Data Architecture คืออะไร? จัดระเบียบข้อมูลในองค์กรให้มีประสิทธิภาพ

ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เพิ่มมากขึ้นในปัจจุบัน ทำให้โลกธุรกิจเข้าสู่ Data-Driver อย่างเต็มตัว และอย่างที่เราทราบกันดีว่าก่อนที่จะนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ ข้อมูลจะต้องถูกรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Data Analytics) องค์กรจึงควรให้ความสำคัญกับการใช้ “Data Architecture” ที่ทำให้การจัดการข้อมูลเป็นระเบียบ และมีโครงสร้างที่เหมาะสมกับการนำไปใช้ประโยชน์

สำหรับคนที่กำลังสงสัยว่า Data Architecture คืออะไร? มีความสำคัญอย่างไรต่อองค์กร? และสามารถปรับใช้กับองค์กรได้อย่างไร? บทความนี้เราได้รวบรวมคำตอบมาให้แล้ว ไปศึกษาพร้อม ๆ กันเลย

Data Architecture คืออะไร

Data Architecture แปลว่าเป็นภาษาไทยว่า “สถาปัตยกรรมข้อมูล” โดย Data Architecture คือ การจัดการข้อมูลให้เป็นไปในทิศทางเดียวกัน เพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพและตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้อย่างดีเยี่ยม ด้วยการวางแผน วางโครงสร้าง ให้ข้อมูลมีความคล่องตัวเมื่อต้องการเรียกใช้งาน ทั้งนี้องค์กรควรกำหนดเป้าหมายในการใช้ข้อมูลให้ชัดเจน เพื่อเลือก Data Architecture มาใช้ได้อย่างเหมาะสม

Data Architecture มีความสำคัญอย่างไร

เป้าหมายสำคัญสำหรับการออกแบบ Data Architecture คือ การออกแบบโมเดล (Model) เพื่อจัดการกับข้อมูลทั้งหมดภายในองค์กร ต้องระบุที่มาของข้อมูล ประเภท และเครื่องมือที่ใช้ ซึ่งองค์ที่กรต้องจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่อย่าง สายการบิน โรงพยาบาล รวมไปถึงธุรกิจที่มีขนาดกลางไปจนถึงขนาดใหญ่ การนำ Data Architecture มาใช้งานคือคำตอบที่ดี

องค์ประกอบของ Data Architecture

จากที่เราได้ทำความเข้าใจว่า Data Architecture คืออะไรแล้ว ในหัวข้อนี้เราจะมาพูดถึงองค์ประกอบของ Data Architecture ที่มีอยู่ด้วยกัน 3 ช่วง ดังนี้

1. Data Mart

Data Mart คือ แหล่งเก็บข้อมูลเฉพาะหน่วยธุรกิจขององค์กร ประกอบด้วยข้อมูลที่เปรียบเสมือนซับเซ็ตเล็ก ๆ ที่เลือกไว้บางส่วนจากแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ โดยผ่านกระบวนการจัดเรียงและทำความสะอาดข้อมูล (Cleansing) ช่วยให้การทำงานภายในแผนกมีคุณภาพมากขึ้น

2. Data Warehouse

Data Warehouse คือ ระบบจัดการข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลกันภายในองค์กร ซึ่งมีเป้าหมายในการสร้างระบบธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence) และจัดเตรียมข้อมูล เพื่อนำไปวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก (Insights) และนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ในการตัดสินใจ

3. Data Lake

และอีกหนึ่งองค์ประกอบของ Big Data Architecture คือ Data Lake เป็นแหล่งที่รวมข้อมูลดิบ (Raw Data) เอาไว้ โดยไม่ต้องวางโครงสร้างหรือแบ่งตามรูปแบบ ทำให้เก็บข้อมูลได้หลากหลาย ใช้วิธีการประมวลผลแบบทันที (Real-time Processing) และ Machine Learning เพื่อช่วยในการวางกลยุทธ์ทางการตลาด และสร้างการตัดสินใจที่ดีขึ้น

ปัจจัยที่ต้องคำนึงในการออกแบบ Data Architecture

ขอบคุณรูปภาพจาก : Cimatri

ปัจจัยในการออกแบบ Data Architecture คือสิ่งพื้นฐานที่สำหรับการวางโครงสร้าง หากขาดการวางแผนอย่างรอบคอบ ก็อาจทำให้องค์กรไม่สามารถจัดการกับข้อมูลได้อย่างมืออาชีพ ข้อมูลสูญหาย รั่วไหลออกไปสู่ภายนอก ความปลอดภัยต่ำของข้อมูลต่ำลง และอาจเกิด Data Breach หรือเกิดการโจรกรรมข้อมูลได้

นี่จึงเป็นเหตุผลที่องค์กรควรวางแผนเพื่อออกแบบ Data Architecture ที่เหมาะสมกับข้อมูล โดยมีปัจจัยหลัก ๆ ดังนี้

1. สามารถใช้งานได้อย่างเหมาะสม

สิ่งแรกที่ควรคำนึงในการออกแบบ Data Architecture คือการใช้งาน เนื่องจากข้อมูลของแต่ละองค์กรมีความซับซ้อนต่างกัน จึงควรเลือกระบบการจัดการให้เหมาะสม เพื่อลดความซับซ้อนและนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง

2. ระบบที่มีความยืดหยุ่น (Flexible System) ใช้งานร่วมกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ได้

Data Architecture ควรมี workflow ที่ยืดหยุ่น สามารถรองรับการทำงานร่วมกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น พร้อมทำงานกับเครื่องมืออื่น ๆ ใน workflow ได้

3. ต้องรองรับระบบคลาวด์ (Cloud System) สามารถประมวลผลข้อมูลได้ทันที

ในปัจจุบัน Data Architecture ได้พัฒนาเป็นระบบ Cloud-based เนื่องจากหลายองค์กรต้องการใช้ข้อมูลแบบประมวลทันที (Real-time Data) จึงควรออกแบบ Data Architecture ให้รองรับระบบคลาวด์เพื่อทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

4. ระบบต้องคัดกรองข้อมูลที่มีคุณภาพได้ (Identify Valuable Data)

และปัจจัยสุดท้ายที่ควรคำนึงในการออกแบบ Data Architecture คือ การนิยามข้อมูลคุณภาพ (Valuable Data) ที่องค์กรต้องการจากเป้าหมายในการทำธุรกิจ โดยมีการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) เพื่อกรองข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ขาดหาย และผิดพลาด เพื่อช่วยลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผล และทำให้ข้อมูลมีคุณภาพ

ข้อดีของ Data Architecture

อย่างที่เราทราบกันว่าข้อดีของ Data Architecture คือ ช่วยให้การจัดการข้อมูลภายในองค์กรมีความสะดวกมากขึ้น และสามารถนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ได้จริง แต่นอกจากประโยชน์หลัก ๆ Data Architecture ยังมีข้อดีต่อองค์กรในด้านอื่น ๆ เช่น

1. ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล

ข้อมูลที่รวบรวมมาจากหลากหลาย ๆ แหล่ง หลายรูปแบบ อาจส่งผลให้ชุดข้อมูลไม่สอดคล้องกัน ไม่ถูกต้อง และทำให้เกิดการวิเคราะห์ข้อมูลที่ผิด หากมีการวางแผน Data Architecture ที่ดี จะช่วยสร้างมาตรฐานในการรวบรวม จัดเก็บ และลดความซ้ำซ้อนได้

2. ช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

Data Architecture ได้รับการออกแบบมาอย่างดี สามารถแก้ปัญหาบางอย่างของ Data Lake ที่มีการจัดการไม่ได้มาตรฐาน ขาดคุณภาพ หรือที่เรียกว่า “Data Swamp” เนื่องจาก Data Architecture สามารถกำหนดมาตรฐานในการกำกับดูแลข้อมูล และความปลอดภัยของข้อมูล ช่วยให้ข้อมูลสามารถประมวลผลได้ตามเป้าหมายที่ตั้งไว้ด้วยการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

3. การนำเข้าข้อมูลที่เป็นระบบ

Data Architecture ในปัจจุบันมุ่งเป้าไปที่การอำนวยความสะดวกในการรวบรวมข้อมูลข้ามโดเมน เพื่อให้เข้าถึงข้อมูลของแผนกต่าง ๆ ได้สะดวกมากขึ้น สร้างความเข้าในภายในองค์กร นำข้อมูลไปใช้ได้อย่างกว้างขวาง และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้เป็นระเบียบมากขึ้น

4. การจัดการวงจรชีวิตของข้อมูล (Data Lifecycle Management)

โดยทั่วไปข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ในระยะเวลาหนึ่งจะมีการเข้าถึงน้อยลง แต่การออกแบบ Data Architecture ที่ดีจะทำให้ข้อมูลสามารถย้ายไปยังพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ถูกกว่าและช้ากว่าได้ เพื่อให้ข้อมูลยังคงพร้อมใช้งานสำหรับการรายงานผลและการตรวจสอบ โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในราคาที่สูงเท่าเดิม

สรุป

สรุปได้ว่า Data Architecture คือ รากฐานสำคัญในการบริหารจัดการข้อมูล หากมีข้อมูลแต่ไม่สามารถวางแผนการใช้งาน ไม่วางโครงสร้างให้ชัดเจน ก็อาจทำให้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ องค์กรจึงควรศึกษาถึงรายละเอียดในการจัดการข้อมูล เพื่อออกแบบ Data Architecture ที่ตอบโจทย์กับเป้าหมายในการทำธุรกิจ ลดความซ้ำซ้อน และช่วยให้องค์กรมีระบบการทำงานที่ง่ายยิ่งขึ้น หากคุณมีคำถามเกี่ยวกับ Data Architecture อยากทราบว่าคลังข้อมูลประเภทใดเหมาะกับธุรกิจของคุณ ที่ Data Wow เรามีผู้เชี่ยวชาญด้าน Data และทีมงานยอดนักใช้อุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องกับ Data มากมาย ด้วยประสบการณ์จากหลายภาคธุรกิจ ที่จะช่วยให้องค์กรของคุณสามารถออกแบบ Data Architecture ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ปลดล็อกความสำเร็จสู่การเป็นผู้นำทางธุรกิจ ด้วยเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ชาญฉลาดกับเราได้วันนี้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560