Decision Support System (Edition 2013)

44 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ ExtractionQuery Facility Database DSSData Directory Database Management - Retrieve - Query - Update - Create - Delete ภาพท่ี 4-1 องคป์ ระกอบของส่วนจดั กำรข้อมลู (ประยกุ ต์จำก: กิตติ ภกั ดีวัฒนกุล, 2546) 1. ฐำนข้อมูล ฐำนข้อมูล (Database) คือ กำรนำข้อมูลที่มีควำมสัมพันธ์กันมำจัดเก็บไว้ด้วยกัน เพื่อให้ผู้ใช้สำมำรถใช้งำนข้อมูลร่วมกันได้อย่ำงมีประสิทธิภำพ ซ่ึงรวมไปถึงกำรใช้งำนข้อมูลเพื่อประกอบกำรตัดสินใจเช่นกันโดยกำรรวบรวมข้อมูลมำเก็บไว้ในฐำนข้อมูลเพ่ือกำรตัดสินใจน้ัน บ่อยคร้ังจะต้องเก่ยี วข้องกับข้อมูลจำกแหล่งข้อมูลต่ำง ๆ ทง้ั ภำยในองค์กร และภำยนอกองคก์ ร 2. ระบบจัดกำรฐำนขอ้ มูล ระบบจัดกำรฐำนข้อมูล (Database Management System : DBMS) คือ ซอฟต์แวร์ หรือระบบท่ีพฒั นำข้นึ เพอ่ื อำนวยควำมสะดวกในกำรจดั กำรและกำรใช้งำนขอ้ มลู ตำมหลักกำรและแนวคิดของฐำนข้อมูล มีหน้ำท่ีหลัก ในกำรสร้ำง และจัดกำรฐำนข้อมูล เพ่ือให้ผู้ใช้งำนข้อมูลสำมำรถเรียกใช้ข้อมูล ได้ตำมควำมต้องกำร รวมไปถึงกำรจัดกำรควบคุมสิทธิกำรใช้งำนและรักษำควำมปลอดภัยในกำรใช้งำนขอ้ มลู 3. สำรบญั ขอ้ มลู สำรบัญข้อมูล (Data Directory) คือ เอกสำรที่จัดทำขึ้นเพ่ือเป็นส่วนจัดเก็บรำยชื่อควำมหมำยและคำจำกัดควำมของข้อมูลทั้งหมดท่ีถูกจัดเกบ็ ไว้ในฐำนข้อมูล รวมถงึ กำรอำ้ งอิงแหล่งที่เก็บ และกำรนำไปใชง้ ำน ทั้งนี้เพ่ือใชป้ ระโยชน์ในกำรสนับสนุนกำรตัดสินใจของมนุษย์ในข้ันตอนของกำรใชค้ วำมคดิ (Intelligence Phase) ในกำรรวบรวมข้อมูลทจ่ี ำเป็นตอ่ กำรตดั สนิ ใจแก้ไขปัญหำ จามรกุล เหล่าเกยี รติกลุ

ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ 45 4. สว่ นสอบถำมข้อมูล ส่วนสอบถำมข้อมูล (Query Facility) คือ ส่วนท่ีทำหน้ำท่ีช่วยในกำรสอบถำมและค้นหำข้อมูลตำมควำมต้องกำรใช้งำน โดยรับคำร้องขอในกำรใช้งำนข้อมูล ทำกำรค้นหำข้อมูลและส่งกลับผลลพั ธข์ อ้ มลู ไปยังสว่ นกำรทำงำนอืน่ ๆ ของระบบสนบั สนุนกำรตดั สินใจ 5. สว่ นกลนั่ กรองข้อมูล ส่วนกลั่นกรองข้อมูล (Data Extraction) หรือ อำจเรียก ส่วนสกัดข้อมูล คือ ส่วนทำหน้ำท่ีคัดเลือกข้อมูลท่ีจำเป็นต่อกำรตัดสินใจจำกแหล่งข้อมูลท่ีอำจอยู่ท้ังภำยในและภำยนอก นำเข้ำสู่ฐำนข้อมูลเพื่อจดั เกบ็ และสำมำรถนำไปใช้ประกอบกำรตัดสินใจไดต้ ำมควำมต้องกำรของผใู้ ชง้ ำน แม้ว่ำจะจำแนกองค์ประกอบของส่วนจัดกำรข้อมูลออกเป็น 5 ส่วนก็ตำม แต่จะเห็นได้ว่ำท้ัง 5 ส่วนน้ันเป็นเทคโนโลยีที่นำไปใช้จัดกำรข้อมูลเพื่อใช้ในกำรตัดสินใจ ดังนั้นกำรจัดกำรข้อมูลประกอบกำรตัดสินใจน้ัน จึงต้องมีท้ังข้อมูล และเทคโนโลยีสำหรับจัดกำรข้อมูล มำทำงำนร่วมกันเพ่ือให้ระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจสำมำรถมีข้อมูลเพื่อใช้ในกำรตัดสินใจได้ตำมควำมต้องกำรของผู้ใชง้ ำนนั่นเองข้อมลู ประกอบการตดั สินใจ ข้อมูลสำหรับนำมำใช้ในระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจน้ัน อำจจำแนกได้เป็น 3 ส่วนคือ ข้อมูล(Data) สำรสนเทศ (Information) และองค์ควำมรู้ (Knowledge) ซึ่งมีควำมเกี่ยวข้อง สัมพันธ์กันดงั แสดงในภำพท่ี 4-2ข้อมลู (Data) Process สารสนเทศ Choosing องคค์ วามรู้ (Information) Process (Knowledge) •ขอ้ เท็จจริง (อกั ษร,ตัวเลข, •ข้อเท็จจรงิ ทผ่ี า่ น •สารสนเทศทีผ่ ่าน ภาพ ฯลฯ) การประมวลผล กระบวนการคัดสรร เพ่อื นามาใช้ เพือ่ ใชใ้ นการ ประโยชน์ตาม แก้ปัญหาต่างๆ วัตถุประสงค์ภาพท่ี 4-2 ควำมสมั พันธ์ระหวำ่ ง ข้อมูล สำรสนเทศ และ องค์ควำมรู้ จามรกุล เหล่าเกียรติกลุ

46 ตำรำระบบสนับสนนุ กำรตัดสินใจ ข้อมูล (Data) คือ ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับสิ่งต่ำง ๆเช่น คน สัตว์ สิ่งของหรือเหตุกำรณ์ กิจกรรมหรอื รำยกำรธรุ กรรมท่ีถกู เก็บบนั ทึกไว้ ซึ่งอำจอยใู่ นรูปของตัวเลขตัวอักษร หรือขอ้ ควำม รวมถึงภำพและเสียง ที่ยังไม่ผ่ำนกำรประมวลผล (EFraim Turban and Jay E. Arunson, 2008) โดยต้องมีคุณลักษณะ คือ ถูกต้อง ครบถ้วน สมบูรณ์ น่ำเชื่อถือ และที่สำคัญอย่ำงยิ่งคือสำมำรถนำไปใช้ประโยชนไ์ ด้ สำรสนเทศ (Information) คือ ผลลัพธ์ที่ได้จำกกำรนำข้อมูลไปผ่ำนกำรประมวลผล หรอื กำรจั ด ก ำรให้ มี ค ว ำม ถู ก ต้ อ งทั น ส มั ย แ ล ะ อ ยู่ ใน รูป แ บ บ ท่ี ผู้ ใช้ ส ำม ำรถ น ำไป ใช้ งำน ได้ตำมที่ต้องกำรได้ เช่นสรุปยอดขำยของร้ำนสำขำเปรียบเทียบแต่ละไตรมำสของปี ท่ีต้องประมวลผลจำกยอดขำยของร้ำนสำขำตำ่ ง ๆ ในแตล่ ะไตรมำสเปน็ ตน้ องค์ควำมรู้ (Knowledge) คือ สำรสนเทศที่ถูกคัดเลือกเพ่ือนำมำใช้ในกำรแก้ไขปัญหำต่ำงๆตำมควำมต้องกำรได้อย่ำงมีประสิทธิภำพสำหรับกำรคัดเลือกองค์ควำมรู้นั้น จำเป็นต้องอำศัยประสบกำรณ์ในกำรเรียนรู้กับวิธีกำรเลือกสำรสนเทศใช้ในกำรแก้ไขปัญหำได้อย่ำงเหมำะสมข้อมูลหรือ สำรสนเทศ ชุดเดียวกันนั้น อำจสำมำรถนำมำใช้ในกำรแก้ไขปัญหำได้แตกต่ำงกัน ตำมควำมต้องกำรของผู้ใช้งำน หรือผู้เลือกใช้สำรสนเทศ ในกำรนำไปใช้แก้ไขปัญหำ อันจะส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่ต่ำงกนั ด้วยท้งั นี้ขน้ึ อยู่กบั ประสบกำรณ์ กำรฝกึ ฝนและมมุ มองในกำรเลือกสำรสนเทศไปใชง้ ำน สำหรับทุก ๆ ระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ ไม่ว่ำจะเป็นระบบเพ่ือกำรตัดสินใจเร่ืองใดก็ตำม จำเป็นต้องใช้ ข้อมูล สำรสนเทศ และ/หรือ องค์ควำมรู้ ในกำรตัดสินใจท้ังส้ิน ข้ึนอยู่ควำมต้องกำรในกำรตัดสินใจน้ัน ว่ำจำเป็นต้องใช้ข้อมูลในลักษณะใดบ้ำง ซ่ึงในบำงครั้งอำจมีควำมจำเป็นในกำรใช้งำนสำหรับกำรตัดสินใจท้ัง 3 ลักษณะร่วมกัน หรือในบำงครั้งอำจมีควำมจำเป็นต้องใช้เพยี งขอ้ มูล หรือ สำรสนเทศ สำหรบั กำรตดั สินใจ (EFraim Turban and Jay E. Arunson, 2008) 1. แหลง่ ทม่ี ำของข้อมลู แหล่งที่มำของข้อมูล (Data Source) สำหรับกำรตัดสินใจเร่ืองต่ำง ๆ โดยเฉพำะอย่ำงยิ่งหำกเปรียบเทียบเป็นกำรตัดสินใจในองค์กรธุรกิจนั้น อำจจำแนกได้เป็น 2 ส่วนใหญ่ ๆ ได้แก่แหลง่ ขอ้ มลู ภำยในองค์กร และ แหล่งข้อมูลภำยนอกองค์กร 1.1. แหลง่ ขอ้ มลู ภำยในองค์กร แหล่งข้อมูลภำยในองค์กร (Internal Data Source) เป็นแหล่งข้อมูลทั้งหมดที่อยู่ภำยในองคก์ ร ได้แก่ข้อมลู แผนกต่ำง ๆ เช่น ข้อมูลกำรปฏิบัติงำนในแต่ละวัน ขอ้ มูลบุคลำกร เช่น ผู้บริหำรเจ้ำหน้ำท่ีผู้ชำนำญกำร หัวหน้ำงำน พนักงำน ข้อมูลสินค้ำและบริกำร ข้อมูลเคร่ืองจักร ข้อมูลคลังสินคำ้ และ ขอ้ มลู ในกำรปฏบิ ตั งิ ำน เป็นตน้ 1.2. แหล่งข้อมูลภำยนอกองคก์ ร แหล่งข้อมูลภำยนอกองค์กร (External Data Source) เป็นแหล่งข้อมูลทั้งหมดท่ีอยู่ภำยนอกองค์กร ท่ีจำเป็นและเก่ียวข้องกับกำรตัดสินใจ เช่น หน่วยงำนรัฐบำล หน่วยงำนเอกชนสถำบั นวิจัยห้ องสมุด เป็น ต้น โดยมีตัวอย่ำงของข้อมูลเช่นกฎ ห มำยพ ระรำช กำห น ดที่เกีย่ วข้อง หรือ ผลกำรวิจัย ผลสำรวจ หรอื แมแ้ ตผ่ ลกำรจดั อนั ดบั ควำมน่ำเช่อื ถือ เป็นต้น จามรกุล เหลา่ เกียรตกิ ุล

ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ 47 ทีม่ ำของแหล่งข้อมูลจำกภำยนอกองคก์ รน้ี อำจไมไ่ ด้อยใู่ นรูปแบบฐำนข้อมูลที่สำมำรถสง่ั กำรเข้ำถึงได้โดยตรง หำกแต่อำจอยู่ในรูปแบบ หนังสือหนังสือพิมพ์เว็บไซต์ หรือ CD-ROM เป็นต้นซึ่งจำเปน็ ตอ้ งมีกำรนำเข้ำข้อมลู สู่ฐำนขอ้ มลู เพอ่ื นำไปใชป้ ระโยชน์ต่อไป 2. กำรรวบรวมข้อมลู สำหรับสนบั สนนุ กำรตดั สนิ ใจ แม้ว่ำจะมีแหล่งข้อมูลมำกมำยในกำรสนับสนุนกำรตัดสินใจ แต่หำกกำรรวบรวมข้อมูลน้ันไม่ได้มีกำรคัดเลือก เรียบเรียง หรือ กล่ันกรอง ข้อมูลให้ตรงประเด็นที่ต้องกำร หรือแม้กระทั่งในบำงกรณีอำจมีกำรรวบรวมข้อมูลที่ไม่เพียงพอต่อกำรตัดสินใจ ซึ่งปัญหำที่เกิดขึ้นในลักษณะนี้เรยี กว่ำ“Garbage In Garbage Out (GIGO)” คือ กำรได้มำซึ่งข้อมูลที่ผิดพลำดและส่งผลต่อข้อผิดพลำดในกำรตัดสินใจได้ ดังนั้นจึงมีข้อควรปฏิบัติในกำรรวบรวมข้อมูลสำหรับสนับสนุนกำรตัดสินใจเพอ่ื ใหไ้ ดม้ ำซึง่ ขอ้ มูลทีด่ ี ถกู ต้อง ครบถว้ น สมบรู ณแ์ ละตรงประเดน็ ดงั นี้ 2.1. วธิ ีกำรรวบรวมข้อมูล ในกำรเก็บรวบรวมข้อมูลจำกแหล่งข้อมูลต่ำงๆสำหรับระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจน้ัน ทำได้หลำกหลำยวิธี เฉกเช่นเดียวกับกำรพัฒนำระบบสำรสนเทศอื่น ๆทั่วไปซ่ึงในกำรพิจำรณำคัดเลือกวิธีกำรที่เหมำะสมต้องคำนึงถึงเครื่องมือที่ต้องใช้และควำมเช่ียวชำญของผู้ทำกำรเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อให้องค์กรได้รับข้อมูลต่ำง ๆ อย่ำงถูกต้อง ครบถ้วน สมบูรณ์ ตำมเป้ำหมำยและสำมำรถนำข้อมูลทไี่ ดร้ ับมำใช้ประโยชนอ์ ย่ำงเต็มทีโ่ ดยกำรรวบรวมข้อมูลสำมำรถทำได้หลำยวธิ ีด้วยกันอำทิเชน่ 2.1.1. กำรศึกษำเก่ียวกับเวลำในกำรปฏิบัติงำน (Time Study) ซ่ึงต้องรวบรวมข้อมลู โดยกำรสงั เกตกำรณป์ ฏิบตั งิ ำนในชว่ งเวลำตำ่ ง ๆ 2.1.2. กำรสำรวจ (Survey) เช่น กำรสำรวจควำมต้องกำรใช้งำนคอมพิวเตอร์ของผใู้ ช้ในหน่วยงำนต่ำง ๆ โดยเครอื่ งมือเช่น แบบสอบถำม (Questionnaire) 2.1.3. กำรสังเกตกำรณ์ (Observation) คือ กำรเฝ้ำศึกษำ และสังเกตดูกำรทำงำน เพ่ือรวบรวมข้อมูลต่ำง ๆ ในกำรปฏิบัติงำนจริง ๆ ซึ่งอำจเป็นข้อมูลเกี่ยวกับขั้นตอนกำรทำงำนปัญหำที่เกิดระหว่ำงกำรปฏิบัติงำน โดยอำจใช้เคร่ืองมือที่ช่วยสำหรบั กำรสงั เกตกำรณ์ เช่นกล้องวีดิโอ สำหรับบนั ทึกภำพกำรทำงำน 2.1.4. กำรสัมภำษณ์ (Interview) คือ กำรสอบถำม พูดคุยกับบุคคลต่ำง ๆหรือผู้เชี่ยวชำญเพื่อรวบรวมข้อมูลที่ต้องกำรซึ่งควำมสมบูรณ์ของข้อมูลที่ได้รับจำกวิธีกำรสัมภำษณ์ข้ึนอยู่กับปัจจัยหลำยอย่ำงเช่น วิธีกำรสัมภำษณ์ กำรตั้งคำถำมหรือแม้กระท่ังเวลำในกำรสัมภำษณ์เนื่องจำกถ้ำทำกำรสัมภำษณ์ในขณะท่ีผู้ให้สัมภำษณ์กำลังเร่งรีบหรือไม่พร้อมอำจได้รับข้อมูลท่ีไม่ครบถ้วนและปัจจัยที่สำคัญที่สุดในกำรสัมภำษณ์คือ บุคคลที่ทำกำรสัมภำษณ์ส่วนเคร่ืองมือที่ใช้ช่วยในกำรสัมภำษณ์ คือ แบบสัมภำษณ์ กำรจดบนั ทกึ กำรบันทกึ เทปหรอื กำรบนั ทึก วีดิโอเป็นตน้ จามรกลุ เหลา่ เกยี รติกลุ

48 ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสนิ ใจ 2.2. คณุ ภำพของขอ้ มูลสำหรับกำรตดั สินใจ ในกำรนำเอำข้อมูลมำใช้ประกอบกำรตดั สนิ ใจนัน้ ข้อมลู ท่ีรวบรวมมำน้ันต้องมีประโยชนท์ ่จี ะใช้สำหรบั กำรตดั สนิ ใจได้ ดงั น้ันจงึ มขี อ้ ควรพจิ ำรณำถงึ คณุ ภำพของข้อมลู (Data Quality) ในกำรนำมำใช้ในประเด็นตำ่ ง ๆ ด้งนี้ 2.2.1. คุณภำพโดยทั่วไปของข้อมูลได้แก่ เร่ืองของควำมสอดคล้องของข้อมูลสำมำรถนำไปใช้ประโยชน์ได้ทันต่อควำมต้องกำรมีควำมครบถ้วนสมบูรณ์และในเรื่องของปริมำณขอ้ มลู 2.2.2. คณุ ภำพโดยธรรมชำตขิ องขอ้ มลู ไดแ้ ก่ ควำมถกู ต้อง และนำ่ เชื่อถือ 2.2.3. คุณภำพของข้อมูลในมุมมองกำรเข้ำถึง ได้แก่ ควำมสำมำรถในกำรเข้ำถึงและควำมปลอดภยั ของข้อมูล 2.2.4. คุณภำพของข้อมูลในมุมมองของกำรนำเสนอ ได้แก่ กำรส่ือควำมหมำยง่ำยต่อกำรเขำ้ ใช้ กระชับไดใ้ จควำม มเี นื้อหำสอดคล้องกัน 2.3. ปัญหำของข้อมูล 2.3.1. ข้อมูลไม่ถูกต้อง เน่ืองจำกควำม ผิดพลำดจำกแหล่งข้อมูลหรือกำรป้อนขอ้ มูลเข้ำสรู่ ะบบโดยไมไ่ ด้ตรวจสอบควำมถกู ต้อง ทำใหข้ ้อมลู ไม่สำมำรถนำมำใชป้ ระโยชนไ์ ด้ซ่ึงอำจแก้ไขด้วยกำรหำวิธีกำรนำเข้ำข้อมูลท่ีป้องกันควำมผิดพลำดท่ีเกิดจำกกำรป้อนข้อมูล เช่นกำรกำหนดขนำดของข้อมลู เพ่อื ป้องกนั กำรปอ้ นข้อมลู มำกหรอื น้อยเกินไป 2.3.2. ข้อมูลไม่เป็นปัจจุบัน อำจมีสำเหตุจำกในกระบวนกำรรวบรวมข้อมูลหรือค้นหำข้อมูลมีควำมล่ำช้ำ ส่งผลให้ข้อมูลท่ีได้จำกกำรรวบรวมน้ันไม่ทันต่อกำรใช้งำนของผู้ใช้ซ่ึงอำจแก้ไขได้ด้วยกำรพัฒนำระบบสำรสนเทศเพื่อกำรประมวลผลข้อมูลหรือใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ ในกำรเกบ็ รวบรวมข้อมูลแต่วิธีกำรน้ีอำจสร้ำงควำมลังเลต่อผูบ้ รหิ ำรในกำรอนุมตั ิเนือ่ งจำกต้องใช้เงนิ ลงทุนท่ีคอ่ นข้ำงสงู และอำจตอ้ งเปล่ยี นแปลงข้นั ตอนกำรทำงำนบำงอย่ำง 2.3.3. ข้อมูลที่ได้ไม่เหมำะสมกับกำรใช้งำน อำจมีสำเหตุมำจำกข้อมูลท่ีเก็บรวบรวมมำนั้ นไม่ได้รับกำรคัดเลือกเอำเฉพำะข้อมูลที่มีควำมสอดคล้องกับกำรใช้งำนทำให้ระบบต้องใช้แบบจำลองท่ีซบั ซ้อนจงึ ทำให้ผลลพั ธ์ท่ีได้ไม่เหมำะสม หรือไม่สำมำรถอำ่ นคำ่ ได้หรืออ่ ำ น ค่ ำ ได้ ย ำ ก อ ำ จ แ ก้ ไข ได้ ด้ ว ย ก ำ ร น ำ เท ค โน โล ยี ค ลั ง ข้ อ มู ล ( Data Warehouse)เข้ำมำใชง้ ำนรว่ มกบั ระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจหรืออำจพัฒนำระบบเพอ่ื ปรบั ปรงุ ขอ้ มูลเหลำ่ นั้นกอ่ นนำเขำ้ สูร่ ะบบสนับสนนุ กำรตดั สินใจหรืออำจสร้ำงแบบจำลองเพ่ือวเิ ครำะห์ข้อมลู เหลำ่ นนั้ 2.3.4. ข้อมูลท่ีต้องกำรไม่มีอยู่ในระบบอำจมีสำเหตุเนื่องมำจำกไม่เคยมีใครเก็บข้อมูลเหลำ่ นน้ั ไว้หรือขอ้ มลู ท่ีตอ้ งกำรใช้นน้ั ไม่เคยมีมำก่อนเลยในองค์กรอำจแก้ไขไดด้ ้วยกำรวเิ ครำะห์ควำมต้องกำรขอ้ มลู ในอนำคตใชเ้ ทคโนโลยีคลังข้อมูลหรอื สรำ้ งข้อมลู เหลำ่ น้นั ข้นึ มำใหม่ จามรกลุ เหล่าเกียรตกิ ุล

ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ 49 2.4. ข้อแนะนำเกี่ยวกบั ข้อมูลกอ่ นนำเข้ำส่รู ะบบสนับสนนุ กำรตัดสนิ ใจ นอกจำกประเด็นคุณภำพข้อมูล และปัญหำของข้อมูล ท่ีต้องพิจำรณำในกำรใช้งำนข้อมูลสำหรบั กำรตัดสินใจแล้ว ยังมีขอ้ แนะนำในกำรใช้งำนขอ้ มลู ดังนี้ 2.4.1. ควรตรวจสอบว่ำข้อมูลท่ีได้มำอยู่ในรูปแบบท่ีถูกต้องตำมต้องกำรโดยเฉพำะอย่ำงยิ่งในระหว่ำงกำรรวบรวมข้อมูล หำกไม่ใช่ควรจัดให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องกำรเพ่ือให้งำ่ ยต่อกำรนำไปใชใ้ นกำรตัดสินใจ 2.4.2. ควรตรวจสอบว่ำข้อมูลที่นำมำใช้นั้นเป็นปัจจุบัน (ทันสมัย) เนื่องจำกบำงครั้งข้อมูลบำงอย่ำงอำจต้องได้รับกำรปรับปรุงอยู่เสมอซ่ึงหำกไม่ใช่ข้อมูลท่ีได้รับกำรปรับปรุงลำ่ สดุ แลว้ อำจสง่ ผลตอ่ กำรตดั สินใจดว้ ย 2.4.3. ควรตรวจสอบควำมสมบูรณ์ของข้อมูลก่อนนำมำใช้ เช่น ตัวเลขผลรวมของขอ้ มูลนั้นถกู ต้องจรงิ และต้องตรวจสอบวำ่ ได้แหล่งท่มี ำของผลรวมนน้ั มำดว้ ย 2.4.4. ควรตรวจสอบปริมำณข้อมูลสำหรับกำรตัดสินใจว่ำ ที่ได้รวบรวมมำนั้นเพยี งพอต่อกำรตดั สนิ ใจหรอื ไมใ่ นแต่ละเร่ือง แม้ว่ำจะสำมำรถเก็บรวบรวมข้อมูลมำได้หำกแต่ข้อมูลเหล่ำน้ันอำจไม่สำมำรถนำมำใช้ประโยชน์ได้ จึงจำเป็นต้องมีกำรกล่ันกรอง หรือคัดเลือกเพ่ือให้ได้ข้อมูลท่ีเหมำะสมมีประโยชน์สำมำรถนำไปใช้งำนได้ทันที ดังนั้นนอกจำกจะมีข้อมูลเป็นส่วนประกอบสำคัญในส่วนจัดกำรข้อมูลแล้ว ระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจจึงต้องมีเทคโนโลยีจัดกำรข้อมูลท่ีมีประสิทธิภำพ เช่น ระบบจัดกำรฐำนข้อมูล หรือ เทคโนโลยีจัดกำรข้อมูลอ่ืน ๆ เพ่ือใช้เป็นเครื่องมือ กลไก ในกำรจัดกำรกับข้อมูลสำหรับกำรตดั สนิ ใจเทคโนโลยสี าหรบั จดั การขอ้ มลู เทคโนโลยีสำหรับจัดกำรข้อมูล (Data Management Technology) ถอื เป็นกลไก เคร่ืองมือสำคัญ สำหรับจัดกำรข้อมูล ให้อยู่ในรูปแบบท่ีพร้อมนำไปใช้งำน โดยเฉพำะอย่ำงยิ่งสำหรับกำรตัดสินใจ เทคโนโลยีจัดกำรข้อมูลที่มีประสิทธิภำพจะนำมำซ่ึงผลลัพธ์สำหรับกำรตัดสินใจที่ดีระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจจึงต้องอำศัยเทคโนโลยีจัดกำรข้อมูล มำช่วยจัดกำรข้อมูลสำหรับประกอบกำรตัดสินใจ โดยเทคโนโลยีจดั กำรข้อมูลท่ใี ช้งำนในปัจจุบัน คือ ฐำนข้อมูลและระบบจัดกำรฐำนข้อมูล นอกจำกนี้ยังมีเทคโนโลยีจัดกำรข้อมูลอื่น ๆ เช่น คลังข้อมูล และกำรใช้ประโยชน์ข้อมูลจำกคลังข้อมูลด้วย เครอื่ งมือวิเครำะห์ข้อมูลออนไลน์ (Online Analytical Processing: OLAP) หรือเหมอื งข้อมลู (Data Mining) เพอื่ ใหไ้ ด้ขอ้ มลู ที่มคี ุณภำพก่อนนำไปประกอบกำรตัดสนิ ใจต่อไป 1. ฐำนข้อมูลและระบบจัดกำรฐำนข้อมูล ฐำนข้อมูลเป็นวิธีกำรจัดเก็บข้อมูลเพื่อนำมำใช้ประโยชน์อย่ำงใดอย่ำงหนึ่งที่มีประสิทธิภำพม ำก ท่ี สุ ด ใน ยุ ค นี้ ดั งนั้ น ใน ปั จ จุ บั น ข้ อ มู ล ส่ ว น ให ญ่ ใน ร ะ บ บ ส นั บ ส นุ น ก ำร ตั ด สิ น ใจจึงมักถูกจัดเก็บอยู่ในรูปแบบของฐำนข้อมูล ซึ่งกำรใช้งำนฐำนข้อมูลนั้น จำเป็นต้องอำศัยตัวกลำงคือซอฟต์แวร์ซงึ่ ทำหนำ้ ท่ใี นกำรประสำนงำนคอื “ระบบจัดกำรฐำนขอ้ มลู ” จามรกลุ เหลา่ เกยี รติกลุ

50 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ 1.1. ฐำนขอ้ มูล ฐำนข้อมูล (Database) ถือเป็นแหล่งจัดเก็บข้อมูล ที่ได้รับควำมนิยมอย่ำงสูงในปัจจุบันโดยเฉพำะอย่ำงย่ิงฐำนข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซ่ึงอำจกล่ำวโดยสรุปได้ว่ำ ฐำนข้อมูล หมำยถึงกลุ่มของแฟ้มข้อมูลที่มีควำมสัมพันธ์กันและนำมำรวมกันเพื่อใช้ประโยชน์ ที่ถูกพัฒนำขึ้นมำแทนท่ีกำรจัดกำรข้อมูลในรูปแบบเดิมคือ ระบบแฟ้มข้อมูล (File System) เพ่ือเพิ่มประสิทธิภำพในกำรจัดกำรข้อมูล ลดปัญหำในกำรเข้ำถึง กำรแก้ไข และจัดเก็บข้อมูล ดังน้ันข้อมูลท่ีอยู่ในฐำนข้อมูลต้องเป็นข้อมูลท่ีเกี่ยวข้องกับงำนนั้น ๆ โดยจะต้องไม่มีควำมขัดแย้งกัน และไม่ควรซ้ำซ้อนกันยกตัวอย่ำงเช่น ในบริษัทแห่งหน่ึง อำจมีฐำนข้อมูล ซึ่งประกอบไปด้วย แฟ้มข้อมูลหลำย ๆ แฟ้มแตล่ ะแฟ้มตำ่ งก็มีควำมสัมพันธ์กัน เช่น แฟม้ ข้อมูลพนักงำนแฟ้มข้อมูลแผนกในบริษทั แฟ้มขอ้ มลู ขำยสนิ คำ้ แฟ้มขอ้ มลู สนิ ค้ำเป็นต้น ภาพที่ 4-3 กำรจดั เกบ็ ข้อมลู ในระบบฐำนข้อมูล กำรใช้ฐำนข้อมูลนอกจำกจะช่วยลดและขจัดปัญหำต่ำง ๆ ที่เกิดข้ึนกับข้อมูลได้แล้วยังมปี ระโยชนใ์ นด้ำนอ่นื ๆ อีกหลำยประกำร โดยฐำนข้อมลู มคี ุณลกั ษณะสำคัญ ดงั นี้ 1) ลดควำมซ้ำซ้อนของข้อมูล (Data Redundancy) ฐำนข้อมูลจะเก็บเฉพำะข้อมูลท่ีจำเป็นเท่ำน้ันทำให้สำมำรถลดควำมซ้ำซ้อนของข้อมูลที่อำจเกิดขึ้นได้แต่ทั้งนี้กำรลดควำมซ้ำซ้อนของขอ้ มลู กข็ นึ้ อยกู่ ับผู้ออกแบบฐำนข้อมูลหรือปัจจยั อื่นๆดว้ ย 2) หลีกเล่ียงควำมขัดแย้งกันของข้อมูล (Data Inconsistency) เนื่องจำกไม่ต้องจัดเก็บข้อมูลที่ซ้ำซ้อนกันดังน้ัน กำรแก้ไขข้อมูลในฐำนข้อมูลจะไม่ก่อให้เกิดค่ำท่ีขัดแย้งกันกับข้อมลู ทีเ่ กย่ี วข้อง ทำใหห้ ลีกเลย่ี งควำมไม่สอดคลอ้ งของข้อมูลได้อีกดว้ ย 3) สำมำรถกำหนดให้ข้อมูลมีรูปแบบท่ีเป็นมำตรฐำนเดียวกันได้กล่ำวคือ ข้อมูลบำงชนิด เช่น กำรแสดงวันที่ เดือนและปีจะมีรูปแบบกำรแสดงผลได้หลำยแบบ เช่น “DD:MM:YY”หรือ “MM:DD:YY” เป็นต้น หำกนำข้อมูลท่ีมีรูปแบบแตกต่ำงกันไปเก็บไว้ในแฟ้มข้อมูลเดียวกันหรือตำ่ งแฟม้ กนั จะเกดิ ควำมผดิ พลำดขึน้ เม่ือนำข้อมูลทั้งสองรปู แบบน้ีมำเปรียบเทยี บกนั 4) สำมำรถจัดกำรเรื่องควำมปลอดภัยของข้อมูล (Data Security) โดยผู้ดูแลฐำนข้อมูลสำมำรถควบคุมดูแลข้อมูลได้ด้วยกำรกำหนดระดับควำมสำมำรถในกำรเรียกใช้ข้อมูลของผู้ใชข้ องแต่ละคนใหแ้ ตกตำ่ งกันตำมควำมรับผดิ ชอบได้ จามรกุล เหลา่ เกียรติกลุ

ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ 51 5) ข้อมูลมีควำมคงสภำพ (Data Integrity) คือ สำมำรถรักษำควำมถูกต้องของขอ้ มลู ไดโ้ ดยมกี ำรระบกุ ฎเกณฑ์ในกำรควบคมุ ควำมผิดพลำดที่อำจเกิดข้ึนในกำรนำเขำ้ ข้อมูล 6) ตอบสนองควำมต้องกำรใช้ข้อมูลได้หลำยรูปแบบ โดยสำมำรถเรียกใช้ข้อมูลไดใ้ นมุมมองตำมควำมต้องกำรของผ้ใู ช้งำน 7) ง่ำยต่อกำรจัดทำรำยงำน (Easy Reporting)ข้อมูลท่ีเก็บอยู่ภำยในฐำนข้อมูลสำมำรถนำเสนอในรูปแบบของรำยงำนไดง้ ่ำย 8) ลดเวลำในกำรพัฒนำโปรแกรมสำหรับเรยี กใชข้ ้อมลู จำกฐำนขอ้ มูล 9) สำมำรถควบคุมกำรเข้ำถึงข้อมูล(Concurrency Control)จำกผู้ใช้งำนหลำยๆ คนในเวลำเดยี วกันได้ 10) ควำมเป็นอิสระของข้อมูล (Data Independence) คือ กำรทำให้ข้อมูลเป็นอิสระ ไม่ขนึ้ ตรงกับโปรแกรมทีใ่ ช้งำนข้อมูลนั้น สง่ ผลให้สำมำรถแกไ้ ขโครงสร้ำงของข้อมูลโดยไม่ส่งผลกระทบต่อโปรแกรมท่ีเรียกใช้งำนข้อมูลน้ัน เช่นในกรณีท่ีต้องกำรเปล่ียนขนำดของฟิลด์สำหรับระบบไฟล์ข้อมูลจะกระทำได้ยำกเน่ืองจำกต้องเปล่ียนแปลงตัวโปรแกรมที่อ้ำงถึงฟิลด์นั้นท้ังหมดซึ่งต่ำงจำกกำรใช้ระบบฐำนข้อมูลที่กำรอ้ำงถึงข้อมูลจะไม่ขึ้นอยู่กับโครงสร้ำงทำงกำยภำพของข้อมูลจึงไม่ส่งผลใหต้ อ้ งแก้ไขโปรแกรมทเ่ี รยี กใชข้ ้อมูลนั้นมำกนัก กำรใช้งำนฐำนขอ้ มูลในกำรจัดกำรกับข้อมลู โดยเฉพำะอยำ่ งยิ่งฐำนข้อมูลท่ีได้รบั ควำมนิยมในปัจจุบันคือ ฐำนข้อมูลเชิงสัมพันธ์นั้น นับว่ำเป็นกำรสร้ำงควำมสอดคล้องให้กับข้อมูลที่จะนำไปใช้ประมวลผลเป็นสำรสนเทศ เพ่ือใช้ประโยชน์ตำมวัตถุประสงค์ท่ีต้องกำร อย่ำงไรก็ตำมกำรจัดกำรกับขอ้ มูลต่ำงๆในฐำนข้อมูลน้ัน จะไม่สำมำรถเป็นไปได้ หำกไม่มี “ระบบจัดกำรฐำนข้อมูล” มำทำหน้ำที่เป็นตัวกลำงในกำรตดิ ต่อประสำนกำรทำงำนระหวำ่ งผ้ใู ช้กับฐำนข้อมลู 1.2. ระบบจดั กำรฐำนขอ้ มูล ระบบจัดกำรฐำนข้อมูล (Database Management System: DBMS)คือ ซอฟต์แวร์ หรือโปรแกรมที่ทำหน้ำท่ีเป็นตัวกลำงเช่ือมโยงกำรทำงำนระหว่ำงผู้ใช้งำนฐำนข้อมูลกับฐำนข้อมูลเป็นเคร่ืองมือช่วยอำนวยควำมสะดวกต่อผู้ใช้ฐำนข้อมูลในกำรสร้ำง ลบ ปรับปรุงสืบค้นและเรียกใช้ข้ อ มู ล ใ น ฐ ำ น ข้ อ มู ล น อ ก จ ำ ก น้ี ยั ง ช่ ว ย จั ด ก ำ ร ค ว บ คุ ม ก ำ ร ใ ช้ ง ำ น ข้ อ มู ล ใ นด้ำนต่ำง ๆ ได้แก่ ด้ำนควำมถูกต้อง ควำมซ้ำซ้อนและควำมสัมพันธ์ระหว่ำงข้อมูลต่ำง ๆในฐำนข้อมูลดว้ ย จามรกลุ เหล่าเกยี รตกิ ลุ

52 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ ภาพที่ 4-4 โครงสร้ำงกำรทำงำนของระบบจัดกำรฐำนข้อมูล จำกภำพจะเห็นว่ำผู้ที่ทำหน้ำที่ติดต่อ ควบคุม และใช้งำน ฐำนข้อมูลและระบบจัดกำรฐำนข้อมลู โดยตรงคอื “ผู้ดแู ลฐำนข้อมูล (Database Administrator)” ส่วนผู้ใช้งำน (User) จะติดต่อใช้งำนฐำนข้อมูลและระบบจัดกำรฐำนข้อมูล โดยผ่ำนโปรแกรมประยุกต์ (Application)ทถ่ี กู พฒั นำขึน้ ร ะ บ บ จั ด ก ำ ร ฐ ำ น ข้ อ มู ล ส ำ ห รั บ ฐ ำ น ข้ อ มู ล เชิ ง สั ม พั น ธ์ ที่ ไ ด้ รั บ ค ว ำ ม นิ ย ม ใ น ปั จ จุ บั นมีหลำยผลิตภัณฑ์ที่เป็นซอฟต์แวร์เชิงก ำรค้ำ เช่น Microsoft Access Microsoft SQL DB2Informix Oracle และ Sybase เป็นต้น นอกจำกนย้ี ังมีซอฟต์แวร์ระบบจดั กำรฐำนข้อมลู ที่ไม่หวังผลกำไร ท่ีเรียกว่ำ “Open Source” ให้เลือกใช้ เช่น MySQL, PostgresSQL Berkeley DB และMongo DB เปน็ ต้น 1.2.1. หนำ้ ทีข่ องระบบจัดกำรฐำนขอ้ มลู ระบบจัดกำรฐำนข้อมูล (DBMS) จัดเป็นซอฟต์แวร์ หรือเคร่ืองมือ ท่ีเป็นเป็นกลไกสำคัญในกำรจดั กำรกบั ข้อมลู ในฐำนข้อมลู ซ่งึ จะต้องมหี นำ้ ทีใ่ นกำรจัดกำรกับข้อมูลแบ่งเปน็ 4 สว่ นสำคญั ได้แก่ 1) กำรจัดเตรยี มมุมมองของผ้ใู ช้ กำรจัดเตรียมมุมมองของผู้ใช้ (User View or Subschema) จัดเป็นหน้ำที่หลักของระบบจัดกำรฐำนข้อมูล โดยมีหน้ำท่ีในกำรจัดเตรียมมุมมองของฐำนข้อมูลตำมควำมต้องกำรของผู้ใช้ ซ่ึงผู้ใช้งำนข้อมูลไม่จำเป็นต้องเห็นโครงสร้ำงและควำมสัมพันธ์ของข้อมูลท้ังหมดที่มีอยู่ในฐำนข้อมูลผู้ใช้จะเห็นเพียงข้อมูลในส่วนท่ีต้องกำรเท่ำน้ัน เช่น กำรค้นหำและแสดงผลข้อมูลของพนักงำน ซึ่งอำจประกอบด้วย ชื่อ-นำมสกุลพนักงำนและแผนกที่สังกัด โดยผู้ใช้จะได้รับข้อมูลที่ต้องกำรโดยไม่จำเป็นต้องแสดงโครงสร้ำงกำรจัดเก็บข้อมูลและควำมสัมพันธ์ระหว่ำงข้อมูลให้กับ ผู้ใช้ทรำบ ไมว่ ่ำจะเปน็ ชนดิ ขนำด หรือตำแหนง่ ที่อยู่ของขอ้ มลู กต็ ำม จามรกลุ เหลา่ เกยี รตกิ ลุ

ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ 53 กำรจัดเตรียมมุมมองของผู้ใช้งำนข้อมูลน้ัน ระบบจัดกำรฐำนข้อมูลจะต้องรองรับกำรจัดเตรียมมุมมองได้หลำยระดับและจัดเตรียมมุมมองได้ตำมควำมแตกต่ำงในกำรใช้งำนข้อมูลของผู้ใช้แตล่ ะคน เช่น พนักงำนขำย อำจไดส้ ิทธิ์ในกำรรับทรำบข้อมูลของลูกค้ำในควำมดูแลของตนเองเทำ่ น้ันแต่ไม่มีสิทธิในกำรเรียกดูข้อมูลลูกค้ำท้ังหมดนอกจำกน้ันยังต้องมีหน้ำที่ในกำรควบคุมสิทธิในกำรเข้ำใชห้ รอื เรยี กดูข้อมลู โดยกำรรักษำควำมปลอดภัยของระบบจัดกำรฐำนข้อมูลอีกด้วย DBMSSubschema A Schema Subschema C Subschema BUser 1 User 2 User 3 User4 User5 ภาพที่ 4-5 หน้ำทใี่ นกำรจดั มุมมองในระดบั ผู้ใชฐ้ ำนขอ้ มูล (User View) 2) กำรสร้ำงและกำรแกไ้ ขฐำนข้อมลู กำรสร้ำงและกำรแก้ไขฐำนข้อมูล (Create and Update Database) เป็นอีกหน้ำที่สำคัญของระบบจัดกำรฐำนข้อมูล โดยเป็นกำรกำหนดโครงสร้ำง (Schema) กำรทำงำนของฐำนข้อมูลเพื่อให้รองรับกำรจัดเก็บและกำรใช้งำนข้อมูลได้ตำมมุมมองผู้ใช้ (User View/Subschema) รวมถึงกำรสร้ำง และแก้ไขในด้ำนอ่ืนของฐำนข้อมูล โดยกำรสร้ำงและกำรแก้ไขฐำนข้อมูลนั้นจะต้องอำศัยภำษำชนดิ หนง่ึ ทีเ่ รยี กวำ่ “ภำษำนยิ ำมขอ้ มลู ” (Data Definition Language: DDL)” ภำษำนิยำมข้อมูลถือเป็นภำษำที่ประกอบไปด้วยชุดคำส่ังไวยำกรณ์ และกฎเกณฑ์ท่ใี ช้ในกำรกำหนดโครงสรำ้ งและอธบิ ำยรำยละเอียดของขอ้ มูลตลอดจนควำมสัมพันธ์ระหวำ่ งขอ้ มูลในฐำนข้อมูล ในกำรสร้ำงฐำนข้อมูลนอกจำกจะต้องกำหนดโครงสร้ำงให้กับข้อมูลแล้วผู้บริหำรจัดกำรฐำนข้อมูล และผอู้ อกแบบฐำนข้อมูล จะต้องประสำนงำนรว่ มกันเพ่ือจัดทำ “พจนำนุกรมข้อมูล” ของฐำนขอ้ มลู ไว้เพ่ือใช้งำนอีกด้วย จามรกลุ เหลา่ เกียรตกิ ุล

54 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ พจนำนุกรมข้อมูล (Data Dictionary) เป็นเครื่องมือใช้ในกำรแสดงรำยละเอียดของข้อมูลทง้ั หมดท่ีมอี ยใู่ นฐำนข้อมลู ซึ่งอำจประกอบไปด้วย ช่อื ชดุ ขอ้ มลู ขอบเขต ประเภท และควำมกว้ำงของข้อมูลตลอดจนหมำยเหตุเพ่ืออธิบำยลักษณะของข้อมูลน้ัน ๆ เช่น อำจถูกเรียกใช้โดยผู้ใช้คนใดบ้ำงจะนำไปใชเ้ พอื่ สรำ้ งรำยงำนชนดิ ใดบำ้ ง เปน็ ต้น ประโยชน์ของกำรจัดทำพจนำนุกรมขอ้ มลู มดี ังนี้ - นำไปใช้เปน็ มำตรฐำนในกำรกำหนดตัวแปรข้อมูลในระหวำ่ งกำรเขียนโปรแกรมได้ - เป็นเครื่องมือสำหรับกำรบำรุงรักษำฐำนข้อมูล หำกต้องมีโครงสร้ำงส่วนใดท่ีต้องแก้ไขจะทำใหต้ ิดตำมโครงสร้ำงไดง้ ำ่ ยข้ึน - ช่วยลดควำมซ้ำซ้อนของข้อมูล เน่ืองจำกในระหว่ำงกำรจัดทำพจนำนุกรมข้อมลู จะทำให้ทรำบว่ำข้อมูลใดท่ีได้รับกำรจัดเก็บไปแล้ว และจัดเก็บไว้โดยใช้ช่ือว่ำอย่ำงไร ซึ่งหำกพบว่ำข้อมูลนั้นถกู จัดเกบ็ ซำ้ แต่ใช้ชอื่ ตำ่ งกนั กจ็ ะทำให้แก้ไขได้ทนั ทว่ งที - เพิ่มควำมน่ำเชื่อถือให้กับข้อมูล เน่ืองจำกกำรจัดเก็บข้อมูลด้วยระบบฐำนข้อมูลจะสำมำรถกำหนดสทิ ธ์ิในกำรเข้ำถึง เรียกใช้ และแก้ไขข้อมูลได้ดังนั้น กำรแก้ไขข้อมูลให้ผิดไปจำกควำมเปน็ จรงิ จงึ มีโอกำสเกดิ ขน้ึ ได้นอ้ ยทำใหข้ อ้ มูลทจ่ี ัดเกบ็ นนั้ เช่ือถือได้ 3) กำรจัดเก็บและกำรเรยี กใชง้ ำนขอ้ มูล กำรจัดเก็บและกำรเรียกใช้งำนข้อมูล (Storage and Retrieve) เป็นอีกหน้ำท่ีของตัวกลำงอยำ่ งระบบจดั กำรฐำนข้อมลู ในกำรจัดเก็บและเรียกใช้งำนข้อมลู ในฐำนข้อมลู ตัวอย่ำงเช่น หำกมีควำมต้องกำรใช้งำนข้อมูลจำกฐำนข้อมูล ซ่ึงอำจทำได้โดยใช้คำสั่ง“LIST ALL PRODUCT_NAMEWHERE PRICE IS 500.” คำส่ังน้ีจัดวำ่ เปน็ เส้นทำงในกำรเข้ำถึงขอ้ มูลเชิงตรรกะ “Logical AccessPath (LAP)” เมื่อระบบจัดกำรฐำนข้อมูล รับคำสั่งแล้วก็จะค้นหำข้อมูล “PRODUCT_NAME” ตำมคำสั่งและค้นหำตำมเงื่อนไขคือ มีรำคำเท่ำกับ 500 โดยเป็นกำรค้นหำจำกแหล่งจัดเก็บข้อมูลทำงกำยภำพซ่ึงก็คือเส้นทำงเข้ำถึงข้อมูลเชิงกำยภำพ (Physical Access Path: PAP) เพื่อดึงข้อมูลนั้นมำแสดงผลใหก้ บั ผู้ใชไ้ ด้ จามรกลุ เหลา่ เกียรตกิ ลุ

ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ 55 Data Storage on Harddisk Physical Access Path (PAP) DBMS Logical Access Path (LAP)Inventory Program Accounting Program Marketting Program User ภาพที่ 4-6 กำรจัดเกบ็ และเรียกใช้ข้อมลู ในระบบจดั กำรฐำนข้อมลู กรณี ท่ี มีผู้ใช้ห ลำยคน เข้ำถึงระเบี ยน ข้อมู ล ห รือ เรคค อร์ด (Record) เดียวกั นในฐำนข้อมูลเดียวกัน และในเวลำเดียวกัน อำจเกิดปัญหำเรียกว่ำ “กำรเกิดภำวะพร้อมกัน(Concurrency)” ขึ้นได้ เช่นพนักงำนฝ่ำยคลังสินค้ำกำลังเข้ำถึงข้อมูลคลังสินค้ำเน่ืองจำกมีกำรขำยสินค้ำออกไปจำนวน 10 หน่วย ในขณะเดียวกันฝ่ำยจัดซ้ือก็เข้ำถึงข้อมูลคลังสินค้ำเช่นเดียวกันเน่ืองจำกเพ่ิมได้รับสินค้ำท่ีสั่งซื้อไป เป็นต้น ในกรณีเช่นน้ีหำกระบบจัดกำรฐำนข้อมูลท่ีเลือกใช้ไม่มีประสิทธิภำพในกำรควบคุมกำรทำงำนที่ดีพออำจทำให้เกิดควำมผิดพลำดคลำดเคล่ือนกับข้อมูลท่ีจัดเกบ็ ซ่งึ ส่งผลใหเ้ กดิ ควำมเสยี หำยในกำรใชง้ ำนขอ้ มูลได้ 4) กำรดำเนินกำรกับข้อมูลและกำรสรำ้ งรำยงำน สำหรับกำรดำเนินกำรกับข้อมูล (Manipulation and Report Generation) ในระบบจัดกำรฐำนข้อมูล หมำยถึง กำรเพ่ิม ลบ แก้ไข และปรับปรุงข้อมูลโดยคำส่ังท่ีใช้ในกำรดำเนินกำรกับข้ อ มู ล ใ น ร ะ บ บ จั ด ก ำ ร ฐ ำ น ข้ อ มู ล น้ั น เรี ย ก ว่ ำ ภ ำ ษ ำ ด ำ เนิ น ก ำ ร กั บ ข้ อ มู ล(Data Manipulation Language: DML) ซึ่งจัดเป็นภำษำท่ีช่วยให้ผู้ดูแลฐำนข้อมูล หรือผู้ใช้สำมำรถเข้ำถึงข้อมูลเพื่อกำร เพิ่ม (Insert) ลบ (Delete) แก้ไข (Edit) หรือปรับปรุง (Update) ข้อมูลในฐำนขอ้ มูลได้ นอกจำกนี้ DML ยังช่วยให้ผู้ใช้สำมำรถสรำ้ งรำยงำนได้ตำมควำมต้องกำร ได้โดยกำรใช้คำส่ังเหล่ำนี้ของผู้ใช้ไม่ว่ำจะเป็นส่วนงำนใดก็ตำม หรือไม่ว่ำจะเป็นจำกโปรแกรมระบบงำนใดก็ตำมจะต้องผ่ำนมุมมองผู้ใช้ (User View/Subschema) โครงสร้ำงฐำนข้อมูล (Schema) และ DBMS เพ่ือให้DBMS เข้ำไปคน้ หำข้อมูลที่ตอ้ งกำร จามรกลุ เหลา่ เกยี รติกลุ

56 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ ภ ำ ษ ำ ด ำ เนิ น ก ำ ร กั บ ข้ อ มู ล ที่ ได้ รั บ ค ว ำ ม นิ ย ม เป็ น อ ย่ ำ งม ำ ก ใน ปั จ จุ บั น คื อ“ภำษำสอบถำมเชิงโครงสร้ำง (Structured Query Language: SQL)” ซ่ึงถูกพัฒนำข้ึนในช่วงปี ค.ศ. 1970 และได้รับกำรรับรองจำกสถำบัน ANSI (American National Standard Institute:ANSI) ในปี ค.ศ. 1986 ว่ำเป็นภำษำสอบถำมเชิงโครงสร้ำงมำตรฐำนสำหรับฐำนข้อมูลเชิงสัมพันธ์(Relational Database) และได้รับควำมนิยมเรื่อยมำจนถึงปัจจุบันเน่ืองจำก เป็นภำษำสอบถำมที่มีคำส่ังและไวยำกรณ์ใกล้เคียงกบั ภำษำองั กฤษเป็นอยำ่ งมำกทำใหก้ ำรเขยี นคำส่ังค่อนข้ำงงำ่ ย ประกอบกบั เป็นภำษำที่ใช้ไดร้ ะบบจดั กำรฐำนขอ้ มลู ทห่ี ลำกหลำย Storage data on Harddisk DBMS Subschema A Schema Subschema CInventory Program Marketing Program Subschema B Accounting Program User ภาพที่ 4-7 กำรเข้ำถงึ ข้อมลู เพอ่ื ดำเนินกำรต่ำง ๆ ขอ้ มูล ภำษำ SQL ที่มำพร้อมกับระบบจัดกำรฐำนข้อมูลน้ันจะมีควำมแตกต่ำงกันไปตำมลักษณะของระบบจัดกำรฐำนข้อมูลของแต่ละบริษัทท่ีต้องกำรสร้ำงเอกลักษณ์เฉพำะของซอฟต์แวร์ที่ตนผลิตซ่ึงส่งผลให้มีบำงคำสั่งแตกต่ำงกันอย่ำงไรก็ตำมคำส่ังส่วนใหญ่ยังคงเหมือนกัน โดยเฉพำะอย่ำงยิ่งคำส่ังสำหรับกำรสืบค้นข้อมูล (Query Statement) คือ SELECT, FROM, WHERE ซึ่งเป็นกำรดำเนินกำรกับข้อมูลท่ีสำคัญสำหรับระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจเนื่องจำกโดยส่วนใหญ่แล้วระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจจะคอยเรียกใช้ (สืบคน้ )ขอ้ มลู จำกฐำนข้อมูลขนึ้ มำเพือ่ วเิ ครำะห์ด้วยแบบจำลองตำ่ ง ๆ ทีไ่ ด้นำมำประยุกตใ์ ชก้ ับข้อมลู เพื่อนำผลลพั ธ์ทีไ่ ด้ไปแกไ้ ขปญั หำนั่นเอง จามรกุล เหลา่ เกียรตกิ ุล

ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ 57 1.2.2. ประโยชน์ของระบบจัดกำรฐำนข้อมูล กำรนำระบบจัดกำรฐำนขอ้ มลู มำใชใ้ นกำรจัดกำรขอ้ มูลน้นั นอกจำกจะส่งผลตอ่ ประสิทธภิ ำพในกำรจัดกำรข้อมูลสำหรับหน่วยงำน องค์กรธุรกิจในระดับต่ำง ๆ แล้ว ระบบจัดกำรฐำนข้อมูลยังส่งผลต่อระบบสนบั สนุนกำรตดั สนิ ใจ โดยอำจกลำ่ วได้วำ่ ระบบจดั กำรฐำนขอ้ มลู มีประโยชน์ดงั ต่อไปน้ี 1) ช่วยพัฒนำโปรแกรมประยุกต์สำหรับงำนประเภทต่ำง ๆในด้ำนกำรจัดกำรข้อมูลในฐำนข้อมูลรวมถึงช่วยให้กำรพัฒนำโปรแกรมระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจสำมำรถนำข้อมูลและองค์ควำมร้ทู จ่ี ัดเก็บอย่ใู นฐำนข้อมูลมำใช้ประกอบกำรตดั สนิ ใจแกไ้ ขปญั หำประเภทต่ำงๆ 2) ช่วยใหผ้ ใู้ ชร้ ะบบสนับสนุนกำรตดั สนิ ใจสำมำรถใช้ขอ้ มลู รว่ มกันได้ 3) ช่วยให้สำมำรถสืบค้นข้อมูลจำกฐำนข้อมูลระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจได้อย่ำงสะดวกและรวดเรว็ 4) ช่วยควบคุมเก่ียวกับควำมถูกต้องและควำมสอดคล้องของข้อมูลในระบบสนับสนุนกำรตดั สินใจ 5) ช่วยลดควำมซ้ำซอ้ นของกำรจัดเกบ็ ข้อมลู ในฐำนข้อมลู ระบบสนับสนนุ กำรตดั สินใจ 2. คลงั ข้อมลู คลังข้อมูล (Data Warehouse) หมำยถึง กำรเก็บรวบรวมข้อมูลจำกฐำนข้อมูลหลำย ๆแหล่ง เพื่อนำมำใช้ประโยชน์ เช่น ฐำนข้อมูลปฏิบัติกำร (Operational Database) ของระบบงำนป ระจำวัน ภ ำยใน องค์ กรห รือห น่ วยงำน และฐำน ข้อมู ลอ่ืน ๆ จำกภ ำยน อกอ งค์ก ร(External Database) ข้อมลู ที่ถูกจัดเกบ็ ในคลงั ข้อมูลนั้น มีวตั ถุประสงค์เพื่อนำมำใช้ประโยชน์ในงำนด้ำนต่ำง ๆ ซง่ึ รวมไปถงึ กำรใช้งำนเพอ่ื ประกอบกำรตดั สนิ ใจในเรื่องต่ำง ๆ ของผู้บรหิ ำรองคก์ ร นอกจำกนี้คลงั ข้อมูลยงั มีลักษณะของกำรจดั เกบ็ ข้อมลู ท่ีจะแตกต่ำงไปจำกขอ้ มูลในฐำนขอ้ มูลท่ัวไป โดยจะต้องสำมำรถเก็บข้อมูลย้อนหลังได้หลำย ๆ ปี เพ่ือใช้เป็นข้อมูลในกำรตัดสินใจ หรือใช้ในกำรวิเครำะห์ข้อมูลที่ถกู ต้องและมีประสิทธิภำพ ซง่ึ กำรวิเครำะห์ข้อมูลท่ีอยใู่ นคลงั ข้อมูลน้ันจะต้องทำได้ในลักษณะกำรวิเครำะห์ข้อมูลแบบหลำยมิติ (Multidimensional Analysis) ข้อมูลท่ีอยู่ภำยในคลังข้อมูลจะถูกนำมำใช้เพื่อสนับสนุนกำรตัดสินใจในกำรบริหำรงำนของผู้บริหำร และใช้เป็นข้อมูลพ้นื ฐำนให้กับระบบงำนต่ำง ๆ เพ่ือกำรบริหำรงำน เช่น ระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ หรอื กำรบรหิ ำรลูกคำ้ สมั พนั ธ์ (Customer Relationship Managemen: CRM) เป็นตน้ 2.1.1. วตั ถปุ ระสงคข์ องกำรสรำ้ งคลงั ขอ้ มลู คลังข้อมูลมีวัตถุประสงค์ในกำรจัดเก็บข้อมูลแตกต่ำงไปจำกฐำนข้อมูลทั่ว ๆ ไปโดยวัตถุประสงค์ของกำรสร้ำงคลังข้อมูล คือ กำรจำแนกแยกกลุ่มข้อมูลสำรสนเทศที่ใช้ในกำรวเิ ครำะห์ทำงธุรกิจออกจำกฐำนข้อมูลปฏบิ ัติกำร (Operational Database) ที่ถกู นำมำใชส้ ำหรับงำนประจำวัน นำมำเก็บไว้ให้อยู่ในรูปแบบระบบจัดกำรฐำนข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational DatabaseManagement System: RDBMS) ท่ีมีประสิทธิภำพสูง เพ่ือให้สำมำรถเรียกใช้ข้อมูลได้อย่ำงยืดหยุ่นโดยใช้เคร่ืองมือที่มีอยู่บนคอมพิวเตอร์เดสก์ทอปทั่วไป เพื่อลดภำระในกำรดึงข้อมูล (Off-loading)และเพิ่มกลไกสำหรับช่วยในกำรตัดสินใจ กำรปรับปรุงเวลำที่ตอบสนอง (Response time) จามรกุล เหล่าเกียรติกุล

58 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจให้รวดเรว็ ยงิ่ ขึ้น ซ่งึ ทำให้ผู้บริหำร หรอื ผ้ทู ี่ใช้งำนข้อมลู สำมำรถเรียกใช้ข้อมูลและรำยละเอียดท่ีจำเป็นท่ีถูกจัดเก็บไว้ในห้วงเวลำก่อนหน้ำ (Historical data) นำมำใช้ช่วยในกำรตัดสินใจทำงธุรกิจอย่ำงแมน่ ยำมำกย่งิ ข้นึ 2.1.2. ประโยชน์ของคลงั ข้อมูล แม้ว่ำคลังข้อมูลมีลักษณะกำรทำงำนเหมือนกับฐำนข้อมูลท่ัวไปก็ตำม แต่ในควำมเป็นจริงแล้วฐำนข้อมูลปฏิบัติกำร (Operational Database) จะรองรับและจัดเก็บข้อมูลของระบบประมวลผลรำยกำรประจำวัน (Transaction System) เป็นหลัก ดังน้ันเมื่อมีควำมต้องกำรในกำรจะนำข้อมูลเหล่ำน้ันมำใช้เพ่ือช่วยในกำรตัดสินใจ มกั จะประสบปัญหำต่ำง ๆ เชน่ กำรเข้ำถึงข้อมูลไดช้ ้ำจำกกำรเรียกใช้ข้อมูลจำกฐำนข้อมูลที่มีขนำดใหญ่ รูปแบบของกำรนำเสนอข้อมูลที่ไม่ยืดหยุ่นเนื่องจำกข้อมูลถูกเก็บไว้ในรูปแบบตำรำงเท่ำนั้น ทำให้ไม่สำมำรถปรับเปล่ียนรูปแบบกำรนำเสนอได้ตำมควำมต้องกำรของผู้ใช้ กำรไม่ตอบสนองควำมต้องกำรของกำรตัดสินใจ เพรำะข้อมูลมีควำมสัมพันธ์ที่ซับซ้อน จำกกำรรวมข้อมูลจำกตำรำงหลำย ๆ ตำรำงนำมำรวมกัน อีกทั้งอำจไม่รองรับกำรเรียกดูข้อมูลย้อนหลังได้ นอกจำกนี้ข้อมูลถูกจัดเก็บแบบกระจำยซ่ึงยำกต่อกำรเรียกใช้และเสียเวลำในกำรค้นหำข้อมูล ซ่ึงท้ังหมดที่กล่ำวข้ำงต้น จัดเป็นอุปสรรคในกำรใช้งำนข้อมูลจำกฐำนข้อมลู ปฏบิ ัตกิ ำร จำกอุปสรรคดังกล่ำว ส่งผลให้คลังข้อมูลถูกออกแบบให้มีกำรตอบสนองและรองรับต่องำนในรูปแบบกำรตัดสินใจ โดย กำรคัดสรรข้อมูลท่ีเป็นประโยชน์ต่อกำรตัด สินใจนำมำจัดกำรและจัดเก็บไว้โดยแยกออกจำกฐำนข้อมูลปฏิบัติกำร และเก็บข้อมูลในรูปแบบท่รี องรับกำรวิเครำะห์ข้อมูลแบบหลำยมติ ิ จึงส่งผลทำให้ข้อมูลมีควำมถูกตอ้ ง มีประสิทธิภำพเพียงพอสำหรับกำรนำไปใช้ช่วยในกำรตัดสินใจได้อย่ำงรวดเร็วย่ิงขึ้น ซึ่งในปัจจุบันผู้ใช้งำนและผู้บริหำรของหน่วยงำนในองค์กรต่ำง ๆ เร่ิมตระหนัก และให้ควำมสำคัญกับข้อมูลมำกข้ึน โดยเฉพำะอย่ำงย่ิงมีควำมเข้ำใจในกำรนำข้อมูลมำวิเครำะห์เพื่อใหเ้ ข้ำใจสถำนภำพหรือเหตุกำรณ์ที่เกดิ ข้นึ เพ่ือพัฒนำและวำงแผนสำหรับงำนตอ่ ๆ ไป คลังขอ้ มูลจงึ ควำมสำคญั อยำ่ งย่ิงทัง้ ในปจั จุบัน และมำกย่งิ ข้ึนในอนำคตซง่ึ ประโยชนข์ องคลังขอ้ มลู สำมำรถจำแนกได้ดังต่อไปนี้ 1) ทำกำรรวบรวมข้อมูลที่มคี วำมซบั ซ้อนใหง้ ่ำยตอ่ กำรจัดเกบ็ 2) สำมำรถนำข้อมลู มำใช้ได้อย่ำงรวดเร็วและถกู ต้อง 3) ช่วยเสริมสร้ำงควำมรู้ของบุคลำกรในองค์กร และสนับสนุนกำรตัดสินใจให้เกิด ประสทิ ธภิ ำพ 4) สร้ำงควำมได้เปรียบในกำรแข่งขันและปรับปรุงกระบวนกำรทำงธุรกิจให้มีควำม รวดเร็วข้ึน 2.1.3. คุณสมบัตขิ องคลงั ข้อมลู ในกำรนำเอำคลังข้อมูล มำใช้ในกำรจัดกำรข้อมูลท่ีเกีย่ วข้องกัน โดยกำรนำมำเก็บไว้ให้อยู่ในรูปแบบระบบจัดกำรฐำนข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database Management System:RDBMS) นั้น จำเป็นต้องมีกำรจัดกำรเพ่ือให้สำมำรถนำเอำข้อมูลที่ได้ไปใช้ประโยชน์ได้ตำมควำมต้องกำรได้ ดงั นน้ั คุณสมบตั ิสำคัญของคลงั ข้อมูล มี 4 ส่วนดังต่อไปน้ี จามรกุล เหล่าเกยี รตกิ ุล

ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสนิ ใจ 59 1) รวมศูนย์และสอดคล้องกนั (Consolidated and Consistent) หมำยถึง กำรจัดกำรข้อมูลที่รวบรวมนำมำไว้ในแหล่งเดียวกัน ซ่ึงหมำยถึงคลังข้อมูลนั่นเอง นอกจำกน้ี ข้อมูลเหล่ำนั้นจะตอ้ งมกี ำรจดั กำรให้อยใู่ นรปู แบบท่สี อดคล้อง หรอื รปู แบบเดยี วกนั เพ่ือรองรับตอ่ กำรเรยี กใช้งำน หมายเหตุ Consolidated หมำยถึง กำรรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นในระดับปฏิบัตกิ ำรมำไว้ทีศ่ ูนย์กลำงเดยี วกนั (คลงั ขอ้ มลู ) Consistent หมำยถึง ข้อมูลจำกแหล่งต่ำงๆที่รวบรวมมำไว้ในคลังข้อมูลจะต้องมีคณุ สมบัตทิ เ่ี หมือนกัน รูปแบบเดียวกนั และสอดคลอ้ งกัน 2) กำห น ด โค รงสร้ำงข้อมู ลต ำมเนื้ อห ำ (Subject-Oriented Data) ห มำยถึ งกำรเลือกจัดเก็บขอ้ มูลในระดับปฏิบัติกำรเฉพำะสว่ นที่นำมำใช้เชิงวิเครำะห์หรือ เชิงตัดสินใจมำกกว่ำกำรเก็บข้อมูลเพือ่ ตอบคำถำม 3) ข้อมูลเชิงประวัติ (Historical Data) หมำยถึง มีกำรจัดเก็บข้อมูลย้อนหลังในเชิงประวัติของข้อมูลเป็นเวลำหลำย ๆ ปี สำหรับรองรับกำรนำไปวิเครำะห์เปรียบเทียบเพื่อหำแนวโน้มของข้อมูลเปรยี บกับปที ผี่ ่ำนมำ 4) ข้อมูลแบบอ่ำนอย่ำงเดียว (Read – Only Data) หมำยถึง ข้อมูลในคลังข้อมูลไม่ควรมีกำรปรับเปลี่ยนหรือแก้ไขภำยหลังจำกท่ีนำข้อมูลเข้ำสู่ฐำนข้อมูลของคลังข้อมูลแล้วไม่มีกำรInsert update or delete ขอ้ มูลภำยในคลังขอ้ มลู นอกจำกกำรเพ่มิ ขอ้ มูลเข้ำอยำ่ งเดยี ว 2.1.4. คณุ ลกั ษณะเฉพำะของคลังข้อมูล จำกควำมหมำยของคลังข้อมูลที่อธิบำยถึงควำมแตกต่ำงจำกฐำนข้อมูล โดยต้องมีคุณสมบัติท้ัง 4 ข้อข้ำงต้น น้ัน ในกำรใช้งำนคลังข้อมูลจึงสำมำรถสรุปคุณลักษณะเฉพำะของคลังข้อมูลได้ดังนี้(เบญจมำศ เตม็ อดุ ม และ ภัทรชยั ลลิตโรจนว์ งศ์, 2545 อำ้ งองิ จำก คมกรชิ ศิรแิ สงชัยกุล, 2542) 1) กำรแบ่งโครงสร้ำงตำมเนื้อหำ (Subject oriented) หมำยถึง คลงั ข้อมูลถูกออกแบบมำเพื่อมุ่งเน้นไปในแต่ละเนื้อหำท่ีสนใจ ไม่ได้เน้นไปที่กำรทำงำนหรือกระบวนกำรแต่ละอย่ำงโดยเฉพำะเหมือนอย่ำงฐำนข้อมูลปฏิบัติกำรในส่วนของรำยละเอียดข้อมูลท่ีจัดเก็บในระบบท้ังสองแบบก็จะแตกต่ำงกันไปตำมควำมตอ้ งกำรใช้งำนด้วยเชน่ กัน คลังขอ้ มูลจะไม่จำกดั เก็บข้อมูลทไ่ี มม่ สี ว่ นเก่ียวข้องกับกำรประมวลผลเพื่อสนับสนุนกำรตัดสินใจ ในขณะท่ีข้อมูลน้ันจะถูกเก็บไว้ในฐำนข้อมูลปฏบิ ตั ิกำรหำกมีส่วนท่เี กี่ยวขอ้ งกับกระบวนกำรทำงำน 2) กำรรวมเป็นหน่ึงเดียว (Integration) ถือได้ว่ำเป็นคุณลักษณะท่ีสำคัญท่ีสุดของคลังข้อมูล หมำยถึง กำรรวบรวมข้อมูลจำกหลำยฐำนข้อมูลปฏิบัติกำรเข้ำด้วยกัน และทำให้ข้อมูลมีมำตรฐำนเดียวกัน เช่น กำรกำหนดให้มีค่ำตัวแปรของข้อมูลในเน้ือหำเดียวกันให้เป็นแบบเดียวกันท้ังหมด 3) ควำมสัมพันธ์กับเวลำ (Time variance) หมำยถึงข้อมูลในคลังข้อมูล จะต้องจัดเก็บโดยกำหนดช่วงเวลำเอำไว้ โดยจะสัมพันธ์กับกำรดำเนินธุรกิจของหน่วยธุรกิจน้ัน เพรำะในกำรตัดสินใจด้ำนกำรบริหำร จำเป็นต้องมีข้อมูลในลักษณะกำรเปรียบเทียบในแต่ละช่วงเวลำ แต่ละจุดของขอ้ มูลจะเก่ยี วขอ้ งกบั จุดของเวลำและขอ้ มลู แต่ละจุดสำมำรถเปรยี บเทยี บกนั ได้ตำมแกนของเวลำ จามรกลุ เหล่าเกยี รตกิ ุล

60 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ 4) ควำมเสถียรของข้อมูล (Nonvolatile) หมำยถึงข้อมูลในคลังข้อมูลจะไม่เปล่ียนแปลงบ่อย ไม่ว่ำจะเป็นกำรเพิ่มเติมข้อมลู ใหม่ หรือกำรปรับปรงุ แก้ไขข้อมูลเดิมที่บรรจุอยู่แล้วผู้ใช้จะสำมำรถทำได้เพียงกำรเขำ้ ถงึ ข้อมูลเท่ำนั้น 2.1.5. สถำปัตยกรรมและโมเดลของคลังขอ้ มลู สถำปัตยกรรมของคลังข้อมูล (Data Warehouse Architecture: DWA) จัดได้ว่ำเป็นโครงสร้ำงมำตรฐำนที่ใช้ในกำรอธิบำยลักษณะของคลังข้อมูล เพื่อให้เห็นภำพและเข้ำใจในแนวคิด และกระบวนกำรทำงำนของคลังขอ้ มูล ซึง่ โดยทว่ั ไปแลว้ กำรใช้งำนคลงั ข้อมูลอำจมีรปู แบบลักษณะที่แตกต่ำงกันไปตำมลักษณะกำรทำงำนและวัตถุประสงค์กำรใช้งำนของแต่ละองค์กร ซ่ึงในปี2545 เบญจมำศ เต็มอุดม และ ภัทรชัย ลลิตโรจน์วงศ์ อ้ำงอิงจำก เลิศ เลิศศิริโสภณ, 2541) ได้กล่ำวถึงสถำปตั ยกรรมของคลังขอ้ มลู ว่ำจำแนกได้ 8 ระดับ ได้แก่ 1) ฐำนข้อมูลปฏิบัติกำร (Operational database) หรือ ระดับช้ันฐำนข้อมูลภำยนอก(External Database Layer) ทำหน้ำที่จัดกำรกับข้อมูลในระบบงำนปฏิบัติกำรหรือแหล่งข้อมูลภำยนอกองค์กร 2) ระดับชั้นกำรเข้ำถึงสำรสนเทศ (Information access layer) เป็นส่วนที่ผู้ใช้ปลำยทำงติดต่อผ่ำนโดยตรง ประกอบด้วย ฮำร์ดแวร์ และ ซอฟต์แวร์ ที่ใช้ในกำรแสดงผลเพื่อวิเครำะห์ โดยมีเคร่อื งมอื ชว่ ย เปน็ ตวั กลำงทีผ่ ู้ใช้ สำหรับใชต้ ดิ ต่อกับคลังข้อมูล 3) ระดบั ช้ันกำรเข้ำถึงขอ้ มูล (Data access layer) เป็นส่วนที่ทำหน้ำที่ต่อประสำนกำรทำงำนระหว่ำง ระดับชั้นกำรเข้ำถึงสำรสนเทศ (Information access layer) และ ระดับช้ันปฏบิ ตั ิกำร (Operational layer) 4) ระดับชั้นเมตำดำต้ำ (Metadata layer) เป็นส่วนทำหนำ้ ท่ีในกำรจดั กำรข้อมูลสำคัญเพอ่ื ให้เข้ำใจถงึ ข้อมลู ได้งำ่ ยขนึ้ เป็นกำรเพิม่ ควำมเรว็ ในกำรเรียกและดงึ ขอ้ มลู ของคลงั ข้อมูล 5) ระดับ ชั้น กำรจัดกำรกระบ วน กำรท ำงำน (Process management layer)ทำหนำ้ ทจี่ ัดกำรกระบวนกำรทำงำนทง้ั หมด 6) ระดับชั้นส่งผ่ำนข้อมูล (Application messaging layer) ทำหน้ำท่ีเป็นตัวกลำงหรอื มิดเดลิ แวร์ (Middleware) ในกำรส่งขอ้ มูลภำยในองคก์ รผำ่ นทำงเครอื ข่ำย 7) ระดับช้ันคลังข้อมูล (Data warehouse (physical layer) ทำหน้ำที่เป็นแหล่งเกบ็ ข้อมูลของระดับกำรเขำ้ ถึงสำรสนเทศและขอ้ มูลภำยนอก ในรปู แบบท่ีง่ำยเข้ำถงึ งำ่ ยและยดื หยนุ่ 8) ระดับช้ันพักข้อมูล (Data staging layer) เป็นส่วนกำรทำงำนรองรับกระบวนกำรกำรแกไ้ ข และกำรดึงขอ้ มูลจำกฐำนข้อมูลภำยนอก นอกจำกจะแบ่งระดับช้ันของสถำปัตยกรรมคลังข้อมูลได้เป็น 8 ระดับข้ำงต้นแล้วกิตติ ภักดีวัฒนกุล (2546) ได้กล่ำวถึง สถำปัตยกรรมคลังข้อมูลว่ำ แบ่งออกเป็นส่วนสำคัญ 4 ส่วนดังแสดงในภำพท่ี 4-6 ดงั น้ี จามรกลุ เหลา่ เกียรตกิ ลุ

ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ 61 ภาพท่ี 4-8 สถำปัตยกรรมคลังข้อมูล (ประยุกต์จำก กิตติ ภกั ดวี ฒั นกลุ , 2546) 1) ส่วนกำรรวบรวมข้อมูล (Data Acquisition) ทำหน้ำที่เป็นผู้รับข้อมูลที่มำจำกภำยนอก จำกฐำนข้อมูลปฏิบัติกำร และฐำนข้อมูลภำยในองค์กร ข้อมูลที่นำเข้ำมำจะได้รับกำรตรวจสอบควำมถกู ต้องในขนั้ ต้น ก่อนจะส่งไปยังส่วนอ่ืน ๆ ของคลังข้อมูลตอ่ ไป กำรรับข้อมูลอำจมำจำกระบบเครือข่ำยคอมพิวเตอร์ ระบบเครือข่ำยอินเตอร์เน็ต หรือจำกกำรป้อนข้อมูลจำกเจ้ำหน้ำที่นอกจำกทำหน้ำท่ีรบั และตรวจสอบข้อมูลเบ้อื งต้นแลว้ ยังทำหนำ้ ท่ีเปน็ ผู้ติดตอ่ กับผู้ให้ข้อมูล ในกรณีท่ีข้อมูลไม่ผิดพลำด จะทำหน้ำท่ียืนยันควำมถูกต้องของข้อมูลในกรณีที่ข้อมูลผิดพลำด จะทำหน้ำที่ติดต่อใหผ้ ู้สง่ ข้อมูล สง่ ข้อมูลทถ่ี กู ตอ้ งส่งกลบั มำใหอ้ ีกครั้งหนงึ่ 2) ส่วนพ้ืนท่ีพักข้อมูล (Data Staging Area) เป็นส่วนพ้ืนท่ีสำหรับจัดกำรกับข้อมูลซึ่งถือเป็นวิธีกำรท่ีคลังข้อมูลจะปรับลดควำมซ้ำซ้อน (Cleansing) และกำรเลือกเฉพำะข้อมูลท่ีเป็นประโยชน์ (Filtering) เพ่อื นำมำเก็บไว้ในคลังขอ้ มลู เพือ่ ใชง้ ำนต่อไป ดังนั้นจะกล่ำวได้วำ่ เปน็ แหล่งพักข้อมูลเพื่อดำเนินกำรแปลงข้อมูล ตรวจสอบควำมถูกต้องในเบื้องต้น สำรองข้อมูลชั่วครำวก่อนจะนำข้อมูลเข้ำสสู่ ว่ นกำรทำงำนหลกั ของคลงั ขอ้ มูล คือสว่ นฐำนขอ้ มูลของคลังขอ้ มลู ตอ่ ไป 3) ส่วนฐำนข้อมูลของคลงั ข้อมูล (Data Warehouse Database) เป็นส่วนที่ใช้เพ่ือเก็บบันทึกข้อมูลต่ำง ๆ ท่ีจำเป็นสำหรับกำรวิเครำะห์ข้อมูลทำงองค์กร กระบวนกำรส่วนใหญ่ท่ีเกิดขึ้นในกำรพัฒนำระบบคลังข้อมูล ไม่ว่ำจะเป็นกำรวิเครำะห์ธุรกิจขององค์กร กำรออกแบบจำลองข้อมูล (Data Model) ล้วนมีจุดประสงค์เพื่อออกแบบข้อมูลภำยในส่วนนี้ อำจกล่ำวได้ว่ำแบบจำลองข้อมูล (Data Model) และ และฐำนข้อมูลของคลังข้อมูล (Data WarehouseDatabase) เปรียบเสมือนหัวใจของคลังข้อมูล ข้อมูลท่ีจัดเก็บไว้ในส่วนน้ีจะมีลักษณะของกำรเก็บแบ บ ตลอดไป จะไม่ถูกลบ ออก (Non-volatility Data) และไม่แก้ไขข้อมูลห ำกไม่ จำเป็ นแต่หำกมีกำรเปลี่ยนแปลงแก้ไขเนื่องจำกกำรเคล่ือนไหวของข้อมูล ข้อมูลนั้นจะเพิ่มเข้ำไปและปล่อยข้อมูลเดิมมสี ภำพเปน็ อดตี ทำให้สำมำรถคน้ หำและเรียกดูควำมเคลื่อนไหวของข้อมลู ได้ จามรกลุ เหล่าเกยี รตกิ ุล

62 ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสินใจ 4) ส่วนจัดรูปแบบข้อมูล (Data Provision Area) เป็นส่วนทำหน้ำท่ีในกำรเก็บบันทึกขอ้ มูลและผลลัพธ์ต่ำง ๆ ท่ีจำเปน็ สำหรับกำรวิเครำะห์ข้อมลู นำไปจดั รูปแบบเป็นโครงสร้ำงขอ้ มูลท่ีเหมำะสมสำหรับนำไปใช้งำน เช่น อยู่ในรูปของรำยงำน (Report) โดยข้อมูลจำกฐำนข้อมูลของคลังข้อมูลจะถูกดึงและประมวลผลแล้วนำผลที่ได้มำเก็บไว้ที่ส่วนจัดรูปแบบข้อมูล ส่วนกำรทำงำนนี้อำจเรียกว่ำ ตลำดข้อมูล (Data Mart) เปรียบเสมือนคลังข้อมูลขนำดเล็กที่ถูกออกแบบมำเพ่ือใช้ในหน่วยธุรกิจเชิงกลยุทธ์ (strategic business unit, SBU) หรือในแผนกหนึ่ง ๆ จัดเป็นส่วนย่อยของคลังข้อมูลท่ีมีลักษณะเฉพำะ มีขนำดของข้อมูลและค่ำใช้จ่ำยต่ำ มีประโยชน์ท่ีเห็นได้อย่ำงชัดเจนคือลดเวลำในกำรจัดทำคลังข้อมูล สำมำรถนำไปประยุกต์ใช้ในกำรตัดสนิ ใจได้สะดวกกว่ำ กำรตอบสนองทำไดเ้ รว็ งำ่ ยต่อกำรทำควำมเขำ้ ใจ และเรยี นรไู้ ด้ง่ำยกว่ำคลงั ขอ้ มูลทีใ่ ชท้ ั่ว ท้ังองคก์ ร ตลำดข้อมูล (Data mart) สำมำรถจำแนกเป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ ได้แก่ 1) Replicated(dependent) data marts คอื ตลำดข้อมูล กลุ่มย่อยขนำดเลก็ (small subset) หลำย ๆ กลุ่มของคลังข้อมูล ซึ่งก็คือกำรคัดลอกกลุ่มย่อยบำงกลุ่มในคลังข้อมูล มำไว้ใน ตลำดข้อมูลเล็ก ๆ หลำย ๆอัน แต่ละอันจะใช้เฉพำะ functional area ที่แน่นอน หนึ่ง ๆ เท่ำน้ัน และ 2) Stand-alone datamarts บริษัทสำมำรถมตี ลำดข้อมลู เพียงหน่งึ หรือมำกกว่ำก็ได้ และเปน็ อิสระจำกกันโดยไม่จำเป็นตอ้ งมีคลังข้อมูล กำรใช้ data mart ส่วนมำก ได้แก่ ฝ่ำยกำรตลำด ฝ่ำยบัญชี ฝ่ำยที่ประยุกต์ใช้ในงำนวิศวกรรม 5) ส่วนกำรใช้งำนของผู้ใช้ (End User Terminal) เป็นส่วนท่ีทำหน้ำที่ดึงเอำข้อมลู ท่ีได้ถูกเตรียมไว้ใน Data Provisioning Area หรือแม้แต่ Data warehouse Database เพ่ือนำเสนอผลลัพธ์ที่ใช้สำหรับกำรวิเครำะห์ข้อมูลใน End users Terminal โดยจะมีเคร่ืองมือหรือระบบท่ีทำหน้ำท่ีออกรำยงำน ซึง่ อำจจะเปน็ Simple Reporting Tools หรือ Multi-Dimensional Tools หรือData Mining Tools ก็ได้ 6) ส่วนจัดกำรควำมรู้ (Metadata Repository) เป็นพ้ืนที่สำหรับใช้เก็บข้อมูลต่ำง ๆที่จำเป็นสำหรับกำรควบคุมกำรทำงำนและควบคุมข้อมูลในคลังข้อมูล เรียกว่ำ Metadataซ่ึงจะมีข้อมูลท่ีเก่ียวข้องกับข้อมูลต่ำง ๆ อำทิเช่น คำนิยำมข้อมูลในที่ถูกจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลควำมถี่ในกำรนำเข้ำข้อมูลแต่ละตัวในส่วนกำรรวบรวมข้อมูล กระบวนกำรในกำรแปลงโครงสร้ำงข้อมูลในส่วนพ้ืนท่ีพักข้อมูล และ ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับกำรออกรำยงำนแต่ละรำยงำนในส่วนจัดรปู แบบขอ้ มูล โมเดลข้อมลู ภำยในคลงั ข้อมลู โมเดลข้อมูลภำยในคลังข้อมูล เปรียบเสมือนกับรูปลูกบำศก์ หรือ คิวบ์ (Cube)ซึ่งประกอบดว้ ยองค์ประกอบท่ีสำคัญคือ มิติ (Dimension) และ ค่ำ (Measure) เป็นกำรผสมผสำนท่ีมีมุมมองหลำกหลำย ในแต่ละมุมมองทำให้เกิดกำรคิวรีข้อมูลจำกคลังข้อมูลได้หลำกหลำยรูปแบบ-ซึ่งโครงร่ำงของโมเดลข้อมูลภำยในคลังข้อมูล แบ่งออกเป็น 2 แบบ คือ โครงร่ำงแบบดวงดำว และโครงร่ำงแบบเกลด็ หมิ ะ จามรกลุ เหล่าเกยี รตกิ ุล

ตำรำระบบสนับสนนุ กำรตัดสนิ ใจ 63 1) โครงร่ำงแบบดวงดำว (Star Schema) เป็นรูปแบบโครงสร้ำงท่ีใช้ในโมเดลวิเครำะห์ข้อมูลในคลังข้อมูลแบบหลำยมิติ สำมำรถมีได้ตั้งแต่ 1 โครงร่ำงข้ึนไป โครงร่ำงแบบดวงดำวน้ีจะมีลักษณะสำคัญ คือ มีตำรำงข้อเท็จจริง (Fact table) อยู่ตรงกลำงและรำยล้อมไปด้วย ตำรำงมุมมอง(Dimension table) หลำย ๆ ตำรำง ทเ่ี ก็บรำยละเอียดของตำรำงขอ้ เท็จจรงิ โครงรำ่ งแบบดวงดำวน้ีจะช่วยเพ่ิมควำมสำมำรถในกำร query โดยลดปริมำณข้อมูลที่ต้องอำ่ นจำกดิสก์บันทึกข้อมูลโดยตรงกำรวิเครำะห์กำร queries ข้อมูลในตำรำงมุมมองต่ำง ๆ จะใช้ ข้อมูลที่เรียกว่ำ Dimension keyจำก index ใน central fact table ถือเป็นกำรลดจำนวนข้อมูลท่ีต้องตรวจสอบ ซ่ึงมีข้อดีคือมจี ำนวนตำรำงนอ้ ย สำมำรถสร้ำงควิ รี (query) ไดอ้ ย่ำงง่ำยและรวดเรว็ ภาพที่ 4-9 โครงรำ่ งแบบดวงดำว (Star Schema) (ทม่ี ำ: http://www.diffen.com/difference/Snowflake_Schema_vs_Star_Schema) 2) โครงร่ำงแบบเกล็ดหิมะ (Snowflake Schema) เป็นโครงร่ำงที่มีควำมแตกต่ำงจำกโครงร่ำงแบบดวงดำวตรงที่ ตำรำงมุมมองจะเก็บข้อมูลที่อยู่ในรูป ปกติ (Normal form)จำกโครงร่ำงแบบดวงดำว โครงร่ำงแบบเกล็ดหิมะมักถูกนำไปใช้ในกับข้อมูลในองค์กรธุรกิจอยู่บอ่ ยครัง้ สำเหตุจำกปัจจัยต่อไปนี้ได้แก่ สภำวะหรือลักษณะเฉพำะทำงธรุ กิจและควำมตอ้ งกำรใช้งำนข้อมูลของผใู้ ชง้ ำน หรอื กำรออกแบบไมส่ ำมำรถพฒั นำโดยใช้โครงรำ่ งแบบดวงดำวได้ แต่ลักษณะของโครงร่ำงนี้ แท้ที่จริงแล้วไม่เหมำะสมต่อกำรนำมำใชง้ ำนเนือ่ งจำกมคี วำมยงุ่ ยำกในกำรดูแล กำรจัดเก็บข้อมูล และกำรเข้ำถึงข้อมูล เนื่องจำกผู้ใช้ระบบไม่สำมำรถรู้ได้ว่ำข้อมูลที่แท้จริงถูกจัดเก็บอยู่ท่ีใดอีกท้ังยังเข้ำถึงข้อมลู ไดช้ ้ำอีกดว้ ย ดังนน้ั ในอำจเกดิ ปญั หำในกำรใชง้ ำนโครงร่ำงน้ี จามรกุล เหล่าเกยี รตกิ ุล

64 ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสินใจ ภาพที่ 4-10 โครงรำ่ งแบบเกล็ดหิมะ (Snowflake Schema)(ทมี่ ำ: http://www.diffen.com/difference/Snowflake_Schema_vs_Star_Schema) 2.1.6. ขอ้ ดแี ละขอ้ เสียของคลงั ข้อมูลกำรใชป้ ระโยชนจ์ ำกคลงั ขอ้ มูลนน้ั มีทัง้ ข้อดี และข้อเสีย โดยสำมำรถอภิปรำยได้ดังน้ีตารางที่ 4-1 เปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของคลังข้อมูลขอ้ ดขี องคลงั ขอ้ มลู ข้อเสียของคลงั ข้อมูล1. ให้ผลตอบแทนจำกกำรลงทุนสูง ถึงแม้ว่ำกำร 1. ข้นั ตอนกำรกลนั่ กรองและโหลดข้อมูลเข้ำสู่ลงทุนจะสูงก็ตำม คลังขอ้ มูลใช้เวลำนำน และต้องอำศัยผู้ทมี่ ีควำม2. ทำให้องค์กรได้เปรียบคู่แข่งในแง่กำรได้รับ ชำนำญข้อมูลและสำรสนเทศก่อนคู่แข่ง เน่ืองจำก 2. แนวโน้มควำมต้องกำรข้อมลู มีมำกขึ้นเร่ือย ๆผลตอบแทนกำรลงทุนสูง ทำให้สำมำรถ 3. ใชเ้ วลำนำนในกำรพัฒนำคลงั ขอ้ มูลวิเครำะห์ข้อมูลเหล่ำนั้นเพ่ือกำหนดเป็นแผน 4. ระบบคลังข้อมลู มคี วำมซบั ซ้อนสูงกลยุทธ์ และกำหนดทิศทำงในกำรดำเนินงำนได้ก่อนคู่แข่ง เช่น พฤติกรรมและ แนวโน้มควำมต้องกำรของผ้บู รโิ ภค เปน็ ต้น3. เพ่มิ ประสิทธภิ ำพในกำรตดั สินใจของผตู้ ดั สินใจเนื่องจำกคลังข้อมูลได้จัดกำรให้ข้อมูลที่รับมำจำก แ ห ล่ งข้ อ มู ล ท่ี แ ต ก ต่ ำงกั น มี ค วำมสอดคล้องกัน และวิเครำะห์ตำมประเด็นท่ีผู้ตัดสินใจต้องกำร อีกท้ังข้อมูลท่ีมีอยู่ในคลังมีปรมิ ำณมำกท้ังข้อมลู ในอดตี และปัจจุบนั ทำให้กำรตดั สินใจมีประสทิ ธภิ ำพมำกข้ึน จามรกลุ เหลา่ เกยี รติกุล

ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสินใจ 65 2.1.7. กำรใชป้ ระโยชน์ข้อมลู ในคลงั ขอ้ มูล กำรใช้ประโยชน์ข้อมูลในคลังข้อมูลน้ัน สำมำรถทำได้โดยกำรวิเครำะห์ข้อมูลในคลังข้อมูลและนำข้อมูลท่ีผำ่ นกำรวิเครำะห์ไปใช้ประโยชน์ต่อกำรบริหำรงำนและกำรตัดสนิ ใจต่อไป ซึ่งแบ่งออกได้เป็น 3 แบบ ได้แก่ กำรสืบค้นและจัดทำรำยงำน กำรวิเครำะห์ข้อมูลหลำยมิติ และ กำรทำเหมืองขอ้ มลู ดงั แสดงในภำพที่ 4-8 โดยมีลักษณะกำรวิเครำะห์ดังตอ่ ไปน้ี ภาพที่ 4-11 กำรใช้ประโยชน์และกำรวิเครำะห์ข้อมูลในคลงั ขอ้ มลู (ประยุกตจ์ ำก: กิตติ ภักดีวฒั นกลุ , 2546) 1) กำรสืบค้นและจัดทำรำยงำน (Query and Reporting) เป็นกำรใช้เครื่องมือสร้ำงรำยงำน (Report Generator) ซ่ึงอำจเป็นโปรแกรมสำเร็จรูป หรือระบบสำรสนเทศท่ีพัฒนำขึ้น เพื่อรับข้อมูลที่เกิดจำกกำรปฏิบัติงำนในระบบมำประมวลผลอย่ำงใดอย่ำงหน่ึง เพ่ือให้เกิดผลลัพธ์เพ่ือประโยชน์ในกำรตัดสนิ ใจตำมที่ตอ้ งกำร 2) ก ำ ร วิ เ ค ร ำ ะ ห์ ข้ อ มู ล ห ล ำ ย มิ ติ ( Multidimensional Data Analysis)เป็นกำรวิเครำะห์ข้อมูลแบบหลำยมิติ โดยกำรใช้โปรแกรม หรือระบบที่เรียกว่ำ ระบบสร้ำงกำรประมวลผลเชิงวิเครำะห์แบบออนไลน์ (Online Analytical Processing Generator หรือ OLAPGenerator) เพ่ือนำข้อมูลสำหรับกำรวิเครำะห์ท่ีได้จัดเตรียมไว้ล่วงหน้ำ มำประมวลผลอย่ำงใดอย่ำงห นึ่ ง เพื่ อ ให้ เกิ ด ผ ล ลั พ ธ์ ห รื อ มี ค่ ำ (Measures) ที่ มี ห ล ำ ก ห ล ำ ย มุ ม ม อ ง (Dimension)เพ่ือกำรเตรียมพร้อมสำหรบั กำรหยบิ ไปใชง้ ำนได้ทนั ทีในอนำคต โดยไมต่ ้องประมวลผล 3) กำรทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เป็นกำรใช้เครื่องมือ หรือโปรแกรม ที่ในกำรทำเหมืองข้อมูล (Data Mining Tools) เพื่อวิเครำะห์ ค้นหำรูปแบบ หรือค้นพบควำมรู้ใหม่(Knowledge Discovery) เพ่ือนำมำใช้ประโยชน์ในกำรตัดสินใจหรือกำรบริหำรจัดกำร ซ่ึงอำจเป็นควำมรู้ไมเ่ คยพบมำกอ่ นจำกกำรทำกำรสบื ค้นและจดั ทำรำยงำน หรือกำรวิเครำะหข์ ้อมูลหลำยมติ ิ จามรกุล เหล่าเกยี รตกิ ุล

66 ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสนิ ใจ เมื่อพิจำรณำกำรวิเครำะห์ข้อมูลในคลังข้อมูลในแง่ของควำมยำกง่ำย และเคร่ืองมือที่ใช้สำหรับกำรวิเครำะห์ข้อมูลได้แล้ว สำมำรถ เปรียบเทียบกำรวิเครำะห์ข้อมูลท้ัง 3 แบบดงั ภำพท่ี 4-9 Query Multidimensional Data MiningAnd Report Data Analysis ภาพท่ี 4-12 เปรียบเทยี บกำรวิเครำะห์ข้อมลู ในคลังข้อมลู (ที่มำ: http://www.scaat.in.th/New/new50/1_2550/sa_dss/) 3. กำรวิเครำะหข์ อ้ มูลออนไลน์ กำรวิเค รำะห์ ข้อ มู ลอ อน ไล น์ (On-line Analytical Processing : OLAP) ห ม ำยถึ งกระบวนกำรประมวลผลข้อมูลทำงคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้สำมำรถวิเครำะห์ข้อมูลในมิติต่ำง ๆ(Multidimensional Data Analysis) ของข้อมูลได้ง่ำยยิ่งข้ึน ดังนั้นกำรวิเครำะห์ข้อมูลน้ีจึงต้องทำงำนร่วมกันกับฐำนข้อมูลหลำยมิติ (Multidimensional Database) ซ่ึงเป็นฐำนข้อมูลท่ีพัฒนำต่อจำกฐำนข้อมูลเชิงสัมพันธ์ให้มีควำมสำมำรถมำกข้ึน ใช้ในกำรจัดเก็บและจัดกำรข้อมูลให้สำมำรถแสดงผลตำมมิติของข้อมูลต่ำง ๆ ได้ เพื่อรองรับกำรประมวลผลเชิงวิเครำะห์ หรือกำรวิเครำะห์ข้อมูลออนไลน์ นัน่ เอง ในกำรสำรวจข้อมูลของผู้บริหำรอุตสำหกรรมส่วนใหญ่ ต้องกำรข้อมูล เพื่อประกอบกำรตัดสินใจ ในรูปของ สเปรดชีต (Spreadsheets) รำยงำน (Report) และ เครื่องมือวิเครำะห์(Analytical tools) เคร่ืองมือที่สำมำรถนำเสนอข้อมูล และ วิเครำะห์ข้อมูล ดังกล่ำว คือ เครื่องมือวิเครำะห์ข้อมูลออนไลน์ หรือ เรียกย่อ ๆ ว่ำ โอ-แลป (OLAP) โปรแกรมดังกล่ำว เป็นเคร่ืองมือท่ีนำเสนอขอ้ มูลในรูปแบบ ต่ำง ๆ จำก คลังขอ้ มูล โดยมีลักษณะกำรทำงำนคอื มี OLAP server และDesktop tools สนับสนุนกำรวิเครำะห์ควำมเร็วสูง ของ ชุดข้อมูลที่มีควำมสัมพันธ์ที่ซับซ้อนตัวอย่ำงเช่น ส่วนผสมของ สินค้ำ(Product) ช่องทำงกำรขำย (Channel of distribution) และ จามรกลุ เหล่าเกยี รตกิ ลุ

ตำรำระบบสนับสนนุ กำรตัดสินใจ 67ระยะเวลำ (Time period ) OLAP ถูกออกแบบให้ ควำมสำมำรถในกำรเรียกดูข้อมูล ท่ีรวดเร็วเนื่องจำก โครงสร้ำงกำรจัดเก็บที่เหมำะสม และ กำรหลีกเล่ียงกำรใช้ Index จำนวนมำก ทำให้ระบบแบบนี้จึงไม่เหมำะสมกับกำรเปลี่ยนแปลงข้อมูลจำนวนมำก ๆ ด้วยคุณสมบัติดังกล่ำวน้ีทำให้ OLAPถกู ใช้รว่ มกบั คลงั ขอ้ มูลเสมอ อำจสรุปได้วำ่ กำรวิเครำะห์ข้อมูลออนไลน์ คือ กระบวนกำรทีช่ ่วยให้สำมำรถวิเครำะห์ข้อมูลในหลำยมิติ (Multidimensional Data Analysis) ใช้ร่วมกันกับเทคโนโลยีฐำนข้อมูลหลำยมิติ(Multidimensional Database) โดยมีมีมุมมองของข้อมูลที่เรียกว่ำ “Cube” และแทนข้อมูลภำยแต่ละคำ่ ว่ำ “Cell” 4.1. กำรดำเนนิ กำรกับ OLAP เน่ืองจำกฐำนข้อมูลหลำยมิติน้ัน ถูกคิดค้นข้ึนเพื่อรองรับกำรเรียกใช้ข้อมูลเชิงวิเครำะห์ซึง่ จะตอ้ งมกี ำรดำเนินกำรกับขอ้ มูลในรปู แบบต่ำง ๆ ดงั น้ี 4.1.1. กำรปรับรำยละเอียดกำรแสดงผลแบบหยำบและละเอียด (Roll Up และDrill Down) คือ กำรเปล่ียนแปลงระดับควำมละเอียดของกำรพิจำรณำข้อมูล โดยมีลักษณะกำรทำงำน Roll Up และ Drill Down ดงั แสดงในภำพที่ 4-10 ซง่ึ มคี วำมแตกต่ำงกนั ดงั นี้ภาพที่ 4-13 กำรแสดงผลข้อมูลออนไลนจ์ ำกกำรดำเนินกำร Roll Up และ Drill Down จามรกุล เหลา่ เกียรตกิ ุล

68 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ Drill Down หมำยถึง กำรเพ่ิมควำมละเอียดในกำรพิจำรณำข้อมูลจำกระดับที่หยำบไปสรู่ ะดับทล่ี ะเอียดมำกขึน้ Roll Up หรือ Consolidation หมำยถึง กำรเปล่ียนแปลงระดับควำมละเอียดของกำรพจิ ำรณำขอ้ มูล จำกระดบั ท่ีละเอยี ดข้นึ ไปสู่ระดบั ทห่ี ยำบมำกข้นึ 4.1.2. กำรแยกข้อมูลแสดงผลและกำรเปล่ียนมุมมอง (Slice และ Dice)กำรแยกข้อมูลแสดงผลและกำรเปล่ียนมุมมอง (Slice และ Dice) อำจเรียกได้ว่ำ Pivotingเปน็ กำรแยกขอ้ มูลออกเปน็ ส่วนเพ่ือพิจำรณำเฉพำะสว่ นที่ต้องกำรโดยเฉพำะ โดยเกณฑ์ในกำรแยกจะใชข้ อ้ มลู มติ ใิ ด ๆ ดงั แสดงตวั อย่ำงในภำพท่ี 4-11 Slice เป็นกำรเลือกพิจำรณำผลลัพธ์บำงส่วนที่เรำสนใจ โดยกำรเลือกเฉพำะค่ำที่ถูกกำกับดว้ ยข้อมูลบำงคำ่ ของแต่ละมติ เิ ทำ่ นนั้ Dice เป็นกระบวนกำรพลิกแกน หรอื มติ ิขอ้ มูลให้ตรงตำมควำมตอ้ งกำรของผใู้ ชง้ ำน ภาพท่ี 4-14 กำรแสดงผลข้อมลู ออนไลนจ์ ำกกำรดำเนนิ กำร Slice และ Dice จามรกลุ เหล่าเกยี รติกลุ

ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ 69 4.2. ประโยชน์ของกำรวเิ ครำะหข์ อ้ มูลออนไลน์ กำรประยุกต์ใชเ้ คร่ืองมือวิเครำะหข์ ้อมูลออนไลน์ในกำรวเิ ครำะหข์ ้อมลู ในคลงั ขอ้ มลู นน้ัสำมำรถสรุปเป็นประโยชนไ์ ด้ดังนี้ (กติ ติ ภักดีวัฒนกลุ , 2546) 1) ช่วยในกำรวิเครำะห์และเปรียบเทียบข้อมูลในมุมมองต่ำง ๆ เป็นกำรเพิ่มประสิทธิภำพในกำรตดั สนิ ใจ 2) ช่วยให้ผู้ใช้ (ผู้ตัดสินใจ) สำมำรถคัดเลือกข้อมูลสำหรับตัดสินใจได้อย่ำงมีประสิทธภิ ำพ 3) ช่วยให้ผู้ใช้แต่ละคนสำมำรถสร้ำงข้อมูลตำมมุมมองของตนเองได้ เพื่อนำข้อมูลเหลำ่ นั้นไปใช้เฉพำะดำ้ น 4) สำมำรถสอบถำมข้อมูลได้อย่ำงรวดเร็ว แม้ในฐำนข้อมูลที่มีขนำดใหญ่และมีควำมซบั ซ้อนก็ตำม 5. ได้รับข้อมูลในมุมมองใหม่ ๆ สำหรับประกอบกำรตัดสินใจ ซ่ึงเป็นกำรเพ่ิมทำงเลือกในกำรตัดสินใจ ทำให้กำรตัดสนิ ใจมีประสทิ ธภิ ำพยง่ิ ขึ้น 5. เหมืองขอ้ มลู เหมืองข้อมูล(Data Mining) คือกำรใช้ประโยชน์จำกข้อมูลที่ถูกเก็บไวใ้ นรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์โดยผ่ำนกระบวนกำรทำงคอมพิวเตอร์ในกำรค้นหำรูปแบบ (Pattern) กฎเกณฑ์ (Rule) ของควำมสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ให้ได้มำซ่ึงควำมรู้ที่ต้องกำร (Knowledge Discovery in Databases: KDD)เพื่อนำมำใช้ในกำรตัดสินใจถือเป็นเคร่ืองมือชิ้นใหม่ท่ีสำมำรถค้นหำข้อมูลในฐำนข้อมูลขนำดใหญ่หรือขอ้ มูลทเ่ี ป็นประโยชนใ์ นกำรบริหำร ซ่งึ เปน็ กำรเพ่ิมคุณคำ่ ให้กบั ฐำนขอ้ มลู ท่ีมีอยู่ 1.1. ควำมหมำยของเหมอื งข้อมลู กฤษณะ และธีรวัฒน์ (2544) ได้ให้ควำมหมำยของเหมืองข้อมูลไว้ว่ำคือเทคนิคท่ีใช้จัดกำรกับขอ้ มูลขนำดใหญ่โดยจะนำข้อมูลที่มีอยู่มำวิเครำะห์แลว้ ดึงควำมรู้ หรอื สิ่งที่สำคญั ออกมำเพื่อใช้ในกำรวเิ ครำะห์ หรอื ทำนำยส่ิงต่ำง ๆ ทจี่ ะเกิดข้นึ ขณะที่ ชนวัฒน์ (2550) กล่ำวว่ำ ควำมหมำยของเหมืองข้อมูล ว่ำคือกระบวนกำรสกัดควำมรู้นำ่ สนใจจำกข้อมูลปริมำณมำก ซง่ึ ควำมรู้ท่ีได้จำกกระบวนกำรน้ี เปน็ ควำมรู้ท่ีไม่ปรำกฏใหเ้ ห็นเดน่ ชัดควำมรู้ท่บี ง่ บอกเป็นนยั ควำมรูท้ ไี่ มท่ รำบมำก่อนทม่ี ีศกั ยภำพในกำรนำไปใชป้ ระโยชน์ เหมืองข้อมูล(Data Mining)คือกระบวนกำรที่ใช้หลักกำรทำงคณิตศำสตร์สถิติควำมสำมำรถในกำรเรียนรู้และกำรรู้จำของคอมพิวเตอร์มำใช้ในกำรค้นหำรูปแบบ (Pattern) กฎเกณฑ์ (Rule)ของควำมสัมพันธ์ของข้อมูลท่ีเป็นลำดับชั้นเพื่อสกัดข้อมูลให้ได้มำซ่ึงควำมรู้ที่ต้องกำร (KnowledgeDiscovery in Databases: KDD)เพ่ือนำมำใช้ในกำรตัดสินใจโดยมุ่งเน้นกำรมองไปข้ำงหน้ำ(Prospective) ถือเป็นกำรวิเครำะห์ข้อมูลในเชิงลึก ซ่ึงเทคนิคที่ใช้จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และผลลัพธ์ท่ีต้องกำร ดังนั้นควรมีกำรนำเสนอวิธีกำรที่หลำกหลำยสำหรับเป้ำหมำยที่แตกต่ำงกัน เพื่อให้ไดผ้ ลลัพธ์ท่ีเหมำะสมตำมควำมต้องกำร (Wu, 2004) จามรกลุ เหล่าเกียรติกุล

70 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ 1.2. หนำ้ ทีแ่ ละประเภทของกำรทำเหมืองข้อมูล หน้ำที่และประเภทของกำรทำเหมืองข้อมูล ขึ้นอยู่กับ ลักษณะของปัญหำท่ีนำไปใช้(Mahapatra, 2001) โดยอำจจำแนกออกได้เป็น 5 ลกั ษณะไดแ้ ก่ 1) กำรแบ่งหมวดหมู่ (Classification & Similarity) เปน็ จำแนกหรอื แบ่งหมวดหมู่เพ่ือบง่ ชค้ี ุณลักษณะอย่ำงใดอย่ำงหนึ่ง 2) กำรแบ่งกลมุ่ และกำรแยกแยะควำมตำ่ ง (Segmentation & Clustering)กำรระบุกลมุ่ โดยดูจำกลักษณะรว่ มอันใดอนั หนง่ึ กำรแบง่ กลุม่ ต่ำงจำกกำรแบง่ หมวดหมู่ตรงท่วี ำ่ ไม่มีกำรบอกถึงลักษณะไว้ก่อนลว่ งหน้ำ 3) กำรคำดกำรณแ์ ละกำรพยำกรณ์ (Prediction & Forecasting) คือกำรประมำณค่ำในอนำคตโดยมีพื้นฐำนมำจำกรปู แบบทไ่ี ดจ้ ำกขอ้ มูลชดุ ใหญ่ (เชน่ กำรพยำกรณต์ ำมควำมตอ้ งกำร) 4) กำรหำควำมสัมพันธร์ ะหว่ำงเหตุกำรณท์ เี่ กิดขึ้น (Association) 5) กำรเรยี งลำดบั (Sequencing) คล้ำยกบั ควำมสัมพันธ์ เว้นแต่ว่ำควำมสัมพันธ์เกดิ ขน้ึ ข้ำมชว่ งเวลำ ขณะท่ี ชิดชนก และคณะ (2545) กล่ำวถงึ กำรประยกุ ต์ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลในงำนด้ำนต่ำงๆ 3 ดำ้ นไดแ้ ก่ 1) กำรค้นหำกฎควำมสัมพันธ์ (Association Rule Discovery) ซ่ึงเป็นกำรค้นหำควำมสัมพันธ์ระหว่ำงข้อมูลจำกฐำนข้อมูลขนำดใหญ่ที่มีอยู่เพื่อนำไปใช้ในกำรวิเครำะห์หรือทำนำยปรำกฏกำรณต์ ่ำงๆเช่นกำรประยุกตใ์ ช้ในกำรค้นหำควำมสัมพนั ธใ์ นกำรขำยสินค้ำ 2) กำรจำแนกประเภทข้อมูล (Data Classification) เป็นกระบวนกำรสร้ำงโมเดลกำรจัดข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบกลุ่มที่กำหนดโดยนำข้อมูลส่วนหน่ึงมำสอนให้ระบบเรียนรู้(Training data) เพื่อจำแนกข้อมูลออกเป็นกลุ่มตำมท่ีได้กำหนดไว้ ผลลัพธ์ที่ได้จำกกำรเรียนรู้คือโมเดลจำแนกประเภทข้อมูล (Classifier Model) และนำข้อมูลอีกส่วนเป็นข้อมูลที่ใช้ทดสอบ(Testing data) ซ่ึงกลุ่มที่แจ้งจริงของข้อมูลที่ใช้ทดสอบนี้จะถูกนำมำเปรียบเทียบกับกลุ่มท่ีหำมำได้จำกโมเดลเพ่ือทดสอบควำมถูกต้องและปรับปรุงโมเดล จนกว่ำจะได้ค่ำควำมถูกต้องในระดับที่น่ำพอใจหลังจำกนั้น เม่ือมีข้อมูลใหม่เข้ำมำ เรำจะนำข้อมูลมำผ่ำนโมเดลโดยโมเดลจะสำมำรถทำนำยกลุ่มของขอ้ มูลนีไ้ ด้ 3) กำรพยำกรณ์ข้อมูล (Data Prediction) เป็นกระบวนกำรสร้ำงโมเดลเพื่อทำนำยหำค่ำท่ีต้องกำรจำกข้อมูลที่มีอยู่โดยมีกระบวนกำรสร้ำงโมเดลคล้ำยกับกำรจำแนกประเภทขอ้ มลู หำกแต่ต่ำงตรงทก่ี ำรพยำกรณ์ข้อมูลไม่มีกำรจัดขอ้ มลู เข้ำกลุ่มทไ่ี ดก้ ำหนดแต่กำรพยำกรณ์ข้อมูลเป็นกำรพยำกรณ์เพ่ือหำค่ำท่ีต้องกำรออกเป็นตัวเลข เช่นกำรหำยอดขำยของเดือนถัดไปจำกข้อมูลยอดขำยทั้งหมดท่ีผ่ำนมำ หรือทำนำยเกรดเฉลี่ยของนักเรียนในปีกำรศึกษำหน้ำจำกข้อมูลกำรลงทะเบยี นเรยี นของนสิ ติ ทง้ั หมด เปน็ ตน้ (กฤษณะ และ ธรี วัฒน์, 2544) จามรกลุ เหล่าเกยี รตกิ ุล

ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ 71 Usama และคณะ (1996) ซ่ึงถกู อ้ำงถึงใน จิรำพรและคณะ (2549) ได้จำแนกประเภทของงำนทีใ่ ช้เหมอื งขอ้ มลู ตำมกำรสร้ำงแบบจำลองออกเป็น 2 ประเภทคือ 1) แบบจำลองเชิงทำนำย (Predictive Data Mining) เป็นกำรคำดคะเนลักษณะหรือประมำณคำ่ ทช่ี ดั เจนของข้อมลู ทีจ่ ะเกิดขึ้นโดยใช้พนื้ ฐำนจำกข้อมูลทผี่ ่ำนมำในอดีต 2) แบบจำลองเชิงพรรณำ (Descriptive Data Mining) เปน็ กำรหำแบบจำลองเพ่ืออธิบำยลักษณะบำงประกำรของขอ้ มูลทม่ี ีอย่ซู งึ่ โดยสว่ นใหญ่จะเปน็ กำรแบง่ กล่มุ ให้กับขอ้ มูล ในขณ ะท่ี ชนวัฒ น์ (2550)ได้จำแนกประเภทของกำรใช้ประโยชน์วิธีเหมืองข้อมูลเป็น 2 ประเภทคือ กำรวิเครำะห์ควำมสัมพันธ์ (Association)กำรจัดแบ่งประเภทและกำรทำนำย(Classification and Prediction) 1.3. กระบวนกำรทำเหมอื งข้อมูล Usama และคณะ (1996) ได้จำแนกกระบวนกำรทำเหมืองข้อมูลออกเป็น 5 ขั้นตอนดังแสดงในภำพ ภาพท่ี 4-15 กระบวนกำรทำเหมืองข้อมูล (ที่มำ: www.kMining.com) 1) กำรคัดเลือกข้อมูล (Data Selection) เป็นกำรระบุถึงแหล่งข้อมูลท่ีจะนำมำใชใ้ นกำรทำเหมืองข้อมูล 2) กำรเตรยี มขอ้ มูล (Data Preprocessing) คือข้นั ตอนกำรเตรยี มขอ้ มูลโดยกำรแยกข้อมูลท่ีไม่มีค่ำ ข้อมูลท่ีทำกำรบันทึกผิดข้อมูลท่ีมีควำมซ้ำซ้อน หรือไม่สอดคล้องกันออกไปและทำกำรรวบรวมข้อมูลท่ีต้องกำรที่มำจำกหลำย ๆ ฐำนข้อมูลโดยมีจุดประสงค์เพ่ือทำให้มั่นใจว่ำคุณภำพของขอ้ มลู ที่ถกู เลือกน้ันเหมำะสม 3) กำรแปลงรูปแบบข้อมูล (Data Transformation) เป็นกำรแปลงข้อมูลที่เลือกมำให้อยู่ในรูปแบบที่เหมำะสมสำหรับกำรนำไปใช้วิเครำะห์ตำมอัลกอริทึม(Algorithm)ที่ใช้ในกำรทำเหมอื งขอ้ มลู ตอ่ ไป จามรกุล เหลา่ เกียรตกิ ุล

72 ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสนิ ใจ 4) กำรทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เป็นกำรใช้เทคนิคภำยในกำรทำเหมืองขอ้ มลู โดยทั่วไป 5) กำรแปลผล และประเมินผล (Interpretation and Evaluation) เป็นกำรแปลควำมหมำยและกำรประเมินผลลัพธ์ท่ีได้ว่ำตรงกับวัตถุประสงค์ท่ีต้องกำรหรือไม่โดยทั่วไปควรมีกำรแสดงผลในรปู แบบท่สี ำมำรถเข้ำใจได้โดยง่ำย (Usama, 1996) 1.4. ประโยชนจ์ ำกกำรทำเหมืองข้อมลู กำรทำเหมืองข้อมูล สำมำรถนำไปประยุกต์กับงำนด้ำนต่ำง ๆ ได้อย่ำงหลำกหลำย ได้แก่ด้ำนกำรตลำด เช่น กำรวิเครำะห์กำรตลำดเพื่อกำหนดลูกค้ำกลุ่มเป้ำหมำยเฉพำะผลิตภัณฑ์เพื่อคงไว้ซึ่งลูกค้ำเดิม หรือ กำรวิเครำะห์ตะกร้ำตลำด (Market Basket Analysis) ในระบบกำรค้ำอิเล็กท รอนิ กส์ ด้ำน กำรธน ำค ำร เช่น กำรตรวจจับ กำรป ลอม แป ลง สิ่งผิดป กติ ห รือกำรวิเครำะห์คุณสมบัติผู้ขอสินเช่ือ หรือด้ำนกำรผลิต เช่น กำรวิเครำห์จุดคุ้มค่ำในกำรลงทุนนอกจำกนี้ยังสำมำรถประยุกต์ใช้ในด้ำนอ่ืน ๆ เช่น ด้ำนกำรประกันภัย และด้ำนสุขภำพและกำรแพทย์ ด้ำนดำรำศำสตร์ และด้ำนกีฬำ เป็นต้น ซึ่งกำรนำไปใช้ประโยชน์น้ันจำเป็นต้องอำศัยบุคลำกรจำกหลำยฝ่ำย และต้องอำศัยควำมรู้จำนวนมำก ถึงจะได้รับประโยชน์อย่ำงแท้จริง เพรำะสิ่งท่ีได้จำกข้ันตอนวิธีเป็นเพียงตัวเลข และข้อมูล ที่อำจจะนำไปใช้ประโยชน์ได้หรือใชป้ ระโยชน์อะไรไม่ได้เลยก็เป็นได้ ผู้ท่ีศึกษำกำรทำเหมืองข้อมูลจึงควรมีควำมรู้รอบด้ำนและต้องติดต่อกับทุก ๆฝ่ำย เพ่ือใหเ้ ขำ้ ใจถึงขอบเขตของปัญหำโดยแท้จริงก่อน เพ่ือให้กำรทำเหมืองข้อมูลเกิดประโยชนอ์ ย่ำงแทจ้ รงิการแสดงผลขอ้ มูลในระบบสนบั สนนุ การตัดสนิ ใจ กำรแสดงผลข้อมูลในระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจนั้น เมื่อข้อมูลได้รับกำรจัดเก็บและกำรจัดกำรให้เป็นข้อมูล ที่อยู่ในรูปแบบท่ีพร้อมจะนำไปประมวลผลให้กลำยเป็นสำรสนเทศ หรือแม้กระท่ังองค์ควำมรู้ท่ีมีประโยชน์ต่อกำรตัดสินใจแล้ว โดยเฉพ ำะอย่ำงยิ่งหำกมีกำรนำเทคโนโลยีคลังข้อมูล กำรวิเครำะห์ข้อมูลออนไลน์ หรือ เหมืองข้อมูล เข้ำมำใช้ในกำรวิเครำะห์ข้อมูลแล้ว กำรเรียกใช้ข้อมูลหรือสำรสนเทศเหล่ำนั้นว่ำควรจะได้รับกำรนำเสนอหรือกำรแสดงผลในรูปแบบทส่ี ำมำรถแสดงให้ผู้ตัดสินใจไดเ้ หน็ อยำ่ งเด่นชัด สำมำรถทำควำมเข้ำใจและแปลควำมหมำยรวมทัง้ เหน็ มุมมองหรือมติ ิต่ำง ๆ ของข้อมูลท่ีวเิ ครำะห์ใหไ้ ด้มำกทส่ี ดุ ดังนั้นกำรแสดงผลข้อมูลสำหรับระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจจึงเป็นเร่ืองที่จำเป็นต้องให้ควำมสำคัญ โดยสำมำรถจำแนกลักษณะกำรแสดงผลข้อมูลออกได้เป็น 2 ประเภท เพื่อให้สอดรับกับลักษณะของเคร่ืองมือที่ใช้ในกำรวิเครำะห์ข้อมูล ได้แก่ กำรแสดงผลข้อมูลแบบกรำฟิก และกำรแสดงผลขอ้ มลู แบบหลำยมิติ จามรกลุ เหล่าเกียรตกิ ลุ

ตำรำระบบสนับสนนุ กำรตัดสินใจ 73 1. กำรแสดงผลข้อมลู แบบกรำฟกิ กำรแสดงผลข้อมูลแบบกรำฟิก (Graphical Display) หรือ กำรนำเสนอข้อมูลท่ีได้จำกระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ จะตอ้ งทำให้ผู้ตัดสินใจสำมำรถอำ่ นเข้ำใจง่ำย และแสดงควำมหมำยของข้อมูลน้ันอย่ำงชัดเจน ในปัจจุบันเทคโนโลยีกำรแสดงผลได้พัฒนำจำกกำรแสดงผลแบบข้อควำม (Text)เพียงอย่ำงเดียว ไปจนถึงกำรแสดงผลด้วยสีสันต่ำง ๆ แสดงผลด้วยแผนภูมิ ทั้งแบบ 2 มิติ และ3 มิติ หรอื แผนภูมทิ สี่ ำมำรถโตต้ อบกบั ผใู้ ช้ได้ กำรแสดงผลข้อมูลบำงรูปแบบอำจจะไม่เหมำะสมกับข้อมูลบำงชนิด ดังนั้น กำรพัฒนำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจจึงควรมีกำรออกแบบกำรแสดงผลข้อมูลนั้นด้วย ดังแสดงตัวอย่ำงกำรแสดงผลขอ้ มูลแบบกรำฟกิ ในภำพท่ี 4-16 ภาพท่ี 4-16 ตัวอย่ำงกำรแสดงผลขอ้ มลู แบบกรำฟิก 2. กำรแสดงผลข้อมลู แบบหลำยมติ ิ กำรแสดงผลขอ้ มูลแบบหลำยมติ ิ (Multidimensional Data Display) เปน็ กำรแสดงขอ้ มูลท่ีเห มำะกับ กำรวิเครำะห์ ข้อมูลจำกเครื่องมื อวิเครำะห์ ข้อมูลแบ บ ออน ไลน์ ห รือ OLAPที่จะต้องสำมำรถแสดงผลข้อมูลในมุมมองหรือมิติต่ำง ๆ ได้ตำมกำรจัดกำรของระบบจัดกำรฐำนข้อมูลแบบหลำยมิติ (Multidimensional Database Management System) โดยจะต้องอนุญำตให้ผู้ใช้สำมำรถปรับเปลี่ยนมุมมองหรือมิติของข้อมูลต่ำง ๆ ได้ ดงั แสดงตัวอย่ำงกำรแสดงผลขอ้ มูลแบบหลำยมติ ิ ในภำพท่ี 4-14 จามรกุล เหลา่ เกียรตกิ ลุ

74 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ ภาพที่ 4-17 ตัวอย่ำงกำรแสดงผลขอ้ มูลแบบหลำยมติ ิ (ทม่ี ำ: http://www.assistmyteam.net/OLAPStatisticsSP)บทสรุป ข้อมูล เป็นปัจจัยสำคัญในกำรตัดสินใจกำรพัฒนำ DSS จงึ จำเป็นตอ้ งให้ควำมสำคญั กับข้อมูลที่จะใช้ประกอบกำรตัดสินใจ จึงต้องมีองค์ประกอบที่เรียกว่ำ \"ส่วนจัดกำรข้อมูล\" โดยหำกในกำรตัดสินใจเร่ืองนั้น ๆ จำเป็นต้องมีข้อมูลในกำรตัดสินใจเยอะ ก็ต้องจัดกำรข้อมูลให้เหมำะสม เช่น ให้อยู่ในรูปแบบฐำนข้อมูล โดยใช้ระบบจัดกำรฐำนข้อมูลซ่ึงในบำงกรณี เทคโนโลยีกำรจัดกำรข้อมูลขั้นสูง ก็อำจทำให้เรำได้มำซ่ึงผลลัพธ์ท่ีเป็นประโยชน์ต่อกำรตัดสินใจเลย เทคโนโลยีเหล่ำนั้นได้แก่ DataWarehouse, OLAP และ Data Mining แต่หำกในบำงกรณีที่มีข้อมูลจำเป็นต้องใช้ประกอบกำรตัดสนิ ใจเล็กน้อย กำรจัดกำรข้อมูลก็อำจเป็นเพียง กำรจัดกำรคำ่ ตัวแปร พำรำมิเตอร์ ทเ่ี หมำะสมเพื่อนำมำใช้ในกำรตดั สนิ ใจ และนำมำแสดงผลขอ้ มลู ในรปู แบบทเี่ หมำะสมต่อกำรนำไปใชใ้ นกำรตัดสินใจ จามรกุล เหล่าเกยี รติกลุ

ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสนิ ใจ 75คาถามทบทวน1. องค์ประกอบของส่วนจัดกำรข้อมลู ประกอบดว้ ยอะไรบ้ำง2. ระบบจัดกำรฐำนข้อมูลมปี ระโยชนต์ อ่ ระบบสนบั สนนุ กำรตัดสินใจอย่ำงไร3. คลงั ข้อมูล คืออะไร และสำมำรถใชป้ ระโยชนจ์ ำกคลังข้อมลู ได้อยำ่ งไร4. เหมืองข้อมูล สำมำรถนำไปประยกุ ต์ใช้ในงำนดำ้ นใดบ้ำง จงยกตวั อย่ำง5. กำรแสดงผลขอ้ มูลมีควำมสำคญั ตอ่ ระบบสนับสนนุ กำรตดั สนิ ใจอย่ำงไรเอกสารอา้ งอิงDatabeacon Staff. (2004). East of England Observatory adopts hosted services decision support solution.posted at DSSResources.COM May 14, , Free HTML version. Web-based, data-driven DSS.Daniel J. Power. (2002). Decision Support System-Concept and Resources for Managers. Quorum Books, London.Daniel J Power. (2004). Decision Support Systems: Frequently Asked Questions. iUniverse, Inc..EFraim Turban and Jay E. Arunson. (2006). Decision Support System and Intelligent Systems (8th Edition). Prentice Hall.Mallach, E. G. (1994). Understanding Decision Support and Expert Systems. Burr Ridge, IL: Richard D. Irwin, Inc.Sprague, R.H. and E.D. Carlson. (1982). Building Effective Decision Support Systems. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.Usama, M. F., et al. (1996). Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press.กิตติ ภักดีวัฒนะกุล.(2550) คัมภีร์ระบบสนับสนุนการตัดสินใจและระบบผู้เช่ียวชาญ. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ. เคทีพี คอมพ์ แอนด์ คอนซัลท.์คมกรชิ ศริ แิ สงชัยกุล. (พฤศจิกำยน - ธนั วำคม 2542). “Data Warehouse ระบบกำรจัดกำรไอที”, สำรเนคเทค, ปีท่ี 7, ฉบบั ท่ี 31.ชนวฒั น์ ศรีสอำ้ น. (2551). ฐานข้อมูล คลังข้อมลู และเหมอื งขอ้ มูล.กรุงเทพฯ : มหำวทิ ยำลัยรังสิต.เบญจมำศ เตม็ อุดม และ ภัทรชยั ลลิตโรจนว์ งศ์. (พฤศจิกำยน - ธนั วำคม 2545). “การพัฒนาระบบ คลงั ข้อมลู Building a Data Warehouse”, สำรเนคเทค, ปีที่ 10, ฉบบั ที่ 41.ณัฎภัทรศญำ ทับทิมเทศ, (10 พฤษภำคม 2550). ระบบสนับสนุนการตดั สนิ ใจ. http://www.no- poor.com/dssandos/Chapter9-dss.htmเลิศ เลิศศิริโสภณ. (กันยำยน 2541.) “ถึงเวลาของดาต้าแวรเฮาส์แล้วหรือยัง”, BCM Magazine, vol 9, no.115, หน้ำ 95. จามรกลุ เหลา่ เกียรติกลุ

บทที่ 5 แบบจำลองในกำรแก้ไขปัญหำ แบบจำลองในกำรแก้ไขปัญหำ เป็นส่วนสำคัญในส่วนจัดกำรแบบจำลอง ท่ีจัดเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจอำจกล่ำวได้ว่ำ แบบจำลองในกำรแก้ไขปัญหำเป็นส่วนกำรทำงำนของโปรแกรม หรือ ระบบงำนหลัก ของระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ เป็นกลไกหลักในกำรแก้ไขปัญหำ และคน้ หำคำตอบ ซ่ึงจำเป็นต้องมีกลไก คือ แบบจำลอง หรือตัวแบบ สำหรับแก้ไขปัญหำที่เหมำะสม เพ่ือให้สำมำรถแก้ไขปัญหำ และหำคำตอบ นำไปประกอบกำรตัดสินใจได้น่ันเอง ดังนั้นเมื่อกล่ำวถึง แบบจำลองในกำรแก้ไขปัญหำ ซึ่งเป็นส่วนกำรทำงำนท่ีสำคัญของระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจน้ัน กำรทำควำมเข้ำใจในองค์ประกอบของระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ คือส่วนจัดกำรแบบจำลอง รวมถงึ แบบจำลอง และกำรใช้งำนแบบจำลองต่ำงๆ ที่ได้รบั ควำมนิยม จงึ เป็นสิ่งทต่ี ้องทำควำมเขำ้ ใจ จึงแบ่งเน้อื หำในบทนี้ ออกเปน็ หวั ข้อดงั ตอ่ ไปนี้ 1. ส่วนจดั กำรแบบจำลอง 2. ควำมหมำยของแบบจำลอง 3. ประโยชน์ของแบบจำลอง 4. ประเภทของแบบจำลองในกำรแกไ้ ขปัญหำ 5. กำรใชง้ ำนแบบจำลองเพ่ือแก้ไขปญั หำส่วนจัดกำรแบบจำลอง ส่วนจัดกำรแบบจำลอง(Model Management) คือ ส่วนโปรแกรมหลักของระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ ซ่ึงประกอบด้วย แบบจำลองหรือ โมเดล (Model) ฐำนแบบจำลอง(Model Base)และ ระบบจัดกำรฐำนแบบจำลอง (Model Base Management Systerm : MBMS) นอกจำกน้ียังมีส่วนประกอบที่เก่ียวข้องในกำรทำงำนของส่วนจัดกำรแบบจำลอง ได้แก่ ภำษำท่ีใช้ในกำรสร้ำงแบบจำลอง (Model Language) สำรบัญแบบจำลอง(Model Directory)และ ส่วนดำเนินกำรแบบจำลอง(Model Execution) ดังแสดงในภำพที่ 5-1 จามรกุล เหล่าเกียรติกลุ

78 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ ภำพที่ 5-1 ส่วนประกอบของส่วนจัดกำรแบบจำลอง 1. หน้ำท่ขี องสว่ นจดั กำรแบบจำลอง ส่วนจัดกำรแบบจำลอง มีหน้ำที่ช่วยควบคุมกำรทำงำนของแบบจำลอง และช่วยคัดเลือกแบบจำลองท่ีเหมำะสมสำหรับใช้ในกำรวิเครำะห์ข้อมูลเพ่ือประกอบกำรตัดสินใจแก้ไขปัญหำลักษณะต่ำงๆ เช่นแบบจำลองทำงด้ำนกำรเงิน ทำงสถิติ แบบจำลองเชิงปริมำณ เป็นต้น โดยมีแบบจำลองหรอื โมเดล ฐำนแบบจำลอง และระบบจัดกำรฐำนแบบจำลอง เป็นสว่ นประกอบทีส่ ำคัญ แบบจำลอง (Model) คือ วิธีกำรในกำรแก้ไขปัญหำต่ำงๆ ซ่ึงจะถูกจัดเก็บไว้ในส่วนประกอบที่เรียกว่ำ ฐำนแบบจำลอง (Model Base)ท่ีทำหน้ำที่ในกำรจัดเก็บแบบจำลองต่ำง ๆ ที่มีควำมสำมำรถในกำรวิเครำะห์ เช่น แบบจำลองทำงกำรเงิน ทำงคณิตศำสตร์ ทำงสถิติ เป็นต้น โดยมีระบบจัดกำรฐำนแบบจำลอง(Model Base Management System) ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ในกำรสร้ำงและจัดกำรแบบจำลองทำหน้ำที่ค้นหำ คัดเลือก และเรียกใช้แบบจำลองให้เหมำะกับกำรลักษณะปญั หำ รวมถึงอำนวยควำมสะดวกใหผ้ ใู้ ชส้ ำมำรถเรยี กใชแ้ บบจำลองทีเ่ หมำะสม ส่วนจัดกำรฐำนแบบจำลองสำหรบั แกไ้ ขปญั หำ ควรมหี นำ้ ท่หี ลัก ดังนี้ 1) สร้ำงแบบจำลองของระบบสนบั สนนุ กำรตดั สินใจไดอ้ ยำ่ งง่ำยและรวดเรว็ 2) ให้ผู้ตัดสินใจสำมำรถจัดกำรหรือใช้แบบจำลองสำหรับกำรทดลองหรือวิเครำะห์ถึงกำรเปลี่ยนแปลงตัวแปรด้ำนปัจจัยนำเข้ำว่ำ จะส่งผลต่อตัวแปรด้ำนผลผลิตอย่ำงไร(Sensitivity Analysis) 3) สำมำรถจัดเกบ็ และจดั กำรแบบจำลองต่ำงชนดิ กัน 4) สำมำรถเขำ้ ถงึ และทำงำนรว่ มกับแบบจำลองสำเร็จรปู อนื่ ได้ 5) สำมำรถจัดกลุ่มและแสดงสำรบญั ของแบบจำลอง 6) สำมำรถติดตำมกำรใช้แบบจำลองและขอ้ มลู 7) สำมำรถเชื่อมโยงแบบจำลองต่ำง ๆ เข้ำด้วยกันอย่ำงเหมำะสม โดยผ่ำนทำงฐำนขอ้ มลู จัดกำรและบำรงุ รักษำฐำนแบบจำลอง จามรกุล เหล่าเกียรตกิ ุล

ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ 79 นอกจำกแบบจำลอง ฐำนแบบจำลอง และระบบจัดกำรแบบจำลองแล้ว ภำยในส่วนจัดกำรแบบจำลอง ยงั มสี ว่ นประกอบอ่นื ๆ ทมี่ หี น้ำทท่ี ี่เกย่ี วขอ้ ง ได้แก่ ภำษำท่ีใช้ในกำรสร้ำงแบบจำลอง (Modeling Language) โดยหำกแบบจำลองมีควำมซับซ้อนภำษำท่ีใช้จะเป็นภำษำคอมพิวเตอร์ระดับสูง เช่น ภำษำยุคท่ี 4 (Forth Generation) เช่นVisual Basic C++ Java C# ซึ่งขึ้นอยู่กับควำมต้องกำรในกำรใช้งำนบนอุปกรณ์ หรือเทคโนโลยีส ำรส น เท ศ ใน ยุ ค ปั จ จุ บั น ข อ งผู้ ใช้ งำน ด้ ว ย แ ต่ ห ำก แ บ บ จ ำล อ งใน ก ำร แ ก้ ไข ปั ญ ห ำไม่ซับซ้อนมำกจนเกินไป หรือในปัญหำบำงประเภท อำจใช้โปรแกรมสำเร็จรูปด้ำนกำรคำนวณอย่ำงโปรแกรมสเปรตชีต (Spreadsheet) เช่น Microsoft Excel เป็นต้น นำมำใช้ในกำรสร้ำงตัวแบบ สำรบัญแบบจำลอง (Model Dictionary) เป็นส่วนที่ทำหน้ำท่ีเป็นแหล่งรวบรวมรำยชื่อควำมหมำย ควำมสำมำรถและประโยชน์ต่ำงๆของแบบจำลองทุกประเภท ท้ังแบบจำลองที่ถูกจัดเก็บไว้ในฐำนแบบจำลอง (Model Base) หรือแบบจำลองของโปรแกรมสำเร็จรูปอ่ืนๆ เช่น MicrosoftExcel เปน็ ตน้ 2. กำรดำเนินกำรกบั แบบจำลอง ในส่วนกำรดำเนินกำรกับแบบจำลอง (Model Execution)เป็นอีกส่วนประกอบของสว่ นจัดกำรแบบจำลอง ซ่งึ มลี ักษณะกำรทำงำนทสี่ ำคัญดังต่อไปนี้ 1) กำรใช้งำนแบบจำลอง (Model Execution) คือกระบวนกำรนำแบบจำลองไปใช้งำนกับปัญหำท่ีตอ้ งกำรตัดสินใจแกไ้ ข 2) กำรทำงำนร่วมกันของแบบจำลอง (Data Integration) คือกระบวนกำรควบคุมกำรทำงำนร่วมกันของแบบจำลองชนดิ ต่ำงๆภำยในระบบตดั สินใจ โดยผลลัพธจ์ ำกแบบจำลองหน่งึ อำจเป็นข้อมูลนำเข้ำสำหรบั ประมวลผลในอกี แบบจำลอง นอกจำกนี้ยังมีหน้ำที่ควบคุมกำรทำงำนร่วมกันระหว่ำงระบบสนับสนนุ กำรตัดสนิ ใจและโปรแกรมอ่ืนๆอกี ดว้ ย 3) กำรประมวลผลแบบจำลอง (Command Processor) เป็นกำรรับและแปลคำสั่งในกำรสร้ำงแบบจำลองที่ส่งผ่ำนทำงส่ือประสำนงำนกับผู้ใช้มำยังระบบ จำกนั้นระบบจะส่งคำแปลไปยงั ระบบจัดกำรฐำนแบบจำลองหน่วยควบคุมกำรใชง้ ำนแบบจำลองควำมหมำยของแบบจำลอง แบบจำลอง หรือ รูปแบบ หรือ โมเดล (Model)เป็นคำที่ใช้เพื่อส่ือควำมหมำยหลำยอย่ำงซงึ่ โดยทั่วไปแล้ว แบบจำลอง หรือ รูปแบบจะหมำยถึงสงิ่ หรือวิธีกำรดำเนินงำนที่ใชเ้ ป็นต้นแบบอย่ำงใดอย่ำงหน่ึง เช่น แบบจำลองส่ิงก่อสร้ำง รูปแบบในกำรพัฒนำชนบท เป็นต้น ในพจนำนุกรมContemporaryEnglish ของ Longman (1981, p. 668) ได้ให้ควำมหมำยของคำว่ำ รูปแบบไว้ 5 ควำมหมำย แต่โดยสรุปแล้วจะมี 3 ลักษณะสำคัญ คือ Model หมำยถึง 1) ส่ิงซึ่งเป็นแบบย่อส่วนของของจริง ซ่ึงเท่ำกับ แบบจำลอง 2) สิ่งของหรือคนท่ีนำมำใช้เป็นแบบอย่ำงในกำรดำเนนิ กำรบำงอย่ำง เช่น ครตู น้ แบบ และ 3) รนุ่ ของผลิตภัณฑ์ต่ำง ๆ จามรกลุ เหลา่ เกยี รติกลุ

