ในยุคดิจิทัลที่การแข่งขันทางธุรกิจสูงมากยิ่งขึ้น ข้อมูลได้กลายเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าและเป็นกุญแจสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรสู่ความสำเร็จ แต่ด้วยความหลากหลายของแหล่งที่มาของข้อมูล ทั้งจากระบบภายในองค์กร แพลตฟอร์มดิจิทัล รวมถึงแหล่งข้อมูลภายนอก ทำให้การบริหารจัดการข้อมูลกลายเป็นความท้าทายที่สำคัญต่อบริษัทต่างๆ พูดได้ว่าการทำ Data Integration นับเป็นหนึ่งกระบวนการที่จำเป็นอย่างยิ่งในการรวบรวมและจัดการข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อองค์กร
Data Integration คืออะไร
Data Integration คือ กระบวนการรวบรวม ประมวลผล และจัดการข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน เพื่อสร้างมุมมองข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว (Unified View) และมีความสอดคล้องกัน โดยมีเป้าหมายหลักในการทำให้ข้อมูลมีความถูกต้อง น่าเชื่อถือ และพร้อมสำหรับการนำไปใช้วิเคราะห์และตัดสินใจทางธุรกิจต่อไป
กระบวนการทำ Data Integration ประกอบไปด้วยขั้นตอนสำคัญหลายส่วน เริ่มต้นตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ เช่น DevOps Tools ที่ใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ข้อมูลที่เกิดขึ้นจากการดำเนินงานในแผนกต่างๆ ขององค์กร หรือแม้กระทั่งแพลตฟอร์มภายนอกอย่าง NDID จากนั้นจึงทำการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน ก่อนนำไปจัดเก็บในระบบที่พร้อมสำหรับการเรียกใช้งาน
Data Integration สำคัญต่อธุรกิจอย่างไร
ในการดำเนินงานแต่ละวัน ธุรกิจต่างต้องรับมือกับข้อมูลที่มีรูปแบบและแหล่งที่มาแตกต่างกัน เช่น ข้อมูลลูกค้าจากระบบ CRM ที่มีการอัปเดตเข้ามา ข้อมูลจากระบบ POS เมื่อปิดการขาย ข้อมูลความปลอดภัยจากทีม DevSecOps หรือแม้แต่ข้อมูลรายงานต่างๆ ดังนั้นการมีระบบที่สามารถรวบรวมและจัดการข้อมูลเหล่านี้ให้อยู่ในมาตรฐานเดียวกันอย่าง Data Integration จึงเป็นสิ่งจำเป็น
นอกจากนี้ การทำ Data Integration ยังช่วยแก้ปัญหาข้อมูลที่กระจัดกระจาย โดยการรวมศูนย์การจัดเก็บและการเข้าถึงข้อมูล ทำให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ที่สำคัญ ข้อมูลที่ผ่านการรวบรวมอย่างเป็นระบบจะกลายเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่าต่อองค์กร สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์และตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ประโยชน์ของ Data Integration มีอะไรบ้าง
การทำ Data Integration สร้างข้อได้เปรียบให้กับองค์กรในหลายด้าน มาดูกันว่าจะมีประโยชน์อย่างไรบ้าง
ลดการแยกส่วนของข้อมูล
การแยกส่วนของข้อมูล หรือ Data Silos เป็นปัญหาสำคัญที่องค์กรส่วนใหญ่ต้องเผชิญ เมื่อแต่ละแผนกมีการจัดเก็บและจัดการข้อมูลแยกส่วนกัน ทำให้เกิดความซ้ำซ้อนและความไม่สอดคล้องของข้อมูล การทำ Data Integration ช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยการรวมศูนย์ข้อมูลทั้งหมดเข้าไว้ด้วยกัน ทำให้ทุกฝ่ายสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและถูกต้องตรงกัน นอกจากนี้ยังช่วยลดต้นทุนในการจัดเก็บข้อมูลและทรัพยากรที่ใช้ในการบริหารจัดการอีกด้วย
เพิ่มคุณภาพและความสอดคล้องของข้อมูล
เมื่อองค์กรมีการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ จะช่วยยกระดับคุณภาพของข้อมูลโดยรวม ผ่านกระบวนการ Data Cleansing ที่ทำการตรวจสอบความถูกต้องและกำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ทำให้องค์กรได้ข้อมูลที่มีมาตรฐาน น่าเชื่อถือ และพร้อมสำหรับการนำไปใช้งานในการดำเนินงาน
ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น
การมีข้อมูลที่ครบถ้วน ถูกต้อง และเป็นปัจจุบัน ช่วยให้ผู้บริหารและพนักงานสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการตัดสินใจจะอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลจริง (Data-Driven Decision Making) ไม่ใช่การคาดเดาหรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว นอกจากนี้ ความรวดเร็วในการเข้าถึงข้อมูลยังช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดและความต้องการของลูกค้าได้อย่างทันท่วงที
