Data Engineering คู่หูที่ขาดไม่ได้ของ Data Analyst สรุปทักษะพื้นฐาน

จาะลึกความสำคัญของ Data Engineering และวิธีทำงานร่วมกับ Data Analyst เพื่อการใช้ข้อมูลอย่างไร้รอยต่อ

ทำไม Data Engineer ถึงเป็นคู่หูที่ขาดไม่ได้ของ Data Analyst สรุปทักษะ Data Engineering เบื้องต้น

Data Engineering คือหัวใจสำคัญในการเปลี่ยนข้อมูลดิบที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นโครงสร้างข้อมูลที่สะอาดและพร้อมใช้งาน ส่งต่อให้ Data Analyst นำไปวิเคราะห์สร้างคุณค่าทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว

ความร่วมมือระหว่างวิศวกรข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลช่วยลดเวลาในการเตรียมข้อมูลได้มากกว่า 80% ทำให้องค์กรสามารถขับเคลื่อนระบบ AI Analysis และทำ Data Visualization ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดบนฐานข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำ

ทำความเข้าใจว่า data engineer คืออะไรและทำไมทีมข้อมูลจึงขาดไม่ได้

Data Engineer คือผู้เชี่ยวชาญที่ทำหน้าที่ออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาระบบฐานข้อมูลรวมถึงท่อส่งข้อมูลทั้งหมดในองค์กร เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความพร้อมใช้และมีความน่าเชื่อถือสูง

หากอธิบายให้เห็นภาพชัดเจนว่า data engineer คืออะไร พวกเขาเปรียบเสมือนผู้วางระบบประปาที่คอยผันน้ำดิบจากแหล่งธรรมชาติมาผ่านเครื่องกรองจนกลายเป็นน้ำสะอาดส่งตรงถึงหัวก๊อก ส่วน Data Analyst ก็คือเชฟที่จะนำน้ำสะอาดนั้นไปปรุงอาหารต่อ การทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดช่วยป้องกันไม่ให้นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องเสียเวลาไปกับการทำความสะอาดข้อมูลดิบที่มีโครงสร้างซับซ้อน ช่วยให้มีเวลาโฟกัสกับการหา Data Insight เพื่อตอบโจทย์ทางธุรกิจได้มากขึ้น [Internal Link ไปยังหมวดวิเคราะห์ข้อมูล]

เจาะลึกระบบ Pipeline และการจัดการฐานข้อมูลรูปแบบ big data คือ อะไร

Data Pipeline คือระบบท่อส่งข้อมูลอัตโนมัติที่ทำหน้าที่เคลื่อนย้ายข้อมูลจากระบบต้นทาง ผ่านการปรับแต่งรูปแบบ และนำไปจัดเก็บยังระบบปลายทางที่ปลอดภัย

ความจำเป็นในการสร้างระบบส่งข้อมูลนี้เกิดขึ้นเมื่อองค์กรต้องเผชิญหน้ากับนิยามของ big data คือ ชุดข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล มีความเร็วในการเปลี่ยนแปลงสูง และมีความหลากหลายของรูปแบบข้อมูลเกินกว่าที่ซอฟต์แวร์สเปรดชีตทั่วไปจะรับมือได้ การสร้างท่อลำเลียงที่มีประสิทธิภาพจึงช่วยควบคุมไม่ให้ข้อมูลเกิดคอขวดและพร้อมรองรับการเติบโตของข้อมูลในอนาคต

โครงสร้างและหน้าที่ภายในระบบท่อส่งข้อมูล

การจัดการส่งข้อมูลที่เสถียรต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางอย่าง etl developer เข้ามาดูแลระบบจัดเตรียมข้อมูลผ่านกระบวนการหลัก 3 ขั้นตอนดังนี้

• Extract การดึงข้อมูลดิบจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น แอปพลิเคชัน ระบบ CRM หรือล็อกการใช้งานเว็บ

• Transform การทำความสะอาดข้อมูล คัดแยกค่าที่ผิดปกติ และแปลงโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐาน

• Load การนำข้อมูลที่พร้อมใช้งานไปจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลส่วนกลาง (Data Warehouse)

รู้จักกับ dbt เครื่องมือปฏิวัติวงการแปลงข้อมูลที่เชื่อมสองสายงานเข้าด้วยกัน

dbt หรือ Data Build Tool คือเครื่องมือสมัยใหม่ที่ช่วยให้การปรับแต่งและแปลงรูปแบบข้อมูลในคลังข้อมูลเสร็จสิ้นได้อย่างรวดเร็วผ่านการใช้คำสั่ง SQL

เครื่องมือ dbt เข้ามาลบเส้นแบ่งระหว่างวิศวกรข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล โดยเปิดพื้นที่ให้ฝั่ง Analyst ที่มีทักษะ SQL เบื้องต้นสามารถเข้ามามีส่วนร่วมในกระบวนการแปลงข้อมูล (Transform) ได้ด้วยตัวเอง [External Link อ้างอิงเอกสารหลักการทำงานของ dbt จาก getdbt.com] ทำให้การปรับเปลี่ยนตรรกะทางธุรกิจในโครงสร้างข้อมูลทำได้ทันทีโดยไม่ต้องรอให้ฝั่ง Engineer เขียนโค้ดระบบใหม่ทั้งหมด ช่วยลดช่องว่างในการสื่อสารและเพิ่มความเร็วในการทำรายงานสรุปผลได้อย่างน่าทึ่ง

SQL

-- ตัวอย่างการใช้ dbt ครอบคำสั่ง SQL เพื่อสร้างตารางที่พร้อมวิเคราะห์

WITH customer_orders AS (

    SELECT 

        customer_id,

        COUNT(order_id) AS total_orders,

        SUM(revenue) AS total_spent

    FROM {{ ref('stg_orders') }}

    GROUP BY customer_id

)

SELECT * FROM customer_orders;

คำถามที่เกี่ยวกับความร่วมมือในทีมข้อมูล

• คำถาม: ปัญหาข้อมูลไม่อัปเดตบนแดชบอร์ดบ่อยครั้ง มักเกิดจากสาเหตุใดและแก้ไขอย่างไร

• คำตอบ: สาเหตุมักเกิดจากระบบ Data Pipeline ขัดข้องหรือเกิดปัญหาคอขวดในขั้นตอนการ Transform ข้อมูลดิบที่มีปริมาณมากเกินไป วิธีแก้ไขร่วมกันคือ Data Analyst ต้องแจ้งช่วงเวลาที่ต้องใช้ข้อมูลจริงให้ชัดเจน เพื่อให้ Data Engineer ปรับตารางเวลาการรันระบบ (Cron Job) หรือเปลี่ยนสถาปัตยกรรมไปใช้ระบบคลาวด์ที่ประมวลผลได้เร็วขึ้น

• คำถาม: Data Analyst จำเป็นต้องเขียนโค้ดภาษา Python ได้เก่งเหมือน Data Engineer ไหม

• คำตอบ: ไม่จำเป็น นักวิเคราะห์ข้อมูลควรมุ่งเน้นไปที่การใช้ Python เพื่อการวิเคราะห์และจัดทำโมเดลสถิติเบื้องต้น เช่น การใช้ไลบรารี Pandas ส่วนฝั่งวิศวกรข้อมูลจะใช้ Python ในการควบคุมระบบสถาปัตยกรรมและการสร้างท่อส่งข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งมีวัตถุประสงค์ในการใช้งานที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน

ข้อคิดสำหรับการทำงานร่วมกัน: การดึงข้อมูลดิบมาใช้งานจะไม่ติดขัดและไร้รอยต่อก็ต่อเมื่อ Data Analyst สื่อสารความต้องการของรูปแบบผลลัพธ์ปลายทาง (Output) อย่างชัดเจนตั้งแต่เริ่มโปรเจกต์ เพื่อให้ Data Engineer สามารถออกแบบสถาปัตยกรรมท่อส่งข้อมูลมารองรับได้อย่างแม่นยำและตอบโจทย์ธุรกิจได้ทันท่วงที