Data Warehouse vs Data Lake ความแตกต่างและการเลือกใช้ที่เหมาะสม

Data Warehouse คือ คลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมข้อมูลจากทุกแหล่ง เพื่อเก็บข้อมูลไว้ในส่วนกลางเช่น ฐานข้อมูลการขาย, การตลาด, และการเงิน มาจัดเก็บไว้ในรูปแบบที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ

Data lake คือพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถจัดเก็บข้อมูลดิบ (raw data) ในหลากหลายรูปแบบ ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data), ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-Structured Data) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)

Data warehouse ไม่ใช่แค่การรวมข้อมูล แต่เป็นการจัดระเบียบข้อมูลใหม่ให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ โดยมีหลักการทำงานดังนี้ :

1. การรวบรวม : ดึงข้อมูลจากหลายๆ แหล่งที่มีความเกี่ยวข้องมาไว้ในที่เดียว

2. การทำความสะอาด : ทำความสะอาดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์, ไม่ถูกต้อง, หรือซ้ำซ้อนให้พร้อมใช้งาน

3. การจัดหมวดหมู่ : คลังข้อมูลจะจัดเก็บข้อมูลแบบเป็นหัวข้อหรือตามประเภท เช่น ข้อมูลลูกค้า หรือ ข้อมูลสินค้า

4. การเก็บประวัติ : จัดเก็บข้อมูลตามช่วงเวลา ทำให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มในอดีตได้

ประโยชน์ของ Data Warehouse หลักๆมีดังนี้ :

1. วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก : ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลในภาพรวมได้อย่างแม่นยำ เพื่อหาแนวโน้ม, รูปแบบพฤติกรรมลูกค้า, และโอกาสทางธุรกิจ

2. ความสอดคล้องของข้อมูล : ข้อมูลที่อยู่ในคลังข้อมูลมีความเชื่อมโยงกัน ทำให้ทุกคนในองค์กรใช้ข้อมูลชุดเดียวกันในการทำงาน

3. สนับสนุนการตัดสินใจ : จากการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นสามารถช่วยให้องค์กรตัดสินใจทิศทางและวางกลยุทธ์ในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

4. ความปลอดภัยของข้อมูล : โดยส่วนใหญ่ระบบ Data Warehouse จะมีการจัดเก็บข้อมูลที่มีความปลอดภัยสูง และสามารถจำกัดสิทธ์การเข้าถึงข้อมูลได้

โดยสรุปแล้ว Data lake และ Data warehouse ไม่ได้เป็นตัวเลือกที่ต้องเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่สามารถทำงานร่วมกันได้ โดย Data lake จะทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลดิบขนาดใหญ่ และข้อมูลบางส่วนที่ถูกนำไปใช้ในรายงานทางธุรกิจจะถูกคัดกรองและนำไปจัดเก็บใน Data warehouse เพื่อการวิเคราะห์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น