Data Lake กับ Data Warehouse ต่างกันยังไง?

​Data Lake กับ Data Warehouse ต่างกันยังไง? ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ คำว่า Data Lake และ Data Warehouse กลายเป็นที่พูดถึงอยู่บ่อยครั้ง แต่น้อยคนนักที่จะเข้าใจความแตกต่างระหว่างสองแนวคิดนี้อย่างแท้จริง บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่า Data Lake และ Data Warehouse คืออะไร และคุณควรใช้แนวทางไหนในการจัดการข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของคุณ

Data Lake กับ Data Warehouse ต่างกันยังไง?

Data Lake คืออะไร?

​Data Lake เป็นที่เก็บข้อมูลในรูปแบบที่ยังไม่ได้ประมวลผล โดยสามารถเก็บข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบทั้งข้อมูลโครงสร้าง (structured data) เช่น ตารางข้อมูล, ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (semi-structured data) เช่น JSON หรือ XML ไปจนถึงข้อมูลไม่มีโครงสร้าง (unstructured data) เช่น ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียและข้อความ

Data Warehouse คืออะไร?

​Data Warehouse เป็นที่เก็บข้อมูลที่ถูกประมวลผลและจัดระเบียบแล้ว ทำให้สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็ว ข้อมูลใน Data Warehouse มักจะถูกจัดระเบียบในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการทำ Business Intelligence (BI) และการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ

ความแตกต่างระหว่าง Data Lake และ Data Warehouse

• รูปแบบการจัดเก็บข้อมูล: Data Lake สามารถเก็บข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ ในขณะที่ Data Warehouse จะมีการจัดระเบียบข้อมูลในรูปแบบที่กำหนดไว้
• การประมวลผลข้อมูล: ข้อมูลใน Data Lake ยังไม่ได้ถูกประมวลผล ขณะที่ใน Data Warehouse ข้อมูลจะถูกเตรียมให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
• การเข้าถึงข้อมูล: Data Lake อาจมีการเข้าถึงข้อมูลที่ซับซ้อนแต่ Data Warehouse ออกแบบมาให้เข้าถึงข้อมูลได้ง่ายและรวดเร็ว
• กลุ่มผู้ใช้: Data Lake มักถูกใช้งานโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา ส่วน Data Warehouse จะถูกใช้งานโดยนักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้บริหาร

ทำไมต้องเลือกใช้งาน Data Lake หรือ Data Warehouse?

​การเลือกใช้ Data Lake หรือ Data Warehouse ขึ้นอยู่กับความต้องการและวัตถุประสงค์ในการจัดการข้อมูลขององค์กร หากคุณต้องการเก็บข้อมูลแบบไม่จำกัดและหลากหลาย Data Lake อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า แต่หากคุณต้องการจัดระเบียบข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ Data Warehouse จะเหมาะสมกว่า

การนำ Data Lake และ Data Warehouse ไปใช้ในองค์กร

​หลายองค์กรเลือกที่จะใช้ Data Lake และ Data Warehouse ร่วมกัน โดยการเก็บข้อมูลดิบไว้ใน Data Lake และคัดเลือกข้อมูลที่เหมาะสมมายัง Data Warehouse เพื่อใช้สำหรับการวิเคราะห์และรายงานข้อมูล การใช้ทั้งสองแบบนี้ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่

ข้อดีและข้อเสียของ Data Lake และ Data Warehouse

• ข้อดีของ Data Lake:
  • สามารถเก็บข้อมูลได้หลากหลายประเภท
  • ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลต่ำ
  • เหมาะสำหรับการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ข้อเสียของ Data Lake:
  • การเข้าถึงข้อมูลอาจซับซ้อน
  • ข้อมูลที่ไม่ได้รับการประมวลผลทำให้ยากต่อการวิเคราะห์
• ข้อดีของ Data Warehouse:
  • การเข้าถึงข้อมูลได้ง่ายและรวดเร็ว
  • เหมาะสำหรับการทำ Business Intelligence และการวิเคราะห์ข้อมูล
• ข้อเสียของ Data Warehouse:
  • ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลสูง
  • การจัดระเบียบข้อมูลอาจเสียเวลา

สรุป

​การเข้าใจความแตกต่างระหว่าง Data Lake และ Data Warehouse เป็นสิ่งสำคัญสำหรับคนทำงานในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ การเลือกใช้ Data Lake หรือ Data Warehouse ขึ้นอยู่กับความต้องการและวัตถุประสงค์ แต่การใช้ทั้งสองรูปแบบร่วมกันอาจเป็นคำตอบที่ดีที่สุดสำหรับองค์กร

​ถ้าคุณต้องการเพิ่มพูนความรู้ด้านการจัดการข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองนำแนวทางเหล่านี้ไปใช้ในองค์กรของคุณ และหากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Lake และ Data Warehouse ลงทะเบียนเรียนคอร์สที่เหมาะสมกับคุณได้ที่นี่ ดูเพิ่มเติม สอบถามเพิ่มเติม