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
"เอิร์ก เลเดอเรอร์" ไม่หยุด! แฉต่อ "ลิลลี่ เหงียน"..เจอ "บุ๋ม ปนัดดา" เมนต์แรง จบเลย!!
ข่าวเศร้าสะเทือนวงการ! "เบนซ์ ธนธิป" เสียชีวิตแล้ว
แค้นที่มดกัด จุดไฟเผารังมด ติดคุกและโดนปรับ7ล้าน
ช็อกเวอร์ !! "ยูอาอิน" ถูกกล่าวหาล่วงละเมิดทางเพศผู้ชาย
ฌอน บูรณะหิรัญ หลุดคดีฉ้อโกงเงินบริจาคไฟป่าแล้ว! ศาลยกฟ้อง!
เรื่องเหลือเชื่อ! คุณตาบ้านไม้ผุๆ กลายเป็นเศรษฐีพันล้าน
โรงเรียนในเขตภาคเหนือของไทย ที่เก่าแก่และมีอายุมากที่สุด
รถเมล์ไทย กับปัญหาที่ไม่ได้แก้ซักที รอนาน รถเสีย รถติด
สรุปประเด็น "เปิ้ล หัทยา" ยอมรับเป็นผู้จัดที่ "หนุ่ม สุรวุฑ" ทวงค่าตัว !!
? เพิ่งจะเข้าใจว่าที่ผ่านมาไม่ควรสนิทผู้ใหญ่บางคนในที่ทำงานโดยไม่จำเป็น
ชายหาดที่มีความยาวมากที่สุด อันดับหนึ่งที่หนึ่งบนพื้นผิวโลกฌอน บูรณะหิรัญ หลุดคดีฉ้อโกงเงินบริจาคไฟป่าแล้ว! ศาลยกฟ้อง!
ทำนายฝัน:ฝันเห็นงูตัวใหญ่รถเมล์ไทย กับปัญหาที่ไม่ได้แก้ซักที รอนาน รถเสีย รถติด
วัวป่าหายากที่เคยพบในไทย แต่เชื่อว่าอาจสูญพันธุ์ไปแล้วจากโลก
โฆษณา ประชาสัมพันธ์
