ธุรกิจมักจะพบปัญหาด้านข้อมูลเมื่อขยายธุรกิจ ธุรกรรม บันทึกของลูกค้า และเหตุการณ์ด้านรายรับสะสมเร็วกว่าที่ทีมใดๆ จะดำเนินการด้วยตนเองได้ทัน การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติจะรวบรวม ตรวจสอบความถูกต้อง แปลง และกำหนดเส้นทางข้อมูลโดยที่ไม่มีใครต้องคอยดึงการส่งออก จัดรูปแบบสเปรดชีตใหม่ หรือเฝ้าดูไปป์ไลน์ด้วยตนเอง มีความต้องการสูงสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและระบบอัตโนมัติ โดยคาดว่าภาคส่วนนี้จะเติบโตด้วยอัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้นที่มากกว่า 30% ระหว่างปี 2023 ถึง 2027

ด้านล่างนี้เราจะอธิบายว่าการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติคืออะไร รูปแบบการประมวลผลหลักๆ มีอะไรบ้าง และจะทราบได้อย่างไรว่าไปป์ไลน์ของคุณน่าเชื่อถือหรือไม่

ประเด็นสำคัญ

• การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติจะรวบรวม ตรวจสอบความถูกต้อง แปลง และจัดเก็บข้อมูลโดยให้มนุษย์แทรกแซงน้อยที่สุด ซึ่งเข้ามาแทนที่เวิร์กโฟลว์ที่ดำเนินการโดยมนุษย์ที่ไม่สามารถขยายขนาดได้

• การประมวลผลแบบกลุ่ม แบบสตรีม และแบบกระจายตอบสนองความต้องการด้านความหน่วงเวลาและปริมาณข้อมูลที่แตกต่างกัน โดยทั่วไปแล้วทีมจะใช้แนวทางมากกว่าหนึ่งแนวทางในสแต็กของตน

• ผู้ให้บริการชำระเงินที่ซิงค์ข้อมูลไปยังคลังข้อมูลหรือที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์โดยตรงจะมอบความสมบูรณ์ ความใหม่ และความน่าเชื่อถือของข้อมูลในแบบที่ตัวเชื่อมต่อจากบุคคลที่สามมักจะทำไม่ได้

การประมวลผลข้อมูลแบบอัตโนมัติคืออะไร

การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติหมายถึงการใช้ระบบเพื่อจัดการงานด้านข้อมูลต่างๆ เช่น การรวบรวม การตรวจสอบความถูกต้อง การแปลง และการจัดเก็บ โดยให้มนุษย์แทรกแซงน้อยที่สุด ข้อมูลอินพุตอาจเป็นสตรีมของเหตุการณ์การชำระเงิน กลุ่มของธุรกรรมที่จัดหมวดหมู่แล้ว หรือฟีดของบันทึกของแอปพลิเคชันอย่างต่อเนื่อง ส่วนผลลัพธ์สามารถส่งต่อไปยังตารางที่ล้างข้อมูลแล้วในคลังข้อมูล รายงานที่มีการกรอกข้อมูลให้โดยอัตโนมัติ หรือระเบียนที่มีการเพิ่มข้อมูลซึ่งพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ในขั้นตอนต่อไป

การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติช่วยแก้ปัญหาใดได้บ้าง

การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติช่วยแก้ไขปัญหาเฉพาะด้านในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ปัญหาหลักที่การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติช่วยแก้ไขมีดังนี้

• การใช้แรงงานคน: มนุษย์ตัดสินใจได้ดี แต่ไม่ถนัดในการดำเนินการขั้นตอนการแปลงข้อมูลรูปแบบเดิมใน 50,000 แถวทุกเช้าโดยไม่ผิดพลาด

• ความไม่สอดคล้องกันของข้อมูล: เมื่อข้อมูลเดียวกันถูกประมวลผลโดยบุคคลอื่นที่ใช้วิธีการต่างกัน ผลลัพธ์ที่ได้จะแตกต่างกัน ระบบอัตโนมัติจะบังคับใช้ขั้นตอนเดียวที่สอดคล้องกัน

• รอบการรายงานที่ล่าช้า: หากข้อมูลใช้เวลา 48 ชั่วโมงในการย้ายจากแหล่งที่มาไปยังแดชบอร์ด ทีมของคุณจะต้องตัดสินใจจากข้อมูลเก่าอยู่เสมอ ไปป์ไลน์อัตโนมัติจะช่วยลดความล่าช้าดังกล่าวให้เหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมงหรือกี่นาที

• ไปป์ไลน์ที่เปราะบาง: สคริปต์ที่เขียนขึ้นเองอาจพังได้เมื่อแหล่งข้อมูลเปลี่ยนสคีมา ระบบอัตโนมัติที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์จะมีความทนทานมากกว่า

• ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย: ทุกขั้นตอนที่ดำเนินการโดยมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูลคือจุดที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอาจรั่วไหลได้ ระบบอัตโนมัติช่วยลดความเสี่ยงที่เกิดจากการมีผู้จัดการข้อมูลมากเกินไป

การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติทำงานอย่างไร

ไปป์ไลน์ข้อมูลอัตโนมัติโดยทั่วไปจะเคลื่อนผ่านขั้นตอนเดียวกัน

การรวบรวมข้อมูล

นี่คือจุดที่ข้อมูลเข้าสู่ไปป์ไลน์ ไม่ว่าจะเป็นการทำโพลลิงอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) ตามกำหนดเวลา การรับสตรีมเหตุการณ์เมื่อถูกสร้างขึ้น การอ่านจากฐานข้อมูล หรือการนำเข้าไฟล์ที่ใส่ไว้ในที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ กลไกการรวบรวมจะเป็นตัวกำหนดความหน่วงเวลา

การตรวจสอบความถูกต้องและการล้างข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ ไปป์ไลน์จะตรวจสอบว่าข้อมูลที่เข้ามาตรงตามที่คาดไว้หรือไม่ โดยตรวจสอบว่ามีฟิลด์ที่จำเป็นครบถ้วน ค่าอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง และลบข้อมูลที่ซ้ำกันออก นี่คือจุดที่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องจะถูกจับได้ก่อนที่จะสร้างความเสียหายให้กับผลลัพธ์ในขั้นตอนต่อไป

การแปลงและการเพิ่มคุณค่าข้อมูล

นี่คือจุดที่ข้อมูลดิบถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์การเลิกใช้งานและการรายงานประจำเดือน ซึ่งอาจหมายถึงการรวมระเบียนจากหลายแหล่ง การคำนวณฟิลด์ที่ได้มา การแปลงสกุลเงิน หรือการปรับโครงสร้างข้อมูลให้ตรงกับสคีมาของคลังข้อมูล โดยปกติแล้ว ความซับซ้อนในการดำเนินการส่วนใหญ่จะอยู่ที่จุดนี้

การโหลดข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลที่ประมวลผลแล้วจะถูกย้ายไปยังปลายทาง ได้แก่ การแบ่งกลุ่มพื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ เครื่องมือการรายงาน หรือคลังข้อมูลอย่าง BigQuery, Snowflake หรือ Redshift ซึ่งอาจเกิดขึ้นเป็นกลุ่มขนาดใหญ่หรือเป็นสตรีมของการเขียนที่มีขนาดเล็กกว่า ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์

การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติประเภทหลักๆ มีอะไรบ้าง

รูปแบบการประมวลผลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการข้อมูลเร็วแค่ไหนและย้ายข้อมูลมากเท่าใด โดยทั่วไปแล้วทีมต่างๆ มักจะใช้มากกว่าหนึ่งรูปแบบ

และนี่คือประเภทหลักของการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ

การประมวลผลแบบกลุ่ม

การประมวลผลแบบกลุ่มจะจัดการข้อมูลเป็นส่วนๆ ตามกำหนดเวลา ไม่ว่าจะเป็นรายชั่วโมง รายคืน หรือรายสัปดาห์ รูปแบบนี้เป็นรูปแบบที่เก่าแก่ที่สุดและยังคงพบได้บ่อยที่สุดสำหรับเวิร์กโหลดที่ไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น การรายงานทางการเงินสิ้นเดือน การวิเคราะห์ตามกลุ่มตามรุ่นรายสัปดาห์ และงานสกัด แปลง และโหลด (ETL) ข้ามคืน ซึ่งทำงานได้ถูกกว่าและวิเคราะห์ได้ง่ายกว่าแบบสตรีม

การประมวลผลแบบสตรีม

การประมวลผลแบบสตรีมจะจัดการข้อมูลในขณะที่สร้างขึ้น ซึ่งหมายความว่าความหน่วงเวลาจะลดลงเหลือไม่กี่วินาทีหรือมิลลิวินาที สิ่งนี้จำเป็นสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงก่อนที่ธุรกรรมจะเสร็จสมบูรณ์ หรือสำหรับแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ แต่ไปป์ไลน์แบบสตรีมนั้นสร้าง ทดสอบ และใช้งานได้ยากกว่าแบบกลุ่ม

การประมวลผลแบบกระจาย

การประมวลผลแบบกระจายเป็นตัวเลือกสถาปัตยกรรมที่ใช้ได้กับทั้งแบบกลุ่มและแบบสตรีมในระดับขนาดใหญ่ เมื่อปริมาณข้อมูลเกินกว่าที่เครื่องเดียวจะรองรับได้ เฟรมเวิร์กแบบกระจายจะแบ่งงานไปยังโหนดหลายๆ โหนดให้ทำงานคู่ขนานกันไป โดยส่วนใหญ่แล้วทีมจะไม่จำเป็นต้องใช้ตัวเลือกนี้จนกว่าจะต้องทำงานกับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก

คุณจะทราบได้อย่างไรว่าการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติของคุณทำงานอยู่

ระบบอัตโนมัติที่ให้ผลลัพธ์ผิดพลาดนั้นแย่กว่ากระบวนการที่ดำเนินการโดยมนุษย์ วิธีตรวจสอบให้แน่ใจว่าการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติของคุณทำงานอยู่มีดังนี้

• ความสดใหม่: ข้อมูลมาถึงตามกำหนดเวลาหรือไม่ ไปป์ไลน์ที่ควรจะทำงานตอน 6:00 น. แต่กลับไม่ทำงานนั้นควรแจ้งเตือนให้ผู้ที่เกี่ยวข้องทราบก่อนที่ช่องว่างดังกล่าวจะส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ

• ความละเอียดถี่ถ้วน: ระเบียนที่คาดไว้มาครบหรือไม่ โหลดธุรกรรมรายวันที่สร้าง 500 แถวจากที่ปกติจะสร้าง 50,000 แถวนั้นเป็นสัญญาณบ่งบอกว่ามีบางอย่างผิดปกติที่ต้นน้ำ

• ความถูกต้องแม่นยำ: ค่าในผลลัพธ์ตรงกับที่คาดไว้หรือไม่ นำการตรวจสอบทางสถิติมาใช้เพื่อแจ้งเตือนเมื่อค่าเฉลี่ยหรือยอดรวมคลาดเคลื่อนไปจากบรรทัดฐานในอดีตอย่างเห็นได้ชัด

• สายข้อมูล: คุณสามารถติดตามได้หรือไม่ว่าข้อมูลส่วนใดส่วนหนึ่งมาจากไหนและมีการแปลงอย่างไร เมื่อตัวเลขในแดชบอร์ดดูผิดปกติ สายข้อมูลจะช่วยให้คุณวินิจฉัยสาเหตุที่แท้จริงได้

Stripe Data Pipeline รองรับการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติอย่างไร

Stripe Data Pipeline เป็นตัวเชื่อมต่อแบบเนทีฟของ Stripe สำหรับการย้ายข้อมูล Stripe ไปยังคลังข้อมูลหรือที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ของคุณโดยตรง ซึ่งรวมถึงธุรกรรม การเบิกจ่าย การโต้แย้ง ลูกค้า การคืนเงิน และชุดข้อมูลเพิ่มเติมต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องใช้โค้ด คุณสามารถเชื่อมต่อปลายทาง กำหนดค่าข้อมูลที่ต้องการซิงค์ แล้วไปป์ไลน์จะจัดการส่วนที่เหลือเอง

เหตุผลสำคัญที่สุดในการใช้ไปป์ไลน์แบบเนทีฟของ Stripe สำหรับข้อมูล Stripe แทนการกำหนดเส้นทางผ่านตัวกลางมีดังนี้

• ความสมบูรณ์ของข้อมูล: Stripe Data Pipeline ประกอบด้วยข้อมูลประวัติย้อนหลังไปจนถึงตอนที่สร้างบัญชี แทนที่จะเริ่มจากจุดที่คุณเปิดใช้งานตัวเชื่อมต่อ นอกจากนี้ยังมีรายงานทางการเงินที่สร้างไว้ล่วงหน้าและชุดข้อมูลที่คัดสรรมาอย่างดี ซึ่งตัวเชื่อมต่อจากบุคคลที่สามไม่มีให้

• ความน่าเชื่อถือ: เนื่องจากไปป์ไลน์สร้างและบำรุงรักษาโดย Stripe การเปลี่ยนแปลงสคีมาของรูปแบบข้อมูลพื้นฐานจึงไม่ทำให้การเชื่อมต่อของคุณขัดข้อง ตัวเชื่อมต่อจากบุคคลที่สามจะต้องทำวิศวกรรมย้อนกลับกับ API ของ Stripe และตามการเปลี่ยนแปลงให้ทัน

• ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย: เมื่อใช้เครื่องมือ ETL จากบุคคลที่สาม ข้อมูล Stripe ของคุณจะส่งผ่านโครงสร้างพื้นฐานของผู้ให้บริการรายอื่น ซึ่งถือเป็นข้อมูลประจำตัวอีกชุดหนึ่งที่ต้องจัดการ เงื่อนไขการบริการอีกชุดหนึ่งที่ต้องประเมิน และเป็นอีกจุดหนึ่งที่อาจเกิดข้อผิดพลาดได้