ຄູ່ມືເລີ່ມຕົ້ນຂອງການເກັບຂໍ້ມູນ

ໃນເສດຖະກິດດິຈິຕອນນີ້, ຂໍ້ມູນແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດ. ປະຈຸ​ບັນ, ທຸກ​ຂະ​ແໜງ​ການ, ນັບ​ແຕ່​ວິ​ສາ​ຫະກິດ​ເອກະ​ຊົນ​ເຖິງ​ບັນດາ​ຫົວໜ່ວຍ​ສາທາລະນະ​ໄດ້​ນຳ​ໃຊ້​ຂໍ້​ມູນ​ໃຫຍ່​ເພື່ອ​ຕັດສິນ​ໃຈ​ດຳ​ເນີນ​ທຸລະ​ກິດ​ທີ່​ສຳຄັນ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ລະບົບນິເວດຂອງຂໍ້ມູນປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບປະລິມານຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ຄວາມຫລາກຫລາຍ, ແລະຄວາມໄວ. ທຸລະກິດຈະຕ້ອງໃຊ້ເຕັກນິກບາງຢ່າງເພື່ອຈັດຕັ້ງ, ຈັດການ, ແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນນີ້.

ໃສ່​ການ​ເກັບ​ຂໍ້​ມູນ​! 

ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແມ່ນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນໃນລະບົບນິເວດຂໍ້ມູນຂອງວິສາຫະກິດທີ່ທັນສະໄຫມ. ມັນສາມາດປັບປຸງການໄຫລຂອງຂໍ້ມູນຂອງອົງກອນ ແລະເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈຂອງຕົນ. ນີ້ຍັງເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໃນການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຕະຫຼາດຄັງຂໍ້ມູນທົ່ວໂລກ, ເຊິ່ງຄາດວ່າຈະສາມາດບັນລຸໄດ້ $ 51.18 ຕື້ໂດລາໂດຍ 2028​ເມື່ອ​ທຽບ​ໃສ່​ກັບ 21.18 ຕື້​ໂດ​ລາ​ສະຫະລັດ​ໃນ​ປີ 2019.

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ຈະ​ຄົ້ນ​ຫາ​ການ​ເກັບ​ຂໍ້​ມູນ​, ປະ​ເພດ​ສະ​ຖາ​ປັດ​ຕະ​ຂອງ​ຕົນ​, ອົງ​ປະ​ກອບ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​, ຜົນ​ປະ​ໂຫຍດ​, ແລະ​ສິ່ງ​ທ້າ​ທາຍ​.

Data Warehousing ແມ່ນຫຍັງ?

ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແມ່ນລະບົບການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນ ທຸລະກິດຍາ (BI) ການດໍາເນີນງານ. ມັນເປັນຂະບວນການເກັບກໍາ, ທໍາຄວາມສະອາດ, ແລະການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະເກັບຮັກສາໄວ້ໃນ repository ສູນກາງ. ມັນ​ສາ​ມາດ​ຈັດ​ການ​ຈໍາ​ນວນ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ຂອງ​ຂໍ້​ມູນ​ແລະ​ສ້າງ​ຄວາມ​ສະ​ດວກ​ການ​ສອບ​ຖາມ​ສະ​ລັບ​ສັບ​ຊ້ອນ​.

ໃນລະບົບ BI, ຄັງເກັບຂໍ້ມູນທໍາອິດປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນເຂົ້າໄປໃນຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ຈັດຕັ້ງ, ແລະປະສົມປະສານ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ເພື່ອອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການວິເຄາະ, ການລາຍງານແລະການຕັດສິນໃຈຂໍ້ມູນ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ທໍ່ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄຫມແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບການຄາດຄະເນການຂະຫຍາຍຕົວແລະ ການວິເຄາະການຄາດເດົາ ການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML). ການເກັບຂໍ້ມູນ Cloud ຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ຂະຫຍາຍ ແລະເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຈັດການຂໍ້ມູນທັງໝົດມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາຄັງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ໃຫ້ເບິ່ງອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນທີ່ປະກອບເປັນຄັງຂໍ້ມູນ.

ອົງປະກອບຫຼັກຂອງການເກັບຂໍ້ມູນ

ຄັງເກັບຂໍ້ມູນປະກອບດ້ວຍຫຼາຍອົງປະກອບທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ອົງປະກອບຕໍ່ໄປນີ້ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນກະດູກສັນຫຼັງສໍາລັບຄັງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.

1. ແຫລ່ງຂໍ້ມູນ: ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນສະໜອງຂໍ້ມູນ ແລະບໍລິບົດໃຫ້ກັບຄັງຂໍ້ມູນ. ພວກເຂົາສາມາດບັນຈຸຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ຫຼືເຄິ່ງໂຄງສ້າງ. ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປະກອບມີຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ໄຟລ໌ບັນທຶກ, ໄຟລ໌ CSV, ຕາຕະລາງການເຮັດທຸລະກໍາ, ເຄື່ອງມືທຸລະກິດພາກສ່ວນທີສາມ, ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ, ແລະອື່ນໆ.
2. ETL (ສະກັດ, ຫັນ, ໂຫຼດ) ທໍ່: ມັນເປັນກົນໄກການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນທີ່ຮັບຜິດຊອບ ສະກັດຂໍ້ມູນ ຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ປ່ຽນເປັນຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມ, ແລະການໂຫຼດມັນເຂົ້າໄປໃນຈຸດຫມາຍປາຍທາງຂໍ້ມູນເຊັ່ນ: ຄັງຂໍ້ມູນ. ທໍ່ນັ້ນຮັບປະກັນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຄົບຖ້ວນ, ແລະສອດຄ່ອງ.
3. ເມຕາເດຕາ: Metadata ແມ່ນຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ. ມັນສະຫນອງຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງແລະມຸມເບິ່ງທີ່ສົມບູນແບບຂອງຂໍ້ມູນສາງ. Metadata ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
4. ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ: ມັນຫມາຍເຖິງວິທີການທີ່ທີມງານຂໍ້ມູນໃຊ້ໃນການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນໃນຄັງຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນ: SQL queries, ເຄື່ອງມືລາຍງານ, ເຄື່ອງມືການວິເຄາະ, ແລະອື່ນໆ.
5. ປາຍທາງຂໍ້ມູນ: ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນທາງກາຍະພາບຂອງຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນ: ຄັງເກັບຂໍ້ມູນ, data lake, ຫຼື data mart.

ໂດຍປົກກະຕິ, ອົງປະກອບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມາດຕະຖານໃນທົ່ວປະເພດຄັງຂໍ້ມູນ. ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາສັ້ນໆວ່າສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງຄັງຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມແຕກຕ່າງຈາກຄັງເກັບຂໍ້ມູນແບບຄລາວແນວໃດ.

ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ: ຄັງເກັບຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມທຽບກັບຄັງຂໍ້ມູນ Active-Cloud

ສະຖາປັດຕະຍະກຳຄັງເກັບຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ

ຄັງຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມສຸມໃສ່ການເກັບຮັກສາ, ປຸງແຕ່ງ, ແລະການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນໃນຊັ້ນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ປົກກະຕິແລ້ວພວກມັນຖືກນຳໃຊ້ຢູ່ໃນບ່ອນຕັ້ງທີ່ອົງການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈັດການໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງຮາດແວເຊັ່ນເຊີບເວີ, ໄດຣຟ໌ ແລະໜ່ວຍຄວາມຈຳ.

ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ຄັງສິນຄ້າຟັງທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວເນັ້ນຫນັກເຖິງການປັບປຸງຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການປຸງແຕ່ງໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງໂດຍການໃຊ້ແພລະຕະຟອມຟັງເຊັ່ນ Snowflake, AWS, ແລະ Azure. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງພວກເຂົາຍັງແຕກຕ່າງກັນໂດຍອີງໃສ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງພວກເຂົາ.

ບາງຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນແມ່ນໄດ້ສົນທະນາຂ້າງລຸ່ມນີ້.

ສະຖາປັດຕະຍະກຳຄັງເກັບຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມ

1. ຊັ້ນລຸ່ມ (ເຊີບເວີຖານຂໍ້ມູນ): ຊັ້ນນີ້ແມ່ນຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການເກັບຮັກສາ (ຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າ ການກິນຂໍ້ມູນ) ແລະ​ການ​ດຶງ​ຂໍ້​ມູນ​. ລະບົບນິເວດຂໍ້ມູນແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່ກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດທີ່ກໍານົດເອງທີ່ສາມາດເອົາຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຫຼັງຈາກໄລຍະເວລາທີ່ກໍານົດໄວ້.
2. ລະດັບກາງ (Application Server): ຊັ້ນນີ້ປະມວນຜົນການສອບຖາມຂອງຜູ້ໃຊ້ ແລະປ່ຽນຂໍ້ມູນ (ຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າ ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ) ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ການ​ປຸງ​ແຕ່ງ​ວິ​ເຄາະ​ອອນ​ໄລ​ນ​໌ (OLAP) ເຄື່ອງ​ມື​. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຂໍ້ມູນຈະຖືກເກັບໄວ້ໃນຄັງຂໍ້ມູນ.
3. ຊັ້ນເທິງ (ຊັ້ນການໂຕ້ຕອບ): ຊັ້ນເທິງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຊັ້ນຫນ້າສໍາລັບການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້. ມັນ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ເຊັ່ນ​: ການ​ສອບ​ຖາມ​, ການ​ລາຍ​ງານ​, ແລະ​ການ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​. ວຽກງານທົ່ວໄປປະກອບມີການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດ, ການວິເຄາະລູກຄ້າ, ການລາຍງານທາງດ້ານການເງິນ, ແລະອື່ນໆ.

Active-Cloud Data Warehouse Architecture

1. ຊັ້ນລຸ່ມ (ເຊີບເວີຖານຂໍ້ມູນ): ນອກເຫນືອຈາກການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ, ຊັ້ນນີ້ສະຫນອງການປັບປຸງຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນຕໍ່າຫຼາຍຈາກແຫຼ່ງໄປຫາປາຍທາງ. ລະບົບນິເວດຂໍ້ມູນໃຊ້ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນຫຼືການເຊື່ອມໂຍງເພື່ອດຶງຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງຈາກແຫຼ່ງຈໍານວນຫລາຍ.
2. ລະດັບກາງ (Application Server): ການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນທັນທີເກີດຂຶ້ນໃນຊັ້ນນີ້. ມັນເຮັດໄດ້ໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມື OLAP. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ ຂໍ້ມູນຈະຖືກເກັບໄວ້ໃນ data mart ຫຼື data lakehouse.
3. ຊັ້ນເທິງ (ຊັ້ນການໂຕ້ຕອບ): ລະດັບນີ້ເຮັດໃຫ້ການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້, ການວິເຄາະການຄາດເດົາແລະການລາຍງານແບບສົດໆ. ວຽກງານທົ່ວໄປປະກອບມີການກວດສອບການສໍ້ໂກງ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ, ແລະອື່ນໆ.

ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການເກັບຂໍ້ມູນ

ໃນຂະນະທີ່ການອອກແບບຄັງຂໍ້ມູນ, ທີມງານຂໍ້ມູນຕ້ອງປະຕິບັດຕາມການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອເພີ່ມຄວາມສໍາເລັດຂອງທໍ່ຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ.

• ການ​ວິ​ເຄາະ​ການ​ບໍ​ລິ​ການ​ຕົນ​ເອງ​: ຕິດປ້າຍກຳກັບ ແລະໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນໃຫ້ຖືກຕ້ອງ ເພື່ອຮັກສາການຕິດຕາມ - ຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມວົງຈອນຊີວິດຂອງຄັງຂໍ້ມູນທັງໝົດ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ການວິເຄາະແບບບໍລິການຕົນເອງທີ່ສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ນັກວິເຄາະທຸລະກິດສ້າງບົດລາຍງານໂດຍການສະຫນັບສະຫນູນນາມສະກຸນຈາກທີມງານຂໍ້ມູນ.
• ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ: ກໍານົດນະໂຍບາຍພາຍໃນທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອປົກຄອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນອົງການຈັດຕັ້ງໃນທົ່ວທີມງານແລະພະແນກຕ່າງໆ.
• ຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນ: ຕິດຕາມຄວາມປອດໄພຂອງຄັງຂໍ້ມູນຢ່າງເປັນປົກກະຕິ. ນຳໃຊ້ການເຂົ້າລະຫັດລະດັບອຸດສາຫະກໍາເພື່ອປົກປ້ອງທໍ່ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານແລະປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວເຊັ່ນ GDPR, CCPA, ແລະ HIPAA.
• ການຂະຫຍາຍ ແລະປະສິດທິພາບ: ປັບປຸງຂະບວນການປັບປຸງປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານໃນຂະນະທີ່ປະຫຍັດເວລາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ປັບປຸງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງສາງໃຫ້ເໝາະສົມ ແລະເຮັດໃຫ້ມັນແຂງແຮງພໍທີ່ຈະຈັດການການໂຫຼດໄດ້.
• ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ວ່ອງ​ໄວ​: ປະຕິບັດຕາມວິທີການພັດທະນາທີ່ວ່ອງໄວເພື່ອລວມເອົາການປ່ຽນແປງຂອງລະບົບນິເວດຂອງຄັງຂໍ້ມູນ. ເລີ່ມຕົ້ນຂະຫນາດນ້ອຍແລະຂະຫຍາຍສາງຂອງທ່ານໃນແບບຊ້ໍາກັນ.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ

ບາງຜົນປະໂຫຍດຄັງຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງປະກອບມີ:

1. ປັບປຸງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ: ຄັງເກັບຂໍ້ມູນໃຫ້ມີຄຸນນະພາບທີ່ດີກວ່າໂດຍການລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆເຂົ້າໄປໃນບ່ອນເກັບມ້ຽນສູນກາງຫຼັງຈາກການເຮັດຄວາມສະອາດແລະມາດຕະຖານ.
2. ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ: ຄັງເກັບຂໍ້ມູນຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານໂດຍການລວມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນດຽວ, ດັ່ງນັ້ນການປະຫຍັດພື້ນທີ່ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານແຍກຕ່າງຫາກ.
3. ປັບປຸງການຕັດສິນໃຈ: ຄັງ​ເກັບ​ຂໍ້​ມູນ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ຫນ້າ​ທີ່ BI ເຊັ່ນ​: ການ​ຂຸດ​ຄົ້ນ​ຂໍ້​ມູນ​, ການ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​, ແລະ​ການ​ລາຍ​ງານ​. ມັນຍັງສະຫນັບສະຫນູນຫນ້າທີ່ກ້າວຫນ້າເຊັ່ນການວິເຄາະການຄາດຄະເນທີ່ອີງໃສ່ AI ສໍາລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການໂຄສະນາການຕະຫຼາດ, ຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ, ແລະອື່ນໆ.

ສິ່ງທ້າທາຍຂອງການເກັບຂໍ້ມູນ

ບາງສິ່ງທ້າທາຍທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດທີ່ເກີດຂື້ນໃນຂະນະທີ່ການກໍ່ສ້າງຄັງຂໍ້ມູນມີດັ່ງນີ້:

1. ຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນ: ຄັງເກັບຂໍ້ມູນມີຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການໂຈມຕີທາງອິນເຕີເນັດ.
2. ປະລິມານຂໍ້ມູນໃຫຍ່: ການຄຸ້ມຄອງແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນສັບສົນ. ການບັນລຸເວລາ latency ຕໍ່າໃນທົ່ວທໍ່ຂໍ້ມູນແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນ.
3. ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດ: ແຕ່ລະອົງການມີຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເພາະສະນັ້ນ, ບໍ່ມີການແກ້ໄຂຄັງຂໍ້ມູນທີ່ມີຂະຫນາດດຽວ. ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງສອດຄ່ອງກັບການອອກແບບສາງຂອງພວກເຂົາກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນໂອກາດຂອງຄວາມລົ້ມເຫລວ.

ເພື່ອອ່ານເນື້ອຫາເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ, ປັນຍາປະດິດ, ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໃຫ້ເຂົ້າໄປເບິ່ງ ຮວມ AI.