เจาะลึก Data Platform เครื่องมือทางการตลาดที่ทุกบริษัทให้ความสนใจ

หนึ่งในเครื่องมือที่เปรียบเสมือนกุญแจสำคัญสำหรับการบริหารข้อมูลนั่นคือ “Data Platform” ที่ทุกบริษัทต่างให้ความสำคัญในการเลือกใช้ เนื่องจากข้อมูลในปัจจุบันมีความหลากหลายมากขึ้น องค์กรจึงควรศึกษาถึง Data Platform แต่ละประเภทอย่างละเอียด เพื่อเลือกใช้งานได้อย่างเหมาะสม หากคุณกำลังสงสัยว่า Data Platform มีหลักการทำงานอย่างไร? และมีหลักการอย่างไรในการเลือกใช้ Data Platform ให้เหมาะสมกับธุรกิจ Data Wow มีคำตอบให้คุณ!

Data Platform คืออะไร

Data Platform คือ ชุดเทคโนโลยีที่ช่วยตอบสนองความต้องการข้อมูลแบบ End-to-End ขององค์กรโดยรวม ไม่ว่าจะเป็นการสืบค้น การนำเข้า การจัดเก็บ การวางโครงสร้าง การนำข้อมูลไปใช้ รวมถึงการดูแลข้อมูลให้มีความปลอดภัยสำหรับผู้ใช้

Traditional Data Platform vs. Modern Data Platform

ในอดีต Traditional Data Platform เป็นแพลตฟอร์มที่ประกอบด้วยฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และ Data Warehouses เป็นหลัก ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างและใช้ภายในองค์กร

แต่ Modern Data Platform เป็นแพลตฟอร์มที่ได้รับการพัฒนาเพื่อเอาชนะข้อจำกัดของ Traditional Data Platform และรองรับความต้องการที่หลากหลายของชุดข้อมูลในปัจจุบัน มีความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ และจัดการข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง (Structured Data and Unstructured Data) อีกทั้งยังสามารถใช้ประโยชน์จาก Cloud Technologies เพื่อเพิ่มความสามารถในการขยายพื้นที่จัดเก็บ

ประเภทของ Data Platform

1. Data Warehouses

ขอบคุณรูปภาพจาก : NinjaOne

Data Warehouses เป็น Data Platform ประเภทหนึ่ง ที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) ในรูปแบบคอลัมน์ที่เป็นระเบียบ เพื่อให้สามารถสืบค้นและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

ข้อมูลใน Data Warehouses ได้รับการทำความสะอาด (Data Wrangling) เปลี่ยนแปลง (Data Transformation) และจัดโครงสร้างใน Schema ไว้ล่วงหน้า เพื่อสนับสนุนระบบธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence) และการรายงานผลลัพธ์อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างของแพลตฟอร์ม Data Warehouses ได้แก่ Amazon Redshift, Google BigQuery, and Snowflake เป็นต้น

2. Data Lakes

Data Lake เป็น Data Platform อีกประเภทหนึ่ง ที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลดิบ (Raw Data) จำนวนมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นแบบมีโครงสร้าง (Structured Data) กึ่งโครงสร้าง (Semi-Structured Data) หรือไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)

Data Lake สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีที่ไม่ต้องใช้กำหนดโครงสร้างข้อมูล หรือ Schema ไว้ล่วงหน้า จึงสามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดั้งเดิมได้ Data Lake จึงเป็น Data Platform ที่เหมาะสำหรับกรณีการใช้งาน Big Data และ Machine Learning ตัวอย่างของแพลตฟอร์ม Data Lake ได้แก่ AWS Lake Formation และ Azure Data Lake Storage เป็นต้น

อ่านสาระเกี่ยวกับข้อมูลรูปแบบต่าง ๆ ได้ที่ : เปรียบเทียบ Structured Data vs Unstructured Data แตกต่างกันยังไง

3. Cloud Data Platforms

Cloud Data Platforms เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ ​(Cloud Server) ซึ่งมีความโดดเด่นในการขยายพื้นที่จัดเก็บ มีความยืดหยุ่น และคุ้มต้นทุน โดยปกติแล้วจะให้บริการครบวงจรสำหรับการนำเข้าข้อมูล (Data Ingestion) การจัดเก็บ (Data Storage) การประมวลผล (Data Processing) และการวิเคราะห์ (Data Analysis) ตัวอย่าง Cloud Data Platforms ได้แก่ AWS, Google Cloud Platform และ Microsoft Azure

