ค้นพบเครื่องมือการแปลงข้อมูลที่เชื่อถือได้ซึ่งทำหน้าที่ “แปลง” ในกระบวนการ ETL ใดๆ ของการรวมข้อมูลหรือการจัดเก็บข้อมูลทางธุรกิจระยะยาว
เมื่อธุรกิจรวบรวมข้อมูลและประมวลผลเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ พวกเขาจะดำเนินการหลายขั้นตอนตามกระบวนการที่เหมาะสม ขั้นตอนสำคัญอย่างหนึ่งดังกล่าวคือการแปลงข้อมูลเพื่อให้ตรงกับความต้องการของระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) หรือเครื่องมือคลังข้อมูล
หากขั้นตอนการแปลงผิดพลาด คุณอาจสูญเสียข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า สูญเสียข้อมูล หรือประสบปัญหาความเข้ากันได้กับเครื่องมือที่คุณวางแผนจะประมวลผลข้อมูล
ดังนั้น การเลือกเครื่องมือการแปลงข้อมูลที่ถูกต้องจึงเป็นสิ่งจำเป็นก่อนที่คุณจะเริ่มโครงการ แต่คุณจะทำอย่างไรกับงานและความรับผิดชอบมากมายบนจานของคุณ?
คุณทำวิจัยตลาด! ไม่ต้องกังวลเพราะเราได้ทำเพื่อคุณแล้ว เราได้สำรวจฟังก์ชันการทำงาน คุณลักษณะ โมเดลราคา การใช้งาน ฯลฯ และได้นำเสนอเครื่องมือการแปลงข้อมูลต่อไปนี้ที่คุณต้องลองด้วยตัวเอง
การแปลงข้อมูลคืออะไร?
การแปลงข้อมูลเป็นขั้นตอนที่ 2 ของกระบวนการ Extract, Transform และ Load (ETL) โดยที่ทีม Data Science ของคุณจะแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างในรูปแบบคงที่ที่ตรงกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ
มันเกี่ยวข้องกับกระบวนการต่อไปนี้:
- การปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเพื่อแปลงข้อมูลทั้งหมดให้อยู่ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งโดยเฉพาะ
- การล้างฐานข้อมูลดิบ เช่น การลบความไม่ถูกต้องและความไม่สอดคล้องกัน
- การรวมองค์ประกอบของข้อมูลจากแบบจำลองข้อมูลหลายตัวหรือการแมปข้อมูล
- การรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งอื่นนอกเหนือจากฐานข้อมูลที่มีอยู่หรือการเพิ่มข้อมูล
ผู้เชี่ยวชาญยังใช้ตรรกะและกฎเกณฑ์ทางธุรกิจหลายอย่างในระหว่างกระบวนการแปลงข้อมูล กฎเกณฑ์และเหตุผลดังกล่าวช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มการเติบโตของธุรกิจ
คุณลักษณะที่มองหาในเครื่องมือการแปลงข้อมูล
#1. ไม่มีรหัสและรหัสต่ำ
การแปลงข้อมูลของคุณควรเป็นเรื่องง่าย และสมาชิกทีมวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ควรทำสิ่งนี้โดยอิสระ คุณต้องไม่เลือกเครื่องมือที่ต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ดขั้นสูง มองหาแอพที่มีขั้นตอนการทำงานที่ง่าย
เมื่องานต้องใช้รหัสสองสามรหัส บอทเติมโค้ดอัตโนมัติควรสแกนคำหลักที่คุณพิมพ์และแสดงรูปแบบที่คุณควรใช้
#2. คุณสมบัติการเขียนสคริปต์เสริม
สำหรับการแก้ไขปัญหาและกรณีที่ซับซ้อน ควรมีตัวเลือกการเข้ารหัสเพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถแก้ไขปัญหาได้
#3. การทำแผนที่ข้อมูล
ตัวอย่างการแมปข้อมูลจาก Tableau
คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกแบบองค์รวมสำหรับการเติบโตของธุรกิจโดยการจับคู่แบบจำลองข้อมูลต่างๆ ลงในการแสดงภาพทั่วไป ดังนั้น ก่อนซื้อเครื่องมือการแปลงข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการทำแผนที่ข้อมูล
#4. ระบบอัตโนมัติ
ในโครงการการแปลงข้อมูล ทีมของคุณต้องทำงานต่อไปนี้เป็นประจำ:
- รับและส่งอีเมลพร้อมไฟล์แนบ
- คำขอเว็บและการเรียก API
- การเข้ารหัสบน PowerShell
- เรียกใช้แอพของบุคคลที่สาม
- การจัดการไฟล์
เหล่านี้เป็นงานที่ซ้ำซากจำเจ คุณควรเลือกแอปที่สามารถทำให้งานเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ เพื่อให้คุณสามารถพึ่งพาทีมวิเคราะห์ข้อมูลขนาดเล็กและลดค่าใช้จ่ายโสหุ้ยได้
#5. ตารางงาน
แอปควรช่วยคุณจัดกำหนดการงาน รับสถานะงาน และอื่นๆ จากแดชบอร์ดภาพหรือไทม์ไลน์ของโครงการ
#6. เทมเพลตการแปลงข้อมูล
มองหาซอฟต์แวร์ที่มีเทมเพลตการแปลงข้อมูลยอดนิยมที่อุตสาหกรรมส่วนใหญ่ใช้ วิธีนี้จะช่วยให้คุณแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและไม่มีการจัดระเบียบได้ในพริบตาโดยใช้เทมเพลต
สิ่งที่คุณต้องทำคือเลือกอุตสาหกรรม เช่น การตลาดดิจิทัล การดูแลสุขภาพ การผลิต อีคอมเมิร์ซ และอื่นๆ
ตอนนี้คุณได้เรียนรู้พื้นฐาน เช่น คำจำกัดความการแปลงข้อมูลและคุณลักษณะที่ต้องมองหาแล้ว ให้ค้นหาเครื่องมือที่โดดเด่นด้านล่างที่คุณต้องลองตอนนี้:
EasyMorph
EasyMorph นำพลังพิเศษของข้อมูลมาไว้ในมือของทีมคุณ แม้จะไม่มีทักษะในการเขียนโค้ดก็ตาม ตอนนี้คุณสามารถบอกลาสเปรดชีตและสคริปต์ที่ยุ่งยากของ Excel, SQL, VBA หรือ Python ได้แล้ว
มันมาพร้อมกับการดำเนินการในตัวมากกว่า 150 รายการที่คุณสามารถใช้สำหรับระบบอัตโนมัติและการแปลงข้อมูลภาพ ดังนั้น ทีมสามารถใช้เวลาน้อยลงกับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและต้องพึ่งพาแผนกไอทีของตนน้อยลง
แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้คุณแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติและดึงข้อมูลจากทุกที่ UI ของมันนั้นเรียบง่ายและเป็นภาพที่สมบูรณ์ ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องรู้ SQL หรือการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้งานซอฟต์แวร์นี้
คุณลักษณะเด่นของเครื่องมือนี้ ได้แก่ :
- การจัดกำหนดการการแปลงข้อมูลและการดึงข้อมูลในกระบวนการ ETL
- การรวบรวม เผยแพร่ และแจกจ่ายข้อมูล
- เว็บ API และเว็บฮุคสำหรับการรวมข้ามระบบ
- Data Catalog สำหรับการนำส่งข้อมูลภายใต้การดูแลไปยังผู้ใช้ทางธุรกิจ
- ประหยัดเดสก์ท็อปของคุณจากการทำงานหนักในการคำนวณ
ด้วย EasyMorph บริษัทต่างๆ สามารถจัดระเบียบข้อมูลของตนใน Data Catalog ที่สามารถค้นหาได้ ซึ่งช่วยให้การบริการตนเองเป็นไปอย่างราบรื่นและควบคุมได้ สมาชิกในทีมทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลและสามารถดึงข้อมูลได้จากสถานที่ห่างไกล
นอกจากนี้ ไม่จำเป็นต้องนำข้อมูลในไฟล์หรือฐานข้อมูล เนื่องจากซอฟต์แวร์นี้สามารถดึงข้อมูลจากเว็บ API โฟลเดอร์ระยะไกล สเปรดชีต ไฟล์ข้อความ และแอปพลิเคชันระบบคลาวด์
เมื่อใช้แพลตฟอร์มนี้ คุณสามารถสร้างแอปภายในเพื่อรวมข้อมูลและการทำงานของระบบต่างๆ ได้ แอปเหล่านี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของทีม แต่ยังลดความยุ่งยากในการบำรุงรักษาอีกด้วย
Qlik เขียน
คุณเบื่อกับการเตรียมข้อมูลบริษัทของคุณสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่? ไม่ต้องกังวลอีกต่อไปเมื่อเราแนะนำคุณให้รู้จักกับ Qlik Compose ซึ่งเป็นเครื่องมือการแปลงข้อมูลที่สามารถทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติและถ่ายโอนข้อมูลด้วยความเร็วสูง
คุณยังสามารถใช้ซอฟต์แวร์นี้เป็นเครื่องมืออัตโนมัติ ETL ที่คล่องตัว ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลระบบข้อมูลเป็นอิสระจากการเข้ารหัสด้วยตนเองที่น่าเบื่อ ช่วยลดเวลา โอกาสของข้อผิดพลาด และต้นทุนในการแปลงข้อมูลได้อย่างมากด้วยการสร้างโค้ด ETL อัตโนมัติและการเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบคลังข้อมูล
เครื่องมือนี้สามารถเพิ่มความเร็วของกระบวนการ ETL และการสร้าง Data Lake ได้ถึง 10 เท่า นอกจากนี้ยังสามารถออกแบบ สร้าง โหลด และอัปเดตคลังสินค้าและ Data Lake ด้วยความเร็วสูง
บริษัทที่ใช้แพลตฟอร์มนี้ยังสามารถสร้างเวิร์กโฟลว์แบบ end-to-end ได้โดยอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับโครงการวิเคราะห์โดยใช้เทมเพลต นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ดูแลระบบข้อมูลมีคุณสมบัติการทำงานดังต่อไปนี้:
- นำเข้า ซิงค์ แจกจ่าย และสะสมข้อมูลอย่างง่ายดาย
- ลดผลกระทบในการผลิตด้วยสถาปัตยกรรมแบบ Zero-footprint
- แยกข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันโดยอัตโนมัติด้วยการรวม Qlik Replicate
- ตัวเลือกในการเลือกวิธีการแบบใช้แบบจำลองหรือแบบใช้ข้อมูลสำหรับการพัฒนาคลังข้อมูล
- เทคโนโลยี CDC สำหรับการดึงข้อมูล การโหลด และการซิงโครไนซ์ข้อมูลแบบเรียลไทม์
เหนือสิ่งอื่นใด Qlik Compose ผสานรวมกับโซลูชัน ETL ต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย เช่น SSIS ETL และทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่เชี่ยวชาญสำหรับการย้ายระบบคลาวด์และ SQL
DBT
เมื่อพูดถึงการย้ายข้อมูลที่เชื่อถือได้ด้วยความเร็วที่เร็วขึ้น DBT ช่วยให้ทีมข้อมูลทำงานเหมือนวิศวกรซอฟต์แวร์ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ทีมสร้างชุดข้อมูลที่เชื่อถือได้สำหรับการสร้างแบบจำลอง ML การรายงาน และเวิร์กโฟลว์การปฏิบัติงาน
ขั้นตอนการทำงานของเครื่องมือนี้ง่ายมาก ธุรกิจสามารถปรับใช้งานได้อย่างปลอดภัยและให้สมาชิกในทีมทำงานร่วมกันผ่านการควบคุมเวอร์ชันที่เปิดใช้งาน Git บริษัทยังสามารถทดสอบทุกรุ่นและแบ่งปันเอกสารที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
สุดท้าย จะดูแลการจัดการการพึ่งพาและให้คุณเขียนการแปลงข้อมูลแบบแยกส่วนในรูปแบบ .sql หรือ .py คุณสมบัติเด่นของเครื่องมือนี้คือ:
- สร้างเส้นทางกระดาษของสมมติฐานที่ได้รับการตรวจสอบสำหรับผู้ทำงานร่วมกัน
- สร้างพจนานุกรมข้อมูลและกราฟการพึ่งพาโดยอัตโนมัติ
- ใช้นโยบายการป้องกันในสาขาสำหรับการย้ายข้อมูลที่มีการควบคุม
- มาตรการรักษาความปลอดภัยด้วยการปฏิบัติตาม SOC-2, การปรับใช้ CI/CD, RBAC และELT
- การกำกับดูแลข้อมูลด้วยการควบคุมเวอร์ชัน การแจ้งเตือน การบันทึก และการทดสอบ
นอกจากนี้ DBT สามารถสร้างรหัสโดยใช้มาโคร คำสั่งเติมข้อความอัตโนมัติ และคำสั่งอ้างอิง การสนับสนุนการสร้างแบบจำลอง SQL และ Python ช่วยอำนวยความสะดวกให้กับพื้นที่ทำงานที่ใช้ร่วมกันซึ่งทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์สามารถใช้ได้
Domo
เครื่องมือการแปลงข้อมูล Domo ที่สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ทางธุรกิจและแผนกไอที ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ได้อย่างเท่าเทียมกันจากแพลตฟอร์มนี้ ซึ่งมี UI แบบลากและวาง และรองรับการแปลง SQL ที่ซับซ้อน
เครื่องมือนี้นำเสนอวิธีการที่หลากหลายสำหรับการแปลงชุดข้อมูล เช่น การสร้างโฟลว์การรวมข้อมูลด้วยภาพ โดยใช้นิพจน์ MySQL หรือ Redshift SQL และการดำเนินการผสมข้อมูล
ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถสร้างเวิร์กโฟลว์ได้เพียงครั้งเดียว และทำให้แน่ใจว่าจะใช้ตรรกะทางธุรกิจโดยอัตโนมัติในทุกอินสแตนซ์ของการอัปเดตข้อมูล นอกจากนี้ Domo จะแจ้งเตือนคุณเมื่อการแปลงข้อมูลล้มเหลว คุณลักษณะเด่นบางประการ ได้แก่ :
- ทำความสะอาด เข้าร่วม และแปลงชุดข้อมูลโดยไม่ต้องเข้ารหัส SQL
- สำรวจข้อมูลและดำเนินการควบคุม เช่น ตัวกรองและกลุ่ม
- เห็นภาพการไหลของข้อมูลโดยการลากและวางชุดข้อมูล
- ตัวเชื่อมต่อระบบคลาวด์ที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากกว่า 1,000 รายการและตัวเชื่อมต่อในองค์กรจำนวนมาก
ธุรกิจยังสามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วและตอบสนองได้ด้วยเครื่องมือในการดึงข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ นอกจากนี้ คุณสามารถรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของหลายแพลตฟอร์มเป็นชุดข้อมูลเดียวได้
Matillion
Matillion เป็นเครื่องมือแปลงข้อมูลบนคลาวด์ที่สอดคล้องกับ ETL ดังนั้นจึงสามารถใช้กระบวนการ ETL สำหรับการย้ายฐานข้อมูลจากคลังสินค้าหนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งหรือจากคลาวด์หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง
คุณลักษณะเด่นบางประการของเครื่องมือการแปลงข้อมูลนี้คือ:
- ลดเวลาในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกและการประยุกต์ใช้กับสถานการณ์ทางธุรกิจ
- ขยายขนาดได้ตลอดเวลาโดยใช้ความสามารถในการประมวลผลที่ไร้ขอบเขต
- ความปลอดภัยของข้อมูลที่ดีขึ้น
- กฎเกณฑ์ทางธุรกิจที่ซับซ้อนสำหรับชุดข้อมูลที่ท้าทาย
- ทำให้ข้อมูลที่ประมวลผลสามารถเข้าถึงได้โดยทีมงานที่เหมาะสม
- การเตรียมข้อมูลแบบอัตโนมัติและคล่องตัว
สิ่งที่ดีที่สุดคือแพลตฟอร์มนี้เสนอแผนราคาที่ไม่แพงสำหรับ SMB และบริการระดับพรีเมียมสำหรับองค์กร
ไม่ว่าคุณจะสมัครใช้งาน SMB หรือองค์กร คุณจะได้รับการสนับสนุนระดับองค์กรสำหรับทุกระดับ นอกจากนี้ เมื่อคุณซื้อ Matillion Credits แล้ว คุณสามารถใช้มันบนแพลตฟอร์ม Matillion ใดก็ได้ เช่น Data Loader, ETL เป็นต้น
ดาต้าเมียร์
Datameer เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยมหากคุณใช้แพลตฟอร์ม Snowflake data-as-a-service สำหรับการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์
แพลตฟอร์ม Snowflake ต้องการให้คุณรันโค้ดเพื่อแปลงข้อมูลก่อนที่คุณจะสามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้ มันเพิ่มต้นทุนค่าโสหุ้ยเนื่องจากคุณต้องเก็บ coders สองสามตัวไว้ในบัญชีเงินเดือน
คุณสามารถย้ายไปที่ Datameter และลืมส่วนการเข้ารหัสใน Snowflake ได้ แพ็คเกจการสมัครสมาชิกมีราคาไม่แพงอย่างน่าขันและด้วยเหตุนี้คุณจึงประหยัดได้มาก
นอกเหนือจากวิธีการแบบไม่ใช้โค้ดแล้ว เครื่องมือนี้ยังช่วยให้คุณดำเนินการแปลงข้อมูลในโมเดลที่อิงตามคำสั่ง SQL ดั้งเดิมโดยใช้คำสั่ง SELECT และเมื่อจำเป็น ทั้งผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์และโปรแกรมเมอร์สามารถทำงานในโปรเจ็กต์เดียวกันได้โดยการรวม SQL เข้ากับ no-code ในพื้นที่ทำงานการแปลงข้อมูลแบบแยกส่วน
นอกจากนี้ Datameer ยังติดตามเวิร์กโฟลว์การประมวลผลแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น ครอบคลุมการเดินทางของวงจรชีวิตของข้อมูลทั้งหมด เช่น การค้นหาข้อมูล การล้างข้อมูล การปรับใช้ข้อมูล การทำรายการข้อมูล การจัดระเบียบข้อมูลเชิงลึก ฯลฯ ภายในแพลตฟอร์มคลาวด์ Snowflake ในโหมดสด
นอกจากนี้ ยังนำเสนอโซลูชันการแปลงข้อมูลโดยเฉพาะสำหรับการเงิน การดูแลสุขภาพ โทรคมนาคม การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ พลังงาน สาธารณูปโภค การบริการ และการเดินทาง
ไออาร์ไอ
IRI เป็นทางเลือกอัตโนมัติแทนกระบวนการแปลงข้อมูลแบบเดิม ซึ่งคุณต้องใช้สคริปต์ Perl, การจัดการฐานข้อมูล SQL, เครื่องมือ ETL และโปรแกรมที่กำหนดเอง กระบวนการทั่วไปนั้นซับซ้อน มีค่าใช้จ่ายสูง และเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย เครื่องมือการแปลงข้อมูลของ IRI ทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
มันมีทุกสิ่งที่คุณต้องการในโครงการการแปลงข้อมูล และสิ่งเหล่านี้คือ:
- การรวบรวมข้อมูล
- การคำนวณข้ามจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- กฎการแปลงข้อมูลที่กำหนดเอง
- รูปแบบข้อมูลและคีย์
- ค้นหาข้อมูล
- จับคู่หรือเข้าร่วมโมเดลข้อมูลหลายตัว
- ใช้การจัดรูปแบบเดือยหรือลบเดือยออก
- ทำความสะอาดหรือขัดข้อมูล
- ฟอร์แมตใหม่และทำการแมปใหม่
- การรวมและการเรียงลำดับข้อมูล
- การกรองข้อมูล
ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัญหาหลักคือความเร็วในการประมวลผล เนื่องจากเรากำลังพูดถึงแถวข้อมูลนับล้านและคอลัมน์ข้อมูลนับพัน การดำเนินการทั้ง ETL และ SQL มักจะช้าลงเมื่อคุณป้อนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้น
IRI แก้ไขปัญหานี้โดยใช้โปรแกรมที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่เรียกว่า SortCL มันออกมาจากกล่องในแอปของ IRI เช่นแพ็คเกจ CoSort และแพลตฟอร์ม Voracity โดยสรุป เครื่องมือนี้สามารถประมวลผลตารางข้อเท็จจริงขนาดใหญ่ การรวมแบบโรลอัพ และการเจาะลึกด้วยความเร็ว ความแม่นยำ และประสิทธิภาพที่โดดเด่น
คำพูดสุดท้าย
คุณต้องใช้เทคนิคและเครื่องมือที่เหมาะสมในการประมวลผลแหล่งข้อมูลของคุณ มันจะช่วยให้คุณลงทุนเงินทุนธุรกิจของคุณไปในทิศทางที่ถูกต้องและเติมเต็มเป้าหมายทางธุรกิจระยะสั้นหรือระยะยาวของคุณ ถ้าคุณไม่ปฏิบัติตามแนวคิดนี้ การลงทุนในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณจะไร้ประโยชน์
ดังนั้น ใช้เครื่องมือการแปลงข้อมูลข้างต้นเพื่อนำทรัพยากรข้อมูลและทีมของคุณไปใช้ให้เกิดประโยชน์ เมื่อลองใช้งาน ให้พิจารณาขอบเขตธุรกิจเฉพาะของแอป มิฉะนั้น คุณอาจไม่ได้รับข้อมูลที่ย่อยง่ายซึ่งคุณสามารถโหลดในแอป Business Intelligence (BI)
เราได้สรุปคุณลักษณะและฟังก์ชันการทำงานอย่างละเอียดถี่ถ้วน ดังนั้น การค้นหาเครื่องมือการแปลงข้อมูลที่เหมาะสมจากรายการนี้ไม่ควรเป็นปัญหาสำหรับคุณหรือทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ
คุณอาจสนใจ Data Lake กับ Data Warehouse
