Data Lake ระบบการจัดเก็บข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นสูง สามารถรองรับการเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบ (Raw Data) จากแหล่งต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องแปลงหรือจัดโครงสร้างข้อมูลก่อนเก็บ ทำให้ Data Lake สามารถรองรับข้อมูลในรูปแบบที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data), กึ่งโครงสร้าง (Semi-structured Data), หรือไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลปริมาณมาก (Big Data) ที่มาจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง เช่น ข้อมูล IoT, โซเชียลมีเดีย, และข้อมูลการบันทึกเสียงหรือภาพ

คุณสมบัติหลักของ Data Lake:

1. การเก็บข้อมูลแบบดิบ (Raw Data):
   • ข้อมูลใน Data Lake จะถูกเก็บในรูปแบบดิบๆ โดยไม่ต้องผ่านกระบวนการแปลงหรือทำความสะอาดข้อมูลล่วงหน้า ข้อมูลสามารถถูกดึงมาใช้หรือจัดการในภายหลังตามความต้องการของผู้ใช้งาน
   • ข้อมูลทั้งหมดที่เก็บจะยังคงอยู่ในรูปแบบที่ถูกนำเข้ามาโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่งต่างจาก Data Warehouse ที่ต้องจัดโครงสร้างข้อมูลก่อนนำเข้า
2. การรองรับข้อมูลทุกประเภท (All Data Types):
   • Data Lake รองรับข้อมูลที่มีความหลากหลายทั้งในด้านรูปแบบและแหล่งที่มา ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเชิงโครงสร้าง (Structured Data) เช่น ตารางข้อมูล, ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-structured Data) เช่น ไฟล์ JSON, XML หรือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น ไฟล์ภาพ, วิดีโอ, ข้อความจากโซเชียลมีเดีย
   • การเก็บข้อมูลที่มีความหลากหลายนี้ทำให้ Data Lake เหมาะสำหรับการจัดการ Big Data ที่มาจากหลายช่องทาง
3. การจัดการข้อมูลแบบ Schema-on-Read:
   • ต่างจาก Data Warehouse ที่ต้องมีการจัดโครงสร้างข้อมูลก่อนนำเข้า (Schema-on-Write) ใน Data Lake ข้อมูลจะถูกจัดเก็บโดยไม่ต้องกำหนดโครงสร้างล่วงหน้า (Schema-on-Read) การกำหนดโครงสร้างจะทำเมื่อข้อมูลถูกดึงออกมาใช้
   • วิธีนี้ช่วยให้สามารถเก็บข้อมูลในทุกแบบได้ง่ายขึ้นและช่วยลดเวลาที่ใช้ในการนำข้อมูลเข้าระบบ
4. ความยืดหยุ่นสูงในการใช้งาน (Flexible Storage):
   • Data Lake มีความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูล ไม่จำเป็นต้องกำหนดรูปแบบการเก็บข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้การจัดเก็บข้อมูลปริมาณมากๆ ที่มาจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ทำได้ง่ายและรวดเร็ว
   • ระบบสามารถรองรับการเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ระบบ IoT, ระบบเซ็นเซอร์, เว็บไซต์, โซเชียลมีเดีย, และแอปพลิเคชันต่างๆ
5. การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (Big Data & Advanced Analytics):
   • Data Lake ออกแบบมาเพื่อรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และการใช้งานที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics), การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning), และปัญญาประดิษฐ์ (AI)
   • ผู้ใช้งานสามารถดึงข้อมูลที่ต้องการออกมาทำการวิเคราะห์โดยไม่จำเป็นต้องแปลงข้อมูลทั้งหมดล่วงหน้า
6. ต้นทุนในการจัดการที่ต่ำกว่า (Lower Cost):
   • การเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบๆ ใน Data Lake ช่วยลดต้นทุนในการจัดการข้อมูลเมื่อเทียบกับ Data Warehouse เนื่องจากไม่ต้องมีการแปลงหรือทำความสะอาดข้อมูลในทันที
   • การใช้พื้นที่เก็บข้อมูลในราคาถูกเช่นระบบ Cloud Storage ทำให้ Data Lake มีความคุ้มค่าในการจัดการข้อมูลปริมาณมาก

ความแตกต่างระหว่าง Data Lake และ Data Warehouse:

1. โครงสร้างข้อมูล:
   • Data Lake: รองรับข้อมูลดิบในทุกประเภท ไม่จำเป็นต้องจัดโครงสร้างข้อมูลก่อน
   • Data Warehouse: ต้องแปลงและจัดโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ล่วงหน้า
2. รูปแบบการจัดการข้อมูล:
   • Data Lake: เก็บข้อมูลดิบโดยไม่ต้องมีการแปลง (Schema-on-Read)
   • Data Warehouse: ต้องมีการกำหนดโครงสร้างก่อนการนำเข้า (Schema-on-Write)
3. การใช้งาน:
   • Data Lake: เหมาะสำหรับ Big Data, AI, Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลดิบ
   • Data Warehouse: เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้างที่ต้องการความแม่นยำ เช่น รายงานทางธุรกิจ