What Is a Data Lakehouse? A Beginner’s Friendly Introduction

คุณเคยส่งเรซูเม่สายงาน Data Engineering ไปยังหลายตำแหน่งงานแต่กลับไม่ได้รับการตอบกลับเลยใช่ไหม? มันน่าหงุดหงิดมากเลยใช่ไหมล่ะ? แต่อย่าเพิ่งกังวลไป เพราะคุณไม่ได้เจอเรื่องนี้คนเดียว หลาย ๆ เรซูเม่ของสายงาน Data Engineering มักถูกปัดตกภายในเวลาเพียง 10 วินาทีเท่านั้น เหตุผลคืออะไร? ไม่ใช่ว่าคุณไม่มีทักษะที่จำเป็น แต่เป็นเพราะเรซูเม่ของคุณอาจไม่ได้แสดงทักษะเหล่านั้นอย่างชัดเจนมากพอ หรือไม่ได้สื่อสารประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องในแบบที่ดึงดูดความสนใจของผู้สรรหาและระบบ ATS (Applicant Tracking System) ได้ ในบล็อกนี้ ฉันจะพาคุณไปรู้จักกับข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในเรซูเม่ของสาย Data Engineer และแชร์ เคล็ดลับเรซูเม่

Have you ever sent your data engineering resume to many job openings but never heard anything back? It’s frustrating, right? But don’t worry, you’re not alone. In fact, many data

ธุรกิจขนาดเล็กจำนวนมากมักทำ ข้อผิดพลาดข้อมูลธุรกิจ ที่พบบ่อยในการจัดการข้อมูล ซึ่งบางครั้งอาจเกิดจากการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดด้านข้อมูลที่สำคัญ แต่ปัญหาเหล่านี้สามารถป้องกันได้ง่ายหากมีเครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะสม การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่เรื่องเฉพาะขององค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น ธุรกิจขนาดเล็กก็สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้นได้เช่นกัน ด้วยการติดตามปัจจัยต่าง ๆ เช่น ยอดขาย แนวโน้มของลูกค้า และสินค้าคงคลัง เจ้าของธุรกิจจะสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นเพื่อสนับสนุนการเติบโต ระบบข้อมูลที่ดีช่วยประหยัดเวลา ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน การจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพทำให้มั่นใจได้ว่าการตัดสินใจจะเกิดขึ้นบนพื้นฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจดำเนินไปได้อย่างมีประสิทธิภาพและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น การแก้ไข ข้อผิดพลาดข้อมูลธุรกิจ จึงเป็นกุญแจสำคัญในการหลีกเลี่ยงความผิดพลาดและสร้างความสำเร็จในระยะยาว การจัดการข้อมูลจะเป็นเรื่องง่ายและสามารถช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างมั่นคง คุณสามารถใช้เครื่องมือที่ช่วยในการรวบรวมและตรวจสอบข้อมูล เช่น ระบบจัดการข้อมูล (Data Management System) ที่สามารถตรวจสอบข้อผิดพลาดได้อัตโนมัติ

Artificial Intelligence (AI) has significantly reshaped the way we live, work, and make decisions. However, AI isn’t a one-size-fits-all technology. There are two key categories: Generative AI vs Traditional AI

Many small businesses often make common data mistakes when handling their data, but these issues can be easily prevented with the right tools and techniques. Data analysis isn’t reserved only

ทุกวันนี้ ทุกบริษัทต้องการตัดสินใจได้เร็วและฉลาดขึ้นด้วยการใช้ข้อมูล ซึ่งหมายความว่าทีมงานด้านข้อมูลต้องเร่งสร้างระบบที่สามารถจัดการข้อมูลได้มากขึ้น รองรับผู้ใช้งานได้มากขึ้น และตอบคำถามได้หลากหลายขึ้นในเวลาเดียวกัน แต่ปัญหาคือ การทำแบบนี้อาจทำให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว คลังข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Snowflake, BigQuery หรือ Redshift มีความสามารถสูงมาก แต่ถ้าไม่ได้ตั้งค่าให้เหมาะสม ค่าใช้จ่ายอาจพุ่งสูงได้ง่าย หลายทีมยังสร้างความซับซ้อนเกินไป เช่น สร้าง pipeline จำนวนมาก ใช้เครื่องมือหลายตัว หรือเก็บข้อมูลที่ไม่มีใครใช้งานจริง สิ่งเหล่านี้ทำให้ค่าใช้จ่ายเพิ่ม ประสิทธิภาพลดลง และเสียเวลาไปกับการแก้ปัญหา นอกจากนี้ ยังง่ายมากที่จะไม่รู้ว่าเงินถูกใช้ไปกับอะไรบ้าง ถ้าไม่มีระบบติดตามที่ดี ทีมงานมักไม่รู้ตัวเลยว่าใช้เงินหรือทรัพยากรสิ้นเปลืองไปกับอะไร

Today, every company wants to make faster and smarter decisions using data. That means data teams are under pressure to build systems that can handle more data, more users, and

เราอยู่ในยุคที่เกือบทุกการกระทำสามารถสร้างข้อมูลได้ ไม่ว่าจะเป็นการคลิกเว็บไซต์ของลูกค้า การสั่งซื้อสินค้า หรือการส่งข้อความ—ทุกกิจกรรมล้วนสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า ธุรกิจในปัจจุบันอยู่ท่ามกลางข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งมีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในทุก ๆ วันการขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลอัจฉริยะ จึงกลายเป็นหัวใจสำคัญในการแข่งขันและการเติบโต แต่ประเด็นสำคัญคือ: การมีข้อมูลมาก ไม่ได้หมายความว่าคุณใช้ข้อมูลนั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในหลายองค์กร ข้อมูลยังคงกระจายตัวอยู่ในสเปรดชีต แพลตฟอร์ม และเครื่องมือต่าง ๆ ที่ไม่เชื่อมโยงกัน ข้อมูลจำนวนมากถูกเก็บไว้แต่กลับไม่ได้นำมาใช้งานอย่างแท้จริง ความท้าทายที่แท้จริงจึงไม่ใช่การเก็บข้อมูล แต่คือการตีความและใช้งานมันอย่างมีประสิทธิผล แม้จะมีเครื่องมือและซอฟต์แวร์วิเคราะห์สมัยใหม่ หลายองค์กรยังคงเผชิญกับปัญหาทั่วไป เช่น: การระบุว่าข้อมูลใดสำคัญต่อธุรกิจจริง ๆ การแปลความหมายของตัวเลขและข้อมูล การเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้กลายเป็นแผนปฏิบัติที่นำไปใช้ได้จริง การประเมินข้อมูลคืออะไร? การประเมินข้อมูล

We’re in a world where nearly every action creates data. Whether it’s a customer clicking on your website, placing an order, or sending a message it all generates valuable insights.

โคโลเคชันเพื่อความปลอดภัยของข้อมูล กลายเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับธุรกิจในยุคดิจิทัล เพราะข้อมูลคือหัวใจหลักขององค์กร ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลลูกค้า หรือข้อมูลทางการเงิน หากข้อมูลสูญหายหรือถูกแฮ็ก อาจส่งผลกระทบร้ายแรง เช่น สูญเสียรายได้ เสียชื่อเสียง หรืออาจถึงขั้นต้องปิดกิจการ ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลมีหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น ภัยธรรมชาติ เช่น น้ำท่วม ไฟไหม้ ที่สามารถทำลายเซิร์ฟเวอร์ได้ หรือ การโจมตีทางไซเบอร์ เช่น มัลแวร์ แรนซัมแวร์ ที่สามารถขโมยหรือเข้ารหัสข้อมูลของคุณ รวมถึง ปัญหาทางเทคนิค เช่น เซิร์ฟเวอร์ล่ม ไฟดับ ที่อาจทำให้คุณไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญได้