รับทำ data warehouse รับเขียน data warehouse รับออกแบบ data warehouse คลังข้อมูล ดาต้าแวร์เฮ้าส์

php ASP.net c# vb.net Java JSP Oracle MySQL SQLServer Access excel j2me j2ee เว็บไซต์ web service xml bpel crm erp mlm โปรเจค โปรแกรมนักศึกษา บริษัท งานด่วน งานเร่ง ทุกชนิด
รับเขียน php asp asp.net BPEL c# crm CRYTRAL REPORT c sharp database erp Java mrp mysql Oracle php SQLServer SQL SERVER vb VB.NET visual basic xml ทำเว็บไซต์ บริษัท รับทำเว็บไซต์ บริษัทออกแบบเว็บไซต์ ระบบ mlm รับทำเว็บ รับทำเว็บไซต์ รับทำเว็บไซต์ครบวงจร รับทำโปรเจค รับทำโปรเจคจบ นักศึกษา รับสร้างเว็บไซต์ รับสอนสร้างเว็บไซต์ รับเขียนเว็บ รับเขียนเว็บไซต์ รับเขียนโปรแกรม รับเขียนโปรแกรม JAVA สร้างเว็บไซต์ ออกแบบ database เขียน mysql เขียน php เขียนระบบ เขียนเว็บ เขียนเว็บไซต์ เขียนโปรเจ็คนักศึกษา โปรเจคนักศึกษา   flash photoshop
เราเขียนโปรแกรมด้วย กึ๊น :)
เสร็จตรงเวลา ไม่ทิ้งงาน

ท่านใดสนใจกรุณาส่งระบบงานที่ท่านต้องการมาได้ที่
Email & MSN: admin@siamwebcity.com
Skype: SiamWebCity.com
โทร 089-179-0714 นัท
Website: http://www.siamwebcity.com http://www.webUB.com http://www.Pyayam.com http://www.Sookna.com http://www.9go.in
Blog: http://siamwebcity.blogspot.com http://siamwebcity.wordpress.com

Advertisements

คลังข้อมูล (Data Warehouse)

การใช้ข้อมูลเป็นเครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจขององค์กร ไม่ว่าจะเป็นเพื่อการลงทุนทางธุรกิจ การวางแผนงานในองค์กรภาครัฐและวางแผนกลยุทธ์ในทุกองค์กรเพื่อให้สามารถตอบ โต้กับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของสิ่งแวดล้อมและคู่แข่งขัน ฉะนั้นก็อาจกล่าวได้ว่าการมีข้อมูลมากทำให้มีโอกาสและมีชัยเหนือคู่แข่งใน ระดับหนึ่ง แต่ทว่าหากมองในทางกลับกัน การมีข้อมูลจำนวนมากแต่ขาดการจัดการที่เป็นระบบ ก็จะทำให้มีความยุ่งยากในการเข้าถึงเพื่อนำมาใช้ประโยชน์ และยังต้องเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมหาศาลในการเก็บรักษาข้อมูลเหล่านั้นไว้โดย ไม่จำเป็น นอกจากนี้หากมีการนำข้อมูลมาวิเคราะห์อย่างผิดพลาดอาจจะก่อให้เกิดผลเสียหาย ได้ ซึ่งอาจจะเกิดการสูญเสียที่ไม่อาจประเมินค่าได้ เช่น ความผิดพลาดในการตัดสินใจเพื่อความมั่นคงของชาติ การเสียโอกาสทางธุรกิจไป เป็นต้น เพราะฉะนั้นในยุคที่ผู้บริหารมีความต้องการใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจนั้น การจัดระบบข้อมูลสารสนเทศเพื่อนำเสนอข้อมูลที่มีคุณค่าและผ่านการกลั่นกรอง แล้วแก่ผู้บริหารเพื่อใช้ในการตัดสินใจให้ทันต่อเหตุการณ์อย่างมิ ประสิทธิภาพ จึงเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง ดังนั้นการสร้างคลังข้อมูล (Data Warehouse) จึงเกิดขึ้นเพื่อเป็นที่เก็บรวบรวมข้อมูลสำคัญและจำเป็นจากแหล่งต่าง ๆ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจของผู้บังคับบัญชา และผู้บริหาร

ในส่วนของกองทัพ โดยหลักการแล้ว คลังข้อมูล (Data Warehouse) เป็นส่วนหนึ่งของระบบสารสนเทศ (Management Information Systems; MIS) ของกองทัพ ซึ่งถือว่าเป็นขุมทรัพย์ที่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้มากมายมหาศาล เช่น นำมาช่วยรวบรวม คัดแยก วิเคราะห์ ข้อมูล/สารสนเทศ จากฐานข้อมูลในหน่วยงานต่าง ๆ เพื่อส่งให้ระบบการจัดการความรู้ (Knowledge Management systems) ในการสร้างองค์ความรู้ให้กับองค์กร หรือช่วยสนับสนุนข้อมูลให้กับระบบการตัดสินใจ (Decision Support System; DSS) ให้กับการตัดสินใจของผู้บังคับบัญชา เป็นต้น ที่เห็นได้อย่างเป็นรูปธรรมคือ การนำมาใช้เพื่อการวางกลยุทธ์ในการตอบโต้ภัยคุกคาม อีกทั้งยังสามารถพยากรณ์รูปแบบภัยคุกคามที่จะเกิดขึ้นในอนาคต อย่างไรก็ตาม การที่ Data Warehouse จะทำงานได้ตามที่กล่าวไว้ได้ดีหรือไม่นั้น ก็ต้องเกิดจากการรวบรวมข้อมูลที่ครบรอบด้าน ทุกมิติ และควรเก็บข้อมูลในอดีตที่ยาวนานเพียงพอ จึงจะทำให้การพยากรณ์แม่นยำ นั่นก็คือ กองทัพต้องมีการจัดหน่วยงานเล็ก ๆ ทำงานเฉพาะการรวบรวม คัดแยกข้อมูล และสร้างข้อมูล เพื่อนำมาใส่ในระบบ และเป็นผู้ประสานงานจากทุก ๆ หน่วย เพื่ออำนวยความสะดวกให้กับหน่วยต่าง ๆ นำเอาข้อมูลสารสนเทศมาใส่ในระบบ แต่ถ้าไม่มีการจัดการดังกล่าว ก็เสมือนกับการสร้างห้องสมุด แต่ไม่มีหนังสือและบรรณารักษ์

แนวคิดเกี่ยวกับคลังข้อมูล

Data Warehouse หมายถึง ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ขององค์กรหรือหน่วยงานหนึ่งๆ ซึ่งเก็บรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลระบบงานประจำวัน หรือเรียกอีกอย่างว่า Operational database และฐานข้อมูลอื่นภายนอกองค์กร หรือเรียกว่า External database โดยข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในคลังข้อมูลนั้น มีวัตถุประสงค์ในการนำมาใช้งาน และมีลักษณะของการจัดเก็บแตกต่างไปจากข้อมูลในฐานข้อมูลระบบงานอื่น    การย้ายข้อมูลจากฐานข้อมูลปกติ   เข้าไปไว้ใน Data Warehouse  มีข้อดีหลายอย่าง เช่น ทำให้องค์กรหรือเจ้าของข้อมูล  มีโอกาสได้ออกแบบรูปแบบการเก็บข้อมูลใหม่ให้เหมาะสมกับการเรียกใช้มากยิ่งขึ้นในงานเฉพาะด้าน  และทำให้เหมาะสำหรับการนำไปใช้ช่วยในการตัดสินใจ หรือใช้ในงานวิเคราะห์ นอกจากนั้นระบบ Data Warehouse  ยังรวมเอาข้อมูลที่ใช้อยู่ในปัจจุบันเข้ากับข้อมูลในอดีตเป็นฐานข้อมูลเดียวกัน สามารถเรียกใช้งานได้จากอินเตอร์เฟสแบบ กราฟิกได้โดยตรง (GUI) พร้อมสำหรับการจัดการข้อมูลและนำข้อมูลที่ได้ไปวิเคราะห์ ข้อดีอีกข้อก็คือ ระบบ Data Warehouse ทำให้ผู้ใช้ที่เป็นผู้บังคับบัญชาระดับสูง หรือเจ้าหน้าที่ทั่วไปสามารถเข้าถึงและเรียกใช้ฐานข้อมูลได้ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากเจ้าหน้าที่ทางเทคนิกอีกต่อไป


