Data Lakehouse คืออะไร?
MLOps คือหลักปฏิบัติสำคัญที่เข้ามาช่วย จัดระบบ ขยายผล และดูแล โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning Models) ให้ทำงานได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ในทุกอุตสาหกรรม พร้อมทั้งช่วยจัดการความท้าทายด้าน การกำกับดูแล และ การรักษาคุณภาพ ของโมเดล

Category
Corporate / News
Case studies
Solutions
Industry
ข้อควรระวังสำคัญ
- ความเข้าใจข้อมูล: ข้อมูลเป็นพื้นฐานของการดำเนินงานและการตัดสินใจยุคใหม่
- การจัดเก็บและสถาปัตยกรรมข้อมูล: ต้องจัดระเบียบและประมวลผลอย่างเหมาะสมเพื่อให้ได้อินไซต์ที่ถูกต้อง
- Data Warehouse: เหมาะกับข้อมูลมีโครงสร้าง แต่มีต้นทุนสูงเมื่อขยายระบบ
- Data Lake: ยืดหยุ่นและคุ้มค่า แต่ไม่เหมาะกับงานเรียลไทม์
- Data Lakehouse: ผสานข้อดีของทั้งสองแบบ—ยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ ประหยัด และรองรับงานเรียลไทม์
- อนาคตข้อมูล: Data Lakehouse กำลังเป็นมาตรฐานใหม่ ช่วยให้องค์กรสร้างอินไซต์และโอกาสได้ดียิ่งขึ้น
Data Lakehouseคืออะไร?
ลองจินตนาการว่าคุณมีทั้งความเป็นระเบียบแบบห้องสมุด และความอิสระเหมือนห้องเก็บของ อยู่ในที่เดียว — นั่นคือ Data Lakehouse คุณสามารถหยิบทั้งหนังสือทำอาหารอิตาเลียนและอัลบั้มรูปครอบครัวจากชั้นเดียวกันได้อย่างง่ายดาย Data Lakehouse ผสานความยืดหยุ่นของ Data Lake เข้ากับโครงสร้างที่เป็นระเบียบของ Data Warehouse ทำให้องค์กรสามารถจัดการข้อมูลได้หลากหลายประเภท พร้อมรักษามาตรฐานการจัดระเบียบและการปฏิบัติตามข้อกำหนด ลองนึกภาพอินโฟกราฟิกที่แสดงเส้นทางตั้งแต่ Data Warehouse → Data Lake → Data Lakehouse ซึ่งเป็นการผสมผสานที่ลงตัวที่สุดของทั้งสองโลก

รูปภาพ: databricks.com/glossary/ดาต้า-เลคเฮาส์



