Data Lake กับ Data Warehouse: อะไรคือความแตกต่าง?

Data Lake และคลังข้อมูลช่วยให้คุณรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ในขณะที่คำทั้งสองคำฟังดูคล้ายกัน แต่ก็มีความแตกต่างหลายประการ Data Lake คือชุดของข้อมูลดิบที่ไม่มีการรวบรวมกัน คลังข้อมูลรวบรวม จัดเก็บ และกรองข้อมูลที่ประมวลผลแล้วเพื่อการวิเคราะห์ที่ง่ายดาย

คำสองคำนี้มักใช้แทนกันได้ แต่มีข้อแตกต่างและการใช้งานมากมายที่สามารถช่วยให้คุณเพิ่มแคมเปญการตลาดของคุณด้วยข้อมูลได้

นั่นเป็นเหตุผลที่เราจะเจาะลึกถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Data Lake กับ Data Warehouse ในหน้านี้ อ่านต่อเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม!

โบนัส: ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลและการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหรือไม่ จากนั้นเข้าร่วมนักการตลาดกว่า 190,000 รายที่ได้รับคำแนะนำและเคล็ดลับการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลล่าสุดจากผู้เชี่ยวชาญของเราโดยสมัครรับจดหมายข่าว Revenue Weekly!

สำหรับคำแนะนำด้านการตลาดดิจิทัลเป็นประจำ ให้สมัครรับอีเมลที่นักการตลาดอื่น ๆ กว่า 190,000 คนไว้วางใจ:

รายได้รายสัปดาห์ สมัครวันนี้

การกำหนด Data Lake เทียบกับคลังข้อมูล

ก่อนที่เราจะเจาะลึกถึงสิ่งที่ทำให้คลังข้อมูลและ Data Lake แตกต่างกัน เรามานิยามคำศัพท์แต่ละคำด้านล่างกันก่อน:

Data Lake คืออะไร?

Data Lake คือระบบที่ให้คุณจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดของคุณในทุกขนาด Data Lake สามารถช่วยคุณรวบรวมข้อมูลดิบที่ไม่มีการรวบรวมกันในทุกขนาดที่คุณสามารถวิเคราะห์ได้ในภายหลัง

คิดว่า data lake เปรียบเสมือนแหล่งน้ำจริงๆ คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลใน Data Lake ที่ลอยอยู่รอบๆ ได้ จนกว่าคุณจะหรือสมาชิกในทีมคนอื่นดำน้ำเพื่อตรวจสอบหรือวิเคราะห์

คลังข้อมูลคืออะไร?

คลังข้อมูลเป็นระบบที่ให้คุณจัดเก็บ จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูล คลังข้อมูลใช้แดชบอร์ด รายงาน และเครื่องมือวิเคราะห์อื่นๆ เพื่อช่วยคุณจัดระเบียบและตีความข้อมูลของคุณ

คิดว่าคลังข้อมูลเป็นคลังสินค้าจริง ด้วยคลังข้อมูล คุณสามารถรวบรวมข้อมูลของคุณในทางเดินหรือแถวเพื่อจัดระเบียบได้ จากนั้น คุณสามารถนำสินค้าคงคลังหรือรายงานข้อมูลออกมาเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลและตัวชี้วัดที่เฉพาะเจาะจงได้

3 ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Data Lake และ Data Warehouse

แล้ว data lake กับ data data ต่างกันยังไง? แม้ว่าคำสองคำนี้อาจฟังดูใช้แทนกันได้ในตอนแรก แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างคำทั้งสองนี้

ความแตกต่างที่สำคัญสามประการระหว่างคลังข้อมูลและ Data Lake มีดังนี้

1. ชนิดข้อมูล
2. วัตถุประสงค์
3. ผู้ใช้

1. ประเภทข้อมูล

เมื่อพูดถึงความแตกต่างระหว่างคลังข้อมูลและ Data Lake ประเภทและรูปแบบของข้อมูลที่ระบบจัดเก็บอาจแตกต่างกันไป

คลังข้อมูล

คลังข้อมูลจัดเก็บข้อมูลที่ประมวลผลและกลั่นกรองแล้ว ข้อมูลที่ประมวลผลคือข้อมูลที่รวบรวมและแปลเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ข้อมูลที่ประมวลผลสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อช่วยคุณปรับปรุงแคมเปญการตลาดและกระบวนการต่างๆ เพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับธุรกิจของคุณ

ตัวอย่างเช่น ด้วยข้อมูลที่ประมวลผลแล้ว คุณสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลประชากรของผู้ใช้เพื่อดูตำแหน่งของผู้เข้าชมเว็บไซต์ส่วนใหญ่ของคุณได้

จากนั้น คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ และใช้แคมเปญที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นที่กำหนดเป้าหมายผู้ใช้ในสถานที่นั้น

ดาต้าเลค

Data Lake เก็บข้อมูลดิบและยังไม่ได้ประมวลผล ข้อมูลดิบคือข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งที่มาแต่ยังไม่ได้ประมวลผล ข้อมูลดิบต่างจากข้อมูลที่ประมวลผลตรงที่จัดเก็บใน data lake ในรูปแบบดั้งเดิมและไม่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้สำหรับกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถรวบรวมข้อมูลที่มีค่าจากแหล่งที่มา เช่น ตำแหน่ง ตำแหน่งงาน อุตสาหกรรม และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลนี้ไม่ได้วิเคราะห์ด้วยข้อมูลจากแหล่งอื่น เพื่อให้คุณเข้าใจตำแหน่งงานและอุตสาหกรรมของลีดส่วนใหญ่ของคุณ

2. วัตถุประสงค์

ความแตกต่างที่สำคัญอีกประการระหว่าง data lake และ data data คือจุดประสงค์ของมัน ธุรกิจต่างๆ จะใช้คลังข้อมูลกับ Data Lake ด้วยเหตุผลหลายประการ

คลังข้อมูล

คุณสามารถใช้คลังข้อมูลเพื่อไม่เพียงแต่จัดเก็บข้อมูล แต่ยังจัดระเบียบ จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ด้วยคลังข้อมูล คุณสามารถสร้างแดชบอร์ดแบบกำหนดเองที่ช่วยคุณวิเคราะห์การรวบรวมข้อมูลด้วยวิธีที่เป็นระเบียบและเข้าใจง่าย

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างแดชบอร์ดที่แสดงตัวชี้วัดพฤติกรรมผู้ใช้เว็บไซต์ เช่น เวลาที่ใช้บนหน้าเว็บไซต์ อัตราตีกลับ และอื่นๆ

ด้วยเหตุนี้ คุณสามารถใช้คลังข้อมูลเพื่อวิเคราะห์การแสดงข้อมูลเว็บไซต์ของคุณเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าว่าผู้เยี่ยมชมโต้ตอบกับไซต์ของคุณอย่างไร

ดาต้าเลค

ในทางกลับกัน คุณสามารถใช้ Data Lake เพื่อจัดเก็บชุดข้อมูลดิบจำนวนมากที่คุณจะประมวลผลและวิเคราะห์ในอนาคต Data Lake ต่างจากคลังข้อมูลตรงที่คุณไม่สามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อช่วยให้คุณตีความและทำความเข้าใจข้อมูลของคุณได้

ธุรกิจส่วนใหญ่ใช้ Data Lake เพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อจัดระเบียบและประมวลผลโดยใช้แพลตฟอร์มอื่นในทีมภายในของตน

3. ผู้ใช้

ข้อแตกต่างอีกประการระหว่าง data data กับ data lake คือผู้คนและบริษัทที่ใช้พวกเขา

คลังข้อมูล

ตั้งแต่ธุรกิจขนาดเล็กถึงขนาดกลาง (SMB) ไปจนถึงองค์กร บริษัทต่างๆ สามารถใช้คลังข้อมูลเพื่อจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลของตนได้ เนื่องจากคลังข้อมูลมีเครื่องมือและคุณสมบัติการวิเคราะห์มากมายที่จะช่วยคุณตีความข้อมูล สิ่งเหล่านี้จึงเป็นตัวเลือกที่นิยมในหมู่ธุรกิจ

นอกจากนี้ หากคุณมีทีมที่เล็กกว่าหรือไม่มีนักวิเคราะห์ข้อมูลเลย คุณสามารถใช้คลังข้อมูลเพื่อช่วยจัดระเบียบข้อมูลและประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากรได้

ดาต้าเลค

ธุรกิจขนาดใหญ่ที่มีทีมประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และนักวิเคราะห์มักลงทุนใน Data Lake นั่นเป็นเพราะว่าบริษัทต่างๆ มักใช้ data lake เพื่อจัดเก็บข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้ประมวลผล

ทีมนักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้ประมวลผลข้อมูลสามารถตีความและจัดระเบียบข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อแจ้งกลยุทธ์ทางการตลาดของตน

Data Lake กับ Data Warehouse: อันไหนที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ?

ดังนั้น เมื่อคุณทราบความแตกต่างที่สำคัญระหว่างคลังข้อมูลกับ Data Lake แล้ว คุณอาจสงสัยว่าข้อใดเหมาะสมที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ ทางเลือกของคุณขึ้นอยู่กับความต้องการและเป้าหมายเฉพาะของธุรกิจของคุณ

หากคุณต้องการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากและมีทรัพยากรเพื่อจัดระเบียบและประมวลผลข้อมูลนี้ในภายหลัง Data Lake อาจเหมาะสมกับธุรกิจของคุณ

ในทางกลับกัน หากธุรกิจของคุณไม่มีเวลาและทรัพยากรในการจัดระเบียบข้อมูลจำนวนมาก หรือคุณต้องการใช้ประโยชน์จากแดชบอร์ดที่กำหนดเองและเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อตีความข้อมูลของคุณ คลังข้อมูลอาจเหมาะสมที่สุดสำหรับบริษัทของคุณ

เนื่องจากอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและคุณลักษณะการวิเคราะห์ คลังข้อมูลจึงเป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับบริษัทที่เพิ่งเริ่มต้นการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นั่นเป็นเพราะคลังข้อมูลให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งช่วยให้คุณปรับกลยุทธ์การตลาดของคุณให้เหมาะสมเพื่อเพิ่มยอดขายและรายได้ให้กับบริษัทของคุณ

พบกับ MarketingCloudFX:

หนึ่งแพลตฟอร์มติดตามตัวชี้วัดนับไม่ถ้วนและขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่เป็นตัวเอก

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเรา

ตัดสินใจไม่ได้ระหว่าง date lake กับ data data?

คุณพร้อมที่จะทำการตัดสินใจทางการตลาดอย่างชาญฉลาดและมีข้อมูลมากขึ้นเพื่อเพิ่มยอดขายและรายได้ของคุณ แต่ไม่แน่ใจว่าคุณต้องการ Data Lake หรือคลังข้อมูลหรือไม่ WebFX ช่วยได้!

โซลูชันการให้คำปรึกษาด้านบิ๊กดาต้าของเราสามารถช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณเพื่อช่วยให้คุณขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางการตลาดที่น่าประทับใจ

ทีมผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดดิจิทัลกว่า 450 คนของเราสามารถช่วยคุณรวบรวม จัดระเบียบ และตีความข้อมูลที่จำเป็นเพื่อตัดสินใจทางการตลาดได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น และรับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่สูงขึ้น นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล MarketingCloudFX ของเรายังสามารถช่วยคุณจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้อย่างง่ายดาย

พูดคุยกับหนึ่งในนักยุทธศาสตร์ของเราวันนี้โดยโทร 888-601-5359 หรือติดต่อเราทางออนไลน์เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าบริการให้คำปรึกษาด้านบิ๊กดาต้าของเราสามารถช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างไร!