Lakehouse: จุดบรรจบของ Data Lake ที่เก็บได้ทุกอย่าง กับ Warehouse ที่ตอบได้เร็ว
องค์กรจำนวนมากจ่ายสองเด้ง เก็บข้อมูลดิบใน Data Lake แล้วคัดลอกไปตอบคำถามใน Warehouse พร้อมปัญหาข้อมูลสองที่ไม่ตรงกัน Lakehouse คือสถาปัตยกรรมที่พยายามให้ที่เก็บเดียวทำได้ทั้งสองหน้าที่
โลกข้อมูลมีของเก็บสองแบบมานาน Data Lake คือทะเลสาบที่เก็บข้อมูลดิบได้ทุกชนิดในราคาถูก ทั้งตาราง ไฟล์ รูปภาพ และบันทึกจากระบบ แต่ตอบคำถามเชิงวิเคราะห์ได้ช้าและไม่มีระเบียบ ส่วน Data Warehouse คือคลังที่จัดข้อมูลอย่างเป็นระเบียบ ตอบคำถามเร็ว แต่แพงกว่าและรับได้เฉพาะข้อมูลที่จัดรูปแล้ว องค์กรจำนวนมากจึงต้องมีทั้งคู่ และคัดลอกข้อมูลจากทะเลสาบเข้าคลังทุกวัน ซึ่งมาพร้อมต้นทุนซ้ำซ้อนและปัญหาคลาสสิก คือข้อมูลสองที่เริ่มไม่ตรงกัน Lakehouse คือแนวคิดที่เกิดมาเพื่อยุบสองโลกนี้ให้เหลือที่เดียว
Data Warehouse
คลังข้อมูลรวมที่สะอาด
BI / Dashboard
รายงานที่ตัดสินใจได้
เก็บแบบทะเลสาบ ใช้งานแบบคลัง
หัวใจของ Lakehouse คือการเพิ่มชั้นจัดระเบียบลงบนที่เก็บราคาถูกแบบทะเลสาบ ให้ข้อมูลมีโครงสร้าง มีธุรกรรมที่เชื่อถือได้ และมีการควบคุมเวอร์ชัน จนเครื่องมือวิเคราะห์คุยกับมันได้เหมือนคุยกับคลังข้อมูล ผลคือข้อมูลดิบและข้อมูลพร้อมใช้อยู่บ้านเดียวกัน ลดการคัดลอกไปมา และงานยุคใหม่อย่างการเทรนโมเดล AI ที่ต้องการทั้งข้อมูลดิบปริมาณมากและตารางที่สะอาด ก็ทำได้จากแหล่งเดียว ข้อควรระวังคือ Lakehouse ไม่ใช่คำตอบอัตโนมัติสำหรับทุกองค์กร ธุรกิจที่ข้อมูลส่วนใหญ่เป็นตารางและมี Warehouse ที่ทำงานดีอยู่แล้ว การย้ายอาจได้ไม่คุ้มเสีย มันคุ้มที่สุดกับองค์กรที่เจ็บจากการดูแลสองระบบจริง ๆ
- ที่เก็บเดียวสำหรับข้อมูลดิบและข้อมูลพร้อมวิเคราะห์ ลดการคัดลอก
- รองรับทั้งรายงานธุรกิจและงาน AI จากแหล่งเดียวกัน
- ย้ายเมื่อเจ็บจากการดูแลสองระบบจริง ไม่ใช่เพราะเป็นคำฮิต
สำหรับผู้บริหาร Lakehouse คือคำที่จะได้ยินบ่อยขึ้นเรื่อย ๆ ในข้อเสนอของผู้ขายระบบข้อมูล คำถามที่ควรถามไม่ใช่ของใหม่กว่าไหม แต่คือวันนี้เราจ่ายค่าดูแลกี่ระบบ ข้อมูลไม่ตรงกันบ่อยแค่ไหน และแผนของเรามีงาน AI ที่ต้องใช้ข้อมูลดิบมากน้อยเพียงใด คำตอบของสามข้อนี้จะบอกเองว่า Lakehouse เป็นการลงทุนที่แก้ปัญหาจริง หรือเป็นแค่การย้ายบ้านที่เหนื่อยฟรี
บริการที่เกี่ยวข้อง
รับทำ Data Platform และ BI
รวมข้อมูลจากทุกระบบไว้ชั้นเดียว กำหนดนิยามตัวชี้วัดให้ตรงกันก่อนทำรายงาน
WhaleScope
ดูโครงสร้างตลาดของทุกหมวดธุรกิจไทย บน WhaleScope
รายชื่อบริษัท ผู้เล่นรายใหญ่ และอัตราคงอยู่ของแต่ละหมวด — จากข้อมูลจดทะเบียน 2 ล้านนิติบุคคล
อ่านต่อ
Data Warehouse คืออะไร ต่างจากฐานข้อมูลทั่วไปยังไง
คู่มือเข้าใจง่ายสำหรับเจ้าของ SME ที่อยากเอาข้อมูลจากหลายระบบมารวมกัน เพื่อดูภาพรวมธุรกิจได้จริง
OLAP กับ OLTP: ระบบวิเคราะห์กับระบบธุรกรรม ต่างกันอย่างไร
ระบบที่บันทึกการขายรายวัน กับระบบที่วิเคราะห์ยอดขายย้อนหลัง ต้องการการออกแบบคนละแบบ การใช้ระบบเดียวทำทั้งสองอย่าง มักทำให้ทั้งช้าและรายงานกวนงานหลัก
Medallion Architecture: จัดชั้นข้อมูลจากดิบ สู่สะอาด สู่พร้อมใช้
ถ้าแก้ข้อมูลดิบให้สะอาดทับลงไปเลย วันที่พบว่าสูตรแปลงผิด ก็ย้อนกลับไม่ได้แล้ว Medallion Architecture เก็บข้อมูลเป็นสามชั้น ดิบ สะอาด และพร้อมใช้ ให้ตรวจย้อนและแก้ใหม่ได้เสมอ
บริการระบบวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics: ประเมินว่าธุรกิจอยู่ขั้นไหน ก่อนจ่ายเงินซื้อขั้นที่ยังไปไม่ถึง
บริการระบบวิเคราะห์ข้อมูลมีตั้งแต่ทำรายงานอัตโนมัติหลักหมื่นไปจนถึงวางแพลตฟอร์มหลักล้าน และความล้มเหลวส่วนใหญ่เกิดจากการซื้อขั้นที่ไม่ตรงกับความพร้อมของธุรกิจ บทความนี้ให้บันไดสี่ขั้นไว้ประเมินตัวเอง สัญญาณว่าถึงเวลาขยับขั้น และวิธีเลือกจ้างให้ตรงขั้นที่อยู่จริง