Data Architecture คืออะไร?
ทำไมถึงควรรู้ สำคัญกับองค์กรยังไง
เมื่อกระโจนเข้าสู่โลกของ Data & Information แล้ว ก็จะมีศัพท์ใหม่ๆ ให้เราได้เรียนรู้กันเรื่อยๆ ซึ่ง “Data Architecture” หรือ “สถาปัตยกรรมข้อมูล” ก็เป็นหนึ่งในเรื่องที่หากศึกษาเกี่ยวกับ Data แล้วก็จะพลาดไม่ได้
ยิ่งสำหรับองค์กร หรือคนที่ต้องทำงานเกี่ยวกับข้อมูล เรื่องนี้ถือเป็นอีกเรื่องจำเป็นที่จะช่วยให้เราจัดการกับข้อมูลได้อย่างเป็นระบบตั้งแต่ฐานราก
ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เพิ่มมากขึ้นในปัจจุบัน ทำให้โลกธุรกิจเข้าสู่ Data-Driver อย่างเต็มตัว และอย่างที่เราทราบกันดีว่าก่อนที่จะนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ ข้อมูลจะต้องถูกรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Data Analytics) องค์กรจึงควรให้ความสำคัญกับการใช้ “Data Architecture” ที่ทำให้การจัดการข้อมูลเป็นระเบียบ และมีโครงสร้างที่เหมาะสมกับการนำไปใช้ประโยชน์
สำหรับคนที่กำลังสงสัยว่า Data Architecture คืออะไร? มีความสำคัญอย่างไรต่อองค์กร? และสามารถปรับใช้กับองค์กรได้อย่างไร? บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดของ “Data Architecture” หรือ “สถาปัตยกรรมข้อมูล” มากขึ้น ไปพร้อมกัน
Data Architecture คืออะไร?
Data Architecture แปลว่าเป็นภาษาไทยว่า “สถาปัตยกรรมข้อมูล” โดย Data Architecture คือ การจัดการข้อมูลให้เป็นไปในทิศทางเดียวกัน เพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพและตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้อย่างดีเยี่ยม ด้วยการวางแผน วางโครงสร้าง ให้ข้อมูลมีความคล่องตัวเมื่อต้องการเรียกใช้งาน ทั้งนี้องค์กรควรกำหนดเป้าหมายในการใช้ข้อมูลให้ชัดเจน เพื่อเลือก Data Architecture มาใช้ได้อย่างเหมาะสม
ทั้งนี้ สำหรับรูปแบบของ Data Architecture ก็มีหลากหลายรูปแบบด้วยกัน ซึ่งแต่ละองค์กรก็อาจออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลแตกต่างกันไป ตามลักษณะของข้อมูลและเป้าหมายในการใช้ข้อมูล
Data Architecture มีความสำคัญอย่างไร
เป้าหมายสำคัญ สำหรับการออกแบบ Data Architecture คือ การออกแบบโมเดล (Model) เพื่อจัดการกับข้อมูลทั้งหมดภายในองค์กร ต้องระบุที่มาของข้อมูล ประเภท และเครื่องมือที่ใช้
ซึ่งองค์ที่กรต้องจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่อย่าง สายการบิน โรงพยาบาล รวมไปถึงธุรกิจที่มีขนาดกลางไปจนถึงขนาดใหญ่ การนำ Data Architecture มาใช้งานคือคำตอบที่ดี
องค์ประกอบของ Data Architecture
องค์ประกอบหลักของ Big Data Architecture คือ การมีข้อมูลและ Workflow ที่ค่อนข้างซับซ้อน แต่องค์ประกอบหลักที่สำคัญนั่นมีอยู่ด้วยกัน 3 ช่วงที่สามารถเข้าใจได้ง่าย ๆ ก็คือ
1. Data Lake : ทะเลสาบข้อมูล
Data Lake คือ แหล่งข้อมูลเปรียบเสมือนทะเลสาบที่กักเก็บข้อมูลทั้งหมดเอาไว้จากต้นทาง ซึ่งข้อมูลที่เก็บไว้จะเป็นข้อมูลที่มีความ “ดิบ” หรือ “original” ใกล้เคียงกับข้อเท็จจริงที่เก็บได้ เป็นข้อมูลที่ยังไม่มีการเปลี่ยนแปลง จัดหมวดหมู่ เรียบเรียง หรือผ่านกระบวนการจัดการข้อมูลใดๆ ทั้งสิ้น
2. Data Warehouse : คลังข้อมูล
