Transcript Organizing Data and Information

MG 422 และ MGX 422
การเรี ยนครั้งที่ 8
โดย อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
องค์กรผูใ้ ห้บริ การเกี่ยวกับการใช้ระบบ Database
Management Systems (DBMS) ที่มีชื่อเสี ยง
สาหรับกลุ่มลูกค้าที่เป็ นผูใ้ ช้ข้ นั สุ ดท้าย (ไม่จาเป็ นต้องมี
ความรู ้ในการเขียนโปรแกรมก็สามารถใช้ได้)
– Microsoft Access, Lotus Approach, Inprise’ s dBASE
 สาหรับกลุ่มลูกค้าที่เป็ นนักเขียนโปรแกรมมืออาชีพ (มี
ความรู้ในการเขียนโปรแกรม สามารถใช้งานในระดับ
ซับซ้อนได้ ใช้กบั คอมพิวเตอร์ ประเภท Midrange,
Mainframe, หรื อ Supercomputer)
– Oracle, IBM, Microsoft, Informix, Sybase

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
2
สาหรับตลาดผูใ้ ช้เครื่ อง Personal Computer (PC)
– บริ ษทั Microsoft เป็ นผูน้ าตลาด
 สาหรับตลาดผูใ้ ช้เครื่ อง Mainframe Computers
– บริ ษทั Oracle เป็ นผูน้ าตลาด

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
3
จากรู ปหน้า 108 Figure 3.15 แสดงส่ วนแบ่งตลาดของ
ผูใ้ ห้บริ การ DBMS สาหรับเครื่ องคอมฯขนาดกลางถึง
ขนาดใหญ่
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
4
ปัจจัยในการเลือก DBMS ใช้ในระดับองค์กร

Database Size (พิจารณาขนาดของฐานข้อมูล)
– ถ้ามี Records หรื อ Files มาก ก็ตอ้ งใช้ระบบฐานข้อมูล
(DBMS) ขนาดใหญ่
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
5

Number of concurrent users (พิจารณาจานวนของผูใ้ ช้งานที่
ต้องใช้งานพร้อมๆ กัน)
– ถ้าต้องมีผใู้ ช้จานวนมากๆ ใช้ขอ้ มูลพร้อมกัน ก็ตอ้ งเลือก
DBMS ที่มี Scalability (ความสามารถของคอมพิวเตอร์
ในการรองรับการใช้งานที่มากขึ้น) สูง
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
6

Performance (พิจารณาความสามารถในการปฏิบตั ิงาน)
– ฐานข้อมูล Update ตัว Records ต่างๆ ได้เร็ วเพียงใด เช่น
ถ้าเป็ นบริ ษทั สายการบิน หรื อ บริ ษทั บัตรเครดิตจะต้อง
Update ข้อมูลการซื้อสิ นค้าหรื อบริ การของลูกค้าได้ใน
เสี้ ยววินาที ไม่ใช่ในเสี้ ยวนาที
– ถ้าเกิดความเสี ยหายของการใช้ DBMS แล้วจะมีการ
แก้ไขปั ญหาดังกล่าวได้เร็ วเพียงใด
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
7

Integration (พิจารณาความสามารถในการผสมผสานการใช้
งานกับระบบอื่นๆ)
– DBMS ดังกล่าวใช้กบั ระบบปฏิบตั ิการ (Operating
Systems) แบบ Unix, Windows NT, หรื อ Windows
2000 ได้ไหม
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
8

Features (พิจารณาหน้าที่การใช้งานอื่นๆ)
– DBMS ดังกล่าวมีระบบรักษาความปลอดภัยของระบบดี
ไหม หรื อ มีระบบช่วยอธิบายการใช้งานไหม เป็ นต้น
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
9

The Vendor (พิจารณาองค์กรของผูใ้ ห้บริ การ DMBS)
– องค์กรที่ให้บริ การ (หรื อ ขาย) ระบบดังกล่าวมีชื่อเสี ยง
มานานแค่ไหน มีขนาดองค์กรใหญ่หรื อไม่ น่าเชื่อถือ
เพียงใด มีความมัน่ คงด้านสถานภาพด้านการเงินหรื อไม่
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
10

Cost (พิจารณาต้นทุนด้านต่างๆ ให้ถี่ถว้ น)
– จะเช่าหรื อซื้ อจึงจะคุม้ กว่า จะจ้างเจ้าหน้าที่มารักษาระบบ
เพิ่มเติมหรื อไม่ เป็ นต้น
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
11
Database Developments (การพัฒนาฐานข้อมูล)

Data Warehouses (โกดังเก็บข้อมูล):
– หมายถึง ฐานข้อมูล (Database) ที่รวบรวมสารสนเทศที่
เกี่ยวกับธุรกิจจากหลายๆ แหล่ง ภายในองค์กร มี
สารสนเทศเกี่ยวกับกระบวนการผลิต เกี่ยวกับสิ นค้า และ
เกี่ยวกับลูกค้า ขององค์กร
– ให้ภาพเกี่ยวกับธุรกิจขององค์กรในหลายๆ มุมมอง เพื่อ
ใช้ในการวิเคราะห์
– เป็ นข้อมูลโดยรวมขององค์กร
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
12
ส่ วนประกอบของ Data Warehouse
จากระบบการ
ปฏิบตั ิงาน และ
แหล่งข้อมูลภายนอก
ลบข้อมูลที่
ผิดพลาดออก
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
13
– Data Warehouse จะมีการ Update ข้อมูลเป็ นประจา
ข้อมูลไหนไม่ใช้แล้วจะถูกลบทิ้งไป
– Wal-Mart เป็ นหนึ่งในบริ ษทั ที่มี Data Warehouse ที่ใหญ่
ระดับโลก มีจานวนข้อมูล 101 Terabyte (TB) ซึ่งเป็ น
ข้อมูลเกี่ยวกับการขายสิ นค้าในระยะเวลา 2 ปี ..บอกได้
ว่าลูกค้า B ซื้อสิ นค้าอะไรไปเมื่อไร
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
14
– ประโยชน์หลักอย่างหนึ่งของ Data Warehouse คือ
ความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อให้เกิดหนทาง
ใหม่ๆ (ในการดาเนินธุรกิจ)
– ต้นทุนในการพัฒนา Data Warehouse สูงมาก โดยเฉลี่ย
คือ $2.2 ล้านเหรี ญสหรัฐฯ
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
15
How to Design a Data Warehouse
Sharply define goals and objectives (แจกแจงเป้ าหมายและ
จุดประสงค์ให้ชดั เจน หรื อ การพัฒนาแผน เช่น ต้องการเพิ่ม
ลูกค้าในอีก 6 เดือนข้างหน้า)
 Choose the software that best fits the goals (เลือกโปรแกรม
ที่ตรงกับเป้ าหมาย เช่น ใช้โปรแกรมตรวจสอบระดับการ
ขาย)

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
16
Determine who should be in the database (พิจารณาว่าจะ
เก็บข้อมูลอะไรใน Database เช่น ต้องการเก็บข้อมูลลูกค้าที่
มีบตั รเครดิต)
 Develop a plan (พัฒนาแผนที่วางไว้ เช่น วิเคราะห์ขอ
้ มูลได้
ว่าลูกค้าชอบซื้อของช่วงต้นเดือนก็มีการส่ งเสริ มการขายช่วง
ต้นเดือน)

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
17

Measure results (มีการวัดผลลัพธ์ที่ได้ เช่น ดูวา่ ในระยะ 6
เดือนที่ผา่ นมามีลูกค้าเพิ่มขึ้นจากเดิมไหม)
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
18

Data Mart :
– หมายถึง ส่ วนประกอบส่ วนหนึ่งของโกดังเก็บข้อมูล
– มักจะเป็ นข้อมูลเกี่ยวกับด้านใดด้านหนึ่งขององค์กร เช่น
ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลเกี่ยวกับสิ นค้าคงคลัง ข้อมูล
เกี่ยวกับฝ่ ายบุคลากร
– มีประโยชน์มากสาหรับกลุ่มผูใ้ ช้ที่ตอ้ งการข้อมูลแบบมี
รายละเอียดปลีกย่อย
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
19
– ผูใ้ ห้บริ การด้าน Data Mart เช่น Sybase, Software AG,
Microsoft
– จุดขายของ Data Mart คือ นาข้อมูลที่สาเร็ จแล้วส่ งมอบ
ส่ งให้กบั ผูท้ ี่ตอ้ งทาการตัดสิ นใจ
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
20

Data Mining (การทาเหมืองข้อมูล):
– หมายถึง เครื่ องมือในการวิเคราะห์สารสนเทศ ที่มีทางาน
โดยอัตโนมัติในการค้นหารู ปแบบ และ ความสัมพันธ์ที่
อาจจะเกิดขึ้นใน Data Warehouse
– เป็ นวิวฒั นาการของระบบ Decision Support Systems
(DSSs)
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
21
– เช่น Fingerhut ใช้ Data Mining ในการสร้าง Catalogs
ขายสิ นค้าแบบเฉพาะด้านเพื่อสร้างรายได้สูงสุ ดให้กบั
บริ ษทั หรื อ เว็บ Reel.com ใช้ Data Mining ในการ
วิเคราะห์พฤติกรรมผูบ้ ริ โภค
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
22
Common Data Mining Applications
Market segmentation (แจกแจงพฤติกรรมลูกค้าที่มกั ซื้ อ
สิ นค้าจากบริ ษทั )
 Customer churn (คาดการณ์กลุ่มลูกค้าปั จจุบน
ั และอนาคต)
 Fraud detection (ตรวจสอบรายการดาเนิ นการที่ผิดสังเกต)
 Direct marketing (สร้างช่องทางการตลาดทางตรง)

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
23
Market basket analysis (วิเคราะห์สินค้าหรื อบริ การใดมักจะ
ขายได้พร้อมกัน)
 Trend analysis (วิเคราะห์แนวโน้มความแตกต่างของลูกค้า
ในอดีตและในปัจจุบนั )

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
24
On-Line Analytical Processing (OLAP)
เป็ นโปรแกรมสาเร็ จรู ปที่ทาให้ผใู้ ช้สามารถดูขอ้ มูลจาก
หลายๆ มุมมองได้
 นักวางแผนทางการเงิน เป็ นผูใ้ ช้ OLAP ก่อน ปั จจุบน
ั ขยาย
วงออกไปสู่ มืออาชีพด้านอื่นๆ มากขึ้น
 ผูใ้ ห้บริ การ OLAP เช่น Cognos, Oracle, MineShare,
WhiteLight, Microsoft

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
25
OLTP and Data Warehousing
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
26
OLTP and Data Mining
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
27
Open Database Connectivity (ODBC)

หมายถึง มาตรฐานในการเขียนโปรแกรม ที่รับรองว่า
รู ปแบบโปรแกรมที่เขียนขึ้นจะสามารถนาฐานข้อมูลที่สร้าง
ขึ้นกับโปรแกรมไปใช้กบั ฐานข้อมูลของโปรแกรมตัวอื่นๆ
ได้
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
28
Advantages of ODBC
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
29
ประโยชน์ของ ODBC
สามารถส่ งออก (Export) นาเข้า (Import) หรื อ เชื่อมโยง
(Link) ตาราง(ที่มีขอ้ มูล) ระหว่างโปรแกรมที่ช่วยในการใช้
งาน (Application Software) ได้
 เช่น ตารางข้อมูลที่สร้างด้วย โปรแกรม dBase สามารถ
นาเข้าตารางข้อมูลที่สร้างด้วยโปรแกรม Access ได้ หรื อ
โปรแกรม Access สามารถส่ งออกตารางข้อมูลไปโปรแกรม
Paradox ได้ หรื อ โปรแกรม Access สามารถเชื่อมโยง
ตารางข้อมูลกับโปรแกรม Lotus 1-2-3 ได้

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
30
ORDBMS
Object-Relationship Database Management System
(ORDBMS)
 หมายถึง DBMS ที่สามารถย้กย้ายถ่ายเทข้อมูลที่เป็ นเสี ยง
ภาพเคลื่อนไหว หรื อ ข้อมูลที่เป็ นภาพกราฟฟิ คต่างๆ ได้

อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
31
Business Intelligence

หมายถึง ขั้นตอนของการรับข้อมูลที่ถูกต้อง ในเวลาที่
เหมาะสม ในรู ปแบบที่สามารถนาไปใช้ประโยชน์ได้ และ
ยังหมายถึง การวิเคราะห์ขอ้ มูลดังกล่าวเพื่อนาไปสร้าง
ผลกระทบในทางบวกกับกลยุทธ์ทางธุรกิจ หรื อ การ
ปฏิบตั ิการของธุรกิจได้
อ.เพ็ญจิรา คันธวงศ์
32