6 แนวทางยอดนิยมของการใช้งาน Data Fabrics

วันนี้เราจะมาพูดถึงสถาปัตยกรรม การจัดการ Data Fabric ที่เป็นเสมือนกล่องวิเศษช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงข้อมูลที่กระจัดกระจาย อีกทั้งยังช่วยดูแลจัดระเบียบข้อมูลได้อย่างชาญฉลาดไปด้วยในตัว และบทความนี้จะพูดถึงเรื่อง 6 แนวทางยอดนิยมของการใช้งาน Data Fabrics ที่จะมาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับองค์กรของคุณได้

โดยปกติแล้วทุก ๆ องค์กรจะมีข้อมูลกระจายตามหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ซึ่งแต่ละหน่วยงานมีหน้าที่ละความรับผิดชอบในการจัดการข้อมูลของตัวเอง การจัดสรรข้อมูลลักษณะนี้เรียกว่าการจัดการข้อมูลแบบไซโล หรือ Data Silo โดย Silos ในที่นี้คือ ปัญหาที่มีข้อมูลบางอย่างที่ถูกเก็บอยู่แต่ในเฉพาะกลุ่ม คนในองค์กรส่วนอื่น ๆ ไม่เคยได้รับการแชร์หรือได้ใช้ประโยชน์เลย หรือพูดอีกนัยหนึ่งคือมีข้อเสียตรงที่การบูรณาการข้อมูลระหว่างกันจะเป็นไปได้ยาก ซึ่ง Data Fabrics จะมาช่วยสร้างระบบที่ให้ข้อมูลพวกนี้มาเรียงร้อยถักทอกันออกมาเป็นข้อมูลที่เป็นระบบระเบียบ จึงเป็นที่มาของคำ ๆ นี้นั่นเอง ดังนั้น Data Fabrics จึงเปรียบได้กับโครงสร้างที่ช่วยจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ ที่อนุญาตให้องค์กรเข้าถึงข้อมูลของตนจากที่ไหนก็ได้ภายในสภาพแวดล้อม Hybrid Cloud  “การใช้เทคโนโลยีและบริการเหล่านี้ มันเพิ่มคุณค่าให้กับข้อมูลและให้ประโยชน์มากขึ้นสำหรับผู้ใช้” David Proctor, Senior Database Manager จาก Everconnect บริษัทที่ทำธุรกิจให้บริการระบบจัดการฐานข้อมูลระยะไกล

อ่านเพิ่มเติมเรื่อง Data Fabric เป็นหนึ่งใน 12 เทรนด์เชิงกลยุทธ์ในปี 2022

Data Fabric กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อองค์กรหันมาใช้วิธีการจัดเก็บแบบดิจิทัล เพราะเมื่อบริษัทเติบโตขึ้น ทำให้การจัดเก็บข้อมูลอาจซับซ้อนมากขึ้น เพราะข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในตำแหน่งต่าง ๆ ที่บางทีหลาย ๆ ส่วนงานอาจไม่สามารถเข้าถึงได้ Proctor จึงตั้งข้อสังเกตว่า “Data Fabric ได้สร้างมาตรฐานใหม่ของการเก็บข้อมูลและทำให้ทุกคนเข้าถึงข้อมูลได้โดยไม่ว่าพวกเขาจะอยู่ที่ไหนก็ตามบนโลก”

Sean Knapp ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Ascend.io บริษัทที่ให้บริการระบบ Dataflow แบบอัตโนมัติกล่าวโดยสรุปว่า เทคโนโลยี Data Fabric เป็นเหมือนกาวที่เชื่อมโยงระบบข้อมูลขององค์กรทั้งหมดเข้าด้วยกัน ให้ทุกส่วนของข้อมูลสอดคล้องกัน ซึ่งจะช่วยให้ Data Engineer สร้าง, ขยายสเกล, และพัฒนา Data Pipeline อย่างต่อเนื่องที่อยู่บน Apache Spark โดยไม่ต้องเขียนโค้ดมาก “Data Fabric ช่วยองค์กรให้รักษาระบบข้อมูลที่ซับซ้อนและแตกต่างกันได้ และยังช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วด้วยตนเอง ไม่ว่าพวกเขาจะอยู่ที่ใดหรือก่อนหน้านี้ระบบเคยถูกจัดเก็บไว้อย่างไรก็ตาม” Sean Knapp กล่าว

การนำ Data Fabrics มาใช้สามารถช่วยองค์กรของคุณได้อย่างไร

นี่คือ 6 แนวทางยอดนิยมของการใช้งาน Data Fabric:

1.นวัตกรรมองค์กร

“เทคโนโลยี Data Fabric ช่วยเปิดเส้นทางใหม่สู่การสร้างนวัตกรรมผู้ชนะจากไอเดีย AI, ML ใหม่ ๆ ได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะด้านการเร่งความเร็ววงจรการวิเคราะห์ข้อมูล (Data and Analytics Lifecycle) ” Knapp กล่าว “มันหมดคำถามแล้วว่า มันจะดีแค่ไหนถ้าองค์กรสามารถใช้สถาปัตยกรรม Data Fabric รวมแหล่งข้อมูลทั้งระบบ Cloud เครื่องมือคำนวณ โดเมนต่าง ๆ มาใช้ร่วมกัน แต่ต้องถามว่าจะเริ่มทำเมื่อไหร่เท่านั้นเอง”

2. ป้องกันและบำรุงรักษาระบบ

เทคโนโลยี Data Fabric สามารถใช้ทำการวิเคราะห์หาจุดอ่อนเพื่อป้องกันการล่มของระบบได้ ซึ่งจะช่วยลดช่วงเวลา Downtime เนื่องจากมันสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกจากจุดข้อมูลต่าง ๆ และคาดการณ์ล่วงหน้าถึงรอบการบำรุงรักษา เรียกว่าเป็นการ “กันก่อนแก้” นอกจากนี้ Jared Stern ซีอีโอของ Uplift Legal Funding ยังกล่าวอีกว่า ” Data Fabric จะช่วยวางแผนในการเตรียมเครื่องมือ อะไหล่ ทรัพยากรบุคคล และสำรองสิ่งที่จำเป็นได้อย่างเป็นระบบระเบียบ”

3.กำจัดปัญหา Silos (ไซโล)

บอกลากับปัญหา Data Silo ไปได้เลย Dan DeMers ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Cinchy กล่าวว่า “วิธีการถักทอร้อยเรียงฐานข้อมูลต่าง ๆ ของ Data Fabric ทำให้มันได้ชื่อว่าเป็นเทคโนโลยีแรกที่สามารถทำลาย เรื่อง Data Silo ได้อย่างแท้จริง”

“เราทุกคนรู้ถึงข้อเสียของการเก็บข้อมูลแบบไซโล” DeMers กล่าว “ถึงแม้จะมีข้อดี แต่ Data Silo ขัดขวางประสิทธิภาพการทำงาน รวมถึงยังไม่มีวิธีการทำงานรูปแบบอื่นที่แทนที่ได้ เนื่องจากไม่มีทางเลี่ยงฐานข้อมูลที่ผูกติดกับแอปพลิเคชัน” แต่ต้องเข้าใจว่าจริง ๆ แล้วองค์กรต้องทำงานด้วยข้อมูล ไม่ใช่แอปพลิเคชัน “นั่นเป็นเหตุผลที่การบูรณาการแบบจุดต่อจุดยังคงเป็นปัญหาใหญ่ในสถาปัตยกรรมข้อมูล ยิ่งเราคิดจะทำลาย Data Silo โดยไปหาที่รวมให้มัน กลับนำไปสู่ปัญหา Data Silo ที่ใหญ่ขึ้น ตรงกันข้ามเรากลับไม่ทำอะไรเลยเพื่อแก้ไขสาเหตุของปัญหาจริง ๆ  ซึ่งอยู่ที่เราโฟกัสกันเองว่าฐานข้อมูลต้องขึ้นอยู่กับแอปเป็นหลัก” เขาอธิบาย ”Data Fabric จะแยกข้อมูลออกจากแอปพลิเคชัน นี่แหละคือสิ่งที่ทำให้ หลักการที่ว่าเน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางเกิดขึ้นได้จริง เราจะได้จบวังวนในการซื้อโปรแกรม / สร้างโปรแกรม / และเอามาเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่ได้ซักที”

