คลังข้อมูล - วิกิพีเดีย

# คลังข้อมูล

### จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี

หน้านี้มีลิงก์ข้ามภาษาแทรกในบทความ

คลังข้อมูล (data warehouse) คือ ฐานข้อมูลขนาดยักษ์ ที่รวบรวมฐานข้อมูลจากหลายแหล่งหลายช่วงเวลา ซึ่งอาจมี schema แตกต่างกัน มาไว้รวม ณ ที่เดียวกัน (และใช้ schema เดียวกัน)

## [แก้] คลังข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลอย่างไร?

โดยปกติแล้ว ฐานข้อมูลในองค์กรทั่วไปจะมีลักษณะที่ค่อนข้างทันต่อเหตุการณ์ เช่น ฐานข้อมูลพนักงานก็จะเก็บเฉพาะพนักงานในปัจจุบัน จะไม่สนใจข้อมูลพนักงานเก่า ๆ ในอดีต ซึ่งอาจจะมีข้อมูลอะไรบางอย่าง ที่มีประโยชน์สำหรับผู้บริหาร ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและคุณลักษณะต่าง ๆ ขององค์กร. นอกจากนี้ ฐานข้อมูลแต่ละอันมักถูกออกแบบมาใช้เก็บข้อมูลเฉพาะด้าน จึงมีข้อมูลเฉพาะบางส่วนขององค์กรเท่านั้น ฉะนั้นคลังข้อมูลจึงถูกออกแบบมา เพื่อรวบรวมข้อมูลในทุกส่วนของทั้งบริษัท ทั้งเก่าและใหม่ไว้ด้วยกัน ไม่มีการลบทิ้งข้อมูลเก่า ๆ ที่ไม่จริงในปัจจุบัน

โดยสรุปคือ

- คลังข้อมูล ใช้เพื่อการวิเคราะห์ (ข้อมูลทั้งอดีตและปัจจุบัน)
- ฐานข้อมูล ใช้เพื่อทำการประมวลผล (เฉพาะข้อมูลปัจจุบัน)

ถ้าองค์กรมีคลังข้อมูลหลาย ๆ อันเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ต่าง ๆ แตกต่างกันไป เช่น คลังข้อมูลด้านการเงิน และ คลังข้อมูลด้านทรัพยากรมนุษย์ เรามักเรียกคลังข้อมูลเฉพาะด้านเหล่านี้ว่า ตลาดข้อมูล data marts

อนึ่ง กระบวนการในการใช้ข้อมูลในคลังข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ และวางแผนในทางธุรกิจ มักถูกเรียกว่า ปัญญาธุรกิจ (business intelligence).

ตัวอย่างของคลังข้อมูลและฐานข้อมูลในบริษัท

## [แก้] ประเด็นที่ต้องพิจารณา

- ในการรวมฐานข้อมูล อาจมีปัญหาว่าฐานข้อมูลแต่ละอัน อาจถูกออกแบบจากผู้ออกแบบหลายๆ คนทำให้มี schema แตกต่างกันไป (schema ในที่นี้หมายถึงการออกแบบ REA model ว่าจะมีกี่ตาราง แต่ละตารางเชื่อมกันอย่างไร มีอะไรเป็น primary key, foreign key เป็นต้น) ปัญหาใหญ่ก็คือจะนำฐานข้อมูลที่มีความแตกต่างกันมารวมกันได้อย่างไร
- เมื่อรวมกันแล้วต้องการให้ schema ของคลังข้อมูลมีลักษณะแบบไหน. การออกแบบคลังข้อมูลโดยทั่วไป มักจะออกแบบตรงข้ามกับฐานข้อมูลอย่างสิ้นเชิง
  - การออกแบบฐานข้อมูลเรามักต้องการให้มี schema ที่ปรับปรุงได้ง่ายๆ (เพราะเราต้องประมวลผลบ่อย) คือในแต่ละตารางมี primary key น้อยๆ และมีตารางจำนวนมากเชื่อมต่อกัน นั่นคือใน REA model มักจะมีหลาย ๆ ตาราง
  - ในคลังข้อมูลเราต้องการให้เรียกข้อมูลที่ต้องการดู (query) ง่ายๆ และรวดเร็ว นอกจากนั้นเราไม่ค่อยได้แก้ไขปรับปรุงคลังข้อมูล จึงมักออกแบบให้มีตารางน้อยๆ schema ที่นิยมใช้ในคลังข้อมูลคือ star schema (ดู Fig. 15-7)

## [แก้] การวิเคราะห์ข้อมูลในคลังข้อมูล

มีสองประเภทใหญ่ ๆ คือ

### [แก้] Online Analytical Processing

Online Analytical Processing (OLAP) คือการใช้คำค้น (query) เพื่อค้นหาข้อมูลในคลังข้อมูลเหมือนในฐานข้อมูล เหตุผลที่เราไม่ค้นในฐานข้อมูล แต่มาทำในคลังข้อมูลแทนมีสองสาเหตุคือ

- ความเร็ว
- ความครอบคลุมของข้อมูลทั้งบริษัทที่มีอยู่ในคลังข้อมูล

### [แก้] การทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) คือ การหารูปแบบ (pattern) อะไรบางอย่างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ที่มองผิวเผินแล้วไม่อาจสังเกตเห็นได้ เนื่องจากข้อมูลมีปริมาณมาก เช่น การค้นหากฎความสัมพันธ์ (association rules) ของสินค้าในห้างสรรพสินค้า เราอาจพบว่าลูกค้าร้อยละ 90 ที่ซื้อเบียร์ จะซื้อผ้าอ้อมเด็กด้วย, ซึ่งเป็นข้อมูลให้ทางห้างคิดรายการส่งเสริมการขายใหม่ๆ ได้; หรือ ธนาคารอาจพบว่า คนทั่วไปที่มีอายุ 20-29 ปี และมีรายได้ในช่วง 20,000-30,000 บาท มักซื้อเครื่องเล่นเอ็มพีสาม, ธนาคารอาจเสนอให้คนกลุ่มนี้ทำบัตรเครดิต โดยแถมเครื่องเล่นดังกล่าว เป็นต้น.

## [แก้] ดูเพิ่ม

- ฐานข้อมูล
- การทำเหมืองข้อมูล
- Balanced scorecard

ดึงข้อมูลจาก "http://th.wikipedia.org../../../%E0%B8%84/%E0%B8%A5/%E0%B8%B1/%E0%B8%84%E0%B8%A5%E0%B8%B1%E0%B8%87%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5.html".

หมวดหมู่: บทความที่มีลิงก์ไปภาษาอื่นในส่วนเนื้อหา | ระบบสารสนเทศ

##### Views

- บทความ
- อภิปราย
- รุ่นปัจจุบัน

##### ค้นหา

##### ภาษาอื่น

- العربية
- Български
- Català
- Dansk
- Deutsch
- English
- Español
- Français
- Italiano
- 日本語
- Nederlands
- Polski
- Português
- Русский
- Svenska
- 中文