4. Hybrid Data Platforms

Hybrid Data Platforms เป็นแพลตฟอร์มที่ผสมผสานระบบภายในองค์กรและคลาวด์ ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบของระบบคลาวด์ ในขณะเดียวกันก็เก็บข้อมูลหรือแอปพลิเคชันบางอย่างไว้ในองค์กร เนื่องจากข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและข้อพิจารณาอื่น ๆ และ Hybrid Data Platforms ที่ได้รับความนิยมนั่นคือ Cloudera Data Platform

5. Real-time Data Platforms

Real-time Data Platforms เป็นที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real-time Analytics) ช่วยให้ธุรกิจตอบสนองต่อข้อมูลที่ได้รับทันที ซึ่งเหมาะกับการใช้งานที่ต้องการผลทันที เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง และการวิเคราะห์การปฏิบัติงาน เพื่อปรับปรุงการทำงานให้ดียิ่งขึ้น ตัวอย่าง Real-time Data Platforms ได้แก่ Apache Kafka และ AWS Kinesis

6. Customer Data Platforms (CDP)

CDP Data Platforms มุ่งเน้นไปที่การจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าเท่านั้น โดยรวบรวมข้อมูลลูกค้าจากหลายแหล่ง เช่น CRM (Customer Relationship Management), ข้อมูลธุรกรรม, โซเชียลมีเดีย, อีเมล, เว็บไซต์, โฆษณาดิจิทัล และร้านค้าอีคอมเมิร์ซ โดยข้อมูลที่รวบรวมไว้จะสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการตลาดและทางธุรกิจอื่นๆ เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าจากพฤติกรรม

Data Platform มีข้อดีอย่างไร

อ่านมาถึงตรงนี้ เชื่อว่าหลายคนน่าจะเข้าใจแล้วว่า Data Platform คืออะไร มีหน้าที่และรูปแบบการทำงานแตกต่างกันอย่างไร และนี่คือข้อดีของ Data Platform ที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการทำธุรกิจ ดังนี้

• ปรับปรุง/ดูแล การจัดการข้อมูล
• เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานภายในองค์กร
• ส่งเสริมให้เกิดการตัดสินใจที่ดีขึ้น
• สามารถเพิ่ม-ลดขนาดพื้นที่จัดเก็บข้อมูล
• สามารถประมวลผลได้แบบ Realtime
• ช่วยรักษาความปลอดภัยของข้อมูล
• ประหยัดต้นทุน ไม่ต้องใช้เครื่องมือเยอะ
• เข้าถึงข้อมูลเชิงลึก (Insights) ของลูกค้า
• มีความยืดหยุ่น สามารถปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลา

สรุป Data Platform

โดยสรุปแล้วการเลือกใช้ Data Platform แต่ละประเภท ขึ้นอยู่กับปริมาณ รูปแบบ และจุดประสงค์การใช้งานข้อมูลของแต่ละองค์กร ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นก่อนเข้าสู่กระบวนการ Data Analytics และกระบวนการอื่น ๆ ที่มีความเกี่ยวข้องกับข้อมูล Data Platform จึงมีความสำคัญต่อธุรกิจในแง่ของการบริหารข้อมูลหรือ Data Management และการตอบสนองความต้องการข้อมูล หากเลือกใช้ Data Platform ที่เหมาะสม ก็จะช่วยให้การทำงานภายในองค์กรมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น หากคุณมีข้อสงสัยเกี่ยวกับ Data Platform อยากเลือก Data Platform ให้เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ ที่ Data Wow พร้อมให้คำปรึกษา ด้วยทีมงานที่มีประสบการณ์ด้าน Data จากหลายภาคธุรกิจ พร้อมนำเครื่องมือที่ทันสมัยมาช่วยให้องค์กรของคุณสามารถคุณเลือกใช้ Data Platform ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ และส่งเสริมให้เกิดการตัดสินใจทางการตลาดที่ดีขึ้น

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