4.  ได้ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า

Data Fabrics ช่วยบอกองค์กรให้เห็นถึงวิธีที่ลูกค้าใช้บริการ โดย Proctor กล่าวว่า “ด้วยวิธีนี้ พวกเขาสามารถรวบรวมชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าที่แตกต่างกัน วิเคราะห์ และใช้เพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้า” นอกจากนี้ Szymon Klarman หัวหน้าสถาปนิกด้านการจัดการความรู้ในองค์กรของ BlackSwan Technologies อธิบายการใช้ Data Fabric เพื่อให้ได้มุมมองหรือข้อมูลที่แท้จริงของลูกค้า “องค์กรสามารถใช้ Data Fabric เพื่ออ้างอิงข้อมูลระหว่างกันและใช้ในการสรุปผลได้ ทำให้เห็นมุมมองตามความเป็นจริงและความสัมพันธ์ต่าง ๆ ระหว่างเครือข่ายของหน่วยธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับหน่วยงาน และช่วยปรับรูปแบบความสัมพันธ์ของหน่วยงานที่มีให้กับหน่วยธุรกิจนั้น ๆ “มุมมอง ‘ลูกค้า 360’ นี้ครอบคลุมความต้องการของแผนกต่าง ๆ ตั้งแต่การปฏิบัติตามนโยบายการตลาด / การจัดกลุ่มลูกค้า และความเสี่ยง / การจัดการกับความเสี่ยง”

5. ให้การช่วยเหลือการทำตามกฎระเบียบข้อบังคับของข้อมูล

ข้อกำหนดสำหรับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ และได้กลายเป็นความเสี่ยงสุดสำคัญขององค์กรที่ต้องหาวิธีลดความเสี่ยงให้ได้ โดย John Wills, CTO ภาคสนามของ Alation บริษัทที่นำเสนอเทคโนโลยี Machine Learning ที่ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหา เข้าใจและเชื่อถือข้อมูลในข้อมูล ได้กล่าวว่า “เรื่องการลดความเสี่ยงในองค์กร ที่จริงแล้วมันขึ้นอยู่กับว่า องค์กรจัดการความเสี่ยงเรื่องการกำกับดูแลข้อมูล Data Governance ได้ดีแค่ไหน” เขากล่าว “อย่างโปรแกรมการกำกับดูแลข้อมูล ก็ถือว่าเป็นหนึ่งใน  Data Fabric เพราะเป็นระบบบันทึกสำหรับข้อมูลทุกประเภท ความผูกพันธ์ระหว่างข้อมูล (Data Dependencies) คุณภาพข้อมูล ความเสี่ยง การจำแนกประเภทข้อมูล และนโยบายการใช้งาน”

6. พัฒนาการใช้งานข้อมูลทั่วทั้งองค์กรด้านการดูแลสุขภาพรวมถึงสถาบันวิจัย

Data Fabric ส่งผลกระทบต่อองค์กรทั้งด้านการดูแลสุขภาพและการวิจัย เนื่องจากองค์กรเหล่านี้จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมาก จึงทำให้มีข้อมูลจำนวนขนาดใหญ่และจำเป็นต้องจัดเก็บเนื้อหาที่สำคัญจำนวนมหาศาล อีกทั้งยังต้องอาศัยการแบ่งปันความรู้อย่างมากเพื่อกระตุ้นการวิจัยและขับเคลื่อนนวัตกรรม เท่านั้นยังไม่พอ Christopher Bouton CEO และ founder ของ Vyasa กล่าวไว้ว่า “ความท้าทายก็คืออุตสาหกรรมเหล่านี้ มีการทำงานในรูปแบบเดิมจนเกิดปัญหาไซโลมายาวนาน ซึ่งทำให้การแบ่งปันความรู้นี้จะยิ่งยากเป็นพิเศษในโลกดิจิทัลในปัจจุบัน” บริษัทของ Christopher นี้ Vyasa เป็นบริษัทที่ทำ Deep Learning และสร้างซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลให้กับการดูแลสุขภาพและองค์กรวิทยาศาสตร์เพื่อคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น “โดย Data Fabrics นี่แหล่ะจะช่วยสร้างความยืดหยุ่นและความปลอดภัยให้กับแพลตฟอร์ม ซึ่งเป็นสิ่งที่ภาคอุตสาหกรรมเหล่านี้ต้องการมาโดยตลอด และสิ่งที่สำคัญคือการใช้ Data Fabrics สามารถทำได้โดยไม่ต้องมารื้อโครงสร้างพื้นฐานด้านสารสนเทศ (IT Infrastructure) ครั้งใหญ่ด้วย” เขากล่าวทิ้งท้าย

บทความโดย John Edwards
เนื้อหาจากบทความของ InformationWeek
แปลและเรียบเรียงโดย วิน เวธิต
ตรวจทานและปรับปรุงโดย อนันต์วัฒน์ ทิพย์ภาวัต