Data Lakehouse & Pipeline

Data Lakehouse คือคลังข้อมูลที่เก็บทั้งข้อมูลดิบและข้อมูลพร้อมวิเคราะห์ไว้ในระบบเดียว Data Lakehouse & Pipeline ของเรารวมข้อมูลจากระบบเดิมขององค์กร ไฟล์ และอุปกรณ์ที่เก็บข้อมูลอยู่แล้ว เข้าคลังกลางนี้ ข้อมูลผ่านการตรวจคุณภาพเป็นชั้น คุมสิทธิ์ได้ และตรวจย้อนกลับได้ว่ามาจากแหล่งใด จากนั้นข้อมูลชุดเดียวกันใช้ได้ทั้งรายงาน งานวิเคราะห์ และ AI เช่น Predictive Analytics และ Enterprise KM Chatbot

หลายองค์กรเก็บข้อมูลไว้คนละที่ ทั้งฐานข้อมูลของระบบ ERP/MES ไฟล์ Excel เครื่อง NAS และข้อมูลจากอุปกรณ์ในไลน์ผลิต การรวมข้อมูลมักใช้สคริปต์ตั้งเวลาที่ดูแลยาก รายงานจึงช้า และตรวจที่มาของตัวเลขได้ยาก เมื่อจะเริ่มงาน AI ก็ต้องรวบรวมและทำความสะอาดข้อมูลใหม่ทุกครั้ง

• รวมข้อมูลไว้ที่เดียว — เชื่อมข้อมูลจากอุปกรณ์ในโรงงาน แอปของ Inspektion ที่ส่งข้อมูลผ่าน nimitFlow และระบบ ERP/MES เดิม เข้าคลังกลางเดียว
• ลด Data Silos — เปลี่ยนข้อมูลที่แยกอยู่หลายระบบให้เป็นชุดเดียวที่ผ่านการตรวจคุณภาพแล้ว
• เป็นฐานให้ระบบอื่น — ส่งข้อมูลชั้น Gold ให้ Predictive Analytics, Enterprise KM Chatbot และเครื่องมือ BI ดึงไปใช้

Data Lakehouse & Pipeline ทำงานเป็น 5 ขั้น คือ เชื่อมแหล่งข้อมูล เก็บข้อมูลดิบ ตรวจและทำความสะอาด จัดข้อมูลพร้อมใช้ และเปิดให้ผู้ใช้ค้นข้อมูล ซอฟต์แวร์ในชั้นข้อมูลเป็น Open Source ส่วนการติดตามระบบใช้ nimitFlow ร่วมกับ Prometheus/Grafana

1. 1

   เชื่อมต่อแหล่งข้อมูล

   รับข้อมูลจากฐานข้อมูล SQL (เช่น Oracle, PostgreSQL, MS SQL) API ไฟล์ Google Sheets และอุปกรณ์ IoT ด้วย Apache Airflow สำหรับงานเป็นรอบ และ Apache Kafka สำหรับข้อมูลต่อเนื่องหรือดึงเฉพาะส่วนที่เปลี่ยน (CDC)

2. 2

   Bronze — เก็บข้อมูลดิบ

   เก็บข้อมูลตามรูปแบบต้นทางไว้ก่อน (Schema-on-read) จึงย้อนกลับมาประมวลผลใหม่ได้เมื่อกติกาเปลี่ยน

3. 3

   Silver — ตรวจและทำความสะอาด

   Apache Spark ตรวจความถูกต้อง ทำความสะอาด และตัดข้อมูลซ้ำ ตามกฎคุณภาพข้อมูล (Data Quality Rule) แล้วเก็บเป็นตาราง Iceberg

4. 4

   Gold — ข้อมูลพร้อมใช้

   สรุปและเสริมข้อมูลตามมุมมองธุรกิจ พร้อมสำหรับรายงาน BI งานวิเคราะห์ และ AI/ML

5. 5

   ใช้งานและติดตามระบบ

   ผู้ใช้ค้นข้อมูลด้วย SQL ผ่าน Trino / Dremio ต่อ Tableau, Power BI หรือ Jupyter Notebook ส่วนฝ่ายไอทีเห็นสถานะทุกชั้นในจอเดียวผ่าน nimitFlow ร่วมกับ Prometheus/Grafana และรับแจ้งเตือนทาง LINE หรืออีเมล

ชั้นเก็บข้อมูล (Storage) แยกจากชั้นประมวลผล (Compute) คุณจึงเพิ่มพื้นที่หรือเพิ่มเครื่องประมวลผลแยกกันได้ตามปริมาณงาน โดยไม่ต้องหยุดระบบ ตาราง Iceberg รองรับการแก้ไขข้อมูลแบบ ACID (แต่ละครั้งบันทึกสำเร็จครบ หรือไม่บันทึกเลย) ย้อนดูข้อมูล ณ เวลาก่อนหน้า (Time Travel) และปรับโครงสร้างตารางได้โดยไม่ต้องสร้างใหม่

ในสถาปัตยกรรมนี้ ข้อมูลเก็บบนเซิร์ฟเวอร์ในองค์กรของคุณ (On-Premise) และผู้ใช้เข้าถึงได้ตามสิทธิ์ของบทบาทเท่านั้น ข้อมูลที่รวมไว้ที่เดียวต้องคุมการเข้าถึงให้รัดกุมกว่าเดิม เราจึงออกแบบการยืนยันตัวตน การคุมสิทธิ์ การเข้ารหัส และการบันทึกการเข้าถึงไว้ตั้งแต่ต้น ตามรายการด้านล่าง

• ยืนยันตัวตน — Keycloak เชื่อมบัญชีผู้ใช้จาก Active Directory / LDAP แล้วทำ Single Sign-On ให้แอปด้วย OIDC/SAML (มาตรฐานการล็อกอินร่วม) ขององค์กร รองรับการยืนยันตัวตนหลายขั้น (MFA)
• คุมสิทธิ์ — Apache Ranger กำหนดสิทธิ์จากศูนย์กลางได้ถึงระดับฐานข้อมูล ตาราง คอลัมน์ และแถว ตามบทบาทของผู้ใช้ (RBAC หรือสิทธิ์ตามบทบาท)
• ปิดบังข้อมูลอ่อนไหว — ปิดบังหรือแทนค่า (Masking / Tokenization) ข้อมูลส่วนบุคคลระดับคอลัมน์
• เข้ารหัส — ข้อมูลที่เก็บเข้ารหัสแบบ AES-256 และการรับส่งข้อมูลใช้ TLS 1.2 ขึ้นไป
• ตรวจสอบย้อนหลัง — เก็บ Audit Log ทุกการเข้าถึงและการเปลี่ยนสิทธิ์ ส่งต่อระบบเฝ้าระวังความปลอดภัย (SIEM) ขององค์กรได้
• บอกที่มาของข้อมูล — OpenMetadata ทำสารบบข้อมูล (Data Catalog) อภิธานศัพท์ธุรกิจ (Business Glossary) และเส้นทางที่มาของข้อมูล (Data Lineage) ระดับคอลัมน์

Data Lakehouse เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลอยู่หลายระบบ ต้องการรายงานจากข้อมูลชุดเดียวกัน และต้องเก็บข้อมูลไว้ในองค์กร Data Lakehouse ไม่เหมาะกับองค์กรที่ข้อมูลยังน้อยหรือมาจากไม่กี่แหล่ง เพราะฐานข้อมูลกลางหรือ nimitFlow อาจพอสำหรับเริ่มต้น ถ้าเครื่องจักรยังไม่มีระบบเก็บข้อมูล ต้องมีอุปกรณ์เก็บข้อมูลหรือระบบต้นทางก่อน เช่น อุปกรณ์เก็บข้อมูลจากเซนเซอร์ InSensor เราประเมินจากปริมาณข้อมูลและจำนวนระบบต้นทางก่อนเสนอแนวทาง

เราเคยรวมข้อมูลการผลิตและข้อมูลบริหารให้ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทย และเคยเตรียมข้อมูลธุรกรรมเพื่อสอนโมเดล Machine Learning ให้องค์กรในภาคการเงินของไทย Data Lakehouse ตามสถาปัตยกรรมในหน้านี้ยังไม่มีโครงการที่ส่งมอบแล้ว สถาปัตยกรรมนี้มาจากข้อเสนอโครงการล่าสุดของเรา งานด้านล่างจึงเป็นงานข้อมูลที่ใกล้เคียงที่สุด ไม่ใช่โครงการ Data Lakehouse

• ปี 2565–2566 เราย้ายเว็บข้อมูลการผลิตของ 11 ไลน์ผลิตขึ้นเซิร์ฟเวอร์กลาง VMware ของโรงงาน ให้ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทย เพราะฝ่ายไอทีของโรงงานแยกเครือข่ายสำนักงานออกจากเครือข่ายไลน์ผลิตตามนโยบายความปลอดภัย งานบนเซิร์ฟเวอร์ทำร่วมกับฝ่ายไอทีของลูกค้า ซึ่งเป็นผู้กำหนด IP พอร์ต และสิทธิ์การติดตั้ง
• ปี 2566–2567 เราพัฒนาเว็บแอปฐานข้อมูลกลางบน Google Cloud ให้ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์รายเดียวกัน รวม KPI ความสูญเสียภายใน ของเสีย ผลผลิต ยอดขาย และกำไร จากไฟล์รายงานหลายชุดไว้ในเว็บเดียว ระบบเฟสแรกลงนามตรวจรับในปี 2566 ส่วนโมดูลเคลมลูกค้ายังอยู่ในรอบปรับแก้และตรวจความถูกต้องของข้อมูลต่อในต้นปี 2567
• ปี 2564–2566 เราพัฒนาระบบ Machine Learning ให้องค์กรในภาคการเงินของไทย ระบบนำข้อมูลธุรกรรมการชำระเงินมาทำความสะอาด แล้วสอนโมเดลให้พยากรณ์ความผิดปกติของเวลาตอบสนองล่วงหน้า 5 และ 10 นาที ระบบติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ของลูกค้าแยกจากระบบรับส่งรายการ เราจัดทำเอกสารปิดโครงการในปี 2565 แล้วโครงการเข้าสู่ช่วงบำรุงรักษาตามสัญญา

สิ่งที่เราเรียนรู้

นโยบายความปลอดภัยของฝ่ายไอทีเป็นตัวกำหนดว่าข้อมูลวางที่ไหน และเปิดให้เข้าถึงจากเครือข่ายใดได้ ในงานรวมข้อมูลทั้งสองงานของผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ ฝ่ายไอทีของลูกค้าเป็นผู้กำหนดเครือข่าย สิทธิ์การติดตั้ง และแบบตรวจความปลอดภัยของระบบบนคลาวด์ การออกแบบจึงต้องทำร่วมกับฝ่ายไอทีตั้งแต่ต้น

ตัวเลขจากไฟล์รายงานเดิมต้องตรวจเทียบกับรายงานต้นฉบับก่อนให้ผู้ใช้ใช้ตัดสินใจ งานตรวจความถูกต้องของข้อมูลและปรับตามความเห็นของผู้ใช้ดำเนินต่อหลังส่งมอบเฟสแรก จึงต้องวางไว้ในแผนตั้งแต่ต้น ส่วนงาน AI ต้องเริ่มจากทำความสะอาดข้อมูลก่อนสอนโมเดล และควรแยกระบบใหม่ออกจากระบบงานหลัก เพื่อไม่กระทบการให้บริการ

แปลว่าอะไรสำหรับคุณ

โครงการ Data Lakehouse ของคุณจึงเริ่มจากสำรวจระบบต้นทางและนโยบายความปลอดภัยร่วมกับฝ่ายไอทีของคุณ แล้วสร้างเส้นทางส่งข้อมูลจาก Bronze ถึง Gold กับข้อมูลชุดนำร่องก่อน คุณตรวจตัวเลขในชั้น Gold เทียบกับรายงานเดิมที่ใช้อยู่ เมื่อตัวเลขตรงกันจึงขยายไปแหล่งข้อมูลอื่น

ขั้นตอนโครงการและสิ่งที่ส่งมอบ

เราวางโครงการ Data Lakehouse เป็น 5 ขั้น ได้แก่ ออกแบบรายละเอียด ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์และแพลตฟอร์ม เชื่อมข้อมูลและตั้งค่าความปลอดภัย ทดสอบและเริ่มใช้งาน และดูแลหลังเริ่มใช้งานพร้อมถ่ายทอดความรู้ ช่วงดูแลเข้มข้นหลังเริ่มใช้งาน (Hypercare) และการถ่ายทอดความรู้ กำหนดไว้ในขอบเขตงานได้ เพื่อให้ฝ่ายไอทีของคุณดูแลระบบต่อเอง

1. 1

   ออกแบบรายละเอียด

   ยืนยันความต้องการ ออกแบบระบบภาพรวมและรายละเอียด (HLD/LLD) ตารางสิทธิ์ นโยบายอายุข้อมูล และแผนทดสอบ

2. 2

   ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์และแพลตฟอร์ม

   ติดตั้งเครื่อง ระบบปฏิบัติการ Linux ตั้งค่าความปลอดภัยตาม CIS Benchmark แล้วติดตั้งองค์ประกอบของแพลตฟอร์ม

3. 3

   เชื่อมข้อมูลและตั้งค่าความปลอดภัย

   สร้างเส้นทางส่งข้อมูล (Pipeline) จาก Bronze ถึง Gold กับข้อมูลชุดนำร่อง เชื่อม SSO ตั้งสิทธิ์ การเข้ารหัส และ Audit

4. 4

   ทดสอบและเริ่มใช้งาน

   ทดสอบร่วมกับผู้ใช้ (UAT) แก้ข้อบกพร่อง แล้วย้ายขึ้นใช้งานจริง

5. 5

   ดูแลหลังเริ่มใช้งานและถ่ายทอดความรู้

   กำหนดช่วงดูแลหลังเริ่มใช้งานและ Workshop ของแต่ละทีมไว้ในขอบเขตงานที่ตกลง

เอกสารส่งมอบทำเป็นภาษาไทย (คงศัพท์เทคนิคภาษาอังกฤษ) ได้แก่ เอกสารออกแบบระบบ คู่มือติดตั้ง คู่มือบริหารระบบ คู่มือปฏิบัติการประจำวัน คู่มือติดตามระบบ เอกสารตั้งค่าการแจ้งเตือน คู่มือแก้ปัญหา เอกสาร UAT เอกสารระบบตามที่ติดตั้งจริง (As-Built) และเอกสารอบรม