ปลดล็อกพลังของ Data Lake: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน องค์กรต่าง ๆ กำลังสร้างและรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่าง ๆ ข้อมูลส่วนสำคัญนี้เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าไม่มีรูปแบบหรือสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงเอกสารข้อความ รูปภาพ วิดีโอ ไฟล์เสียง ฟีดโซเชียลมีเดีย ข้อมูลเซ็นเซอร์ และอื่น ๆ คลังข้อมูลแบบดั้งเดิมซึ่งออกแบบมาสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง มักจะประสบปัญหาในการจัดการกับปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็วของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือจุดที่ Data Lake เข้ามามีบทบาท

Data Lake คืออะไร?

Data Lake คือที่เก็บข้อมูลส่วนกลางที่ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ทั้งหมดของคุณได้ในทุกขนาด คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลของคุณตามที่เป็นอยู่ โดยไม่ต้องจัดโครงสร้างก่อน ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการกำหนดสคีมาล่วงหน้า และช่วยให้คุณสามารถนำเข้าข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เปรียบเสมือนการมีทะเลสาบข้อมูลขนาดใหญ่ที่คุณสามารถเข้าไปวิเคราะห์และดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าออกมาได้เมื่อต้องการ

ต่างจากคลังข้อมูล ซึ่งโดยทั่วไปต้องการให้ข้อมูลถูกแปลง (ETL - Extract, Transform, Load) ก่อนที่จะจัดเก็บ Data Lake ใช้วิธี ELT (Extract, Load, Transform) ซึ่งหมายความว่าข้อมูลจะถูกโหลดลงในเลคในรูปแบบดิบ และการแปลงจะถูกนำไปใช้ก็ต่อเมื่อต้องการข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เท่านั้น ซึ่งให้ความยืดหยุ่นและความคล่องตัวที่มากขึ้นในการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล

คุณลักษณะสำคัญของ Data Lake:

• Schema-on-Read: สคีมาของข้อมูลจะถูกนำไปใช้ในขณะที่ทำการวิเคราะห์ ไม่ใช่ในขณะที่นำเข้าข้อมูล
• Scalability: ออกแบบมาเพื่อรองรับข้อมูลปริมาณมหาศาล
• Variety: รองรับประเภทข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง
• Cost-Effective: โดยทั่วไปใช้ที่เก็บข้อมูลราคาประหยัดและเทคโนโลยีโอเพนซอร์ส
• Agility: ช่วยให้สามารถนำเข้าและสำรวจข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

ความสำคัญของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในภูมิทัศน์ระดับโลก

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประกอบด้วยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจในอุตสาหกรรมและภูมิภาคต่าง ๆ ได้ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วน:

• ค้าปลีก: การวิเคราะห์ความรู้สึกบนโซเชียลมีเดีย รีวิวจากลูกค้า และการคลิกบนเว็บไซต์เพื่อทำความเข้าใจความชอบของลูกค้าและปรับแต่งแคมเปญการตลาดให้เป็นส่วนตัว ผู้ค้าปลีกข้ามชาติสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับเปลี่ยนข้อเสนอผลิตภัณฑ์ให้เข้ากับความต้องการของตลาดท้องถิ่นในยุโรป เอเชีย และอเมริกา
• การดูแลสุขภาพ: การประมวลผลภาพทางการแพทย์ (เอกซเรย์, MRI), บันทึกของแพทย์ และเวชระเบียนของผู้ป่วยเพื่อปรับปรุงการวินิจฉัย การรักษา และการดูแลผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์จากโรงพยาบาลทั่วโลกสามารถช่วยระบุรูปแบบและปรับปรุงความแม่นยำของการวินิจฉัยในประชากรกลุ่มต่าง ๆ ได้
• บริการทางการเงิน: การติดตามบทความข่าว ฟีดโซเชียลมีเดีย และรายงานตลาดเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง ประเมินความเสี่ยง และตัดสินใจลงทุนอย่างมีข้อมูล ธนาคารที่ดำเนินงานทั่วโลกสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อติดตามความเสี่ยงทางการเงินและปฏิบัติตามกฎระเบียบระหว่างประเทศ
• การผลิต: การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์จากอุปกรณ์ บันทึกการผลิต และรายงานการบำรุงรักษาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต คาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ และปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลจากโรงงานในประเทศต่าง ๆ สามารถช่วยระบุแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก
• โทรคมนาคม: การวิเคราะห์บันทึกการโทร ข้อมูลปริมาณการใช้เครือข่าย และปฏิสัมพันธ์กับการสนับสนุนลูกค้าเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่าย ระบุปัญหาบริการ และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า บริษัทโทรคมนาคมระดับโลกสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายและให้บริการลูกค้าที่ดีขึ้นทั่วทั้งการดำเนินงานระหว่างประเทศ

