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)
การวิเคราะห์ข้อมูลในคลังข้อมูล
มีสองประเภทใหญ่ ๆ คือ
Online Analytical Processing
Online Analytical Processing (OLAP) คือการใช้คำค้น (query) เพื่อค้นหาข้อมูลในคลังข้อมูลเหมือนในฐานข้อมูล เหตุผลที่เราไม่ค้นในฐานข้อมูล แต่มาทำในคลังข้อมูลแทนมีสองสาเหตุคือ
- ความเร็ว
- ความครอบคลุมของข้อมูลทั้งบริษัทที่มีอยู่ในคลังข้อมูล
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
บันทึกนี้เขียนที่ GotoKnow โดย วิทยา พรพัชรพงศ์ , Wittaya Pornpatcharapong ใน Business Intelligence
คำสำคัญ (Tags)#computer#ai#business-intelligence#business-informatics#data-mining#bi#data-warehouse#data-warehousing
หมายเลขบันทึก: 45018, เขียน: 17 Aug 2006 @ 10:41 (), แก้ไข: 23 Jun 2012 @ 01:54 (), สัญญาอนุญาต: สงวนสิทธิ์ทุกประการ, ความเห็น: 12, อ่าน: คลิก
ขอบคุนคร๊า.....
ใช้ทำรายงานอย่างละเอียดเลยคร๊า....
^.....^