Page 32 - 3.Big Data Analytics

หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ 31

Section 13: Data warehouse

13.1 วัตถุประสงคการเรียนรู

1) ทราบความหมายของ Data warehouse

13.2 Data warehouse

ขอมูลกลายเปนสินทรัพยเชิงกลยุทธที่ใชในการแปลงธุรกิจเพื่อคนพบขอมูลเชิงลึกใหมๆ ตามวิธีดังเดิมขอมูล
ไดรับการรวบรวมในคลังขอมูลขององคกรซึ่งทำหนาที่เปนศูนยกลางของขอเท็จจริง อยางไรก็ตามโลกของขอมูลมีการพัฒนา

อยางรวดเร็วในรูปแบบที่เปลี่ยนอุตสาหกรรมและสรางแรงจูงใจใหกับวิสาหกิจเพื่อพิจารณาแนวทางใหมในการเขาถึงขอมูล

เชิงลึกนอกเหนือจากแหลงขอมูลดั้งเดิมจากระบบ ERP, CRM และ LOB แลวแหลงขอมูลประเภทใหมๆ กำลังขับเคลื่อนการ

วิเคราะหที่แปรเปลี่ยนไปสูธุรกิจและมันมาจากขอมูลที่สรางขึ้นโดยทุกอยางรอบตัวเรา เชนแอปพลิเคชันโซเชียลมีเดีย
เว็บไซต และอุปกรณที่เชื่อมตอ โดยรวมแลว IDC คาดการณวาการระเบิดขอมูลนี้จะทำใหเกิดขอมูลประมาณ 40 Zeta byte

ในจักรวาลดิจิทัล ภายในป 2563

ความทาทายสำหรับองคกรดานไอที คือคลังขอมูลองคกรแบบดั้งเดิมของตนไมไดออกแบบมา เพื่อรวมการ

ระเบิดของขอมูลประเภทใหมลงในปริมาณมากๆ และรวดเร็ว เพื่อแกปญหานี้จะตองมีการเปลี่ยนแปลงอยางมาก มีรายงาน

ใน Gartner กลาววา “คลังขอมูลไดถึงจุดที่ทำใหเกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดตั้งแตเริ่มกอตั้ง สิ่งที่ใหญที่สุดและอาจจะ
พิถีพิถันที่สุดในระบบจัดการขอมูลในองคกรไอที คือ การเปลี่ยนแปลง” (Roxane, Donald, & Merv, 2012 และเพื่อ

ขับเคลื่อนธุรกิจไปขางหนา องคกรสมัยใหมจำเปนตองพัฒนาคลังขอมูล (Data warehouse ขององคกรเพื่อใหสามารถใช

ประโยชนจากขอมูลขนาดใหญและดำเนินการไดแบบเรียลไทม เมื่อขอมูลทั้งหมดถูกรวมไวแลวจะชวยใหนักวิเคราะหธุรกิจ
และนักวิทยาศาสตรขอมูลคนพบขอมูลเชิงลึกใหมๆ ที่สงผลกระทบตอธุรกิจ การทำเชนนี้คลังขอมูลแบบดั้งเดิมตองมี

วิวัฒนาการไปสูคลังขอมูลที่ทันสมัย

13.3 คลังขอมูลแบบดั้งเดิม

คลังขอมูลแบบดั้งเดิมไดรับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อใหเปนพื้นที่เก็บขอมูลสวนกลางสำหรับขอมูล

ทั้งหมดใน บริษัท ขอมูลที่แตกตางจากระบบการทำธุรกรรม ERP CRM และ LOB แอปพลิเคชันจะถูกทำความสะอาด ไดแก

การสกัด การเปลี่ยนรูป และการโหลด (ETL เขาไปในคลังขอมูลและภายใน schema โดยรวม โครงสรางขอมูลคาดการณได
และการประมวลผลที่ดีที่สุดและการรายงานผลการปฏิบัติงาน อยางไรก็ตามการจัดเตรียมขอความคนหาสวนใหญไดรับการ

สนับสนุนทางดาน IT และขึ้นอยูกับการประมวลผลแบบ batch ตามตารางงานที่กำหนดไว

Web 2.0 ไดเพิ่มขอมูลทางธุรกิจที่เกี่ยวของกับขอมูลที่สรางขึ้นจากอีคอมเมิรซ เว็บบล็อก การคนหา

การตลาดและแหลงขอมูลอื่นๆ อยางมาก แหลงขอมูลเหลานี้ยังคงเปนธุรกิจที่สรางขึ้นและเปนเจาของธุรกิจ องคกรไดขยาย

การดำเนินงาน ETL เพื่อชดเชยแหลงขอมูลใหมๆ และขยาย schema เพื่อรองรับสิ่งนี้

BIG DATA ANALYTICS สถาบันสหวิทยาการดิจิทัลและหุนยนต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร