IT General

Data Pipeline Etl Elt Guide

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

Data Pipeline ETL ELT Guide คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยสงสัยไหมว่า ข้อมูลที่เราเห็นใน dashboard สวยๆ หรือเอาไปวิเคราะห์เจ๋งๆ เนี่ย มันมาจากไหน? มันไม่ได้งอกออกมาเองนะเว้ย! มันต้องผ่านกระบวนการ "Data Pipeline" ก่อน ซึ่ง ETL กับ ELT เนี่ย เป็นส่วนสำคัญของ Data Pipeline เลยล่ะ

Data Pipeline ก็เหมือนท่อส่งน้ำอะ น้องคิดภาพตามนะ น้ำจากแหล่งต่างๆ (database, file, API) ไหลผ่านท่อ (Pipeline) แล้วถูกกรองให้สะอาด (Transform) ก่อนจะไปเก็บในถังพักน้ำ (Data Warehouse) ที่เราเอาไปใช้ประโยชน์ได้

ทำไมมันถึงสำคัญ? สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe เนี่ย ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลเครื่อง ข้อมูลเกมส์ มันกระจัดกระจายไปหมด กว่าจะรู้ว่าเกมส์ไหนฮิต ลูกค้าชอบเล่นอะไร ต้องมานั่งนับมือแทบตาย! ถ้ามี Data Pipeline ดีๆ ตั้งแต่ตอนนั้น ชีวิตคงง่ายขึ้นเยอะ

พื้นฐานที่ต้องรู้

Data Warehouse คืออะไร

Data Warehouse ก็คือที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ที่ถูกออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะ น้องคิดภาพตามนะ มันเหมือนโกดังเก็บสินค้าขนาดใหญ่ ที่จัดเรียงสินค้าอย่างเป็นระเบียบ เพื่อให้เราหาสินค้าที่ต้องการได้ง่าย

สมัยก่อน Data Warehouse นี่แพงหูฉี่ ต้องลงทุนซื้อ hardware เอง setup เอง เดี๋ยวนี้มี Cloud Data Warehouse อย่าง Snowflake, BigQuery, Redshift ให้ใช้กันง่ายๆ ไม่ต้องปวดหัวเรื่อง infrastructure

ETL และ ELT คืออะไร ต่างกันยังไง

ETL ย่อมาจาก Extract, Transform, Load คือดึงข้อมูลออกมา (Extract) แปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่ต้องการ (Transform) แล้วค่อยเอาไปใส่ใน Data Warehouse (Load) สมัยก่อน ETL นี่ฮิตมาก เพราะ Data Warehouse ยังไม่ค่อยฉลาดเท่าไหร่

ELT ย่อมาจาก Extract, Load, Transform คือดึงข้อมูลออกมา (Extract) เอาไปใส่ใน Data Warehouse ก่อนเลย (Load) แล้วค่อยแปลงข้อมูล (Transform) ใน Data Warehouse ทีหลัง สมัยนี้ ELT เริ่มมาแรง เพราะ Data Warehouse มันฉลาดขึ้นเยอะ

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

การเริ่มต้นทำ Data Pipeline ไม่ยากอย่างที่คิด เดี๋ยวนี้มีเครื่องมือให้เลือกใช้เยอะแยะ ทั้งแบบ Open Source และ Commercial

น้องๆ ลองเริ่มจากทำความเข้าใจข้อมูลที่มีก่อน ว่าข้อมูลอะไรที่สำคัญ ข้อมูลมาจากไหน รูปแบบข้อมูลเป็นยังไง แล้วค่อยเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับความต้องการ

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

1. เลือกเครื่องมือ ETL/ELT

เครื่องมือ ETL/ELT มีให้เลือกเยอะมาก น้องๆ ลองดูตัวอย่างตามนี้นะ

• Open Source: Apache Airflow, Apache NiFi, Luigi
• Commercial: Informatica, Talend, Fivetran, Matillion

ตอนผมทำโปรเจคให้ลูกค้า ผมเคยใช้ Apache Airflow เพราะมันฟรี! แต่ต้องเขียน code เองเยอะหน่อย ถ้ามีงบประมาณ ก็แนะนำให้ใช้พวก Fivetran หรือ Matillion มันง่ายกว่าเยอะ

2. สร้าง Data Pipeline

Data Pipeline แต่ละอัน ก็จะมีขั้นตอนการทำงานที่แตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่เลือกใช้ และความซับซ้อนของข้อมูล

โดยทั่วไป Data Pipeline จะมีขั้นตอนหลักๆ ดังนี้

1. Extract: ดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
2. Transform: แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ
3. Load: โหลดข้อมูลเข้า Data Warehouse
4. Monitor: ตรวจสอบการทำงานของ Pipeline

ตัวอย่าง code snippet (Python + Apache Airflow):

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

with DAG('my_first_dag', start_date=datetime(2023, 1, 1), schedule_interval='@daily', catchup=False) as dag:
    extract_task = BashOperator(
        task_id='extract_data',
        bash_command='echo "Extracting data..."'
    )

    transform_task = BashOperator(
        task_id='transform_data',
        bash_command='echo "Transforming data..."'
    )

    load_task = BashOperator(
        task_id='load_data',
        bash_command='echo "Loading data..."'
    )

    extract_task >> transform_task >> load_task

Code นี้เป็นตัวอย่างง่ายๆ ของ DAG (Directed Acyclic Graph) ใน Airflow ที่จะ execute task ต่างๆ ตามลำดับ (extract -> transform -> load)

3. ทดสอบและปรับปรุง

หลังจากสร้าง Data Pipeline เสร็จแล้ว ต้องทดสอบอย่างละเอียด เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้อง และ Pipeline ทำงานได้อย่างราบรื่น

น้องๆ ควร monitor การทำงานของ Pipeline อย่างสม่ำเสมอ และปรับปรุงแก้ไขเมื่อเจอปัญหา

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น + ตาราง

นอกจาก ETL และ ELT แล้ว ยังมีทางเลือกอื่นๆ ในการจัดการ Data Pipeline อีกไหม? มีแน่นอน! แต่ ETL และ ELT ยังเป็นที่นิยมอยู่ เพราะมันค่อนข้างครอบคลุม และมีเครื่องมือให้เลือกใช้เยอะ

ทางเลือกอื่นๆ ที่น่าสนใจ เช่น Data Streaming (Kafka, Kinesis) เหมาะสำหรับข้อมูลที่ต้องการ real-time processing หรือ Data Virtualization (Denodo) เหมาะสำหรับข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่หลายแหล่ง

Feature	ETL	ELT	Data Streaming	Data Virtualization
Data Transformation Location	Staging Area	Data Warehouse	In-Memory	Virtual Layer
Data Volume	Smaller	Large	Continuous	Variable
Latency	Higher	Lower	Very Low	Depends
Complexity	High	Moderate	High	Moderate
Use Cases	Traditional Data Warehousing	Modern Data Warehousing, Cloud	Real-time Analytics, IoT	Data Access, Data Integration

ตารางนี้จะช่วยให้น้องๆ เห็นภาพรวมของแต่ละทางเลือกได้ชัดเจนขึ้น แต่การเลือกใช้ทางเลือกไหน ขึ้นอยู่กับความต้องการและข้อจำกัดของแต่ละโปรเจค

สำหรับใครที่อยากอ่านเรื่อง IT สนุกๆ เพิ่มเติม แวะไปที่ SiamCafe Blog ได้เลยนะ

สุดท้ายนี้ อย่าลืมว่า Data Pipeline ไม่ใช่แค่เรื่องของ technical แต่มันคือเรื่องของ business ด้วย น้องๆ ต้องเข้าใจ business requirement ก่อน ถึงจะออกแบบ Data Pipeline ที่ตอบโจทย์ได้จริงๆ

ถ้ามีคำถามอะไรเพิ่มเติม ถามมาได้เลยนะ ยินดีให้คำแนะนำเสมอ ที่ SiamCafe Blog มีบทความดีๆ อีกเยอะเลย ลองไปอ่านดูนะ!

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เอาล่ะน้องๆ มาถึงส่วนที่สำคัญที่สุดแล้ว นั่นคือ "ทำยังไงให้ Data Pipeline มันเวิร์คจริง" สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe นี่ Data Pipeline ก็คือ "คนเดินสายแลน" นี่แหละ (ฮา) ถ้าสายแลนไม่ดี เน็ตหลุด เกมก็แลค ลูกค้าก็บ่น Data Pipeline ก็เหมือนกัน ถ้าไม่ดี ข้อมูลก็เพี้ยน เอาไปใช้ก็พัง

จากประสบการณ์ 28 ปีที่คลุกคลีกับ IT (และเคยโดนลูกค้าด่าเรื่องเน็ตหลุดมานับครั้งไม่ถ้วน) ผมมีเคล็ดลับ 3-4 ข้อที่อยากจะแชร์ให้ฟังกัน

1. เข้าใจข้อมูลตัวเองให้ลึกซึ้ง

อันนี้สำคัญสุดๆ น้องต้องรู้ว่าข้อมูลที่ตัวเองมีคืออะไร มาจากไหน หน้าตาเป็นยังไง มีข้อจำกัดอะไรบ้าง เหมือนสมัยผมเปิดร้านเน็ต ต้องรู้ว่า Router ตัวไหนปล่อย IP อะไรบ้าง กำลังไฟพอไหม สายแลน Cat5 หรือ Cat6 ถ้าไม่รู้ตรงนี้ เตรียมตัวเจ๊งได้เลย

ยกตัวอย่าง ถ้าข้อมูลเป็นวันที่ ต้องรู้ว่า format มันคืออะไร YYYY-MM-DD หรือ MM/DD/YYYY ถ้าไม่รู้ แล้วเอาไปแปลงผิดๆ นี่จบเห่เลยนะ

2. Test, Test, Test!

อย่าขี้เกียจ Test! Test ทุกขั้นตอนของ Data Pipeline ตั้งแต่ Extract, Transform, Load ต้องมี Test Case ครอบคลุมทุกสถานการณ์ สมัยผมทำร้านเน็ต ก็ต้อง Test เน็ตทุกเครื่อง Test ทุกเกม Test ทุกโปรแกรม ว่ามันใช้งานได้จริง

# ตัวอย่าง Test ใน Python (ใช้ pytest)
def test_transform_date():
    data = {"date": "2024-01-01"}
    transformed_data = transform_date(data)
    assert transformed_data["date"] == "01/01/2024"

3. Monitor อย่างใกล้ชิด

Data Pipeline ไม่ใช่สร้างเสร็จแล้วจบ ต้อง Monitor ตลอดเวลา เหมือนตอนผมเปิดร้านเน็ต ต้องคอยดูว่า Router ร้อนเกินไปไหม เน็ตหลุดหรือเปล่า มีใครโหลดบิตหรือเปล่า Data Pipeline ก็เหมือนกัน ต้องดูว่ามันทำงานถูกต้องไหม มี Error อะไรเกิดขึ้นหรือเปล่า

ใช้ Tools ช่วย เช่น Grafana, Prometheus หรือ Kibana เพื่อ Monitor Data Pipeline แบบ Real-time

4. Version Control คือเพื่อนแท้

Code ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับ Data Pipeline ต้องเก็บ Version Control ด้วย Git หรืออะไรก็ได้ที่น้องถนัด เพราะถ้าเกิดอะไรผิดพลาด จะได้ย้อนกลับไปดูได้ว่าเกิดอะไรขึ้น เหมือนเวลาผมทำ Server ร้านเน็ต ก็ต้อง Backup image ไว้ เผื่อ Windows เจ๊ง จะได้ Restore กลับมาได้

FAQ คำถามที่พบบ่อย

Data Lake กับ Data Warehouse ต่างกันยังไง?

คิดง่ายๆ Data Lake คือ "บ่อ" เก็บทุกอย่าง ไม่ต้องจัดระเบียบอะไรมาก ส่วน Data Warehouse คือ "โกดัง" ที่จัดของเป็นหมวดหมู่เรียบร้อยแล้ว Data Lake เหมาะกับข้อมูลดิบๆ ที่ยังไม่ได้ใช้ Data Warehouse เหมาะกับข้อมูลที่พร้อมเอาไปวิเคราะห์

ETL กับ ELT เลือกอะไรดี?

ETL คือ Transform ก่อน Load ELT คือ Load ก่อน Transform สมัยก่อน ETL ฮิต เพราะ Server ไม่แรง แต่สมัยนี้ ELT เริ่มมาแรง เพราะ Cloud Computing มัน Scale ได้ง่ายกว่า ถ้าข้อมูลเยอะมากๆ ELT อาจจะตอบโจทย์กว่า

Data Pipeline พังเพราะอะไรบ่อยสุด?

ส่วนใหญ่พังเพราะ "ข้อมูลไม่สะอาด" (Dirty Data) เหมือนร้านเน็ตผม สมัยก่อนเจอไวรัสเยอะมาก ถ้าไม่สแกนไวรัสก่อน ข้อมูลก็เละ Data ที่ไม่สะอาดก็เหมือนกัน ต้องทำ Data Cleaning ก่อน ถึงจะเอาไปใช้ได้

สรุป

Data Pipeline ไม่ใช่เรื่องยาก แต่ก็ไม่ใช่เรื่องง่าย ต้องอาศัยความเข้าใจในข้อมูล เครื่องมือ และประสบการณ์ หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับน้องๆ ที่กำลังเริ่มต้นศึกษาเรื่อง Data Pipeline นะครับ ถ้ามีคำถามอะไรเพิ่มเติม ถามมาได้เลย ยินดีตอบเสมอ

อย่าลืมแวะไปอ่านบทความอื่นๆ ที่ SiamCafe Blog นะครับ มีเรื่อง IT สนุกๆ อีกเยอะเลย

และถ้าสนใจเรื่อง Forex ลองดูที่ iCafeForex นะครับ