Data Warehouse หรือ แหล่งเก็บข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กัน (relational data) มีการจัดหมวดหมู่ จัดเรียง ทำ Data Cleansing เป็นช่วงที่วิเคราะห์ข้อมูลต้นทางตามเป้าหมายของธุรกิจหรือองค์กรผ่านเครื่องมือวิเคราะห์และจัดการข้อมูลต่างๆ ทำให้ได้ข้อมูลที่พร้อมใช้งานมากขึ้นจากข้อมูลดิบใน Data Lake
3. Data Mart : ตลาดข้อมูล
Data Mart คือ ระบบพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีข้อมูลเฉพาะ ประกอบด้วยข้อมูลเล็ก ๆ ที่เลือกไว้บางส่วน โดยจัดเก็บไว้ในระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นเหมือนซับเซตเล็ก ๆ ของข้อมูลที่ผ่านการจัดเรียงและผ่านการ Cleansing ด้วยการตรวจจับ แก้ไข ลบข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน รวมไปถึงการแทนที่ข้อมูลที่เสียหายหรือไม่ถูกต้องจากฐานข้อมูล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ในการนำเสนอ ทำรายงาน เป็นหน้าต่างหรือ Dashboard ที่ผู้ใช้งานทั่วไปสามารถเข้าใจได้ หรือที่เราเรียกว่า Data Visualized นั่นเอง
โดยในองค์กรเข้าถึงและนำไปใช้ในงานนั้นๆที่มีหน้าที่ต่างกันออกไป โดยจะมีประโยชน์สำหรับองค์กร, ธุรกิจ หรือแผนกต่างๆในการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วเมื่อต้องเจอชุดข้อมูลที่มีความกว้างค่อนข้างมาก
ประโยชน์และความสำคัญของ Data Architecture
อย่างที่เราทราบกันว่าข้อดีของ Data Architecture คือ ช่วยให้การจัดการข้อมูลภายในองค์กรมีความสะดวกมากขึ้น และสามารถนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ได้จริง แต่นอกจากประโยชน์หลัก ๆ Data Architecture ยังมีข้อดีต่อองค์กรในด้านอื่น ๆ เช่น
- ช่วยให้องค์กรเข้าใจข้อมูลและการจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น
- ช่วยให้มีแนวทางในการจัดการกับข้อมูลตั้งแต่การจัดเก็บ ไปจนถึงการแปลงเป็นสารสนเทศพร้อมใช้ประโยชน์
- ช่วยให้มีโครงสร้างสำหรับการพัฒนา ปรับปรุง หรือติดตั้งเทคโนโลยีใหม่ๆ ในการจัดการกับข้อมูล
- ช่วยให้สามารถสอบทานและเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูลได้ (security and privacy)
- ช่วยให้องค์กรรวบรวมและเชื่อมต่อ (integration) ข้อมูลเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ (business insight) ได้แม่นยำมากขึ้น
- ช่วยให้จัดการกับข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกันได้ โดยการจัด architecture ให้แปลงข้อมูลมาอยู่ในรูปแบบ/ไฟล์ที่ต้องการโดยอัตโนมัติ
สิ่งที่ควรให้ความสำคัญในการทำ Data Architecture
ปัจจัยที่ต้องคำนึงก่อนทำการสร้าง Data Architecture ที่เหมาะกับการบริหารข้อมูลในปริมาณมหาศาลมีด้วยกันอยู่ 5 ปัจจัยหลัก ที่คุณสามารถนำไปปรึกษากับทีม หรือพิจารณาเลือกผู้ให้บริการได้
1. การบริหารข้อมูลให้เหมาะสมกับการใช้งาน เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
การออกแบบให้ตรงกับเป้าหมายการใช้งาน ซึ่งในบางครั้งข้อมูลจะถูกเข้าถึงโดยผู้ใช้งานที่ต่างกัน ทำให้ข้อมูลที่ถูกจัดเรียงมาควรจะมีความเหมาะสมกับงานของผู้ใช้งานนั้นๆ เพื่อลดความซับซ้อนและปัญหาในการนำไปใช้
