กระบวนการวิศวกรรมข้อมูล ขั้นตอนสำคัญสำหรับทุก Data Projects

11 May 2566

แชร์

ในยุคดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา กระบวนการวิศวกรรมข้อมูล มักถูกมองว่าเป็นหัวใจสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่และเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) จริงๆแล้วกระบวนการวิศวกรรมข้อมูลเป็นการผสมผสานระหว่างศิลปะและวิทยาศาสตร์ เป็นที่ที่ทักษะทางเทคนิคมาพบกับการมองเชิงกลยุทธ์ เพราะเป็นกระบวนการที่สามารถควบคุมศักยภาพของสินทรัพย์อย่างหนึ่ง นั้นก็คือ “ข้อมูล” ซึ่งในการมองเห็นข้อมูลที่ครอบคลุมนี้จะช่วยเพิ่มศักยภาพในการดูแล ควบคุม และดึงเอาประโยชน์จากข้อมูลมาใช้ โดยในบทความนี้เรามาพบกับบทบาทเหล่านี้ของ กระบวนการวิศวกรรมข้อมูล

ต้นกำเนิดของวิศวกรรมข้อมูล

ปัจจุบัน ไม่ว่าองค์กรจะทำภารกิจในด้านใดก็ตาม การดำเนินไปของกิจกรรมต่าง ๆ สร้างข้อมูลมากกว่าในอดีตเป็นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลจากการโต้ตอบกับลูกค้า กิจกรรมในการใช้โซเชียลมีเดีย ไปจนถึงอุปกรณ์ IoT ซึ่งข้อมูลจากการเก็บรวบรวมข้อมูลเหล่านี้ทำให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่หลากหลาย และในหลายๆครั้งก็ถูกเก็บไว้ต่างที่ต่างทางและใช้เทคโนโลยีในการเก็บข้อมูลที่ต่างกัน ซึ่งด้วยเหตุนี้เองการจะนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์นั้น ไม่สามารถทำได้โดยทันที จึงต้องมีกระบวนการหนึ่งเข้ามาเพื่อเปลี่ยนแปลงและเชื่อมต่อข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน นั่นก็คือกระบวนการของการทำวิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering) นั้นเอง

สาขาวิศวกรรมข้อมูลมีรากฐานมาจากการประมวลผลคอมพิวเตอร์ พัฒนาจากการจัดการฐานข้อมูลอย่างง่ายไปจนถึงการรวมข้อมูลที่ซับซ้อนพัฒนาเป็น Data Warehousing ในยุค 1980s และใช้เทคโนโลยีอย่าง SQL ในการจัดการ (ซึ่งก็มีการใช้งานจนมาถึงในปัจจุบัน) Data Warehouse นี้เองได้วางรากฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลให้แสดงมุมมองในหลายมิติ ซึ่งต่อมาในยุค 2000s ก็มีการเติบโตของบริษัทเทคยักษ์ใหญ่เช่น Google, Amazon และ Yahoo ซึ่งได้นำไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยีการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ที่ขยายได้ (Scaleable) เช่น Google File System และ Hadoop ดังนั้น เพื่อจัดการกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้เกิดยุคของ Big Data และวิศวกรรมข้อมูล นั่นเอง

อ้างอิง AirByte

กระบวนการวิศวกรรมข้อมูล

กระบวนการวิศวกรรมข้อมูล คือ กระบวนการในการออกแบบ สร้าง และควบคุมโครงสร้างของข้อมูลไว้สำหรับการนำข้อมูลไปใช้งานต่อ ไม่ว่าจะเป็นการหาข้อมูลเชิงลึก หรือใช้งานเกี่ยวข้องกับงานต่างๆ โดยกระบวนการวิศวกรรมข้อมูลจะเริ่มตั้งแต่การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลไปจนถึงการแปลงข้อมูล ซึ่งหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของกระบวนการวิศวกรรมข้อมูลคือกระบวนการ ETL ซึ่งมีความสำคัญเพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างและสามารถนำใช้งานได้

ETL ย่อมาจาก Extract, Transform, Load เป็นกระบวนการย้ายข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต้นทาง แปลงเป็นข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่สามารถวิเคราะห์ได้ และโหลดลงใน Data Warehouse หรือระบบจัดเก็บข้อมูลอื่นๆ กระบวนการ ETL มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความถูกต้อง คัดเอาเฉพาะข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้อง และทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งเป้าหมายสุดท้ายของการเดินทางคือการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีค่านี้เอง เพื่อใช้เป็นเครื่องผลักดันการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจ

อ่านเพิ่มเติบเกี่ยวกับความหมายของกระบวนการ ETL

เครื่องมือสำคัญของวิศวกรข้อมูล

เครื่องมือเฉพาะสำหรับการทำวิศวกรรมข้อมูล เช่น เครื่องมือในการจัดการข้อมูลเพื่อเขียนคำสั่ง SQL สำหรับไปการจัดการฐานข้อมูล, Python สำหรับการจัดการข้อมูล และเครื่องมือ ETL สำหรับการรวมข้อมูล เครื่องมือเหล่านี้คือเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับวิศวกรข้อมูลเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้แล้วขอบเขตของวิศวกรรมข้อมูลมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยเทคโนโลยีใหม่ การประมวลผลบนแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Platform) เช่น Hadoop และเครื่องมือประมวลผลแบบเรียลไทม์ เช่น Apache Kafka และ Apache Storm เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้การวิเคราห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถทำได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ความท้าทายในกระบวนการวิศวกรรมข้อมูล