สถาปัตยกรรม Data Lake สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

สถาปัตยกรรม Data Lake ทั่วไปประกอบด้วยเลเยอร์ต่อไปนี้:

1. เลเยอร์การนำเข้าข้อมูล (Ingestion Layer):

เลเยอร์นี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการนำเข้าข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เข้าสู่ Data Lake ต้องสามารถจัดการกับรูปแบบข้อมูลและอัตราการนำเข้าที่แตกต่างกันได้ เครื่องมือที่ใช้ในการนำเข้าข้อมูลโดยทั่วไป ได้แก่:

• Apache Kafka: แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งแบบกระจายสำหรับการนำเข้าข้อมูลแบบเรียลไทม์
• Apache Flume: บริการแบบกระจายสำหรับรวบรวม รวมกลุ่ม และย้ายข้อมูลบันทึก (log data) จำนวนมาก
• AWS Kinesis: บริการข้อมูลสตรีมมิ่งบนคลาวด์
• Azure Event Hubs: บริการนำเข้าเหตุการณ์บนคลาวด์

2. เลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล (Storage Layer):

เลเยอร์นี้เป็นโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้และคุ้มค่าสำหรับข้อมูลทุกประเภท ตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลทั่วไป ได้แก่:

• Hadoop Distributed File System (HDFS): ระบบไฟล์แบบกระจายที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บไฟล์ขนาดใหญ่บนฮาร์ดแวร์ทั่วไป
• Amazon S3: บริการจัดเก็บอ็อบเจกต์บนคลาวด์
• Azure Blob Storage: บริการจัดเก็บอ็อบเจกต์บนคลาวด์
• Google Cloud Storage: บริการจัดเก็บอ็อบเจกต์บนคลาวด์

การเลือกที่เก็บข้อมูลขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ เช่น ค่าใช้จ่าย ประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และข้อกำหนดด้านความปลอดภัย โซลูชันการจัดเก็บบนคลาวด์มักเป็นที่นิยมเนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดและความสะดวกในการจัดการ

3. เลเยอร์การประมวลผล (Processing Layer):

เลเยอร์นี้มีเครื่องมือและเฟรมเวิร์กสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ใน Data Lake เฟรมเวิร์กการประมวลผลทั่วไป ได้แก่:

• Apache Spark: ระบบคอมพิวเตอร์แบบคลัสเตอร์ที่รวดเร็วและใช้งานได้ทั่วไป
• Apache Hadoop MapReduce: โมเดลการเขียนโปรแกรมสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบขนาน
• AWS EMR: แพลตฟอร์มบิ๊กดาต้าบนคลาวด์ที่ใช้ Hadoop และ Spark
• Azure HDInsight: แพลตฟอร์มบิ๊กดาต้าบนคลาวด์ที่ใช้ Hadoop และ Spark
• Google Cloud Dataproc: แพลตฟอร์มบิ๊กดาต้าบนคลาวด์ที่ใช้ Hadoop และ Spark

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถทำงานประมวลผลข้อมูลต่าง ๆ ได้ เช่น การล้างข้อมูล การแปลง การรวมกลุ่ม และแมชชีนเลิร์นนิง

4. เลเยอร์ธรรมาภิบาลและความปลอดภัย (Governance and Security Layer):

เลเยอร์นี้ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลใน Data Lake ได้รับการกำกับดูแล รักษาความปลอดภัย และเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาต ส่วนประกอบสำคัญของเลเยอร์นี้ ได้แก่:

• Data Catalog: ที่เก็บข้อมูลเมตาดาต้าที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลที่เก็บไว้ใน Data Lake
• Data Lineage: การติดตามที่มาและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล
• Access Control: การใช้นโยบายความปลอดภัยเพื่อควบคุมการเข้าถึงข้อมูล
• Data Masking: การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยการปิดบังหรือทำให้ไม่สามารถระบุตัวตนได้

ธรรมาภิบาลข้อมูลและความปลอดภัยมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับรองความสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของข้อมูลใน Data Lake

5. เลเยอร์การใช้งาน (Consumption Layer):

เลเยอร์นี้ให้การเข้าถึงข้อมูลที่ประมวลผลแล้วสำหรับผู้ใช้และแอปพลิเคชันต่าง ๆ วิธีการใช้งานทั่วไป ได้แก่:

• เครื่องมือ Business Intelligence (BI): เครื่องมือเช่น Tableau, Power BI และ Qlik Sense สำหรับการแสดงภาพและวิเคราะห์ข้อมูล
• แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูล: แพลตฟอร์มสำหรับสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
• APIs: อินเทอร์เฟซสำหรับการเข้าถึงข้อมูลผ่านโปรแกรม
• คลังข้อมูล (Data Warehouses): การย้ายข้อมูลที่ประมวลผลแล้วไปยังคลังข้อมูลเพื่อความต้องการในการรายงานและการวิเคราะห์ที่เฉพาะเจาะจง

ประโยชน์ของการใช้ Data Lake สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

Data Lake มีประโยชน์หลายประการสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง:

• ความคล่องตัวที่เพิ่มขึ้น: ช่วยให้สามารถนำเข้าและสำรวจข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ทำให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างรวดเร็ว
• ลดต้นทุน: ใช้ที่เก็บข้อมูลราคาประหยัดและเทคโนโลยีโอเพนซอร์ส ซึ่งช่วยลดต้นทุนในการจัดเก็บและประมวลผล
• การค้นพบข้อมูลที่ดียิ่งขึ้น: เป็นที่เก็บข้อมูลส่วนกลางสำหรับข้อมูลทุกประเภท ทำให้การค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น
• ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล: ช่วยให้สามารถทำความสะอาดและแปลงข้อมูลได้ตามต้องการ ทำให้มั่นใจในคุณภาพของข้อมูล
• การวิเคราะห์ขั้นสูง: รองรับเทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น แมชชีนเลิร์นนิงและการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์
• การตัดสินใจที่ดีขึ้น: ให้มุมมองที่ครอบคลุมของข้อมูล ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น

ความท้าทายในการนำ Data Lake ไปใช้

แม้ว่า Data Lake จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีความท้าทายบางประการเช่นกัน:

• ธรรมาภิบาลข้อมูล: การรับรองคุณภาพข้อมูล ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด หากไม่มีธรรมาภิบาลที่เหมาะสม Data Lake อาจกลายเป็น "บึงข้อมูล" (data swamps) ที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่ใช้ไม่ได้และไม่น่าเชื่อถือ
• การค้นพบข้อมูล: การค้นหาและทำความเข้าใจข้อมูลที่เก็บไว้ใน Data Lake Data Catalog ที่กำหนดไว้อย่างดีเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการค้นพบข้อมูล
• ความปลอดภัยของข้อมูล: การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต จำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล
• ช่องว่างด้านทักษะ: ต้องใช้ทักษะเฉพาะทางด้านเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าและวิทยาศาสตร์ข้อมูล องค์กรอาจต้องลงทุนในการฝึกอบรมหรือจ้างผู้เชี่ยวชาญ
• ความซับซ้อน: การออกแบบ การนำไปใช้ และการจัดการ Data Lake อาจมีความซับซ้อน

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการสร้าง Data Lake ที่ประสบความสำเร็จ

เพื่อเอาชนะความท้าทายและเพิ่มประโยชน์สูงสุดของ Data Lake องค์กรควรปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

• กำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่ชัดเจน: ระบุปัญหาทางธุรกิจเฉพาะที่คุณต้องการแก้ไขด้วย Data Lake
• พัฒนากรอบธรรมาภิบาลข้อมูล: กำหนดนโยบายและขั้นตอนสำหรับคุณภาพข้อมูล ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• นำ Data Catalog ไปใช้: สร้างที่เก็บข้อมูลเมตาดาต้าที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลที่เก็บไว้ใน Data Lake
• ทำให้การนำเข้าข้อมูลเป็นอัตโนมัติ: ทำให้กระบวนการนำเข้าข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เป็นอัตโนมัติ
• บังคับใช้คุณภาพข้อมูล: ใช้การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเพื่อรับรองความถูกต้องและความสอดคล้องของข้อมูล
• รักษาความปลอดภัย Data Lake ของคุณ: ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• ติดตามประสิทธิภาพ: ติดตามประสิทธิภาพของ Data Lake เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาคอขวด
• ลงทุนในการฝึกอบรม: จัดการฝึกอบรมให้กับทีมของคุณเกี่ยวกับเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• เริ่มจากเล็ก ๆ และทำซ้ำ: เริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องขนาดเล็กและค่อย ๆ ขยาย Data Lake เมื่อคุณได้รับประสบการณ์

เครื่องมือและเทคโนโลยีสำหรับ Data Lake

มีเครื่องมือและเทคโนโลยีหลากหลายสำหรับสร้างและจัดการ Data Lake ต่อไปนี้คือตัวเลือกยอดนิยมบางส่วน:

• Hadoop: เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการจัดเก็บและประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจาย
• Spark: ระบบคอมพิวเตอร์แบบคลัสเตอร์ที่รวดเร็วและใช้งานได้ทั่วไป
• AWS S3: บริการจัดเก็บอ็อบเจกต์บนคลาวด์
• Azure Data Lake Storage: บริการจัดเก็บ Data Lake บนคลาวด์
• Google Cloud Storage: บริการจัดเก็บอ็อบเจกต์บนคลาวด์
• Snowflake: แพลตฟอร์มคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่สามารถใช้เป็น Data Lake ได้เช่นกัน
• Databricks: แพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบครบวงจรที่ใช้ Apache Spark
• Talend: แพลตฟอร์มการรวมข้อมูลที่รองรับการนำเข้า การแปลง และธรรมาภิบาลข้อมูล
• Informatica: แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลที่ให้ความสามารถในการรวมข้อมูล คุณภาพข้อมูล และธรรมาภิบาลข้อมูล

การเลือกเครื่องมือและเทคโนโลยีขึ้นอยู่กับความต้องการและงบประมาณเฉพาะของคุณ

กรณีการใช้งาน Data Lake ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

Data Lake ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลายเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจต่าง ๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วน:

• อีคอมเมิร์ซ: การวิเคราะห์ประวัติการเข้าชมของลูกค้า ข้อมูลการซื้อ และกิจกรรมบนโซเชียลมีเดียเพื่อปรับแต่งคำแนะนำให้เป็นส่วนตัวและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซระดับโลกสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์และแคมเปญการตลาดสำหรับลูกค้าแต่ละรายทั่วโลก
• การธนาคาร: การตรวจจับการฉ้อโกง การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต และการปรับปรุงการบริการลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมจากสาขาทั่วโลกช่วยให้ตรวจจับการฉ้อโกงได้ดีขึ้น
• การประกันภัย: การประเมินความเสี่ยง การตรวจจับการฉ้อโกง และการปรับปรุงกระบวนการเคลมประกัน การวิเคราะห์ประวัติการเคลมในภูมิภาคต่าง ๆ ช่วยให้บริษัทประกันภัยปรับปรุงการประเมินความเสี่ยงได้ดีขึ้น
• การดูแลสุขภาพ: การปรับปรุงการวินิจฉัย การรักษา และการดูแลผู้ป่วย การวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยที่รวบรวมจากประเทศต่าง ๆ ช่วยให้สามารถระบุแนวโน้มด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกได้
• การผลิต: การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต การคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ และการปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์จากโรงงานผลิตในประเทศต่าง ๆ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก

อนาคตของ Data Lake

Data Lake กำลังพัฒนาให้มีความชาญฉลาด เป็นอัตโนมัติ และใช้งานง่ายมากขึ้น แนวโน้มสำคัญบางประการที่กำลังกำหนดอนาคตของ Data Lake ได้แก่:

• Cloud-Native Data Lakes: Data Lake ถูกสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มคลาวด์มากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาด ความคุ้มค่า และบริการที่มีการจัดการโดยผู้ให้บริการคลาวด์
• Data Lakehouses: การผสมผสานคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Data Lake และคลังข้อมูลเพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่รวมเป็นหนึ่งเดียวสำหรับการจัดเก็บ การประมวลผล และการวิเคราะห์ข้อมูล
• AI-Powered Data Lakes: การใช้ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำให้งานด้านธรรมาภิบาลข้อมูล การค้นพบข้อมูล และคุณภาพข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ
• Real-Time Data Lakes: การนำเข้าและประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อเปิดใช้งานการวิเคราะห์และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์
• Self-Service Data Lakes: การให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือสำหรับการสำรวจและวิเคราะห์ด้วยตนเอง

บทสรุป

Data Lake เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ด้วยการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสม องค์กรสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของข้อมูลและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดโลก การยอมรับวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการลงทุนในทักษะและโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในยุคของบิ๊กดาต้า

กุญแจสู่ความสำเร็จในการนำ Data Lake ไปใช้คือการวางแผนอย่างรอบคอบ ธรรมาภิบาลข้อมูลที่แข็งแกร่ง และความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ในขณะที่ปริมาณข้อมูลยังคงเพิ่มขึ้นและความสำคัญของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพิ่มขึ้น Data Lake จะกลายเป็นส่วนประกอบที่สำคัญยิ่งขึ้นของภูมิทัศน์ข้อมูลสมัยใหม่