TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
Future of Enterprise Data Platform อนาคตแพลตฟอร์มด้านข้อมูลในยุค AI EP.4
องค์กรจำนวนมากลงทุนกับการจัดเก็บข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ทั้งข้อมูลธุรกรรม ข้อมูลลูกค้า Log จากระบบต่าง ๆ เอกสาร สัญญา อีเมล ไปจนถึงไฟล์เสียงและข้อมูลกึ่งโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง เพื่อรองรับการดำเนินธุรกิจ การตรวจสอบย้อนหลัง และข้อกำหนดด้านกฎหมาย เมื่อเวลาผ่านไป ปริมาณข้อมูลเติบโตจากระดับ Terabyte ไปสู่ Petabyte และสิ่งที่เพิ่มขึ้นพร้อมกันคือ “ต้นทุนของการเก็บรักษา” ขณะที่คุณค่าของข้อมูลกลับไม่ได้เพิ่มขึ้นในอัตราเดียวกัน
สาเหตุไม่ได้เกิดจากข้อมูลเก่าไม่มีประโยชน์ แต่เกิดจากการที่ระบบ Data Archive แบบดั้งเดิมถูกออกแบบมาเพื่อ “เก็บรักษา” มากกว่า “นำกลับมาใช้” เมื่อข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในหลายระบบ หลายรูปแบบ และหลายเทคโนโลยี การเข้าถึงข้อมูลย้อนหลังจึงกลายเป็นเรื่องยุ่งยาก จนท้ายที่สุด ข้อมูลที่ควรเป็นสินทรัพย์ขององค์กรกลับกลายเป็นเพียงพื้นที่จัดเก็บที่รอวันถูกเรียกใช้งาน
ทำไม Data Archive แบบเดิมจึงไม่ตอบโจทย์องค์กรยุคใหม่
Data Archive มีบทบาทสำคัญสำหรับหลายองค์กร โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการเงิน ประกันภัย โทรคมนาคม และภาครัฐ ที่ต้องจัดเก็บข้อมูลย้อนหลังเป็นเวลาหลายปีเพื่อรองรับข้อกำหนดด้าน Compliance และ Audit อย่างไรก็ตาม ระบบ Archive จำนวนมากในปัจจุบันยังคงทำหน้าที่เพียงเก็บข้อมูลไว้ให้ครบถ้วน โดยไม่ได้ออกแบบให้สามารถนำข้อมูลกลับมาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลอาจกระจายอยู่ใน Database หลายค่าย รวมถึง File Server, NAS, Object Storage หรือแม้แต่ Tape และ Cold Storage ซึ่งแต่ละระบบมีวิธีการจัดเก็บและการเข้าถึงแตกต่างกัน
เมื่อมีการร้องขอข้อมูลย้อนหลัง องค์กรจึงต้องใช้เวลาไปกับการค้นหาว่าข้อมูลอยู่ที่ใด ต้อง Restore ข้อมูลหรือเปิดระบบเดิมขึ้นมาใหม่ก่อนจึงจะสามารถดึงข้อมูลได้ หลายครั้งยังต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอีกหลายขั้นตอนก่อนนำไปใช้งาน สิ่งที่ควรเป็นเพียงการค้นหาข้อมูล จึงกลายเป็นกระบวนการกู้คืนระบบที่ใช้เวลาหลายชั่วโมง หลายวัน หรือในบางกรณีอาจนานกว่านั้น ยิ่งข้อมูลมีปริมาณมากและกระจายอยู่หลายระบบ ความซับซ้อนในการเข้าถึงข้อมูลก็ยิ่งเพิ่มขึ้นตามไปด้วย
ข้อมูลย้อนหลัง คือรากฐานสำคัญของ Analytics และ AI
ในอดีต การจัดเก็บข้อมูลย้อนหลังอาจมีเป้าหมายหลักเพื่อรองรับการตรวจสอบหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดเท่านั้น แต่ในปัจจุบัน ข้อมูลชุดเดียวกันกำลังมีบทบาทสำคัญต่อการสร้าง Business Intelligence, Advanced Analytics และ AI ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์แนวโน้มทางธุรกิจ การตรวจจับความผิดปกติ การพยากรณ์ความต้องการของลูกค้า หรือการพัฒนา AI ที่อ้างอิงข้อมูลภายในองค์กร ล้วนต้องอาศัย Historical Data เป็นฐานความรู้ที่มีบริบทและความต่อเนื่อง ยิ่งองค์กรมีข้อมูลสะสมมากเท่าใด ก็ยิ่งมีโอกาสสร้างข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันมากขึ้น
แล้ววันนี้ข้อมูลย้อนหลังขององค์กรพร้อมให้ AI และ Analytics เข้าถึงแล้วหรือยัง หากข้อมูลยังต้อง Restore ก่อนใช้งาน ค้นหาได้เฉพาะจากชื่อไฟล์ หรือไม่สามารถ Query ได้โดยตรง ข้อมูลเหล่านั้นก็ยังไม่สามารถสร้างคุณค่าได้อย่างเต็มศักยภาพ ปัญหาของหลายองค์กรในวันนี้จึงไม่ใช่การ “ไม่มีข้อมูล” แต่เป็นการ มีข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่ยังไม่สามารถนำกลับมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Active Archiving เปลี่ยน Data Archive ให้พร้อมใช้งานตลอดเวลา
แนวคิดของ Active Archiving เกิดขึ้นเพื่อเปลี่ยนบทบาทของ Data Archive จากพื้นที่จัดเก็บข้อมูล มาเป็นแหล่งข้อมูลที่พร้อมสำหรับการค้นหา การวิเคราะห์ และการใช้งานในทุกช่วงเวลา แทนที่จะจัดเก็บข้อมูลไว้เพียงเพื่อรอการเรียกคืน ระบบ Active Archiving จะรวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่งเข้าสู่แพลตฟอร์มกลาง พร้อมจัดเก็บในรูปแบบมาตรฐานที่สามารถ Query ได้โดยตรง และต่อยอดสู่การทำ Analytics และ AI ได้ทันที
แนวทางนี้ช่วยให้องค์กรสามารถ
- ค้นหาข้อมูลย้อนหลังจากหลายระบบได้จากศูนย์กลางเดียว
- เข้าถึงข้อมูลได้โดยไม่ต้อง Restore ระบบเดิม
- ลดภาระของฐานข้อมูลสำหรับงานปฏิบัติการ ด้วยการย้ายข้อมูลที่ไม่ถูกใช้งานบ่อยออกจากระบบหลัก
- รองรับการทำรายงาน การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนา AI จากข้อมูลย้อนหลังได้บนชุดข้อมูลเดียวกัน
- บริหารวงจรชีวิตข้อมูล (Data Lifecycle) ผ่านนโยบาย Data Tiering และ Data Retention เพื่อให้ข้อมูลแต่ละประเภทถูกจัดเก็บบน Storage ที่เหมาะสมกับรูปแบบการใช้งาน
Data Archive จึงไม่ใช่ปลายทางของข้อมูลอีกต่อไป แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่พร้อมสร้างคุณค่าให้ธุรกิจอย่างต่อเนื่อง
เมื่อ Data Archive กลายเป็นส่วนหนึ่งของ Enterprise Data Platform
อีกหนึ่งแนวโน้มที่หลายองค์กรทั่วโลกเริ่มนำมาใช้ คือการผสาน Data Archiving เข้ากับสถาปัตยกรรม Data Lakehouse แทนที่จะคงรักษาระบบเดิมไว้เพียงเพื่อเข้าถึงข้อมูลย้อนหลัง องค์กรสามารถรวบรวมข้อมูลจากหลายระบบไว้บนแพลตฟอร์มเดียว จัดเก็บในรูปแบบ Open Data Format ที่รองรับการเข้าถึงผ่านเทคโนโลยีมาตรฐาน และสามารถนำข้อมูลชุดเดียวกันไปใช้ได้ทั้งด้าน Compliance, Analytics และ AI แนวทางนี้ไม่เพียงช่วยลดความซับซ้อนของการบริหารจัดการข้อมูล แต่ยังเปลี่ยนข้อมูลย้อนหลังจากภาระในการจัดเก็บ ให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่พร้อมสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้ตลอดเวลา