รูปแสดงระดับของข้อมูล

จากรูปแสดงระดับของข้อมูล โดยลำดับจากฐานไปสู่ยอดสามเหลี่ยม จะเห็นได้ว่า ระดับข้อมูลระดับฐานนั้นเป็นข้อมูลวันต่อวัน (Transaction) ที่ได้จากการเก็บรวบรวมจากทุกส่วนขององค์กรที่เป็นหน่วยงานระดับปฏิบัติการ (Operation) เพื่อทำการจัดระบบเป็นหมวดหมู่ ให้สามารถเรียกใช้ได้ง่าย ซึ่งโดยทั่วไปเราเรียกว่า การจัดเก็บไว้เป็นรูปแบบ “ฐานข้อมูล (Database)” หลังจากผ่านกระบวนการแยกแยะ วิเคราะห์ สรุป แล้วจะนำไปเก็บไว้ในระบบข้อมูลที่สูงขึ้น นั่นคือ Data Warehouse  โดยข้อมูลใน Data Warehouse นี้ถือว่าเป็นข้อมูลที่มีระโยชน์ในเชิงกลยุทธ์ ในทางธุรกิจถือว่าเป็นระบบพื้นฐานที่คอยสนับสนุนระบบ “ธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligent System)” ซึ่งเป็นข้อมูลที่สามารถช่วยให้ผู้บริหารระดับกลางและระดับสูงสามารถนำมาใช้เพื่อการวางกลยุทธ์ สามารถช่วยในการพยากรณ์สถานการณ์ในอนาคตเพื่อการวางแผนการใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งในด้านความมั่นคงก็นำมาใช้เพื่อการวางกลยุทธ์ในการตอบโต้ภัยคุกคาม อีกทั้งยังสามารถพยากรณ์รูปแบบภัยคุกคามที่จะเกิดขึ้นในอนาคต อย่างไรก็ตาม การที่ Data Warehouse จะทำงานได้ตามที่กล่าวไว้ได้ดีหรือไม่นั้น ก็ต้องเกิดจากการรวบรวมข้อมูลที่ครบรอบด้าน ทุกมิติ และควรเก็บข้อมูลในอดีตที่ยาวนานเพียงพอ จึงจะทำให้การพยากรณ์แม่นยำ

ถ้าข้อมูลใน Data Warehouse ถูกพัฒนาในเชิงวิเคราะห์และสังเคราะห์มากขึ้น ก็สามารถนำไปใช้ในระดับการวางยุทธศาสตร์ในระดับผู้บริหารระดับสูง (Executives) ได้ในที่สุด

ทำไมต้องใช้ระบบ Data Warehouse
องค์กรต่างๆ ในปัจจุบันส่วนใหญ่จะมีการลงทุนลงแรงไปมากกับระบบที่เรียกว่า “ระบบฐานข้อมูลประจำวัน (Operational System)”  ระบบข้อมูลที่ว่านี้จะมีหน้าที่หลักในการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลเอาไว้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลของบุคคลากร ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการขาย ข้อมูลฝ่ายบุคคล ข้อมูลเกี่ยวกับคงคลังก็ตาม โดยที่ระบบเหล่านี้มีการลงทุนไปมาก ดังนั้นปริมาณข้อมูลที่มหาศาลก็เลยถือได้ว่าเป็นทรัพย์สินและทรัพยากรอย่างหนึ่งขององค์กร  จึงจำเป็นต้องมีการจัดการที่เหมาะสมเพื่อนำเอาทรัพย์สินเหล่านี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ในองค์กรหลายแห่ง ได้นำข้อมูลเหล่านี้มาช่วยในการตัดสินใจโดยประยุกต์ใช้เป็นระบบการตัดสินใจ “Decision Support System (DSS)”  โดยนำเอาระบบ Data Warehouse  มาช่วยเพื่อให้ผู้บริหารสามารถเรียกใช้ข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยข้อมูลเชิงบริหารนี้จะสามารถช่วยลดปัญหาที่เกิดจากการใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลปฏิบัติการ (operational database) ซึ่งเป็นการเก็บข้อมูลในระบบในรูปแบบวันต่อวัน (Transaction system) จึงไม่อยู่ในรูปแบบที่เป็นประโยชน์ต่อผู้บริหาร ซึ่งโดยทั่วไปปัญหาที่พบเมื่อต้องการเรียกข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจได้แก่

– การเรียกข้อมูลจากฐานข้อมูลปฏิบัติการ ซึ่งมีขนาดใหญ่ ทำให้ประสิทธิภาพของระบบลดลงและทำงานได้ช้าลง
– ข้อมูลที่นำเสนอมีรูปแบบเดียว ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามความต้องการของผู้บริหาร
– ไม่สามารถหาคำตอบในเชิงพยากรณ์ได้
– ไม่ตอบสนองการแสดงผลที่ซับซ้อนได้ดีเท่าที่ควร
– ข้อมูลถูกจัดเก็บอยู่ตามฐานข้อมูลของระบบงานต่างๆ ซึ่งยากแก่การเรียกใช้และขาดความสัมพันธ์ในเชิงภารกิจ

ความแตกต่างระหว่างระบบที่ผ่านการวิเคราะห์และระบบปฏิบัติงานทั่วไป
ระบบ  Data Warehouse  นั้นเรียกได้ว่าเป็นระบบฐานข้อมูล (Database) ที่ผ่านการวิเคราะห์แล้ว ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกนำมาช่วยในการตัดสินใจได้ ในขณะที่ระบบปฏิบัติงานทั่วไป  จะเป็นเพียงระบบฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อช่วยอำนวยความสะดวกในงานประจำวันเท่านั้นแตกต่างโดยสิ้นเชิงกับระบบ Data Warehouse  ซึ่งจะนำข้อมูลมาผ่านการวิเคราะห์ก่อน ซึ่งออกแบบมาให้ข้อมูลเหล่านั้นช่วยผู้ใช้ในการตัดสินใจได้ทันที  ไม่ว่าจะโดยการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ สรุปและเสนอเป็นรายงาน

หัวใจของระบบฐานข้อมูลปฏิบัติงานทั่วไปนั้น จะสนใจเพียงการรับข้อมูลเข้าสู่ฐานข้อมูล  คอยดูแลให้ข้อมูลมีความทันต่อเหตุการณ์เสมอ โดยดูแลให้สามารถเรียกใช้ได้ด้วยความรวดเร็ว ถูกต้อง  และมีประสิทธิภาพ  ส่วนข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์แล้ว  จะเป็นข้อมูลที่สนใจในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งเป็นจุด ๆ เท่านั้น  การวิเคราะห์ข้อมูลนั้น ส่วนใหญ่จะอยู่ในรูปแบบของการเปรียบเทียบ  หรือไม่ก็เป็นการพยายามหารูปแบบของ (Pattern) ของข้อมูล เพื่อพยายามหาแนวโน้มที่จะเกิดต่อไปในอนาคต เช่น  วิเคราะห์รูปแบบเหตุการณ์ความไม่สงบใน 3 จังหวัดชายแดนภาคใต้ โดยการเปรียบเทียบเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในวันหนึ่ง ๆ ของทุกๆปีว่ามีรูปแบบเฉพาะหรือไม่ ซึ่งถ้าเป็นการนำข้อมูลในอดีตมาดูย้อนหลัง ก็อาจจะทำให้เห็นพฤติกรรมของผู้ก่อความไม่สงบ เปลี่ยนแปลงไปอย่างไร

ความแตกต่างอีกอย่างหนึ่งที่มองเห็นได้ชัดของสองระบบก็คือ ระบบฐานข้อมูลปฏิบัติงานนั้น จะเป็นข้อมูลที่ได้จากกิจกรรมจริงในแต่ละวัน  ดังนั้นข้อมูลตัวหนึ่ง ๆ จึงเปลี่ยนแปลงไปเรื่อย ๆ และถือได้ว่าเป็นข้อมูลที่ไม่ถาวร ส่วนข้อมูลจากระบบวิเคราะห์นั้น จะถือได้ว่าเป็นข้อมูลที่ค่อนข้างนิ่ง  เพราะเป็นการวิเคราะห์ที่จุดใดจุดหนึ่งของเวลา เช่น บันทึกของข้อมูลตอนเที่ยงคืนของเมื่อวานนี้ เป็นต้น  ข้อมูลที่อยู่ในฐานข้อมูลแบบ วิเคราะห์นั้นจะอยู่คงที่ถาวร และจะเป็นการเพิ่มข้อมูลใหม่เข้ามาเรื่อย ๆ  ตามระยะเวลาที่กำหนด

ตัวอย่างของระบบ Data Warehouse ที่ประสบความสำเร็จ
ต่อไปนี้จะเป็นตัวอย่างจำนวนหนึ่งของการนำระบบ Data Warehouse ไปประยุกต์ใช้ที่เรียกได้ว่าประสบความสำเร็จ

