คลังข้อมูล
คลังข้อมูล (data warehouse) คือ ฐานข้อมูลขนาดยักษ์ ที่รวบรวมฐานข้อมูลจากหลายแหล่งหลายช่วงเวลา ซึ่งอาจมี schema แตกต่างกัน มาไว้รวม ณ ที่เดียวกัน (และใช้ schema เดียวกัน)
เนื้อหา[ซ่อน]
1 คลังข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลอย่างไร?
2 ประเด็นที่ต้องพิจารณา
3 การวิเคราะห์ข้อมูลในคลังข้อมูล
3.1 Online Analytical Processing
3.2 การทำเหมืองข้อมูล
4 ลักษณะเด่นของคลังข้อมูล
คลังข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลอย่างไร?
โดยปกติแล้ว ฐานข้อมูลในองค์กรทั่วไปจะมีลักษณะที่ค่อนข้างทันต่อเหตุการณ์ เช่น ฐานข้อมูลพนักงานก็จะเก็บเฉพาะพนักงานในปัจจุบัน จะไม่สนใจข้อมูลพนักงานเก่า ๆ ในอดีต ซึ่งอาจจะมีข้อมูลอะไรบางอย่าง ที่มีประโยชน์สำหรับผู้บริหาร ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและคุณลักษณะต่าง ๆ ขององค์กร. นอกจากนี้ ฐานข้อมูลแต่ละอันมักถูกออกแบบมาใช้เก็บข้อมูลเฉพาะด้าน จึงมีข้อมูลเฉพาะบางส่วนขององค์กรเท่านั้น ฉะนั้นคลังข้อมูลจึงถูกออกแบบมา เพื่อรวบรวมข้อมูลในทุกส่วนของทั้งบริษัท ทั้งเก่าและใหม่ไว้ด้วยกัน ไม่มีการลบทิ้งข้อมูลเก่า ๆ ที่ไม่จริงในปัจจุบัน
โดยสรุปคือ
คลังข้อมูล ใช้เพื่อการวิเคราะห์ (ข้อมูลทั้งอดีตและปัจจุบัน)
ฐานข้อมูล ใช้เพื่อทำการประมวลผล (เฉพาะข้อมูลปัจจุบัน)
ถ้าองค์กรมีคลังข้อมูลหลาย ๆ อันเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ต่าง ๆ แตกต่างกันไป เช่น คลังข้อมูลด้านการเงิน และ คลังข้อมูลด้านทรัพยากรมนุษย์ เรามักเรียกคลังข้อมูลเฉพาะด้านเหล่านี้ว่า ตลาดข้อมูล (data marts)
อนึ่ง กระบวนการในการใช้ข้อมูลในคลังข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ และวางแผนในทางธุรกิจ มักถูกเรียกว่า ปัญญาธุรกิจ (business intelligence).
ประเด็นที่ต้องพิจารณา
ในการรวมฐานข้อมูล อาจมีปัญหาว่าฐานข้อมูลแต่ละอัน อาจถูกออกแบบจากผู้ออกแบบหลายๆ คนทำให้มี schema แตกต่างกันไป (schema ในที่นี้หมายถึงการออกแบบ REA model ว่าจะมีกี่ตาราง แต่ละตารางเชื่อมกันอย่างไร มีอะไรเป็น primary key, foreign key เป็นต้น) ปัญหาใหญ่ก็คือจะนำฐานข้อมูลที่มีความแตกต่างกันมารวมกันได้อย่างไร
เมื่อรวมกันแล้วต้องการให้ schema ของคลังข้อมูลมีลักษณะแบบไหน. การออกแบบคลังข้อมูลโดยทั่วไป มักจะออกแบบตรงข้ามกับฐานข้อมูลอย่างสิ้นเชิง
การออกแบบฐานข้อมูลเรามักต้องการให้มี schema ที่ปรับปรุงได้ง่ายๆ (เพราะเราต้องประมวลผลบ่อย) คือในแต่ละตารางมี primary key น้อยๆ และมีตารางจำนวนมากเชื่อมต่อกัน นั่นคือใน REA model มักจะมีหลาย ๆ ตาราง
ในคลังข้อมูลเราต้องการให้เรียกข้อมูลที่ต้องการดู (query) ง่ายๆ และรวดเร็ว นอกจากนั้นเราไม่ค่อยได้แก้ไขปรับปรุงคลังข้อมูล จึงมักออกแบบให้มีตารางน้อยๆ schema ที่นิยมใช้ในคลังข้อมูลคือ star schema (ดู Fig. 15-7)
การวิเคราะห์ข้อมูลในคลังข้อมูล
มีสองประเภทใหญ่ ๆ คือ
Online Analytical Processing
Online Analytical Processing (OLAP) คือการใช้คำค้น (query) เพื่อค้นหาข้อมูลในคลังข้อมูลเหมือนในฐานข้อมูล เหตุผลที่เราไม่ค้นในฐานข้อมูล แต่มาทำในคลังข้อมูลแทนมีสองสาเหตุคือ
ความเร็ว
ความครอบคลุมของข้อมูลทั้งบริษัทที่มีอยู่ในคลังข้อมูล
ลักษณะการจัดเก็บข้อมูลที่ OLAP สามารถเรียกใช้
รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลที่ทรงประสิทธิภาพมีอยู่ 3 ชนิดที่ (OLAP) สามารถเข้าถึงข้อมูลได้
1. ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational DataBase) โดยทั่วไปแล้วระบบงานประจำมีการจัดเก็บข้อมูลแบบ RDBMS และ data warehouse ก็มีการจัดเก็บข้อมูลแบบ RDBMS ซึ่งอาจจะมีโครงสร้างข้อมูล แบบ star schema และอาจจะเป็นได้ทั้ง normalized & denormalized
2. ฐานข้อมูลหลายมิติ ( multidimentional database) ข้อมูลที่จัดเก็บในฐานข้อมูลหลายมิติอาจมาจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ หรือระบบงานปัจจุบันโดยจะแปลง การจัดเก็บข้อมูลเสียใหม่ โดยมีโครงสร้างการจัดเก็บแบบ array โดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูลหลายมิติจะยอมให้สิทธิการเขียนข้อมูลลงในฐานข้อมูล ในช่วงเวลาหนึ่งเพียงคนเดียว แต่อนุญาตให้หลาย ๆ คน เข้าค้นหาข้อมูลในเวลาเดียวกัน หรือมิฉะนั้นก็อนุญาตให้ค้นหาข้อมูลเพียงอย่างเดียว
3. เก็บข้อมูลไว้ที่ client ลักษณะของfile (client-base files) ในกรณียอมให้client ดึงข้อมูลจำนวนไม่มากนักมาเก็บไว้ซึ่งเหมาะกับการประมวลผลแบบกระจาย หรือการสร้างคำสั่งให้ข้อมูลปรากฏบน web
OLAP ที่เกี่ยวข้องกับสาขาอื่นๆ
OLAP นับเป็นเทคโนโลยีที่มีความสำคัญต่อสาขาธุรกิจในปัจจุบันเป็นอย่างมาก เนื่องจากความซับซ้อนที่มากขึ้น และเวลาที่น้อยลงสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ OLAP จึงเป็นคำตอบที่เหมาะสมมากที่สุดในปัจจุบัน เพราะจุดเด่นที่สำคัญของ OLAP ประกอบด้วย การตอบสนองต่อการคิวรีของผู้ใช้ที่กินเวลาไม่มาก การทำงานที่ไม่ขึ้นกับขนาดและความซับซ้อนของฐานข้อมูล แอปพลิเคชัน OLAP ช่วยงานการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการเปรียบเทียบ การนำเสนอในมุมมองเฉพาะ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังและคาดการณ์ข้อมูลในอนาคตตามโมเดลการตอบคำถามแบบ "What-If"
การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) คือ การหารูปแบบ (pattern) อะไรบางอย่างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ที่มองผิวเผินแล้วไม่อาจสังเกตเห็นได้ เนื่องจากข้อมูลมีปริมาณมาก เช่น การค้นหากฎความสัมพันธ์ (association rules) ของสินค้าในห้างสรรพสินค้า เราอาจพบว่าลูกค้าร้อยละ 90 ที่ซื้อเบียร์ จะซื้อผ้าอ้อมเด็กด้วย, ซึ่งเป็นข้อมูลให้ทางห้างคิดรายการส่งเสริมการขายใหม่ๆ ได้; หรือ ธนาคารอาจพบว่า คนทั่วไปที่มีอายุ 20-29 ปี และมีรายได้ในช่วง 20,000-30,000 บาท มักซื้อเครื่องเล่นเอ็มพีสาม, ธนาคารอาจเสนอให้คนกลุ่มนี้ทำบัตรเครดิต โดยแถมเครื่องเล่นดังกล่าว เป็นต้น..........................
ลักษณะเด่นของคลังข้อมูล
ให้ผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูง ถึงแม้ว่าจะมีการลงทุนที่ต่ำก็ตาม
เนื่องจากมีการให้ให้ผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูง จึงสามารถทำให้องค์กรเกิดความได้เปรียบคู่แข่งขันในแง่ของการได้รับข้อมูลและสารสนเทศก่อนคู่แข่งขันเสมอ จึงทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อทำการกำหนดเป็นกลยุทธ์ และกำหนดทิศทางในการดำเนินงานได้ก่อนคู่แข่งขัน เช่น พฤติกรรมของผู้บริโภค ความต้องการทางตลาด และแนวโน้มความต้องการของผู้บริโภค
เพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจของผู้ตัดสินใจ เนื่องจากคลังข้อมูลได้รับการให้ข้อมูลที่รับมาจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน มีความสอดคล้องกัน และวิเคราะห์ตามประเด็นที่ผู้ตัดสินใจต้องการ อีกทั้งข้อมูลที่มีอยู่ในคลังข้อมูลก็มีปริมาณมากทั้งข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน จึงทำให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย
ทำให้สะดวกและรวดเร็วในการค้นหาข้อมูลต่างๆ และลดความซ้ำซ้อนกันของข้อมูลอีกด้วย
สมัครสมาชิก:
ส่งความคิดเห็น (Atom)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น