Databricks เป็นแพลตฟอร์มที่ให้บริการด้านการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ บน Cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แพลตฟอร์มนี้ถูกสร้างขึ้นบน Apache Spark ซึ่งเป็นโอเพนซอร์ส (Open source) ที่มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูล และสามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือต่างๆ ได้ราบรื่นมากขึ้น รวมไปถึงลดการซ้ำซ้อนในส่วนงานด้านต่างๆ เพื่อให้องค์กรที่มีผู้ใช้งานจำนวนมากสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างสะดวกและเกิดประสิทธิภาพสูงสุด
Databricks คือ อะไร มาหาคำตอบกัน
Databricks คือ บริษัทผู้ให้บริการด้าน Data Analytics บน Cloud-Based Platform ทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักพัฒนาสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยในการจัดการและเข้าถึงข้อมูลจากหลายแหล่งได้ง่าย ไม่ว่าจะเป็นบนคลาวด์ (Cloud) หรือ On-premises ด้วยการใช้ Apache Spark เข้ามาช่วยประมวลผลข้อมูล ทำให้ผู้ใช้งานสามารถทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และรวดเร็วมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังรองรับภาษาโปรแกรมหลายอย่าง เช่น Python, Scala, SQL, หรือ R โดยมีเครื่องมือที่ช่วยในการสร้าง จัดการ และทดสอบโมเดล Machine Learning เข้ามาช่วยในการสร้างและแสดงผลข้อมูลผ่านแดชบอร์ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมไปถึงสามารถทำงานร่วมกับบริการอื่น ๆ ได้ เช่น Delta Lake, MLflow, และอื่น ๆ เรียกได้ว่า Databricks มีความสามารถที่ยืดหยุ่น และทันสมัย จึงทำให้เป็นที่นิยมสำหรับธุรกิจที่ต้องการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ มีประสิทธิภาพสูงสุด
Databricks ทำงานอย่างไร?
Databricks เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการจัดการข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างขึ้นบน Apache Spark ซึ่งเป็นโอเพนซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลข้อมูลให้เกิดประสิทธิภาพสูง ดังนั้น Databricks จึงเป็นทางเลือกที่ดีกับธุรกิจ เพราะสามารถช่วยในด้านการเก็บข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ อย่างมีระบบและสามารถทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เช่น Amazon S3, Azure Data Lake Storage, หรือ Google Cloud Storage โดยใช้ Apache Spark ทำให้การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องง่ายและมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ Databricks ยังมีการรวม Machine Learning Libraries ที่ช่วยในการสร้างและการจัดการโมเดลที่ใช้ในการคำนวณผลและการวิเคราะห์ข้อมูลอีกด้วย รวมไปถึงยังมีระบบการแจ้งเตือนที่ช่วยในการติดตามสถานะข้อมูลหรือเหตุการณ์ที่สำคัญอีกด้วย
จุดเด่นที่น่าจับตามองของ Databricks
Databricks เป็นอีกหนึ่งแพลตฟอร์มที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก ในด้านของการจัดการข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพ โดยมีจุดเด่นที่น่าจับตามองหลายด้านด้วยกันดังนี้
1. ประสานงานในการทำงานได้ง่าย
การทำงานร่วมกันใน Databricks ช่วยทำให้ทีมสามารถแบ่งปันและสร้างความสามารถในการทำงานร่วมกันได้ง่าย ประสานงานได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
2. มีความปลอดภัยสูง
Databricks มีมาตรฐานความปลอดภัยที่สูง เพื่อให้ผู้ใช้เกิดความมั่นใจในการจัดการและประมวลผลข้อมูลที่สำคัญ โดยมีระบบการควบคุมการเข้าถึงที่ทันสมัย ทำให้ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดสิทธิ์และควบคุมการเข้าถึงข้อมูลได้ตามความเหมาะสม รวมไปถึงการอัพเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความปลอดภัยในระยะยาว
3. ประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
Databricks มีฟีเจอร์ Auto-Optimization ที่ช่วยปรับปรุงโปรแกรมและการประมวลผลแบบอัตโนมัติ ทำให้เกิดการประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ช่วยลดการโหลดข้อมูลจากดิสก์ มีความเหมาะสมและมีประสิทธิภาพสูงสุดในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้ธุรกิจสามารถทำงานกับข้อมูลที่มีปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว
4. เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลแบบครบวงจร
Databricks สามารถเชื่อมต่อกับหลายแหล่งข้อมูลที่ต่างกัน ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลบนคลาวด์ (Cloud) เช่น Azure, AWS, Google Cloud, หรือข้อมูล On-premises ทำให้ผู้ใช้สามารถจัดการและเข้าถึงข้อมูลจากทุกรูปแบบได้ง่าย อีกทั้งยังมีความสามารถในการจัดการและทำ Machine Learning และ Deep Learning ในที่เดียวได้อีกด้วย ทำให้สามารถสร้างและดูแลโมเดล Machine Learning ได้ในรูปแบบที่เข้าถึงง่าย มีระบบ Workflow ที่ให้ความสามารถในการจัดการและตั้งค่าการทำงานร่วมกันของข้อมูลและการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
5. สามารถขยายพื้นที่การใช้งานได้ตามความต้องการของผู้ใช้งาน
มีความสามารถในการทำ Auto-Scaling ทำให้สามารถขยายขนาดของกลุ่มข้อมูล (cluster) โดยอัตโนมัติตามการตั้งค่าหรือความต้องการในการประมวลผลข้อมูล ผู้ใช้งานสามารถปรับแต่งขนาดของกลุ่มข้อมูลได้ตามความต้องการของงานที่กำลังทำ ทำให้สามารถใช้ทรัพยากรได้อย่างเหมาะสมกับปริมาณข้อมูลและงานวิเคราะห์ จึงเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ต้องการความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพในการใช้งานสูงสุด
องค์ประกอบหลักของ Databricks มีอะไรบ้าง
การใช้ Databricks เป็นกลยุทธ์สำคัญ ที่สามารถนำเสนอข้อมูลและสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งมีองค์ประกอบหลักที่สำคัญต่างๆ ดังนี้
1. Azure Databricks
Azure Databricks ทำงานบนคลาวด์ของ Microsoft Azure ทำให้สามารถใช้ประโยชน์จากพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและทรัพยากรของ Azure ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นเครื่องมือและแพคเกจที่ช่วยในการพัฒนาและจัดการโมเดล Machine Learning และ Deep Learning ที่สามารถทำงานร่วมกับบริการอื่น ๆ ใน Azure เช่น Azure Storage, Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics เป็นต้น ได้อย่างดี
2. Azure Synapse
มีความสามารถในการเก็บรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ในรูปแบบ Data Warehouse ที่ให้ประสิทธิภาพสูงสุด รองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ Apache Spark และ SQL on-demand เพื่อทำให้ผู้ใช้งานสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. Azure Databricks SQL Analytics
Azure Databricks SQL Analytics เป็นระบบที่เพิ่มเติมในบริการ Azure Databricks ที่อนุญาตให้ผู้ใช้ ใช้ภาษา SQL เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกเก็บใน Data bricks ได้ง่าย ความสามารถนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานกับข้อมูลใน Databricks ได้อย่างสะดวกและมีประสิทธิภาพ โดยที่ไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม Python หรือ Scala ซึ่งเป็นภาษาที่มักถูกใช้ใน Databricks
4. AKS
AKS หรือ Azure Kubernetes Service เป็นบริการที่ให้ Microsoft Azure ช่วยในการจัดการ สร้าง และดูแล Kubernetes clusters ใน Cloud โดย Kubernetes เป็นเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาโดย Google สำหรับการจัดการและปรับความสามารถของคลัสเตอร์ของคุณในลักษณะที่มีประสิทธิภาพ
5. Apache Spark in Azure Synapse
Apache Spark in Azure Synapse (SQL Data Warehouse) เป็นระบบที่อนุญาตให้ใช้ Apache Spark ภายในบริการ Azure Synapse Analytics เพื่อประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ข้อมูล และการทำ Machine Learning ให้มีประสิทธิภาพ
6. Data Factory
Azure Data Factory เป็นบริการใน Microsoft Azure ที่ออกแบบมาเพื่อการจัดการการเคลื่อนย้ายข้อมูล (Data Movement) และการประมวลผลข้อมูล (Data Transformation) ในรูปแบบ Cloud บริการนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้าง วางตำแหน่ง และจัดตารางงาน (workflow) ในการจัดการข้อมูลในระบบคลาวด์ของ Azure ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
7. Delta Lake
Delta Lake เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นบน Apache Spark เป็นฟีเจอร์ที่เข้ามาเพิ่ม ซึ่งช่วยในเรื่องของการจัดการข้อมูลที่ถูกเก็บใน Apache Spark หรือ Data Lake ของคลาวด์. Delta Lake ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ไขบางปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลในรูปแบบแบทช์ (batch) และข้อมูลที่เข้ามาแบบ Streaming ใน Spark
8. Data Lake Storage Gen2
Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) เป็นบริการเก็บข้อมูลแบบคลาวด์ที่ได้รับการพัฒนาขึ้นจาก Azure Data Lake Storage Gen1 โดยเพิ่มความสามารถและประสิทธิภาพให้มากขึ้น ซึ่ง ADLS Gen2 ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการเก็บข้อมูลที่มีปริมาณมากและการทำงานในแวดวง Big Data และ Analytics ใน Microsoft Azure ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
9. Event Hubs
Azure Event Hubs เป็นบริการใน Microsoft Azure ที่มีไว้สำหรับการรับส่งข้อมูลแบบ Streaming หรือที่เรียกว่า Event Streams ขนาดใหญ่ “Event Hubs” เป็นการบ่งบอกถึงการรับส่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ ที่เกิดขึ้นในระบบ
10. Machine Learning
Machine Learning (ML) หมายถึงกระบวนการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานโดยไม่ต้องระบุโดยตรง เป็นสาขาหนึ่งของศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์ สามารถเรียนรู้ข้อมูลและปรับตัวเองเพื่อคำนวณผลลัพธ์หรือการกระทำในอนาคต โดยที่ไม่ต้องโปรแกรมใหม่ในทุกครั้งที่มีข้อมูลใหม่
11. MLflow
MLflow เป็นเครื่องมือที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการและบริหารจัดการโปรเจ็ค Machine Learning ตลอดทั้งวงจรของพัฒนาและการดำเนินงาน มีเป้าหมาย เพื่อเป็นเครื่องมือที่เปิดกว้างและไม่ขีดจำกัดทางเทคนิค ทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักพัฒนาสามารถใช้งานได้ง่ายทั้งในระหว่างการพัฒนาและในการปรับใช้โมเดลของ Machine Learning ในระบบจริง
12. Query data in Azure Synapse
คำสั่ง SQL เพื่อดึงข้อมูลหรือทำการประมวลผลข้อมูลจากฐานข้อมูลของ Azure Synapse Analytics Azure Synapse Analytics เป็นแพลตฟอร์มที่ให้บริการ Data Warehousing แบบ Massively Parallel Processing (MPP) ที่ทำให้สามารถจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และทำงานกับข้อมูลในลักษณะการวิเคราะห์แบบอุโมงค์ (analytics) ได้ง่ายและมีประสิทธิภาพ
Databricks ใช้งานกับโปรแกรมอะไรได้บ้าง?
Databricks มีความยืดหยุ่นและสามารถใช้งานกับหลายๆ ภาษาโปรแกรมที่มีความเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบ Big Data ได้ นอกจากนี้ Databricks ยังมีการรองรับโปรแกรมต่างๆ ดังนี้
- Scala : เป็นภาษาหลักที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมสำหรับ Apache Spark ซึ่ง Databricks มีการรองรับ Scala เพื่อให้การใช้งานเกิดประสิทธิภาพสูงสุด
- Python : เป็นภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมสูงและมีความสามารถในการทำ Data Science ซึ่ง Data brick มีการรองรับ Python ในการใช้งานกับ Apache Spark ด้วย
- R: เป็นภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล Databricks รองรับ R ในเนื้อหาของการทำ Data Science
- SQL: Databricks รองรับในการใช้ SQL เพื่อการ Query และประมวลผลข้อมูลใน Data Lake หรือ Data Warehouse
- Java : ถึงแม้ Databricks จะไม่ได้มีการรองรับ Java แบบตรงๆ แต่ Apache Spark ที่ใช้งานร่วมกับ Databricks สามารถเขียนด้วย Java ได้
- SQL Analytics : ฟีเจอร์ SQL Analytics ใน Databricks ยังช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถใช้ SQL ในการทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
ประโยชน์ของ Databricks ที่น่าสนใจ
การใช้ Data brick มีประโยชน์มากมายในการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการเตรียมข้อมูล รวมไปถึงในเรื่องด้านต่างๆ ดังนี้
- ช่วยในการทำความเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เพราะมีฐานข้อมูลที่เป็นประโยชน์สามารถสร้างเนื้อหาที่ตอบโจทย์และทันสมัย
- การใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนกระบวนการเขียนเนื้อหา โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Databricks ช่วยให้การหาข้อมูล เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
- ช่วยในการเตรียมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของเนื้อหาที่เขียน
- Databricks มีเครื่องมือที่ช่วยในการสำรวจข้อมูล (data exploration) ที่จะช่วยในการหาข้อมูลที่น่าสนใจสำหรับการนำเข้าในการเขียนเนื้อหา
- ช่วยในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล การจัดการสิทธิ์และการเข้าถึงข้อมูลทำให้มีความปลอดภัย
- สามารถทำ Real-time Analysis ทำให้สามารถตอบสนองกับแนวโน้มและข้อมูลล่าสุดได้ง่าย
ข้อแตกต่างระหว่าง Azure Databricks vs Databricks
Azure Databricks และ Databricks คือสองแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้องกันและใช้เทคโนโลยี Apache Spark ในการทำงานกับข้อมูลในรูปแบบ Big Data โดยมีข้อแตกต่างกันดังนี้
- ตำแหน่งและการให้บริการ
o Databricks : เป็นบริษัทที่พัฒนาและจัดจำหน่าย Databricks Unified Analytics Platform ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่สามารถใช้กับคลาวด์ต่าง ๆ รวมถึง AWS, Azure, และ Google Cloud Platform.
o Azure Databricks : คือ เวอร์ชันที่ได้รับการจัดทำและให้บริการโดย Microsoft Azure ให้บริการแบบ fully managed ใน Azure Cloud
- การจัดการและการบริการ
o Databricks : ในกรณี Databricks ที่ใช้ในคลาวด์อื่น ๆ ผู้ใช้ต้องดูแลรักษาการจัดการและความปลอดภัยของระบบเอง
o Azure Databricks : ให้บริการแบบ fully managed ซึ่งได้รับการดูแลรักษาและทำงานร่วมกับบริการอื่น ๆ ใน Azure โดยเชื่อมโยงกับ Azure Active Directory และ Azure Storage
- การเชื่อมโยงกับบริการ Azure อื่น ๆ
o Databricks: ในการใช้ Databricks ในคลาวด์ต่าง ๆ ต้องมีการเชื่อมโยงและการตั้งค่าเพื่อให้ Databricks สามารถทำงานร่วมกับบริการอื่น ๆ ในคลาวด์นั้น ๆ ได้ง่าย
o Azure Databricks : มีการเชื่อมโยงและการทำงานร่วมกับบริการใน Azure โดยตรง ไม่ว่าจะเป็น Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Azure SQL Data Warehouse, และอื่น ๆ
- การปรับปรุงและการอัพเกรด
o Databricks : การอัพเกรด Databricks บนคลาวด์ที่ไม่ใช่ Azure อาจต้องทำการเปลี่ยนแปลงและการดูแลรักษาระบบเอง
o Azure Databricks : ได้รับการจัดการอัพเกรดโดยทีมงานของ Microsoft Azure และมีการให้บริการการอัพเกรดและการปรับปรุงที่ไม่ทำให้บริการขาดหาย
- การปรับให้เหมาะสม (Customization)
o Databricks : ในทางปฏิบัติ Databricks ในคลาวด์ต่าง ๆ มีความยืดหยุ่นมากในเรื่องการปรับแต่ง
o Azure Databricks : มีความยืดหยุ่นแต่มีข้อจำกัดบางอย่าง เนื่องจากต้องปรับตัวให้เข้ากับพื้นที่ปฏิบัติการใน Azure
Databricks คือแพลตฟอร์มประมวลผลที่สร้างประโยชน์ได้มากมาย
Databricks เป็นแพลตฟอร์มที่มุ่งเน้นในการประมวลผลข้อมูลเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพโดยใช้ Apache Spark และมีความสามารถในการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ เมื่อนำ Databricks มาใช้จะก่อให้เกิดประโยชน์มากมาย ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องของการทำความเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว หรือทำให้ พัฒนาข้อความที่มีมูลค่าและตอบโจทย์ได้ตรงกับความต้องการ รวมไปถึงยังรักษาความปลอดภัยของข้อมูลได้เป็นอย่างดีอีกด้วย นอกจากนี้การจัดการสิทธิ์และการเข้าถึงข้อมูลที่มีระบบความปลอดภัย สามารถทำ Real-time Analysis ข้อมูล ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยทำให้ทีมการตลาดสามารถใช้ข้อมูลในด้านต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้เกิดเนื้อหาที่มีคุณค่าและสอดคล้องกับความต้องการของกลุ่มเป้าหมายมากที่สุด
และทาง Rocket เอง ก็มีบริการที่จะช่วยทำให้การจัดเก็บข้อมูลต่างๆ เป็นระบบมากขึ้น สามารถรวบรวมข้อมูลของลูกค้าเพื่อนำมาต่อยอดในการสร้างสินค้าและบริการระบบ CRM และ ระบบสมาชิก ที่จะสามารถตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าเพื่อให้ลูกค้าได้รับสิทธิประโยชน์ต่างๆ รวมไปถึงคิดแคมแปญสุดปังได้อีกด้วย อ่านต่อได้ที่ https://www.rocket.in.th/membership-crm/
Rocket Loyalty CRM
เพิ่มยอดขายและลูกค้าประจำด้วย Rocket Loyalty CRM บริหารและแบ่งระดับสมาชิก สร้างของรางวัล คูปองและกระตุ้นยอดขาย ประทับใจลูกค้าไม่แพ้บริษัทยักษ์ใหญ่
