- การประมวลผลบนคลาวด์คืออะไร›
- ฮับแนวคิดการประมวลผลบนคลาวด์›
- การโยกย้าย
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลคืออะไร
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลคืออะไร
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลคือกระบวนการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลเพื่อเพิ่มประโยชน์สูงสุดตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ องค์กรสมัยใหม่เก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายพันแห่งสำหรับ AI การวิเคราะห์ และการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลเกี่ยวข้องกับการเรียงลำดับและทำความสะอาดข้อมูลเพื่อลบข้อจำกัด ความไม่สอดคล้องและข้อผิดพลาดอื่น ๆ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความเกี่ยวข้อง มีความหมาย และครอบคลุมสำหรับการวิเคราะห์ที่มีคุณภาพสูง
ประโยชน์ของการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลคืออะไร
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความแม่นยำในการวิเคราะห์ ประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร และการลดต้นทุน
การใช้งานทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ
การทำงานกับข้อมูลต้องใช้ทรัพยากรพื้นที่เก็บข้อมูล ประมวลผล และหน่วยความจำ เมื่อใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล ข้อมูลพื้นฐานจะต้องการพื้นที่จัดเก็บน้อยลงและทรัพยากรสำหรับการประมวลผลข้อมูลน้อยลง ต้นทุนลดลงอย่างมีประสิทธิผลเพื่อประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น
ความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูง
การวิเคราะห์ขั้นสูง ซึ่งรวมถึง แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ต้องการข้อมูลเชิงลึกที่เหนือกว่าข้อมูลทางธุรกิจ (BI) แบบดั้งเดิม ข้อมูลคุณภาพสูง เข้าถึงได้สูง และมีการจัดระเบียบที่ดีซึ่งผลิตขึ้นเมื่อปรับปรุงข้อมูลทำให้สามารถนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงมาใช้ได้
เพิ่มการใช้ข้อมูลสูงสุด
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลช่วยเพิ่มการใช้ประโยชน์สูงสุดโดยการปรับปรุงการเข้าถึงข้อมูล ความสามารถในการใช้งาน และประสิทธิภาพภายในข้อมูล การลบความซ้ำซ้อน ความไม่สอดคล้อง และข้อผิดพลาดจะช่วยปรับปรุงการใช้ข้อมูล และขยายกรณีการใช้งานข้อมูลภายในและภายนอก
รองรับความสามารถในการปรับขนาดที่คุ้มค่า
ความสามารถในการปรับขนาดข้อมูลที่คุ้มค่าเกี่ยวข้องกับการเพิ่มปริมาณข้อมูลโดยไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อทรัพยากรที่จำเป็นในการรองรับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่นั้น การนำการปรับปรุงประสิทธิภาพข้อมูลมาใช้ไม่เพียงแต่ช่วยลดต้นทุนการจัดเก็บและประมวลผล แต่ยังช่วยลดทรัพยากรการจัดเก็บและประมวลผลลงได้เมื่อปริมาณ Big Data เพิ่มมากขึ้นอีกด้วย เทคโนโลยีบนคลาวด์ เช่น การประมวลผลแบบออนดีมานด์ และอินสแตนซ์ขนาดที่เหมาะสมสามารถลดต้นทุนในการประมวลผล Big Data ได้อีกต่อไป
เทคนิคสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลมีอะไรบ้าง
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลหมายถึงกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกันมากมาย โดยแต่ละกลยุทธ์สามารถนำมารวมกันเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่จัดเก็บ
การเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่จัดเก็บเป็นเทคนิคที่สำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลเนื่องจากสามารถส่งผลกระทบต่อสมรรถนะ ต้นทุน และประสิทธิภาพได้อย่างมีนัยสำคัญ เทคนิคที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่เก็บข้อมูล ได้แก่ การจัดทำดัชนี การจัดเก็บในรูปแบบบล็อก และพื้นที่จัดเก็บแบบลำดับขั้น
การจัดทำดัชนี
การจัดทำดัชนีใช้ข้อมูลเมตาเพื่อให้สามารถดึงข้อมูลได้เร็วขึ้น จึงช่วยลดเวลาในการค้นหาข้อมูล
การจัดเก็บในรูปแบบบล็อก
การจัดเก็บในรูปแบบบล็อกจะแบ่งข้อมูลดิบออกเป็นบล็อกที่มีขนาดเท่ากัน ซึ่งสามารถจัดเก็บข้ามสื่อต่าง ๆ เพื่อประสิทธิภาพในการเรียกค้นข้อมูลสูงสุด
พื้นที่จัดเก็บแบบลำดับขั้น
พื้นที่จัดเก็บแบบลำดับขั้นจะกระจายข้อมูลไปยังพื้นที่จัดเก็บข้อมูลหลายประเภทตามกฎและกระบวนการเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพของข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่เข้าถึงได้บ่อยอาจถูกเก็บไว้ในไดรฟ์โซลิดสเตต (SSD) ประสิทธิภาพสูงในขณะที่ข้อมูลที่ใช้น้อยกว่าสามารถจัดเก็บไว้ในที่เก็บข้อมูลที่ช้ากว่าและมีราคาแพงน้อยกว่า เช่น ฮาร์ดไดรฟ์ (HDD)
การเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพ
การเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบความสอดคล้องกันของข้อมูล การระบุข้อผิดพลาด และตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลเป็นปัจจุบัน มีเครื่องมือคุณภาพข้อมูลที่ซับซ้อนมากมายที่พร้อมให้ความช่วยเหลือในกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพ เทคนิคในการเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพของข้อมูล ได้แก่ การกำหนดมาตรฐาน การลบข้อมูลซ้ำซ้อน และการตรวจสอบความถูกต้อง
การเพิ่มคุณภาพข้อมูลให้สูงสุดเกี่ยวข้องกับ:
- การรวมข้อมูลจากแหล่งและรูปแบบต่าง ๆ ไว้ในรูปแบบมาตรฐานโดยใช้การแปลงข้อมูล
- การตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีรายการที่ซ้ำกันในชุดข้อมูล
- การตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลสมบูรณ์และอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง ไม่ว่าจะโดยการลบข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือกรอกข้อมูลเพื่อให้ได้ความสมบูรณ์
ตัวอย่างเช่น หมายเลขโทรศัพท์ควรประกอบด้วยตัวเลข 10 หลัก และไม่มีอักขระอื่นใด
การเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล
เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล ได้แก่ การประมวลผลแบบขนาน อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ และกลยุทธ์การแคช
การประมวลผลแบบขนานจะกระจายงานการประมวลผลข้อมูลไปยัง CPU หลายตัว ทำให้เวลาในการประมวลผลลดลงอย่างมาก แทนที่จะใช้อัลกอริทึมเอนกประสงค์ อัลกอริทึมที่ปรับแต่งให้เหมาะกับงานข้อมูลเฉพาะสามารถนำมาใช้เพื่อลดภาระ CPU และเร่งการประมวลผลข้อมูลได้
เทคนิคการแคชจะเก็บข้อมูลที่ใช้บ่อยในหน่วยความจำที่มีอยู่เร็วที่สุดเพื่อลดเวลาในการดึงข้อมูล
การเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น
การเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นใช้ประโยชน์จากเทคนิคฐานข้อมูลหลายอย่างเพื่อปรับปรุงความเร็ว ประสิทธิภาพ และการใช้ทรัพยากรในระหว่างการดึงข้อมูล เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นมีดังต่อไปนี้ ขึ้นอยู่กับประเภทของฐานข้อมูล:
- การจัดทำดัชนีใช้ข้อมูลเมตาเพื่อช่วยให้การดึงข้อมูลทำได้เร็วขึ้น
- การกรองแบบเลือกจะดึงเฉพาะแถวที่จำเป็นจากฐานข้อมูล
- การฉายคอลัมน์จะดึงเฉพาะคอลัมน์ที่จำเป็นจากฐานข้อมูล
- การแคชการสืบค้นเก็บการสืบค้นที่ใช้บ่อยในหน่วยความจำที่รวดเร็ว
- การสืบค้นแบบขนานจะกระจายงานการสอบถามไปยัง CPU หลายตัว
- การแบ่งพาร์ติชันจะแบ่งตารางฐานข้อมูลขนาดใหญ่เป็นตารางเฉพาะการสืบค้นที่เล็กกว่า
การเพิ่มประสิทธิภาพการกำกับดูแล
การเพิ่มประสิทธิภาพการกำกับดูแลข้อมูลช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลเป็นไปตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและกฎระเบียบทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพ การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลประเภทนี้เริ่มต้นด้วยการกำหนดนโยบาย กระบวนการ และกรอบการทำงานที่ปรับขนาดได้และปลอดภัยเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนด
การเพิ่มประสิทธิภาพการกำกับดูแลข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับเครื่องมือและเทคนิคต่อไปนี้:
- เครื่องมือปฏิบัติตามกฎระเบียบอัตโนมัติเพื่อบังคับใช้การปฏิบัติตามกฎระเบียบ
- การจัดการวงจรชีวิตข้อมูลแบบอัตโนมัติเพื่อสร้าง การเก็บรักษา การเก็บถาวร และการลบข้อมูลโดยอัตโนมัติ
- เฟรมเวิร์กคุณภาพข้อมูลเพื่อดำเนินการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอัตโนมัติ
- การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC) เพื่อจำกัดการเข้าถึงผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาต
- แพลตฟอร์มการกำกับดูแลแบบรวมศูนย์สำหรับนโยบายและกระบวนการจัดการข้อมูล
- โปรแกรมการฝึกอบรมและการรับรู้เพื่อให้ความรู้แก่ผู้มีส่วนได้เสียเกี่ยวกับนโยบายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
องค์กรต่าง ๆ สามารถนำการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลไปปฏิบัติได้อย่างไร
กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลต้องมีการวางแผนเชิงกลยุทธ์ การปฏิบัติตามนโยบายภายใน และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
ก่อนที่จะใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล องค์กรต่าง ๆ ควรประเมินข้อมูล กระบวนการ และเทคโนโลยีปัจจุบันของตน จากจุดนี้ คุณจะกำหนดเป้าหมายใหม่และตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) เพื่อระบุเทคนิคการปรับปรุงข้อมูลที่เหมาะสม และวิธีพิสูจน์ผลลัพธ์ที่วัดได้
สร้างการกำกับดูแลข้อมูล
การพัฒนาเฟรมเวิร์กการกำกับดูแลข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูลครอบคลุมถึงกระบวนการและนโยบายที่รับประกันว่าข้อมูลจะอยู่ในสภาพที่เหมาะสมเพื่อสนับสนุนการริเริ่มและการดำเนินงานทางธุรกิจ การกำกับดูแลข้อมูลจะกำหนดบทบาท ความรับผิดชอบ และมาตรฐานสำหรับการใช้ข้อมูล
กาเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลด้วยเฟรมเวิร์กการกำกับดูแลข้อมูลจะช่วยให้องค์กรได้รับประโยชน์จากการใช้งานที่เพิ่มขึ้น ความสามารถในการปรับขนาด การบรรเทาความเสี่ยง การจัดแนวผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด
นำแนวทางข้อมูลในฐานะผลิตภัณฑ์มาใช้
แนวทางข้อมูลในฐานะผลิตภัณฑ์ (DaaP) จะจัดการข้อมูลภายในด้วยเทคนิคการจัดการแบบเดียวกับผลิตภัณฑ์ทางธุรกิจ DaaP ประกอบด้วยเจ้าของผลิตภัณฑ์ที่ชัดเจน ความรับผิดชอบที่ชัดเจน ผู้จำหน่ายข้อมูลที่ได้รับอนุมัติ มาตรฐานที่กำหนด รูปแบบการออกแบบที่กำหนดไว้ เอกสารที่ครอบคลุม ชุดข้อมูลและบันทึกดิจิทัลที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน และโครงสร้างการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งตลอดวงจรชีวิตข้อมูล
แนวทางการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบนี้ให้การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลผ่าน DaaP ที่มีคุณภาพสูงและเข้าถึงได้ง่ายสำหรับผู้ใช้ทั้งภายในและภายนอก
ตั้งค่าการจัดทำแคตตาล็อกข้อมูล
แคตตาล็อกข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่องค์กรรวบรวมและประมวลผลจัดเก็บไว้ในที่เดียว: คือในแคตตาล็อกข้อมูล การตั้งค่าแคตตาล็อกข้อมูลสามารถช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลโดยทำให้ข้อมูลเข้าถึงและค้นพบได้ง่ายขึ้น
การตั้งค่าการจัดทำแคตตาล็อกข้อมูลจะช่วยลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกัน เพิ่มความสามารถในการปรับขนาด และเปิดใช้งานระบบอัตโนมัติ เมื่อมีการบังคับใช้มาตรฐานข้อมูล แคตตาล็อกข้อมูลจะปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลด้วย
ผสานรวมข้อมูลของคุณ
หนึ่งในหลักการที่สำคัญของการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลคือความสามารถในการเข้าถึง วิธีที่เร็วที่สุด ง่ายที่สุด และคุ้มต้นทุนที่สุดในการทำให้ข้อมูลใด ๆ สามารถเข้าถึงได้ คือ การย้ายข้อมูลไปยังตำแหน่งที่ตั้งแบบรวมศูนย์บนคลาวด์ การย้ายไปยัง Data Lakehouse บนคลาวด์จะรวมความยืดหยุ่นของ Data Lake เข้ากับความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลของคลังข้อมูล
ประโยชน์ของ Data Lakehouse ได้แก่ การเข้าถึงข้อมูลแบบรวม ความสามารถในการปรับขนาด ความร่วมมือที่ดียิ่งขึ้น การทำงานร่วมกันได้ และการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ
ตั้งค่าระบบอัตโนมัติ
เพื่อช่วยเหลือในการใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล แทบทุกขั้นตอนของกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถทำอัตโนมัติได้ด้วยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลที่เหมาะสม การเลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณและเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่คุณต้องการ
มีเครื่องมืออัตโนมัติสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลผ่านการผสารวมและ ETL คุณภาพและการล้างข้อมูล การกำกับดูแลและการจัดทำแคตตาล็อก การจัดเก็บและการบีบอัด การประมวลผลข้อมูล การทำงานอัตโนมัติและการควบคุมระบบของเวิร์กโฟลว์ และการเพิ่มประสิทธิภาพฐานข้อมูลและการค้นหา
ให้ความมั่นใจในความสามารถในการปรับขนาด
การใช้ทรัพยากรที่ปรับขนาดได้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าองค์กรจะได้รับประโยชน์จากประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรจากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล พื้นที่เก็บข้อมูล การประมวลผล และการวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์สามารถช่วยบังคับใช้ความสามารถในการปรับขนาดในการปรับปรุงประสิทธิภาพข้อมูล โดยมีอินสแตนซ์ที่มีขนาดเหมาะสมและการประมวลผลตามต้องการ
AWS จะสนับสนุนความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลของคุณได้อย่างไร
การวิเคราะห์บน AWS นำเสนอชุดความสามารถที่ครอบคลุมสำหรับทุกความต้องการในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล AWS มอบประสิทธิภาพราคาและความสามารถในการปรับขนาดที่ไม่มีใครเทียบได้ด้วยการกำกับดูแลในตัว ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ SQL ไปจนถึงการสตรีม การค้นหา และระบบธุรกิจอัจฉริยะ เลือกบริการที่สร้างขึ้นซึ่งปรับให้เหมาะกับเวิร์กโหลดบางประเภท หรือปรับปรุง จัดการ และเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ข้อมูลและ AI ของคุณด้วย Amazon SageMaker
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้:
- Amazon Athena, Amazon EMR และ AWS Glue เพื่อวิเคราะห์ เตรียม และผสานรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และ AI
- Amazon Data Firehose และ Amazon Kinesis เพื่อสร้าง ปรับขนาด และดำเนินการกับไปป์ไลน์การสตรีมแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องรับภาระในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานพื้นที่เก็บข้อมูล
- Amazon DataZone และ Amazon SageMaker Catalogue เพื่อให้ลูกค้าจัดทำแค็ตตาล็อก ค้นพบ แชร์ และควบคุมข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน AWS ภายในองค์กร และแหล่งข้อมูลจากบุคคลที่สาม
- Amazon Redshift และ Amazon S3 data lake เพื่อเข้าถึง วิเคราะห์ และเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลของคุณในคลังข้อมูลและ Data Lake
เริ่มต้นใช้งานการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลบน AWS ด้วยการสร้างบัญชีฟรีวันนี้