เพิ่มขีดความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล
Data Integration เปิดโอกาสให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลในมิติที่ลึกและกว้างขึ้นได้ เนื่องจากมีข้อมูลที่ครบถ้วนและเชื่อมโยงกัน ทำให้สามารถค้นพบความสัมพันธ์และรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล (Hidden Patterns) ซึ่งอาจไม่สามารถมองเห็นได้เมื่อข้อมูลถูกแยกส่วน นอกจากนี้ยังสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง เช่น Machine Learning และ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพราะมีข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับการเรียนรู้และวิเคราะห์
สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันเชิงธุรกิจ
การมีระบบ Data Integration ที่มีประสิทธิภาพช่วยสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันให้กับองค์กรในหลายด้าน ทั้งการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน และการค้นพบโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ นอกจากนี้ ความสามารถในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็วยังช่วยให้องค์กรสามารถปรับตัวและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้เร็วกว่าคู่แข่ง ส่งผลให้มีความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างยั่งยืน
เริ่มต้นทำ Data Integration อย่างไร
1. กำหนดวัตถุประสงค์
การเริ่มต้นทำ Data Integration ต้องเริ่มต้นจากการกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน องค์กรต้องระบุว่าต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในด้านใด ต้องการแก้ปัญหาหรือพัฒนาส่วนใดของธุรกิจ และกำหนดขอบเขตของข้อมูลที่ต้องการรวบรวม การมีเป้าหมายที่ชัดเจนจะช่วยให้การวางแผนและดำเนินการในขั้นต่อไปมีประสิทธิภาพมากขึ้น
2. วางแผนการรวบรวมข้อมูล
เมื่อทราบวัตถุประสงค์แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการวางแผนการรวบรวมข้อมูล โดยต้องทำการสำรวจและระบุแหล่งข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง พิจารณารูปแบบและมาตรฐานของข้อมูลที่ต้องการ รวมถึงเลือกเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสมสำหรับการทำ Data Integration โดยอาจพิจารณาใช้แพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานด้านนี้
3. ตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูล
ขั้นตอนตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูลเป็นกระบวนการสำคัญในการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับ Data Integration โดยมี 2 แนวทางหลักๆ คือ ETL และ ELT ซึ่ง ETL (Extract, Transform, Load) เป็นกระบวนการดั้งเดิมที่เริ่มจากการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ (Extract) แล้วแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ (Transform) เช่น ทำความสะอาดข้อมูล จัดรูปแบบ รวมข้อมูล และนำข้อมูลเข้าสู่ระบบปลายทาง (Load) เช่น Data Warehouse, Data Lake
ส่วน ELT (Extract, Load, Transform) เป็นกระบวนการที่กำลังได้รับความนิยม เนื่องจากเหมาะกับการจัดการ Big Data โดยเริ่มจากการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ (Extract) จากนั้นจึงนำข้อมูลเข้าสู่ระบบปลายทางก่อน (Load) โดยอาจยังไม่ต้องแปลงข้อมูล แล้วค่อยแปลงข้อมูลหลังจากนำเข้าสู่ระบบปลายทาง (Transform) โดยใช้เครื่องมือเช่น Spark หรือ Hadoop เป็นต้น
ทั้งนี้ ไม่ว่าจะใช้ ETL หรือ ELT สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบคุณภาพข้อมูล กำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือไม่จำเป็นและทำให้ข้อมูลมีความถูกต้องตามมาตรฐานที่กำหนด โดยอาจใช้เครื่องมือ หรือเทคนิคต่างๆ เช่น Data Profiling, Data Cleansing และ Data Validation เพื่อให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีคุณภาพ พร้อมสำหรับการวิเคราะห์และนำไปใช้ประโยชน์
4. สร้างการเชื่อมต่อข้อมูล
การสร้างการเชื่อมต่อข้อมูลต้องอาศัยเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสม โดยต้องคำนึงถึงความเร็วและความเสถียรในการเชื่อมต่อ การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล และความสามารถในการอัปเดตข้อมูลแบบอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังต้องมีระบบตรวจสอบความถูกต้องของการเชื่อมต่อ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลถูกส่งผ่านอย่างครบถ้วนและถูกต้อง
5. ทดสอบและติดตามผล
หลังจากติดตั้งระบบแล้ว จำเป็นต้องมีการทดสอบการทำงานอย่างละเอียด ทั้งในด้านความถูกต้องของข้อมูล ประสิทธิภาพของระบบ และความพร้อมใช้งานของข้อมูล นอกจากนี้ยังต้องมีการวัดผลการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สามารถระบุปัญหาและดำเนินการแก้ไขได้อย่างทันท่วงที
การทำ Data Integration เป็นกระบวนการสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ โดยการรวบรวมและจัดการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน ด้วยการเลือกใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสม เช่น xPlatform องค์กรสามารถเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน พัฒนาการให้บริการ และสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การลงทุนในการทำ Data Integration อย่างเป็นระบบจึงเป็นก้าวสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรสามารถเติบโตได้อย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล
SCB TechX นำเสนอบริการ Data & AI Solution ในบริการเดียว
SCB TechX มุ่งมั่นพัฒนานวัตกรรม เพื่อช่วยให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ ของธุรกิจคุณเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ โดยโซลูชัน TechX Data & AI Solutions ระดับองค์กร สามารถจัดการข้อมูลบนคลาวด์ได้แบบครบวงจร ทั้งการนำข้อมูลเข้าระบบ จัดเก็บ จัดการ วิเคราะห์ และรักษาความปลอดภัยของข้อมูล รวมทั้งรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลระดับสูงด้วย AI และ Machine Learning ทั้งยังสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับขนาดธุรกิจ ใช้งานง่าย เชื่อมต่อกับระบบต่างๆ ได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ เรายังเป็นพาร์ทเนอร์กับบริการด้านข้อมูลและคลาวด์ระดับโลกมากมาย โดยมีฟีเจอร์ที่ครอบคลุม เช่น
Enterprise Data Lakehouse
นวัตกรรมการเก็บข้อมูลที่นำจุดเด่นของ Data Warehouse และ Data Lake รวมเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างระบบเก็บข้อมูลที่ใช้งานได้อย่างยืดหยุ่นและหลากหลาย นำข้อมูลมาใช้งานได้สะดวก และมีต้นทุนในการเก็บข้อมูลต่ำกว่า Data Warehouse
Data Lakehouse Enablement
เมื่อใช้ TechX Data & AI Solutions เป็นศูนย์กลาง องค์กรจะสามารถเก็บข้อมูลทุกประเภทในฐานข้อมูลเดียวกัน และช่วยให้การรับ-ส่งข้อมูลระหว่างแอปพลิเคชันต่างๆ เป็นระบบ ซึ่งช่วยเพิ่มความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการนำข้อมูลมาใช้พัฒนาธุรกิจ
Data Lakehouse as an Archive
TechX Data & AI Solutions สามารถทำหน้าที่เหมือน Data Lake เพื่อเก็บข้อมูลเก่าขององค์กรไว้บนระบบคลาวด์ ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการเก็บข้อมูล และยังสามารถดึงข้อมูลกลับมาใช้ได้ในไม่กี่ขั้นตอน จึงนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์ได้สูงสุด
นอกจากบริการข้างต้น SCB TechX ยังมีบริการอีกมากมาย ไม่ว่าจะเป็น Cloud Solutions และ xPlatform โซลูชันที่มอบความสามารถในการแก้ปัญหาและข้อจำกัดต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาแอปพลิเคชันหรือซอฟต์แวร์ บริการให้คำปรึกษาและพัฒนาโซลูชันแบบครบวงจร บริการด้านโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีและการพัฒนาดิจิทัลแพลตฟอร์ม และอื่นๆ
หากต้องการสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมหรือปรึกษาผู้เชี่ยวชาญงานพัฒนาซอฟต์แวร์ สามารถติดต่อทีม xPlatform ของเราได้ที่ contact@scbtechx.io