กระบวนการวิศวกรรมข้อมูลไม่ได้ไม่มีความท้าทาย ความท้าทายเหล่านี้อาจมีตั้งแต่ปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลไปจนถึงปัญหาเกี่ยวกับความสามารถในการปรับขนาดของที่จัดเก็บข้อมูล การจัดการข้อมูลที่เกิดขึ้นในทุกๆวันซึ่งมีปริมาณมากและมีความหลากหลายของข้อมูล ตลอดจนการสร้างชุดข้อมูลให้มีโครงสร้างที่เหมาะสมสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลในแต่ละโจทย์ ซึ่งความต้องการเหล่านี้อาจเป็นเรื่องที่ทำให้กระบวนการวิศวกรรมข้อมูลนั้นใช้เวลานาน และต้องทำการแก้ไขซ้ำไปซ้ำมาได้

เพื่อแก้ไขความท้าทายเหล่านี้วิธีการเชิงกลยุทธ์เป็นสิ่งที่จำเป็น การใช้เทคนิคการตรวจสอบข้อมูล (Data Quality Assurance หรือ DQA) และการทำสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) จะสามารถช่วยแก้ไขปัญหาคุณภาพของข้อมูลได้ สำหรับความสามารถในการปรับขนาด การหันมาใช้ระบบคลาวด์และแพลตฟอร์มที่มีการประมวลผลแบบกระจายจะมีประสิทธิภาพทั้งด้านการเพิ่มความยืดหยุ่นและความรวดเร็วในการประมวล ซึ่งการใช้ระบบคลาวด์ก็ยังช่วยในด้านธุรกิจได้อีกด้วย โดยธุรกิจสามารถเพิ่มหรือลดการลงทุนในทรัพยากรตามปริมาณที่ต้องการใช้กับสถานการณ์เศรษฐกิจที่เจอ ณ ช่วงเวลาต่างๆ

ประโยชน์ของ กระบวนการวิศวกรรมข้อมูล

เมื่อธุรกิจต่างๆ มั่นใจแล้วว่าข้อมูลถูกต้อง มีคุณภาพและสามารถเข้าถึงได้ บุคลากรหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลจะมีความสะดวกมากขึ้นในการใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจโดยมีข้อมูลสนับสนุน ซึ่งจะสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ในการดำเนินงานที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ความผิดพลาดที่น้อยลง และเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดที่มากยิ่งขึ้น

ข้อดีอีกอย่างของวิศวกรรมข้อมูลคือความสามารถในการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน ธุรกิจต่างๆ มักจะมีข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในระบบและรูปแบบที่แตกต่างกัน ทำให้ยากต่อการวิเคราะห์ วิศวกรรมข้อมูลสามารถช่วยรวมข้อมูลนี้ไว้ในแหล่งความจริงแหล่งเดียว (Single Source of Truth) ซึ่งก็คือ Data Warehouse นั่นเอง

ซึ่งการได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่ง่ายขึ้นจะสามารถช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าเกี่ยวกับความชอบ พฤติกรรม และความต้องการของลูกค้า แล้วสิ่งเหล่านี้สามารถนำไปต่อยอดทางการวางกลยุทธ์ทางการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการปรับปรุงการบริการลูกค้า ซึ่งนำไปสู่ความพึงพอใจ (Customer Satisfaction) และการบริการลูกค้าที่ดีประกอบกับกลยุทธที่เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ก็จะส่งผลถึงความภักดี (Customer Loyalty) ที่เพิ่มมากขึ้น

โดยสรุป

กระบวนการวิศวกรรมข้อมูลเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ด้วยการลงทุนในกระบวนการวิศวกรรมข้อมูล ธุรกิจสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลของตนมีความถูกต้อง สอดคล้องกัน และสามารถเข้าถึงได้ง่านเพื่อใช้สำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งจะสามารถนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น และความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด

อย่างไรก็ตาม อ่านมาถึงตรงนี้แล้ว อาจจะคิดว่าวิศวกรรมข้อมูลมีไว้สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณมหาศาลเท่านั้น แต่เปล่าเลย ธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางก็สามารถใช้ประโยชน์จากวิศวกรรมข้อมูลได้เช่นกัน

NT BIG DATA ของเราเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลเป็นอย่างมาก และด้วยบริการ NT Big Data Services ที่ให้บริการโดยผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล อีกทั้งบริการ NT Big Data Solutions ที่เป็น Platform as a Service สำหรับการจัดเก็บข้อมูล และเครื่องมือในการจัดการที่ทันสมัย เราพร้อมที่จะช่วยองค์กรของคุณวางแผนและดำเนินการต่างๆในการวิเคราะห์ข้อมูลทุกกระบวนการ เพื่อช่วยผลักดันองค์กรของคุณให้มีการขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making) อย่างเต็มรูปแบบ