• ระบบจัดการชนิดสินค้า (Categories Management)ช่วยให้ธุรกิจค้าปลีกเข้าใจพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้ามาก ขึ้นและทราบว่าลูกค้ามีปฏิกิริยากับโปรโมชั่นของตนอย่างไร
• ระบบวิเคราะห์การ “Claim” หรือการอ้างสิทธิของธุรกิจประกันสุขภาพ  ช่วยให้บริษัทควบคุมค่าใช้จ่ายของลูกค้าได้ดีขึ้น
• ระบบควบคุมการทุจริตและควบคุมค่าใช้จ่ายของธุรกิจประกันสุขภาพ
• ระบบ Supplier Management หรือระบบจัดการ Supplier  ช่วยให้องค์กรเหล่านั้นสามารถประเมินคาดการณ์ และวางแผนสำหรับอนาคตได้ดีกว่า
• ระบบการเงิน ซึ่งมีองค์กรทั้งหลายนำไปใช้อย่างกว้างขวาง ทำให้องค์กรเหล่านี้สามารถประเมินคาดการณ์ และวางแผนสำหรับอนาคตได้ดีกว่า
• ระบบจัดการค่าใช้บริการ ซึ่งบริษัทโทรคมนาคมนำไปใช้  ทำให้บริษัทเหล่านั้นสามารถกำหนดอัตราค่าบริการ ที่ทำกำไรได้สูงสุด ในขณะเดียวกันก็เป็นอัตราที่จูงใจลูกค้ามากที่สุดด้วย ไม่ว่าจะเป็นค่าบริการโทรศัพท์เคลื่อนที่โทรศัพท์ ทางไกลหรือโทรศัพท์บ้านก็ตาม
• ระบบประวัติลูกค้า ระบบทำนายความต้องการและระบบการตลาดขนาดจุลภาคที่มีใช้ในบริษัทบริการสื่อสาร
• ระบบจัดเก็บค่าบริการ ระบบจัดการเครดิต  และระบบการตลาดขนาดจุลภาคที่มีใช้ในสถาบันการเงิน

หนึ่งในระบบ Data Warehouse ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดเห็นจะเป็นการนำมาประยุกต์ใช้กับธุรกิจค้าปลีก เพราะระบบ Data Warehouse  ทำให้เจ้าของสามารถสร้างระบบรายงานที่ดึงเฉพาะข้อมูลที่ต้องการออกมาจากเครื่องเก็บเงินได้ (Point-of-Sales) และนำข้อมูลนั้นมาสร้างและทดสอบโปรโมชั่นต่าง ๆ ช่วยในการดูพฤติกรรมการซื้อ (เช่น ของบางอย่างลูกค้ามักจะซื้อคู่กัน อย่างเช่น เสื้อเชิ้ตกับเนคไทหรือรองเท้ากับกระเป๋าถือ เป็นต้น) หรือสร้างบริการและ ผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ  ถ้าคุณกำลังใช้ระบบ Data Warehouse อยู่ล่ะก็ คาดการณ์ไว้ได้เลยว่า ไม่ช้าก็เร็วเขาจะต้องนำระบบ ดังกล่าวเพื่อช่วยในการวางแผนการตลาดเพื่อให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าที่สูดและสร้างความได้เปรียบสูงสุด

ใครต้องการข้อมูลช่วยเหลือ

• ผู้ที่ต้องการข้อมูลช่วยการตัดสินใจ   ซึ่งเป็นข้อมูลที่ได้จากระบบ  Data Warehouse นั้น ก็คือใคร ๆ ก็ตามใน องค์กรที่ต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อให้บริการลูกค้าที่ดีกว่า ซึ่งเป็นไปได้ดังต่อไปนี้
• ผู้ใช้มือใหม่ หรือผู้ใช้ธรรมดา (ผู้ซึ่งต้องการใช้ข้อมูลเป็นครั้งคราว และต้องการข้อมูลที่วิเคราะห์ไว้ก่อนแล้ว เช่น บุคคลากรที่อยู่ในพื้นที่ปฏิบัติการ (Remote users)
• นักวิเคราะห์ (ผู้ซึ่งต้องใช้ข้อมูลทุกวัน  เพื่อปรับให้ทันกับเหตุการณ์แต่ละวัน แต่เขาเหล่านั้นไม่มีความรู้ พอที่จะสร้างโปรแกรมรายงานขึ้นด้วยตนเอง)
• ผู้ใช้ระดับเชี่ยวชาญ (ผู้ที่เขียนโปรแกรมขึ้นด้วยตนเองเพื่อสร้างรูปแบบการเรียกใช้ข้อมูล (Query) ขึ้นแบบเฉพาะหน้าโดยอาศัยข้อมูลที่ได้จากระบบ (Data warehouse)
• ระบบ Data Warehouse เป็นระบบที่ทำงานสองงานในเวลาเดียวกัน คืองานแรกเป็นระบบที่ให้ผู้ใช้สามารถ สำรวจและเรียกใช้ข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างไม่จำกัด  สามารถสร้างรูปแบบการเรียกดูข้อมูลขึ้นได้ตามใจและเจาะลึกลงไปในข้อมูลได้ตราบ เท่าที่ต้องการ  และในขณะเดียวกันก็ยังเป็นระบบที่รวบรวมข้อมูลเข้าระบบ  ข้อมูลที่ว่าก็จะเป็นข้อมูลที่ตรงกับหัวข้อที่สนใจอยู่ (Subject-Oriented) เป็นข้อมูลที่รวมกันเป็นชุด มิใช่ข้อมูลเดี่ยว ๆ เป็นข้อมูลเก็บสะสมตามการเปลี่ยนแปลงไป ตามเวลา และก็เป็นข้อมูลที่คงตัวด้วย  ดังนั้นการสร้างระบบ Data Warehouse จึงจำเป็นต้องประกอบด้วยสี่ขั้นตอน ดังต่อไปนี้

1. การกลั่นกรองข้อมูลสร้างเป็นโมเดลและรวบรวมจากระบบปฏิบัติงาน
2. แปลงข้อมูลดิบจากระบบปฏิบัติการ ไปเป็นข้อมูลที่ผู้ใช้สนใจ
3. เผยแพร่และจัดการกับความเปลี่ยนแปลงที่เกิดกับข้อมูล
4. ให้บริการเข้าใช้ข้อมูล

สถาปัตยกรรมของทData Warehouse
สถาปัตยกรรม มีความหมายคือ กลุ่มของกฎ หรือ โครงสร้างจำนวนหนึ่ง ที่เป็นกรอบสำหรับการออกแบบระบบโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการสร้างระบบ Data Warehouse ขึ้นมาสักระบบหนึ่งก็ต้องประกอบด้วย แพลตฟอร์ม (มาตรฐานเทคโนโลยีปฏิบัติการที่ใช้) ของระบบที่จะทำการเชื่อมต่อฐานข้อมูลในระบบ LAN เป็นต้น ในด้านของฮาร์ดแวร์ ระบบ Data Warehouse สามารถ จะอยู่บนหลาย  ๆ แพลตฟรอร์มได้ เช่น อาจจะเป็นเมนเฟรม ระบบที่ใช้หลายโปรเซสเซอร์ทำงานพร้อม ๆ กัน หรืออาจจะ เป็น Client/Server ก็ได้ ยุคหลัง ๆ นี้พัฒนาการของแพลตฟอร์มก็มีแนวโน้มจะเคลื่อนย้ายจากระบบเมนเฟรมาเป็นการทำงานแบบหลายโปรเซสเซอร์ขนานกัน (Parallel processing) มากขึ้น เพราะช่วยให้ระบบทำงานได้เร็วขึ้นหลายเท่าตัว โดยทั่วไปแล้วถ้าระบบของคุณมีขนาดไม่ใหญ่มากนัก  ระบบ Client/Server ก็จะเป็นทางเลือกที่ประหยัดและเหมาะสมที่สุด

สำหรับโครงสร้างของสถาบัตยกรรมของข้อมูลนั้นก็เป็นอีกส่วนที่มีความสำคัญ เพราะจะเป็นพิมพ์เขียวบอกเราว่า ข้อมูลของเราจะมีทิศทางการไหลหรือเคลื่นที่ไปอย่างไรภายในระบบจะสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้เพียงใด สำหรับระบบ Data Warehouse นั้น สถาปัตยกรรมของข้อมูลหลักก็จะเป็นข้อมูลที่อ่านได้อย่างเดียว  โดยเอามาใช้ในระบบช่วย การตัดสินใจ  โดยในรูปแบบนี้  ข้อมูลก็จะถูกคัดเลือกมาจากฐานข้อมูลปกติหรืออาจจะไฟล์ต่าง ๆ แล้วก็จะนำมาปรับแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมก่อนจะจัดเก็บเข้าสู่  Warehouse ต่อไป

ส่วนประกอบของ Data Warehouse
ระบบ Data Warehouse ไม่ใช่ระบบสำเร็จรูปที่ซื้อมาแกะกล่องก็ใช้งานได้ทันที จำเป็นต้องมีการออกแบบ ขึ้นเพื่อทำการหาความต้องการที่แท้จริงขององค์กร โดยมีหลักคิด ดังนี้
• พิจารณาเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อช่วยออกแบบฐานข้อมูลของ Data Warehouse  และโปรแกรมที่จะทำหน้าที่เก็บรวบรวมข้อมูลจากระบบปฏิบัติงานหรือแหล่งข้อมูลอื่น ๆ
• ส่วนที่ทำหน้าที่เป็น Directory ของข้อมูล  เพื่ออำนวยความสะดวกแก่ผู้ดูแลระบบหรือผู้ใช้ทั่วไป ให้เข้าใจถึงข้อมูลแต่ละตัวและความหมายของมัน
• ตัวฐานข้อมูลของ Data Warehouse เอง
• ส่วนที่ทำหน้าที่ Data Acquisition ซึ่งก็คือตัวที่ทำ หน้าที่ดับจับ เก็บรวบรวมข้อมูล รักษาความถูกต้อง โอนย้าย หรือแปลงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่นให้อยู่ ในรูปแบบที่เหมาะสมก่อนจะเก็บเข้าสู่ Data Warehouse ต่อไป
• ส่วนที่ทำหน้าที่ Data Management สำหรับจัดการ และควบคุมการปฏิบัติงานของ Data Warehouse
• ส่วนที่ทำหน้าที่เข้าถึงข้อมูล จะเป็นส่วนที่ให้บริการแก่ผู้ใช้ที่มีพื้นมาทางธุรกิจ  ให้สามารถใช้มันเป็นเครื่องมือช่วยการตัดสินใจได้   ซึ่งแน่นอนว่าต้องการเครื่องมือตัวนี้เพื่อช่วยเขาเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูล
• ส่วนที่ทำหน้าที่โอนย้ายข้อมูลเป็นส่วนที่ทำหน้าที่ export ข้อมูลภายใน  Data Warehouse  ออกสู่ภายนอกอาจจะเพื่อจะโอนย้ายไปสู่ระบบ Data Warehouse  ระบบอื่น Data Mart หรือระบบอื่น ๆ ทั่วไป

การเคลื่อนที่ของข้อมูลในคลังข้อมูล
ข้อมูลที่ จะจัดเก็บภายในคลั งข้อมูลมีการเคลื ่อนที่ของข้อมูล (information flow) 5 ประเภทดังนี้
•  Inflow คือการนำข้อมูลจากฐานข้อมูลอื่นเข้าสู่คลังข้อมูลทั้ฐานข้อมูลภายในและภายนอกองค์กร โดยในขั้นนี้อาจมีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูล การทำ de-normalizeการลบหรือเพิ่มฟิลด์ เพื่อให้ข้อมู ลทั้งหมดอยู่ในเนื้อหาที่สนใจเดียวกัน ในขั้นตอนนี้อาจใช้เครื่องมือที่เรียกว่า data warehouse tool
• Upflow เมื่อข้อมูลที่เราต้องการอยู่ในคลังข้อมูลแล้วในบางครั้งอาจต้องมีการเพิ่ม คุณค่าให้กับข้อมูลด้วยเพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่เป็นประโยชน์มากที่สุด ต่อการนำเครื่องมือมาใช้ ซึ่งได้แก่การจัดกลุ่มข้อมูลหาค่ าทางสถิติที่ซับซ้อน จัดข้อมูลให้ อยู่ในรูปแบบหรือเทมเพลตมาตรฐาน
• Downflow เป็นขั้นตอนของการปรับปรุงเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่เก่า และไม่อยู่ในเนื้อหาที่องค์กรสนใจออกไปจากคลังข้อมูลขององค์กร
• Outflow เป็นขั้นที่ผู้ใช้เรียกใช้ข้อมูลในคลังข้อมูลผ่านเครื่องมือต่างๆ โดยการเรียกใช้อาจมีเพียงขอเรียกเป็นครั้งคราวเป็นประจำทุกวัน/เดือน หรือแม้กระทั่งต้องการแบบทันที
• Metafolw ข้อมูลที่จัดเก็บในคลังข้อมูลจะถูกทำข้อมูลไว้อีกชุดหนึ่ง เป็นแหล่งที่มาของข้อมูลนั้น หรือแม้กระทั่งที่อยู่ของข้อมูลนั้นในคลังข้อมูลและข้อมูลอื่นที่เกี่ยวข้อง

การจัดและการบริหาร Data Warehouse
การจัดการ Data Warehouse ก็จะเริ่มด้วยการพัฒนาระบบขึ้นมาเสียก่อน เครื่องมือสำหรับช่วยพัฒนา Data Warehouse ก็จะเป็นตัวที่ช่วยสร้างและรักษาอินเตอร์เฟสระหว่างระบบที่ใช้งานปกติกับระบบ Data Warehouse ซอฟต์แวร์สำหรับพัฒนาระบบ Data Warehouse ก็จะรับงานอันซับซ้อนในการสร้าง อินเตอร์เฟส โดยการสร้างโปรแกรมเพื่อ สร้าง จัดการ และดูแลรักษาอินเตอร์เฟสโดยอัตโนมัติ อินเตอร์เฟสที่ว่านี้ เมื่องานการรวบรวมและแปลงข้อมูลทำเสร็จแล้ว ก็ควรจะมีหน้าที่อย่างน้อยดังต่อไปนี้ แปลงข้อมูล , Mapping ข้อมูล, ปรับรูปแบบข้อมูล, คำนวณค่าใหม่, ปรับโครงสร้าง Key ของข้อมูล, สรุปข้อมูล

การใช้งาน วิเคราะห์และขอรายงาน
ปัจจุบันเครื่องเก่ง ๆ ก็มีเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งรวมไปถึงโปรแกรมพวก Spreadsheet อย่าง Lutus 1-2-3 และ Microsoft Access, ระบบฐานข้อมูลบนเครื่องเดสก์ทอป และโปรแกรมที่ทำหน้าที่เป็น Front End สำหรับเข้าถึงข้อมูลเช่น Business Objects, Impromptu, 1Q/Objects และ Forest & Tree เป็นต้น เครื่องมือพวกนี้ทำให้เราสามารถเข้าใช้งานข้อมูลใน Ware House ได้โดยไม่ต้องรู้โครงสร้างภายในของมันเลย หรือไม่รู้ วิธีการเรียกใช้ SQL เลยก็ได้ พวกมันยังสามารถเจาะลึกเข้าไปในข้อมูล หรือก็อปปี้ออกมาเก็บไว้ใน Spread Sheet เพื่อ จะเอามาวิเคราะห์ต่อไป เครื่อง Workstation ทั่วไปสามารถเข้าใช้งานหรือวิเคราะห์ได้อย่างอิสระทั้งข้อมูลที่เป็นราย ละเอียดหรือข้อมูลสรุปสามารถเข้าใช้ได้ที่ระดับนี้เลยเครื่องมือ

สิ่งที่ควรพิจารณาก่อนสร้างคลังข้อมูล
เนื่องจากการลงทุนสร้างคลังข้อมูลขึ้นมาใช้เพื่อสนับสนุนการทำงานขององค์กรนั้นจำเป็นต้องมีค่าใช้ จ่ายในการลงทุนมหาศาล ทั้งนี้สามารถวัดออกมาเป็นตัวเงินได้ เช่น ค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ ที่จำเป็นต้องใช้ ส่วนค่าใช้จ่ายที่ไม่เป็นตัวเงิน แต่มีความสำคัญอย่างมากได้แก่ กำลังแรงงานที่จะเสียไปของทรัพยากรบุคคลขององค์กรและเวลาที่ใช้ไปกับการพัฒนา ดังนั้น เมื่อองค์กรตัดสินใจสร้างคลังข้อมูลขึ้นแล้ว ควรจะประสบความสำเร็จด้วย ทั้งนี้ Poe ได้เสนอ “8 ประการที่ควรให้ความสนใจ” โดยมีรายละเอียดดังนี้

• ควรมีความชัดเจนในเป้าหมายร่วมของการสร้างระบบนี้ของคนในองค์กร เหมือนการตอบคำถามว่าทำไม คุณถึงคิดจะสร้างคลังข้อมูล ซึ่งคำตอบขององค์กรที่จะได้ คือเป้าหมายที่ต้องการ โดยควรจะเขียนเป้าหมายนี้ออกมาเป็นลายลักษณ์อักษรที่ชัดเจน เพื่อให้ทีมพัฒนาได้เข้าใจเป้าหมายร่วมกัน
• ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมของระบบ เพื่อให้ทีมพัฒนาเข้าใจตรงกัน ในที่นี้หมายถึง blueprint ของระบบ
• เทคโนโลยีที่ใช้ควรอยู่ในวิสัยที่เหมาะสม ทั้งด้านของตัวเงินและความยากง่ายในการเรียนรู้ ทั้งนี้หมายรวมทั้ง ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์ แวร์ และเครือข่ าย อาจต้องมีการทดสอบและฝึกอบรมก่อนการใช้งานจริง
• ทีมพัฒนาต้องมีวิสัยทัศน์เชิงบวกในการทำงาน เนื่องจากทีมพัฒนามักมาจากส่วนงานด้านเทคโนโลยีสารสนเทศแต่ในเนื้องานจริงๆแล้ว ผู้ใช้เป็นส่วนขับเคลื่อน ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะให้ผู้ใช้เข้ามาร่วมทำงานด้วยตั้งแต่ต้นโครงการ
• ต้องมั่นใจได้ว่าทีมพัฒนาเข้าใจเป็นอย่างดีถึงความแตกต่างกันระหว่างฐานข้อมูลปฏิบัติการและฐานข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจ
• จัดให้มีการฝึกอบรมโดยควรเป็นการฝึกอบรมก่อนเริ่มโครงการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการฝึกอบรมเกี่ยวกับเครื่องมือที่องค์กรจะใช้ในการพัฒนา ทั้งนี้อาจเป็นการฝึกอบรมจากบริษัทผู้ขาย
• ควรหาบุคลากรที่มีประสบการณ์ในการพัฒนาคลังข้อมูลเพื่อทำหน้าที่ป็นผู้จัดการโครงการหรือถ้าในองค์กรไม่เคยมีประสบการณ์เลย อาจจ้างที่ปรึกษาที่มีความเชี่ยวชาญและมีประสบการณ์ด้าน นี้โดยเฉพาะมาช่วยทีมพั ฒนา
• โปรแกรมที่จะใช้นำเสนอข้อมูลในคลังข้อมูลต้องสามารถเรียนรู้ได้ง่ายและผู้ใช้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สรุป
คลังข้อมูลเป็นการรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลของระบบงานปฏิบัติงานประจำวันขององค์กร แล้วนำมาแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมในการเก็บและสะดวกในการใช้งาน แล้วจึงนำข้อมูลนั้นเข้าไปเก็บในคลังข้อมูล (Data Warehouse) การพัฒนาหรือสร้างคลังข้อมูลมาใช้ในองค์กรจะต้องมีการพิจารณาถึงองค์ประกอบที่จำเป็นในการสร้างให้เหมาะสมด้วย ทั้งนี้เพื่อให้เกิดความคุ้มค่าในการลงทุนและเกิดประโยชน์สูงสุดต่อองค์กร ถึงแม้ว่าเทคโนโลยีคลังข้อมูล จะให้ประสิทธิภาพในการใช้ข้อมูลอย่างมากก็ตาม แต่สิ่งที่ต้องคำนึงถึงด้วยคือทรัพยากรที่องค์กรจะต้องทุ่มเทลงไปในการพัฒนาระบบ มีทั้งที่สามารถวัดเป็นตัวเงินได้และที่ไม่สามารถตีค่าออกมาเป็นตัวเงินได้ นอกจากนี้ ปัญหาในระหว่างการพัฒนาที่อาจจะเกิดขึ้นจนองค์กรไม่สามารถจะพัฒนาระบบนี้จนสำเร็จ และนำมาใช้งานได้ เกิดการลงทุนที่สูญเปล่า ดังนั้นจึงต้องมีการวางแผนควบคุมและจัดการให้รอบคอ  การพยายามสร้างระบบ Data Warehouse แบบเต็มรูปแบบนั้นเป็นงานที่ซับซ้อน ควรเริ่มต้นทำตามขั้นตอนดังต่อไปนี้เพื่อไม่ให้เกิดความเสี่ยงในการลงทุนมากนัก

• เริ่มต้นโครงการด้วยขนาดที่ไม่ใหญ่มากนัก แต่เป็นโครงการที่ท้าทายและเป็นประโยชน์ และใช้เวลาไม่มากนัก ประมาณ 90 วันเป็นต้น
• ทำความเข้าใจกับปัญหาขององค์กรที่คุณพยายามจะแก้ ใช้เวลากับผู้ใช้มาก ๆ เพื่อค้นหาว่าข้อมูลอะไรที่เป็นที่ต้องการ
• กำหนดข้อมูลทั้งหมดให้ครบและสมบูรณ์ที่สุดแต่อย่ารวมเอาข้อมูลทั้งหมดที่มีเข้าไป ให้เลือกเอาเฉพาะข้อมูลที่คาดว่าจะเป็นประโยชน์ต่อความก้าวหน้าขององค์กร
• พยายามติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญทางเครือข่ายในทุกขั้นตอนของการพัฒนา เพื่อวิเคราะห์ในประเด็นอย่าง เช่น แบนด์วิธที่เพียงพอต่อการใช้งาน Warehouse และการจัดการสื่อสารเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวด เป็นต้น
• กำหนดเครื่องมือทุกชนิดที่จำเป็นสำหรับการสร้าง ดูแลรักษาและควบคุม Data Warehouse
• จัดการอบรมให้กับผู้ใช้ ไม่เพียงแต่การอบรมการใช้ระบบเท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงความเข้าใจระบบสารสนเทศ
• คำนึงถึงเรื่องความถูกต้องของข้อมูลให้เร็วที่สุด พยายามหาปัญหาความผิดพลาดในข้อมูลแหล่งต้นฉบับข้อมูล เพื่อจะหาวิธีแก้ปัญหาดังกล่าว

ก่อนที่ข้อมูลที่ผิดพลาดจะถูกรวมเข้าไปใน Data Warehouse
โดยหลักการแล้ว ระบบ Data Warehouse เป็นส่วนหนึ่งของระบบสารสนเทศ (MIS) ของกองทัพ ซึ่งเป็นเครื่องมือช่วยในการบูรณาการ (Integration) และวิเคราะห์/สังเคราะห์ (Analysis and Synthesis) ข้อมูลทุกส่วนในระดับปฏิบัติการจากทุกหน่วย (หน่วยใดบ้างขึ้นกับการกำหนดเชิงยุทธศาสตร์และยุทธวิธีของกองทัพ) และถ้าการบูรณาการดังกล่าวประสบความสำเร็จ เราก็จะเห็นการตอบสนองข่าวสาร/สารสนเทศจากกรมฝ่ายเสนาธิการสู่ผู้บังคับบัญชาระดับสูงอย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีทั้งความรวดเร็ว ถูกต้อง และยังสามารถเสนอข้อพิจารณาเพื่อการตัดสินใจได้อย่างมีหลักการและเหตุผล นำไปสู่การเป็นกองทัพที่ชาญฉลาดต่อไป

การพัฒนาระบบคลังข้อมูล (Building a Data Warehouse)

บทคัดย่อ
ดาต้าแวร์เฮ้าส์ หรือคลังข้อมูล คือฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมข้อมูลทั้งจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกองค์กร โดยมีรูปแบบและวัตถุประสงค์ ของการจัดเก็บข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลปฏิบัตการทั่วไป การพัฒนาระบบคลังข้อมูลเริ่มจากการออกแบบฐานข้อมูล ซึ่งวิธีการหนึ่งเรียกว่า ระเบียบวิธี 9 ชั้นของ Kimball จะเน้นที่การออกแบบจากระบบงานย่อยหรือดาต้ามาร์ทของแต่ละระบบงานในองค์กรก่อนจึงนำส่วนย่อยๆ นั้นมารวมเป็นระบบคลังข้อมูลขององค์กรต่อไป ทั้งนี้กระบวนการหนึ่งที่สำคัญมากในการพัฒนาระบบคลังข้อมูล คือการนำข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเข้าสู่ดาต้ามาร์ทของแต่ละระบบ หรือเรียกว่าการแปลงข้อมูล โดยจะต้องกำหนดการส่งข้อมูล รวบรวมหรือสร้างข้อมูลภายนอก วางแผนและสร้างรูทีนการแปลงข้อมูล จึงตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ได้ก่อนนำเข้าสู่คลังข้อมูลเพื่อให้เป็นข้อมูลที่เหมาะสมที่จะนำไปวิเคราะห์ต่อไป
1. บทนำ
เนื่องจากสภาพเศรษฐกิจปัจจุบันที่ยังไม่จัดว่าพ้นภาระวิกฤตธุรกิจหลายประเภท จึงยังต้องการ การวิเคราะห์ วางแผน และตัดสินใจอย่างถูกต้อง รวดเร็วเพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถดำเนินไปได้ ดังนั้นข้อมูลจึงเป็นปัจจัยสำคัญยิ่งยวดต่อการดำเนินการนั้น การใช้ข้อมูลเป็นเครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจการลงทุนทางธุรกิจและวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาดเพื่อแข่งขันกับคู่แข่งทางการค้า ฉะนั้นก็อาจกล่าวได้ว่าการมีข้อมูลมากทำให้มีโอกาสและมีชัยเหนือคู่แข่งในระดับหนึ่ง แต่ทว่าหากมองในทางกลับกัน การมีข้อมูลจำนวนมากแต่ขาดการจัดเรียงให้เป็นระบบยุ่งยากในการเข้าถึงและค้นคืน ธุรกิจอาจต้องเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมหาศาลในการเก็บรักษาข้อมูลเหล่านั้นไว้โดยไม่จำเป็น เพราะไม่ได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่มี นอกจากนี้หากมีการนำข้อมูลมาวิเคราะห์อย่างผิดพลาดอาจจะก่อให้เกิดผลเสียหายได้ ซึ่งเป็นการสูญเสียโอกาสทางธุรกิจไป เพราะฉะนั้นในยุคที่ผู้บริหารมีความต้องการใช้ข้อมูล เพื่อการตัดสินใจมากขึ้น การจัดระบบระเบียบข้อมูล เพื่อนำเสนอข้อมูลที่มีคุณค่าและผ่านการกลั่นกรองแล้วแก่ผู้บริหารเพื่อใช้ในการตัดสินใจให้ทันต่อเหตุการณ์จึงเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง
แนวความคิดของการสร้างคลังข้อมูลจึงเกิดขึ้นเพื่อเป็นที่เก็บรวบรวมข้อมูลสำคัญและจำเป็นจากแหล่งต่างๆ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจของผู้บริหาร เพื่อให้ผู้บริหารสามารถเรียกใช้ข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อมูลเชิงบริหารนี้จะสามารถช่วยลดปัญหาที่เกิดจากการใช้ข้อมูลจากฐานปฏิบัติการ (operational database) ซึ่งเป็นการเก็บข้อมูลในรูปแบบ transaction system ได้ ซึ่งโดยทั่วไปปัญหาที่พบเมื่อต้องการข้อมูลที่ช่วยในการตัดสินใจได้แก่
– การเรียงข้อมูลจากฐานข้อมูลปฏิบัติการ ซึ่งมีขนาดใหญ่ ทำให้ประสิทธิภาพของระบบลดลงและทำงานได้ช้าลง
– ข้อมูลที่นำเสนอมีรูปแบบเดียว ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามความต้องการของผู้บริหาร
– ไม่สามารถหาคำตอบในเชิงพยากรณ์ได้
– ไม่ตอบสนองการทำคิวรี่ที่ซับซ้อนได้ดีเท่าที่ควร
– ข้อมูลถูกจัดเก็บอยู่ตามฐานข้อมูลของระบบงานต่างๆ ซึ่งยากแก่การเรียกใช้และขาดความสัมพันธ์ทางธุรกิจ
2. สิ่งที่ควรพิจารณาก่อนสร้างคลังข้อมูล
เนื่องจากการลงทุนสร้างคลังข้อมูลขึ้นมาใช้เพื่อสนับสนุนการทำงานขององค์กรนั้นจำเป็นต้องมีค่าใช้จ่ายในการลงทุนมหาศาล ทั้งที่สามารถวัดออกมาเป็นตัวเงินได้ เช่นค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และ infrastructure อื่นๆ ที่จำเป็นต้องใช้ ส่วนค่าใช้จ่ายที่ไม่เป็นตัวเงิน แต่มีความสำคัญอย่างมากได้แก่ กำลังแรงงานที่เสียไปของทรัพยากรบุคคลขององค์กรและเวลาที่ใช้ในการพัฒนา ดังนั้น เมื่อองค์กรตัดสินใจสร้างคลังข้อมูลขึ้นแล้ว ควรจะประสบความสำเร็จด้วย ทั้งนี้ Poe ได้เสนอ The Big Eight หรือ 8 ประการที่ควรให้ความสนใจ โดยมีรายละเอียดดังนี้
ควรมีเป้าหมายที่ชัดเจนร่วมของการสร้างระบบนี้ของคนในองค์กร เหมือนการตอบคำถามว่าทำไมคุณถึงคิดจะสร้างคลังข้อมูล? ซึ่งคำตอบขององค์กร ที่จะได้คือเป้าหมายที่ต้องการ โดยควรจะเขียนเป้าหมายนี้ออกมาเป็นลายลักษณ์อักษรที่ชัดเจน เพื่อให้ทีมพัฒนาได้เข้าใจเป้าหมายร่วมกัน
ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมของระบบ เพื่อให้ทีมพัฒนาเข้าใจตรงกัน ในที่นี้หมายถึง blueprint ที่แสดง E-R model รวมของระบบความเข้าใจที่ตรงกันทำให้งานเดินไปได้เร็วขึ้น
เทคโนโลยี่ที่ใช้ควรอยู่ในวิสัยที่เหมาะสม ทั้งด้านของตัวเงินและความยากง่ายในการเรียนรู้ ทั้งนี้หมายรวมทั้งฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเครือข่าย อาจต้องมีการทดสอบและฝึกอบรมก่อนการใช้งานจริง
ทีมงานต้องมีวิสัยทัศน์เชิงบวกในการทำงาน เนื่องจากทีมพัฒนามักมาจากส่วนงานด้านเทคโนโลยีสารสรเทศ แต่ในเนื้องานจริงๆ แล้วผู้ใช้ขั้นปลายเป็นส่วนงานอื่นๆ ขององค์กร ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะให้ผู้ใช้ขั้นปลายที่เป็นเจ้าของงานเข้ามาร่วมทำงานด้วยตั่งแต่ต้นโครงการ
ต้องมั่นใจได้ว่าทีมพัฒนาเข้าใจเป็นอย่างดีถึงความแตกต่างกันระหว่างฐานข้อมูลปฏิบัติการและฐานข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจ
จัดให้มีการฝึกอบรม โดยควรเป็นการฝึกอบรมก่อนเริ่มโครงการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการฝึกอบรมเกี่ยวกับเครื่องมือที่องค์กรจะใช้พัฒนา ทั้งนี้อาจเป็นการฝึกอบรมจากบริษัทผู้ขาย ควรหาบุคลากรที่มีประสบการณ์ในการพัฒนาคลังข้อมูลเพื่อทำหน้าที่เป็นผู้จัดการโครงการหรือถ้าในองค์กรไม่เคยมีประสบการณ์เลย อาจจ้างที่ปรึกษาที่มีความเชี่ยวชาญและมีประสบการณ์ด้านนี้โดยเฉพาะมาช่วยทีมพัฒนา
โปรแกรมที่จะใช้นำเสนอข้อมูลในคลังข้อมูล ต้องสามารถเรียนรู้ได้ง่ายและผู้ใช้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3.แนวคิดเกี่ยวกับคลังข้อมูล
3.1 นิยามของคลังข้อมูล
คลังข้อมูล หมายถึง ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ขององค์กรหรือหน่วยงานหนึ่งๆ ซึ่งเก็บรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลระบบงานประจำวัน หรือเรียกอีกอย่างว่า operational database และฐานข้อมูลอื่นภายนอกองค์กร หรือเรียกว่า external database โดยข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในคลังข้อมูลนั้น มีวัตถุประสงค์ในการนำมาใช้งานและมีลักษณะของการจัดเก็บแตกต่างไปจากข้อมูลในฐานข้อมูลระบบงานอื่น โดยข้อมูลในคลังข้อมูลจะถูกนำมาใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจบริหารงานของผู้บริหาร โดยเฉพาะการเป็นข้อมูลพื้นฐานให้กับระบบงาน เพื่อการบริหารงานอื่น เช่น ระบบ DSS และระบบ CRM เป็นต้น
3.2 คุณลักษณะเฉพาะของคลังข้อมูล
จากนิยามของคลังข้อมูลที่บอกถึงความแตกต่างกันระหว่างคลังข้อมูลกับฐานข้อมูลปฏิบัติการ ซึ่งสามารถสรุปคุณลักษณะของคลังข้อมูลได้ดังนี้
1. Subject oriented หรือการแบ่งโครงสร้างตามเนื้อหา หมายถึง คลังข้อมูลถูกออกแบบมาเพื่อมุ่งเน้นไปในแต่ละเนื้อหาที่สนใจ ไม่ได้เน้นไปที่การทำงานหรือกระบวนการแต่ละอย่างโดยเฉพาะเหมือนอย่างฐานข้อมูลปฏิบัติการในส่วนของรายละเอียดข้อมูลที่จัดเก็บในระบบทั้งสองแบบก็จะแตกต่างกันไปตามความต้องการใช้งานด้วยเช่นกัน คลังข้อมูลจะไม่จำกัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการประมวลผลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ ในขณะที่ข้อมูลนั้นจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลปฏิบัติการหากมีส่วนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการทำงาน
2. Integration หรือการรวมเป็นหนึ่ง ซึ่งถือได้ว่าเป็นคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของคลังข้อมูล คือการรวบรวมข้อมูลจากหลายฐานข้อมูลปฏิบัติการเข้าด้วยกัน และทำให้ข้อมูลมีมาตราฐานเดียวกัน เช่นกำหนดให้มีค่าตัวแปรของข้อมูลในเนื่อหาเดียวกันให้เป็นแบบเดียวกันทั้งหมด
3. Time variancy หรือความสัมพันธ์กับเวลา หมายถึงข้อมูลในคลังข้อมูล จะต้องจัดเก็บโดยกำหนดช่วงเวลาเอาไว้ โดยจะสัมพันธ์กับการดำเนินธุรกิจของหน่วยธุรกิจนั้น เพราะในการตัดสินด้านการบริหารจำเป็นต้องมีข้อมูลเปรียบเทียบในแต่ละช่วงเวลา แต่ละจุดของข้อมูลจะเกี่ยวข้องกับจุดของเวลาและข้อมูลแต่ละจุดสามารถเปรียบเทียบกันได้ตามแกนของเวลา
4. Nonvolatile หรือความเสถียรของข้อมูล หมายถึงข้อมูลในคลังข้อมูลจะไม่เปลี่ยนแปลงบ่อย ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มเติมข้อมูลใหม่ หรือการปรับปรุงแก้ไขข้อมูลเดิมที่บรรจุอยู่แล้ว ผู้ใช้ทำได้เพียงการเข้าถึงข้อมูลเท่านั้น
4. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูล (Data Wharehouse Architrcture- DWA)
DWA เป็นโครงสร้างมาตราฐานที่ใช้บ่อย เพื่อให้เข้าใจแนวคิด และกระบวนการของคลังข้อมูลนั้นๆ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วคลังข้อมูลแต่ละระบบอาจจะมีรูปแบบที่ไม่เหมือนกันได้ เพื่อให้เหมาะสมกับองค์กรนั้นๆ ทั้งนี้ส่วนประกอบต่างๆ ภายใน DWA ที่สำคัฯได้แก่
1. Operational database หรือ external database layer ทำหน้าที่จัดการกับข้อมูลในระบบงานปฏิบัติการหรือแหล่งข้อมูลภายนอกองค์กร
2. Information access layer เป็นส่วนที่ผู้ใช้ปลายทางติดต่อผ่านโดยตรง ประกอบด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ที่ใช้ในการแสดงผลเพื่อวิเคราะห์ โดยมีเครื่องมือช่วย เป็นตัวกลางที่ผู้ใช้ใช้ติดต่อกับคลังข้อมูล โดยในปัจจุบันเครื่องมือที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วนั้นคือ Online Analytical Processing Tool หรือ OLAP tool ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน และแสดงข้อมูลในรูปแบบหลายมิติ
3. Data access layer เป็นส่วนต่อประสานระหว่าง Information access layer กับ operational layer
4. Data directory (metadata) layer เพื่อให้เข้าใจถึงข้อมูลได้ง่ายขึ้น และเป็นการเพิ่มความเร็วในการเรียกและดึงข้อมูลของคลังข้อมูล
5. Process management layer ทำหน้าที่จัดการกระบวนการทำงานทั้งหมด
6. Application messaging layer เป็นมิดเดิลแวร์ ทำหน้าที่ในการส่งข้อมูลภายในองค์กรผ่านทางเคลือข่าย
7. Data warehouse (physical) layer เป็นแหล่งเก็บข้อมูลของทั้ง information data และ external data ในรูปแบบที่ง่ายแก่การเข้าถึงและยืดหยุ่นได้
8. Data staging layer เป็นกระบวนการการแก้ไข และดึงข้อมูลจาก external database
5. เทคนิคในการสร้างคลังข้อมูล
5.1 การเคลื่อนที่ของข้อมูลในคลังข้อมูล
ข้อมูลที่จัดเก็บภายในคลังข้อมูลมีการเคลื่อนที่ของข้อมูล (information flow) 5 ประเภท ดังนี้
1. Inflow คือการนำข้อมูลจากฐานข้อมูลอื่นเข้าสู่คลังข้อมูลทั้งฐานข้อมูลภายในและภายนอกองค์กร โดยในขั้นนี้อาจมีการเปลี่ยนแปลงโรงสร้างข้อมูล การทำ denormalize การลบหรือการเพิ่มฟิลด์เพื่อให้ข้อมูลทั้งหมดอยู่ในเนื้อหาที่สนใจเดียวกัน ในขั้นตอนนี้อาจใช้เครื่องมือที่เรียกว่า data warehouse tool
2. Upflow เมื่อข้อมูลที่เราต้องการอยู่ในคลังข้อมูลแล้ว ในบางครั้งอาจต้องมีการเพิ่มคุณค่าให้กับข้อมูลด้วยเพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่เป็นประโยชน์มากที่สุดต่อการนำเครื่องมือมาใช้ ซึ่งได้แก่การจัดกลุ่มข้อมูลหาค่าทางสถิติที่ซับซ้อน จัดข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบหรือเทมเพลตมาตราฐาน
3. Downflow เป็นขั้นตอนของการปรับปรุงเปลี่ยนแปลงข้อมูลเก่า และไม่อยู่ในเนื่อหาที่องค์กรสนใจออกไปจากคลังข้อมูลขององค์กร
4. Outflow เป็นขั้นตอนที่ผู้ใช้เรียกใช้ข้อมูลในคลังข้อมูลผ่านเครื่องมือต่างๆ โดยการเรียกใช้อาจมีเพียงขอเรียกเป็นครั้งคราวเป็นประจำทุกวัน/เดือน หรือแม้กระทั่งต้องการแบบทันที
5. Metaflow ข้อมูลที่จัดเก็บในคลังข้อมูลจะถูกทำข้อมูลไว้อีกชุดหนึ่ง เป็นแหล่งที่มาของข้อมูลนั้น หรือแม้กระทั่งที่อยู่ของข้อมูลนั้นในคลังข้อมูลและข้อมูลอื่นที่เกี่ยวข้อง
5.2 วิธีการออกแบบฐานข้อมูลสำหรับคลังข้อมูล
วิธีการนี้ถูกเสนอโดย Kimball ในปี 1996 เรียกว่าระเบียบวิธี 9 ชั้น หรือ Nine-Step Methodology โดยวิธีการนี้เริ่มจากการออกแบบจากส่วนย่อยที่แสดงถึงแต่ละระบบงานขององค์กร หรือเรียกอีกอย่างหนึ่งว่าดาต้ามาร์ท (data mart) โดยเมื่อออกแบบแต่ละส่วนสำเร็จแล้ว จึงนำมารวมกันเป็นคลังข้อมูล ขององค์กรในขั้นสุดท้าย ซึ่งขั้นตอนทั้ง 9
ขั้นตอน มีรายละเอียดดังนี้
1. กำหนดดาต้ามาร์ท คือการเลือกว่าจะสร้างดาต้ามาร์ทของระบบงานใดบ้าง และระบบงานใดเป็นระบบงานแรกโดยองค์กรจะต้องสร้าง E-R model ที่รวมระบบงานทุกระบบขององค์กรไว้ แสดงการเชื่อมโยงของแต่ละระบบงานอย่างชัดเจน และสิ่งที่ต้องคำนึงถึงในการเลือกระบบงานที่จะเป็นดาต้ามาร์ทแรกนั้น มี 3 ปัจจัยที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ จะต้องสามารถพัฒนาออกมาได้ทันตามเวลาที่ต้องการ โดยอยู่ในงบประมาณที่กำหนดไว้และต้องตอบปัญหาทางธุรกิจให้แก่องค์กรได้ ดังนั้นดาต้ามาร์ทแรกควรจะเป็นของระบบงานที่นำรายได้เข้ามาสู่องค์กรได้ เช่น ระบบงานขาย เป็นต้น
2. กำหนด fact table ของดาต้ามาร์ท คือกำหนดเนื่อหาหลักที่ควรจะเป็นของดาต้ามาร์ท โดยการเลือกเอนทิตีหลักและกระบวนการที่เกี่ยวกับเอนทริตีนั้นๆ ออกมาจาก E-R model ขององค์กร นั้นหมายถึงว่าจะทำให้เราทราบถึง dimension table ที่ควรจะมีด้วย
3. กำหนดแอตทริบิวต์ที่จำเป็นในแต่ละ dimension table คือการกำหนดแอตทริบิวต์ที่บอกหรืออธิบายรายละเอียดของ dimension ได้ ทั้งนี้แอตทริบิวต์ที่เป็น primary key ควรเป็นค่าที่คำนวณได้ กรณีที่มีดาต้ามาร์ทมากกว่าหนึ่งดาต้ามาร์ทมี dimension เหมือนกัน นั่นหมายถึงว่า แอตทริบิวตืใน dimension นั้นจะต้องเหมือนกันทุกประการ นั้นไม่อาจจะแก้ไขปัญหาการจัดเก็บข้อมูลซ้ำซ้อน อันนำมาสู่ความแตกต่างกันของข้อมูลชุดเดียวกัน ปัญหานี้จึงเป็นการดีที่จะมีการใช้ dimension table ร่วมกันในแต่ละ fact table ที่จำเป็นต้องมี dimension ดังกล่าว โดยเรียก dimension table ลักษณะแบบนี้ว่า comformed และเรียก fact table ว่า fact constellation เราสามารถกำหนดข้อดีของการใช้ dimension table ร่วมกันได้ดังนี้
(1) แน่ใจได้ว่าในแต่ละรายงานจะออกมาสอดคล้องกัน
(2) สามารถสร้างดาต้ามาร์ทในเวลาต่างๆ กันได้
(3) สามารถเข้าถึงดาต้ามาร์ทโดยผู้พัฒนากลุ่มอื่นๆ
(4) สามารถรวบรวมดาต้ามาร์ทหลายๆ อันเข้าด้วยกัน
(5) สามารถออกแบบคลังข้อมูลร่วมกันได้
4. กำหนดแอตทริบิวต์ที่จำเป็นใน fact table โดยแอตทริบิวต์หลักใน fact table จะมาจาก primary key ในแต่ละ dimension table นอกจากนี้แล้ว ยังสามารถมีแอตทริบิวต์ที่จำเป็นอื่นๆ ประกอบอยู่ด้วย เช่น แอตทริบิวต์ที่ได้จากการคำนวณค่าเบื่องต้นที่จำเป็นสำหรับการคงอยู่ของแอตทริบิวต์อื่นใน fact table เรียกอีกอย่างหนึ่งว่า measure การกำหนดแอตทริบิวต์นี้ไม่ควรจะเลือกแอตทริบิวต์ที่คำนวณไม่ได้ เช่นเป็นตัวหนังสือหรือไม่ใช่ตัวเลข เป็นต้น และไม่ควรเลือกแอตทริบิวต์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับเนื่อหาของ fact table ที่เราสนใจด้วย
5. จัดเก็บค่าการคำนวณเบื้องต้นใน fact table คือการจัดเก็บที่ได้จากการคำนวณให้เป็นแอตทริบิวต์ใน fact table ถึงแม้ว่าจะสามารถหาค่าได้จากแอตทริบิวต์อื่นๆ ก็ตาม ทั้งนี้เพื่อให้การสอบถามมีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถทำงานด้วยความเร็วที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากไม่ต้องคำนวณค่าใหม่ทั้งหมด ถึงแม้ว่าจะเกิดความซ้ำซ้อนของข้อมูลในการจัดเก็บบ้างก็ตาม
6. เขียนคำอธิบาย dimension table ทั้งนี้ก็เพื่อให้ผู้ใช้สามารถใช้งานดาต้ามาร์ทได้อย่างมีประสิทธิภาพเพราะเกิดความเข้าใจอย่างดีในส่วนต่างๆ
7. กำหนดระยะเวลาในการจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล โดยอาจจะเป็นการจัดเก็บเพียงช่วงระยะเวลา 1-2 ปี หรือนานกว่านั้น ขึ้นอยู่กับความต้องการขององค์กร เนื่องจากองค์กรแต่ละประเภทมีความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลต่างช่วงเวลากัน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความจำเป็นหรือข้อกำหนดในการดำเนินธุรกิจมีข้อสังเกตอยู่ 2 ประการที่น่าสนใจและสำคัญสำหรับการออกแบบแอตทริบิวต์ในเรื่องของการจัดเก็บข้อมูล ดังนี้
(1) ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บไว้นานเกินไปมักเกิดปัญหาการอ่าน หรือแปลข้อมูลนั้นๆ จากแฟ้มหรือเทปเก่า
(2) เมื่อมีการนำรูปแบบเก่าของ dimension table มาใช้อาจเกิดปัญหาการเปลี่ยนแปลงของ dimension อย่างช้าๆ ได้
8. การติดตามปัญหาการเปลี่ยนแปลงของ dimension อย่างช้าๆ คือ การเปลี่ยนเอาแอตทริบิวต์ของ dimension table เก่ามาใช้แล้วส่งผลกระทบต่อข้อมูลปัจจุบันของ dimension table โดยสามารถแบ่งประเภทของปัญหาที่เกิดได้ 3 ประเภท ดังนี้
(1) เกิดการเขียนทับข้อมูลใหม่โดยข้อมูลเก่า
(2) เกิดเรคอร์ดใหม่ๆ ขึ้นใน dimension
(3) เกิดเรคอร์ดที่มีทั้งค่าเก่าและใหม่ปนกันไป
9. กำหนดคิวรี่เป็นการออกแบบด้านกานภาพเพื่อให้ผู้ใช้เกิดความสะดวกในการใช้งานและสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อดำเนินการทั้ง 9 ขั้นตอนสำหรับแต่ละดาต้ามาร์ทเสร็จแล้ว จึงจะนำทั้งหมดมารวมกันเป็นภาพของคลังข้อมูลขององค์กรต่อไป
5.3 การแปลงข้อมูลเข้าสู่ดาต้ามาร์ท
เมื่อเราออกแบบฐานข้อมูลสำหรับแต่ละดาต้ามาร์ทเสร็จแล้ว ขั้นตอนต่อไปที่สำคัญยิ่งก็คือการนำข้อมูลจากแหล่งข้อมูลไปแปลงให้อยู่ในแพลตฟอร์มของฐานข้อมูลที่ได้ออกแบบไว้ นั่นก็คือการแปลงข้อมูล หรือ Extraction Transformation and Loading (ETL) นั่นเอง โดยที่คุณภาพของการแปลงข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับการสร้างคลังข้อมูล จะแตกต่างกันไปตามคลังข้อมูลที่แต่ละองค์กรต้องการ โดยที่การแปลงข้อมูลหมายรวมตั้งแต่การวิเคราะห์แหล่งข้อมูล กำหนดการส่งข้อมูลรวบรวมหรือสร้างข้อมูลภายนอก วางแผนและสร้างรูทีนของการแปลงข้อมูล และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ได้สามารถสรุปเป็นขั้นตอนได้ดังนี้
1. วิเคราะห์แหล่งข้อมูล เช่น ปริมาณของข้อมูล จำนวนและชนิดของการเข้าถึงแหล่งข้อมูล แพลตฟอร์มและภาษาโปรแกรมที่ใช้ เป็นต้น
2. ย้ายข้อมูลที่ต้องการจากระบบเดิมมาไว้ในบริเวณที่ใช้ปรับแต่งข้อมูล หรือเรียกบริเวณนี้ว่า staging area เพื่อนำมาเลือกเฉพาะส่วนที่ต้องการแปลงข้อมูลและตรวจสอบความถูกต้อง หรือการทำความสะอาดข้อมูล
3. กำหนด primary key ของ fact table และ dimension table และกำหนด foreign key ระหว่าง fact table กับ dimension table
4. ย้ายข้อมูลที่ทำความสะอาดแล้วจาก staging area ลงสู่เซิร์ฟเวอร์ของดาต้ามาร์ท
5. สร้าง metadata ของแต่ละดาต้ามาร์ท โดยเก็บรายละเอียดของข้อมูลการอัปเดตและส่งออกไปไว้ในดาต้ามาร์ท
6. ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ซึ่งจะต้องกระทำตลอดทั้งกระบวนการแปลงข้อมูลจำทำได้ดังนี้
(1) ตรวจสอบผลรวมทั้งหมดของจำนวนข้อมูลที่ดึงมาจากแหล่งข้อมูลที่เพิ่มเข้าไป
(2) ตรวจแก้ข้อมูลในระบบเดิมของแหล่งข้อมูล หรือในรูทีนของการแปลง ซึ่งควรจะเก็บข้อมูลในการตรวจแก้ไว้ใน metadata ของการแปลงข้อมูลด้วย
(3) ตรวจสอบค่าของข้อมูลให้ถูกต้องในกระบวนการรวบรวมข้อมูล
(4) ตรวจสอบผลรวมของข้อมูลหลังจากย้ายข้อมูลลงสู่ดาต้ามาร์ทแล้ว
6. สรุป
คลังข้อมูลเป็นการรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลของระบบงานปฏิบัติงานประจำวันขององค์กร แล้วนำมาแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบ ที่เหมาะสมในการเก็บและสะดวกในการใช้งาน แล้วจึงนำข้อมูลนั้นเข้าไปเก็บในคลังข้อมูล
การพัฒนาหรือสร้างคลังข้อมูลจากฐานข้อมูลจะต้องมีการพิจารณาถึงองคืประกอบที่จำเป็นในการสร้างให้เหมาะสมด้วย ทั้งนี้เพื่อให้เกิดความคุ้มค่าในการลงทุนและเกิดประโยชน์สูงสุดต่อองค์กร ถึงแม้ว่าเทคโนโลยีคลังข้อมูล จะให้ประสิทธิภาพในการใช้ข้อมูลอย่างมากก็ตาม แต่สิ่งที่ต้องคำนึงด้วยคือทรัพยากรที่องค์กรจะต้องทุ่มเทลงไปในการพัฒนาที่อาจจะเกิดขึ้นจนองค์กรไม่สามารถจะพัฒนาระบบนี้จนสำเร็จ และนำมาใช้งานได้ เกิดการลงทุนที่สูญเปล่า ดังนั้นจึงต้องมีการวางแผนควบคุมและจัดการให้รอบคอบ

Hello world!

Welcome to WordPress.com. This is your first post. Edit or delete it and start blogging!