การดึงข้อมูล (Data Extraction) และ Data Retrieval ต่างกันอย่างไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์

การดึงข้อมูล (Data Extraction) และ Data Retrieval แตกต่างกันด้านการใช้งานและกระบวนการทำงาน โดย Data Extraction เป็นการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล, เว็บไซต์, ไฟล์เอกสาร หรือ API เพื่อแปลงข้อมูลและนำไปใช้งานต่อ ขณะที่ Data Retrieval เป็นกระบวนการเรียกค้นข้อมูลที่มีอยู่แล้วในระบบ เช่น ฐานข้อมูล หรือ Search Engine เพื่อนำมาใช้งานโดยตรง เครื่องมือที่ใช้สำหรับ Data Extraction ได้แก่ ETL, Web Scraping, OCR และ RPA ส่วน Data Retrieval ใช้ SQL Queries, API Calls และ Search Engines การเลือกใช้งานขึ้นอยู่กับว่าต้องการดึงข้อมูลใหม่หรือค้นหาข้อมูลที่จัดเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจ

การดึงข้อมูล คือ

การดึงข้อมูล หรือ Data Extraction คือ กระบวนการนำข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล (Database), ไฟล์ Excel, ไฟล์เอกสาร, API และเว็บไซต์ นำไปใช้ในการวิเคราะห์หรือประมวลผล โดยการดึงข้อมูลสามารถทำได้ด้วยตนเองหรือใช้เครื่องมือในการดึงขึ้นอยู่กับปริมาณของข้อมูลและความซับซ้อน

ทำไมการดึงข้อมูลจึงสำคัญ

การดึงข้อมูลมีความสำคัญเพราะช่วยให้เข้าถึงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจในหลายด้าน เช่น ธุรกิจการแพทย์ และวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ยังช่วยลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการรวบรวมข้อมูลแบบดั้งเดิม การใช้ข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และการคาดการณ์แนวโน้มต่างๆ ธุรกิจที่ใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพสามารถปรับตัวให้เข้ากับตลาดได้ดียิ่งขึ้น

ประเภทของข้อมูลที่ดึง

ข้อมูลที่มีโครงสร้าง – ข้อมูลที่ถูกจัดระเบียบอย่างเป็นระบบ เช่น ฐานข้อมูล ตาราง หรือไฟล์ JSON/XML ที่มีการกำหนดโครงสร้างชัดเจน
ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง – ข้อมูลที่มีรูปแบบบางส่วน เช่น อีเมล ไฟล์เอกสาร หรือข้อมูลจากโซเชียลมีเดียที่อาจต้องใช้เครื่องมือช่วยในการจัดหมวดหมู่
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง – ข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบแน่นอน เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ หรือเสียง ซึ่งต้องใช้เทคโนโลยี OCR หรือ AI ในการประมวลผล

วิธีการดึงข้อมูล

การดึงข้อมูลสามารถทำได้หลายวิธี ขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูลและความซับซ้อนของข้อมูล หลักๆ สามารถแบ่งออกเป็น 2 วิธีหลัก ได้แก่ การดึงข้อมูลแบบแมนนวล (Manual) และการดึงข้อมูลแบบอัตโนมัติ การเลือกใช้วิธีการดึงที่เหมาะสมช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การดึงข้อมูล Manual

การดึงข้อมูลแบบ Manual คือการที่ผู้ใช้งานคัดลอกข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ด้วยตนเอง เช่น การคัดลอกจากเว็บไซต์ หรือฐานข้อมูล และนำไปบันทึกในไฟล์ Word หรือ Excel วิธีนี้เหมาะสำหรับการดึงข้อมูลที่มีปริมาณน้อย ต้องการความละเอียดสูง

การดึงข้อมูลอัตโนมัติ

การดึงข้อมูลแบบอัตโนมัติโดยการเขียนโค้ด เขียนสคริปต์ หรือการใช้ซอฟต์แวร์เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ อัตโนมัติ เหมาะสำหรับการดึงข้อมูลที่มีปริมาณมากๆ และต้องการให้ข้อมูลอัปเดตสม่ำเสมอ

กระบวนการทำงานของ Data Extraction

กำหนดแหล่งข้อมูลที่ต้องการดึง เช่น ไฟล์ CSV, เว็บไซต์ หรือฐานข้อมูล SQL
กำหนดรูปแบบของข้อมูลว่าเป็นข้อมูลที่โครงสร้าง หรือเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ดึงข้อมูลออกมาด้วยการใช้เครื่องมือหรือการคัดลอกด้วยตนเอง
จัดระเบียบข้อมูล แก้ไขหรือลบข้อมูลที่ผิดพลาดหรือซ้ำซ้อน
นำข้อมูลที่ดึงออกมาไปจัดเก็บให้เป็นระบบ
นำข้อมูลที่ได้ไปใช้งาน

ประเภทของ Data Extraction

การดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเป็นกระบวนการนำข้อมูลจากระบบฐานข้อมูล (Database) ออกมาเพื่อใช้งาน โดยข้อมูลเหล่านี้จะมีโครงสร้างที่ชัดเจน เช่น Tables, Fields, Records เป็นต้น ทำให้สามารถดึงข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างเป็นระบบ
การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์เป็นกระบวนการนำข้อมูลจากหน้าเว็บมาประมวลผลและใช้งาน โดยสามารถทำได้หลายวิธี เช่น Web Scraping, API หรือ ซอฟต์แวร์ RPA ซึ่งช่วยให้ดึงข้อมูล เช่น ราคาสินค้า ข่าวสาร หรือโปรโมชั่น Update ได้อย่างอัตโนมัติ
การดึงข้อมูลจากไฟล์หรือเอกสารเป็นการนำข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในรูปแบบไฟล์ดิจิทัลหรือเอกสารสแกนมาใช้งาน ซึ่งแบ่งออกเป็น 2 ส่วน คือรูปแบบที่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์ CSV, JSON หรือ Excel ส่วนรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์ PDF, ไฟล์รูปภาพ หรือเอกสารสแกน ซึ่งจำเป็นต้องใช้ OCR เพื่อแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถแก้ไขหรือใช้งานได้

Data Retrieval คือ

Data Retrieval คือกระบวนการค้นหาและดึงข้อมูลที่ถูกจัดเก็บไว้ในแหล่งข้อมูล เช่น ฐานข้อมูล ระบบไฟล์ หรือคลังข้อมูล เพื่อนำมาแสดงผลหรือใช้งานตามวัตถุประสงค์ กระบวนการนี้มักเกี่ยวข้องกับการใช้คำสั่งค้นหา (Query) เช่น SQL ในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล หรือการใช้ระบบค้นหาข้อมูล เช่น Search Engine ในการดึงข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต Data Retrieval มุ่งเน้นการเข้าถึงข้อมูลที่มีอยู่แล้วโดยไม่เปลี่ยนแปลงโครงสร้างของข้อมูล ซึ่งแตกต่างจาก Data Extraction ที่เน้นการนำข้อมูลออกจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อนำไปใช้งานต่อ

กระบวนการทำงานของ Data Retrieval

กำหนดข้อมูลที่ต้องการดึง เช่น ต้องการดึงข้อมูลลูกค้า รายการสินค้าขายดี หรือข้อมูลจากเว็บไซต์
ระบบค้นหาและดึงข้อมูลจากแหล่งที่ถูกกำหนด เช่น ฐานข้อมูล, เว็บไซต์, Data Warehouse หรือ API
ระบบจะคัดกรองข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามเงื่อนไขที่กำหนด
ข้อมูลที่ดึงมาได้จะถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมกับผู้ใช้งาน

ประเภทของ Data Retrieval

การเรียกค้นข้อมูลจากฐานข้อมูล
การเรียกค้นข้อมูลจากคลังข้อมูล
เรียกค้นข้อมูลจากเว็บไซต์และ Search Engine
การเรียกค้นข้อมูลจาก API

เครื่องมือยอดนิยม

SQL Queries – ใช้คำสั่ง SQL (SELECT, JOIN, WHERE) เพื่อดึงข้อมูล
MySQL Workbench – ใช้สำหรับจัดการและดึงข้อมูลจาก MySQL
pgAdmin – ใช้เรียกข้อมูลจาก PostgreSQL
MongoDB Compass – ใช้เรียกข้อมูลจากฐานข้อมูล NoSQL (MongoDB)
Google BigQuery – ใช้สำหรับเรียกข้อมูลจาก Data Warehouse ขนาดใหญ่
Amazon Athena – ใช้สำหรับดึงข้อมูลจาก AWS S3 โดยใช้ SQL
BeautifulSoup – ไลบรารี Python สำหรับดึงข้อมูลจาก HTML และ XML
Scrapy – เฟรมเวิร์ก Web Scraping อัตโนมัติ
Selenium – ใช้ดึงข้อมูลจากเว็บที่ต้องมีการโต้ตอบ (เช่น การล็อกอิน)
Octoparse – เครื่องมือ Web Scraping แบบไม่ต้องเขียนโค้ด
ParseHub – ใช้ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ที่มีโครงสร้างอัตโนมัติ
RPA Orange Workforce ใช้ซอฟต์แวร์หุ่นยนต์เพื่อดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น ไฟล์ Excel, เว็บแอปพลิเคชัน หรือระบบ ERP
OCR OrangeVision Form+ ใช้สำหรับแปลงข้อความจากรูปภาพหรือเอกสารที่สแกนให้เป็นข้อมูลดิจิทัล

บทความอื่นที่น่าสนใจ

Machine Learning (ML)

ระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากและนำมาวิเคราะห์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ Machine Learning

บทความเรื่อง IDP

การรวมเทคโนโลยีอัจฉริยะที่ใช้จัดการเอกสารหลากหลายรูปแบบ Intelligent Document Processing