Microsoft + Osmos ขยายความสามารถ Microsoft Fabric ด้วย Agentic AI Leave a comment

ทีมวิศวกรรมข้อมูลในปัจจุบันอยู่ภายใต้ความกดดันอย่างต่อเนื่องในการส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วขึ้น การรักษาคุณภาพข้อมูลในระดับสูง และการจัดการระบบนิเวศข้อมูลที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ Microsoft + Osmos คือก้าวสำคัญเชิงกลยุทธ์ในการตอบโจทย์ความท้าทายเหล่านี้ ด้วยการขยายขีดความสามารถของ Microsoft Fabric ด้วย Agentic AI (AI เชิงตัวแทน) ที่เข้ามาช่วยเหลือนักพัฒนาอย่างจริงจังตลอดทั้งวงจรชีวิตของข้อมูล 

แทนที่จะปฏิบัติกับ AI เป็นเพียงผู้ช่วยที่คอยรับคำสั่งเพียงอย่างเดียว ความร่วมมือนี้ได้แนะนำ “Intelligent Agents” (ตัวแทนอัจฉริยะ) ที่สามารถใช้เหตุผล วางแผน ดำเนินการ และปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ข้อมูลได้ด้วยตนเอง โดยที่ยังคงอยู่ภายใต้การกำกับดูแลอย่างสมบูรณ์ภายในระบบนิเวศของ Microsoft Fabric 

สิ่งที่ทำให้ Agentic AI แตกต่างในงานวิศวกรรมข้อมูล 

ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมจะมุ่งเน้นไปที่สคริปต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและกฎเกณฑ์ที่ตายตัว แต่ Agentic AI ทำงานในระดับที่สูงกว่า โดยรวมการใช้เหตุผล หน่วยความจำ ความเข้าใจบริบท และการดำเนินการที่มุ่งเน้นเป้าหมายเข้าด้วยกัน 

ในบริบทของ Microsoft Fabric นั้น Agentic AI ช่วยให้ระบบสามารถ: 

• ทำความเข้าใจโครงสร้างข้อมูล (Schema) และลำดับที่มาของข้อมูล (Lineage) ในทุกเวิร์กโฟลว์ 
• ตรวจจับความล้มเหลวของไปป์ไลน์และแนะนำแนวทางแก้ไข 
• สร้างตรรกะการแปลงข้อมูล (Data Transformation) ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด 
• เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากรูปแบบการใช้งานและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น 

สิ่งนี้เปลี่ยนบทบาทของวิศวกรรมข้อมูลจากการ “คอยแก้ปัญหาตามอาการ” ไปสู่การ “เพิ่มประสิทธิภาพในเชิงรุก” 

Microsoft + Osmos: ภาพรวมสถาปัตยกรรม Agentic AI 

การร่วมมือกันครั้งนี้เป็นการรวมเฟรมเวิร์ก Agentic AI ของ Osmos เข้ากับบริการต่าง ๆ ของ Microsoft Fabric โดยตรง ไม่ว่าจะเป็น OneLake, Data Factory, Synapse Data Engineering และ Power BI 

หลักการสำคัญทางสถาปัตยกรรม 

สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่า Agentic AI จะมีความน่าเชื่อถือ สามารถตรวจสอบได้ และเหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมระดับองค์กรที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด 

Microsoft + Osmos สำหรับเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมข้อมูลอัจฉริยะ 

การออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพไปป์ไลน์อัตโนมัติ

Agentic AI สามารถวิเคราะห์แหล่งข้อมูล ความถี่ในการนำเข้าข้อมูล และความเกี่ยวข้องของข้อมูลส่วนปลายเพื่อ: 

• แนะนำโครงสร้างไปป์ไลน์ที่เหมาะสมที่สุด 
• เลือกกลยุทธ์การแปลงข้อมูลที่เหมาะสม 
• ลดความล่าช้าของข้อมูลและต้นทุนในการประมวลผล (Compute costs) 

การตรวจสอบอัจฉริยะและไปป์ไลน์ที่เยียวยาตัวเองได้(Self-Healing) 

แทนที่จะแจ้งเตือนวิศวกรหลังจากเกิดความล้มเหลว Agentic AI สามารถ: 

• ทำนายความล้มเหลวของไปป์ไลน์ก่อนที่จะเริ่มทำงาน 
• ระบุสาเหตุที่แท้จริง (Root Cause) โดยใช้การวิเคราะห์บันทึก (Log) และ Metadata 
• ปรับปรุงขั้นตอนการแก้ไขโดยอัตโนมัติหรือเสนอแนวทางแก้ไข 

การจัดการวิวัฒนาการของSchema และคุณภาพข้อมูล 

การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูลมักทำให้ไปป์ไลน์และแดชบอร์ดเสียหาย Agentic AI ช่วยได้โดย: 

• ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างข้อมูล (Schema drift) แบบเรียลไทม์ 
• แนะนำการเปลี่ยนแปลงที่รองรับการทำงานร่วมกับระบบเดิม (Backward-compatible) 
• อัปเดตตรรกะการแปลงข้อมูลโดยอัตโนมัติ 

ผลกระทบต่อธุรกิจในทุกระดับขององค์กร 

• สำหรับวิศวกรข้อมูล: ลดการเขียนโค้ดและดีบั๊กด้วยมือ ช่วยให้เรียนรู้สภาพแวดล้อมข้อมูลที่ซับซ้อนได้เร็วขึ้น และลดภาระในการดูแลรักษาระบบ 
• สำหรับทีมวิเคราะห์ข้อมูล: ได้ชุดข้อมูลที่น่าเชื่อถือและทันสมัยมากขึ้น สามารถวนรอบการสร้างโมเดลวิเคราะห์ได้เร็วขึ้น และเพิ่มความมั่นใจในผลลัพธ์ของข้อมูล 
• สำหรับฝ่ายไอทีและผู้บริหาร: ลดต้นทุนการดำเนินงาน สร้างมาตรฐานให้กับแนวปฏิบัติทางวิศวกรรมข้อมูล และมีความชัดเจนในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI 

สรุป 

การขยายขีดความสามารถของ Microsoft Fabric ด้วย Agentic AI เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของวิศวกรรมข้อมูลไปอย่างสิ้นเชิง โดยวิศวกรจะเปลี่ยนบทบาทจากการลงมือทำเองไปสู่การกำกับดูแลเชิงกลยุทธ์ ในขณะที่ AI จะจัดการเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพ การตรวจสอบ และการตัดสินใจตามกิจวัตร 

การร่วมมือระหว่าง Microsoft + Osmos ได้วางรากฐานสำหรับอนาคตที่แพลตฟอร์มข้อมูลระดับองค์กรจะไม่ใช่แค่ระบบที่รองรับการขยายตัวได้เท่านั้น แต่จะเป็นระบบที่ “มีความฉลาดอย่างแท้จริง”