Data Pipeline คือระบบอัตโนมัติที่ย้ายข้อมูลจากระบบต้นทางไปยังปลายทางเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ ระบบนี้ช่วยแก้ปัญหาที่พบได้บ่อยสำหรับธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นั่นคือวิธีประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประโยชน์ซึ่งกระจัดกระจายอยู่ในหลายระบบ Data Pipeline สามารถย้ายข้อมูลได้อย่างน่าเชื่อถือและทำซ้ำได้อย่างสม่ำเสมอ

ด้านล่างนี้ เราจะอธิบายว่า Data Pipeline คืออะไร ทำงานอย่างไร แนวทางแบบแบตช์และแบบสตรีมมิงแตกต่างกันอย่างไร และข้อมูลการชำระเงินเข้ากับการตั้งค่า Data Pipeline ได้อย่างไร

ประเด็นสำคัญ

• Data Pipeline เข้ามาแทนที่การส่งออกข้อมูลด้วยตนเองและกระบวนการเฉพาะกิจที่มักเกิดปัญหาเมื่อใช้งานหนัก

• การเลือกใช้ Data Pipeline แบบแบตช์หรือแบบสตรีมมิงขึ้นอยู่กับว่าข้อมูลของคุณต้องสดใหม่เพียงใด โดยทั่วไป เวิร์กโหลดด้านการเงินและการวิเคราะห์สามารถทำงานได้ดีด้วยแบบแบตช์

• ข้อมูลการชำระเงินต้องได้รับการดูแลเป็นพิเศษในการตั้งค่า Data Pipeline การซิงค์แบบเนทีฟจากผู้ให้บริการชำระเงินของคุณช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือได้

Data Pipeline คืออะไร

Data Pipeline คือลำดับขั้นตอนอัตโนมัติที่ดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหนึ่งแหล่งหรือหลายแหล่ง อาจแปลงข้อมูลตามความจำเป็น แล้วโหลดข้อมูลเข้าสู่ปลายทางที่สามารถนำไปวิเคราะห์หรือใช้ดำเนินงานได้ โดยปลายทางมักเป็นคลังข้อมูล, Data Lake หรือพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์

เหตุใด Data Pipeline จึงสำคัญต่อการรายงานและการตัดสินใจ

คุณค่าของ Data Pipeline อยู่ที่สิ่งที่คุณสามารถทำได้เมื่อข้อมูลของคุณไปอยู่ในที่ที่สามารถนำไปใช้ได้ โดย Data Pipeline จะช่วยสร้างประโยชน์ดังต่อไปนี้

• ลดการแยกข้อมูลเป็นไซโล: เมื่อข้อมูลของคุณกระจายอยู่ในหลายระบบ เช่น ข้อมูลรายรับอยู่กับผู้ให้บริการชำระเงิน ข้อมูลลูกค้าอยู่ในระบบการจัดการความสัมพันธ์ลูกค้า (CRM) และข้อมูลฝ่ายสนับสนุนอยู่ในระบบ Help Desk คุณจะตอบคำถามที่ต้องเชื่อมโยงข้อมูลข้ามระบบเหล่านี้ได้ไม่ง่ายนัก Data Pipeline ที่รวมแหล่งข้อมูลเหล่านี้ไว้ในที่เดียวจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้ามสายงานทำได้จริง

• คำนิยามที่สอดคล้องกัน: Data Pipeline ช่วยบังคับใช้โครงสร้างข้อมูล หากทุกทีมดึงข้อมูลจากตารางเดียวกันในคลังข้อมูล ซึ่งคำนวณด้วยวิธีเดียวกัน เมตริกต่างๆ เช่น รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือน (MRR) ก็จะมีคำนิยามที่สอดคล้องกันในทุกรายงาน และไม่ต้องถกเถียงกันว่าตัวเลขของใครถูกต้อง

• กระบวนการที่ทำซ้ำได้และตรวจสอบย้อนหลังได้: Data Pipeline ให้ผลลัพธ์ที่เปรียบเทียบกันได้อย่างสม่ำเสมอในแต่ละวัน ความสามารถในการทำซ้ำนี้ทำให้สามารถติดตามเมตริกเมื่อเวลาผ่านไป และตรวจสอบความผิดปกติเมื่อพบได้

• รอบการรายงานที่เร็วขึ้น: ทีมการเงินที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้เวลาหลายวันในการดึงข้อมูลและกระทบยอดข้อมูล สามารถย่นรอบการทำงานลงได้อย่างมากเมื่อข้อมูลอยู่ในคลังข้อมูลแล้ว และได้รับการจัดระเบียบและจัดโครงสร้างเรียบร้อยแล้ว

องค์ประกอบหลักของ Data Pipeline มีอะไรบ้าง

ไม่ว่าจะซับซ้อนมากน้อยเพียงใด Data Pipeline จำนวนมากมักสร้างขึ้นจากองค์ประกอบพื้นฐานชุดเดียวกัน โดยองค์ประกอบที่สำคัญมีดังนี้

• แหล่งที่มา: จุดที่ข้อมูลเกิดขึ้น ซึ่งรวมถึงฐานข้อมูล อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) ของการให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (SaaS), สตรีมอีเวนต์ และไฟล์แบบแบน ยิ่ง Data Pipeline ดึงข้อมูลจากหลายแหล่งมากเท่าใด การติดตามสคีมาและความน่าเชื่อถือของแต่ละแหล่ง รวมถึงความถี่ที่แหล่งข้อมูลนั้นเปลี่ยนแปลง ก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นเท่านั้น

• การนำเข้าข้อมูล: กลไกสำหรับดึงข้อมูลจากแหล่งที่มาเข้าสู่ Data Pipeline ซึ่งอาจหมายถึงการเรียกค้นฐานข้อมูลตามกำหนดเวลา การสมัครใช้งานสตรีม Webhook หรือตัวเชื่อมต่อของบริษัทอื่น การนำเข้าข้อมูลมักเป็นจุดที่ Data Pipeline เกิดปัญหา (เช่น API เปลี่ยนแปลง ข้อมูลประจำตัวหมดอายุ หรือแหล่งข้อมูลล้มเหลว) ดังนั้น ชั้นการนำเข้าข้อมูลที่ดีจึงถูกสร้างมาให้ตรวจจับและกู้คืนจากความล้มเหลวได้

• การแปลงข้อมูล: ขั้นตอนที่ปรับรูปแบบข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่มีประโยชน์ต่อการวิเคราะห์ เช่น การแปลงข้อมูลจะช่วยจัดระเบียบระเบียนและลบข้อมูลซ้ำ รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง คำนวณฟิลด์ที่ได้จากข้อมูลอื่น หรือบังคับใช้สคีมาที่สอดคล้องกันในระบบต่างๆ ที่ไม่ได้ใช้สคีมาเดียวกันตั้งแต่แรก

• การจัดการลำดับงาน: ชั้นที่จัดการความสัมพันธ์พึ่งพากันและกำหนดเวลา หากตาราง B ต้องอาศัยตาราง A ที่โหลดเสร็จสมบูรณ์แล้ว ชั้นการจัดการลำดับงานจำเป็นต้องรับรู้เงื่อนไขดังกล่าวและบังคับใช้ลำดับให้ถูกต้อง เครื่องมืออย่าง Apache Airflow, Prefect และ data build tool (dbt) สามารถจัดการความสัมพันธ์พึ่งพากันประเภทนี้ได้

• ปลายทาง: จุดที่ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้วถูกส่งไปเก็บ โดยทั่วไปมักเป็นคลังข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Snowflake หรือ Redshift หรือพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์ เช่น S3 หรือ Google Cloud Storage (GCS) การเลือกปลายทางจะกำหนดประเภทของการวิเคราะห์ที่สามารถทำได้ในขั้นตอนถัดไป

Data Pipeline แบบแบตช์และแบบสตรีมมิงแตกต่างกันอย่างไร

สำหรับการเคลื่อนย้ายข้อมูล ทั้งการสตรีมมิงและการประมวลผลแบบแบตช์ต่างก็มีกรณีการใช้งานที่เหมาะสม การเลือกวิธีที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับว่าธุรกิจของคุณยอมรับความล่าช้าของข้อมูลได้มากน้อยเพียงใด ก่อนที่ความล่าช้านั้นจะก่อให้เกิดปัญหาจริง

Data Pipeline แบบแบตช์

Data Pipeline แบบแบตช์จะย้ายข้อมูลตามกำหนดเวลา (เช่น ทุกชั่วโมง ทุกคืน หรือทุกสัปดาห์) เหมาะกับเวิร์กโหลดที่ความหน่วงเวลาไม่ใช่เรื่องสำคัญ เช่น การรายงานทางการเงินรายเดือน การวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าแบบ Cohort รายสัปดาห์ และการซิงค์ข้อมูลไปยังคลังข้อมูลทุกคืน โดยทั่วไป การประมวลผลแบบแบตช์สร้างและดูแลได้ง่ายกว่า และสำหรับกรณีการใช้งานด้านการวิเคราะห์จำนวนมาก วิธีนี้ก็เป็นสิ่งที่คุณต้องการพอดี

Data Pipeline แบบสตรีมมิง

Data Pipeline แบบสตรีมมิงจะประมวลผลข้อมูลอย่างต่อเนื่องทันทีที่มีอีเวนต์เกิดขึ้น โดยมีความหน่วงเวลาที่วัดเป็นวินาทีหรือมิลลิวินาที แทนที่จะเป็นชั่วโมง ระบบประเภทนี้สร้างขึ้นสำหรับกรณีการใช้งานที่การดำเนินการโดยอิงจากข้อมูลที่ไม่สดใหม่อาจก่อให้เกิดต้นทุนจริง เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การติดตามสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ และแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์

ก่อนเลือกเส้นทางนี้สำหรับการเคลื่อนย้ายข้อมูล ให้ประเมินขีดความสามารถของทีมคุณก่อน โครงสร้างพื้นฐานแบบสตรีมมิงมีต้นทุนสูงกว่าและแก้ไขข้อบกพร่องได้ยากกว่า หากทีมข้อมูลของคุณมีขนาดเล็ก ภาระเพิ่มเติมจาก Data Pipeline แบบสตรีมมิงอาจมากกว่าประโยชน์ด้านความหน่วงเวลาที่ได้รับ

Data Pipeline, ETL และ ELT เกี่ยวข้องกันอย่างไร

แม้ว่า Data Pipeline จะหมายถึงระบบอัตโนมัติใดๆ ที่ย้ายข้อมูลจากแหล่งที่มาไปยังปลายทาง แต่การดึงข้อมูล การแปลงข้อมูล และการโหลดข้อมูล (ETL) รวมถึงการดึงข้อมูล การโหลดข้อมูล และการแปลงข้อมูล (ELT) คือรูปแบบ 2 แบบที่ใช้จัดโครงสร้างการย้ายข้อมูลดังกล่าว ต่อไปนี้คือวิธีการทำงานของทั้งสองรูปแบบ

ETL

ETL หมายถึงการแปลงข้อมูลก่อนที่จะโหลดข้อมูลเข้าสู่ปลายทาง การแปลงข้อมูลจะเกิดขึ้นในชั้นกลาง เพื่อให้มีเพียงผลลัพธ์ที่ผ่านการจัดระเบียบและจัดรูปแบบแล้วเท่านั้นที่ไปถึงคลังข้อมูล รูปแบบนี้เคยเป็นแนวทางหลักในช่วงที่พื้นที่จัดเก็บข้อมูลมีราคาแพง และคลังข้อมูลยังไม่เหมาะกับการจัดการข้อมูลดิบในปริมาณมากอย่างมีประสิทธิภาพ

ELT

สำหรับ ELT ลำดับของขั้นตอนหลังจากนั้นจะสลับกัน โดยระบบจะดึงข้อมูลดิบออกมาและโหลดเข้าสู่คลังข้อมูลก่อน จากนั้นจึงแปลงข้อมูลภายในคลังข้อมูลนั้น โดยใช้ภาษา SQL หรือเครื่องมืออย่าง dbt คลังข้อมูลบนคลาวด์สมัยใหม่มีต้นทุนต่ำพอที่จะจัดเก็บข้อมูลดิบ และมีประสิทธิภาพมากพอที่จะแปลงข้อมูล ณ เวลาที่สืบค้น หรือในรูปแบบงานตามกำหนดเวลาได้ ELT จึงกลายเป็นรูปแบบที่ใช้กันมากขึ้นสำหรับเวิร์กโหลดด้านการวิเคราะห์ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะช่วยเก็บรักษาข้อมูลดิบไว้สำหรับการประมวลผลซ้ำ และทำให้การแปลงข้อมูลตรวจสอบย้อนหลัง ควบคุมเวอร์ชัน และปรับแก้ได้ง่ายขึ้น

ไม่ใช่ทุก Data Pipeline ที่จะจัดเข้าหมวดหมู่ใดหมวดหมู่หนึ่งได้อย่างชัดเจน บางระบบย้ายข้อมูลโดยแทบไม่มีการแปลงข้อมูลเลย เช่น ซิงค์บันทึกอีเวนต์ดิบจาก API ไปยังพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์เพื่อประมวลผลในภายหลัง คำศัพท์เหล่านี้จึงมีประโยชน์ในฐานะคำเรียกสั้นๆ เพื่อสื่อแนวคิดเชิงสถาปัตยกรรม มากกว่าจะเป็นการจัดประเภทที่แม่นยำตายตัว

ผู้ให้บริการชำระเงินเข้ามามีบทบาทอย่างไรในการตั้งค่า Data Pipeline

ข้อมูลการชำระเงินมักเป็นหนึ่งในข้อมูลที่มีคุณค่ามากที่สุดและซับซ้อนที่สุดในคลังข้อมูลของบริษัท โดยทั่วไปแล้ว ทีมต่างๆ มักจะผ่านลำดับขั้นตอนคล้ายกันเมื่อพยายามจัดการข้อมูลประเภทนี้

การส่งออกไฟล์ค่าที่คั่นด้วยจุลภาค (CSV)

หลายทีมเริ่มต้นด้วยการส่งออกไฟล์ CSV โดยดาวน์โหลดรายงาน จัดระเบียบข้อมูล แล้วอัปโหลดไปยังคลังข้อมูล แต่การส่งออกอาจเกิดปัญหา สคีมาอาจเปลี่ยนแปลง หรืออาจมีคนลืมดำเนินกระบวนการดังกล่าว ส่งผลให้ข้อมูลย้อนหลังมักขาดหายหรือไม่สอดคล้องกัน

ตัวเชื่อมต่อ ETL ของบริษัทอื่น

จากนั้น ทีมมักหันไปใช้เครื่องมือที่ดึงข้อมูลจาก API การชำระเงินและโหลดข้อมูลเข้าสู่คลังข้อมูลตามกำหนดเวลา เครื่องมือเหล่านี้ค่อนข้างเชื่อถือได้ แต่ก็เป็นการเพิ่มผู้ให้บริการอีกหนึ่งรายเข้าไปในกระแสข้อมูลที่ละเอียดอ่อน หากทีมมีข้อมูลทางการเงินที่ต้องผ่านระบบของบริษัทอื่นเพิ่มเติม ก็จะเป็นการขยายพื้นที่เสี่ยงต่อการโจมตี เพิ่มประเด็นที่ต้องพิจารณาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด และอาจทำให้ข้อมูลที่ได้แตกต่างจากข้อมูลที่ผู้ให้บริการชำระเงินเก็บไว้ในรายละเอียดบางส่วน

การซิงค์แบบเนทีฟผ่าน Stripe Data Pipeline

Stripe Data Pipeline ช่วยให้ซิงค์ข้อมูลกับ Stripe ได้โดยตรง โดยย้ายข้อมูลไปยังคลังข้อมูลหรือปลายทางพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์โดยไม่ต้องใช้ตัวเชื่อมต่อของบริษัทอื่น การตั้งค่าสามารถทำได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง ไม่ต้องเขียนโค้ด และไปป์ไลน์ยังรวมข้อมูลย้อนหลังจากบัญชี Stripe ของผู้ใช้ไว้ด้วย นอกจากนี้ ยังรวมรายงานที่สังเคราะห์ขึ้นบางรายการและชุดข้อมูลที่คัดสรรแล้ว เช่น สรุปข้อมูลทางการเงินแบบมีโครงสร้างและตารางที่พร้อมใช้สำหรับการวิเคราะห์ MRR, การฉ้อโกง และอื่นๆ ข้อมูลเหล่านี้สร้างขึ้นโดยระบบของ Stripe เอง และไม่สามารถจำลองได้ด้วยตัวเชื่อมต่อทั่วไป