2. ความสามารถในการคัดกรองข้อมูลที่มีคุณภาพได้ (Identify Valuable Data)
หลังจากได้รับข้อมูล ขั้นตอนแรกคือการทำ Data Cleansing เพื่อคัดเลือกข้อมูลที่จำเป็นและมีความสำคัญสำหรับองค์กรหรือมีคุณค่ากับเป้าหมายทางธุรกิจ โดยนิยามข้อมูลคุณภาพ (Valuable Data) ที่องค์กรต้องการ จากโจทย์และเป้าหมายทางธุรกิจ เพื่อให้สามารถออกแบบ Data Architecture ที่คัดแยกข้อมูลที่มีคุณภาพออกมาได้ตั้งแต่เริ่มต้น ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ต้องประมวลผล ลดเวลาในการทำงาน และช่วยเพิ่มความชัดเจนของข้อมูล
3. ต้องมีความยืดหยุ่น พร้อมรับกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เข้ามา (Flexible System)
ควรมี Workflow ที่สามารถรองรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ามาแทนที่เทคโนโลยีที่ทำหน้าที่เดียวกันในอนาคต และสามารถทำงานกับเครื่องมืออื่น ๆ ที่ยังอยู่ใน Workflow ได้อยู่ นอกจากนี้ Architecture ควรจะมีความยืดหยุ่นในการรับข้อมูล/ไฟล์ประเภทต่างๆ ที่หลากหลาย พร้อมสำหรับการประมวลผล หรือสามารถแปลงเป็นไฟล์ที่ระบบสามารถประมวลผลได้
4. รองรับระบบคลาวด์ (Cloud System) และบริหารข้อมูลได้แบบ Real-time
Data Architecture ในปัจจุบันได้เปลี่ยนเป็นระบบ Cloud-Based กันหมดแล้ว เพราะในหลาย ๆ องค์กรต้องการใช้ข้อมูลแบบประมวลทันที (Real-Time Data) ดังนั้น จึงควรออกแบบ Data Architecture ให้สามารถรองรับระบบคลาวด์ได้นั่นเอง และการวางระบบจัดการข้อมูลไว้บนคลาวด์ยังช่วยให้สามารถบริหารงานจากที่ใดก็ได้ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้ทันทีจากทุกที่
5. มีหน้า Interface ที่ผู้ใช้งานทั่วไปที่ไม่ใช่ Developers สามารถใช้งานได้ง่าย
ความยาก-ง่ายในการใช้งาน ก็เป็นสิ่งสำคัญ เพราะทุกวันนี้ในหลาย ๆ องค์กร ก็ไม่ใช่มีเพียงแค่ฝ่าย IT หรือฝ่ายข้อมูลเท่านั้นที่ใช้ข้อมูล ฝ่ายอื่นๆ เช่น ผู้บริหาร นักการตลาด หรือแม้กระทั่งลูกค้าเองก็ต้องการเข้าถึงข้อมูลด้วยเช่นเดียวกัน ผู้คนเหล่านี้ก็ควรที่จะใช้งานผ่านหน้าต่างควบคุม ได้ โดยที่ไม่จำเป็นต้องรอเจ้าหน้าที่ IT เพื่อปรับเปลี่ยน หรือ Customize หน้าแดชบอร์ด
สรุปได้ว่า Data Architecture คือ รากฐานสำคัญในการบริหารจัดการข้อมูล หากมีข้อมูลแต่ไม่สามารถวางแผนการใช้งาน ไม่วางโครงสร้างให้ชัดเจน ก็อาจทำให้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ องค์กรจึงควรศึกษาถึงรายละเอียดในการจัดการข้อมูล เพื่อออกแบบ Data Architecture ที่ตอบโจทย์กับเป้าหมายในการทำธุรกิจ ลดความซ้ำซ้อน และช่วยให้องค์กรมีระบบการทำงานที่ง่ายยิ่งขึ้น
และ Odoo ยังมีรายการแอปพลิเคชันที่ครอบคลุมมากกว่า 80 รายการเพื่อจัดการธุรกิจของคุณ หากท่านสนใจระบบ ERP อย่าลังเลที่จะติดต่อผู้ให้บริการซอฟต์แวร์เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติม และทดลองใช้งานระบบจริง
สนใจบริการ ERP Implement & Consulting ติดต่อได้ที่
Email : bds@goconnext.com
Tel. : 088-809-0910 to 16
Line OA : @erphero
#SME #erphero #erp #odoo #ระบบERP #CRM #POS #sale #invoicing #โปรแกรมบัญชี #purchase #Inventory #MRP
ขอขอบคุณข้อมูลอ้างอิง :
