SlideShare a Scribd company logo
1 of 13
CHAPTER 06
การบริหารจัดการข้อมูล
BSC202 – Information Technology for Business
Akkadate Siripongwattana
คานา
BSC202 Information Technology for Business2
ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อใช้ประกอบกำรตัดสินใจในด้ำน
ต่ำงๆ จึงต้องจัดกำรใช้มีข้อมูลครบถ้วน ใช้ได้ทันเวลำที่ต้องกำร มีควำมถูก
ต้อง น่ำเชื่อถือ จึงต้องมีเทคโนโลยีมำช่วยบริหำรจัดกำรข้อมูล
แนวโน้มข้อมูล
BSC202 Information Technology for Business3
1. คลังข้อมูล (Data Warehouses)
2. ตลาดข้อมูล (Data Marts)
3. การทาเหมืองข้อมูล (Data Mining)
4. ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
1. คลังข้อมูล (Data Warehouses)
BSC202 Information Technology for Business4
เป็นฐำนข้อมูลขนำดใหญ่ที่มีที่มำจำกหลำยแหล่ง ทั้งภำยในและภำยนอก
องค์กร ครอบคลุมข้อมูลทุกส่วนขององค์กร เช่น กระบวนกำรปฏิบัติงำน
สินค้ำ ลูกค้ำ ซึ่งจะนำมำรวมกัน เพื่อนำไปใช้ในด้ำนต่ำงๆ ข้อมูลควรมีกำร
ปรับปรุงเป็นประจำให้เป็นปัจจุบันตลอดเวลำ
โดยกระบวนกำรที่นิยมทำคือ ETL
E : Extraction ทำหน้ำที่ดึงข้อมูลจำกแหล่งต่ำงๆเข้ำมำ
T : Transformation ทำหน้ำแปลงข้อมูลที่ได้จำกกำร Extract มำแปลงให้
อยู่ในรูปแบบที่เหมำะสม เช่น ทำ Cleaning, Mapping Data
L : Load ทำหน้ำที่นำข้อมูลเข้ำ Data Warehouses
2. ตลาดข้อมูล (Data Marts)
BSC202 Information Technology for Business5
ถูกนิยำมว่ำเป็น subset ของข้อมูลขนำดใหญ่ หรือพูดให้เข้ำใจง่ำยๆก็คือ
Data Warehouses ของแต่ละแผนกนั่นเอง
3. การทาเหมืองข้อมูล (Data Mining)
BSC202 Information Technology for Business6
กระบวนกำรที่กระทำกับข้อมูล(โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมำก) เพื่อค้นหำ
รูปแบบ แนวทำง และควำมสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น โดยอำศัยหลัก
สถิติ กำรรู้จำ กำรเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศำสตร์
3.1 กฎความสัมพันธ์ (Association rule) แสดงควำมสัมพันธ์ของ
เหตุกำรณ์หรือวัตถุ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน เช่น กำรวิเครำะห์ข้อมูลกำรขำย
สินค้ำ โดยเก็บข้อมูลจำกระบบ ณ จุดขำย (POS) หรือร้ำนค้ำออนไลน์ แล้ว
พิจำรณำสินค้ำที่ผู้ซื้อมักจะซื้อพร้อมกัน
3. การทาเหมืองข้อมูล (Data Mining) (ต่อ)
BSC202 Information Technology for Business7
3.2 การจาแนกข้อมูล (Data classification)
หำกฎเพื่อระบุประเภทจำกคุณสมบัติของข้อมูล เช่น ในทำงธุรกิจจะใช้เพื่อ
หำผู้ที่จะก่อหนี้เสีย เพื่อประกอบกำรพิจำรณำกำรอนุมัติเงินกู้ , เลือก
สำขำวิชำที่เหมำะสมให้ผู้เรียน
3.3 การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data clustering)
แบ่งข้อมูลที่มีลักษณะคล้ำยกันออกเป็นกลุ่ม เช่น แบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่เป็น
โรคเดียวกันตำมลักษณะอำกำร เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในกำรวิเครำะห์หำ
สำเหตุของโรค โดยพิจำรณำจำกผู้ป่วยที่มีอำกำรคล้ำยคลึงกัน
กระบวนการการทา Data Mining
BSC202 Information Technology for Business8
4. ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data )
BSC202 Information Technology for Business9
Volume: มีจำนวนข้อมูลมำกเกินกว่ำระบบฐำนข้อมูลแบบเดิมๆจะสำมำรถ
ที่จะจัดกำรได้
Velocity: คือข้อมูลจะมีกำรเปลี่ยนแปลงอย่ำงรวดเร็ว เช่นข้อมูลจำก
Social Media ข้อมูลกำรซื้อขำย ข้อมูล Transaction กำรเงินหรือกำรใช้
โทรศัพท์ หรือข้อมูลจำก Sensor
Variety: คือข้อมูลจะมีหลำกหลำยรูปแบบทั้ง Structured และ
Unstructured ซึ่งอำจจะอยู่ในรูปทั้ง RDBMS, text, XML, JSON หรือ
Image
4. Big Data (ต่อ)
BSC202 Information Technology for Business10
ลักษณะการวิเคราะห์
1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics) รูปแบบกำร
วิเครำะห์ข้อมูลที่ เน้นกำรอธิบำยว่ำเกิดอะไรขึ้นกับธุรกิจที่ผ่ำนมำ เช่น กำร
พบว่ำบริษัทสูญเสียลูกค้ำไปแล้ว 5 ล้ำนคน
2. การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) คือ กำรนำข้อมูล
เก่ำมำสร้ำงโมเดลเพื่อคำดกำรณ์ว่ำจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป เช่น บริษัทมี
โอกำสจะสูญเสียลูกค้ำที่ชื่อ Jon Smith ในวันพรุ่งนี้ด้วยโอกำส 92%
3. การวิเคราะห์เชิงเสนอแนะ (Prescriptive Analytics) หำผลลัพธ์ที่ดี
ที่สุด เพื่อกำหนดกลยุทธ์ของธุรกิจให้เป็นไปอย่ำงมีประสิทธิภำพ เช่น เพื่อ
ไม่ให้ลูกค้ำยกเลิกกำรใช้บริกำรจึงควรจะโทรไปหำในวันพรุ่งนี้และนำเสนอ
ส่วนลดให้ 3% ในกำรต่ออำยุสมำชิก
4. Big Data (ต่อ)
BSC202 Information Technology for Business11
กรณีตัวอย่าง
• Tesco Lotus
• Amazon.com
• Facebook.com
• Google.com
• Bank
• Mobile Operator
คาถามท้ายบท
BSC202 Information Technology for Business12
1. ข้อมูลมีควำมสำคัญต่อกำรดำเนินธุรกิจอย่ำงไร
2. นักศึกษำคิดว่ำ ประเทศไทยสำมำรถนำข้อมูลจำก Big Data มำใช้
บริหำรประเทศได้หรือไม่ เพรำะเหตุใด
ปฏิบัติ
BSC202 Information Technology for Business13
ทาเนื้อหา 3 ข้อนี้ ลงในเว็บขายสินค้าของนักศึกษา
• เขียนรำยละเอียดข้อมูลสินค้ำให้
• เขียนบทควำม/รีวิว/ควำมรู้ เกี่ยวกับสินค้ำ 2 บทควำม
• (การบ้าน) ทำวีดีโอเกี่ยวกับสินค้ำ 1 ชิ้น

More Related Content

Similar to Chapter06 การบริหารจัดการข้อมูล

เทคโนโลยีสารสนเทศ2
เทคโนโลยีสารสนเทศ2เทคโนโลยีสารสนเทศ2
เทคโนโลยีสารสนเทศ2vizaa
 
Technology2
Technology2Technology2
Technology2vizaa
 
BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้
BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้
BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้SUMETRATPRACHUM1
 
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.orgบทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.orgIMC Institute
 
Invitation focus group national ict industry intelligence_25_oct2013
Invitation focus group national ict industry intelligence_25_oct2013Invitation focus group national ict industry intelligence_25_oct2013
Invitation focus group national ict industry intelligence_25_oct2013Suganya Chatkaewmorakot
 
คู่มือ practical data mining with rapid miner studio7
คู่มือ practical data mining with rapid miner studio7คู่มือ practical data mining with rapid miner studio7
คู่มือ practical data mining with rapid miner studio7Pitchayanida Khumwichai
 
Internet of Things เทรนอนาคต ที่ต้องรู้
Internet of Things เทรนอนาคต ที่ต้องรู้Internet of Things เทรนอนาคต ที่ต้องรู้
Internet of Things เทรนอนาคต ที่ต้องรู้Adun Nanthakaew
 
Introduction to big data and analytic eakasit patcharawongsakda
Introduction to big data and analytic eakasit patcharawongsakdaIntroduction to big data and analytic eakasit patcharawongsakda
Introduction to big data and analytic eakasit patcharawongsakdaBAINIDA
 
Presentation DGF Logistics Thailand.คุณอรุณ.1.ppt
Presentation DGF Logistics Thailand.คุณอรุณ.1.pptPresentation DGF Logistics Thailand.คุณอรุณ.1.ppt
Presentation DGF Logistics Thailand.คุณอรุณ.1.pptPawachMetharattanara
 

Similar to Chapter06 การบริหารจัดการข้อมูล (13)

เทคโนโลยีสารสนเทศ2
เทคโนโลยีสารสนเทศ2เทคโนโลยีสารสนเทศ2
เทคโนโลยีสารสนเทศ2
 
Technology2
Technology2Technology2
Technology2
 
Ch1 Business Information foundation concept
Ch1 Business Information foundation conceptCh1 Business Information foundation concept
Ch1 Business Information foundation concept
 
BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้
BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้
BigData และการนำมาใช้BigData และการนำมาใช้
 
Introduction to Digital Imaging
Introduction to Digital ImagingIntroduction to Digital Imaging
Introduction to Digital Imaging
 
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.orgบทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
 
Invitation focus group national ict industry intelligence_25_oct2013
Invitation focus group national ict industry intelligence_25_oct2013Invitation focus group national ict industry intelligence_25_oct2013
Invitation focus group national ict industry intelligence_25_oct2013
 
คู่มือ practical data mining with rapid miner studio7
คู่มือ practical data mining with rapid miner studio7คู่มือ practical data mining with rapid miner studio7
คู่มือ practical data mining with rapid miner studio7
 
Unit3
Unit3Unit3
Unit3
 
Internet of Things เทรนอนาคต ที่ต้องรู้
Internet of Things เทรนอนาคต ที่ต้องรู้Internet of Things เทรนอนาคต ที่ต้องรู้
Internet of Things เทรนอนาคต ที่ต้องรู้
 
Introduction to big data and analytic eakasit patcharawongsakda
Introduction to big data and analytic eakasit patcharawongsakdaIntroduction to big data and analytic eakasit patcharawongsakda
Introduction to big data and analytic eakasit patcharawongsakda
 
56456456
5645645656456456
56456456
 
Presentation DGF Logistics Thailand.คุณอรุณ.1.ppt
Presentation DGF Logistics Thailand.คุณอรุณ.1.pptPresentation DGF Logistics Thailand.คุณอรุณ.1.ppt
Presentation DGF Logistics Thailand.คุณอรุณ.1.ppt
 

Chapter06 การบริหารจัดการข้อมูล

  • 1. CHAPTER 06 การบริหารจัดการข้อมูล BSC202 – Information Technology for Business Akkadate Siripongwattana
  • 2. คานา BSC202 Information Technology for Business2 ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อใช้ประกอบกำรตัดสินใจในด้ำน ต่ำงๆ จึงต้องจัดกำรใช้มีข้อมูลครบถ้วน ใช้ได้ทันเวลำที่ต้องกำร มีควำมถูก ต้อง น่ำเชื่อถือ จึงต้องมีเทคโนโลยีมำช่วยบริหำรจัดกำรข้อมูล
  • 3. แนวโน้มข้อมูล BSC202 Information Technology for Business3 1. คลังข้อมูล (Data Warehouses) 2. ตลาดข้อมูล (Data Marts) 3. การทาเหมืองข้อมูล (Data Mining) 4. ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
  • 4. 1. คลังข้อมูล (Data Warehouses) BSC202 Information Technology for Business4 เป็นฐำนข้อมูลขนำดใหญ่ที่มีที่มำจำกหลำยแหล่ง ทั้งภำยในและภำยนอก องค์กร ครอบคลุมข้อมูลทุกส่วนขององค์กร เช่น กระบวนกำรปฏิบัติงำน สินค้ำ ลูกค้ำ ซึ่งจะนำมำรวมกัน เพื่อนำไปใช้ในด้ำนต่ำงๆ ข้อมูลควรมีกำร ปรับปรุงเป็นประจำให้เป็นปัจจุบันตลอดเวลำ โดยกระบวนกำรที่นิยมทำคือ ETL E : Extraction ทำหน้ำที่ดึงข้อมูลจำกแหล่งต่ำงๆเข้ำมำ T : Transformation ทำหน้ำแปลงข้อมูลที่ได้จำกกำร Extract มำแปลงให้ อยู่ในรูปแบบที่เหมำะสม เช่น ทำ Cleaning, Mapping Data L : Load ทำหน้ำที่นำข้อมูลเข้ำ Data Warehouses
  • 5. 2. ตลาดข้อมูล (Data Marts) BSC202 Information Technology for Business5 ถูกนิยำมว่ำเป็น subset ของข้อมูลขนำดใหญ่ หรือพูดให้เข้ำใจง่ำยๆก็คือ Data Warehouses ของแต่ละแผนกนั่นเอง
  • 6. 3. การทาเหมืองข้อมูล (Data Mining) BSC202 Information Technology for Business6 กระบวนกำรที่กระทำกับข้อมูล(โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมำก) เพื่อค้นหำ รูปแบบ แนวทำง และควำมสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น โดยอำศัยหลัก สถิติ กำรรู้จำ กำรเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศำสตร์ 3.1 กฎความสัมพันธ์ (Association rule) แสดงควำมสัมพันธ์ของ เหตุกำรณ์หรือวัตถุ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน เช่น กำรวิเครำะห์ข้อมูลกำรขำย สินค้ำ โดยเก็บข้อมูลจำกระบบ ณ จุดขำย (POS) หรือร้ำนค้ำออนไลน์ แล้ว พิจำรณำสินค้ำที่ผู้ซื้อมักจะซื้อพร้อมกัน
  • 7. 3. การทาเหมืองข้อมูล (Data Mining) (ต่อ) BSC202 Information Technology for Business7 3.2 การจาแนกข้อมูล (Data classification) หำกฎเพื่อระบุประเภทจำกคุณสมบัติของข้อมูล เช่น ในทำงธุรกิจจะใช้เพื่อ หำผู้ที่จะก่อหนี้เสีย เพื่อประกอบกำรพิจำรณำกำรอนุมัติเงินกู้ , เลือก สำขำวิชำที่เหมำะสมให้ผู้เรียน 3.3 การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data clustering) แบ่งข้อมูลที่มีลักษณะคล้ำยกันออกเป็นกลุ่ม เช่น แบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่เป็น โรคเดียวกันตำมลักษณะอำกำร เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในกำรวิเครำะห์หำ สำเหตุของโรค โดยพิจำรณำจำกผู้ป่วยที่มีอำกำรคล้ำยคลึงกัน
  • 9. 4. ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data ) BSC202 Information Technology for Business9 Volume: มีจำนวนข้อมูลมำกเกินกว่ำระบบฐำนข้อมูลแบบเดิมๆจะสำมำรถ ที่จะจัดกำรได้ Velocity: คือข้อมูลจะมีกำรเปลี่ยนแปลงอย่ำงรวดเร็ว เช่นข้อมูลจำก Social Media ข้อมูลกำรซื้อขำย ข้อมูล Transaction กำรเงินหรือกำรใช้ โทรศัพท์ หรือข้อมูลจำก Sensor Variety: คือข้อมูลจะมีหลำกหลำยรูปแบบทั้ง Structured และ Unstructured ซึ่งอำจจะอยู่ในรูปทั้ง RDBMS, text, XML, JSON หรือ Image
  • 10. 4. Big Data (ต่อ) BSC202 Information Technology for Business10 ลักษณะการวิเคราะห์ 1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics) รูปแบบกำร วิเครำะห์ข้อมูลที่ เน้นกำรอธิบำยว่ำเกิดอะไรขึ้นกับธุรกิจที่ผ่ำนมำ เช่น กำร พบว่ำบริษัทสูญเสียลูกค้ำไปแล้ว 5 ล้ำนคน 2. การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) คือ กำรนำข้อมูล เก่ำมำสร้ำงโมเดลเพื่อคำดกำรณ์ว่ำจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป เช่น บริษัทมี โอกำสจะสูญเสียลูกค้ำที่ชื่อ Jon Smith ในวันพรุ่งนี้ด้วยโอกำส 92% 3. การวิเคราะห์เชิงเสนอแนะ (Prescriptive Analytics) หำผลลัพธ์ที่ดี ที่สุด เพื่อกำหนดกลยุทธ์ของธุรกิจให้เป็นไปอย่ำงมีประสิทธิภำพ เช่น เพื่อ ไม่ให้ลูกค้ำยกเลิกกำรใช้บริกำรจึงควรจะโทรไปหำในวันพรุ่งนี้และนำเสนอ ส่วนลดให้ 3% ในกำรต่ออำยุสมำชิก
  • 11. 4. Big Data (ต่อ) BSC202 Information Technology for Business11 กรณีตัวอย่าง • Tesco Lotus • Amazon.com • Facebook.com • Google.com • Bank • Mobile Operator
  • 12. คาถามท้ายบท BSC202 Information Technology for Business12 1. ข้อมูลมีควำมสำคัญต่อกำรดำเนินธุรกิจอย่ำงไร 2. นักศึกษำคิดว่ำ ประเทศไทยสำมำรถนำข้อมูลจำก Big Data มำใช้ บริหำรประเทศได้หรือไม่ เพรำะเหตุใด
  • 13. ปฏิบัติ BSC202 Information Technology for Business13 ทาเนื้อหา 3 ข้อนี้ ลงในเว็บขายสินค้าของนักศึกษา • เขียนรำยละเอียดข้อมูลสินค้ำให้ • เขียนบทควำม/รีวิว/ควำมรู้ เกี่ยวกับสินค้ำ 2 บทควำม • (การบ้าน) ทำวีดีโอเกี่ยวกับสินค้ำ 1 ชิ้น

Editor's Notes

  1. 1