1/19/2011 Data Management and Business Intelligent

Data warehouse

     มีไว้เพื่อเตรียมข้อมูลหรือเก็บข้อมูลที่จะในการแปรผลหรือการวิเคราะห์ 
Data warehouse มีลักษณะดังนี้
1. Organization ข้อมูลถูกจัดตามหัวข้อที่จะวิเคราะห์
2. Consistency ข้อมูลมีรูปแบบที่แน่นอนเหมือนกัน
3. Time variant ข้อมูลถูกเก็บไว้ 5-10 ปี จะสามารถมองเป็นเทรนหรือเป็นแนวโน้มได้
4. Non-volatile ข้อมูลที่ใส่ใน data warehouse จะไม่มีการอัพเดท
5. Relational ข้อมูลมีโครงสร้างที่มีความสัมพันธ์
6. Client/server ทำให้ผู้ใช้เข้าถึงได้ง่าย โดยใช้ผ่าน server

Data Warehouse Processing

     นำข้อมูลที่ได้จากปฎิบัติงานภายในหรือข้อมูลภายนอกมาเข้าสู่ขั้นตอน Data staging หรือ ETL คือExtract และ Clean จากนั้นก็ Transform ให้อยู่ในรูปแบบที่นำไปใช้ประโยชน์ได้ แล้วจึง Load ข้อมูลที่ได้จากการแปลงลง Data cube จากนั้นเก็บข้อมูลใน Data Warehouses และจึงจะสามารถนำมาใช้ในหัวข้อต่างๆทางธุรกิจ โดยสามารถนำเสนอผลที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เพื่อทำการตัดสินใจต่อไป  แบ่งเป็นขั้นตอน ดังนี้

1. รวบรวมข้อมูล ซึ่งเป็นข้อมูลจากภายในองค์กร (Operational Data) และ ภายนอกองค์กร (External Data) 

2. ทำ Meta Data ซึ่งเป็นข้อมูลของข้อมูล จากการนำข้อมูลที่ได้มาทั้งหมดมารวบรวม และสร้างเป็น Meta Data

ใช้สำหรับอธิบายข้อมูลต่างๆใน Data Warehouse

3. ทำ Data Staging สร้างเป็น Data Cube ซึ่งประกอบไปด้วยขั้นตอนการทำ 4 ขั้นตอน ได้แก่ คัดแยกข้อมูล (Extract), ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล (Clean), แปลงสภาพข้อมูล (Transform) และจัดเก็บ (Load) 

4. สร้าง Data Warehouse โดยยึด Business Object เป็นหลัก

5. สร้าง Business View การนำเสนอข้อมูลเป็นแบบ Dash Board เพื่อให้ผู้บริหารสามารถนำไปใช้งานได้อย่างสะดวก

Data Mart
     Data mart เป็นส่วนย่อยของ Data warehouse ที่แยกออกต่างหาก เพื่อตอบสนองต่อความต้องการเฉพาะส่วนและเพื่อสะดวกและรวดเร็วต่อการเข้าใช้ 
Data mart มี 2 รูปแบบ คือ

1. Replicated data marts คือ คัดลอกจาก warehouse 
2. Stand-alone data marts คือ ทำขึ้นโดยไม่ผ่าน Data warehouse ซึ่งการทำ Data warehouse ในลักษณะนี้จะมีโอกาสรวมเป็น Enterprise ได้ยาก

Business Intelligence

     Business Intelligence หรือ BI เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล  เป็นการเตรียมข้อมูลให้พร้อม เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ทันที ประกอบไปด้วยการรวบรวม จัดเก็บ เตรียมข้อมูล ตลอดจนแปลงข้อมูลดังกล่าว ให้เป็นสารสนเทศ วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่สามารถปรับเปลี่ยนได้ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับผู้บริหารและนักวิเคราะห์ ประกอบด้วย 3ส่วนหลัก คือ

1.Reporting and Analysis

Enterprise Reporting System 

จัดทำรายงานทั้งในรูปแบบปกติ และรูปแบบที่สามารถปรับแก้ได้ตามความต้องการ ซึ่งรายงานเหล่านี้จะเป็นข้อมูลที่เตรียมให้สำหรับผู้บริหารนำไปใช้ในการวิเคราะห์ต่อไป

Balance Scorecard (BSC)

เป็นรายงานสำหรับผู้บริหารในระดับกลยุทธ์ สามารถเปรียบเทียบผลที่ได้จริงกับเป้าหมายที่วางไว้ ทำให้การปฎิบัติงานขององค์กรสอดคล้องกับกลยุทธ์องค์กรโดยรวมด้วย โดยการใช้ KPI (Key Performance Index)

Dashboard

เป็นรายงานที่นำเสนอออกมาเป็นรูปภาพเกี่ยวกับผลการดำเนินงานในระดับต่างๆ ได้แก่  Operational dashboards, Tactical dashboards และ Strategic dashboards

Visualization tools 

เป็นการรายงานที่ช่วยทำให้เห็นภาพ และเข้าใจได้ง่ายมากที่สุด

2.Analytic

Online Analytical Processing (OLTP)

เป็นเครื่องมือพื้นฐานของผู้บริหารที่ช่วยในการวิเคราะห์ สามารถระบุปัญหาและวิเคราะห์ในระดับพื้นฐานเท่านั้น มักจะแสดงผลออกมาในรูปของแผนภูมิและกราฟ นอกจากนี้การวิเคราห์จะเป็นแบบ Multi-dimensional 

Mining

-Data Mining

เป็นการ extract ข้อมูลออกมา โดยแบ่งเป็น 5 ประเภท ได้แก่

1. Clustering เป็นการนำเสนอข้อมูลโดยจัดกลุ่มโดยไม่กำหนดกลุ่มให้กับข้อมูลตั้งแต่ต้น

2. Classification เป็นนำเสนอข้อมูลตามสมมติฐานที่ตั้งไว้

3. Association เป็นการนำเสนอผลสืบเนื่อง
4. Sequence discovery เป็นการนำเสนอผลที่เกิดตามหลังมา
5. Prediction เป็นการนำเสนอโดยการพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น

-Text Mining

 เป็นการ extract หา hidden content จากข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบ (Unstructured Data)  และจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะเดียวกันเข้าด้วยกัน

-Web mining

3.Data Integration