หน้าแรก คลังความรู้ คลังความรู้ นานาสาระน่ารู้ ทำความรู้จัก Data Warehouse
ทำความรู้จัก Data Warehouse
5 พ.ค. 2567
0
นานาสาระน่ารู้

Data Warehouse ระบบการจัดเก็บข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ภายในองค์กรอย่างมีโครงสร้าง โดยมีจุดประสงค์หลักเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจและการวิเคราะห์ข้อมูลในระยะยาว ข้อมูลที่จัดเก็บใน Data Warehouse มักเป็นข้อมูลที่มีการจัดรูปแบบและแปลงเรียบร้อยแล้ว (Transformed Data) ซึ่งเหมาะสำหรับการสืบค้น วิเคราะห์ และรายงานผล

คุณสมบัติหลักของ Data Warehouse:

  1. เก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง:
    • Data Warehouse ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ เช่น ERP, CRM, ระบบการทำธุรกรรม และระบบภายในอื่นๆ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างครอบคลุม
    • ข้อมูลที่นำมาเก็บใน Data Warehouse มักผ่านกระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load) ซึ่งรวมถึงการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล, การแปลงข้อมูลให้มีรูปแบบที่เหมาะสม, และการโหลดข้อมูลเข้าสู่ Data Warehouse
  2. เก็บข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้าง (Structured Data):
    • ข้อมูลใน Data Warehouse ถูกเก็บในตารางและฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Databases) ที่มีการกำหนดโครงสร้างชัดเจน เช่น ตารางที่มีคอลัมน์และฟิลด์ที่ระบุประเภทข้อมูล
    • เน้นการเก็บข้อมูลที่ผ่านการจัดโครงสร้างแล้วเพื่อการวิเคราะห์ เช่น ข้อมูลการขาย, ข้อมูลลูกค้า, ข้อมูลการเงิน
  3. สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ (Decision Support):
    • Data Warehouse เป็นศูนย์กลางของข้อมูลที่ช่วยในการทำ Business Intelligence (BI) เพื่อให้ผู้บริหารและนักวิเคราะห์สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นในการวิเคราะห์แนวโน้ม, การคาดการณ์, และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
    • ตัวอย่างการใช้งาน เช่น การวิเคราะห์ยอดขายรายปี, การติดตามพฤติกรรมลูกค้า, การประเมินประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด
  4. เก็บข้อมูลในระยะยาว (Historical Data):
    • ข้อมูลที่เก็บใน Data Warehouse มักเป็นข้อมูลในระยะยาว ซึ่งช่วยให้สามารถดูข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์และการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในองค์กรได้
    • การเก็บข้อมูลในระยะยาวทำให้สามารถทำการวิเคราะห์เชิงแนวโน้ม (Trend Analysis) และเปรียบเทียบข้อมูลในช่วงเวลาต่างๆ ได้
  5. การประมวลผลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ (Optimized for Queries):
    • Data Warehouse ถูกออกแบบมาให้เหมาะสำหรับการสืบค้นข้อมูลและการรายงานผล ซึ่งมักใช้โครงสร้างฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่ช่วยให้การประมวลผลรวดเร็ว
    • นอกจากนี้ยังมีการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การทำดัชนีข้อมูล (Indexing) และการสร้างพาร์ทิชัน (Partitioning) เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการเข้าถึงข้อมูล
  6. การจัดการข้อมูลแบบกำหนดโครงสร้างล่วงหน้า (Schema-on-Write):
    • Data Warehouse ต้องมีการกำหนดโครงสร้างข้อมูลก่อนการนำเข้า (Schema-on-Write) ซึ่งทำให้ข้อมูลที่ถูกนำเข้าไปแล้วมีรูปแบบที่ชัดเจนและพร้อมใช้งานทันที
    • ข้อมูลที่ถูกเก็บใน Data Warehouse จะถูกทำความสะอาดและแปลงโครงสร้างให้ตรงกับข้อกำหนดก่อนนำเข้า

ข้อดีของ Data Warehouse:

  • ความสม่ำเสมอของข้อมูล: ข้อมูลถูกจัดโครงสร้างและทำความสะอาดอย่างเป็นระบบ ทำให้การวิเคราะห์มีความแม่นยำ
  • การวิเคราะห์เชิงลึก: รองรับการทำรายงานและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติ (OLAP)
  • การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง: ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่มาจากระบบต่างๆ ทำได้ง่ายและมีความครอบคลุมมากขึ้น

ข้อจำกัดของ Data Warehouse:

  • การจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น: ไม่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ดีเท่ากับ Data Lake
  • ต้นทุนสูงในการจัดการและปรับปรุงข้อมูล: การแปลงและจัดโครงสร้างข้อมูลต้องใช้เวลาและทรัพยากร
  • การอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ทำได้ยาก: Data Warehouse มักเหมาะกับการเก็บข้อมูลในอดีตมากกว่า การเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์มักใช้ระบบเสริมอื่นๆ

 

5 พ.ค. 2567
0
แชร์หน้านี้: