Microsoft Fabric Warehouse และ Lakehouse: คำแนะนำในการตัดสินใจเลือก

ปัญญาประดิษฐ์ (AI), data lakes และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจในยุคปัจจุบัน ซึ่งหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้คือ Microsoft Fabric Warehouse and Lakehouse ที่นำเสนอแนวทางการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลแบบรวมศูนย์ ช่วยให้สถาปัตยกรรมข้อมูลง่ายขึ้น วิเคราะห์ข้อมูลได้รวดเร็ว และช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปสำรวจว่า Microsoft Fabric ผสานรวมสองแนวทางนี้อย่างไร พร้อมเจาะลึกฟีเจอร์ทางเทคนิค และตัวอย่างการใช้งานจริงในหลากหลายอุตสาหกรรม

ทำความเข้าใจ Microsoft Fabric Ecosystem

ก่อนที่จะเข้าสู่รายละเอียดของ Warehouse และ Lakehouse เราต้องเข้าใจก่อนว่า Microsoft Fabric คือแพลตฟอร์มอะไร

องค์ประกอบสำคัญของ Microsoft Fabric:

Data Factory – สำหรับการรวมและจัดการกระบวนการนำเข้าข้อมูล (Data Orchestration)
Synapse Data Engineering – สำหรับการประมวลผลข้อมูลด้วย Spark
Synapse Data Warehouse – สำหรับคลังข้อมูลแบบ SQL
Real-Time Analytics – สำหรับการดึงข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์
Power BI – สำหรับการสร้างแดชบอร์ดและการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ (BI)
Data Activator – สำหรับสร้าง Trigger และการกระทำอัตโนมัติตามเงื่อนไขของข้อมูล
Microsoft Purview – สำหรับการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด

ในศูนย์กลางของโซลูชันนี้ Microsoft Fabric Warehouse และ Lakehouse ทำงานร่วมกับบริการเหล่านี้ เพื่อให้สามารถจัดการ workload ข้อมูลได้แบบครบวงจร

เจาะลึก Microsoft Fabric Warehouse

Warehouse ของ Microsoft Fabric ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (Structured Data) และเหมาะสมกับการใช้งานด้าน Business Intelligence (BI) การทำรายงาน และการวิเคราะห์เชิงธุรกรรม (Transactional Analytics)

ฟีเจอร์เด่น:

Elastic Scalability – ปรับขยายทรัพยากรการประมวลผลให้เหมาะสมกับปริมาณงานแบบอัตโนมัติ
Synapse SQL Engine – เอ็นจิ้นที่ทรงพลัง รองรับการทำงานกับการ join ข้อมูล การสรุปข้อมูล และการ query ที่ซับซ้อน
Security Controls – ใช้งานร่วมกับ Microsoft Entra ID (Azure AD), DLP และ sensitivity labels เพื่อเพิ่มความปลอดภัย
Power BI Direct Integration – สามารถสร้างรายงานและแดชบอร์ดได้โดยตรงจากข้อมูลใน Warehouse โดยไม่ต้องย้ายข้อมูล

ตัวอย่างการใช้งานจริง:

เครือข่ายร้านค้าปลีก ใช้ Microsoft Fabric Warehouse เพื่อรวบรวมข้อมูลการขาย (POS) จากร้านค้ากว่า 500 สาขา ช่วยให้สามารถติดตามสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์และสร้างรายงานวิเคราะห์การขายผ่าน Power BI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เจาะลึก Microsoft Fabric Lakehouse

Lakehouse รองรับข้อมูลแบบกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น Log, ภาพถ่าย, ข้อมูล IoT และออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ Big Data, การฝึก AI/ML models และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis)

ฟีเจอร์เด่น:

Delta Lake – รองรับ ACID-compliant สำหรับความน่าเชื่อถือในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
Apache Spark Runtime – สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่, ETL และการฝึก AI/ML models
Notebook Support – รองรับสมุดบันทึก Jupyter-like สำหรับการสำรวจข้อมูลด้วย Python, R และ Scala
Open File Formats – รองรับไฟล์แบบ Parquet, Delta, Avro เพื่อความยืดหยุ่นและประหยัดค่าใช้จ่าย
Data Sharing – แชร์ชุดข้อมูลกับทีมอื่น ๆ หรือองค์กรอื่นภายใต้การควบคุมด้านความปลอดภัยและกฎระเบียบ

ตัวอย่างการใช้งานจริง:

โรงงานผลิต เก็บข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT จากเครื่องจักรในโรงงานไว้ใน Lakehouse จากนั้นนำข้อมูลไปฝึกโมเดล AI สำหรับการคาดการณ์การบำรุงรักษาเชิงป้องกัน (Predictive Maintenance) ผ่าน Azure Machine Learning ที่เชื่อมต่อกับ Microsoft Fabric

การเปรียบเทียบความสามารถของคลังข้อมูลที่แตกต่างกัน
ตารางนี้เปรียบเทียบระหว่าง Warehouse กับ SQL analytics endpoint ของ Lakehouse

Microsoft Fabric Warehouse and Lakehouse Differences

Microsoft Fabric offering	Warehouse	SQL analytics endpoint ของ Lakehouse
Primary capabilities	รองรับ ACID, คลังข้อมูลแบบเต็มรูปแบบพร้อมการรองรับธุรกรรมใน T-SQL	ใช้สำหรับอ่านเท่านั้น เป็น SQL analytics endpoint ที่สร้างโดยระบบสำหรับ Lakehouse เพื่อการสืบค้นและการให้บริการข้อมูล T-SQL รองรับการวิเคราะห์ตาราง Delta ใน Lakehouse และโฟลเดอร์ Delta Lake ที่อ้างอิงผ่าน shortcuts
Developer profile	นักพัฒนา SQL หรือ citizen developers	วิศวกรข้อมูล หรือ นักพัฒนา SQL
Data loading	SQL, pipelines, dataflows	Spark, pipelines, dataflows, shortcuts
Delta table support	อ่านและเขียน Delta tables	อ่าน Delta tables
Storage layer	Open Data Format – Delta	Open Data Format – Delta
Recommended use case	– Data Warehousing สำหรับการใช้งานระดับองค์กร – Data Warehousing รองรับการใช้งานระดับแผนก หน่วยธุรกิจ หรือการใช้งานแบบ self-service – การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างด้วย T-SQL พร้อมตาราง, views, procedures, functions และรองรับ SQL ขั้นสูงสำหรับ BI	– การสำรวจและสืบค้น delta tables จาก lakehouse – เป็น Staging Data และ Archival Zone สำหรับการวิเคราะห์ – ใช้ในสถาปัตยกรรม Medallion lakehouse สำหรับการวิเคราะห์ใน bronze, silver และ gold zone – จับคู่ใช้งานกับ Warehouse สำหรับ use case ด้าน enterprise analytics
Development experience	Warehouse Editor ที่รองรับการทำงาน T-SQL แบบเต็มรูปแบบสำหรับการ ingest ข้อมูล, การสร้างแบบจำลองข้อมูล, การพัฒนา และการสืบค้น รองรับการอ่าน / เขียนสำหรับเครื่องมือจาก Microsoft และ third-party	Lakehouse SQL analytics endpoint ที่รองรับ T-SQL สำหรับ views, table valued functions และ SQL Queries ในระดับจำกัด มี UI สำหรับการสร้างแบบจำลองและการสืบค้นข้อมูล รองรับ T-SQL สำหรับเครื่องมือจาก Microsoft และ third-party ในระดับจำกัด
T-SQL capabilities	รองรับ DQL, DML, และ DDL ของ T-SQL แบบเต็มรูปแบบ พร้อมการรองรับธุรกรรม	รองรับ DQL แบบเต็มรูปแบบ, ไม่รองรับ DML และรองรับ DDL ของ T-SQL ในระดับจำกัด เช่น SQL Views และ TVFs

สถาปัตยกรรมแบบ Unified: การทำงานร่วมกันของ Fabric Warehouse and Lakehouse

Microsoft Fabric ทำลายข้อจำกัดแบบเดิมระหว่าง Data Warehouse และ Data Lake โดยสร้าง แหล่งข้อมูลเดียว (Single Source of Truth) ที่ใช้งานได้ทั้งนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists)

Integrated Architecture Diagram

กรณีการใช้งานตามอุตสาหกรรม

อุตสาหกรรม	กรณีการใช้งาน
Healthcare	วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและคาดการณ์ผลลัพธ์ของการรักษาด้วย Lakehouse
Finance	ตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ด้วยข้อมูลสตรีมใน Warehouse + Lakehouse
Manufacturing	วิเคราะห์ข้อมูล IoT เพื่อการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ใน Lakehouse
Retail	วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าข้ามช่องทางด้วยข้อมูลแบบรวมศูนย์
Logistics	เพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางขนส่งด้วยข้อมูลเรียลไทม์และข้อมูลในอดีต

ประโยชน์ของการผสานรวม Microsoft Fabric Warehouse และ Lakehouse

Single Pane of Glass – จัดการสินทรัพย์ข้อมูลทั้งหมดในแพลตฟอร์มเดียวพร้อมการกำกับดูแลแบบครบวงจร
Cost Efficiency – โมเดลการคิดค่าบริการตามการใช้งานจริง พร้อมระบบจัดการ workload อย่างชาญฉลาด
Faster Time-to-Insight – ลดความซับซ้อนของ ETL pipeline และเร่งการวิเคราะห์ข้อมูล
Developer Flexibility – รองรับการเขียนโค้ดด้วย SQL, Python, R และ Spark APIs
AI-Ready – เชื่อมต่อกับ Azure AI ได้อย่างง่ายดายสำหรับการฝึกและประมวลผลโมเดล AI

Copilot Integration: ผู้ช่วย AI ที่ชาญฉลาด

ทั้ง Warehouse และ Lakehouse รองรับฟีเจอร์ Copilot ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถ:

สร้างคำสั่ง SQL จากข้อความธรรมชาติ
สรุปข้อมูลและนำเสนอข้อมูลเชิงลึก
ทำงานเตรียมข้อมูลที่ซ้ำซ้อนโดยอัตโนมัติ
รับคำแนะนำ AI สำหรับการสร้างภาพข้อมูลใน Power BI

บทสรุป: การวิเคราะห์ข้อมูลยุคใหม่ด้วย Microsoft Fabric Warehouse and Lakehouse

ด้วย Microsoft Fabric Warehouse และ Lakehouse องค์กรไม่จำเป็นต้องเลือกระหว่างประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นอีกต่อไป ด้วยแพลตฟอร์มที่รวมศูนย์ ขยายขนาดได้ และพร้อมสำหรับ AI นี้ Microsoft Fabric ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกขึ้น ปรับปรุงการดำเนินงาน และเร่งนวัตกรรม

ไม่ว่าความต้องการของคุณจะเป็นการทำ BI reporting, การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ หรือการใช้ AI เพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก Microsoft Fabric Warehouse และ Lakehouse คือรากฐานที่รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลยุคใหม่อย่างแท้จริง

สำหรับคำแนะนำเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเลือกใช้งานระหว่าง Lakehouse และ Warehouse โปรดเยี่ยมชมคู่มือการตัดสินใจอย่างเป็นทางการของ Microsoft ได้ที่นี่

สนใจผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft หรือไม่ ส่งข้อความถึงเราที่นี่

สำรวจเครื่องมือดิจิทัลของเรา

หากคุณสนใจในการนำระบบจัดการความรู้มาใช้ในองค์กรของคุณ ติดต่อ SeedKM เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร หรือสำรวจผลิตภัณฑ์อื่นๆ เช่น Jarviz สำหรับการบันทึกเวลาทำงานออนไลน์, OPTIMISTIC สำหรับการจัดการบุคลากร HRM-Payroll, Veracity สำหรับการเซ็นเอกสารดิจิทัล, และ CloudAccount สำหรับการบัญชีออนไลน์

อ่านบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้และเครื่องมือการจัดการอื่นๆ ได้ที่ Fusionsol Blog, IP Phone Blog, Chat Framework Blog, และ OpenAI Blog.