bignew

การพฒั นา Big Data

“big data” คืออะไร คอื แหลง่ ข้อมลู ขนาดใหญ่ทงั้ ด้านปริมาณ high- volume, ด้านการเพ่มิ ขนึ ้ ของข้อมลู high-velocity, ด้านความหลากหลายของข้อมลู high-variety เป็น ทรัพย์สินขององค์กรทมี่ ีคณุ คา่ ช่วยในการตดั สนิ ใจที่ ดีและเหมาะสม (Gartner 2012)

Big Data: 3V’s 3

Big Data: 3V’s 4

Big Data EveryWhere!  Lots of data is being collected and warehoused  Web data, e-commerce  purchases at department/ grocery stores  Bank/Credit Card transactions  Social Network

ปัญหาของการนาฐานขอ้ มูลหลายแบบมารวมกนั 6 1. H/W S/W หลายชนิด 2. Data Redundancy เกิดความซ้าซอ้ นของขอ้ มูล 3. Data Inconsistency ขอ้ มูลไม่สอดคลอ้ งกนั 4. Coding System ระบบการใหร้ หสั เกิดปัญหามาตรฐานซอ้ น (Multiple Standard) การพฒั นาระบบแบบยงุ้ ฉาง (Silo-based System) งานใครงานมนั

Variability Complexity





This Is also a Solution Instance I(S) has Instance J(T) has Teaches Advise student Bob prof student adviser David Ann Bob Chloe David Ellen Felicia Adviser TeachesCourse adviser prof course Ellen Felicia student Ann C1 Bob Chloe C1 David Takes this time the labeled course student nulls are all the same! C1 Bob C1 David

Back to the Example, Now with Data Instance I(S) has Instance J(T) has Teaches Advise student Bob prof student adviser David Ann Bob Chloe David Ellen Felicia Adviser TeachesCourse adviser prof course Ellen Felicia student Ann C1 Bob Chloe C2 David Takes variables or labeled nulls course student represent unknown values C1 Bob C2 David

คลงั ข้อมูล (Data Warehouse)

คลงั ขอ้ มูล (Data Warehouse)  คลงั ขอ้ มูล (Data Warehouse)  คลงั ขอ้ มลู คืออะไร  เหตุใดตอ้ งมีคลงั ขอ้ มูล  องคป์ ระกอบหลกั ของคลงั ขอ้ มลู  ประโยชน์ของคลงั ขอ้ มูล  กระบวนการคลงั ขอ้ มูล (Data Warehousing)

คลงั ขอ้ มูล (Data Warehouse)  ปัจจุบนั ทุกองคก์ รธุรกิจ ต่างตระหนกั ถึงความสาคญั ของข้อมูล (Data) และ สารสนเทศ (Information)  เพราะขอ้ มูลเป็นวตั ถดุ ิบท่ีจะนาไปใชใ้ นการวเิ คราะห์ วจิ ยั เพอ่ื ทาใหธ้ ุรกิจดาเนิน ไปไดอ้ ยา่ งมีประสิทธิภาพ และส่งผลใหเ้ กดิ กาไรสูงสุดต่อองคก์ ร

คลงั ขอ้ มูลคืออะไร  นิยามของคลงั ข้อมูล  เป็นระบบขอ้ มูลขนาดใหญ่ท่ี  เอ้ืออานวยใหผ้ ใู้ ชง้ านสามารถใชข้ อ้ มูลไดอ้ ยา่ งมีประสิทธิภาพ  ขอ้ มูลที่จดั เกบ็ อยใู่ นคลงั ขอ้ มูลตอ้ งมีปริมาณเพยี งพอ และเป็นขอ้ มูลท่ีมีคุณภาพ เพียงพอต่อการนาไปวเิ คราะห์ เพ่อื หาคาตอบท่ีเหมาะสมทางธุรกิจ  การจดั เกบ็ ตอ้ งเอ้ืออานวยต่อการใชข้ อ้ มูลเชิงวเิ คราะห์ใหเ้ ป็นไปไดโ้ ดยง่าย สามารถ วเิ คราะห์ขอ้ มูลไดร้ วดเร็ว ไม่ยงุ่ ยากซบั ซอ้ น

คุณสมบตั ิของระบบฐานขอ้ มูลคลงั ขอ้ มูล  Subject Oriented - ขอ้ มูลถูกสร้างจากหวั ขอ้ ที่สนใจ  Integrated - ขอ้ มูลถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ แต่นามาสร้างเป็นฐานขอ้ มลู ที่ สอดคลอ้ งเป็นหน่ึงเดียว  Time-variant - ขอ้ มูลที่เกบ็ ไวต้ อ้ งมีอายปุ ระมาณ 5-10 ปี เพอื่ ใชเ้ ปรียบเทียบ หา แนวโนม้  Non-volatile - ขอ้ มูลไม่ถูกเปลี่ยนแปลงง่ายๆ ผใู้ ชส้ ามารถ เขา้ ถึงขอ้ มูลได้ เท่าน้นั

เหตุใดตอ้ งมีคลงั ขอ้ มูล  องค์กรใดควรมคี ลงั ข้อมูล  การพฒั นาคลงั ขอ้ มูลของแต่ละองคก์ รมีวตั ถุประสงคแ์ ตกต่างกนั ไป เช่น  บางแห่งสร้างคลงั ขอ้ มลู เพือ่ แกป้ ัญหาการใชข้ อ้ มลู ในองคก์ ร(Data Warehouse as a Solution to Data Access Problem) [แบบนจี้ าเป็ นต้องสร้าง]  บางแห่งสร้างคลงั ขอ้ มลู เพ่อื การใชข้ อ้ มลู ที่มีประสิทธิภาพ(Data Warehouse as a Solution to Data Access Optimizer) [แบบนีต้ ้องพจิ าณาดูก่อน]  สาหรับองคก์ รที่ยงั ไม่ประสบปัญหาการใชข้ อ้ มูล แต่คิดจะสร้างคลงั ขอ้ มูลน้นั ตอ้ งคานึงถึง ความคุม้ ค่าในการสร้างคลงั ขอ้ มูล (โดยทวั่ ไป การสร้างคลงั ขอ้ มูล ตอ้ งใชท้ รัพยากรจานวน มาก)  ตวั อยา่ งเช่น  องคก์ รสมควรมีคลงั ขอ้ มลู หากวา่ ในปัจจุบนั องคก์ รมีขอ้ มลู หลายประเภท และมีปริมาณมากข้ึน เรื่อยๆ และคาดวา่ ในอนาคตจาเป็นตอ้ งอาศยั การวเิ คราะห์ขอ้ มูลแบบภาพรวม เพื่อการแข่งขนั ทาง ธุรกิจในอนาคต

เหตุใดตอ้ งมีคลงั ขอ้ มูล  ความจาเป็ นของการมคี ลงั ข้อมูลในแง่ของผ้ใู ช้งาน  ระบบสารสนเทศทวั่ ไป มกั เป็นระบบท่ีความตอ้ งการของผใู้ ชผ้ กู ติกกบั นกั วเิ คราะห์ระบบ และนกั พฒั นาระบบ  เพราะผลลพั ธ์ต่างๆ ท่ีผใู้ ชง้ านตอ้ งการ มกั อยู่ในรูปของรายงานทต่ี ายตวั (Fixed Report) ถา้ ตอ้ งการ ปรับเปลี่ยนแกไ้ ขรายงาน ผใู้ ชต้ อ้ งรอใหน้ กั วเิ คราะห์ระบบ และนกั พฒั นาระบบปรับแกใ้ ห้ ทาใหเ้ กิด ความไมค่ ลอ่ งตวั และเสี่ยงตอ่ การไมไ่ ดผ้ ลลพั ธ์ที่ตอ้ งการ เนื่องจากนกั วเิ คราะห์ระบบ และนกั พฒั นา ระบบคงไมม่ ีความเขา้ ใจเรื่องราวทางธุรกิจไดด้ ีเท่าผใู้ ชง้ าน  เพ่อื แกไ้ ขปัญหาดงั กล่าว  การวางโครงสร้างของขอ้ มลู ในคลงั ขอ้ มลู จะมีลกั ษณะตรง หรือใกลเ้ คียงความตอ้ งการของผใู้ ชง้ าน  และมีเคร่ืองมือท่ีช่วยใหผ้ ใู้ ชง้ านสามารถสร้างรายงานตามความตอ้ งการใหม่ๆ ไดเ้ อง  รวมถึงการวเิ คราะห์ขอ้ มูลในรูปแบบต่างๆ ที่ยดื หยนุ่ และสามารถตอ่ ยอดความตอ้ งการไดง้ ่าย  ทาใหผ้ ใู้ ชล้ ดการพ่งึ พานกั คอมพิวเตอร์ไดร้ ะดบั หน่ึง

เหตุใดตอ้ งมีคลงั ขอ้ มูล  ความจาเป็ นของการมีคลงั ข้อมูลในแง่ของผู้บริหาร  การไดม้ าซ่ึงผลการวเิ คราะห์ขอ้ มูลท่ีหลากหลายอยา่ งรวดเร็ว ทาใหผ้ บู้ ริหารไดร้ ับ ขอ้ มูลเพื่อการตดั สินใจไดอ้ ยา่ งทนั ท่วงที  ส่งผลใหก้ ารดาเนินธุรกิจไดอ้ ยา่ งคล่องตวั

ขอ้ แตกต่างระหวา่ งขอ้ มูลปฏิบตั ิการและคลงั ขอ้ มูล  คลงั ขอ้ มูลเมื่อมองเผนิ ๆกค็ ือฐานขอ้ มูลชนิดหน่ึงแต่สร้างข้ึนมาเพอ่ื วตั ถุประสงค์ ต่างออกไป ส่ิงท่ีแตกต่างอยา่ งเห็นไดช้ ดั คือ  ขอ้ มูลในฐานขอ้ มูลเป็นขอ้ มูลดิบท่ีเราใส่ลงไปเรื่อยๆ หรือท่ีเรียกกนั วา่ ฐานข้อมูลปฏบิ ตั กิ าร  แต่คลงั ขอ้ มูลจะเป็นมากกวา่ น้นั คือ ขอ้ มูลที่ที่มีอยจู่ ะถูกนามาประมวลผลใหม่เพื่อหา แนวโน้มและวเิ คราะห์ส่ิงทจี่ ะเกดิ ขนึ้ ในอนาคต  โดยสรุปแลว้  คลงั ขอ้ มูลใชเ้ พอ่ื การวเิ คราะห์ (ขอ้ มูลท้งั อดีตและปัจจุบนั )  ฐานขอ้ มูลใชเ้ พื่อทาการประมวลผล (เฉพาะขอ้ มูลปัจจุบนั )

ขอ้ แตกต่างระหวา่ งขอ้ มูลปฏิบตั ิการและคลงั ขอ้ มูล การใช้งาน ฐานข้อมูลปฏบิ ตั ิการ คลงั ข้อมูล (Operational Database) (Data Warehouse) ลกั ษณะการจดั การขอ้ มูล Application กบั Application ตามหวั ขอ้ เร่ืองที่ตอ้ งการ (Subject Oriented) (Application Oriented) โครงสร้างขอ้ มูล ซบั ซอ้ นแลว้ แต่เคร่ืองมือและการ มีโครงสร้างไม่แน่นอน คานวณ แต่เป็นรูปแบบท่ีชดั เจน ประมวลผลแบบวเิ คราะห์ แต่ง่าย ประมวลผลซ้าเร่ืองเดิม เหมาะกบั องคก์ ร เน้ือหาและช่วงเวลา ปัจจุบนั อดีตและปัจจุบนั การปรับปรุงขอ้ มูล อาจจะมีการปรับปรุงบ่อย และเพ่ิม แลว้ แต่สถานการณ์และความ ขอ้ มูลจานวนมากในแต่ละวนั และทา ตอ้ งการไม่มีการปรับปรุงขอ้ มูล เป็ นประจา โดยตรง

ขอ้ แตกต่างระหวา่ งขอ้ มูลปฏิบตั ิการและคลงั ขอ้ มูล การใช้งาน ฐานข้อมูลปฏบิ ตั ิการ คลงั ข้อมูล (Operational Database) (Data Warehouse) การเคล่ือนไหวของขอ้ มูล เวลาในการทางาน ตลอดเวลา คงท่ีจนกวา่ จะปรับปรุงใหม่ เส้ียวเวลา ถึง 2 – 3 วนิ าที ไม่แน่นอน ต้งั แต่หลายวนิ าที จนถึงนาที ความแน่นอนในการใชข้ อ้ มูล แน่นอน ไม่แน่นอน ท้งั ภายในและภายนอกองคก์ ร แหล่งขอ้ มูล ภายในองคก์ ร กิกะไบตถ์ ึงเทราไบต์ ขนาดของขอ้ มูล กิกะไบต์

กระบวนการคลงั ขอ้ มูล(Data Warehousing)  เป็นการจดั การขอ้ มูล และการใชง้ านคลงั ขอ้ มูล ทาใหเ้ กิดแนวคิด กระบวนการ และวธิ ีการหลายๆ อยา่ งข้ึนในคลงั ขอ้ มูล อาทิเช่น  แนวคิดการออกแบบและสร้างโครงสร้างขอ้ มลู  กระบวนการในการยา้ ยขอ้ มลู  วธิ ีการเพอื่ ไดม้ าซ่ึงขอ้ มูล  วธิ ีการวเิ คราะห์ขอ้ มลู  วธิ ีการจดั การกบั ขอ้ มูลที่ลา้ สมยั แลว้  ฯลฯ  หลกั การของวธิ ีการเหล่าน้ี ถูกเรียกรวมกนั วา่ “กระบวนการคลงั ข้อมลู (Data Warehousing)”

กระบวนการคลงั ขอ้ มูล(Data Warehousing) Data Propagation Data Staging Data Warehouse Data Source Areas Database Mart Data DatDaatWa Satroerheouse Provisioning Data Usage Data Store Control Control Control Metadata

กระบวนการคลงั ขอ้ มูล(Data Warehousing) Data Propagation Data Staging Data Warehouse Data Source Areas Database Mart Data DatDaatWa Satroerheouse Provisioning Data Usage Data Store Control Control Control Metadata

แหล่งขอ้ มูลท่ีรวบรวมได้ 1- ฐานข้อมูล HR (HROLD) 12 - ฐานข้อมูล Thai-Refer (ระบบส่งต่อของโปรแกรม Thai- 2- ฐานข้อมูล RAJAVITHIRHIS (HRNEW) Refer) 3- ฐานข้อมูล SSBDATABASE (SSB) 4- ฐานข้อมูล RAJAAPP (RHIS NEW TOR) 13 - ฐานข้อมูล referdb (E-refer Local ภายใน รพ ราชวถิ ี อย่าง 5- ฐานข้อมูล RAJAWEB (เวบ็ ภายนอก) เดยี ว ระบบส่งต่อท่ตี ่อยอดของโปรแกรม Thai-Refer) 6- ฐานข้อมูล RAJAWEBINTRA (เวบ็ ภายใน) 14 - ฐานข้อมูล referdw (E- refer รพ อื่นส่งเข้ามาท่นี ่ีด้วย ท้ังกรม ) 7- ฐานข้อมูล HISRJVT (RHIS NEW TOR ระบบจติ เวช) (ระบบส่งต่อทตี่ ่อยอดของโปรแกรม Thai-Refer 8- ฐานข้อมูล Rhis (RHIS) 9- ฐานข้อมูล Binary (ระบบจดั เกบ็ ไฟล์ภาพสแกนประวตั กิ าร 15 - ฐานข้อมูล Pack (ฐานข้อมูลX RAY) รักษาผ้ปู ่ วย) 10 - ฐานข้อมูล LAB (DBF ระบบจุละชีวะ อยู่ จุด14) 16 - ฐานข้อมูล apponline (ฐานข้อมูลลงทะเบยี นออนไลน์) 11 - ฐานข้อมูล Roche (ฐานข้อมูลLAB) 17 - ฐานข้อมูล RJ (ฐานข้อมูล web รพ ภายนอก) 18 - ฐานข้อมูล rajapro_hr (ฐานข้อมูล p4p Hr) 19 - ฐานข้อมูล vacation (ฐานข้อมูล ลาออนไลน์) 20 - ฐานข้อมูล e-learning (ฐานข้อมูลห้องยาเป็ นแบบทดสอบห้อง ยา) 21 - ฐานข้อมูล chemotherapy (ฐานข้อมูล ดาวโหลดเอกสารห้อง เคมบี าบัด)

Data Sources  หมายถึง แหล่งขอ้ มูลตน้ ทางต่างๆ ท่ีจะนาเขา้ สู่คลงั ขอ้ มูล (มาจาก ระบบปฏิบตั ิการต่างๆ ขององคก์ ร )  อาจมาจากระบบเดียวหรือหลายๆ ระบบกไ็ ด้  มีรูปแบบที่หลากหลาย เช่น  Text File  Oracle  Excel File  Access

กระบวนการคลงั ขอ้ มูล(Data Warehousing) Data Propagation Data Staging Data Warehouse Data Source Areas Database Mart Data DatDaatWa Satroerheouse Provisioning Data Usage Data Store Control Control Control Metadata

Staging Areas  เน่ืองจากขอ้ มูลที่มาจากระบบปฏิบตั ิการขององคก์ ร (Data Sources) อาจมีความ หลากหลาย ท้งั ในแง่มาตรฐานและวธิ ีการจดั เกบ็ และอาจมีความซ้าซอ้ นกนั  ขอ้ มูลจากแหลง่ ขอ้ มลู จาเป็นตอ้ งถูกปรับใหเ้ ขา้ กบั มาตรฐานของคลงั ขอ้ มลู เสีย ก่อนท่ีจะเขา้ ไปอยใู่ น Data Warehouse Database  ดงั น้นั คลงั ขอ้ มูลจึงจาเป็นจะตอ้ งมี Staging Areas Database ซ่ึงเป็นฐานขอ้ มูลท่ี ทาหนา้ ที่พกั ขอ้ มูล ขณะท่ีถูกปรับใหเ้ ขา้ กบั มาตรฐานของคลงั ขอ้ มูล

กระบวนการคลงั ขอ้ มูล(Data Warehousing) Data Propagation Data Staging Data Warehouse Data Source Areas Database Mart Data DatDaatWa Satroerheouse Provisioning Data Usage Data Store Control Control Control Metadata

Data Warehouse Database  เป็นฐานขอ้ มูลท่ีทาหนา้ ท่ีในการจดั เกบ็ ขอ้ มลู ทางธุรกิจขององคก์ ร  จดั เป็นส่วนท่ีมีความสาคญั ที่สุดของคลงั ขอ้ มูล

กระบวนการคลงั ขอ้ มูล(Data Warehousing) Data Propagation Data Staging Data Warehouse Data Source Areas Database Mart Data DatDaatWa Satroerheouse Provisioning Data Usage Data Store Control Control Control Metadata

Data Mart หรือ Data Provisioning Area  ขอ้ มูลมาจาก Data Warehouse Database จะถูกดึงและประมวลผล แลว้ นาผลที่ ไดม้ าเกบ็ ไวท้ ่ี Data Provisioning Area ซ่ึงโครงสร้างขอ้ มูลของ Data Provisioning Area น้นั จะอยใู่ นรูปแบบท่ีเหมาะสมสาหรับการนาไปใชง้ าน เช่น อยใู่ นรูป Report หรือ Cube เป็นตน้ ในการใชง้ าน จะนิยมเรียก Data Provisioning Area วา่ Data Mart

Data Mart หรือ Data Provisioning Area  ลกั ษณะของ Data Mart มีดงั น้ี  ขอ้ มูลเจาะจงไปยงั ฟังกช์ นั เฉพาะกลุ่มหรือหน่วยงานภายในขององคก์ ร  ใหผ้ ลตอบแทนท่ีรวดเร็ว คุม้ ค่าในการลงทุนในดา้ นเวลา  การบริหารและจดั การขอ้ มูลสามารถทาไดโ้ ดยง่าย  ช่วยเพม่ิ ประสิทธิภาพ เน่ืองจากการ Query ถูกแบ่งไปยงั ขอ้ มูลแต่ละส่วนของฟังกช์ นั

กระบวนการคลงั ขอ้ มูล(Data Warehousing) Data Propagation Data Staging Data Warehouse Data Source Areas Database Mart Data DatDaatWa Satroerheouse Provisioning Data Usage Data Store Control Control Control Metadata

Data Usage  เป็นส่วนที่ทาหนา้ ท่ีดึงเอาขอ้ มูลที่ไดถ้ ูกเตรียมไวใ้ น Data Provisioning Area หรือแมแ้ ต่ Data Warehouse Database เพอ่ื นาเสนอผลลพั ธ์ท่ีใชส้ าหรับการ วเิ คราะห์ขอ้ มูล  ใน Data Usage โดยจะมีเครื่องมือหรือระบบท่ีทาหนา้ ท่ีออกรายงาน ซ่ึงอาจจะ เป็น Simple Reporting Tools หรือ Multi Dimensional Tools หรือ Data Mining Tools กไ็ ด้

กลุ่มกระบวนการจดั เกบ็ ขอ้ มูล (Data Storing)  หมายถึง กระบวนการต่างๆ ที่ดาเนินการเพอื่ ใหก้ ารจดั เกบ็ ขอ้ มูลเป็นไปอยา่ ง ถูกตอ้ ง สามารถบอกเล่าถึงธุรกิจขององคก์ รไดอ้ ยา่ งแมน่ ยา และมีประสิทธิภาพ  ซ่ึงกระบวนการเหล่าน้ี ไดแ้ ก่  การสร้างแบบจาลองขอ้ มลู  การสร้างฐานขอ้ มูล  การจดั แบ่งพ้ืนที่บนฐานขอ้ มูล (Database Partitioning)  การปรับแต่งฐานขอ้ มูล (Database Tuning)  ฯลฯ

กลุ่มกระบวนการเคลื่อนยา้ ยขอ้ มูล (Data Propagation)  หมายถึง กระบวนการเพ่อื การเคล่ือนยา้ ยขอ้ มูล จากองคป์ ระกอบหน่ึงไปยงั อีก องคป์ ระกอบหน่ึง  เทคนิคที่ใชก้ นั ในคลงั ขอ้ มูล เรียกวา่ “กระบวนการ ETL (Extract Transform Load)”

กลุ่มกระบวนการเตรียมเพื่อการใชข้ อ้ มูล (Data Provisioning)  หมายถึง กระบวนการเพอื่ การออกแบบโครงสร้างขอ้ มูลใน Data Mart และการ ใชข้ อ้ มูลจาก Data Mart แบบต่างๆ

กระบวนการบริหารจดั การขอ้ มูล (Housekeeping)  หมายถึง กระบวนการบริหารจดั การทรัพยากรของคลงั ขอ้ มูล เนื่องจาก ฐานขอ้ มูลท่ีใชเ้ พอ่ื การจดั เกบ็ ขอ้ มลู มีจานวนและขนาดที่จากดั  การคาดการณ์การเติบโตของขอ้ มูล เพื่อจดั เตรียมพ้นื ท่ีใหเ้ พียงพอต่อการใชง้ านตาม ช่วงเวลาท่ีเหมาะสม (เรียกวา่ Data Sizing)  การจดั การกบั ขอ้ มูลที่ลา้ สมยั ใหจ้ ดั เกบ็ อยใู่ น Data Warehouse Database ไดต้ ่อไป แต่ ตอ้ งมีขนาดเลก็ ลง (เรียกวา่ Data Packing)  กระบวนการอื่นๆ ที่จาเป็นตอ้ งดาเนินการ เพอ่ื ใหค้ ลงั ขอ้ มลู สามารถทางานต่อไปได้ ดว้ ยความราบร่ืน

กระบวนการควบคุมการทางานของระบบ(Controlling)  ระบบคลงั ขอ้ มลู กเ็ หมือนกบั ระบบทว่ั ๆ ไป ท่ีตอ้ งมีการควบคุมการทางาน โดย จะมีขอ้ มูลประเภทพเิ ศษที่เรียกวา่ “Metadata” เพอื่ เกบ็ ขอ้ มูลเก่ียวกบั คุณสมบตั ิ ของขอ้ มูลและของระบบ ซ่ึงจะถูกใชเ้ พอ่ื การควบคุมการทางานต่างๆ ในคลงั ขอ้ มลู  Metadata เป็นแนวคิดค่อยขา้ งใหม่ในระบบคลงั ขอ้ มูล มีรายละเอียดปลีกยอ่ ย มากมาย และมีความเฉพาะตวั แตกต่างกนั ไปในและคลงั ขอ้ มลู ซ่ึงจะกล่าวถึงใน บทหลงั ๆ

Business Intelligence

Business Intelligence คืออะไร  เป็นกลุ่มของ Software และเทคโนโลยที ี่รวบรวม จบั เกบ็ และวเิ คราะห์ รวมถึงวธิ ีการ กาหนดการเขา้ ถึงขอ้ มูลเพือ่ ใหผ้ ใู้ ชใ้ นองคก์ รสามารถทางานไดอ้ ยา่ งมีประสิทธิภาพยงิ่ ข้ึน  Software ในกลุ่ม BI จะมีการรวบรวมคุณสมบตั ิหลายอยา่ งเช่น DSS (Decision Support System), OLAP (Online Analytical Processing) , การวเิ คราะห์เชิงสถิติ รวมถึงการพยากรณ์

องคป์ ระกอบของซอฟตแ์ วร์ BI  ส่วนรวบรวมขอ้ มูล(Data Integration) สาหรับจดั การ จาแนก รวบรวมขอ้ มูลใหอยู่ ในรูปที่ง่ายตอ่ การประมวลผลเช่น โปรแกรมประเภท ETL (Extract-Transform Load)  ส่วนวเิ คระห์ขอ้ มูล(Analysis) สาหรับดึง หรือ สกดั ขอ้ มูลส่วนท่ีน่าสนใจออกจาก ขอ้ มูลที่ เกบ็ ไวใ้ นคลงั ขอ้ มูล เช่น การทา Data mining, OLAP  ส่วนแสดงผลขอ้ มูล(Presentation) ใชส้ าหรับนาขอ้ มูลท่ีวเิ คราะห์แลว้ มาแสดงผลให้ อยใู่ นรูปแบบท่ีขา้ ใจไดง้ ่าย เช่น Report, Chart, Graph, Dashboard

ประโยชนข์ องซอฟตแ์ วร์ BI ท่ีมีต่อธุรกิจและองคก์ ร  ช่วยเพม่ิ ศกั ยภาพในการตดั สินใจใหถ้ ูกตอ้ งและรวดเร็วจากขอ้ มูลท่ีมีอยู่  เพ่ิมประสิทธิภาพการแลกเปลี่ยนขอ้ มูลในองคก์ ร  ลดตน้ ทุนดา้ นการเงินและเวลาในการเขา้ ถึงขอ้ มูลในองคก์ ร

ตวั อยา่ งแผนภาพ BI Architecture

ตวั อยา่ งรายงาน BI

ตวั อยา่ งรายงาน BI (2)