1.ตลาดข้อมูลแตกต่างจากคลังข้อมูลดังนี้
คลังข้อมูล (Data warehouse) คือ ระบบการจัดเก็บ และรวบรวมข้อมูลที่มีอยู่ในระบบปฏิบัติการต่าง ๆ ขององค์กร (มักเป็นองค์กรขนาดกลางถึงขนาดใหญ่ เช่น กรมสรรพากร เป็นต้น)
ตลาดข้อมูล (Data Mart) เป็นรูปแบบง่าย ๆ ของคลังข้อมูล (Data Warehouse ) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่เรื่องเฉพาะอย่างเพียงเรื่องเดียว หรือมุ่งเน้นไปที่ลักษณะเฉพาะตามหน้าที่งาน เช่น งานขาย งานการเงิน และการตลาด เป็นต้น
คลังข้อมูลและเซตย่อยของตลาดข้อมูล (Data Mart Subset) ที่เก็บข้อมูลที่ถอดมาจากฐานข้อปฏิบัติการต่างๆ เพื่อการวิเคราะห์ทางธุรกิจ การวิจัยตลาด การสนับสนุนการตัดสินใจ และโปรแกรมประยุกต์เหมืองข้อมูล (Data Mining) ข้อมูลจากโปรแกรมประยุกต์ ได้แก่ การควบคุมการผลิต การวางแผนความต้องการวัตถุดิบ (MRP ) การควบคุมสินค้าคงคลัง การจัดการเรื่องอะไหล่ การกระจายสินค้า การส่งสินค้า วัตถุดิบ การควบคุมคำสั่งซื้อ และการสั่งซื้อสินค้า ข้อมูลด้านตลาดข้อมูล ได้แก่ การเงิน การตลาด การขาย บัญชี การจัดทำรายงาน วิศวกรรม ประกันภัย และทรัพยากรมนุษย์
คลังข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลโดยปกติแล้ว ฐานข้อมูลในองค์กรทั่วไปจะมีลักษณะที่ค่อนข้างทันต่อเหตุการณ์ เช่น ฐานข้อมูลพนักงานก็จะเก็บเฉพาะพนักงานในปัจจุบัน จะไม่สนใจข้อมูลพนักงานเก่า ๆ ในอดีต ซึ่งอาจจะมีข้อมูลอะไรบางอย่าง ที่มีประโยชน์สำหรับผู้บริหาร ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและคุณลักษณะต่าง ๆ ขององค์กร. นอกจากนี้ ฐานข้อมูลแต่ละอันมักถูกออกแบบมาใช้เก็บข้อมูลเฉพาะด้าน จึงมีข้อมูลเฉพาะบางส่วนขององค์กรเท่านั้น ฉะนั้นคลังข้อมูลจึงถูกออกแบบมา เพื่อรวบรวมข้อมูลในทุกส่วนของทั้งบริษัท ทั้งเก่าและใหม่ไว้ด้วยกัน ไม่มีการลบทิ้งข้อมูลเก่า ๆ ที่ไม่จริงในปัจจุบัน
คลังข้อมูล ใช้เพื่อการวิเคราะห์ (ข้อมูลทั้งอดีตและปัจจุบัน) ฐานข้อมูล ใช้เพื่อทำการประมวลผล (เฉพาะข้อมูลปัจจุบัน) ถ้าองค์กรมีคลังข้อมูลหลาย ๆ อันเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ต่าง ๆ แตกต่างกันไป เช่น คลังข้อมูลด้านการเงิน และ คลังข้อมูลด้านทรัพยากรมนุษย์ เรามักเรียกคลังข้อมูลเฉพาะด้านเหล่านี้ว่า ตลาดข้อมูล (data marts)
(ที่มาแหล่งสืบค้น หนังสือเรียนการจัดการสารสนเทศ สำหรับองค์กร และผู้บริการ และ
2. รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลในคลังข้อมูล
ข้อมูลในคลังข้อมูล (Data Warehouse) มีประโยชน์สำหรับนักวิเคราะห์ที่จะใช้ในการตัดสินใจ โดยมองจากข้อมูลในอดีตเพื่อตอบคำถามว่า อะไรเกิดขึ้นในอดีตและคาดการณ์ว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคตซึ่งการที่จะทำเช่นนี้ได้นั้น นักวิเคราะห์ต้องเริ่มจากการตั้งสมมติฐานแล้วจึงค่อยทำการตรวจสอบข้อมูลในคลังข้อมูล
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"
(แหล่งที่มา หนังสือเรียนวิชาสารสนเทศ สำหรับองค์กร และผู้บริหาร และ hptt://www.th.wolo[edoa.org/wiki)
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"
(แหล่งที่มา หนังสือเรียนวิชาสารสนเทศ สำหรับองค์กร และผู้บริหาร และ hptt://www.th.wolo[edoa.org/wiki)
3. Database และ Data warehouse แตกต่างกันอย่างไร
database หรือ ฐานข้อมูล เป็นที่เก็บรวบรวมข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล มีซอฟแวร์ระบบบริหาร จัดการข้อมูลเพื่อช่วยให้การจัดเก็บและค้นหาข้อมูลโดยโปรแกรมประยุกต์ต่างๆ เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพค่ะ เช่น ฐานข้อมูลแบบเครือข่าย ฐานข้อมูลแบบกระจาย
คลังข้อมูล (Data Warehouse)
ดาต้าแวร์เฮ้าส์ หรือคลังข้อมูล คือฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมข้อมูลทั้งจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกองค์กร โดยมีรูปแบบและวัตถุประสงค์ ของการจัดเก็บข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลปฏิบัตการทั่วไป การพัฒนาระบบคลังข้อมูลเริ่มจากการออกแบบฐานข้อมูล ซึ่งวิธีการหนึ่งเรียกว่า ระเบียบวิธี 9 ชั้นของ Kimball จะเน้นที่การออกแบบจากระบบงานย่อยหรือดาต้ามาร์ทของแต่ละระบบงานในองค์กรก่อนจึงนำส่วนย่อยๆ นั้นมารวมเป็นระบบคลังข้อมูลขององค์กรต่อไป ทั้งนี้กระบวนการหนึ่งที่สำคัญมากในการพัฒนาระบบคลังข้อมูล คือการนำข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเข้าสู่ดาต้ามาร์ทของแต่ละระบบ หรือเรียกว่าการแปลงข้อมูล โดยจะต้องกำหนดการส่งข้อมูล รวบรวมหรือสร้างข้อมูลภายนอก วางแผนและสร้างรูทีนการแปลงข้อมูล จึงตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ได้ก่อนนำเข้าสู่คลังข้อมูลเพื่อให้เป็นข้อมูลที่เหมาะสมที่จะนำไปวิเคราะห์ต่อไป
(แหล่งที่มา hptt://wwwsmd.kku.ac.th/wichuda/DataWH/datawarehouse.pdf)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น