Data Warehouse คืออะไร ระบบคลังข้อมูลที่สำคัญในทุกองค์กร
Data Warehouse คือระบบรวบรวมข้อมูลจากทุกแหล่งทั้งภายในและภายนอกองค์กร เพื่อนำมาวิเคราะห์และวางแผนกลยุทธ์ ปรับปรุงหรือพัฒนาประสิทธ์ให้กับธุรกิจของคุณ
ในปัจจุบันหลายองค์กรจำเป็นต้องมีระบบฐานข้อมูลลูกค้าหรือข้อมูลทางธุรกิจของตัวและคู่แข่ง เพื่อช่วยในการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น จึงต้องมีระบบคลังข้อมูลที่เข้ามาจัดสรรภายในให้เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ การเลือกใช้ Data Warehouse จึงเป็นอีกช่องทางที่สะดวก แถมยังช่วยในการตัดสินใจที่ง่ายดายและสะดวกรวดเร็วมากขึ้น
Data Warehouse คืออะไร?
Data Warehouse คืออะไร? สำคัญอย่างไร? ดาต้าแวร์เฮ้าส์ เป็นระบบที่ใช้สำหรับรวบรวมข้อมูลที่มาจากแหล่งต่าง ๆ ภายในองค์กร หรือจากแหล่งข้อมูลภายนอก เพื่อวิเคราะห์และนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ในการตัดสินใจและการวางกลยุทธ์ในธุรกิจ รวมถึงใช้ในการสนับสนุนการวิเคราะห์ผลลัพธ์ทางการตลาด และเป็นระบบคลังข้อมูล สถิติต่างๆ ที่ช่วยในการตัดสินใจภายองค์กร
คุณสมบัติของ Data Warehouse มีอะไรบ้าง?
Data Warehouse องค์ประกอบ หรือคุณสมบัติ มีดังนี้
- การรวบรวมข้อมูล Data Warehouse รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ภายในและภายนอกองค์กร เช่น ระบบฐานข้อมูลทรานแซ็คชัน (Transactional Databases) และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่สมบูรณ์และครอบคลุมทั้งหมดในฐานข้อมูลธุรกิจเดียวกัน
- การจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้ ข้อมูลใน Data Warehouse มักจะถูกจัดเก็บในรูปแบบที่เชื่อมั่นได้ ข้อมูลที่ได้นั้นมาจากแหล่งต่าง ๆ และได้รับการแปรผันและการปรับปรุงคุณภาพให้มีความน่าเชื่อถือและคงที่
- การรวมรวมและทำความเข้าใจข้อมูล Data Warehouse ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวบรวมและทำความเข้าใจข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ในองค์กรเพื่อช่วยในการวิเคราะห์และตัดสินใจ
- การสนับสนุนการวิเคราะห์และการตัดสินใจ Data Warehouse มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดและทันสมัย เพื่อช่วยให้ผู้บริหารและผู้ที่เกี่ยวข้องในการตัดสินใจสามารถตัดสินใจได้ง่ายขึ้น
- การสนับสนุนการวางกลยุทธ์ธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลจาก Data Warehouse ช่วยให้องค์กรสามารถวางกลยุทธ์ในการทำธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีเสถียรภาพ
ประเภทของ Data Warehouse แบ่งออกเป็นกี่รูปแบบ?
Data Warehouse มีอะไรบ้าง? ประเภทของระบบคลังข้อมูลที่เราควรรู้ เพื่อทำความเข้าใจและสามารถเลือกใช้ได้อย่างถูกต้อง เหมาะสมกับองค์กรของเรา โดยประเภทของ Data Warehouse แบ่งออกเป็น
Structured Data
Structured Data (ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง) เป็นข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในรูปแบบที่เป็นระเบียบเรียบร้อยและสามารถเข้าถึงและจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมักจะถูกจัดเก็บในฐานข้อมูลแบบสัมพันธ์ (Relational Databases) ซึ่งใช้ตารางที่มีคอลัมน์และแถวที่กำหนดอย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูล SQL ที่เก็บข้อมูลในรูปแบบของตาราง
คุณสมบัติของ Structured Data
- มีโครงสร้างชัดเจน ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบตาราง ซึ่งแต่ละตารางจะมีคอลัมน์ที่กำหนดประเภทข้อมูล (Data Type) ไว้อย่างชัดเจน เช่น ข้อความ (Text), จำนวนเต็ม (Integer), วันที่ (Date) เป็นต้น
- สามารถค้นหาและจัดการได้ง่าย การใช้ภาษาคิวรี เช่น SQL (Structured Query Language) เพื่อค้นหา เพิ่ม ลบ และปรับปรุงข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็ว
- มีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ เนื่องจากมีการกำหนดโครงสร้างและข้อจำกัดต่าง ๆ ไว้ ทำให้ข้อมูลมีความถูกต้องและสามารถตรวจสอบได้ง่าย
- สามารถทำการวิเคราะห์และรายงานผลได้ง่าย เนื่องจากมีโครงสร้างที่ชัดเจน การนำข้อมูลไปวิเคราะห์และสร้างรายงานจึงทำได้สะดวกและรวดเร็ว
ตัวอย่างของ Structured Data
- ตารางในฐานข้อมูล ข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) เช่น MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server
- ตาราง "พนักงาน" อาจมีคอลัมน์ เช่น รหัสพนักงาน (Employee ID), ชื่อ (Name), ตำแหน่ง (Position), เงินเดือน (Salary), วันที่เข้าทำงาน (Hire Date)
- สเปรดชีต ข้อมูลในโปรแกรมสเปรดชีต เช่น Microsoft Excel หรือ Google Sheets ที่มีการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของตาราง
- ตาราง "รายงานการขาย" อาจมีคอลัมน์ เช่น วันที่ (Date), ชื่อสินค้า (Product Name), จำนวนที่ขาย (Quantity Sold), ราคาต่อหน่วย (Unit Price), ยอดขายรวม (Total Sales)
- ไฟล์ CSV (Comma-Separated Values) ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในไฟล์ข้อความซึ่งคอลัมน์ข้อมูลแยกกันด้วยเครื่องหมายจุลภาค (,)
- ไฟล์ "ลูกค้า.csv" อาจมีข้อมูลเช่น
- graphql
- Copy code
การใช้งานของ Structured Data
- การบริหารจัดการธุรกิจ ใช้ในการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับการขาย สต็อกสินค้า ลูกค้า และพนักงาน เพื่อช่วยในการตัดสินใจและการบริหารจัดการ
- การเงินและบัญชี ใช้ในการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับการเงิน รายรับ รายจ่าย บัญชีลูกหนี้ และบัญชีเจ้าหนี้
- ระบบสารสนเทศ ใช้ในการจัดการข้อมูลผู้ใช้งาน ระบบสมาชิก การเข้าถึงข้อมูล และสิทธิ์การใช้งาน
- การวิเคราะห์และรายงาน ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างรายงานเชิงธุรกิจ และการสร้างแดชบอร์ดเพื่อการติดตามและการวิเคราะห์ข้อมูล
Unstructured Data
Unstructured Data (ข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง) คือข้อมูลที่ไม่ได้ถูกจัดเก็บในรูปแบบตารางหรือมีรูปแบบที่ชัดเจน ทำให้ไม่สามารถใช้ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในการจัดเก็บได้อย่างง่ายดาย ข้อมูลประเภทนี้มีความหลากหลายและมักจะอยู่ในรูปแบบที่ยากต่อการวิเคราะห์และจัดการด้วยวิธีการทั่วไป
คุณสมบัติของ Unstructured Data
- ไม่มีโครงสร้างที่ชัดเจน ข้อมูลไม่มีรูปแบบที่ตายตัว เช่น ไม่มีคอลัมน์หรือแถวที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน
- มีความหลากหลายสูง ข้อมูลอาจอยู่ในหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง ไฟล์เอกสาร เป็นต้น
- การประมวลผลหรือการวิเคราะห์ผลทำยาก การดึงข้อมูลที่มีประโยชน์จาก Unstructured Data ต้องใช้เทคนิคพิเศษ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing), การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning), หรือการวิเคราะห์ภาพ (Image Analysis)
- ขนาดของข้อมูลใหญ่ ข้อมูลประเภทนี้มักจะมีขนาดใหญ่และเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น วิดีโอหรือไฟล์เสียง
ตัวอย่างของ Unstructured Data
- อีเมล เนื้อหาอีเมลที่มีทั้งข้อความ รูปภาพ และเอกสารแนบ
- เอกสาร ไฟล์ Word, PDF, PowerPoint ที่มีเนื้อหาข้อความและรูปภาพ
- สื่อสังคมออนไลน์ ข้อความโพสต์ รูปภาพ วิดีโอ และความคิดเห็นในแพลตฟอร์มสื่อสังคม เช่น Facebook, Twitter, Instagram
- มัลติมีเดีย ไฟล์วิดีโอ เสียง และภาพถ่ายที่จัดเก็บอยู่ในระบบต่าง ๆ
- บันทึกการสนทนา ข้อความจากแชท บันทึกการสนทนาจากบริการสนับสนุนลูกค้า
- ข้อมูลสัญญาณเซ็นเซอร์ ข้อมูลที่ได้จากเซ็นเซอร์ที่ไม่จัดเก็บในรูปแบบตาราง เช่น ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลวิดีโอจากกล้องวงจรปิด
การใช้งานของ Unstructured Data
- การเข้าใจลูกค้า การวิเคราะห์ความคิดเห็นและพฤติกรรมของลูกค้าจากสื่อสังคมออนไลน์และการสนทนา
- การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การดึงข้อมูลจากรีวิวหรือความคิดเห็น เพื่อปรับปรุงและพัฒนาสินค้าและบริการ
- การตรวจจับการทุจริต การวิเคราะห์บันทึกการสนทนาและการทำธุรกรรมเพื่อค้นหากิจกรรมที่ผิดปกติ
- การสนับสนุนการตัดสินใจ การใช้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในธุรกิจ
Semi-structured Data
Semi-structured Data (ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง) คือข้อมูลที่ไม่ได้มีโครงสร้างที่ชัดเจนเหมือนกับ Structured Data แต่ยังคงมีบางรูปแบบหรือการจัดระเบียบที่ช่วยให้การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเป็นไปได้ง่ายขึ้นกว่าข้อมูลแบบ Unstructured Data ข้อมูลประเภทนี้มักจะมีการจัดเก็บในรูปแบบที่ยืดหยุ่น เช่น ไฟล์ XML, JSON หรือเอกสารที่มีแท็ก (tags) หรือแอตทริบิวต์ (attributes) ที่ช่วยระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
คุณสมบัติของ Semi-structured Data
- การมีโครงสร้างบางส่วน ข้อมูลมีการจัดระเบียบและมีการกำหนดรูปแบบบางส่วน เช่น แท็กหรือแอตทริบิวต์ ที่ช่วยระบุความสัมพันธ์ของข้อมูล แต่ไม่ได้มีการกำหนดโครงสร้างที่ตายตัวแบบตาราง
- ความยืดหยุ่นสูง ข้อมูลสามารถจัดเก็บในรูปแบบที่หลากหลายและสามารถขยายหรือปรับปรุงโครงสร้างได้ง่าย
- การประมวลผลและการจัดการที่ง่ายกว่า ข้อมูลกึ่งโครงสร้างสามารถใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือที่มีความยืดหยุ่นในการจัดการและวิเคราะห์ได้ เช่น การใช้ JSON หรือ XML Parser
ตัวอย่างของ Semi-structured Data
- XML (eXtensible Markup Language): ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในรูปแบบ XML ซึ่งมีแท็กและแอตทริบิวต์ที่ช่วยระบุโครงสร้างของข้อมูล
- JSON (JavaScript Object Notation): ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในรูปแบบ JSON ซึ่งเป็นรูปแบบที่นิยมใช้ในการแลกเปลี่ยนข้อมูลในเว็บแอปพลิเคชัน
- NoSQL Databases: ฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลในรูปแบบที่ยืดหยุ่น เช่น MongoDB ซึ่งเก็บข้อมูลในรูปแบบเอกสาร (Document-oriented) โดยใช้ JSON หรือ BSON
- YAML (YAML Ain't Markup Language): รูปแบบข้อมูลที่อ่านง่ายสำหรับมนุษย์และใช้ในการกำหนดค่า (configuration files)
การใช้งานของ Semi-structured Data
- ความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูล สามารถขยายและปรับปรุงโครงสร้างข้อมูลได้ง่ายตามความต้องการ
- การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบ รูปแบบข้อมูลเช่น JSON และ XML เป็นรูปแบบมาตรฐานที่ใช้ในการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบต่าง ๆ
- การจัดการข้อมูลที่ไม่เป็นทางการ เหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่สามารถจัดเก็บในรูปแบบตารางได้ง่าย เช่น ข้อมูลที่มีความเปลี่ยนแปลงบ่อยหรือมีโครงสร้างที่ซับซ้อน
ความสำคัญของ Data Warehouse ต่อธุรกิจ
Data Warehouse มีความสำคัญอย่างมากต่อธุรกิจในหลายๆ ด้าน เนื่องจากสามารถช่วยให้การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้นและการวางกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ เหตุผลที่ต้องมี Data Warehouse ในธุรกิจ มีดังนี้
- รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ Data Warehouse ช่วยรวมรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น ระบบ ERP, CRM, ระบบการขาย และแหล่งข้อมูลภายนอก ทำให้ข้อมูลทั้งหมดอยู่ในที่เดียวกัน ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการข้อมูลหลายแหล่งและช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย
- ช่วยในการตัดสินใจได้ง่ายขึ้น Data Warehouse นั้นมีข้อมูลที่ครบถ้วนและถูกต้องสำหรับการวางแผนและการตัดสินใจ ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ในเชิงลึก ทำให้สามารถเข้าใจแนวโน้มและพฤติกรรมของตลาดและลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว
- ช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน สามารถติดตามประสิทธิภาพการดำเนินงานขององค์กรได้อย่างต่อเนื่อง และทำการประเมินผลเพื่อปรับปรุงกระบวนการต่าง ๆ
- ช่วยในการวิเคราะห์แนวโน้มทางการเงินและการคาดการณ์ผลประกอบการ เพื่อวางแผนงบประมาณเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน
- ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อหากลุ่มเป้าหมายและสร้างกลยุทธ์การตลาดที่ตรงเป้าหมาย และตอบสนอง ปรับปรุงการบริการลูกค้าให้ตรงกับความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
- Data Warehouse ช่วยในการสร้างรายงานที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ผ่านแดชบอร์ด
- การเก็บข้อมูลที่ถูกต้องและสม่ำเสมอ Data Warehouse ช่วยให้การเก็บข้อมูลเป็นไปอย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ
- ช่วยในการรวบรวมและวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการ ทำให้สามารถปรับปรุงและพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้อย่างต่อเนื่อง รวมไปถึงสามารถติดตามแนวโน้มตลาดและการวิเคราะห์คู่แข่ง ช่วยให้ธุรกจของเราสามารถปรับตัวและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างรวดเร็ว
- Data Warehouse ช่วยในการติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเชน ทำให้สามารถปรับปรุงกระบวนการและลดต้นทุนในการจัดการซัพพลายเชนได้
Data Warehouse vs Data Lake ต่างกันอย่างไร?
ความแตกต่างระหว่าง Data Warehouse vs Data Lake มีด้วยกันดังนี้
โครงสร้างข้อมูล
- Data Warehouse: ข้อมูลมีโครงสร้างชัดเจน, Schema-on-write
- Data Lake: ข้อมูลหลากหลายประเภท, Schema-on-read
วัตถุประสงค์การใช้งาน
- Data Warehouse: การวิเคราะห์และการรายงานข้อมูลทางธุรกิจ
- Data Lake: การเก็บข้อมูลดิบเพื่อการวิเคราะห์และประมวลผลที่หลากหลาย
ประสิทธิภาพ
- Data Warehouse: มีประสิทธิภาพสูงสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง
- Data Lake: มีความยืดหยุ่นในการเก็บข้อมูลทุกประเภท แต่ประสิทธิภาพการประมวลผลอาจต่ำกว่า
ข้อมูลที่จัดเก็บ
- Data Warehouse: ข้อมูลที่ถูกต้อง น่าเชื่อถือ และมีโครงสร้างที่ชัดเจน
- Data Lake: ข้อมูลดิบทุกประเภท ทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
การเลือกใช้ Data Warehouse หรือ Data Lake ขึ้นอยู่กับความต้องการและวัตถุประสงค์ขององค์กรในการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล บางองค์กรอาจใช้ทั้งสองระบบร่วมกัน เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลที่มีอยู่
Data Warehouse เครื่องมือเก็บข้อมูลที่จำเป็นต่อองค์กร
Data Warehouse เป็นเครื่องมือที่สำคัญในการจัดการข้อมูลใหญ่ขององค์กร ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการตัดสินใจที่สอดคล้องกับเป้าหมายและยุทธศาสตร์ขององค์กรได้ ดาต้าแวร์เฮ้าส์จึงมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กรสามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้สามารถตัดสินใจที่มีข้อมูลสนับสนุนและสามารถพัฒนากลยุทธ์ธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและความสามารถในการแข่งขันในตลาด
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079130.wu053h1ejhrv.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079004.wtwed2766vx.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079104.wtynk41j9dn6.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079132.wu0ps61sr8py.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079113.wtyw9ykqejp.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079115.wu03gya77f9.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079136.wu0q531kq1l0.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079147.wu0qs2h5o9o.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079148.wu0qsikesll.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079152.wu0qyx190h2v.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079143.wu0qiaa15pr.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079154.wu0r521abxnu.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079138.wu0q7t10a7sn.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079154.wu0r521abxnu.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079126.wu04my12ac3m.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079153.wu0r3219namg.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079152.wu0qyx190h2v.n2.webp)
![](https://us-fbcloud.net/hottopic/data/1079/1079151.wu0qxh116m0w.n2.webp)