัท Hocco ของเราพร้อมช่วยสนับสนุนให้ธุรกิจของคุณสามารถดำเนินงานได้อย่างสะดวกสบายในทุกขั้นตอน ด้วยความเชี่ยวชาญด้าน IT consultant เราสามารถช่วยดูแลการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ตอบโจทย์ความต้องการของคุณ เพื่อให้คุณสามารถโฟกัสที่การเติบโตของธุรกิจได้อย่างไร้กังวล สามารถติดต่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ hello@hocco.co หรือ โทร. 064-616-6426, 084-733-2417

อ้างอิง

https://www.ibm.com/topics/data-architecture

https://www.dataversity.net/what-is-data-architecture/

https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/What-is-data-architecture-A-data-management-blueprint