เผยแพร่ครั้งแรกในเดือนพฤษภาคม 2019 ที่ Onica.com/blog
ทุกคนรู้ถึงศักยภาพของบิ๊กดาต้า แต่สำหรับบางธุรกิจ ข้อมูลและการวิเคราะห์ยังคงมีอยู่ในโลกที่ล้าสมัย นี่คือโลกของข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กรและวิเคราะห์ด้วยซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์
สำหรับองค์กรที่ต้องการก้าวไปสู่วิธีการที่เป็นมิตรกับข้อมูลขนาดใหญ่มากขึ้น โลกเก่านี้ทำให้เกิดความท้าทาย อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงของวิศวกรรมข้อมูลในช่วงหลายปีที่ผ่านมานั้นลึกซึ้งมากจนองค์กรที่ไม่ได้ใช้วิธีการและเทคโนโลยีใหม่ ๆ พลาดธุรกิจหลักไป ประโยชน์. ด้วยเหตุนี้ การพิจารณาวิศวกรรมข้อมูลอีกครั้งจึงเป็นสิ่งสำคัญและคุณจะนำไปใช้เพื่อความสำเร็จทางธุรกิจได้อย่างไร
วิศวกรรมข้อมูลคืออะไร
คำจำกัดความของวิศวกรรมข้อมูลไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปมากนักในช่วงหลายปีที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม รากฐานและเครื่องมือต่างๆ ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก ที่แกนหลัก วิศวกรรมข้อมูลคือรากฐานที่สนับสนุนวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ผ่านความรู้ที่กว้างขวางของเทคโนโลยีข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูลและการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูล
ในขณะที่เทคโนโลยีแบบดั้งเดิม เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และธุรกรรมยังคงมีอยู่ใน Big Dataarchitecture ผู้มาใหม่ในที่เกิดเหตุได้สร้างนวัตกรรมในพื้นที่ เมื่อพูดถึงวิศวกรรมข้อมูล AWS® ได้เปลี่ยนเกม ผลิตภัณฑ์หลัก ได้แก่ :
Amazon® DynamoDB® :Amazon DynamoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL® ที่เสนอทางเลือกแทนฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โดยอนุญาตให้คุณใช้โมเดลข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงเอกสาร กราฟ คีย์-ค่า หน่วยความจำ และการค้นหา สิ่งนี้จะสร้างฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้ ยืดหยุ่น มีประสิทธิภาพสูง และใช้งานได้สูงสำหรับปริมาณงานที่ทันสมัย
Apache® Hadoop® :Apache Hadoop เป็นบริการโอเพ่นซอร์สที่คุณสามารถใช้เพื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ประโยชน์จากการทำคลัสเตอร์ Hadoop มีระบบนิเวศเต็มรูปแบบของเครื่องมือที่ตรงกับความต้องการปริมาณงาน Hadoop สามารถเรียกใช้บน AWS ได้โดยใช้ Amazon Elastic MapReduce (EMR) ซึ่งทำให้การจัดการคลัสเตอร์ง่ายขึ้นเมื่อเรียกใช้ Hadoop และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องในระบบนิเวศ Hadoop
Amazon EMR :เครื่องมือสำหรับจัดการระบบนิเวศ Hadoop บน AWS, EMR ทำให้ง่ายต่อการประมวลผลข้อมูลในอินสแตนซ์ Amazon Elastic Compute Cloud® (Amazon EC2) อย่างคุ้มค่า Amazon EMR ยังเปิดใช้งานการรันเฟรมเวิร์กแบบกระจายอื่นๆ เช่น Apache Spark® และ HBase® และเปิดใช้งานการโต้ตอบของที่จัดเก็บข้อมูล AWS เช่น Amazon Simple Storage Service Amazon S3 และ Amazon DynamoDB
อเมซอน เรดชิฟต์ :คลังข้อมูลที่รวดเร็วและปรับขนาดได้ Amazon Redshift ทำให้การขยายการสืบค้นไปยัง Data Lake ของคุณเป็นเรื่องง่าย การใช้แมชชีนเลิร์นนิง การดำเนินการสืบค้นแบบขนาน และพื้นที่จัดเก็บแบบแนวคอลัมน์ ทำให้ Amazon Redshift มีประสิทธิภาพที่เร็วกว่าคลังข้อมูลอื่นๆ ถึง 10 เท่า
กาว AWS :AWS Glue เป็นบริการดึง แปลง และโหลด (ETL) ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งช่วยให้ลูกค้าเตรียมและโหลดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ได้ง่าย หลังจากจัดหมวดหมู่แล้ว ข้อมูลของคุณจะสามารถค้นหา สืบค้นได้ และพร้อมใช้งานสำหรับ ETL ได้ทันที
Amazon Athena :Amazon Athena เป็นบริการสืบค้นแบบโต้ตอบที่ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลใน Amazon S3 ได้ง่ายโดยใช้ SQL® มาตรฐาน นอกจากนี้ยังผสานรวมกับ AWS Glue Data Catalog ซึ่งช่วยให้คุณสร้างพื้นที่เก็บข้อมูลเมตาที่เป็นหนึ่งเดียวในบริการต่างๆ รวบรวมข้อมูลแหล่งข้อมูลเพื่อค้นหาสคีมา เติมข้อมูลในแคตตาล็อกของคุณด้วยคำจำกัดความของตารางและพาร์ติชั่นใหม่ที่แก้ไขแล้ว และรักษาเวอร์ชันของสคีมา
AA กับทุกสิ่งทุกอย่าง กุญแจสำคัญคือการหาองค์ประกอบที่เหมาะสมสำหรับงาน ในรูปแบบและรูปแบบ ซึ่งตรงกับความต้องการด้านการรักษาความปลอดภัยข้อมูลขององค์กรของคุณ
วิศวกรรมข้อมูลด้วย AWS:ตัวอย่างไคลเอ็นต์
ตัวอย่างที่ชัดเจนมาจากลูกค้าของเราที่ส่งข้อมูลผ่านระบบรายงานรายเดือน แม้ว่ารายงานดังกล่าวจะมอบสิ่งที่ลูกค้าต้องการโดยเฉพาะ แต่ก็ไม่ได้รับคุณค่าเพิ่มเติมจากข้อมูลมากมายที่พวกเขารวบรวม ในส่วนหนึ่งของการมีส่วนร่วมของเรา เราสามารถสร้าง adata lake ด้วยไปป์ไลน์อัตโนมัติและการตรวจสอบข้อมูลในตัวสำหรับการประมวลผล ซึ่งข้อมูลไปก่อนที่จะถูกส่งไปยังระบบการรายงาน
การเพิ่มองค์ประกอบนี้ลงในสถาปัตยกรรมข้อมูล ลูกค้าไม่เพียงแต่รักษาระบบการรายงานของตนเท่านั้น แต่ยังเพิ่มความสามารถและการเข้าถึงชุดข้อมูลเดิมที่มากขึ้น ทำให้พวกเขาสามารถตอบคำถามเฉพาะด้านเกี่ยวกับการจัดการต้นทุนและความสามารถในการทำกำไร ซึ่งพิสูจน์ได้ว่าในขณะที่หลายๆ บริษัทใช้ข้อมูล และการวิเคราะห์ในธุรกิจประจำวัน การผสานรวมเครื่องมือที่เหมาะสม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครื่องมือและเทคโนโลยีที่ใหม่กว่า ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มากขึ้น
การนำการประมวลผลข้อมูลไปใช้
การมีองค์ประกอบสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ถูกต้องไม่เพียงพอหากคุณต้องการใช้ประโยชน์จากวิศวกรรมข้อมูล คุณต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการประมวลผลข้อมูล การประมวลผลข้อมูลไม่เพียงแต่รวมถึงการเคลื่อนย้ายข้อมูลผ่านวงจรชีวิตของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลผ่านการตรวจสอบคุณภาพและเทคนิคในการกำจัดข้อมูลที่ไม่ดีด้วย
บางทีส่วนที่สำคัญที่สุดของการประมวลผลข้อมูลก็คือการนำเข้าข้อมูล แม้ว่าในหัวใจของมัน การนำเข้าข้อมูลเป็นเพียงการเคลื่อนย้ายข้อมูลจากจุดกำเนิดไปยังระบบจัดเก็บข้อมูล แต่ก็มีหลายวิธีที่จะทำให้สิ่งนี้สำเร็จ การนำเข้าข้อมูลจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อใช้แบบอัตโนมัติ เนื่องจากช่วยให้อัปเดตข้อมูลได้น้อยเพื่อความสดสูงสุด นอกจากนี้ยังสามารถดำเนินการต่อเนื่องและเรียลไทม์ผ่านไปป์ไลน์ข้อมูล หรืออะซิงโครนัสผ่านการประมวลผลแบบแบตช์ หรือแม้แต่ทั้งสองอย่าง การตัดสินใจว่าจะใช้วิธีการส่งผ่านข้อมูลแบบใดขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่นำเข้า แหล่งที่มา และปลายทาง AWS เสนอวิธีการนำเข้าข้อมูลของตนเอง รวมถึงบริการต่างๆ เช่น Amazon Kinesis Firehose (ซึ่งมีการสตรีมตามเวลาจริงที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ) ไปยัง Amazon S3 และ AWS Snowball (ซึ่งอนุญาตให้ย้ายจำนวนมากของคลัสเตอร์ภายในองค์กรและคลัสเตอร์ Hadoop) ไปยัง Amazon S3 และ AWS Storage Gateway (ซึ่งผสานรวมแพลตฟอร์มการประมวลผลข้อมูลภายในองค์กรกับ Data Lake แบบ Amazon S3)
หากคุณกำลังทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ อีกส่วนหนึ่งของการนำเข้านี้คือการแยก การแปลง และการโหลด (ETL) การประมวลผล ETL จะล้างข้อมูลด้วยการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน ตลอดจนล้างข้อมูลและทำเครื่องหมายข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และแปลงให้สอดคล้องกับรูปแบบของฐานข้อมูล ซึ่งสามารถทำได้ผ่านภาษาต่างๆ เช่น Python, Java หรือ Scala ในขณะที่ใช้เฟรมเวิร์ก เช่น Spark หรือ Flink และเป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
ไม่ว่าคุณจะใช้ฐานข้อมูลประเภทใด โปรแกรมคุณภาพข้อมูลที่ดีเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ได้มีความถูกต้องและเชื่อถือได้ ซึ่งหมายถึงการระบุและกำหนดบทบาทสำหรับการเข้าถึงข้อมูลผ่านเครื่องมือต่างๆ เช่น AWS Identity and Access Management (IAM) การบังคับใช้กระบวนการสำหรับการกำหนดมาตรฐานและการกระทบยอด และการจัดให้มีการตรวจสอบคุณภาพเพื่อรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล แม้ว่าคุณภาพของข้อมูลจะไม่ใช่แนวคิดใหม่ แต่ทรัพยากรที่มีอยู่เพื่อส่งเสริมข้อมูลคุณภาพนั้น ด้วยเครื่องมือข้อมูลที่ทันสมัย ทีมงานของเราได้สร้างการรายงานคุณภาพข้อมูลอัตโนมัติสำหรับลูกค้า สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบข้อมูลจากระบบต้นทางกับระบบดาวน์สตรีมตามกำหนดเวลาเป็นระยะๆ ที่ไปยังแดชบอร์ดการรายงาน ซึ่งช่วยให้เข้าใจอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อนเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลที่ออกจากระบบ และระบุข้อผิดพลาดหรือการสูญเสียคุณภาพในเชิงรุก เพื่อให้สามารถแก้ไขปัญหาก่อนการร้องเรียนจากข้อมูล ผู้บริโภค
ใช้ประโยชน์จาก Big Data เพื่อความสำเร็จในปัจจุบันและอนาคต
บางทีสิ่งที่ชัดเจนที่สุดในการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ในวิศวกรรมข้อมูลอาจไม่ใช่แค่กระบวนการที่เปลี่ยนไปเท่านั้นแต่ยังคงทำเช่นนั้นต่อไป สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ในนโยบายข้อมูลธุรกิจของคุณ และวิธีการใช้การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เพื่อปรับปรุงความสำเร็จของธุรกิจ การเปลี่ยนแปลงข้อมูลและการวิเคราะห์ไม่เพียงส่งผลกระทบต่อสถาปัตยกรรมและเครื่องมือเท่านั้น แต่ยังได้สร้างระบบและความคิดใหม่ๆ เกี่ยวกับการใช้ข้อมูล .
แม้ว่าจะใช้ความพยายามด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ที่เกิดขึ้นเมื่อโครงการเสร็จสมบูรณ์หรือเป็นความพยายามในการติดตามผลทางธุรกิจ แต่ปัจจุบันเป็นบรรทัดฐานในการทำงานกับข้อมูลโดยอัตโนมัติและต่อเนื่อง ซึ่งทำได้โดยใช้เครื่องมือที่ปรับปรุงสถาปัตยกรรมข้อมูล เช่น Amazon S3 Amazon DynamoDB และไปป์ไลน์การนำเข้าข้อมูล ตลอดจนผ่านวิธีการและกระบวนการที่เปลี่ยนแปลงวิธีที่เราตรวจสอบและใช้ข้อมูล เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและแดชบอร์ดข้อมูลอัตโนมัติ ธุรกิจสามารถเก็บข้อมูลไว้ได้นานขึ้นโดยไม่ต้องเปลืองพื้นที่จัดเก็บหรือเงิน ล้างข้อมูลอัตโนมัติอย่างง่ายดายเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการดูแลจัดการอย่างดีและสำรวจได้ง่าย และสามารถเข้าถึงได้แบบเรียลไทม์ มอบความได้เปรียบเชิงแข่งขันให้กับผู้ที่ใช้บริการเหล่านี้ในสถาปัตยกรรมข้อมูลของตน .
ใช้แท็บคำติชมเพื่อแสดงความคิดเห็นหรือถามคำถาม คุณยังสามารถคลิกแชทขาย เพื่อแชทตอนนี้และเริ่มการสนทนา
