Data Management

                ระบบ (System) ประกอบไปด้วย input, process, output เป็นองค์ประกอบหลัก และมี environment, boundary, control&feedback และ subsystem เป็นองค์ประกอบเสริม โดยการสร้างระบบนั้นจะต้องมีการวางแผนและระบุวัตถุประสงค์ที่ต้องการ รวมไปถึงรูปแบบลักษณะระบบที่เหมาะสมด้วย

ระบบสารสนเทศ (Information System)

ระบบสารสนเทศมีหน้าที่ในการรวบรวมข้อมูลและใช้งานตามวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ โดยรูปแบบของ output ที่เป็นสารสนเทศนั้น ลักษณะและรูปแบบของ Output จะไม่แตกต่าง Input มากนัก ทำให้ไม่สามารถแยกแยะได้ชัดเจนว่า output ที่ออกมานั้นเป็น Data หรือ Information ลักษณะดังกล่าวแตกต่างไปจาก output ของระบบอื่นๆ โดยในระบบอื่นๆนั้น ลักษณะและรูปแบบของ output จะแตกต่างจาก input อย่างชัดเจน

          data และ information แตกต่างตรงที่ หากเป็น information ผู้รับจะพิจารณาเห็นรับประโยชน์จาก output นั้นหรือสามารถช่วยทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมได้ แต่หาก output นั้นผู้รับพิจารณาไม่เห็นประโยชน์ output นั้นจะเป็นเพียง data


Data Management  การบริหารข้อมูลทำได้ยาก เพราะ

• มีข้อมูลเพิ่มขึ้นจำนวนมากตลอดเวลา
• ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ตามหน่วยงานต่างๆ 
• ข้อมูลมีความซ้ำซ้อน แต่ละฝ่ายมีการสร้างและเก็บแยกออกจากกัน
• ข้อมูลจากภายนอกที่ใช้ในการตัดสินใจเป็นข้อมูลที่เราไม่มีอำนาจเป็นเจ้าของ
• มีเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล คุณภาพ และ จริยธรรมที่เป็นประเด็นสำคัญ
• การเลือกเครื่องมือเพื่อใช้ในการจัดการนั้นเป็นปัญหาใหญ่

โดย Data Management แบ่งเป็น 4 อย่างคือ

·        Data Profiling

·        Data quality management

·        Data integration

·        Data augmentation

Data life cycle process
แบ่งออกเป็น 4 ขั้นตอน ดังนี้
           1. Collecting Data เก็บข้อมูล โดยสามารถเก็บข้อมูลได้จาก 3 แหล่งคือ Internal Data, External Data และ Personal Data
           2. Data Warehouse เลือกข้อมูลที่ต้องการใช้มารวมกันที่ Data Warehouse โดยจะเลือกเฉพาะข้อมูลย่อยๆ ที่ต้องการใช้ ไม่เลือกมาทั้งกลุ่ม
           3. Selecting Data ผู้ใช้เข้ามาคัดลอกข้อมูลเพื่อนำไปใช้ในการวิเคราะห์
           4. Analyzing Data วิเคราะห์ข้อมูล โดยอาจใช้เครื่องมือช่วยในการวิเคราะห์ เช่น OLAP, EIS, DSS เป็นต้น หลังจากนั้นจึงนำข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์ไปประยุกต์ใช้ เช่น การทำ SCM, CRM หรือการวางแผนกลยุทธ์ เป็นต้น

Data Processing
แบ่งออกเป็น 2 ด้านคือ
          Transactional
          Analytical

Data Warehouse
           การทำ Data Warehouse นั้นเป็นการเตรียมข้อมูล เพื่อนำไปใช้ในการวิเคราะห์และประมวลผลเพื่อการตัดสินใจอีก ซึ่งจะเหมาะกับองค์กรที่ผู้บริหารเน้นการใช้ข้อมูลในกาารตัดสินใจ จะไม่เหมาะกับองค์กรที่ผู้บริหารใช้ประสบการณ์ในการตัดสินใจ

ลักษณะของ Data Warehouse

·        organization มีการจดหมวดหมู่ของข้อมูลใหม่ โดยจัดตามสิ่งที่สนใจ (Subject) เป็นหลัก

·        consistency ข้อมูลมีความสม่ำเสมอเหมือนกัน อยู่ในรูปแบบเดียวกัน

·        time variant มีช่วงเวลาที่ชัดเจน

·        non-volatile ข้อมูลจะไม่มีการถูกอัพเดท แต่มีการเพิ่มข้อมูลแทน

·        relational ใช้ relational structure

·        client/server ใช้ server เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย

องค์กรที่เหมาะกับการใช้ Data Warehouse

·         เหมาะกับองค์กรที่มี data จำนวนมาก

·         เหมาะกับองค์กรที่มีการจัดเก็บข้อมูลเดียวกันหลายแบบ หลายformat

·         เหมาะกับองค์กรที่มีบริหารแบบ Information-based approach

บุญชัย ฉัตรโชคเฉลิมพร
5202112891