ວິຊາການຈັດລະບົບສາລະທົນເທດທາງການສຶກສາດ້ວຍລະບົບຄອມພິວເຕີ

132 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 สรปุ ระบบสารสนเทศการจัดการ หมายถึง การจัดกระทาเน้ือหาสาระของผู้รับข้อมูลในลักษณะ ต่างๆ ตามลาดับขั้นตอนหรือมีรูปแบบการจัดท่ีเหมาะสม เพ่ือวัตถุประสงค์ในการนามาใช้ทางด้านกิจ กรรมการบริหารท่ีสาคัญที่สุด คือ การวางแผนการดาเนินงาน สารสนเทศที่ได้รับการจัดกระทาใน รูปแบบท่เี หมาะสม ผ้บู รหิ ารสามารถนาไปใช้ในการตดั สินใจเพื่อการดาเนินงานทางการบริหารได้อย่างมี ประสิทธิภาพ สถานศึกษาทุกรับทุกประเภทจะนาความรู้ด้านการศึกษาไปใช้ประกอบการวางแผน ดาเนินการ หรือประกอบการตัดสินใจเรื่องสาคัญต่างๆ ความรู้น้ันจะต้องได้มาจากสารสนเทศที่ถูกต้อง ตรงประเด็น ทันต่อเหตุการณ์ ท้ังนี้ข้อมูลเป็นหัวใจสาคัญยิ่งของสารสนเทศและความรู้ ดังน้ัน สถานศกึ ษาตอ้ งเก็บรวบรวมข้อมูลของสถานศึกษาในดา้ นตา่ ง ๆ การจัดการระบบสารสนเทศในสถาบันอุดมศึกษา จุดเริ่มต้นของการจัดทาฐานข้อมูลและระบบ สารสนเทศในสถาบันอุดมศึกษา เริ่มจากแนวความคิดของเอนเชมส์ งานสาคัญส่วนหนึ่งของเอนเชมส์ คือ การจัดทาโครงสร้างการจาแนกแผนงาน ซึ่งจัดทาเพื่อวิเคราะห์แผนงานสาหรับกาหนดแนวทางใน การจัดทางบประมาณและการวางแผนของสถาบันอุดมศึกษาภายหลังจากได้มีการจัดทาขึ้นแลว้ ไดม้ กี าร นาโครงสร้างการจาแนกแผนงานไปใช้กับผลผลิตของเอนเชมส์ เช่น รูปแบบการจัดการทรัพยากร กล่าว ได้ว่าโครงสร้างการจาแนกแผนงานเปน็ จดุ เร่มิ ต้นของการจดั ทาระบบสารสนเทศในระดบั อดุ มศึกษา ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการทางการศึกษา อาทิเช่น ระบบงานทะเบียนนักเรียน ระบบงาน วัดผลประเมินผล ระบบการจัดตารางเรียนตารางสอน ระบบงานบริการ ระบบบริหารห้องปฏบิ ัติการ ระบบสารสนเทศสาหรับการบรหิ าร ระบบงานประกนั คณุ ภาพการศึกษา ระบบสารสนเทศเพือ่ การจัดการทางการศกึ ษา

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 133 แบบฝกึ หดั 1. อธบิ ายความหมายของระบบสารสนเทศการจัดการดา้ นการศึกษา โรงเรยี นมคี วาม จาเป็นตอ้ งใช้ระบบสารสนเทศหรอื ไม่ 2. การจดั เก็บข้อมลู ในสถานศึกษา ประกอบดว้ ยข้อมูลใดบา้ ง 3. แนวคดิ ของระบบเกีย่ วข้องกับเร่อื งใดบา้ ง 4. บทบาทพน้ื ฐานของระบบสารสนเทศในองค์กร หมายถึงอะไร ประกอบดว้ ยอะไรบ้าง 5. บทบาทและความสาคญั ของเทคโนโลยสี ารสนเทศท่มี ีต่อการบรหิ ารจัดการศกึ ษามบี ทบาท อย่างไร 6. จงอธบิ ายการจัดการระบบสารสนเทศในสถาบนั อุดมศึกษา เกย่ี วขอ้ งกับบุคคลใด เหตใุ ด ตอ้ งมรี ะบบสารสนเทศในสถาบันอุดมศึกษา 7. ระบบสารสนเทศเพ่ือการจัดการทางการศกึ ษานามาใช้ในด้านใดบา้ ง 8. ยกตัวอย่างของระบบสารสนเทศเพื่อการจดั การทางการศึกษา พรอ้ มทงั้ วเิ คราะหร์ ะบบงาน ว่าประกอบดว้ ยขอ้ มูลใดบา้ ง ระบบสารสนเทศเพ่ือการจัดการทางการศกึ ษา

134 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 เอกสารอ้างองิ ตนิ ปรัชญพฤทธ์.ิ (2542). ศัพทร์ ฐั ประศาสนศาสตร์. พิมพ์ครง้ั ที่ 4. กรงุ เทพฯ: จฬุ าลงกรณ์ มหาวิทยาลยั . ปทปี เมธาคุณวฒุ .ิ (2544). เทคโนโลยสี ารสนเทศเพ่ือการบริหารสถานศึกษา. กรุงเทพฯ:จุฬาลงกรณ์ มหาวิทยาลัย. วทิ ยาการ เชยี งกูล. (2546). อธบิ ายศพั ท์การศกึ ษาและความรู้สาขาตา่ งๆ. กรุงเทพฯ: สายธาร. สันติ บญุ ภริ มย.์ (2552). นวัตกรรมการบริหารการศึกษา. กรงุ เทพฯ: บคุ๊ พอยท์. ร่งุ ชชั ดาพร เวหะชาต.ิ (2557). การบรหิ ารจดั การสถานศกึ ษาขั้นพ้นื ฐาน. พมิ พ์คร้ังท่ี 5. สงขลา: นา ศิลป์โฆษณา จากัด. ไพฑูรย ศรีฟ้า. (2546). เอกสารชดุ วชิ า การจัดการนวัตกรรมและเทคโนโลยสี ารสนเทศ: กรุงเทพฯ: สานกั งานคณะกรรมการการอดุ มศึกษา กระทรวงศกึ ษาธกิ าร ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการทางการศกึ ษา

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 135 แผนบริหารการสอนประจาบทท่ี 6 รายวิชา การจดั ระบบสารสนเทศทางการศึกษาดว้ ยคอมพิวเตอร์ หวั ข้อเนอ้ื หา 1. ความหมายของความร้แู ละการจัดการความรู้ 2. คณุ สมบัติของความรู้ 3. ประเภทของความรู้ 4. วงจรระบบจดั การความรู้ 5. ประโยชนท์ ไ่ี ดร้ ับจากการจดั การความรู้ 6. ระบบสนบั สนุนเพื่อการตัดสินใจ 7. ระบบสนับสนุนการตดั สินใจกับการใชง้ าน 8. ระบบสารสนเทศสาหรบั ผู้บริหารระดับสงู 9. ระบบธรุ กิจอัจฉรยิ ะ วัตถุประสงค์เชงิ พฤติกรรม 1. บอกความหมายของความรู้และการจดั การความรู้ได้ 2. อธิบายคุณสมบตั ิของความรู้ได้ 3. อธบิ ายประเภทของความรู้ได้ 4. อธบิ ายวงจรระบบจดั การความรู้ได้ 5. บอกประโยชนท์ ีไ่ ด้รับจากการจดั การความรู้ได้ 6. อธบิ ายความหมายของระบบสนับสนนุ เพ่ือการตัดสินใจได้ 7. อธิบายระบบสนับสนนุ การตัดสินใจกับการใช้งานในองคก์ รได้ 8. บอกวธิ ีการจัดการระบบสารสนเทศสาหรบั ผูบ้ รหิ ารระดบั สูงได้ 9. อธบิ ายระบบธรุ กิจอัจฉรยิ ะได้ การจดั การความรแู้ ละระบบสนบั สนุนการตดั สนิ ใจ

136 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 วธิ สี อนและกจิ กรรมการเรียนการสอนประจาบท 1. บรรยายเนอื้ หาในแต่ละหวั ข้อ พร้อมยกตวั อยา่ งประกอบ 2. ศึกษาจากเอกสารประกอบการสอน 3. ผู้สอนสรปุ เน้อื หา และซักถามในชนั้ เรียน 4. ทาแบบฝึกหัดเพื่อทบทวนบทเรียน 5. ผูเ้ รียนถามขอ้ สงสัย สือ่ การเรียนการสอน 1. เอกสารประกอบการสอนวิชาการจดั การสารสนเทศทางการศกึ ษาดว้ ยคอมพิวเตอร์ 2. ภาพเลอ่ื น (Slide) 3. ตวั อยา่ งจากหนงั สือวิชาการจัดการสารสนเทศทางการศึกษาและเว็บไซต์ที่เกย่ี วข้อง 4. เคร่ืองคอมพิวเตอร์ การวดั ผลและการประเมนิ 1. ประเมินจากการซกั ถามในชนั้ เรยี น 2. ประเมนิ จากการทาแบบฝึกหดั ทา้ ยบท 3. ประเมินจากความรับผดิ ชอบตอ่ การเรยี น การจดั การความรแู้ ละระบบสนบั สนุนการตดั สินใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 137 บทที่ 6 การจดั การความรู้และระบบสนับสนุนการตัดสินใจ การจัดการความรู้เป็นการรวบรวมองค์ความรู้ที่มีอยู่อย่างกระจัดกระจายอยู่ในตัวบุคคลหรือ เอกสาร มาพฒั นาให้เป็นระบบเพ่ือให้ทุกคนในองค์กรสามารถเข้าถึงความรู้ และพฒั นาตนเองใหเ้ ป็นผู้รู้ รวมทงั้ ปฏบิ ตั ิงานไดอ้ ย่างมีประสิทธภิ าพ อันจะสง่ ผลให้องคก์ รมคี วามสามารถในเชงิ แขง่ ขันสงู สดุ ในบท น้ีจะกล่าวถึงเนื้อหาของการจัดการความรู้และระบบสนับสนุนการตัดสินใจซึ่งเป็นระบบย่อยหน่ึงใน ระบบสารสนเทศเพ่ือการจัดการ โดยที่ระบบสนับสนุนการตัดสนิ ใจจะช่วยผู้บริหารในเรือ่ งการตัดสนิ ใจ ในเหตุการณห์ รือกจิ กรรมท่ีไมม่ ีโครงสร้างแน่นอน หรือกึ่งโครงสร้าง ระบบสนับสนนุ การตดั สินใจอาจจะ ใช้กับบุคคลเดียวหรือช่วยสนับสนุนการตัดสินใจเป็นกลมุ่ นอกจากน้ัน ยังมีระบบสนับสนนุ ผูบ้ รหิ ารเพอ่ื ชว่ ยผูบ้ ริหารในการตดั สินใจเชิงกลยุทธ์ 1. ความหมายของความรแู้ ละการจดั การความรู้ แก่นแทใ้ นระบบผู้เช่ยี วชาญ (Expert Systems) องคก์ รแหง่ การเรยี นรู้ และนวตั กรรม ล้วนเกิด จากแนวคิดการจัดการความรทู้ ั้งสิน้ ในขณะเดียวกันความสาเร็จของผบู้ ริหารก็ลว้ นมาจากการใช้ความรู้ เพื่อบริหารจัดการทรัพยากรขององค์กรให้เกิดคุณค่า การจัดการความรู้มิใช่ส่ิงใหม่แต่อย่างใด และ ถึงแม้ว่าองค์กรจะมีความรู้ต่าง ๆ จานวนมากมาย แต่หากมิได้นาความรู้ท่ีมีอยู่ จัดเก็บไว้อย่างมีระบบ ย่อมไม่มั่นใจได้ว่า ความรู้เหล่าน้ันจะสามารถถูกนาไปแบ่งปันหรือเผยแพร่ใช้งาน เพ่ือนาไปสู่การก่อ ประโยชนส์ งู สุดใหแ้ ก่องค์กรได้ ความรู้ (Knowledge) คือบทสรุปของความเข้าใจ ท่ีสามารถนาไปปฏิบัติได้จรงิ ซึ่งกว่าจะ เกิดเป็นความรู้ขึ้นมาได้ จาเป็นต้องได้รับการค้นคว้า พิสูจน์หาความจริง หรือทดลองมาแล้ว ความรู้ ความสามารถถูกต้ังเป็นกฎข้ึนมาเพ่ือนาไปใช้กาหนดเป็นขั้นตอนการปฏิบัติงาน ความรู้ทาให้เราเช่ือใน ส่ิงท่ีต้ังอยู่บนพื้นฐานแห่งความเป็นจริง มีเหตุมีผล ดังนั้นความรู้จึงสามารถนาไปใช้เพ่ือแก้ไขปัญหา และนามาประกอบการตดั สินใจได้ การจดั การความรแู้ ละระบบสนบั สนนุ การตดั สินใจ

138 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 การจัดการความรู้ (Knowledge Management) เป็นการนาความรู้ท่ีอยู่กระจัดกระจาย ไมเ่ ป็นระเบียบ (ความรทู้ ง้ั หลายเหล่าน้นั อาจฝงั อย่ทู ว่ั ไปภายในองค์กรหรือแม้แต่ตัวพนักงานเอง) มา จัดการอย่างมีระบบเพ่ือช่วยให้องค์กรสามารถบ่งชี้ คัดเลือก จัดองค์ประกอบ เผยแพร่ และถ่ายโอน สารสนเทศท่ีสาคัญ ๆ เพอ่ื นาไปสเู่ ป้าหมายและพฒั นาเปน็ องค์กรแหง่ การเรยี นร้ตู อ่ ไป ความรู้ถือเป็นส่วนหนึ่งในความทรงจาขององค์กร ท่ีปกติมักอยู่เคียงข้างคู่กับองค์กรในรูปแบบ ทไ่ี มม่ ีโครงสร้างอยา่ งชัดเจน ดงั ตวั อยา่ งเชน่ 1) การนาความรมู้ าช่วยแก้ไขปญั หายอ่ มสง่ ผลตอ่ ประสิทธภิ าพและประสิทธิผลตามมา 2) การมีความรอู้ ย่ใู นตวั ยอ่ มทาให้เกิดการเรยี นรู้สง่ิ ต่าง ๆ รอบตวั ไดอ้ ยา่ งรวดเร็ว 3) การนาความรู้มาใช้เพ่อื การวางแผนเชงิ กลยุทธ์ 4) การนาความรมู้ าใชเ้ พอ่ื ประกอบการตัดสินใจ สาหรับในบริบททางเทคโนโลยีสารสนเทศ ความรู้จะมีความหมายที่แตกต่างไปจากข้อมูลและ สารสนเทศมาก โดยที่ ข้อมูล (Data) เป็นการรวบรวมเก่ียวกับข้อมูลดิบและข้อเท็จจริงต่าง ๆ จาก การบันทึกเหตกุ ารณ์ทเ่ี กิดข้ึนมาแลว้ หรอื กาลงั จะเกิดขนึ้ ส่วน สารสนเทศ (Information) เปน็ การนา ข้อมูลมาผ่านการประมวลผล หรือคานวณทางสถิติ เพ่ือให้ได้มาซ่ึงสารสนเทศที่สามารถนามาสนับสนุน การตัดสินใจของผู้บริหารในช่วงเวลาหน่ึง ๆ ได้ในขณะท่ี ความรู้(Knowledge)ก็คือสารสนเทศ ซ่ึงอาจ เปน็ บทสรุปของความเขา้ ใจตามหวั ข้อนั้น ๆ ที่มีความสอดคลอ้ ง และสามารถนาไปปฏิบัติไดจ้ ริง ตวั อย่างเช่น 1) รถยนต์คนั นเ้ี ตมิ น้ามันไดส้ งู สุด 55 ลิตร สิง่ เหลา่ นถี้ ือเป็น “ข้อมลู ” 2) การขับรถลงเนนิ เขา โดยเฉพาะเขาท่มี คี วามชนั สูง ไม่ควรใชเ้ กียร์ว่าง เพราะจะทาให้รถว่ิง แล่นด้วยความเร็วสูงตามแรงโน้มถ่วง ซึ่งอันตรายมาก ดังน้ันวิธีการขับรถลงเนินเขาที่ถูกต้อง จึงควรใช้ เกียร์ต่าเพ่ือให้เกิดแรงฉุดจากเครื่องยนต์ ป้องกันการเลี้ยงเบรกท่ีส่งผลต่อผ้าเบรกไหม้ได้สิ่งเหล่าน้ีถือ เป็น”ความรู้” ทีน่ กั ขบั รถทกุ คนสามารถนาไปปฏิบัติตาม 2. คณุ สมบตั ิของความรู้ รายละเอียดต่อไปน้ี จะแสดงถึงคุณสมบัติของความรู้ ท่ีต้องการสะท้อนให้เห็นว่าความรู้นั้นมี ความแตกตา่ งจากทรัพย์สินต่าง ๆ ขององคก์ รอย่างไร 1. มีความพิเศษและมีผลตอบแทนท่ีเพิ่มพูน ปกติแล้ว ความรู้จะไม่มีเร่ืองของผลตอบแทนที่ ลดน้อยลง อีกท้ังเมื่อความรู้ถูกนาไปใช้ ก็ไม่ได้ทาให้เกิดความสินเปลือง แต่ในทางกลับกัน ยิ่งใช้มาก เท่าใด กับเพิม่ คณุ ค่ามากขึ้นเท่าน้ัน 2. แบ่งออกเป็นส่วนได้ รั่วไหลได้ และต้องปรับให้ทันยุคสมัย เมื่อความรู้ได้เจรญิ เติบโต จะ สามารถแบ่งออกเป็นสาขาย่อย ๆ และแบ่งออกเป็นส่วนได้ความรู้เป็นพลวัต (Dynamic) ที่สามารถ เปล่ียนแปลงได้ตลอดเวลา ความรู้เป็นสารสนเทศที่สามารถนาไปปฏิบัติได้ ดังนั้นองค์กรจึงจาเป็นต้อง การจดั การความรู้และระบบสนับสนนุ การตดั สินใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 139 ปรบั ความรใู้ ห้ทนั ยคุ สมัยอย่างต่อเน่ือง เพือ่ ปพู น้ื ฐานไปสู่การบารุงรักษาให้คงไว้ และเปน็ แหล่งความรู้ท่ี องคก์ รสามารถนาไปใชเ้ พือ่ ชิงความไดเ้ ปรียบในเชงิ แขง่ ขัน 3. ยากต่อการประเมินหรือตีราคาเป็นมูลค่า เป็นสิ่งท่ียากทีเดียวสาหรับการประเมินค่าการ ลงทุนของความรู้ เนื่องจากมีปัจจัยอยู่มากมายท่ีทาให้ความรูไม่สามารถประเมินค่าเป็นตัวเงินได้ เพราะ ความร้จู ับตอ้ งไมไ่ ด้ ทาใหต้ ีมูลค่าได้ยาก 4. มีมูลคา่ ไม่แนน่ อนในเรื่องของการแบ่งปัน เปน็ ส่งิ ที่ยากต่อการประมาณการว่า มูลคา่ ของ ความรูท้ ่ไี ดแ้ บ่งปันหรือเผยแพร่ออกไปน้ัน ใครๆกจ็ ะไดร้ บั ประโยชน์เทา่ กัน หรือมากกวา่ กนั อยา่ งไร 5. เกี่ยวพันกับเวลา ประโยชน์และความเป็นเหตุเป็นผลของความรู้ อาจผันแปรได้ตามการ เวลา ตวั อย่างเชน่ เวลาทาใหค้ นชราภาพได้ เวลาทาใหส้ ่งิ ของเนา่ เสียและระเหยได้ ดังนนั้ ความรู้ก็เช่นกัน นอกจากน้ี ความรู้ยังสามารถนาไปสู่การผลิตผลงานที่เป็นเลิศในสาขาต่าง ๆ และถูกนามาใช้ เปน็ ทุนทางปญั ญา (Intellectual Capital) ที่ช่วยสรา้ งคุณค่าและมลู คา่ ทางการเงินใหแ้ กอ่ งค์กรได้ 3. ประเภทของความรู้ ความร้ยู ังสามารถจาแนกออกเป็น 2 ประเภท ด้วยกนั คือ 1. ความรโู้ ดยใน (Tacit Knowledge) เปน็ ความรูแ้ บบฝังลกึ ทีซ่ ่อนเรน้ อยู่เฉพาะตัวบคุ คล มี ความซับซ้อน ไม่สามารถนามาจัดระบบให้มีความชัดเจนแน่นอนได้ เนื่องจากเป็นภูมิปัญญา ซ่ึง ประกอบด้วยความเชื่อ ค่านิยม ประสบการณ์ ความชาชาญ ไหวพริบ ความลับ และทักษะความรู้ เฉพาะตัวบุคคลผู้นั้น และเน่ืองจากความรู้ประเภทน้ีมีความเป็นนามธรรมสูง จึงยากต่อการถ่ายทอด ออกมาเปน็ คาพูดหรอื ลายลักษณ์อักษร 2. ความรู้แบบชัดแจ้ง (Explicit Knowledge) เป็นความรู้ที่มีความเป็นรูปธรรม เป็น วิทยาการทสี่ ามารถถา่ ยทอดออกมาเปน็ ลายลักษณอ์ ักษรในรปู แบบของสอื่ ตา่ ง ๆ ได้อย่างมากมาย เปน็ องค์ความรู้ท่ีมีหลักการ มีเหตุผล ถ่ายทอดได้ สามารถจัดทาข้ึนเพื่อเผยแพร่ในรูปแบบของข้อมูล นโยบาย วธิ กี าร กลยทุ ธ์ ซอฟตแ์ วร์ หนังสือ คมู่ ือ เอกสาร และสอื่ ประเภทอ่นื ๆ นิยามความรูใ้ นลักษณะต่างๆทเี่ ก่ยี วข้องกบั ความรเู้ ชิงรูปธรรมทลี่ ดหลั่นลงมาสคู่ วามรู้เชิง นามธรรม หรอื ทีเ่ รยี กช่ือยอ่ ว่า ASHEN โดยแตล่ ะตัว มคี วามหมายว่า 1) Artefacts เปน็ ความรู้ที่ถูกประดิษฐ์ขึน้ มาเปน็ ลายลกั ษณอ์ ักษร เชน่ เอกสาร หนงั สือ ถอื เปน็ ความรู้ท่เี ป็นรปู ธรรมมากท่ีสดุ 2) Skill เป็นทักษะ ซึ่งมีส่วนสาคัญต่อการนาไปใช้ประกอบการใช้งานเพื่อให้เกิด ความสาเร็จ 3) Heuristics เปน็ ความร้ทู ีเ่ กดิ จากการเรยี นรู้ ทดลองปฏิบตั ิ การจัดการความร้แู ละระบบสนบั สนุนการตดั สนิ ใจ

140 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 4) Experience เป็นความรู้ท่ีได้จากการเรียนรู้มามากพอ จนมีความเชี่ยวชาญสูง เร่ิมมี ความยากตอ่ การถ่ายทอดหรือแลกเปลีย่ น เนือ่ งจากเปน็ เร่ืองของเฉพาะตวั บคุ คล 5) Natural Talent เป็นพรสวรรคท์ ่ีฝังอยใู่ นเฉพาะตัวบุคคล ยากตอ่ การถา่ ยทอด มี 6) ความเปน็ นามธรรมสงู 4. วงจรระบบจัดการความรู้ หน้าท่ีหลักของระบบจัดการความรู้ จะดาเนินการตาม 6 ข้ันตอนเป็นวงจร โดยเหตุผลที่ระบบ จัดการความรู้ต้องดาเนินการเป็นวงจร เพราะว่าความรู้เป็นสิ่งผลวัต ไม่หยุดนิ่ง ความรู้ที่บรรจุอยู่ใน ระบบจดั การความรู้ จะไม่มีวันส้ินสุด เพราะว่าสิ่งแวดล้อมมีการเปล่ียนแปลงตลอดเวลา และความรู้ต้อง ได้รับการปรับปรุงให้ทันสมัย เพื่อสะท้อนถึงความเปล่ียนแปลงท่ีเกิดขึ้นโดยวงจรระบบจัดการความรู้ ประกอบด้วย 1. การสร้างความรู้ (Create Knowledge) ความรสู้ ามารถถูกสร้างขนึ้ จากบุคคลใด ๆ ทไี่ ด้ ค้นพบแนวทางใหม่ ๆ ของการกระทาส่ิงใดส่ิงหนึ่ง หรือพัฒนาข้ึนจากประสบการณ์ และในบางคร้ังก็มี ความรู้จากภายนอกเขา้ มา 2. การจบั ใจความสาคญั ของความรู้ (Capture Knowledge) ความรู้ใหม่ ๆ จะถกู ระบุถึง คณุ ค่าได้ และสามารถชแ้ี จงได้ และสามารถชี้แจงได้เป็นเหตุเป็นผล 3. การปรบั ความรู้ (Refine Knowledge) ความรใู้ หมๆ่ จะถูกนาไปใช้ในเชิงปฏบิ ตั ิได้ ดังนัน้ ความรู้ของมนุษย์โดยรูปแบบโดยนัย (Tacit) จะต้องนามาจับใจความสาคัญ และถูกปรับให้เป็นความรู้ แบบชัดแจง้ (Explicit) เพื่อให้ความรู้นัน้ สามารถถูกเผยแพร่ แบ่งปันใหผ้ อู้ ่นื ไดอ้ ย่างเขา้ ใจ 4. การจัดเก็บความรู้ (Store Knowledge) ความรู้ต่าง ๆ ที่มีประโยชน์ จะต้องได้รับการ จัดเกบ็ ในรปู แบบทเ่ี หมาะสม หรอื จดั เก็บไว้ในคลังความรู้ (Knowledge Repository) หรอื ในรูปแบบอ่ืน ๆ ที่องค์กรสามารถเขา้ ถงึ ได้ 5. การจัดการ (Manage Knowledge) ทานองเดียวกันกับห้องสมุด ท่ีต้องจัดเก็บรักษา ความรู้ปัจจุบันเอาไว้ และจะต้องได้รับการทบทวน ตรวจสอบ เพื่อให้มีความสอดคล้องและมีความ ถูกตอ้ ง 6. การเผยแพร่ความรู้ (Disseminate Knowledge) ความรู้ต่าง ๆ จะต้องได้รับการ จัดรูปแบบในลักษณะของส่ือที่เหมาะสม เพื่อเผยแพร่ให้กับผู้ที่ต้องการหรือใครก็ได้ในองค์กรได้ทุกที่ทุก เวลา การจดั การความรูแ้ ละระบบสนบั สนนุ การตดั สนิ ใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 141 5. ประโยชน์ทไ่ี ด้รับจากการจดั การความรู้ 1. ช่วยลดตน้ ทุนในเร่อื งการลงทนุ ด้านความรู้และสตปิ ญั ญา หากบคุ ลากรผ้นู ั้นได้ลาออกจาก งาน 2. ช่วยลดต้นทุนเก่ียวกับการลดเวลาของการแก้ไขปญั หา โดยเฉพาะปัญหาเทีต่ ้องแก้ไขซ้า ๆ 3. ช่วยลดตน้ ทนุ การผลติ โดยเฉพาะการนาสารสนเทศจากแหลง่ ภายนอกมาใช้ เช่น จาก เครอื ข่ายอินเทอร์เน็ต ซ่ึงอาจไม่เสยี คา่ ใชจ้ า่ ยเลย หรอื เสียค่าใชจ้ ่ายไมม่ าก 4. ลดความซา้ ซ้อนของกิจกรรมในฐานความรู้ 5. เพ่ิมผลผลิตจากการนาความรมู้ าประยุกตใ์ ช้ ทาให้การดาเนนิ งานงา่ ยข้นึ และรวดเร็ว 6. เพิ่มความพงึ พอใจแก่พนกั งาน ด้วยการส่งเสริมและพฒั นาความสามารถของบุคลากร 7. เป็นกลยทุ ธเ์ พือ่ ชิงความได้เปรยี บในทางการตลาด 6. ระบบสนบั สนนุ การตดั สินใจ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ได้เริ่มขึ้นในช่วง ปี ค.ศ. 1970 โดยมีหลายบริษัทเร่ิมที่จะพัฒนา ระบบสารสนเทศเพื่อทจ่ี ะชว่ ยผู้บรหิ ารในการตัดสินใจปัญหาที่ไม่มีโครงสร้างท่แี น่นอน หรอื ก่ึงโครงสร้าง โดยข้อมลู มีการเปลีย่ นแปลงตลอด ซ่งึ ระบบสารสนเทศเดิมท่ีใช้ในลักษณะระบบการประมวลผลรายการ ไม่สามารถกระทาได้ นอกจากนั้นยังมีวัตถุประสงค์เพ่ือลดแรงงาน ต้นทุนท่ีต่าลงและยังช่วยในเร่ืองการ วิเคราะห์การสร้างตัวแบบ เพ่ืออธิบายปัญหาและตัดสินใจปัญหาต่างๆ จนกระทั่งปี ค.ศ. 1980 ความ พยายามในการใช้ระบบนีเ้ พื่อชว่ ยในการสนับสนุนการตดั สนิ ใจไดแ้ พร่ออกไป ยงั กลุ่มและองค์การต่างๆ. 6.1 แบบจาลองเพ่ือการตัดสนิ ใจ แบบจาลอง (Model) คือตัวแบบที่นาเสนอเกี่ยวกับความเป็นจริง เช่น แผนท่ี ท่ีทาให้เห็น พ้ืนท่ีทางภูมิศาสตร์ โต๊ะ ท่ีทาให้เห็นถึงวิธีการสร้าง และสมการทางคณิตศาสตร์ ท่ีแสดงให้เห็นถึง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร โดยผู้บริหารสามารถนาแบบจาลองสากลมาใช้ หรือออกแบบตัว แบบจาลองขึน้ เองก็ได้ การตัดสินใจ (Decision Making) คือ กระบวนการคัดเลือกแนวทางปฏิบัติจากทางเลือกต่างๆ เพ่อื ให้บรรลวุ ตั ถุประสงค์ท่ีต้องการ ซงึ่ จัดเปน็ ส่วนหน่งึ ของกระบวนการแกไ้ ขปญั หา ดังน้ันแบบจาลองเพื่อการตัดสินใจ จึงเป็นการนาเสนอสิ่งใดให้แลดูเข้าใจง่าย หรือการสรุปย่อ (Abstraction) ของความจริงบนโลก ซึ่งความง่ายเหล่าน้ีจะมีประโยชน์มาก เพราะว่าความยุ่งยาก ซับซ้อนที่มีอยู่มากมายบนโลกแห่งความเป็นจริงนั้น อาจทาให้เราไม่สามารถนาไปสู่การชร้ี ะบุถึงปัญหา ได้ และหน่ึงในวิธีท่ีทาให้ง่ายข้ึนมาอีกนั้นก็คือ การจัดทาสมมติฐานขึ้นมา เช่น สมมติฐานเกี่ยวกับ อัตราการเติบโตในความต้องการของลูกค้า สาหรับไตรมาสถัดไปว่าจะเป็นไปในทานองเดียวกันกับไตร การจดั การความรแู้ ละระบบสนับสนุนการตดั สนิ ใจ

142 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 มาสปัจจุบนั หรือไม่ ? อย่างไรก็ตามความเส่ียงจากการใช้สมมตฐิ านก็คือ เม่อื นาสมมตฐิ านนั้นมาใช้แล้ว เกิดผิดพลาดข้ึนมา ซึ่งจะต้องวิเคราะห์ถึงข้อบกพร่องท่ีเกิดข้ึนให้ได้ ตัวอย่างเช่น ในเดือนกรกฎาคม ของปี ค.ศ.2008 บริษัท GM (General Motor) ได้เปิดตัวขายรถยนต์ประเภท เอสยูวี (SUV) , มินิแวน และรถบรรทุกขนาดใหญ่ ซึ่งขณะนั้นราคาน้ามันตลาดโลกได้พุ่งพรวดสูงข้ึนมาก ส่งผลให้ ผู้บริโภคไม่นิยมใช้รถประเภทดังกล่าว เน่ืองจากส้ินเปลืองค่าน้ามันเชื้อเพลิงสูงนั่นเอง ทาให้ยอดขาย หยุดชะงักไป อันสืบเนื่องมาจากที่ผ่านมากว่า 3 ปีนั้น ทาง GM ได้ใช้แบบจาลองดังกล่าวเม่ือปี ค.ศ.2005 และไดผ้ ลดี แตเ่ มอ่ื มกี ารนาสมมตฐิ านเดิมดังกล่าวมาใช้กับปี ค.ศ.2008 อกี คร้ัง และด้วย ความไม่เท่ียงตรงในสมมติฐานนี้เอง จึงส่งผลให้เกิดความเสียหายอย่างมากมายตามมา ทาให้บริษัท GM ต้องประสบกบั ภาวะขาดทุนในทสี่ ุด แบบจาลองสามารถนามาใช้เพ่อื ทดลองปฏบิ ัติแบบเสมือนจริงได้ โดยวเิ คราะห์อยู่บนพื้นฐาน ของความเป็นจรงิ ในแบบจาลอง มากกวา่ ทจี่ ะทดลองปฏบิ ัติจริง ดงั นน้ั ประโยชน์จากการนา แบบจาลองมาใช้เพื่อการตัดสนิ ใจ จึงประกอบดว้ ย 1) ต้นทุนการทดลองปฏิบัติเสมือนจริง (Virtual Experimentation) จะมีต้นทุนท่ีต่ามาก เมื่อเทียบกบั การทดลองปฏบิ ัติกับระบบจริง 2) แบบจาลองอนุญาตให้มีการจาลองการทางาน ด้วยการย่นย่อเวลาให้ส้ันลงได้ โดยการ ปฏิบัติงานท่ีกินเวลาเป็นปี ๆ สามารถนาคอมพิวเตอร์มาจาลองเพื่อทดลองปฏิบัติ และ แสดงผลออกมาภายในไมก่ ว่ี ินาที 3) สามารถเปลีย่ นตวั แปรเพ่ือปรับปรงุ แบบจาลองใหม่ได้อย่างง่ายดาย เมือ่ เทยี บกับการปรับ ในระบบจริงซึ่งยากกว่ามาก อีกท้ังเม่ือนาแบบจาลองไปทดลองปฏิบัติ ก็มิได้เข้าไป แทรกแซงการปฏิบัตงิ านประจาวนั ขององค์กรแต่อย่างใด 4) หากมีการนาแบบจาลองไปใชง้ านแล้วเกิดข้อผดิ พลาดข้ึนมา ผลกระทบจะส่งผลต่อต้นทนุ ที่ตา่ กวา่ เน่ืองจากเป็นการทดลองปฏิบัตแิ บบเสมอื นจรงิ 5) เนื่องจากสภาพแวดล้อมในปัจจุบันล้วนไม่แน่นอน แบบจาลองจึงช่วยให้ผู้บริหารสามารถ รบั มอื กบั สงิ่ ทไ่ี ม่แน่นอนเหล่านี้ไดเ้ ปน็ อย่างดี จากคาถาม (what - if) เชน่ “จะเกดิ อะไร ขึ้น...ถ้ามีการสั่งซื้อวัตถุดิบจากต่างประเทศเข้ามาใช้” ซึ่งระบบจะทาการคานวณความ เสยี่ งท่ีเกิดจากทางเลอื กตา่ ง ๆ ที่เกี่ยวขอ้ งและแจ้งใหท้ ราบ 6) แบบจาลองทางคณติ ศาสตร์ช่วยวิเคราะห์และเปรียบเทียบเงือ่ นไขท่ีมจี านวนมาก ๆ ได้ ซ่ึง ในบางครง้ั อาจใกลก้ บั จานวนอนนั ต์ทม่ี คี ่าไมส่ นิ้ สดุ ของทางเลือกทีม่ คี วามเป็นไปได้ แตด่ ว้ ย เทคโนโลยปี ัจจุบันสามารถจดั การกบั ปญั หาเหล่านไี้ ดง้ ่ายขนึ้ 7) แบบจาลองช่วยเพ่ิมพูนและส่งเสริมการเรยี นรใู้ หแ้ ข็งแกร่งย่ิงข้ึน รวมถึงสนับสนุนเพ่ือการ ฝึกอบรม การจัดการความรู้และระบบสนบั สนุนการตัดสนิ ใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 143 6.2 ประเภทของการตัดสินใจ 6.2.1 การตัดสินใจแบบมโี ครงสรา้ ง เป็นรูปแบบการตัดสินใจท่ีใช้กับงานประจาวันท่ีพนักงานต้องทาซ้าๆในแต่ละวัน ซึ่ง ถูกกาหนดข้ันตอนการปฏิบัติงานที่แน่นอนไว้เรยี บรอ้ ยแล้ว ดังนั้นการตัดสินใจในรปู แบบนี้ หัวหน้าสว่ น งานหรือผู้ปฏิบัติงานมักรู้ลว่ งหนา้ แลว้ ว่าจะเกิดปัญหาอะไรขึ้น ผลลัพธ์จะเป็นอย่างไร และรู้คาตอบว่า ต้องทาอยา่ งไรเพอ่ื แก้ปญั หากับปัญหาเหล่านัน้ และด้วยปัญหาแบบมีโครงสร้างน้ัน มรี ูปแบบมาตรฐาน ท่ีชัดเจน จึงสามารถนาคอมพิวเตอร์มาใช้เพื่อการตัดสินใจแบบอัตโนมัติได้ ตัวอย่างการตัดสินใจใน รปู แบบนี้ เช่น การบนั ทกึ บัญชีลกู หน้ี รายการแสดงลกู หนีค้ า้ งชาระ เป็นตน้ 6.2.2 การตัดสนิ ใจแบบไมม่ ีโครงสร้าง เป็นการตัดสินใจที่ยากและซับซ้อนมากท่ีสุด เมื่อเทียบกับการตัดสินใจชนิดอื่นๆ เนื่องจากไม่สามารถระบุคาตอบให้แน่ชัดลงไปได้ว่าอะไรจะเกิดขึ้น เกิดขึ้นเมื่อไร และสามารถคาดเดา เหตุการณ์ได้ล่วงหน้า การตัดสินใจปัญหาในรูปแบบนี้ ผู้รับผิดชอบคือผู้บริหารระดับสูง ดังน้ันจึง จาเป็นต้องใช้ความรู้ ความชานาญเฉพาะตัว สัญชาติญาณ และประสบการณ์เป็นอย่างสูงนามาใช้เพื่อ ตัดสินใจกับปัญญาท่ีต้องอยู่บนความไม่แน่นอนน้ี ให้เกิดผลในด้านดีมากที่สุด ตัวอย่างการตัดสินใจใน รูปแบบน้ี เช่น การวางแผนด้านงานวิจัยและพัฒนา การพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ และการวางแผน ทางด้านนโยบายเพื่อรบั ผดิ ชอบทางสงั คม เป็นตน้ 6.2.3 การตัดสินใจแบบก่ึงโครงสรา้ ง เป็นการตัดสินใจท่ีเปน็ ไปตามโครงสรา้ งของ 2 รูปแบบข้างต้น กล่าวคือ อาจจะมีท้ัง ปัญหาแบบโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างปะปนกันไปตามแต่ละสถานการณ์ ดังน้ันในบางปัญหาทเ่ี กิดขน้ึ อาจจะตัดสนิ ใจหรือคาดการณ์ได้ลว่ งหน้าและสามารถใช้คอมพวิ เตอร์ช่วยได้ แต่ในบางเหตุการณ์อาจจะ เป็นปัญหาแบบไม่มีโครงสร้าง จึงทาให้ไม่สามารถระบุคาตอบได้ชัดเจนลงไป ดังน้ันจึงต้องใช้ความรู้ ความสามารถและประสบการณข์ องผู้ตัดสนิ ใจผนวกเข้าไปด้วย สาหรบั การตัดสินใจในรูปแบบนี้ มกั เป็น การตัดสินให้ของผู้บริหารระดับกลาง ซ่ึงก็คือผู้จัดการตามแผนต่างๆ น้ันเอง ตัวอย่างการตัดสินใจใน รปู แบบน้ี เชน่ การกาหนดวงเงินสนิ เช่ือ การจดั เตรียมงบประมาณ เปน็ ตน้ 6.3 กระบวนการการตัดสินใจ ในการตัดสินใจเรื่องใดเร่ืองหน่ึง หากมีทางเลือกเดียว ก็จะทาให้การตัดสินใจน้ันง่ายมาก ใน ขณะเดียวกัน หากมีทางเลือกมากข้ึน ก็จะทาให้การตัดสินใจยากขึ้นเป็นลาดับ ในทางธุรกิจแล้ว ปัญหาหน่ึง ๆ สามารถมีทางออกมากมาย ดังนั้นผู้บริหารจึงต้องวิเคราะห์ ทบทวนแล้วทบทวนอีก เพอ่ื ใหไ้ ดม้ าซ่ึงทางเลอื กที่เหมาะสมที่สุด เพื่อนามาใช้สาหรบั แกป้ ญั หาดังกล่าวใหบ้ รรลุผลได้ในทส่ี ุด นักวิจัยด้านการจัดการและการตัดสิน นามว่า Herbert Simon ได้อธิบายถึงกระบวนการ ในการตดั สนิ ใจ ซงึ่ ประกอบดว้ ย 4 ระยะ ดังนี้ การจดั การความร้แู ละระบบสนบั สนนุ การตดั สินใจ

144 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 ระยะท่ี 1 : Intelligence เป็นระยะท่ีเก่ียวกับการใช้ความคิดอย่างมีเหตุผล จะต้อง กาหนดปัญหาและทาความเข้าใจกับปัญหาที่เกิดข้ึนในองค์กรให้ชัดเจน ว่าทาไมปัญหาจึงเกิดข้ึน เกิดขึ้นท่ีไหนและมีผลกระทบต่อองค์กรอย่างไร ดังนั้นจึงต้องมีการรวบรวมข้อมูลท้ังภายในและ ภายนอกองค์กร รวมถงึ รวบรวมสารสนเทศบนแนวทางทีเ่ ป็นไปได้ เพื่อนามาใช้สาหรับแกป้ ญั หา ระยะที่ 2 : Design เป็นระยะของการออกแบบ ท่ีจะต้องออกแบบวิธีเพื่อพิจารณากับ ข้อมูลที่รวบรวมมาได้ ด้วยการลดจานวนทางเลือกให้ลดลง โดยมีการจัดรูปแบบข้อมูล คัดเลือก แบบจาลองที่เหมาะสมเพ่ือมาใช้กับการประมวลผลข้อมูล การตั้งสมมติฐานเพื่อหาค่าความสัมพันธ์ ระหว่างตวั แปรที่เก่ียวข้องทั้งหมดโดยแบบจาลองท่ีใช้จะตอ้ งมีความถกู ต้อง เช่อื ถอื ได้ ซึ่งผตู้ ดั สนิ ใจจะ มีการป้อนเกณฑ์เข้าไป เพื่อหาหนทางแก้ไขปัญหาท่ีซ่อนเร้นอยู่ภายในให้แสดงออกมา กระบวนการ ดังกล่าว อาจจาเป็นต้องทาซ้าแล้วซ้าเล่า และจะทาการตัดสินใจส่วยย่อยต่าง ๆ ที่มีความซับซ้อนที ละส่วน จากน้ันจึงนาผลลัพธ์ท่ีได้จากการตัดสินใจส่วนย่อยเหล่านี้ นามาป้อนเข้าสู่การตัดสินใจหลัก ต่อไป ระยะท่ี 3 : Choice เป็นระยะการคัดเลือกแนวทางท่ีคิดวา่ ดีและเหมาะสมที่สุด ท่ีผ่าน การพิจารณาหรือทดสอบมาแล้ว ด้วยการจัดพิมพ์ออกมาในรูปแบบของเอกสาร ท่ีสาคัญก็คือ ทางเลือกที่เสนอมานน้ั จะตอ้ งมีความเปน็ ไปไดใ้ นการเตรียมความพรอ้ มเพื่อเขา้ สูร่ ะยะสดุ ท้ายตอ่ ไป ระยะท่ี 4 : Implement เป็นระยะของการนาไปใช้ ระยะนี้จะประสบผลสาเร็จได้ก็ ตอ่ เมื่อแนวทางท่ีได้คดั เลือกและนามาใชน้ ัน้ สามารถแกไ้ ขปัญหาได้จริง อย่างไรก็ตาม อะไรจะเกิดข้ึน หากทางเลือกท่นี ามาใช้แก้ปัญหานนั้ ทาไมส่ าเร็จหรือล้มเหลว จะมีการยอ้ ยกลบั ไปยงขน้ั ตอนก่อนหน้า เพอ่ื ทากระบวนการเหลา่ นน้ั ซ้าอีกคร้งั 6.4 ภาพรวมของระบบสนับสนนุ การตัดสินใจ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support Systems: DSS) คือการรวบรวมกลุ่มคน ขั้นตอนการทางาน ซอฟต์แวร์ ฐานข้อมูล และอุปกรณ์ที่นามาช่วยใช้สาหรับการตัดสินใจเพื่อแก้ปัญหา อย่างมีแบบแผน โดยระบบ (DSS) จะมุ่งที่การตัดสินใจเพ่ือให้ได้รับผลประโยชน์อย่างแท้จริง เมื่อต้อง เผชิญหน้ากับปัญหาทางธุรกิจท้ังแบบกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง จึงกล่าวโดยสรุปว่า ระบบการ สนบั สนนุ การตัดสนิ ใจจะมีการใชง้ านส่ิงเหลา่ นีค้ อื 1) ตัวแบบจาลองทีน่ ามาใชเ้ พ่ือการวเิ คราะห์ 2) ฐานข้อมลู เฉพาะกจิ ทีจ่ ดั เก็บความรู้ความชานาญพิเศษ 3) ความเขา้ ใจปัญหาอย่างลึกซึ้ง และผลของการตดั สนิ ใจ อยู่ที่ตัวผตู้ ดั สินใจเอง 4) การโต้ตอบ การประมวลผลแบบจาลองในคอมพิวเตอรเ์ พื่อนาไปสกู่ ารสนบั สนนุ การ ตัดสินใจทางธรุ กจิ เพือ่ แก้ปญั หาแบบก่ึงโครงสรา้ ง การจัดการความรู้และระบบสนบั สนนุ การตัดสินใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 145 สาเหตุที่ภาคธุรกิจจาเป็นต้องใช้ระบบ DSS ก็เพ่ือให้การตัดสินใจมีคุณภาพย่ิงข้ึน ต้องการ ปรับปรุงด้านการส่ือสาร ลดต้นทุน เพิ่มผลผลิต ลดเวลา ส่งเสริมและสร้างความพึงพอใจให้แก่ลกู คา้ และพนักงาน อย่างไรก็ตาม ใช่ว่าระบบ DSS จะนามาใช้งานกับภาคธุรกิจเท่านั้น ระบบ DSS ยังเหมาะ กับการนามาประยุกต์ใช้กับงานบริหารภาครัฐได้เป็นอย่างดี เช่น ระบบ DSS สาหรับงานตารวจ ที่ สามารถนาใช้เพ่ือสืบหาและป้องปรามทางอาชญากรรม การวิเคราะห์รูปพรรณคนร้ายหรือผู้ต้องสงสยั และการประมวลผลเพ่อื วิเคราะห์สถานภาพของอาชญากรรม เปน็ ต้น 6.5 สว่ นประกอบของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ส่วนสาคัญของระบบสนับสนุนการตัดสินใจหรือระบบ DSS น้ันก็คือ ฐานข้อมูลและตัว แบบจาลองนอกจากน้ียังมีส่วนปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้ หรือที่มักเรียกกันว่า Dialogue Manager ท่ีอนุญาต ให้ผู้ตัดสินใจสามารถเข้าถึงเพื่อใช้งานได้ง่ายขึ้น ท้ายสุดแล้ว ระบบ DSS ท่ีมีความสามารถในการเข้าถึง อินเทอร์เน็ตเครือข่าย และระบบคอมพิวเตอร์อ่ืนๆท่ีเก่ียวข้อง จะถือว่าเป็นระบบ DSS ท่ีค่อนขาง สมบูรณ์ และมีความสามารถสูง โดยเฉพาะสามารถนาข้อมูลภายนอกเข้ามาร่วมประมวลผล เพ่ือ นาเสนอรายงานแกผ่ ูบ้ รหิ ารในการประกอบการตดั สนิ ใจท่ีดยี ง่ิ ขึ้น 6.5.1 ฐานขอ้ มูล (Database) จดั เป็นส่วนประกอบท่ีเกี่ยวขอ้ งกบั โมดลู จดั การข้อมูล โดยระบบจัดการฐานขอ้ มูล (DBMS) จะอนุญาตให้ผู้บริหารและผู้ตัดสินใจทาการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ (Qualitative Analysis) กับข้อมูล ขนาดใหญ่ที่บันทึกอยู่ในฐานข้อมูลขององค์กร หรือคลังข้อมูล และตลาดข้อมูล สาหรับระบบ DSS ที่มุ่ง ปฏิบัติกับข้อมูลตามแนวคิดของ Data-Driven น้ัน เป็นการวิเคราะห์เชิงคุณภาพบนพื้นฐานของ ฐานข้อมูลในองค์กร ซึ่งมาจากหลายหน่วยงานด้วยกัน เช่น จากฝ่ายขาย ทรัพยากรบุคคล ฝ่ายผลิต การเงิน การบัญชี และส่วนงานตามแผนกต่างๆรวมถึงการดึงสารสนเทศขึ้นมาใช้งาน เช่น การดึง สารสนเทศจากระบบงานคงคลงั เพือ่ ตรวจสอบ เปน็ ต้น อย่างไรก็ตาม ก็ใช่ว่าทุกคนจะพอใจกับระบบ DSS ท่ีขับเคล่ือนตามแนวคิดของ Data- Driven ไปเสียหมดเนื่องจากมีผลการศึกษาแล้วพบวา่ ผู้บริหารระดับกลางจานวนไม่น้อยที่จะใช้เวลาไป กว่า 2 ช่ัวโมง กับการทางานในวันหน่ึงๆ เพื่อค้นหาข้อมูลตามท่ีตนต้องการเพื่อนามาใช้กับงานของตน ปญั หาใหญ่กค็ อื มขี ้อมูลมากจนเกินไป ประกอบกับสว่ นงานบางแผนกไม่ยอมแบง่ ปันข้อมูลให้ใช้ จงึ ทาให้ ไม่รู้ว่าข้อมูลท่ีได้มีความเป็นปัจจุบันและมีความถูกต้องหรือเปล่า เนื่องจากบางคนมีความกังวลเรื่อง ความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลของตน ดังนั้นจึงเกิดการซ้ือขายฐานข้อมูลข้ึน ซึ่งเกิดข้ึนแล้วใน บางบรษิ ัท โดยเฉพาะฐานข้อมูลเกีย่ วกับพฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้บรโิ ภค ทเ่ี กีย่ วขอ้ งกับผลิตภัณฑ์และ บริการขององค์กรรวมถึงของคู่แข่งขัน นอกจากนี้ระบบจัดฐานข้อมูล ยังสามารถเชื่อมโยงไปยัง ฐานข้อมูลภายนอกได้ เพ่ือให้ผู้บริหารและผู้ตัดสินใจได้รับสารสนเทศเพ่ือสนับสนุนการตัดสินใจที่มาก ข้ึน และแหล่งฐานข้อมูลภายนอกสามารถมาจากอินเทอร์เน็ต ห้องสมุด ฐานข้อมูลของภาครัฐและ การจัดการความรแู้ ละระบบสนับสนุนการตัดสนิ ใจ

146 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 อนื่ ๆ การผสมผสานดว้ ยการเข้าถึงฐานข้อมูลภายในและภายนอก ยอ่ มเป็นกญุ แจสาคญั ต่อผูต้ ัดสินใจใน การทาความเขา้ ใจกับปัญหาขององค์กรและรวมถึงส่งิ แวดลอมตา่ งๆ ไดด้ ียง่ิ ข้ึน 6.5.2 ตัวแบบ จัดเป็นส่วนประกอบที่เก่ียวข้องกับโมดูลจัดการตัวแบบจาลอง(Model Management Module)โดยตัวแบบก็คือ แบบจาลองท่ีถือเป็นส่วนหนึ่งของระบบ DSS ท่ีได้จัดเตรียมให้กับผู้ตัดสินใจ ในการเข้าถึงโมเดลต่างๆท่ี มอยู่หลากหลายและมีประโยชน์ต่อการช่วยตัดสินใจ ตัวแบบจะอนุญาตให้ ผู้บริหารและผู้ตัดสินใจไปสู่การวิเคราะห์เชิงประมาณ (Quantitative Analysis) บนข้อมูลท้ังแบบ ภายในและภายนอกได้ ดงั น้ันระบบ DSS ทีก่ ระทาตามแนวคดิ ของ Model-Driven จึงเกี่ยวข้องกับการ คานวณทางคณิตศาสตร์ หรือการวเิ คราะหเ์ ชิงปริมาณ โดยตัวแบบเหลา่ น้ีจะทาให้ผตู้ ัดสินใจสามารถเข้ ถึงโมเดลต่างๆ ที่หลากหลาย และสามารถสารวจเหตุการณ์ต่าง ๆ ที่หลากหลายและสามารถสารวจ เหตุการณ์ต่างๆ และผลกระทบที่เกิดข้ึนสุดท้ายกคือ มีส่วนช่วยในกระบวนการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น บริษัท Procter & gambol, Pringles และ Pampers Diapers และบริษัทอ่ืนๆ ได้มีการใช้ Model- Driven ในระบบ DSS ในการปรบั ปรงุ การไหลของวตั ถุดบิ และผลิตภัณฑ์จากผู้ขายไปยังผู้บริโภค โมเดล ดังกล่าวช่วยประหยัดให้แก่บริษัทถึง 100 ล้านดอลลาร์ ในส่วนของต้นทุนเกี่ยวของกับโซ่อุปทาน ซ่ึง ระบบ DSS ตามแบบ Model-Driven จัดเป็นสิ่งที่เยี่ยมยอดมากกับการนามาใช้เพ่ือการทานาย พฤติกรรมของผูบ้ ริโภค สาหรับซอฟต์แวร์เพื่อการจัดการโมเดล (Model Management Software: MMS) สามารถนามาใช้ร่วมกบั แบบจาลองในระบบ DSS ได้ อนั ประกอบด้วย แบบจาลองทางการเงนิ การ วิเคราะหส์ ถิติ การแสดงภาพกราฟิก และการบริหารโครงการ เปน็ ตน้ ส่วนซอฟต์แวร์ท่นี ามาสร้าง แบบจาลอง เช่น MS Excel ซ่งึ ตัวโปรแกรมได้เตรียมสตู รสาเร็จเพื่อคานวณทางคณิตศาสตร์ และฟังก์ช่นั ทางสถิติและการเงนิ มาให้อยู่แลว้ ทง้ั นกี้ ารใช้งานโมเดลตา่ งๆ เหล่านี้ขนึ้ อยู่กบั ความต้องการของผู้ ตดั สินใจเป็นสาคญั 6.5.3 การอนิ เตอร์เฟซกับผใู้ ช้ ในส่วนของการอินเตอร์เฟซ เป็นการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้กับระบบ (Dialog Module) ซ่ึง ครอบคลุมทุกๆ เรื่องที่เกี่ยวข้องกับการส่ือสารระหว่างผู้ใช้กับระบบ ท้ังนี้ระบบที่ออกแบบยูสเซอร์ อนิ เตอร์เฟซทีด่ ยี ่อมสามารถช่วยเพิ่มผลผลิตแก่ผู้ใช้งานได้เป็นอยา่ งดี และช่วยลดข้อผดิ พลาดได้ 6.5.4 ผูใ้ ช้ ระบบ DSS เปน็ เครื่องมือสาหรับผใู้ ช้และผตู้ ดั สนิ ใจ โดยผใู้ ชจ้ ะเปน็ ผ้โู ต้ตอบกบั ระบบ DDS และระบบ DDS จะเตรียมการใช้งานให้แก่ผู้ใช้อยู่ 2 ประเภทด้วยกันคือ ผู้บริหาร และทีมงานผู้มีความ ชานาญการ (เชน่ นักวเิ คราะห์การเงิน นักวางแผนการผลิต และนกั วิจยั การตลาด) การจัดการความรแู้ ละระบบสนับสนนุ การตัดสินใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 147 6.5.5 ฐานความรู้ ปัญหาแบบกึ่งโครงสร้างและแบบไม่มีโครงสร้างในหลาย ๆ กรณี มักมีความซับซ้อนและ ต้องการความรู้ความชานาญ เพื่อนามาประกอบการพิจารณาในการหาแนวทางแก้ไข ความรู้ความ ชานาญการเหล่าน้ี สามาถูกเตรียมไว้ใช้งานในระบบฐานความรู้ เช่น ระบบผู้เช่ียวชาญ ดังนั้นระบบ DDS ขั้นสูงขึ้นไปอีจะมีส่วนประกอบท่ีเรียกว่าฐานความรู้ ซ่ึงฐานความรู้จะบรรจุไปด้วยความรู้ต่าง ๆ ท่ี สามารถนามาใชเ้ พ่ือแก้ไขปัญหาบางอย่างได้ ตัวอย่างเช่น ฐานความรู้ความสามารถพยากรณ์ตน้ ทุนการ ก่อสร้างของงานทั้งหมดให้อยู่ในรูปแบบของมิติ ที่ประกอบด้วยวัตถุดิบ ต้นทุนแรงงาน ความล่าช้า และ ปัจจัยทางต้นทุนอ่ืน ท่ีเก่ียวข้องอีกมาก ซ่ึงกระบวนการที่ซับซ้อน จึงจาเป็นต้องนาแบบจาลองหรือ โมเดลมาใช้รวมถึงฐานขอ้ มูลและผูต้ ดั สนิ ใจ 7. ระบบสนบั สนุนการตัดสินใจกบั การใชง้ าน ถึงแม้ระบบ DSS จะมีความคล้ายคลึงกับระบบ MIS แต่ในมุมมองของระบบ DSS น่ันเป็นเร่ือง ของความรู้เกีย่ วกับหลักปรัชญา มากกวา่ วธิ ีการทีม่ คี วามเท่ียงตรงและแน่นอนเหมือนกับระบบ MIS โดย สามารถนาระบบ DDS มาใชก้ ับงานวิเคราะหใ์ นด้านตา่ ง ๆ ดงั นี้ 7.1 การวิเคราะห์แบบ What-if เป็นการวิเคราะห์ว่า “จะเกิดอะไรข้ึน ถ้าเกิดเหตุ...?” โดยผู้สรา้ งตัวแบบจารองน้ีจะทาการคาด เดาเหตุการณ์และตั้งสมมติฐานด้วยการพิจารณาจากข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ผลลัพธ์ที่ได้จะข้ึนอยู่กับความ เทยี่ งตรงและความแมน่ ยาของสมมตุ ฐิ าน การวิเคราะหแ์ บบ what-if จะพยายามคาดเดาถึงผลกระทบ จากการเปล่ียนแปลงในสมมุติฐาน เช่น การเปลี่ยนแปลงค่าตัวแปร หรือตัวสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เพื่อหาแนวทางในการแก้ไขเฉพาะหน้า ตัวอย่างเช่น “จะเกิดอะไรข้ึนต่อต้นทุนสินค้าคงคลังท้ังหมด ถา้ สมมตุ ิฐานเดมิ ของการแบกภาระต้นทุนสนิ ค้าคงคลังไม่ใช่ 10% แต่เป็น 12% อยา่ งไรก็ตามสาหรับใน ระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ได้รับการออกแบบมาอย่างดี ผู้บริหารจะสามารถโต้ตอบโดยการต้ังคาถามใน ลักษณะน้ีซ้าๆ ผ่านแบบจาลองใจคอมพิวเตอร์ได้ทุกเวลาตามที่ต้องการ โดยคาตอบท่ีได้จะแสดงผล ออกมาอย่างรวดเร็ว 7.2 การวิเคราะหค์ วามอ่อนไหว (Sensitivity Analysis) ถือเป็นกรณีพิเศษของการวิเคราะห์แบบ what-if เป็นการศึกษาถึงผลกระทบจากการ เปลี่ยนแปลงที่เกดิ ข้นึ จากการแทนค่า การกาหนดเงอื่ นไขใหม่ท่ีแตกต่างไปจากเดิม เพ่อื นามาวิเคราะห์ เป็นผลลัพธ์ออกมาว่าค่าท่ีได้มีความแตกต่างไปจากเดิมมากน้อยเพียงใด ค่าที่ได้อยู่ในระดับท่ีสามารถ ส่งผลกระทบต่อแนวทางในการปฏิบัติมากน้อยเพียงใด หากไม่มีผลมากนักหรือไม่ส่งผลเลยน้ัน การจัดการความรแู้ ละระบบสนบั สนนุ การตดั สินใจ

148 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 หมายความว่าวิธีการท่ีนามาวิเคราะห์ในเรื่องราวน้ันๆมีความม่ันคง ไม่อ่อนไหวและน่าเชื่อถือ แต่หาก ผลลัพธ์ที่ได้กลับได้ค่าที่แต่ต่างกันมากอย่างเห็นได้ชัดย่อมนาไปสู่ความไม่มั่นใจและไม่น่าเชื่อถือ ดังน้ัน แบบจาลองท่ีมีความอ่อนไหว (Sensitive Model) จึงหมายถึง หากมีความเปลี่ยนแปลงค่าเงื่อนไข เพียงเล็กน้อย จะส่งผลต่อแนวทางการแก้ไขที่แตกต่างกัน ในขณะที่ แบบจาลองไม่อ่อนไหว (Nonsensitive Model)ก็คือ การเปล่ียนค่าเง่ือนไขใด ๆ มิได้ส่งผลต่อแนวทางในการแก้ไขปัญหาท่ีได้ คัดเลือกไว้ ดังนั้นหากแบบจาลองไม่อ่อนไหวมีค่าสูง ย่อมมีโอกาสนาไปสู่ความสาเร็จต่อการแก้ไข ปญั หาไดม้ ากกว่าแบบจาลองทมี่ คี วามอ่อนไหวน่ันเอง 7.3 การวเิ คราะหเ์ พื่อคน้ หาเปา้ หมาย (Goal-Seeking Analysis) ถอื เป็นวิธยี ้อนศร เมื่อเทยี บกบั วธิ ีการวเิ คราะหแ์ บบ what-if และการวเิ คราะห์ความอ่อนไหว โดยแทนท่ีจะสังเกตการณ์เปล่ียนแปลงจากค่าตัวแปรท่ีส่งผลกระทบต่อตัวแปรอ่ืน ๆ แต่การวิเคราะห์ แบบ Goal-Seeking (บางคร้ังอาจเรียกวา่ How-Can Analysis) กลับพยายามวิเคราะหเ์ พื่อค้นหาให้ ได้ว่า เอาต์พุตท่ีต้องการนั้นจาเป็นต้องใช้อินพุตจากตัวแปรอ่ืนๆ ที่เก่ียวข้องจานวนเท่าไร จึงจะได้ ระดับเอาต์พุตตามที่ต้องการ กล่าวคือ จะมีการกาหนดค่าเป้าหมายลงไปในตัวแปร จากน้ันก็ส่ังให้ ระบบทาการประมวลผลตามตัวแบบจาลองซ่ึงจะส่งผลต่อตัวแปรอินพุตอ่ืนๆ ท่ีเก่ียวข้อง โดยค่าตัวแปร อินพุตจะมีการเปล่ียนแปลงไปเรื่อยๆจนกระทั่งได้ค่าเป้าหมายตามที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการฝ่าย ขายต้องการทากาไรให้ถึงเป้า 30 ล้านบาทซ่ึงเป็นยอดกาไรสุทธิภายหลังจากหักค่าใช้จ่ายเก่ียวกับค่า โฆษณาประชาสัมพันธ์และค่าดาเนินการอื่น ๆ ที่เก่ียวข้อง คร้ันเมื่อป้อนค่าเป้าหมายลงในตัวแปรแล้ว หลังจากนั้นอินพตุ ตา่ งๆ ทเ่ี กีย่ วข้อง เช่น รายจา่ ยเกยี่ วกับคา่ โฆษณา ค่าดาเนนิ การอ่นื ๆ และยอดรายได้ ก็จะเปล่ียนแปลงไปเรื่อยๆ จนกระทั้งได้ค่าเป้าหมายตรงกับที่ต้องการ ดังนั้นเราก็จะทราบได้ทันทีว่า “หากต้องการทากาไรสุทธิ 30 ล้านบาท (ภายหลังหักค่าใช้จ่าย) ก็จะต้องมีรายจ่ายเก่ียวกับค่าโฆษณา ประชาสัมพันธ์จานวนเท่าใด ค่าดาเนนิ งานอ่ืน ๆ ทเ่ี ก่ียวขอ้ งจานวนเท่าใด และตอ้ งทารายได้ (ยอดขาย) เทา่ ใด” และหากพจิ ารณาในรายละเอยี ด จะพบวา่ คาถามดงั กลา่ วเป็นไปในทานองเดยี วกนั กับ “จะเกิด อะไรข้ึน...ถ้ามีการเปลี่ยนแปลงยอดรายได้หรือค่าใช้จ่าย?” และด้วยความสามารถของการวิเคราะห์ เพื่อคน้ หาเป้าหมายนี้เอง จึงจดั เปน็ วธิ ที ีส่ าคัญของระบบสนบั สนนุ การตัดสินใจทเี ดียว 7.4 การวเิ คราะห์เพื่อหาค่าทีเ่ หมาะสมท่ีสุด (Optimization Analysis) จดั เปน็ วธิ ีการวิเคราะหท์ ่ีมีความซับซ่อนย่งิ ขึ้นไปอีก วิธนี ้จี ะเป็นส่วนขยายของการวิเคราะห์เพ่ือ ค้นหาเป้าหมาย ซ่ึงเป็นไปในทานองเดียวกัน โดยมีการกาหนดค่าเป้าหมายท่ีต้องการลงในตัวแปร แต่ เป้าหมายในท่ีนี้คือ การค้นหาค่าท่ีเหมาะสมที่สุดสาหรับตัวแปรค่าเป้าหมายหนึ่งตัวหรือมากกว่า ซึ่ง จาเป็นต้องมีข้อจากัดในหัวข้อที่ระบุลงไป จากน่ันตัวแปรต่าง ๆ ก็จะเปล่ียนแปลงค่าหลายๆ รอบ จนกระท่ังค้นพบถึงค่าที่ดีท่ีสุดของตัวแปรเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น ได้กาหนดระดับของผลกาไรสูงสุดที่ การจดั การความรูแ้ ละระบบสนับสนุนการตดั สนิ ใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 149 บ่งช้ีถึงเป้าหมายความสาเร็จลงไปในตัวแปร จากค่าความเปลี่ยนแปลงท่ีขึ้นลงได้จากตัวแปรต่าง ๆ อัน ประกอบด้วย แหล่งรายได้ และประเภทรายจ่าย การเปลี่ยนแปลงในค่าตัวแปรจะผันผวนไปตาม ข้อจากดั ที่ระบุไว้ในหวั ข้อสาคญั ๆ เชน่ ข้อจากัดด้านความสามารถของกระบวนการผลิต หรอื ข้อจากัด ทางการเงิน จนกระทง่ั ไดค้ า่ ท่ีเหมาะสมทส่ี ุดภายใตข้ ้อจากดั ตา่ ง ๆ ท่รี ะบไุ ว้ ทงั้ นี้ ชุดเครอ่ื งมอื ซอฟต์แวร์ เพ่ือการวิเคราะห์ดังกล่าว จะใช้เทคนิคการหาค่าท่ีเหมาะสมท่ีสุดเช่น การโปรแกรมแบบเชิงเส้น (Linear Programming) 8. ระบบสารสนเทศสาหรับผู้บรหิ ารระดับสูง เน่ืองจากผู้บริหารระดับสูง ส่วนใหญ่แล้วจาเป็นจะต้องได้รับการสนับสนุนเป็นพิเศษ กับความ รบั ผิดชอบต่อการตดั สนิ ใจเชงิ กลยุทธ์ ดงั น้นั หลายๆ องคก์ รจงึ มีการพัฒนาหรือนาระบบช่วยเหลือการตัด ส้ินใจของผู้บริหารระดับสูงมาใช้ ระบบที่กล่าวถึงก็คือ ระบบสารสนเทศสาหรับผู้บริหารระดับสูง (Executive information Systems: EIS) ระบบ EIS คือระบบสารสนเทศท่ีรวมคูณสมบัตหิ ลายๆ อย่างของระบบ MIS และระบบ DSS เขา้ ด้วยกัน อันประกอบไปดว้ ย ฮารด์ แวร์ ซอฟต์แวร์ ขอ้ มูล ข้ันตอนการทางานละบคุ ลากร ท่นี ามาใช้ เพ่อื ชว่ ยสนบั สนนุ ผ้บู รหิ ารระดบั อาวโุ ส หรอื ผ้บู รหิ ารระดับสูงขององค์กรในบางครั้ง ระบบ EIS ยัง สามารถเรยี กอกี ชื่อว่า Enterprise Information Systems (EIS) และ Executive Support Systems (ESS) ระบบ EIS สามารถนาไปใช้กับรายบุคคลที่ดารงตาแหน่งการบริหารระดับกลางขึ้นไปตาม โครงสร้างองค์กร แต่จุดมุ่งหมายของระบบ EIS ท่ีแท้จริงคือการนาไปใช้กับผู้ตัดสินใจท่ีเป็นผู้บริหาร ระดับสงู ในทางกลบั กนั ระบบ EIS ทใี่ ชง้ านตามทอ้ งตลาดทว่ั ไปในปัจจบุ ัน ผู้ค้าบางรายได้สร้างข้ึนเพื่อ ตอบสนองการใช้งานของพนักงานระดับอื่น ๆ ภายในองค์กรด้วย ดังนั้นไม่ว่าจะเป็นผู้บริหาร นักวิเคราะห์ และพนักงานท่ีมีความรู้ ต่างก็ใช้ระบบ EIS กันอย่างกว้างขวาง จนบางครั้งได้มีบางคน พูดเชิงติดตลกด้วยการต้ังช่ือระบบน้ีว่า “Everyone’s Information Systems” ซ่ึงบังเอิญตรงกับคา ยอ่ เดยี วกนั แต่อย่างไรก็ตามในมมุ มองต้ังแตด่ ้ังเดมิ นั้น ระบบ EIS จะถกู นามาใช้กบั ผู้บริหารระดับสูง เป็นหลัก เพื่อนาไปใช้ติดตามปัจจัยหลักแห่งความสาเร็จ (Critical Success Factors) ซึ่งเป็นปัจจัย สาคัญท่ีทุก ๆ ธุรกิจจะต้องค้นหาให้พบ เช่น ปัจจัยท่ีจะสร้างธุรกิจให้เหนือกว่าคู่แข่งขัน ปัจจัยท่ีจะ สร้างความพงึ พอใจให้แก่ลูกค้า เปน็ ตน้ โดยแต่ละภาคธรุ กจิ ต่างก็มีกุญแจปัจจัยแหง่ ความสาเรจ็ (Key Success Factor) ที่แตกต่างกันตามรูปแบบการดาเนินงานของธุรกิจน้ัน ๆ ดังน้ันในที่นี้ก็ยังคงลง ความเห็นตามแนวคิดด้ังเดิมว่า ระบบ EIS เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อผู้บริหารระดับสูง และเป็น ระบบทถ่ี กู ออกแบบใหม้ อี นิ เตอร์เฟซทใ่ี ช้งานง่ายเปน็ หลัก (เช่น การคลิกปมุ่ เพียงปุ่มเดียว) การจัดการความรแู้ ละระบบสนับสนนุ การตดั สนิ ใจ

150 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 ความแตกตา่ งระหว่างระบบ EIS กบั ระบบ DSS ก็คือ สารสนเทศทีไ่ ด้จากระบบ DSS นน้ั ยงั ไม่ เพียงพอต่อระบบ EIS เนื่องจากผู้บรหิ ารระดบั สงู เปน็ บคุ คลสาคญั ต่อการกาหนดทิศทางขององค์กร เปน็ ผู้กาหนดวิสัยทัศน์ วางแผนกลยุทธ์ ซึ่งจาเป็นต้องใช้ข้อมูลข่าวสารจากสิ่งแวดล้อมภายนอกองค์กรเขา้ มาประกอบการตดั สนิ ใจ ไม่ว่าจะเปน็ ข้อมูลเกี่ยวกบั ค่แู ข่งขนั สภาพทางการเมอื งภายใน ภาวะเศรษฐกิจ โลก แนวโน้มการลงทุนในภาคอุตสาหกรรม และภัยธรรมชาติ เพื่อนามาวิเคราะห์หาโอกาส และ แนวโน้มของเหตุการณ์ในอนาคต ด้วยการนาประสบการณ์ และไหวพริบเพ่ือกาหนดทิศทางขององค์กร ซ่ึงเป็นการตัดสินใจที่ค่อนข้างเสี่ยง ดังนั้นระบบ EIS จึงเป็นระบบที่สนับสนุนผู้บริหารระดับสูง ในด้าน การวางแผนเชิงกลยุทธ์ การเชื่อมโยงกับสิ่งแวดล้อมภายนอก การกาหนดทิศทางใหม่ๆ ท่ีองค์กรต้อง เจริญรอยตาม รวมถงึ การช่วยเหลอื ผู้บริหารระดบั สูงในการตรวจสอบความกา้ วหนา้ ขององคก์ ร เป็นตน้ 8.1 คุณลกั ษณะของระบบ EIS 1) เป็นระบบที่ถูกพัฒนาขึ้นเพ่ือสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหารระดับสูง โดยจะ พัฒนาตามความเหมาะสมให้แก่ผู้บริหารแต่ละบุคคล กล่าวคือตัวระบบสามารถถูกปรับแต่งได้ตาม ความพอใจของผูบ้ ริหารแตล่ ะคน 2) เป็นระบบท่อี อกแบบให้ง่ายตอ่ การใช้งาน และสามารถเรยี กใช้งานไดท้ ันทีเม่อื ต้องการ รายงานทน่ี าเสนอเนน้ เนอ้ื หาท่ีสนใจ เป็นบทสรุปภาพรวมกวา้ ง ๆ ทีไ่ ม่มุง่ เนน้ รายละเอยี ด 3) กรณีต้องการเจาะลึกเพื่อชอนไชเข้าไปดูรายละเอียดข้อมูลเชิงลึก (Drill-Down) สามารถทาได้ 4) สนบั สนุนและต้องการข้อมูลจากแหล่งภายนอก 5) สามารถนามาใชเ้ พอื่ แกไ้ ขปัญหาบนสถานการณ์ที่มีความไม่แนน่ อนสงู 6) สนับสนุนการวางแผนล่วงหน้าในอนาคต 7) สามารถนาไปส่กู ารเช่อื มโยงเพ่ือเพม่ิ คุณคา่ แกก่ ระบวนการทางธุรกจิ 8.2 ความสามารถของระบบ EIS หน้าที่รับผิดชอบของผู้บริหารระดับสูง ซึ่งเป็นผู้มีอานาจในการตัดสินใจถึงปัญหาเฉพาะอย่าง และได้สร้างความกดดันต่องานของเขาอยู่ไม่น้อย และด้วยคุณลักษณะของระบบ EIS ท่ีกล่าวไว้ใน ข้างต้น ก็เป็นวิธีการของระบบ EIS อยู่แล้ว ท่ีช่วยสนับสนุนงานผู้บริหารระดับสูงได้เป็นอย่างดี นอกจากนี้ระบบ EIS ยังมีเคร่ืองมือพร้อมเพื่อการวิเคราะห์และตัดสินใจ เช่น เหมืองข้อมูล แหล่งข้อมูล จากอินเทอร์เน็ต เอ็กซ์คูทีฟแดชบอรด์ และนวัตกรรมทางเทคโนโลยีใหม่ๆ ซ่ึงส่ิงท้ังหลายเหล่าน้ี ล้วนมี ประโยชน์ต่อการตัดสินใจและการบัญชางานในองค์กรได้เป็นอย่างดี โดยระบบ EIS ที่มีประสิทธิภาพ จะสนบั สนนุ การตดั สินใจของผบู้ รหิ ารระดบั สงู บนองคป์ ระกอบท่ีสาคัญดงั น้ี 1) สนบั สนุนการกาหนดวสิ ยั ทัศน์ที่เกี่ยวข้องกนั ทัง้ หมด 2) สนับสนนุ การวางแผนเชงิ กลยุทธ์ การจัดการความรแู้ ละระบบสนบั สนนุ การตัดสินใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 151 3) สนบั สนุนกลยทุ ธร์ ะดับองค์กรและทมี งาน 4) สนับสนุนการควบคมุ กลยุทธ์ 5) สนับสนุนการจัดการความเสี่ยงท่ีเกิดขนึ้ ฉุกเฉิน 9. ระบบธุรกจิ อจั ฉริยะ (Business lntelligence) เม่ือองค์กรมีข้อมูลสาคัญท่ีถูกจัดรูปแบบไว้อย่างมีระบบและบันทึกเก็บไว้ในฐานข้อมูล คลังข้อมูลหรือตลาดข้อมูล จะสามารถนามาวิเคราะห์ถึงอนาคตได้ กลุ่มเครื่องมือที่ผู้ใช้สามารถนามา วิเคราะห์ข้อมูลเพ่ือให้เห็นรูปแบบ(Pattern) ความสัมพันธ์ใหม่ๆและความรู้ที่ลึกซึ้ง ซ่ึงล้วนมี ประโยชน์ ตอ่ การนาทางไปสู่การตดั สินใจทัง้ ส้ิน เครื่องมอื เหล่านี้จะถูกนามาใช้เพ่ือการรวบรวม วเิ คราะห์ และการ เตรียมการเพ่ือการเข้าถึงข้อมูลท่ีมีอยู่จานวนมากมายมหาศาล เพื่อช่วยผู้ใช้นาไปตัดสินใจทางธุรกิจไดด้ ี ยง่ิ ขึน้ กว่าเดิม สิง่ เหลานีจ้ งึ เปน็ ที่มาของระบบธุรกิจอจั ฉริยะ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ หรือ ระบบ BI คือกระบวนการท่ีผู้บริหารและผู้ใช้สามารถนามาเพ่ือเพิ่ม ความได้เปรียบในเชิงแข่งขันทางธุรกิจ ด้วยการวิเคราะห์เจาะลึกข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างชาญฉลาด เพ่ือ นามาประกอบการตัดสินใจ และการค้นพบโอกาสใหม่ๆ ท่ซี อ่ นเร้นแฝงอยู่ในตัวข้อมลู โดยเครื่องมือของ ระบบ BI มีความสามารถในการขุดคุ้ย เจาะลึกในรายละเอียดของข้อมูล ที่ระบบสารสนเทศพ้ืนฐาน ทั่วไปยากจะเข้าถึงได้ ระบบธุรกจิ อจั ฉริยะ ประกอบด้วยระบบสาระสนเทศ 2 ชนิดด้วยกนั คือ 1) เครอ่ื งมือวิเคราะห์ข้อมลู เชน่ การวเิ คราะห์ข้อมลู แบบหลายมิติ หรอื การประมวลผลเชงิ วิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP)เหมอื งข้อมลู และระบบสนบั สนุนการตดั สินใจ 2) การเขา้ ถงึ สารสนเทศได้อยา่ งง่ายดายในรูปแบบท่ีเปน็ โครงสรา้ ง เชน่ การนาเสนอรายงาน ทางสารสนเทศในรูปแบบของแดชบอร์ด(Dashboards) ในปัจจุบันผู้ค้าซอฟต์แวร์หลายรายด้วยกัน ได้มีการสร้างชุดแพ็กเก็จซอร์ฟแวร์สาเร็จรูปข้ึนมา ท่ีเป็นแหล่งรวมของเครื่องมือดังกล่าวไว้ในชุดเดียวกัน ภายใต้ชื่อว่า ซอร์ฟแวร์ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI Software) โดยมีผู้ค้าซอร์ฟแวร์ระบบ BI หลัก ๆ อยู่หลายรายด้วยกัน เช่น SAS (www.sas.com), Hyperion (www.hyperion.com), Business Objeects (www.businessobjeects.com), Cognos Corp.(www.cognos.com), Information Builders และ SPSS (www.spss.com) ถึงแม้ว่าระบบธุรกิจอัจฉริยะ หรือระบบ BI เป็นสิ่งใหม่ที่มักได้รับการกล่าวขานมากในยุค ปัจจุบันแต่ความจริงแล้วก็ยังเกี่ยวข้องกับแนวคิดของการจัดเก็บรวบรวมข้อมูล และนามาวิเคราะห์เพ่ือ นาเสนอสารสนเทศแก่ผู้บริหารเพื่อประกอบการตัดสินใจ ซ่ึงเป็นไปตามทานองเดี่ยวกันกับระบบ DSS นั่นเองแต่ระบบ BI จะมุ่งเน้นการใช้ข้อมูลจากคลังข้อมูล และใช้เคร่ืองมืออย่างเหมืองข้อมูลเข้าไปช่วย วิเคราะห์ในขณะท่ีระบบ DSS อาจใช้หรือไม่ก็ได้ ส่ิงสาคัญสิ่งหนึ่งของระบบ BI ก็คือมีผู้ค้าจานวน มากได้สร้างซอฟต์แวร์น้ีข้ึนมาในเชิงการค้า และข้ึนอยู่กับเทคโนโลยีของผู้ค้าแต่ละรายที่จะพัฒนา การจัดการความรู้และระบบสนบั สนนุ การตดั สินใจ

152 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 ออกมาใช้งานในรูปแบบต่างๆ ซึ่งอาจครอบคลุมงานทั้งระบบ MIS , DSS , ระบบจัดการความรู้ และ ระบบ EIS จึงทาให้ระบบธุรกิจอัจฉริยะ หรือระบบ BI ไม่สามารถนิยามความหมายได้อย่างชัดเจน เนื่องจากเป็นเทคโนโลยที ีข่ ึ้นอยู่กบั ผคู้ า้ วา่ แตล่ ะรายจะพฒั นาออกมาในรูปแบบอยา่ งไร สรปุ การจัดการความรู้เป็นการรวบรวมองค์ความรู้ท่ีมีอยู่อย่างกระจัดกระจายอยู่ในตัวบุคคลหรือ เอกสาร มาพัฒนาให้เป็นระบบเพ่ือให้ทุกคนในองค์กรสามารถเข้าถึงความรู้ และพัฒนาตนเองใหเ้ ปน็ ผรู้ ู้ รวมท้ังปฏิบัติงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ หน้าท่ีหลักของระบบจัดการความรู้ จะดาเนินการตาม 6 ข้ันตอนเปน็ วงจร โดยเหตุผลท่รี ะบบจดั การความรตู้ อ้ งดาเนนิ การเปน็ วงจร เพราะวา่ ความรูเ้ ป็นสิง่ ผลวัต ไม่หยุดน่ิง ความรู้ท่ีบรรจุอยู่ในระบบจัดการความรู้ จะไม่มีวันสิ้นสุด เพราะว่าส่ิงแวดล้อมมีการ เปลยี่ นแปลงตลอดเวลา และความรตู้ ้องไดร้ ับการปรับปรุงให้ทันสมยั เพ่ือสะทอ้ นถงึ ความเปลย่ี นแปลงท่ี เกิดข้ึนโดยวงจรระบบจัดการความรู้ประกอบด้วย การสร้างความรู้ การจับใจความสาคัญของความรู้ การปรับความรู้ การจัดเก็บความรูก้ ารจัดการและการเผยแพรค่ วามรู้ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ มีไว้เพื่อที่จะช่วยผู้บริหารในการตัดสินใจปัญหาที่ไม่มีโครงสร้างที่ แน่นอน หรือก่ึงโครงสร้างโดยข้อมูลมีการเปล่ียนแปลงตลอด ซึ่งระบบสารสนเทศเดิมที่ใช้ในลักษณะ ระบบการประมวลผลรายการ ไม่สามารถกระทาได้ นอกจากน้นั ยงั มวี ัตถุประสงคเ์ พื่อลดแรงงาน ต้นทุน ทตี่ ่าลงและยังช่วยในเรื่องการวิเคราะห์การสรา้ งตวั แบบ ถงึ แมร้ ะบบ DSS จะมีความคลา้ ยคลึงกับระบบ MIS แต่ในมุมมองของระบบ DSS น่ันเป็นเร่ืองของความรู้เก่ียวกับหลักปรัชญา มากกว่าวิธีการที่มีความ เท่ยี งตรงและแนน่ อนเหมือนกับระบบ MIS โดยสามารถนาระบบ DDS มาใช้กบั งานวเิ คราะห์ในดา้ นต่าง ๆ เชน่ การวเิ คราะห์แบบ What-if วิเคราะหค์ วามอ่อนไหว ระบบ EIS คือระบบสารสนเทศท่ีรวมคูณสมบัติหลาย ๆ อย่างของระบบ MIS และระบบ DSS เข้าด้วยกัน อันประกอบไปด้วย ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ ข้อมูล ขั้นตอนการทางานละบุคลากร ท่ีนามาใช้ เพ่ือช่วยสนับสนุนผู้บริหารระดับอาวุโส หรือผู้บริหารระดับสูงขององค์กร จุดมุ่งหมายของระบบ EIS ท่ี แท้จรงิ คือการนาไปใชก้ บั ผู้ตัดสนิ ใจที่เปน็ ผบู้ รหิ ารระดับสูง ระบบธรุ กิจอจั ฉรยิ ะ คอื กระบวนการทผ่ี ู้บรหิ ารและผู้ใช้สามารถนามาเพ่ือเพิ่มความได้เปรียบใน เชิงแข่งขันทางธุรกิจ ด้วยการวิเคราะห์เจาะลึกข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างชาญฉลาด เพ่ือนามาประกอบการ ตัดสินใจ และการค้นพบโอกาสใหม่ๆ ที่ซ่อนเร้นแฝงอยู่ในตัวข้อมูล โดยเคร่ืองมือของระบบ BI มี ความสามารถในการขุดคุ้ย เจาะลึกในรายละเอียดของข้อมูล ที่ระบบสารสนเทศพื้นฐานทั่วไปยากจะ เข้าถงึ ได้ การจัดการความรแู้ ละระบบสนับสนนุ การตัดสนิ ใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 153 แบบฝกึ หัด 1. จงอธิบายความหมายของความร้แู ละการจัดการความรู้ 2. คุณสมบตั ิของความรู้ ประกอบดว้ ยอะไรบา้ ง 3. ใหอ้ ธบิ ายประเภทของความรู้ท่สี ามารถนามาใชใ้ นสถานศึกษา 4. ใหเ้ ขียนอธิบายวงจรระบบจดั การความรู้ 5. จงบอกประโยชนท์ ีไ่ ด้รบั จากการจดั การความรู้ทเ่ี กี่ยวข้องกับการศึกษามาอย่างน้อย 5 ข้อ 6. ระบบสนับสนนุ เพื่อการตดั สนิ ใจ หมายถึงอะไร มขี ้นั ตอนการทางานอย่างไร 7. จงอธบิ ายระบบสนับสนนุ การตัดสินใจกับการใชง้ านในองค์กร 8. จงบอกวิธีการจดั การระบบสารสนเทศสาหรับผบู้ ริหารระดับสูง 9. ระบบธุรกิจอจั ฉรยิ ะหมายถงึ อะไร ประกอบดว้ ยอะไรบ้าง การจดั การความรแู้ ละระบบสนับสนุนการตดั สินใจ

154 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 เอกสารอ้างอิง โอภาส เอี่ยมสริ วิ งศ์. (2554). ระบบสารสนเทศเพือ่ การจดั การ(Management Information Systems: MIS). กรงุ เทพฯ: ซีเอ็ดยูเคขั่น. ธีระ กุลสวัสด์ิ.(2553). เทคโนโลยีสารสนเทศเพ่ือการบริหาร. กรุงเทพฯ: ห้างหุ้นส่วนจากัด เอ็ม.ที. เพรส. พรรณี สวนเพลง. (2555). ระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์. กรงุ เทพฯ: ซีเอด็ ยูเคชนั . พลพธู ปียวรรณ และสุภาพร เชงิ เอย่ี ม. (2552). ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ. กรงุ เทพฯ: วทิ ยพฒั น.์ การจดั การความรแู้ ละระบบสนับสนุนการตัดสินใจ

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 155 แผนบรหิ ารการสอนประจาบทท่ี 7 รายวิชา การจัดระบบสารสนเทศทางการศกึ ษาดว้ ยคอมพวิ เตอร์ หัวข้อเนอื้ หา 1. คลงั ข้อมูล 2. เหมอื งขอ้ มูล 3. ฟังก์ชันการทางานของเหมืองข้อมูล 4. เครอ่ื งมอื และเทคโนโลยีของเหมืองข้อมูล 5. การประยุกตใ์ ช้เหมืองข้อมูลกับงานด้านตา่ ง ๆ วตั ถุประสงค์เชงิ พฤติกรรม 1. บอกความหมายของความรแู้ ละการจัดการความรู้ได้ 2. อธบิ ายคุณสมบตั ขิ องความรู้ได้ 3. อธบิ ายประเภทของความรไู้ ด้ 4. อธิบายวงจรระบบจัดการความรไู้ ด้ 5. บอกประโยชน์ท่ไี ดร้ บั จากการจัดการความรู้ได้ วธิ สี อนและกจิ กรรมการเรียนการสอนประจาบท 1. บรรยายเนอื้ หาในแต่ละหวั ขอ้ พร้อมยกตัวอย่างประกอบ 2. ศึกษาจากเอกสารประกอบการสอน 3. ผู้สอนสรปุ เนอ้ื หา และซักถามในชั้นเรียน 4. ทาแบบฝึกหดั เพอื่ ทบทวนบทเรียน 5. ผูเ้ รียนถามข้อสงสยั คลังข้อมลู และเหมอื งขอ้ มลู

156 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 ส่ือการเรยี นการสอน 1. เอกสารประกอบการสอนวิชาการจดั การสารสนเทศทางการศึกษาด้วยคอมพวิ เตอร์ 2. ภาพเลื่อน (Slide) 3. ตวั อย่างจากหนงั สือวชิ าการจดั การสารสนเทศทางการศึกษาและเว็บไซต์ท่ีเกย่ี วข้อง 4. เคร่อื งคอมพิวเตอร์ การวดั ผลและการประเมนิ 1. ประเมนิ จากการซกั ถามในช้นั เรยี น 2. ประเมินจากการทาแบบฝกึ หัดท้ายบท 3. ประเมนิ จากความรบั ผดิ ชอบตอ่ การเรยี น คลังข้อมลู และเหมอื งข้อมลู

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 157 บทท่ี 7 คลงั ข้อมูลและเหมืองข้อมลู ปัจจุบันการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เพ่ือพัฒนาโปรแกรมระบบงานด้านธุรกิจข้ึนมาใช้งาน อานวยความสะดวกในเรื่องของการคานวณ ประมวลผล เก็บรวบรวมข่าวสาร ค้นหา และออก รายงานได้อย่างรวดเร็ว ด้วยความสามารถของคอมพิวเตอร์น้ัน ถือเป็นเรื่องปกติพ้ืนฐานไปแล้วสาหรบั การพัฒนาระบบงานในปัจจุบัน ถ้าหาก programmer หรือผู้ท่ีมีส่วนเกี่ยวข้องในการพัฒนาโปรแกรม ระบบงานด้านธุรกิจ ไม่มีการพัฒนาแนวคิดใหม่ ๆ ท่ีจะนาเทคนิควิธี หรือ Algorithm มาใช้กับข้อมูล ในขณะท่ีมีอุปกรณ์และเครื่องมือสมัยใหม่ต่าง ๆ ทเี่ ออ้ื ประโยชนใ์ นการพัฒนา ความสามารถของเคร่ือง คอมพวิ เตอร์กว็ ิวฒั นาการอย่างรวดเรว็ มีประสทิ ธิภาพสูง ความจมุ หาศาล แต่ถา้ เราไมส่ ามารถที่จะใช้ สิ่งท่ีมีอยู่ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและคุ้มค่า ย่อมจะส่งผลต่อระบบงานท่ีล้าหลัง ล้าสมัย ขาดการ วิเคราะหแ์ ละสกดั ข้อมลู ท่ีซ่อนเร้นอยู่ในฐานข้อมูลน้ันขึ้นมาใช้ประโยชน์อย่างท่ีควรจะเปน็ และนั่นก็บ่ง บกถึงประสิทธภิ าพของบุคคลท่ีขาดความคิดสรา้ งสรรค์ ขาดความสามารถ องคก์ รของเรากจ็ ะล้าหลัง ในธุรกิจ ตามคู่แข่งไม่ทัน ขาดข้อมูลข่าวสารท่ีจะนาไปสร้างกลยุทธ์ และสร้างความได้เปรียบให้กับ องค์กร และมันอาจจะนามาซึ่งอนาคตขององค์กร ว่าจะสามารถคงอยู่ได้หรือไม่ กับสภาวการณ์การ แข่งขันดา้ นธุรกิจในปจั จุบนั ทม่ี คี วามรุนแรง 1. คลงั ข้อมูล (Data Warehouse) ข้อมูลที่ใช้อยู่เพื่อการปฏิบัติงานประจาวันในธุรกิจจัดเป็นฐานข้อมูลเชิงปฏิบัติการ (Operational database) ซ่ึงแต่ละวันจะมีปริมาณข้อมูลเพ่ิมข้ึนเร่ือย ๆ คร้ันเมื่อมีการจัดเก็บข้อมูล ประเภทน้ีมากข้ึนข้อมูลย้อนหลังไปหลายๆ ปีเหล่านี้มักมิค่อยถูกนามาใช้งานเนื่องจากการปฏิบัติงาน ประจาวนั ม่งุ เน้นถึงการนาเสนอข้อมูลท่ีเป็นปัจจุบนั มากกวา่ ดังนั้นจึงมีการนาข้อมูลเหล่านีแ้ ยกจัดเก็บไว้ บนส่ือบันทึกข้อมูลต่างหาก เช่น เทป ฮาร์ดดิสก์ หรือแผ่นชีดี เป็นต้น สาเหตุที่ต้องนาข้อมูลเหล่าน้ีมา แยกจัดเก็บไว้บนสื่อบันทึกข้อมูลต่างหากก็เพราะว่าหากนาข้อมูลเหล่านั้นมาปะปนรวมกับข้อมูล ประจาวันย่อมส่งผลต่อขนาดความจุและทาให้การประมวลผลอาจต้องใช้เว ลามากข้ึนซึ้งอาจส่งผล กระทบต่อระบบงานประจาวันท่ีดาเนินการอยู่ได้ดังน้ันจึงเกิดมีแนวคิดถึงการนาข้อมูลย้อนหลังจานวน มากมายมหาศาลเหล่าน้ีมาใช้ให้เกิดประโยชน์ด้วยการนามาจัดเก็บไว้ในรูปแบบของคลังข้อมูลหรือที่ เรยี กวา่ Data Warehouse คลงั ข้อมูลและเหมอื งขอ้ มลู

158 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 คลังขอ้ มลู (Data Warehouse) คอื แหล่งจัดเก็บขอ้ มูลขององค์กรท่ไี ดร้ บั การออกแบบมาเพ่ือใช้ สาหรับการวิเคราะห์และตัดสินใจ โดยสนับสนุนการนาข้อมูลทั้งจากแหล่งภายในและภายนอกมา ประมวลผลรวมกนั ได้ เนื่องจากสภาวการณแ์ ข่งขันทางธุรกิจทีเ่ ข้มข้นและแข่งขันสงู จงึ ตอ้ งมีการรวบรวม ฐานข้อมูลจากหลายๆ แหล่งเข้าด้วยกัน ส่วนข้อมูลที่นามาใชก้ ับงานคลังขอ้ มูลมักจะเป็นข้อมูลย้อนหลัง กล่าวคือเป็นข้อมลู ในอดีตท่ีมกี ารจัดเก็บหลายช่วงเวลาเป็นข้อมลู ท่ีไม่มีการเคลื่อนไหว แต่อาจมกี ารปรับ เพื่อความเหมาะสมก่อนท่ีจะนาเข้าไปเก็บไว้ในคลังและท่ีสาคัญต้องมีการผ่านกระบวนการสกัด การทา ความสะอาดข้อมูล การคัดเลือกจัดเก็บเฉพาะข้อมูลที่จาเป็นต่อการใช้งานเท่าน้ัน กระบวนการจัดเก็บ ข้อมูลในคลังก็เพื่อให้เหมาะแก่การเรียกใช้และวิเคราะห์ตามหัวเรื่อง (Subject) ท่ีผู้บริหารต้องการได้ และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายมิติหลายมุมมองท่ีผู้บริหารสามารถนาไปใ ช้ประโยชน์ต่ อการ ตัดสนิ ใจไดเ้ ปน็ อยา่ งดี ในส่วนข้อมูลท่ีจัดเก็บในคลังปกติแล้จะถูกจัดเก็บไวใ้ นรูปแบของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นสว่ น ใหญ่ แต่อยา่ งไรก็ตามรปู แบบขอ้ มลู ทจี่ ัดเก็บในปจั จบุ ันก็มีอยู่หลากหลายด้วยกัน เชน่ ฐานขอ้ มลู เชงิ วัตถุ รวมถึงเอกสารเพ่ือส่ือสารทางเว็บ เช่น HTML และ XML ซึ้งก็สามารถนามาปรับเข้ากันเพ่ือนาไปสู่การ ประมวลผลรวมกนั ไดต้ ่อไป สาหรับระยะของการนาไปสู่คลังข้อมูล จะประกอบไปด้วย 3 ระยะดว้ ยกนั ซ่งึ เกย่ี วขอ้ งกับการ โอนถา่ ยขอ้ มูลจากฐานข้อมลู ปฏบิ ัตกิ ารไปยงั คลังข้อมูล อันประกอบด้วย 1. การสกดั ข้อมลู ที่จาเป็น (Extraction) เป็นระยะท่ีผู้สร้างคลังข้อมูลจะต้องสร้างแฟ้มข้อมูลจากฐานข้อมูลจากฐานข้อมูลปฏิบัติการ จากน้ันก็ทาการบนั ทกึ ไว้ในเซิร์ฟเวอร์ท่ใี ช้จัดเก็บคลงั ข้อมูลดังกลา่ ว 2. การแปลงรูป (Transforming) เป็นระยะของการทาความสะอาดข้อมูลและปรับปรุงข้อมูลให้ไปสู่รูปแบบที่อนุญาตให้มีการ เพิ่มเติมข้อมูลเข้าไปคลังได้ที่ต้องม่ันใจเรื่องความสอดคล้องตรงกันของข้อมูล ตัวอย่างเช่น หน่วยวัด ซึ่ง ปกติจะถูกนามาใช้เพ่ือวัดกับส่ิงต่าง ๆ และก็มีการใช้หลายหน่วยวัดด้วยกัน เช่น มิลลิเมตร เซนติเมตร ฟุต หลา เมตรหรืออาจเป็นน้าหนักเช่น มิลลิกรัม กรัม กิโลกรัม ปอนด์ เป็นต้น สิ่งเหล่านี้จะต้องได้รับ การปรับปรุงให้เป็นหน่วยวดั หน่วยเดียวกันเพื่อให้ข้อมูลมีความสอดคลอ้ งตรงกันก่อนท่ีจะถูกบรรจุเขา้ สู่ คลังเพอื่ นาไปสกู่ ารตดั สนิ ใจที่ถกู ต้องแม่นยาย่ิงข้ึน 3. การโหลดเข้าไปในคลงั (Loading) เป็นระยะที่ผู้เชี่ยวชาญด้านคลังข้อมูล จะต้องถ่ายโอนแฟ้มข้อมูลที่ผ่านการแปลงรูปเรียบร้อย แล้วเข้าสู่คลังข้อมูลโดยจะต้องมีการเปรียบเทียบข้อมูลในคลังกับข้อมูลต้นทางที่จะถ่ายโอนเข้าไปว่า ตรงกันหรือไม่เพื่อยืนยันถึงความสมบูรณ์ ท้ังน้ีทุกๆฐานข้อมูลควรมี เมตาดาต้า (metadata) ซึ่งเป็น ข้อมูลท่ีใช้อธิบายข้อมูลที่มีส่วนชว่ ยให้ผใู้ ช้รู้รายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลเหล่าน้ันและสามารถเข้าไปค้นหา และวิเคราะห์ในคลังข้อมูลไดส้ ะดวกรวดเรว็ ยิ่งขึน้ คลงั ข้อมลู และเหมืองขอ้ มลู

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 159 นอกจากคลังข้อมูลแล้วยังมี ตลาดข้อมูล (Data Mart) ซ่ึงจัดเป็นกลุ่มย่อยของคลังข้อมูลความ แตกต่างระหว่างคลังข้อมูลกับตลาดข้อมูลก็คือ ตลาดข้อมูลจะมีขอบเขตท่ีจากัดด้วยการมุ่งความสนใจ บนงานแผนกใดแผนกหน่ึงขององค์กร จึงทาให้ฐานข้อมูลของตลาดข้อมูลนั้นกระชับ มีขนาดเล็กกว่า คลังข้อมูลมาก อีกทั้งยังมีการประมวลผลที่รวดเร็วกว่า และมีความสลับซับซ้อนน้อยกว่าคลังข้อมูล สาหรับในบางหน่วยงานอาจมีความต้องการเร่ิมต้นจากการพัฒนาตลาดข้อมูลก่อน จากน้ันจึงนาตลาด ข้อมูลต่างๆ มาเช่อื มโยงเขา้ ดว้ ยกนั เพอ่ื พัฒนาไปส่คู ลงั ขอ้ มลู ต่อไปในอนาคต 2. เหมืองข้อมูล (Data Mining) นกั วิชาการหลายทา่ นได้ให้ความหมายของ การทาเหมอื งข้อมลู ไว้ดงั นี้ การทาเหมืองข้อมูล (Data Mining) คือ กระบวนการค้นหาความสมั พันธ์ รูปแบบและแนวโนม้ ใหม่ๆ โดยการเก็บข้อมูลจานวนมากไว้ในคลังสินค้า แล้วใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์และสถิติในการ วเิ คราะห์ขอ้ มูล การทาเหมืองขอ้ มูล (Data Mining) คอื การคน้ หาความสัมพันธแ์ ละรปู แบบ (Pattern) ทง้ั หมด ซึ่งมีอยู่จริงในฐานข้อมูล แต่ได้ถูกซ่อนไว้ภายในข้อมูลจานวนมาก Data Mining จะทาการสารวจและ วิเคราะห์อย่างอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติ ในปริมาณข้อมูลจานวนมากให้อยู่ในรูปแบบที่เต็มไปด้วย ความหมายและอยู่ในรูปของกฎ (Rule) โดยความสัมพันธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความรู้ต่าง ๆ ที่มี ประโยชนใ์ นฐานข้อมลู การทาเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการทางานท่ีสกัดข้อมูลจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ สารสนเทศที่มปี ระโยชนท์ เี่ รายงั ไมท่ ราบโดยเปน็ สารสนเทศที่มีเหตผุ ล และสามารถนาไปใช้ได้ ซึง่ เปน็ ส่ิง สาคัญท่ีช่วยการตัดสินใจในการทาธุรกิจ การทาเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการท่ีสาคัญในการค้นหา ความรูจ้ ากฐานขอ้ มูลขนาดใหญ่ เหมืองข้อมูล จะเป็นการสังเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ หรืออาจ วิเคราะห์มาจากรายการ Transaction โดยเรียนรู้ข้อมูลจากอดีต หรือปัจจุบันผลลัพธ์ที่ได้จากการ สังเคราะห์ของเหมืองข้อมูล อาจจะเป็นข้อมูลแบบ Unknow, Valid, หรือ Actionable ซ่ึงความหมาย ของขอ้ มลู ทง้ั 3 ประเภทน้ี มีดังนี้ 1. ข้อมูลแบบ Unknow เป็นข้อมูลที่ผู้ใช้งานไม่เคยรู้มาก่อน ไม่ชัดเจน ไม่สามารถ ตั้งสมมติฐานล่วงหน้าว่าจะเป็นแบบใด เช่น ห้างสรรสินค้าแห่งหนึ่งค้นพบพฤติกรรมของผู้บริโภค ท่ี พ่อบ้านมักซื้อเบียร์และผ้าอ้อมในวันศุกร์ตอนเย็น ดังนั้นเป็นสัญญาณให้เจ้าของกิจการควรจะเตรียม สินค้าไว้เพื่อจาหน่าย ในขณะที่ห้างคู่แข่งอาจจะไม่รู้ข้อมูลเหล่าน้ี เช่น เจ้าของร้านขายรถยนต์พบว่า รถยนต์ขนาดใหญ่ ราคาแพงมักจะถูกซื้อโดยคนที่สูงอายุ ซึ่งเจ้าของร้านไม่เคยรู้มาก่อน แต่ข้อมูล คลังข้อมูลและเหมอื งข้อมลู

160 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 ดังกล่าวไม่เป็นลักษณะของ Unknow เพราะสมมติฐานดังกล่าวมีอยู่ คือ คนที่มีอายุมักมีฐานะดีข้ึน เม่อื เทียบกบั คนในวัยที่อายนุ อ้ ย 2. ข้อมูลแบบ Valid เมื่อผูใ้ ช้เรม่ิ ใชเ้ ทคนิคของ Data Mining จะคน้ พบส่ิงทนี่ ่าสนใจตลอดเวลา แต่จะต้องพิจารณาด้วยว่าสิ่งนั้นถูกต้อง (Valid) หรือไม่ เช่น มักจะพบว่ามีความสัมพันธ์ของการซ้ือ สินค้า 2 อย่างเสมอ เมื่อจานวนความหลากหลายของสินค้ามากขึ้น แต่ไม่ได้หมายความว่าจะต้องให้ ห้างสรรพสินค้า เก็บสินค้าในคลังมากข้ึน เพราะข้อมูลที่ได้อาจเกิดความคลาดเคล่ือน เพราะฉะน้ัน จะต้องทาการตรวจสอบความถูกต้อง (Validation and Checking) ของข้อมูลและวิเคราะห์ความ ถกู ตอ้ งอีกคร้ัง 3. ข้อมูลแบบ Actionable ข้อมูลจะต้องถูกแปลงออกมาและนามาตัดสินใจ เพ่ือสร้างความ ได้เปรียบในเชิงธุรกิจ บางครั้งข้อมูลท่ีเราค้นพบเป็นส่ิงท่ีคู่แข่งได้ทาไปแล้ว หรืออาจผิดกฎหมาย ซ่ึง จะต้องมวี ิจารณญาณในการใชด้ ้วย บางทขี ้อมูลดงั กลา่ วอาจไม่มปี ระโยชน์อะไร 2.1 ววิ ฒั นาการของ Data Mining ปี 1960: Data Collection มีการนาข้อมูลมาจัดเก็บอย่างเหมาะสมในอุปกรณ์ท่ีน่าเชื่อถือ เพ่ือป้องกันการสญู หายได้เปน็ อยา่ งดี ปี 1980: Data Access มีการนาข้อมูลท่ีจัดเก็บมาสร้างความสัมพันธ์ระหว่างกัน เพื่อนาไป วเิ คราะห์ และตัดสินใจอย่างมีประสิทธภิ าพ ปี 1990: Data Warehouse and Decision Support มีการนาข้อมูลมาเก็บลงในฐานข้อมูล ขนาดใหญ่ ครอบคลมุ การใช้งานท้งั หมดขององค์กร เพอ่ื ช่วยสนบั สนุนการตัดสนิ ใจ ปี 2000 : Data Mining นาข้อมูลจากฐานข้อมูลมาวิเคราะห์และประมวลผล โดยสร้าง แบบจาลองและความสัมพนั ธท์ างสถิติ 2.2. วตั ถปุ ระสงคใ์ นการใช้ Data Mining 1. เพ่ือการค้นพบองคค์ วามรู้ใหม่ในฐานข้อมลู (Knowledge discovery in databases) 2. เพ่อื การสกดั องค์ความรู้ที่ซ่อนเร้นอยู่ (Knowledge extraction) 3. เพื่อจดั การกบั ข้อมลู ในอดีต (Data archeology) 4. เพอ่ื สารวจขอ้ มูล (Data exploration) 5. เพือ่ คน้ หา Pattern ของข้อมูลท่ีซ่อนอยู่ (Data pattern processing) 6. เพือ่ ใช้ขดุ เจาะข้อมูล (Data dredging) 7. เพื่อเก็บเกย่ี วผลประโยชนใ์ ห้ได้มาซง่ึ สารสนเทศท่ีมปี ระโยชน์ 2.3 เป้าหมายหลักของ Data Mining คลงั ข้อมูลและเหมืองข้อมลู

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 161 คุณลักษณะและเป้าหมายหลักของ Data Mining คือ ใช้สกลับหรือค้นหา Pattern ของ ข้อมูลที่ฝังลึกและซ่อนเร้นอยู่ภายในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ โดยใช้สถาปัตยกรรม Client-Server (Client/server architecture) ใช้เครื่องมือสมัยใหม่ที่สามารถแสดงผลแบบกราฟิก ผู้ใช้สามารถดู ข้อมูลแบบเจาะลึก (data drills) และสามารถใช้เคร่ืองมือในการสอบถามข้อมูลได้อย่างง่ายดาย โดย ไม่ต้องอาศัยความชานาญของ programmer บ่อยคร้ังเราอาจค้นพบผลลัพธ์ท่ีเราไม่คาดหวังมาก่อน เคร่ืองมือจะทาให้เราใช้งานได้ง่าย ซึ่งเครื่องมือนอกจากจะแสดงผลกราฟิกได้แล้วยังรวม Spreadsheets เอาไว้ด้วย 2.4 กระบวนการของ Data Mining (A KDD Process) เป็นกระบวนการในการคน้ หาลกั ษณะแฝงของข้อมลู (Pattern) ทซี่ อ่ นอยู่ในฐานข้อมลู ซง่ึ ข้นั ตอนของการคน้ หาความร้ใู หม่ (Steps of a KDD Process) ประกอบดว้ ย 1. เรยี นรแู้ ละศึกษาเกยี่ วกับโปรแกรมทจี่ ะใช้ (Learning the application domain) 2. คัดเลือกข้อมูล (Data selection) เป็นการระบุถึงแหล่งข้อมูลที่จะนามาทา mining รวมถงึ การนาข้อมูลทตี่ อ้ งการออกจากฐานข้อมลู เพ่อื สรา้ งกลุ่มขอ้ มลู สาหรับพจิ ารณาในเบ้ืองต้น 3. การกรองข้อมูลและประมวลผล (Data cleaning and preprocessing) ข้อมูลท่ีเก็บ รวมรวมมามีจานวนมากจะต้องนามากรอง เพื่อเลือกข้อมูลท่ีตรงประเด็น เพราะบางข้อมูลอาจจะไม่ เป็นประโยชน์กบั เรา ในขนั้ ตอนนีเ้ ปน็ ขั้นตอนทีเ่ ราจะไดม้ าซง่ึ คณุ ภาพของข้อมูล ทจ่ี ะนาไปวเิ คราะห์ 4. การแปลงรูปแบบข้อมูล (Data reduction and transformation) ลดรปู และจดั ขอ้ มูล ให้อยู่ในรูปแบบ เดียวกัน มีรูปแบบ (Format) ที่เป็นมาตรฐาน และเหมาะสมที่จะนาไปใช้กับ Algorithm และแบบจาลองท่ใี ชท้ า Data Mining 5. เ ลื อ ก Functions ข อ ง data mining เ ช่ น summarization, classification, regression, association และ clustering เป็นต้น 6. เลอื ก Algorithm ของ data mining เป็นเทคนคิ สาหรับการ Mine ขอ้ มูล 7. ทาการค้นหา Patterns ทเ่ี ราสนใจ 8. ประเมนิ ผล Pattern และนาเสนอองคค์ วามรู้ ในขนั้ ตอนน้ีจะเป็นการวิเคราะหผ์ ลลัพธ์ ที่ได้ และแปลความหมาย และประเมินผลว่าผลลัพธ์น้ันเหมาะสมหรือตรงวัตถุประสงค์หรือไม่และ นาเสนอ 9. ใชอ้ งค์ความรทู้ ี่ค้นพบ (Use of discovered knowledge) คลงั ข้อมลู และเหมืองขอ้ มูล

162 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 Pattern Evaluation Data Mining Task-relevant Data Data Warehouse Selection Data Cleaning Data Integration Databases รปู ท่ี 7.1 กระบวนการของ Data Mining (KDD : Knowledge Discovery in Database) ท่มี า: http://www.no-poor.com/dssandos/Chapter5-dss.htm 2.5. ชนดิ ขององค์ความรู้ทค่ี ้นพบ (Types of knowledge to be mined) 1. องค์ความรเู้ ก่ยี วกับคณุ ลกั ษณะของข้อมลู (Characterization) เช่น รู้ว่าคนทสี่ ามารถ เรยี นตอ่ ในระดบั ปรญิ ญาเอกไดจ้ ะพิจาณาไดจ้ ากคณุ ลกั ษณะใด 2. องค์ความรเู้ ก่ยี วกบั การจาแนกข้อมูล (Discrimination) 3. องค์ความรเู้ ก่ยี วกับความสมั พันธข์ องข้อมูล (Association) เช่น มีความสัมพันธข์ องการ ซื้อสนิ คา้ พบวา่ ถา้ ลกู ค้าป๊อบคอรน์ จะต้องซื้อเป๊บซี่ตามมา 4. องคค์ วามรู้เกีย่ วกับการแยกประเภทข้อมลู และการพยากรณ์ (Classification/prediction) 5. องคค์ วามรู้เกี่ยวกับการจดั กล่มุ ข้อมลู (Clustering) 6. องคค์ วามรู้เกี่ยวกับการวเิ คราะหข์ ้อมูลจากภายนอก (Outlier analysis) 7. องค์ความรู้เก่ียวกับขอ้ มูลอ่ืน ๆ ในงานทค่ี น้ พบ (Other data mining tasks) คลงั ข้อมูลและเหมอื งขอ้ มลู

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 163 2.6. ประเภทของขอ้ มลู ท่ีจะใช้ใน Data Mining 1. ขอ้ มูลทีม่ าจากฐานข้อมลู เชงิ สมั พนั ธ์ (Relational databases) 2. ขอ้ มูลจากคลังข้อมลู (Data warehouses) 3. ข้อมลู จากฐานขอ้ มูลรายการปรับปรุง (Transactional databases) 4. จากฐานข้อมูลพิเศษหรือที่เกบ็ ขา่ วสารพิเศษ ซงึ่ ไดแ้ ก่ ฐานขอ้ มลู เชิงวัตถุ ข้อมูลเกย่ี วกบั เวลา ฐานข้อมูลข้อความ (Text databases) และฐานข้อมลู มลั ติมีเดีย ฐานขอ้ มูลแบบเก่าในอดีตหรือ ข้อมูลที่มาจากตา่ งฐานข้อมูลกัน ขอ้ มูลจากแหล่ง WWW 3. ฟงั ก์ชนั การทางานของเหมืองข้อมูล (Data Mining Task) งานของ Data Mining สามารถทางานในการขดุ ค้นข้อมลู ดังน้ี 3.1 การวเิ คราะหค์ ณุ สมบตั ิและการแยกแยะข้อมูล (Characterization and discrimination) การวเิ คราะห์คุณสมบัติ เชน่ การพิจารณารับสมคั รพนักงานของฝ่ายบุคคล ตอ้ งวเิ คราะห์ คุณสมบัตจิ ากใบสมัครและจากการสมั ภาษณ์ การแยกแยะข้อมลู เช่น การสูญเสียการได้ยนิ เปน็ ปัญหา สาคญั ของคนงานทท่ี างานในโรงงานท่ีมเี สยี งดัง ซึ่งการทราบถงึ สมรรถภาพการไดย้ นิ ของตนเองจะช่วย ให้คนงานสามารถปอ้ งกันตนเองจากการสญู เสียการได้ยินได้ 3.2. การหาความสมั พนั ธ์ของข้อมูล (Association) นยิ มใช้ในการวเิ คราะห์ตะกรา้ สินคา้ เพราะสามารถช่วยให้ค้นพบความสัมพันธ์ท่ีเปน็ ไปได้ ท้งั หมดของการผสมกันของสินค้าที่น่าสนใจเพ่ือนาผลท่ีได้ไปใชท้ าการตลาด 3.3 การจัดหมวดหมูแ่ ละการวเิ คราะหก์ ารถดถอย (Classification/ Regression) 3.3.1 การจดั หมวดหมู่ (Classification) ตัวอย่างของการจัดหมวดหมู่ ท่ีนามาใช้กับงานด้านธุรกิจ เช่น มีนักวิเคราะห์ ขององค์กรแห่งหนึ่งต้องการรู้เหตุผลว่า “ทาไมถูกค้าบางกลุ่มถึงยังคงซ่ือสัตย์จงรักภักดีต่อย่ีห้อสินค้า (Band Loyalty) ขององค์กร และขณะเดียวกันก็มีลูกค้าอีกกลุ่มที่เปล่ียนใจไปหาคู่แข่ง “ ในการหา คาตอบน้ี นักวิเคราะห์ต้องทานายลักษณะนิสยั ของลูกค้าท่ีองค์กรอาจต้องเสยี ไปให้กับคู่แข่ง ดังน้ันเม่ือ มีเป้าหมายคือ “อยากทราบเหตุผล” นักวิเคราะห์สามารถนาข้อมูลการซื้อสินค้า ของลูกค้าในอดีตมา ทดลองกับแบบจาลองเพื่อวิเคราะห์ผลว่าทาไมลูกค้าบางกลุ่มซ่ือสัตย์ บางกลุม่ ไม่ซ่อื สตั ย์ จดุ ประสงค์คือ : ตอ้ งการศึกษา “ออ็ บเจค็ ลกู ค้า” โดยสมมติใหอ้ ็อบเจค็ ลกู ค้า มี Field ท่ี เกี่ยวขอ้ ง ดังน้ี คลังข้อมลู และเหมอื งขอ้ มูล

164 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 ตารางท่ี 7.1 แสดงตารางข้อมูลเกย่ี วกบั ลกู ค้า Field Data Type Value Description Cus_id Int Unique รหสั ลกู คา้ ระยะเวลาทล่ี ูกค้าอยกู่ ับองค์กร Time Int Integer ตัวบ่งชี้แนวโน้มการใชส้ ินค้า 6 เดอื นลา่ สุด การสารวจผลความพอใจของลูกคา้ Trend Text เพิ่มขนึ้ , คงท,ี่ ลดลง ลูกคา้ ยังคงอย่กู บั องค์กรหรือเสียไปให้ Status Text สงู ,กลาง, ตา่ , ไม่ทราบ คูแ่ ขง่ Cus_type Text ซอ่ื สัตย,์ ไม่ซ่ือสตั ย์ ที่มา: http://www.no-poor.com/dssandos/Chapter5-dss.htm คาตอบท่ีต้องการ (Output) คือ รหัสลูกค้า (Cus_type) ถือเป็นตัวแปรตาม (Dependent vairable) ซ่ึงผลของตัวแปรตามจะข้ึนอยู่กับตัวแปรอิสระ ((Independent vairable) ในที่นี้คือฟีลด์ Time, Trend และ Status มีหลายเทคนิคของ Data Mining ทีใ่ ชใ้ นการแกป้ ญั หาแบบ Classification แต่ละเทคนคิ ก็ จะมหี ลาย Algorithm ใหเ้ ลอื กและแตล่ ะ Algorithm จะใหผ้ ลลพั ธท์ ีต่ ่างกัน ซึ่งปญั หาประเภทนี้ จะให้ผลลัพธเ์ ปน็ ค่าท่ีแนน่ อน เช่น อาจจะไดค้ าตอบเปน็ (Yes, No) หรอื (High, Medium, Low) เปน็ ตน้ เทคนิคของ Data Mining ท่ีใช้ ในการแก้ปัญหาแบบ Classification ไดแ้ ก่ 1. Decision Tree 2. Neural Networks 3. Naïve-Bayes 4. K-nearest neighbor (K-NN) 3.3.2 การวิเคราะห์การถดถอย (Regression) ปญั หาแบบ Regression จะเหมือนกบั แบบ Classification ตา่ งกนั ตรงท่ผี ลลัพธท์ ่ีไดจ้ าก Regression เปน็ คา่ แน่นอน ท่ีไม่จากดั จะเปน็ คา่ อะไรก็ได้ เชน่ แบบจาลองทานายว่า นาย B จะตอบ รับขอ้ เสนอของบรษิ ัท ถ้านาย B ได้รับผลกาไร 1,000 บาท (1,000 เปน็ คาตอบเฉพาะท่ีแนน่ อน แต่ไมจ่ ากัด ซงึ่ ตัวเลขอาจจะเปน็ ค่าอ่นื ไปได้เรื่อย ๆ ต่างจากคาตอบแบบ Yes, No ) คลงั ข้อมลู และเหมืองขอ้ มูล

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 165 3.4 การวเิ คราะห์การรวมกลมุ่ หรือ การแบง่ แยกข้อมูล (Cluster analysis/ Segmentation) การวิเคราะห์การรวมกลุ่ม (Clustering) เปน็ การรวมกลุ่มข้อมูลทม่ี ีลักษณะเหมือนกัน รูปแบบ หรือแนวโน้มท่ีจะเหมือนกัน การใช้เทคนิค Clustering จะไม่มีผลลัพธ์ (Output) ไม่มีตัวแปรอิสระ (Independent Variable) ไม่มีการจัดโครงร่างของวัตถุ เราจะเรียกเทคนิคของ Clustering ว่าเป็น แบบเรียนรู้ข้อมูลโดยไม่ต้องอาศัยครูสอน(Unsupervised Learning) การทา Clustering จะทาบน พื้นฐานของข้อมูลในอดีต เช่น องค์กรต้องการทราบความเหมือนที่มีในกลุ่มของลูกค้าของตน เพ่ือท่ีจะ ให้เข้าใจลักษณะเฉพาะของลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย และสร้างกลุ่มของลูกค้าเพ่ือท่ีองค์กรจะได้สามารถ ขายสินค้าได้ในอนาคต องค์กรจะทาการแยกกลุ่มของข้อมูลลูกค้าออกเป็นกลุ่ม ๆ (หาส่วนที่เป็น Intersection และ Union) เทคนิคของ Data Mining เพ่ือแกป้ ัญหาแบบ Clustering คือวิธี Demographic Clustering กบั Neural Clustering 3.5 การประเมนิ และการพยากรณ์ (Estimation/Prediction) การประเมิน (Estimation) เป็นการประเมินท่ีไม่สามารถกาหนดค่าหรือคุณสมบัติที่ชัดเจนได้ ใช้จัดการกับค่าท่ีมีผลแบบต่อเน่ือง เช่น ใช้ประเมินรายได้ของครอบครัว ประเมินความสูงของบุคคลใน ครอบครัว ประเมินจานวนเดก็ ๆ ในครอบครัว การพยากรณ์ (Prediction) จะเหมือนกับ Classification และ Estimation ต่างกันตรงท่ี Record ถูกแยกจัดลาดับในการทานายค่าในอนาคต และนาข้อมูลในอดีตมาสร้างเป็นแบบจาลอง ใช้ ทานายส่ิงท่ีจะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การทานายว่าลูกค้ากลุ่มใด ท่ีองค์กรจะสูญเสียไปในอีก 6 เดือน ข้างหน้า หรอื การทานายยอดซ้ือของลกู คา้ จะเปน็ เทา่ ใด ถา้ บรษิ ทั ลดราคาสนิ ค้าลง 10% 3.6 การบรรยายและการแสดงภาพของขอ้ มูล (Description / Visualization) การบรรยาย (Description) เป็นการหาคาอธิบายถึงส่ิงท่ีจะเกิดข้ึน โดยอาศัยข้อมูลจาก ฐานข้อมูล เช่น กลุ่มคนที่มีการศึกษาหรือรายได้น้อย จะเลือกนักการเมืองที่มีนโยบายทุนนิยม มากกวา่ กลุม่ คนช้นั กลาง การแสดงภาพของข้อมูล (Visualization) เป็นการนาเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟิก หรืออาจ นาเสนอในแบบ 2 มิติ สร้างรายละเอียดในการนาเสนอให้เข้าใจมากย่ิงขึ้น เช่น องค์กรต้องการหา สถานที่ในขยายสาขาใหม่ท่ีอยู่ในเขตพื้นที่ภาคเหนือของประเทศ ดังนั้นองค์กรจึงใช้แผนท่ี Plot ท่ีต้ัง ขององคก์ รคแู่ ขง่ ที่มีสาขาอยู่ในเขตนั้น เพ่อื พิจารณาสถานท่ีต้ังท่ีเหมาะสมทสี่ ดุ คลังขอ้ มูลและเหมืองขอ้ มลู

166 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 4. เคร่อื งมือและเทคโนโลยีของเหมอื งขอ้ มูล (Data Mining Tools and Technologies) 4.1 Neural Network เปน็ แนวคดิ ใหค้ อมพิวเตอร์ทางานสมองของมนษุ ย์ เปล่ยี นตัวเองจาก การประมวลผลตามลาดับ (Sequential Processing) ให้เป็นการประมวลผลแบบคู่ขนานได้ (Parallel Processing) มีลักษณะการทางานโดยแต่ Process จะรับ Input เข้าไปคานวณ และสร้าง Output ออกมาในลักษณะที่ไม่ใช่การทางานแบบเชิงเส้นตรง เพราะ Input แต่ละตัวจะถูกให้ลาดับความสาคัญ ของค่าไม่เท่ากัน ค่าของ Output ท่ีได้จากการเชื่อมโยงกันนี้ จะถูกนามาเปรียบเทียบกับ Output ที่ ไดต้ งั้ เอาไว้ ถ้าค่าทีอ่ อกมาเกิดความคลาดเคลื่อน กจ็ ะนาไปสู่การปรับคา่ หรือน้าหนัก (weight) ของ คา่ ทใ่ี สไ่ วใ้ หแ้ ต่ละ Input Neural Network เป็นการสร้างแบบจาลอง ทีเ่ ลยี นแบบการทางานของสมองมนุษย์ มี โครงสรา้ งเปน็ กลุม่ ของ Node ทีเ่ ชอ่ื มโยงถึงกนั ในแตล่ ะ Layer คอื Input layer, Hidden layer, output layer รปู ที่ 7.2 ตวั อยา่ งของ Neural Network ท่มี า: http://www.no-poor.com/dssandos/Chapter5-dss.htm 4.2 Decision Trees เป็นการนาข้อมูลมาสร้างแบบจาลองการพยากรณ์ในรูปแบบ โครงสร้าง ต้นไม้(Decision Trees) ซึ่ง Decision Trees จะมีการทางานแบบ Supervised Learning (คือการ เรียนรู้แบบมีครูสอน) สามารถสร้างแบบจาลองการจัดหมวดหมู่ได้จากกลุ่มตัวอย่างข้อมูลท่ีกาหนดไว้ คลังข้อมูลและเหมืองขอ้ มูล

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 167 ก่อนล่วงหน้า เรียกว่า Training set ได้อัตโนมัติ และพยากรณ์กลุ่มของรายการท่ียังไม่เคยนามาจัด หมวดหมู่ ไดด้ ว้ ยรูปแบบของ Tree โครงสร้างประกอบดว้ ย Root Node, Child และ Leaf Node 4.3 Memory Based Reasoning (MBR) เปรียบเหมือนกับประสบการณ์ การเรียนรู้ของ มนุษย์ ซึ่งอาศัยการสังเกตท่ีเกิดขึ้น แล้วสร้างรูปแบบของส่ิงน้ันข้ึนมา เราใช้ MBR เพ่ือวิเคราะห์ ฐานข้อมูลท่ีมีอยู่ และกาหนดลักษณะพิเศษของข้อมูลท่ีอยู่ในนั้น ซึ่งข้อมูลจะต้องมีลักษณะท่ีสมบูรณ์ การสงั เกตจึงจะสมบูรณแ์ ละทานายผลไดแ้ มน่ ยายงิ่ ข้นึ แบบจาลองจะถูกบอกคาตอบที่ถกู ต้อง มกี าร เกบ็ คาตอบสาหรบั แกป้ ัญหาไว้ก่อนลว่ งหนา้ แลว้ (Supervised Learning) 4.4 Cluster Detection คือจะแบ่งฐานข้อมูลออกเป็นส่วน ๆ เรียกว่า Segment (กลุ่ม Record ท่ีมีลักษณะคล้ายกัน) ส่วน Record ท่ีต่างกันก็จะอยู่นอก Segment, Cluster Detection ถูกใช้เพ่ือค้นหากลุ่มย่อย (Sub Group) ที่เหมือน ๆ กันในฐานข้อมูล เพ่ือท่ีจะเพิ่มความถูกต้องในการ วเิ คราะห์ และสามารถมงุ่ ไปยังกลุม่ เป้าหมายได้ถกู ต้อง 4.5 Link Analysis มุ่งเน้นทางานบน Record ที่มีความสัมพันธ์กัน หรือเรียกว่า Association เทคนิคน้ีจะม่งุ ไปทีร่ ูปแบบการซ้ือหรอื เหตุการณ์ที่เกิดข้ึนเปน็ ลาดับ มอี ยู่ 3 เทคนคิ คอื 4.5.1 Association Discovery ใช้วิเคราะห์การซื้อขายสินค้าในรายการเดียวกัน ศึกษาความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดท่ีถูกปิดซ่อนอยู่ของสินค้า ซ่ึงสินค้าเหล่านั้นอาจมีแนวโน้มท่ีจะถูกซื้อ ควบคู่กันไป การวิเคราะหแ์ บบนเ้ี รียกว่า Market Basket Analysis คอื รายการทั้งหมดทล่ี ูกค้าซ้ือต่อ คร้ังที่ Super market การวิเคราะห์น้ีสามารถนามาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจ เช่น การเตรียมสินคา้ คงเหลือ การวางแผนจัดชั้นวางสินค้า การทา Mailing list สาหรับ Direct Mail การวางแผนเพื่อจัด Promotion สนับสนุนการขาย ตวั อยา่ งของ Association เชน่ 75% ของผู้ซอื้ นา้ อัดลมจะซ้ือข้าวโพด ค่วั ดว้ ย 4.5.2 Sequential Pattern Discovery ถูกใช้ระบุความเก่ียวเนื่องกันของการซ้ือ สินค้าของลูกค้า มีจุดหมายที่จะเข้าใจพฤติกรรมการซ้ือสินค้าของลูกค้าในลักษณะ long term เช่น ผู้ขายอาจพบว่าลกู ค้าที่ซอ้ื TV มีแนวโน้มทจี่ ะซือ้ VDO ในเวลาต่อมา 4.5.3 Similar Time Sequence Discovery ค้นหาความเกี่ยวเนื่องกันระหว่าง ข้อมูล 2 กลุ่ม ซ่ึงข้ึนต่อกันทางด้านเวลา โดยมีรูปแบบการเคล่ือนที่เหมือนกัน ผู้ขายสินค้ามักใช้เพื่อดู แนวโน้มเพอ่ื เตรยี ม Stock เชน่ เมื่อไรกต็ ามท่ียอดขายสินค้าน้าอัดลมสงู ข้นึ ยอดขายมนั ฝร่ังจะสูงขึน้ 4.6 Genetic Algorithm (GA) เปรียบเสมือนเป็นการสร้างพันธกุ รรมท่ีดสี ดุ บนขน้ั ตอนของ ววิ ัฒนาการทางชีวภาพ แนวคดิ หลักคือ เมอื่ เวลาผา่ นไป วิวฒั นาการของเซลลช์ ีวิตจะเลือกสายพันธุ์ที่ ดีที่สุด “Fittest Species” GA มีความสามารถในการทางานแบบรวมกลุ่มเข้าด้วยกัน เช่น มีการ แบ่งกลมุ่ และจัดรวมกลุม่ ข้อมลู เปน็ 3 ชุด ขั้นตอนการทางานของ GA เร่มิ จาก คลังขอ้ มลู และเหมืองข้อมูล

168 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 (1) จับกลุ่มข้อมูลเป็นกลุ่ม ๆ ด้วยการสุ่มเดา เปรียบเหมือนกลุ่ม 3 กลุ่มน้ีเป็นเซลล์ ของส่ิงมีชีวิต GA จะมี Fittest Function ที่จะบอกว่ากลุ่มข้อมูลใดเหมาะกับกลุ่ม ๆ ใด โดย Fittest Function จะเป็นตวั บ่งชี้วา่ ขอ้ มูลเหมาะกับกลมุ่ มากกว่าขอ้ มูลอนื่ ๆ (2) GA จะมี Operator ซึ่งยอมให้มีการเลียนแบบและแก้ไขลักษณะของกลุ่มข้อมูล Operator จะจาลองหน้าท่ีของชีวิตท่ีถูกพบในธรรมชาติ คือ มีการแพร่พันธุ์ จับคู่ผสมพันธ์ และเปล่ียน รูปร่างตามต้นแบบของพันธุกรรม เปรียบกับข้อมูลถ้ามีข้อมูลใดในกลุ่มถูกพบว่าตรงกับคุณสมับัติของ Fittest function แล้ว มันจะคงอยู่และถูกถ่ายเข้าไปในกลมุ่ น้ัน แตถ่ ้าไม่ตรงกับคุณสมบัติ ก็ยงั มโี อกาส ที่จะถา่ ยข้ามไปยงั กลุ่มอน่ื ได้ 4.7 Rule Induction ดงึ เอาชดุ กฎเกณฑต์ ่าง ๆ มาสร้างเปน็ เง่อื นไขหรอื กรณี วิธีการของ Rule Induction จะสรา้ งชดุ ของกฎทเี่ ปน็ อิสระ ซง่ึ ไม่จาเป็นต้องอยใู่ นรูปแบบของโครงสรา้ งตน้ ไม้ 4.8 K-nearest neighbor (K-NN) จะใช้วิธีในการจัดแบ่งคลาส โดยจะตัดสินใจว่าคลาส ไหนที่จะแทนเงื่อนไขหรือกรณีใหม่ ๆ ไดบ้ า้ ง โดยการตรวจสอบจานวนบางจานวนของกรณีหรือเงื่อนไข ท่ีเหมือนกันหรือใกล้เคียงกันมากท่ีสุด โดยจะหาผลรวม (Count Up) ของจานวนเง่ือนไข หรือกรณี ต่าง ๆ สาหรับแต่ละคลาส และกาหนดเง่ือนไขใหม่ ๆ ให้คลาสท่ีเหมือนกันกับคลาสท่ีใกล้เคียงกับมัน มากท่ีสุด K-NN ค่อนข้างใช้ปริมาณงานในการคานวณสูงมากบนคอมพิวเตอร์ เพราะเวลาสาหรับการ คานวณจะเพมิ่ ขนึ้ แบบแฟคทอเรียล ตามจานวนจดุ ทง้ั หมด เทคนิคของ K-NN จะมกี ารคานวณเกิดข้ึน ทุกคร้ังที่มีกรณีใหม่ ๆ เกิดข้ึน ดังนั้นถ้าจะให้เทคนิคแบบ K-NN ทางานได้เร็ว ข้อมูลท่ีใช้บ่อยควรเก็บ อย่ใู น MBR (Memory-Based Reasoning) 4.9 Association and Sequence Detection Association ใชห้ ากฎความสัมพนั ธ์ทเ่ี กิดขึ้นระหว่างกลุ่มของข้อมลู (Item) ตา่ ง ๆ ใชใ้ น Market-basket analysis อาจใช้เพื่อวเิ คราะหก์ ารส่ังซ้ือสินค้า สว่ น Sequence Detection เหมือนกบั Association แต่จะนาเหตุการณ์ท่ีเกดิ ขึ้น และเพ่ิมตัวแปร ดา้ นเวลาเขา้ มาเก่ียวขอ้ งดว้ ย เพอ่ื ใช้วิเคราะห์พฤติกรรมของขอ้ มูล การเขยี นความสัมพนั ธ์ (Association) เช่น AB หมายถงึ A เปน็ เหตกุ ารณ์ทเี่ กิดขน้ึ ก่อน (Antecedent) หรือ LHS (Left-Hand Side) B เปน็ ผลของเหตุการณ์ (Consequent) หรอื RHS (Right- Hand Side) เช่น ในกฎของความสัมพันธ์ “ถ้าซ้ือคอ้ น แลว้ จะซ้ือตะปู “ เหตุการณ์ท่เี กดิ ขน้ึ ก่อนคือ คอ้ น เกดิ หลังคือ ตะปู 4.10 Logic Regression เป็นการวิเคราะห์ความถดถอยแบบเส้นตรงท่ัวๆ ไป ใช้ในการ พยากรณ์ผลลัพธ์ของ 2 ตัวแปร เช่น Yes/No , 0/1 แต่เนื่องจากตัวแปรตาม (Dependent Variable) มีค่าเพียง 2 อย่างเท่าน้ัน จึงไม่สามารถสร้างแบบจาลอง (Model) ได้สาหรับการวิเคราะห์ แบบ Logic Regression คลงั ขอ้ มลู และเหมอื งขอ้ มูล

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 169 ดังนั้นแทนท่ีจะทาการพยากรณ์โดยอาศัยเพียงค่าของตัวแปรตามท่ีได้ เราจะสร้าง Model โดย อาศัย Algorithm ของความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์ เราเรียก Algorithm น้ีว่า Log Odds หรอื Logic Transtromation อตั ราส่วนความนา่ จะเปน็ : ความนา่ จะเป็นทจี่ ะเกดิ เหตุการณ์ ความนา่ จะเป็นที่จะไมเ่ กดิ เหตุการณ์ 4.11 Discriminant Analysis : เป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์ท่ีเก่าแก่วิธีหนึ่งซ่ึงใช้ในการ จาแนก และวิเคราะห์ วิธีนี้ได้รับการเผยแพร่คร้ังแรกในปี 1936 โดย R.A Fisher เพ่ือแยกต้น Iris ออกเป็น 3 พันธ์ุ วิธีการน้ีทาใหค้ ้นพบต้นไม้ประเภทอื่น ๆ อีกมาก ผลลัพธ์ท่ีได้จากแบบจาลองชนดิ น้ี ง่ายต่อการทาความเข้าใจ เพราะผู้ใช้งานทั่ว ๆ ไปก็สามารถพิจาณาได้ว่าผลลัพธ์จะอยู่ทางด้านใดของ เส้นทางในแบบจาลอง การเรียนรู้สามารถทาได้ง่าย วิธีการท่ีใช้มีความไวต่อรูปแบบของข้อมูล วิธีน้ี ถกู นามาใช้มาในทางการแพทย์ สงั คมวทิ ยา และชวี วิทยา แต่ไมเ่ ป็นที่นยิ มในการทา Data Mining 4.12 Generalized Additive Models (GAM) : พัฒนามาจาก Linear Regression และ Logistic Regression มีการต้ังสมมติฐานว่า Model สามารถเขียนออกมาได้ในรูปของผลรวมของ Possibly Non-Linear Function GAM สามารถใชไ้ ด้กับปญั หาแบบ Regression และ Classification GAM จะใช้ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการค้นหารูปแบบอง Function ที่ให้ Curve ท่ี เหมาะสม ทาการรวมค่าความสัมพันธ์ต่าง ๆ เข้าด้วยกัน แทนท่ีจะใช้ Parameter จานวนมาก เหมือน ท่ี Neural Network ใช้ แต่ GAM จะก้าวไปเหนือกวา่ นั้นอกี ขน้ั หนึ่ง GAM จะประเมนิ คา่ ของ Output ในแต่ละ Input เช่นเดียวกับ Neural Network GAM จะสร้างเส้นโค้งข้ึนมาอย่างอัตโนมัติ โดยอาศัย ข้อมูลท่มี ีอยู่ 4.13 Multivariate Adaptive Regression Splits (MARS) : ถูกคิดคน้ เมอ่ื กลางทศวรรษ ท่ี 80 โดย Jerome H. Friedman หนึ่งในผู้คิดค้น CART MARS สามารถที่จะค้นหาและแสดง รายการตัวแปรอิสระที่มีความสาคัญสูงสุดเช่นเดียวกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ และ MARS สามารถ Plot จุดแสดงความเป็นอิสระของแต่ละตัวแปรอิสระ ออกมาได้ ผลลัพธ์ที่ได้ก็คือ Non- Linear Step-wise regression tools 5. การประยุกต์ใช้เหมอื งขอ้ มลู กบั งานด้านต่าง ๆ เทคนิคของเหมืองข้อมูล สามารถนาไปวิเคราะห์ข้อมูลในฐานข้อมูล เพื่อนาข้อมูลที่ได้ไปใช้ ประโยชนใ์ นงานด้านต่าง ๆ ดงั ตอ่ ไปนี้ 1. งานด้านการตลาด (Marketing) เชน่ การทา Promotion สง่ เสริมการขาย คลงั ข้อมูลและเหมอื งขอ้ มูล

170 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 2. งานด้านธนาคารและการเงิน (Banking / Financial Analysis) เช่น ใช้ในการวิเคราะห์การ ให้สินเช่ือแก่ลูกค้า การจัดทา Package ในการกู้ยืม การทานายอัตราการจ่ายเงินกู้ การแบ่งกลุ่มลูกค้า เพื่อหาเปา้ หมายทางการตลาด (ลกู ค้าชนั้ ดี) 3. งานด้านการขายปลีก (Retailing and sales) เป็นงานที่มีการเก็บข้อมูลจานวนมาก ประยุกต์ใช้เพ่ือหากลยุทธ์ ทาให้เกิดการได้เปรียบคู่แข่งทางการค้าในการหาลักษณะการซื้อของลูกค้า ความสัมพันธ์ของการซื้อกับช่วงเวลา ความสัมพันธ์ระหว่างตัวสินค้า และการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ ของการโฆษณา เป็นต้น ช่วยให้สามารถหาวิธีการตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้มากท่ีสุด และ อาจหมายถงึ ส่วนแบ่งทางการตลาดทเ่ี พิม่ ขนึ้ น่ันเอง 4. งานด้านการวางแผนในการผลิตสินค้า (Manufacturing and production) เช่น การ พยากรณย์ อดจานวนการผลิตสินค้าเพือ่ ให้ไดก้ าไรมากสุด 5. งานดา้ นนายหนา้ และความปลอดภัยด้านการคา้ (Brokerage and securities trading) เช่น การพัฒนาวิธีการเพ่ือสร้างความเช่ือม่ันในเร่ืองความปลอดภัยของข้อมูล ในขณะท่ีมีการพัฒนาวิธีการ เขา้ ถึงขอ้ มูล และ Mining ใหส้ ะดวกตอ่ การใช้งานมากขนึ้ 6. งานด้านชีวการแพทย์และวิเคราะห์ DNA (Biomedical an DNA Analysis) เช่น การ วิเคราะห์รูปแบบการจัดเรียงตัวของหน่วยพันธุกรรม เพ่ือหาสาเหตุความผิดปกติท่ีทาให้เกิดโรค รวมไป ถึงด้านการวินิจฉัยโรค การป้องกัน และการรักษา นอกจากนี้ยังนาไปประยุกต์ใช้กับธุรกิจทางด้าน ป ร ะ กั น ภั ย ( Insurance) , Computer hardware แ ล ะ software, ห น่ ว ย ง า น รั ฐ บ า ล แ ล ะ กระทรวงกลาโหม (Government and defense), สายการบิน (Airlines), งานด้านสุขภาพ (Health care), งานดา้ นการขา่ ว (Broadcasting) และงานด้านกฎหมาย (Law enforcement) ไดอ้ กี ด้วย คลงั ขอ้ มูลและเหมืองข้อมลู

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 171 สรุป คลังข้อมูล คือแหล่งจัดเก็บข้อมูลขององค์กรท่ีได้รับการออกแบบมาเพ่ือใชส้ าหรบั การวเิ คราะห์ และตัดสินใจ โดยสนับสนุนการนาข้อมูลท้ังจากแหล่งภายในและภายนอกมาประมวลผลรวมกันได้ ส่วนข้อมูลที่นามาใช้กับงานคลังข้อมูลมักจะเป็นข้อมูลย้อนหลัง เป็นข้อมูลในอดีตที่มีการจัดเก็บหลาย ช่วงเวลาเป็นข้อมูลท่ีไม่มีการเคลื่อนไหว แต่อาจมีการปรับเพื่อความเหมาะสมก่อนท่ีจะนาเข้าไปเก็บไว้ ในคลังและท่สี าคญั ต้องมีการผา่ นกระบวนการสกดั การทาความสะอาดข้อมลู การคัดเลือกจัดเกบ็ เฉพาะ ขอ้ มูลที่จาเป็นตอ่ การใช้งานเทา่ น้ัน เหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการทางานที่สกัดข้อมูลจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่เพ่ือให้ได้สารสนเทศ ท่ีมีประโยชน์ท่ีเรายังไม่ทราบโดยเป็นสารสนเทศท่ีมีเหตุผล และสามารถนาไปใช้ได้ ซึ่งเป็นส่ิงสาคัญท่ี ช่วยการตัดสินใจในการทาธุรกิจ การทาเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการท่ีสาคัญในการค้นหาความรู้จาก ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เหมืองข้อมูล จะเป็นการสังเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ โดยเรยี นร้ขู ้อมูลจากอดตี หรือปัจจบุ ัน การประยุกต์ใช้เหมืองข้อมลู กบั งานดา้ นต่าง ๆ เช่น การตลาด การเงนิ การธนาคาร การ วางแผนการผลติ การแพทยแ์ ละอน่ื ๆ คลังขอ้ มลู และเหมอื งขอ้ มูล

172 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 แบบฝึกหดั 1. การทาเหมืองขอ้ มูล คอื อะไร แตกต่างจากระบบฐานข้อมลู อย่างไร 2. จงอธบิ ายความจาเปน็ สาหรับมนษุ ยใ์ นการทาเหมืองขอ้ มลู อธิบายผลทเี่ ปน็ ไปไดข้ องเครือ่ งมือ การวิเคราะห์ข้อมลู อตั โนมัติอยา่ งสมบรู ณ์ 3. ปัจจยั ทท่ี าใหก้ ารทาเหมืองข้อมลู ทไี่ ดร้ ับความนิยม มีอะไรบ้าง 4. วธิ กี ารในแตล่ ะข้อต่อไปนีเ้ ปน็ การทาเหมืองขอ้ มูลประเภทใด 4.1 วธิ กี ารวเิ คราะหก์ ารถดถอย 4.2 แผนภาพต้นไม้เพื่อการตัดสนิ ใจ 4.3 โครงขา่ ยประสาทเทียม 4.4 การจัดกลมุ่ 4.5 กฎความสัมพันธ์ 5. การจัดกลุ่ม (Clustering) แตกต่างจากการจาแนกกลมุ่ อยา่ งไร จงอธิบายพรอ้ มยกตัวอย่าง ประกอบ คลังขอ้ มลู และเหมืองขอ้ มูล

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 173 เอกสารอา้ งอิง กติ ตพิ งษ์ กลมกล่อม. (2552). การออกแบบและพฒั นาคลงั ข้อมูล (Data Warehouse)” กรงุ เทพฯ: เค ทีพี คอมพ์ แอนด์ คอนซัลท์. กิตตศิ กั ด์ิ สุมามาลย.์ (2555). การคดั กรองสขุ ภาพเบอื้ งตน้ โดยใช้เทคนคิ เหมืองขอ้ มลู . สาขาวชิ า วิศวกรรมเว็บ คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศ มหาวิทยาลยั ธรุ กิจบณั ฑิต. สายชล สนิ สมบูรณท์ อง. (2558). การทาเหมอื งข้อมลู = Data Mining. กรงุ เทพฯ: จามจรุ ีโปรดกั ท.์ http://www.no-poor.com/dssandos/Chapter5-dss.htm ค้นเมอ่ื 1 พฤษภาคม 2558 คลังขอ้ มลู และเหมืองข้อมลู

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 175 แผนบริหารการสอนประจาบทที่ 8 รายวิชา การจดั ระบบสารสนเทศทางการศกึ ษาดว้ ยคอมพวิ เตอร์ หวั ข้อเนือ้ หา 1. ความหมายของกลยุทธ์ 2. กรอบแนวคดิ เรือ่ งระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์ 3. แบบจาลองแรงกดดนั ในการแขง่ ขนั 4. การวางแผนกลยุทธ์เพอ่ื ชิงความได้เปรียบในการแข่งขนั 5. บทบาททางกลยทุ ธ์สาหรับระบบสารสนเทศ 6. แบบจาลองโซค่ ุณคา่ 7. บทบาทของระบบสารสนเทศกับโซ่คุณค่า 8. ความท้าทายของระบบสารสนเทศเชงิ กลยทุ ธ์ 9. ความสาเร็จในเชิงกลยุทธ์ท่ียงั่ ยนื 10. โซ่อปุ ทาน 11. ระบบจดั การลกู ค้าสัมพันธ์ วัตถปุ ระสงค์เชงิ พฤติกรรม 1. ความหมายของกลยทุ ธ์ 2. กรอบแนวคิดเรอื่ งระบบสารสนเทศเชิงกลยุทธ์ 3. แบบจาลองแรงกดดนั ในการแขง่ ขนั 4. การวางแผนกลยทุ ธ์เพื่อชิงความได้เปรียบในการแขง่ ขนั 5. บทบาททางกลยุทธส์ าหรับระบบสารสนเทศ 6. แบบจาลองโซ่คณุ ค่า 7. บทบาทของระบบสารสนเทศกบั โซค่ ณุ คา่ 8. ความท้าทายของระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์ 9. ความสาเร็จในเชงิ กลยทุ ธ์ทีย่ งั่ ยืน 10. โซ่อุปทาน 11. ระบบจัดการลูกค้าสมั พันธ์ ระบบสารสนเทศเชิงกลยุทธ์

176 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 วธิ ีสอนและกจิ กรรมการเรียนการสอนประจาบท 1. บรรยายเนื้อหาในแตล่ ะหวั ขอ้ พร้อมยกตวั อยา่ งประกอบ 2. ศกึ ษาจากเอกสารประกอบการสอน 3. ผสู้ อนสรุปเน้ือหา และซักถามในชนั้ เรียน 4. ทาแบบฝึกหดั เพ่ือทบทวนบทเรียน 5. ผ้เู รียนถามข้อสงสัย สอื่ การเรียนการสอน 1. เอกสารประกอบการสอนวิชาการจัดการสารสนเทศทางการศึกษาด้วยคอมพิวเตอร์ 2. ภาพเลอื่ น (Slide) 3. ตวั อย่างจากหนังสือวชิ าการจัดการสารสนเทศทางการศึกษาและเวบ็ ไซต์ท่เี ก่ยี วข้อง 4. เครอ่ื งคอมพิวเตอร์ การวัดผลและการประเมิน 1. ประเมินจากการซกั ถามในชน้ั เรยี น 2. ประเมนิ จากการทาแบบฝกึ หดั ท้ายบท 3. ประเมินจากความรับผิดชอบตอ่ การเรียน ระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 177 บทท่ี 8 ระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์ บทบาทที่สาคัญประการหนึ่งของระบบสารสนเทศ คือ บทบาทในด้านกลยุทธ์ท่ีสามารถ เปลี่ยนแปลงลักษณะของสินค้าหรือบริการ กระบวนการทางาน องค์การ โครงสร้าง อุตสาหกรรมและ การแข่งขันได้ ปัจจุบันยังมีหลายองค์การท่ีมองเพียงว่าระบบสารสนเทศเป็นเรื่องการสนับสนุนการ ให้บริการหรือการปฏิบัติงานทั่วไป จึงปล่อยให้เป็นหน้าท่ีของศูนย์คอมพิวเตอร์ขององค์การในการดูแล การดาเนินงานในเรื่องนี้ท้ังหมด อย่างไรก็ตามยังมีองค์การอีกหลายแห่งที่เห็นความสาคัญและมองว่า ระบบสารสนเทศนี้มีขีดความสามารถมากกว่านั้น หากมีการออกแบบท่ีดีระบบสารสนเทศจะสามารถ สร้างความได้เปรียบการแข่งขันได้ในลักษณะที่ยั่งยืน ดังนั้นจึงมีความจาเป็นในการศึกษาระบบ สารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์เพือ่ จะไดม้ ีการนาระบบสารสนเทศมาใช้ใหเ้ กิดประโยชน์อยา่ งเต็มศักยภาพ เทคโนโลยีสามารถนามาใช้เป็นกลยุทธ์ และปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจให้ดียิ่งขึ้นกว่าเดิม บนสภาพแวดลอ้ มทางธรุ กิจท่ีเปล่ียนแปลงอย่างรวดเรว็ ตวั อย่างบางบริษัทในประเทศสหรฐั อเมริกาที่นา เทคโนโลยีมาใช้กับธุรกิจ และสามารถขับเคลื่อนจากธุรกิจท่ีได้รับการจัดอันดับจากระดับดีไปสู่ระดับดี เยยี่ ม ชือ่ บริษทั ประเภทธุรกิจ ระบบสารสนเทศทีน่ ามาใชเ้ พอื่ การแข่งขัน Circuit City เครอื่ งใช้ไฟฟ้า พฒั นาระบบการขายสมยั ใหม่ และมีระบบควบคมุ สินคา้ คง Gillette ใบมดี โกน คลงั ท่ีดี สามารถส่งสนิ คา้ ถึงมือลกู ค้าอยา่ งชานาญ Walgreens ยาและรา้ นสะดวก พฒั นาระบบคอมพิวเตอรช์ ่วยการผลิตที่มปี ระสทิ ธิภาพ ซอ้ื สามารถสรา้ งใบมดี โกนหนวดทมี่ คี ุณภาพสูง บนต้นทุนต่า Wells Fargo บรกิ ารทางการเงนิ พัฒนาระบบการสื่อสารผ่านดาวเทยี มขน้ึ มา เพื่อเช่ือมโยง ร้านคา้ ย่อยตา่ งๆ เข้ากับคอมพวิ เตอรศ์ ูนย์กลาง พฒั นาระบบธนาคารทเ่ี ปิดบริการ 24 ชัว่ โมง ทเี่ กย่ี วข้องกบั บรกิ ารเงนิ ดว่ น ATM การลงทุน และใช้ระบบสารสนเทศ บรกิ ารลูกค้าท่ีนับวนั จะเพิม่ มากข้ึน ระบบสารสนเทศเชงิ กลยทุ ธ์

178 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 1. ความหมายของกลยุทธ์ (definition of strategy) กลยทุ ธ์ หรือยุทธศาสตร์ เปน็ คาเดยี วกันมาจากศัพท์ภาษาอังกฤษว่า Strategy มีความหมายว่า แผนการหรอื วิธกี ารทมี่ ขี ั้นตอน และถูกคิดค้นขนึ้ อยา่ งมีหลกั การ รอบคอบ โดยมจี ดุ มุง่ หมายเพ่ือเอาชนะ คู่แข่งขัน จนสามารถบรรลุไปสู่เป้าหมายท่ีต้องการ แต่เดิมน้ัน กลยุทธ์มักนามาใช้กับงานทางทหาร(ที่ เรียกว่ายุทธศาสตร์) เก่ียวข้องกับการใชเ้ ล่ห์เหลี่ยม กุศโลบาย และกลวิธีต่างๆ ในการบัญชาการกองทัพ เพ่ือเอาชนะค่ตู ่อสู้ในศึกสงคราม เมือนากลยุทธ์มาใช้กับการบรหิ ารงานทางธรุ กิจจึงมีความหมายว่า เปน็ กระบวนการวางแผนปฏิบัติการอย่างมีชั้นเชิงด้วยกลวิธีต่างๆ ท่ีนามาใช้ควบคุมและปฏิบัติงาน เพื่อให้ สามารถบรรลุเป้าหมายที่วางไว้ เน่ืองจากการบริหารธุรกิจในยุคปัจจุบันล้วนอยู่ภายใต้อิทธิพลของ สภาพแวดล้อมต่างๆ ท่ีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและซับซ้อนกว่าในอดีตมาก ดังนั้นธุรกิจในยุคปัจจุบัน จะธารงอยู่ได้จึงจาเป็นต้องมีการคิดค้นกลยุทธ์และนามาปรับใช้ตามสถานการณ์ต่างๆ อย่างสม่าเสมอ เพื่อสร้างจุดเด่น ปรับลดจุดด้วย ภายใต้ทรัพยากรท่ีมีอยู่อย่างจากัด และเทคโนโลยีสารสนเทศจัดเป็น หนึ่งในกลยุทธ์ท่ีองค์กรต้องนามาใช้อย่างหลีกเล่ียงไม่ได้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารและการ ปฏิบัติงานในองค์กร ด้วยการเพ่ิมความเร็วในการประมวลผล ลดข้อผิดพลาดจากการทางาน ลดต้นทุน เพ่ิมกาไร และสร้างมาตรฐานการทางาน รวมถึงการนาเทคโนโลยีใหม่ๆ มาประยุกต์ใช้กับกระบวนการ ทางานเพ่อื ชงิ ความได้เปรียบ กล่าวสรุปได้ว่า กลยุทธ์คือวิธีการที่จะนาไปส่เู ป้าหมายท่ีต้องการ ซ่ึงถือเป็นส่วนประกอบสาคัญ ท่ีเกี่ยวข้องกับกรรมวิธีและเครื่องมือ (Methodologies and Tools) ที่ทีมงานสามารถนาไปปฏิบัติตาม ขัน้ ตอนในแตล่ ะกระบวนการ และตอ้ งร่วมมอื ร่วมใจกนั ทางาน เพื่อนาไปสูผ่ ลสาเรจ็ ตามท่อี งค์กรกาหนด ไว้ในพันธกิจและเป้าประสงค์ โดยจะมีการวางแผนอย่างมีระบบ มีการจัดเตรียมงบประมาณ และ ทรัพยากร เพ่ือใหอ้ งค์กรสามารถถอื ครองตาแหน่งทางการตลาดได้ 2. กรอบแนวคดิ เร่อื งระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์ (concept of strategic information systems) บทบาททางกลยุทธ์ของระบบสารสนเทศ จะเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศในการพัฒนา ผลิตภณั ฑ์ บริการ และความสามารถที่ทาให้เกดิ ความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์แกบ่ ริษทั ท่ามกลางแรงกดดัน ทางการแข่งขันที่กาลงั เผชิญหน้าอยู่ทุกวันในตลาดการค้าโลก สิง่ นี้กอ่ ให้เกิดระบบสารสนเทศเชิงกลยุทธ์ (Strategic Information Systems) ซ่ึงเป็นระบบท่ีช่วยเหลือหรือกาหนดตาแหน่งการแข่งขันในตลาด และกาหนดกลยุทธ์ของกิจการ ดังน้ัน ระบบสารสนเทศเชิงกลยุทธ์สามารถเป็นระบบสารสนเทศชนิดใด ก็ได้ (TPS, MIS, DSS etc.) ที่ช่วยให้องค์กรได้เปรียบในการแข่งขัน ลดความเสียเปรียบทางการแข่งขัน หรือคน้ พบเป้าหมายกลยุทธ์ทางธุรกจิ อน่ื ๆ ระบบสารสนเทศเชงิ กลยุทธ์

เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 179 ในการท่ีจะนาระบบสารสนเทศมาใช้ให้เกิดประโยชน์ในเชิงกลยุทธ์ จาเป็นต้องเข้าใจว่า เทคโนโลยีสารสนเทศไมใ่ ชเ่ ป็นเพยี งแคเ่ ร่ืองคอมพิวเตอร์ ระบบสารสนเทศจะต้องมอี งค์ประกอบที่สาคัญ คือข้อมูลหรือสารสนเทศที่ป้อนเข้าสู่คอมพิวเตอร์ ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเทคโนโลยีการส่ือสารโดย จะต้องพิจารณาประกอบกับสิ่งแวดล้อมของหน่วยงาน ความสามารถของหน่วยงานและกระบวนการ ทางานท่ีนามาใช้ด้วย ความสัมพันธ์ระหว่างกลยุทธ์ระดับต่างๆ กรอบแนวคิดในการเช่ือมโยงกลยุทธ์ของธุรกิจกับกล ยุทธ์ขององค์การและกลยทุ ธ์ด้านสารสนเทศเป็นจุดเร่ิมต้นสาหรับระบบสารสนเทศเชงิ กลยุทธ์ จากรูปท่ี 8.1 องค์การท่ีประสบความสาเร็จควรมีกลยุทธ์ของธุรกิจ กลยุทธ์ขององค์การ และกลยุทธ์ด้าน สารสนเทศ กลยทุ ธ์ของธุรกิจ กลยุทธ์ขององคก์ าร กลยทุ ธข์ องด้านสารสนเทศ รูปท่ี 8.1 ความสมั พันธข์ องกลยุทธ์ด้านต่างๆ 1. กลยุทธ์ของธุรกิจเป็นกรอบสาหรับกลยุทธ์ขององค์การและกลยุทธ์ของสารสนเทศโดยกล ยุทธ์ของธุรกิจจะกาหนดทิศทางของธุรกิจ และเป็นแผนซ่ึงตอบสนองต่อพลังของตลาด ความต้องการ ของลูกค้า และความสามารถขององค์การ ตัวแบบจาลองที่ใช้สาหรับการกาหนดกลยุทธ์ของธุรกิจมี หลายตัวแบบ เช่น แบบจาลองแรงกดดันในการแข่งขนั (Competitive Forces Model) ของ Porter 2. กลยุทธ์ขององค์การ เป็นกลยุทธ์ท่ีเกี่ยวข้องกับการออกแบบองค์การ ระบบการครอบคลุม และประสานงาน และเป็นสิ่งที่จะตอบว่าทาอย่างไร องค์การควรมีลักษณะอย่างไร เพ่ือทาให้สามารถ บรรลุวัตถุประสงค์ และดาเนินตามกลยุทธ์ของธุรกิจได้ โมเดลที่จะช่วยในการกาหนดกลยุทธ์ของ องค์การ คือ แบบจาลองโซ่มูลค่า (Value Chain Model) ของ Porter ซ่ึงใช้สาหรับการดาเนินการ ภายในองคก์ าร 3. กลยุทธ์ด้านสารสนเทศ กลยุทธ์ด้านสารสนเทศมีไว้สาหรับสนับสนุนกลยุทธ์ของธุรกิจ และ กลยุทธ์ขององค์การ หากกลยุทธ์ด้านสารสนเทศช่วยสนับสนุนกลยุทธ์องค์การและธุรกิจแล้ว จะช่วย สรา้ งความไดเ้ ปรยี บในการแข่งขัน ถอื เป็นระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์ (SIS) ระบบสารสนเทศเชิงกลยุทธ์

180 เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 3. แบบจาลองแรงกดดันในการแข่งขัน (Competitive Forces Model) องค์กรที่สามารถอยู่รอดและประสบผลสาเร็จในระยะยาว จาเป็นต้องพัฒนากลยุทธ์เพ่ือรับมือ กับแรงกดดันทางการค้าท้ัง 5 ข้อ ท่ีเป็นไปตามโครงสร้างการแข่งขัน ผู้บริหารต้องคิดค้นกลยุทธ์การ แข่งขันให้กับองค์กร และต้องตระหนักดีกว่าการนาระบบสารสนเทศมาใชจ้ ะชว่ ยสร้างความไดเ้ ปรียบใน การแข่งขันให้กับธุรกิจได้อย่างไร โดย ไมเคิล พอร์เตอร์ (Michael E. Porter) ศาสตราจารย์แห่ง มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด ได้พัฒนาแบบจาลองแรงกดดันในการแข่งขัน (Competitive Forces Model / Five Force Model) ขึ้นมา ที่แต่ละองค์กรสามารถนาไปใช้เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์คู่แข่งขันทาง ธุรกิจ เพ่ือหาช่องทางหรือโอกาสต่างๆ ในการท่ีจะให้องค์กรมีชัยชนะเหนือคู่แข่งได้ จากรูปที่ 2 แบบจาลองดังกล่าวประกอบด้วยแรงกดดันหลกั 5 ประการ รปู ที่ 8.2 แบบจาลองแรงกดดนั 5 ประการ ที่มา : http://www.siaminfobiz.com/mambo/content/view/3055/37/ 3.1 การชิงชัยระหว่างคูแ่ ข่งขัน (Rivalry of Competitors) ท่ามกลางความรุนแรงของธุรกิจที่แข่งขันกันเองในยุคปัจจุบัน ทุกบริษัทต่างก็มีสินค้าหรือ ผลิตภัณฑ์ต่างๆ ตามส่วนแบ่งตลาด (Market Share) และพยายามถือครองส่วนแบ่งการตลาดให้นาน ท่ีสุด ผู้ท่ีมีส่วนแบ่งทางการตลาดสงู ย่อมหมายถึงผู้ได้เปรียบ ดังน้ันในการชิงชัยระหว่างคู่แข่งขันดว้ ยกนั จึงจาเป็นต้องวิเคราะห์ดูว่า คู่แข่งขันมีความสามารถมากน้อยเพียงไร โดยอาจนาเทคนิค SWOT มาใช้ เพอื่ วิเคราะห์จุดเดน่ จดุ ดอ้ ยระหว่างผลติ ภณั ฑ์ของตนและคูแ่ ข่งขัน เพ่อื ค้นหากลยุทธท์ ่ีจะหลบหลีกหรือ เอาชนะคู่แข่งขันให้จงได้ ด้วยการพัฒนาสินค้าและบริการท่ีมีอยู่ให้ดียิ่งข้ึน และรักษาส่วนแบ่งทาง การตลาดของตน ดังน้ันองค์กรจะต้องมีการตรวจสอบคู่แข่งอยู่เสมอว่าคู่แข่งได้ใช้กลยุทธ์ใดทั้งกา ร ระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์

เอกสารประกอบการสอนรายวชิ า CE20401 181 เปิดตัวสินค้าหรือบรกิ ารใหม่ การใช้สื่อโฆษณา การเพิ่มระยะเวลาในการประกันสนิ ค้า เป็นต้น เพื่อที่จะ ได้นามาปรับปรุง อย่างไรก็ตามกลยุทธ์ท่ีนามาใช้เพ่ือชิงชัยระหว่างคู่แข่งขันน้ัน ปกติจะสามารถถูก นามาใชไ้ ดด้ ีในชว่ งระยะหน่ึงจากนั้นต้องคิดกลยทุ ธ์ใหม่ หรอื อาจต่อยอดกลยุทธ์เดมิ เพื่อนามาใชช้ งิ ความ ไดเ้ ปรียบ และทันตอ่ การเปล่ยี นแปลงบนสภาพแวดลอ้ มทางธรุ กิจ 3.2 ภัยคุกคามจากผคู้ า้ รายใหม่ ( Treat of New Entrants) เศรษฐกิจระบบทุนนิยมเปิดโอกาสให้เกิดการค้าอย่างเสรี ทาให้ผู้ค้ารายใหม่เกิดข้ึนได้ตลอด และผู้ค้ารายใหม่จะมีจานวนเพ่ิมขึ้น องค์กรจะต้องวิเคราะห์ให้ได้ว่า คู่แข่งรายใหม่น้ีจะส่งผลกระทบถึง เราหรือไม่ คู่แข่งรายใหม่จะมีการทุ่มเทคโนโลยีใหม่ๆทั้งกาลังทรัพย์ กาลังคน และโหมโฆษณา ประชาสัมพันธ์มากน้อยเพียงไร ส่งสผลต่อความป่ันป่วนในตลาดหรือไม่ ปกติเม่ือมีผู้ค้ารายใหม่ๆเข้ามา จะทาให้สินค้าในลักษณะเดยี วกันในท้องตลาดมีจานวนมากข้นึ ลกู คา้ จะมที างเลือกในการบรโิ ภคมากข้ึน ทาให้สูญเสียส่วนแบ่งทางการตลาดไป เช่น ชาเขียยพร้อมด่ืมตรายูนิฟ ซึ่งเป็นเจ้าแรกที่บุกเบิกตลาดชา เขียวในไทย และก่อให้เกิดวัฒนธรรมการด่ืมชาเขียวจนถึงทุกวันน้ี แต่โออิชิผู้มาทีหลัง เป็นผู้ค้ารายใหม่ ไดเ้ ขา้ มาชงิ ส่วนแบ่งทางการตลาดจากเจา้ ตลาดไป 3.3 ภัยคกุ คามจากสินคา้ ทดแทน (Threat of Substitute) สินค้าหรอื บริการทดแทน หมายถงึ สนิ คา้ เทียบเคียงที่สามารถนามาใชท้ ดแทนกันได้ เชน่ สินค้า ทาจากไม้ ถกู ทดแทนดว้ ยสินค้าท่ที ามาจากพลาสตกิ ซึ่งสามารถใช้งานแทนกนั ได้ อกี ทัง้ ยงั มีราคาถกู กว่า ดังน้ันสินค้าท่ีเข้ามาทดแทนสินค้าเดิมย่อมส่งผลให้ส่วนแบ่งทางการตลาดเดิมท่ีมีอยู่ลดลง เนื่องจาก ผู้บริโภคหันไปใชส้ นิ คา้ ทดแทนมากขนึ้ เพราะมีราคาถูกกวา่ หรอื อาจใช้งานได้ดกี วา่ 3.4 อานาจการตอ่ รองของลูกคา้ (Bargaining Power of Customers) เมื่ออุตสาหกรรมใดก็ตามท่ีมีกลุ่มลูกค้าจานวนมาก อย่างธุรกิจโทรคมนาคมในส่วนของการ บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่ ปัจจุบันมีผู้ให้บริการอย่างน้อย 4 ราย ได้มีการชิงชัยจนเข้าสู่การแข่งขันแบบ สมบูรณ์แล้ว โดยคุณภาพของสินค้าหรือบริการจัดอยู่ในระดับพอกัน ดังน้ันอานาจการต่อรองของลูกค้า จึงอยู่ในเกณฑ์สูงมาก กล่าวคือ ลูกค้าพร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงผู้ให้บริการได้ทุกเมื่อ หากผู้ให้บริการราย อ่ืนเสนอเงื่อนไขหรือโปรโมช่ันที่ดีกว่า ถูกกว่า แล้วเป็นเร่ืองยากหากผู้ให้บริการโทรศัพท์จะปรับขึ้น คา่ บรกิ าร เพราะทา้ ยสุดจะเกิดสงครามราคาข้นึ จนในท่ีสดุ ผูบ้ ริโภคหรือลกู คา้ จะไดร้ บั ประโยชนส์ ูงสุด 3.5 อานาจการตอ่ รองของผู้ขายปัจจัยการผลติ (Bargain Power of Suppliers) ในทางตรงกันข้ามอานาจการต่อรองของผู้ขายปัจจัยการผลิตจะสูง หากมีผู้ผลิตน้อยราย เน่ืองจากเป็นวัตถดุ บิ ท่ีมีคุณลกั ษณะพเิ ศษใชเ้ ทคโนโลยขี นั้ สูง ยากต่อการเลียนแบบ หรือหาส่ิงทดแทนได้ ยาก เช่น อาวธุ สงคราม เครอ่ื งมอื แพทย์ และยารักษาโรคบางชนดิ ผู้ประกอบการอาจมีทางเลือกไม่มาก นัก เนื่องจากมีผู้ผลิตน้อยราย และหากหันไปใช้ปัจจัยการผลิตอื่นๆ ทดแทน อาจส่งผลกระทบ หรือ ส่งผลตอ่ ตน้ ทนุ ตอ่ เนื่องท่สี ูงขึ้นไปอีก ดังน้นั หากผขู้ ายปจั จัยได้ฉวยโอกสาข้ึนราคาสินค้า หรือลดคุณภาพ ของสินค้าลง ย่อมส่งผลกระทบต่อผู้ประกอบการ รวมถึงกาไรที่ลดลง อย่างไรก็ตามแรงกดดันน้ีอาจ ระบบสารสนเทศเชิงกลยุทธ์

182 เอกสารประกอบการสอนรายวิชา CE20401 ลดลงได้หากผู้ประกอบการได้มีการรวมตัวกัน เพ่ือสั่งซื้อวัตถุดิบหรือสินค้าจานวนมาก รวมถึงการเป็น พันธมิตรทางการค้าดว้ ยการสั่งซื้อสินคา้ อนื่ ๆ แบบครบวงจร ยอ่ งส่งผลดตี อ่ ผู้ประกอบการในการกลับมา มีอานาจการต่อรองสงู ขนึ้ กล่าวโดยสรุปว่า หากอุตสาหกรรมใดมีแรงกดดันทั้ง 5 ประการ ย่อมส่งผลต่อการแข่งขันใน อุตสาหกรรมน้ันทวคี วามเขม้ ข้นย่งิ ขึน้ และทาใหข้ ีดความสามารถในการทากาไรของอตุ สาหกรรมลดลง 4. การวางแผนกลยทุ ธเ์ พื่อชิงความไดเ้ ปรยี บในการแขง่ ขัน ผู้ใช้งานระดับบรหิ ารควรคานึงถึงกลยุทธ์การแข่งขันอย่างไร กลยุทธ์ทางการแข่งขันจะสามารถ นาไปประยุกต์ใช้กับระบบสารสนเทศในองค์กรได้อย่างไร กรอบแนวคิดสาหรับการทาความเข้าใจและ การประยุกต์ใช้กลยุทธ์ทางการแข่งขันหลายๆกรอบได้ถูกพัฒนาโดย Michael Porter, Charles Wiseman และคนอ่ืนๆ บริษัทจะสามารถอยู่รอดและประสบความสาเร็จในระยะยาว หากสามารถ พัฒนากลยุทธ์ท่ีจะใช้รับมือกับแรงกดดัน 5 อย่างในการแข่งขัน (Competitive Forces) ท่ีกาหนด โครงสร้างทางการแข่งขันในอุตสาหกรรมนั้นๆ แรงกดดันเหล่านี้ได้แก่ 1) การต่อสู้แข่งขันภายในวงการ อุตสาหกรรม 2) การคุกคามของผู้แข่งขันใหม่ 3) การคุกคามของสินค้าและบริการที่เข้ามาทดแทน 4) อานาจการต่อรองของลูกค้า และ 5) อานาจการต่อรองของผู้จัดหาสินค้า (Suppliers) กลยุทธ์ทางการ แข่งขันที่สามารถนามาพัฒนาเพื่อช่วยให้บริษัทรบั มือกับแรงกดดันเหล่านั้น เช่น ผู้ทาธุรกิจอาจพยายาม ทจ่ี ะตอบโตอ้ านาจการต่อรองจากลูกค้าและผ้จู ัดหาสนิ ค้าของตนโดยการพัฒนาความสมั พนั ธท์ างธุรกิจที่ เป็นอันหนึ่งอันเดียวกันกับลูกค้าและผู้จัดหาสินค้าเหล่าน้ัน ซ่ึงจะช่วยควบคุมลูกค้าและผู้จัดหาสินค้าได้ อย่างดี อีกทางหน่ึงของการรับมือกับการคุกคามของแรงแข่งขันท่ีเข้ามา คือ การสร้างกลยุทธ์ทางการ แขง่ ขนั พืน้ ฐาน 5 อย่าง ดงั น้ี 4.1 กลยุทธ์การเป็นผู้นาด้านราคา (Cost Leadership Strategy) การพัฒนาหนทางท่ีจะ กลายเป็นผู้ผลิตสินค้าและบริการราคาย่อมเยาในวงการ อีกท้ังหาช่องทางช่วยเหลือผู้จัดหาสินค้าหรือ ลูกคา้ ของบริษัทในการลดต้นทุนหรอื เพ่ือเพิ่มตน้ ทนุ ของคแู่ ข่ง 4.2 กลยุทธค์ วามแตกตา่ ง (Differentiation Strategy) การพัฒนาหนทางทจ่ี ะสร้างสินค้าหรือ บริการของตนให้มีความแตกต่างไปจากคู่แข่งหรือลดความได้เปรียบเรื่องความแตกต่างของคู่แข่ง ทาให้ บริษทั สามารถม่งุ ความสนใจไปทส่ี นิ ค้าหรือบริการของตนเพ่ือให้เกิดความไดเ้ ปรยี บในตลาด 4.3 กลยุทธ์นวัตกรรม (Innovation Strategy) การค้นหาหนทางใหม่ๆในการทาธุรกิจ สิ่งนี้ อาจเกี่ยวเน่ืองให้เกิดพัฒนาการของสินค้าและบริการ หรืออาจทาให้เกิดการบุกตลาดที่เป็นเอกเทศ (Unique Markets) หรือมีโอกาสท่ีดีทางการตลาด (Market Niches) เก่ียวเนื่องถึงการทาให้เกิดการ เปลยี่ นแปลงอยา่ งมากต่อกระบวนการการผลติ และจัดจาหน่ายสนิ ค้าหรอื บริการ ระบบสารสนเทศเชิงกลยทุ ธ์