Active Archiving บน Blendata Enterprise
Blendata Enterprise ถูกออกแบบให้รองรับแนวคิดของ Active Archiving โดยผสานความสามารถด้าน Data Lakehouse และ Data Archiving ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวมข้อมูลย้อนหลังจากระบบที่หลากหลาย จัดเก็บในรูปแบบ Open Data Format พร้อมรองรับการค้นหา การ Query และการเชื่อมต่อกับเครื่องมือด้าน Analytics และ AI ได้โดยตรง
แพลตฟอร์มยังรองรับการบริหาร Data Lifecycle ผ่านนโยบาย Data Tiering และ Data Retention ช่วยให้องค์กรสามารถจัดเก็บข้อมูลบน Storage ที่เหมาะสมกับรูปแบบการใช้งาน ลดภาระของระบบฐานข้อมูลหลัก และลดความจำเป็นในการคงรักษาระบบเดิมไว้เพียงเพื่อเข้าถึงข้อมูลย้อนหลัง ผลลัพธ์คือ องค์กรสามารถเปลี่ยน Data Archive จากพื้นที่จัดเก็บเพื่อรองรับ Compliance ให้กลายเป็นแหล่งข้อมูลที่พร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ การตัดสินใจ และการพัฒนา AI บนโครงสร้างพื้นฐานเดียว
แนวคิดของ Active Archiving จึงไม่ใช่เพียงการพัฒนาระบบ Data Archive แต่เป็นการยกระดับข้อมูลย้อนหลังให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของ Enterprise Data Platform ที่พร้อมรองรับทั้ง Compliance, Analytics และ AI ทำให้ข้อมูลเก่า ไม่ได้เป็นเพียงบันทึกของอดีต แต่เป็นรากฐานสำคัญของการตัดสินใจและนวัตกรรมในอนาคต
ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Blendata Enterprise หรือพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญได้ที่ www.blendata.com หรืออีเมล hello@blendata.com
ผู้ที่สนใจเรียนรู้แนวทางการสร้าง The Sovereign Data & AI Lakehouse และการวางรากฐานข้อมูลที่พร้อมรองรับการใช้งาน AI (AI-ready Foundation) ขอเชิญเข้าร่วมงาน Blendata – Data & AI Decoded 2026: Data First. AI That Works. เพื่ออัปเดตทิศทางของเทคโนโลยี Data และ AI พร้อมแลกเปลี่ยนมุมมองเกี่ยวกับการขับเคลื่อนองค์กรสู่ยุค Enterprise AI ด้วยแพลตฟอร์มข้อมูลยุคใหม่
ภายในงาน ผู้เข้าร่วมจะได้รับฟังวิสัยทัศน์และทิศทางการพัฒนาเทคโนโลยีจาก Blendata พร้อมอัปเดตแนวโน้มของ Enterprise AI, Agentic AI และสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ ผ่านการบรรยายพิเศษ การเสวนาจากผู้บริหาร การสาธิตเทคโนโลยี รวมถึงกรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ Data และ AI จากผู้เชี่ยวชาญในประเทศไทยและภูมิภาคอาเซียน ตลอดจนร่วมสัมผัสนวัตกรรมด้าน Data & AI จาก Blendata และพันธมิตรเทคโนโลยีชั้นนำ
งานจะจัดขึ้นในวันพฤหัสบดีที่ 20 สิงหาคม 2569 เวลา 08.00–13.30 น. ณ ห้องสยามฮอลล์ ชั้น 6 โรงแรม Eastin Grand Hotel Phayathai กรุงเทพมหานคร
ผู้สนใจสามารถสอบถามรายละเอียดและสำรองที่นั่งได้ที่ marketing@blendata.com
Disclaimer: All third-party trademarks mentioned are the property of their respective owners.
