- การประมวลผลบนคลาวด์คืออะไร›
- ฮับแนวคิดการประมวลผลบนคลาวด์›
- การวิเคราะห์
การผสานรวมข้อมูลคืออะไร
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
การเรียนรู้ของเครื่อง เกี่ยวข้องกับการฝึก อบรมซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วยข้อมูลที่ถูกต้องจำนวนมาก การผสานรวมข้อมูลจะรวมข้อมูลไว้ในตำแหน่งศูนย์กลาง และจัดเตรียมในรูปแบบที่รองรับแมชชีนเลิร์นนิงได้ ตัวอย่างเช่น Mortar Data ให้ บริษัท ด้วยเทคโนโลยีข้อมูลที่ทันสมัย เพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยการรวมข้อมูลบน Amazon RedShift
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแนวทางในการคาดการณ์แนวโน้มเฉพาะโดยใช้ข้อมูลย้อนหลังล่าสุด ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดการบำรุงรักษาอุปกรณ์ก่อนที่จะเกิดการเสีย โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานในอดีตเพื่อระบุแนวโน้มที่ผิดปกติและดำเนินการบรรเทาผลกระทบ
การย้ายไปยังระบบคลาวด์
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
อีทีแอล
ETL ย ่อมาจากสารสกัดแปลงและการโหลด ขั้นแรก เครื่องมือ ETL จะดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ จากนั้น จะเปลี่ยนข้อมูลตามกฎ รูปแบบ และข้อตกลงทางธุรกิจเฉพาะ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ ETL สามารถแปลงมูลค่าธุรกรรมทั้งหมดเป็นดอลลาร์สหรัฐ แม้ว่ายอดขายจะเป็นสกุลเงินอื่นก็ตาม ขั้นสุดท้าย จะโหลดข้อมูลที่แปลงแล้วไปยังระบบเป้าหมาย เช่น คลังข้อมูล
ELT
ELT ย่อมาจาก การแยก โหลด และการแปลง 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 มีโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดที่คุณต้องการสำหรับโซลูชันการรวมข้อมูลที่ซับซ้อน เราให้บริการวิเคราะห์ที่มีให้เลือกมากมาย เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการผสานรวมข้อมูลแบบกำหนดเองของคุณในราคาที่ดีที่สุด ความสามารถในการเพิ่มทรัพยากรที่ดีที่สุด และต้นทุนที่ต่ำที่สุด
สำหรับโซลูชันที่ใช้งานได้ทันที AWS Glu e เป็นเครื่องมือรวมข้อมูลที่ช่วยให้ บริษัท ต่างๆสามารถดึงข้อมูล ทำความสะอาด 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
เริ่มต้นด้วยการรวมข้อมูลบน AWS โดยการ ลงทะเบียนสำหรับบัญชี AWS วันนี้