80 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ ใน ข ณ ะ ที่ Stoner and Wankle (1 9 8 6 ) Nadler (1 9 8 0 ) Mescon and Khedouri(1985) ได้ให้คำนิยำม ควำมหมำยของ คำว่ำ Model ว่ำเป็นกำรจำลองควำมจริงของปรำกฏกำรณ์เพื่ออธิบำยปรำกฏกำรณ์ท่ีมีควำมสัมพันธ์องค์ประกอบ ท่ีเป็นกระบวนกำรของปรำกฏกำรณ์นั้น ๆให้งำ่ ยขึน้ สำหรับ Hausser (1980) ได้ใหค้ วำมหมำยท่ีแตกต่ำงออกไป โดยได้ให้ควำมหมำยว่ำ Modelเป็นสิ่งที่ออกแบบมำเพื่อแสดงถึงองค์ประกอบและกระบวนกำรตรวจสอบควำมแตกต่ำงระหว่ำงควำมสมั พนั ธ์ในเชงิ ทฤษฎกี ับปรำกฏกำรณ์จรงิ อำจสรุปได้ว่ำ แบบจำลอง หมำยถึง สิ่งที่เป็นตัวแทนของโครงสร้ำงทำงควำมคิด หรื อองค์ประกอบและควำมสัมพันธ์ขององค์ประกอบต่ำง ๆ ที่สำคัญของเร่ืองท่ีศึกษำหรือ สิ่งท่ีสร้ำงพัฒนำข้ึนจำกแนวคิด ทฤษฎีที่ได้ศึกษำมำของผู้สร้ำงเองเพ่ือสำมำรถถ่ำยทอดควำมสัมพันธ์ขององค์ประกอบ ด้วยส่ือท่ีทำให้เข้ำใจได้ง่ำยและกระชับถูกต้อง และสำมำรถตรวจสอบเปรียบเทียบกับปรำกฏกำรณจ์ รงิ ไดเ้ พอ่ื ช่วยให้ตนเองและคนอน่ื สำมำรถเขำ้ ใจไดช้ ัดเจนขึ้น นอกจำกควำมหมำยของแบบจำลองท่ีกล่ำวไปแล้วนั้น สำมำรถจำแนกควำมหมำยของแบบจำลอง ได้ออกไปเป็น 3 แนวทำง (กติ ติ ภักดวี ัฒนกุล, 2550) ไดแ้ ก่ 1. ควำมหมำยเชิงบรรยำย (Description) แบบจำลองคือ ส่ิงที่ช่วยนำเสนอข้อเท็จจริงโดยสังเขปของระบบต่ำง ๆ เพ่ือช่วยให้ผู้ใช้และนกั พัฒนำระบบสำมำรถทำควำมเข้ำใจระบบได้งำ่ ยยิ่งข้นึ แบง่ ย่อยได้ 3 ประเภท 1.1. แบบจำลองเชิงรูปภำพ (Graphical Model)คือ แบบจำลองท่ีใช้ภำพในกำรอธิบำยข้อเท็จจริงและกำรทำงำนของส่วนต่ำง ๆ ในระบบ มักอยู่ในรูปของแผนภำพ เช่น Data FlowDiagram, Document Flow Diagram 1.2. แบบจำลองเชิงบรรยำย (Narrative Model) คือ แบบจำลองที่ใช้ภำษำธรรมชำติ(Natural Language) ในกำรบรรยำยข้อเท็จจริงและกำรทำงำนของส่วนต่ำง ๆ ในระบบ 1.3. แบบจำลองเชิงกำยภำพ (Physical Model)คือ แบบจำลองที่ใช้วิธีจำลองส่วนประกอบต่ำง ๆ ในระบบให้มีขนำดเล็กกว่ำของจริง เช่น แบบจำลองส่ิงก่อสร้ำง อำคำร และสถำนท่ี เปน็ ตน้ 2. ควำมหมำยเชิงสภำวะ (Static or Dynamic) โดยพิจำรณำจำกสภำวกำรณ์ในกำรใช้งำนเพือ่ วิเครำะห์ หรอื แกไ้ ขปญั หำ ไดแ้ ก่ 2.1. แบบจำลองคงท่ี (Static Model) เป็นแบบจำลองท่ีนำมำใช้ประเมินสภำพกำรณ์เฉพำะช่วงเวลำใดเวลำหน่ึง เช่น กำรสร้ำง แบบจำลองเพื่อวิเครำะห์งบรำยรับประจำปี หรือประจำไตรมำส เปน็ ตน้ จามรกลุ เหล่าเกียรติกุล

ตำรำระบบสนับสนนุ กำรตัดสนิ ใจ 81 2.2. แบบจำลองเคลื่อนไหว (Dynamic Model) เป็นแบบจำลองท่ีนำมำใช้ประเมินสถำนกำรณท์ ่ีสำมำรถเปลี่ยนแปลงตวั แปรไดต้ ลอดทกุ ช่วงเวลำ กำรจำลองแบบนี้จึงขึ้นอยู่กบั ชว่ งเวลำ(Time Dependent) เช่น กำรคำนวณหำจำนวนจุดชำระเงนิ ท่ีเหมำะสมกับปริมำณลูกค้ำในแต่ละวันของแต่ละช่วงเวลำ แบบจำลองเคลื่อนไหวมักถูกนำไปใช้ในสภำวกำรณ์ท่ีต้องกำรได้รับข้อมูลในลักษณะของกำรเปรียบเทียบ หรือกำรแสดงให้เห็นถึงควำมเคล่ือนไหว โดยแบบจำลองสำมำรถแสดงแนวโนม้ และแบบแผนต่ำง ๆ ไดค้ รอบคลมุ ทกุ ช่วงเวลำ 3. ควำมหมำยเชิงกำรใช้แบบจำลองทำงคณติ ศำสตร์ แ น ว ท ำ งนี้ จ ะ เป็ น ก ำ รใช้ สู ต ร ท ำง ค ณิ ต ศ ำ ส ต ร์ เป็ น แ บ บ จ ำ ล อ ง เพ่ื อ ค ำ น ว ณ ห ำ ผ ล ลั พ ธ์ที่ต้องกำร สำมำรถจำแนกเป็น 3 ลกั ษณะ ไดแ้ ก่ 3.1. แบบจำลองทำงคณิตศำสตร์สำหรับกำรหำทำงเลือกที่ดีท่ีสุด (OptimizationModel) เป็นกำรใช้งำนแบบจำลองทำงคณิตศำสตร์เพ่ือช่วยให้ผู้ตัดสินใจสำมำรถวิเครำะห์และประเมินทำงเลือกในกำรตัดสินใจต่ำงๆเพื่อหำทำงเลือกที่ดีท่ีสุดตำมต้องกำรของผู้ตัดสินใจได้โดยสำมำรถทำได้หลำยวิธีได้แก่ 1) กำรห ำท ำงเลือกท่ี ดีท่ี สุดสำห รับ ปั ญ ห ำท่ี มีจำน วน ท ำงเลือกน้ อยกำรหำทำงเลือกที่ดีที่สุดนี้อำจจะไม่ใช่กำรใช้แบบจำลองทำงคณิตศำสตร์โดยตรงเน่ืองจำ กจำนวนทำงเลือกท่ีมีน้อยนั่นเองแต่อำจจะอำศัยเทคนิค2 ประกำรคือตำรำงกำรตัดสินใจ(Decision Table)และแผนภำพกำรตัดสนิ ใจแบบต้นไม(้ Decision Tree) 2) กำรหำทำงเลือกท่ีดีท่ีสุดโดยใช้อัลกอรึทึมเป็นแบบจำลองท่ีใช้หำคำตอบท่ีดีทีส่ ดุ จำกทำงเลอื กท่มี ีเปน็ จำนวนมำกโดยอำศยั กำรพัฒนำแบบจำลองทีละขัน้ ตอนแบบจำลองประเภทนี้ได้แก่แบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้น (Linear Programming Model) แบบจำลองกำรโปรแกรมเป้ำหมำย(Goal Programming Model) และแบบจำลองขำ่ ยงำน (Network Model) 3) กำรหำทำงเลือกที่ดีที่สุดโดยกำรวิเครำะห์ด้วยสูตรเป็นกำรใช้แบบจำลองเพ่ือช่วยในกำรวิเครำะห์และคำนวณทำงเลือกท่ีดีท่ีสุด เช่น แบบจำลองสำหรับจัดกำรสินค้ำคงคลังโดยใช้สูตรเพ่ือหำจดุ สั่งซือ้ วตั ถดุ ิบ และปริมำณสนิ คำ้ คงคลังทเี่ หมำะสม 4) กำรหำทำงเลือกท่ีดีที่สุดด้วยกำรจำลองสถำนกำรณ์ (Simulation)เป็ น ก ำ ร ห ำ ท ำ งเ ลื อ ก ที่ ดี ท่ี สุ ด โ ด ย อ ำ ศั ย ก ำ ร จ ำ ล อ งส ถ ำ น ก ำ ร ณ์ ข อ งก ำ ร เลื อ ก ท ำ ง เลื อ ก ต่ ำ ง ๆในกำรตัดสินใจโดยแบบจำลองประเภทนี้ ได้แก่ แบบจำลองสถำนกำรณ์ควำมน่ำจะเป็น แบบจำลองสถำนกำรณ์ท่มี ีควำมสมั พันธก์ ับเวลำ แบบจำลองภำพเสมอื นจริง และแบบจำลองเชิงวัตถุ เป็นตน้ 5) กำรหำทำงเลือกที่ดีท่ีสุดด้วยวิธีกำรฮิวริสติค (Heuristic) เป็นกำรใช้กฎ อย่ำงง่ำยๆ เพ่ื อห ำท ำงเลือ กที่ ดีที่ สุ ดแล ะรวดเร็วที่ สุ ดส ำห รับ กำรแก้ไขปั ญ ห ำท่ี มีควำมซับซ้อน แบบจำลองประเภทน้ี มักจะถูกนำไปใช้เพื่อพัฒนำระบบ เช่น ระบบผู้เชี่ยวชำญ และกำรเขยี นโปรแกรมแบบฮวิ ริสตคิ (Heuristic Programming) 3.2. แ บ บ จ ำล อ งท ำงก ำรเงิน (Financial Model) เป็ น ก ำรใช้ ห ลั ก ก ำรแ ล ะสูตรคำนวณทำงกำรเงินเพื่อวิเครำะห์ข้อมูลทำงกำรเงินสำหรับผู้บริหำรในกำรตัดสินใจตัวอย่ำงของแบบจำลองนไี้ ด้แก่สูตรคำนวณทำงกำรเงินตำ่ งๆนั่นเอง จามรกุล เหลา่ เกยี รติกุล

82 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ 3.3. แบบจำลองทำงสถิติ (Statistical Model) เป็นกำรใชห้ ลักกำรและสตู รคำนวณทำงสถิติในกำรวิเครำะห์ขอ้ มูลในอดตี และปัจจุบันเพ่ือทำนำยหรือพยำกรณ์ข้อมูลหรือเหตุกำรณใ์ นอนำคตตัวอย่ำงแบบจำลองประเภทน้ี เช่นกำรวิเครำะห์แบบมำร์คอฟกำรวิเครำะห์ด้วยสมกำรถดถอยกำรวิเครำะห์ด้วยอนุกรมเวลำ เป็นต้น ในบำงคร้ังเรียก แบบจำลองเพื่อใช้พยำกรณ์ข้อมูลประเภทนี้วำ่ “Predictive Model” ในกำรประยุกต์ใช้ระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ ในธุรกิจ มักจะพบว่ำมีกำรประยุกต์ใช้แบบจำลองทำงคณิตศำสตร์ กำรเงิน และสถิติ นำมำพัฒนำเป็นซอฟต์แวร์ เพื่อตอบสนองควำมตอ้ งกำรของผู้บริหำรในดำ้ นตำ่ งๆประโยชนข์ องแบบจำลอง จำกควำมหมำยของแบบจำลอง จะเห็นได้ว่ำ แบบจำลอง น้ัน จะเห็นว่ำแบบจำลองถูกนำมำใช้ตำมควำมต้องกำรของมนุษย์เพ่ือกำรนำเสนอ แนวคิด กำรแก้ไขปัญหำ หรือแม้กระท่ังกำรสื่อสำรกับบุคคลอื่นๆ เพื่อควำมเข้ำใจท่ีตรงกัน ท้ังน้ีก็เพ่ือให้บรรลุวัตถุประสงค์อย่ำงใดอย่ำงหน่ึงน่ันเอง ดังนั้นกำรนำเอำแบบจำลองมำใช้ จึงมีประโยชน์ที่ สำมำรถจำแนกออกเป็นประเด็นดำ้ นต่ำงๆ ไดด้ งั ตอ่ ไปน้ี 1. ประโยชน์ด้ำนเศรษฐศำสตร์ ในกำรนำแบบจำลองมำใช้สนับสนุนกำรตัดสินใจทำให้สำมำรถวิเครำะห์หำทำงเลือกที่ใช้ในกำรแก้ไขปัญหำได้ดีท่ีสุดโดยเสียค่ำใช้จ่ำยน้อยมำกเมื่อเทียบกับประโยชน์ที่องค์กรหรือระบบได้รับจำกกำรนำทำงเลือกที่วิเครำะห์ได้ไปใช้ในกำรแก้ไขปญั หำ 2. ประโยชน์ด้ำนระยะเวลำกำรนำแบบจำลองมำใช้ช่วยให้ผู้บริหำรได้รับสำรสนเทศอย่ำงรวดเร็วและตรงกับควำมต้องกำรในกำรนำไปใช้ในกำรแก้ไขปัญหำต่ำงๆ ทำให้สำมำรถลดระยะเวลำในกำรตัดสินใจ และกำรดำเนินงำนด้ำนตำ่ งๆ ได้อยำ่ งรวดเรว็ ย่งิ ข้นึ 3. ประโยชน์ดำ้ นกำรทดลองแทนมนุษย์สำมำรถนำแบบจำลองมำใชใ้ นกำรทดลองเหตุกำรณ์ต่ำงๆที่ไม่สำมำรถทำกำรทดลองได้โดยมนุษย์ หรือมีควำมเส่ียงต่อกำรทดลอง เช่นหุ่นทดลองในกำรทดสอบกำรชนกนั ของรถยนต์เปน็ ตน้ 4. ประโยชน์ดำ้ นกำรส่ือสำร ซง่ึ ชว่ ยให้สำมำรถทำควำมเข้ำใจและมองภำพของปัญหำภำยในไดอ้ ยำ่ งชดั เจนส่งผลใหก้ ำรตัดสินใจเกดิ ประสทิ ธิภำพและประสิทธผิ ล จามรกลุ เหลา่ เกียรติกลุ

ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสนิ ใจ 83ประเภทของแบบจำลองในกำรแกไ้ ขปญั หำ แบบจำลองเพ่ือกำรตัดสินใจมีหลำยประเภท ระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจอำจถูกสร้ำงข้ึนมำโดยมีวัตถุประสงค์เฉพำะอย่ำง แบบจำลองท่ีนำมำใช้จึงแตกต่ำงกันไปตำมวัตถุประสงค์ด้วยเช่นเดยี วกัน ในระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจ สำมำรถจำแนกประเภทของแบบจำลอง หรือท่ีเรียกว่ำ“ตวั แบบ” ในกำรตัดสนิ ใจ แบง่ ออกได้ 4 ประเภทดังนี้ 1. ตัวแบบเชิงกลยุทธ์ (Strategic models) ใช้เพ่ื อสนับสนุนกำรวำงแผนกลยุทธ์ในกำรจัดกำรระดับสูง ถือเป็นตัวแบบเพ่ือใช้ในกำรวำงแผนระยะยำว โดยส่วนใหญ่ตัวแบบลักษณะน้ีจะใช้ข้อมูลจำกภำยนอก ซ่ึงมักจะถูกนำมำใช้เพื่อแก้ไขปัญหำ เช่น กำรกำหนดวัตถุประสงค์และทิศทำงขององค์กร กำรวำงแผนในกำรรวมบริษัท กำรเลือกทำเลที่ต้ังของโรงงำน กำรวิเครำะห์ผลกระทบตอ่ สิง่ แวดล้อม และกำรกำหนดงบประมำณของงำนทไ่ี มใ่ ชง่ ำนประจำ เปน็ ตน้ 2. ตัวแบบเชิงยุทธวิธี (Tactical models) เป็นตัวแบบที่เหมำะสำหรับใช้ในกำรจัดกำรและกำรบริหำรงำนระดับกลำง เพ่ือช่วยในกำรจัดสรรและควบคุมทรัพยำกรขององค์กร มักใช้กับระบบย่อยภำยในองค์กร เช่นแผนกบัญชีใช้สำหรับวำงแผนระยะ 1-2 ปี ใช้ข้อมูลจำกภำยในและบำงครั้งอำจต้องใช้ข้อมูลจำกภำยนอก เช่น กำรวำงแผนควำมต้องกำร ผู้ใช้แรงงำน กำรวำงแผนสนับสนุนกำรขำย กำรวำงโครงสร้ำงของโรงงำน และกำรทำงบประมำณต้นทุนของงำนประจำ เป็นตน้ 3. ตวั แบบเชงิ ปฏิบตั กิ ำร (Operational models) ใช้สนับสนนุ กำรทำงำนรำยวนั ขององค์กรสนับสนุนกำรตัดสินใจรำยวัน หรือรำยเดือนของผู้จัดกำรระดับล่ำง มักใช้ข้อมูลภำยใน ตัวอย่ำงเช่นกำรพิสูจน์หลักฐำนกำรกู้เงินของบุคคล ของธนำคำร กำรจัดตำรำงกำรผลิตกำรควบคุมสินค้ำคงคลังกำรวำงแผนและกำรจดั ตำรำงกำรดแู ลรักษำ และกำรควบคมุ คุณภำพ 4. ตัวแบบสำเร็จรูป (Model-building blocks) เป็นตัวแบบที่ใช้เสริมกำรทำงำนของตัวแบบท้ัง 3 ข้ำงต้น ตัวอย่ำง เช่น โปรแกรมย่อยสำหรับสร้ำงตัวเลขสุ่ม โปรแกรมย่อยสำหรับคำนวณ หำค่ำปัจจุบัน กำรวิเครำะห์ควำมถดถอย (regression analysis) หรืออำจใช้เป็นสว่ นประกอบของตัวแบบขนำดใหญ่ ตัวอย่ำง เช่น กำรหำค่ำปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของตัวแบบสำหรับตดั สนิ ใจว่ำจะทำเองหรือจะซ้ือ เปน็ ตน้ สำหรับตัวแบบ หรือ แบบจำลองท่ีได้รับควำมนิยมในกำรนำไปประยุกต์ใช้พัฒนำระบบสนับสนุนกำรตัดสินใจโดยเฉพำะอย่ำงย่ิงในองค์กรธุรกิจในปัจจุบันน้ัน ได้แก่แบบจำลองทำงสถิติ(Statistic Model)แบบจำลองทำงกำรเงิน (Financial Model)แบบจำลองเพ่ือหำทำงเลือกท่ีเหมำะสมที่สุด (Optimization Model) และ แบบจำลองสถำนกำรณ์ (Simulation Model)เป็นตน้ จามรกุล เหล่าเกยี รติกุล

84 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ จะเห็นได้ว่ำกำรจำแนกประเภทของตัวแบบข้ำงต้นนั้น เป็นกำรจำแนกลักษณะของตัวแบบตำมระดับกำรบริหำรองค์กร ซ่ึงจะเห็นว่ำแต่ละตัวแบบได้แก่ ตัวแบบเชิงกลยุทธ์ ตัวแบบเชิงยุทธวิธีและตัวแบบเชิงปฏิบัติกำรน้ัน มีควำมเก่ียวโยงและสัมพันธ์กันกับระดับกำรบริกำรองค์กรท้ังระดับสูงร ะ ดั บ ก ล ำ ง แ ล ะ ร ะ ดั บ ล่ ำ ง โ ด ย มี ตั ว แ บ บ ส ำ เร็ จ รู ป ที่ น ำ ม ำ เส ริ ม ก ำ ร ท ำ ง ำ นไดท้ ง้ั 3 ระดบั น่นั เอง ดงั แสดงในภำพ ภำพท่ี 5-2 ประเภทของแบบจำลองในกำรแก้ไขปัญหำ ในขณะท่กี ำรประยุกตใ์ ช้ตัวแบบนำมำใช้สำหรบั องคก์ รธุรกิจ ไม่วำ่ จะเป็นตัวแบบสำหรับกำรบริหำรงำนองค์กรในระดับใด หรือเป็นตัวแบบประเภทใดก็ตำม มักจะใช้แบบจำลองเชิงคณิตศำสตร์เพ่ือหำจุดเหมำะสมที่สุด (Optimization Model) เช่น กำรหำผลตอบแทนที่สูงท่ีสุดโดยคำนึงถึงค่ำใช้จ่ำยต่ำสุด หรือ แบบจำลองสถำนกำรณ์ (Simulation Model) ท่ีเป็นตัวแบบทำกำรศึกษำแล้วทำกำรทดลองจำกตัวแบบเพ่ือศึกษำสิ่งที่จะเกิดขึ้น เช่น กำรศึกษำสถำนกำรณ์กำรให้บริกำรลูกค้ำของศูนย์บรกิ ำรลูกค้ำ และ แบบจำลองทำงกำรเงนิ (Financial Model) ท่ีนำมำใช้วเิ ครำะห์ข้อมูลทำงกำรเงิน เช่น กำรนำมำใช้แสดงรำยได้ รำยจ่ำย และกระแสกำรไหลของเงินสด ฯลฯ เพื่อนำมำใช้เป็นข้อมูลในกำรวำงแผนทำงกำรเงิน ดังที่จะกล่ำวถึงในส่วนของกำรใช้งำนแบบจำลองเพื่อแก้ไขปัญหำในเนอ้ื หำส่วนต่อไปกำรใช้งำนแบบจำลองในกำรแก้ไขปัญหำ สำหรับระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจที่นำมำชว่ ยในกำรตดั สินใจของผบู้ รหิ ำรเพือ่ แก้ไขปัญหำท่ีเกิดข้ึนในกำรดำเนินธุรกิจนั้นโดยส่วนใหญ่ต้องมีกำรใช้งำนแบบจำลองอย่ำงใดอย่ำงหน่ึง อย่ำงน้อยท่ีสุด1 แบบจำลองสำหรับกำรค้นหำคำตอบ หรือแก้ไขสถำนกำรณ์ปัญหำแต่ละสถำนกำรณ์ที่เกิดขึ้นเพ่อื นำไปสกู่ ำรวิเครำะห์กำรตัดสนิ ใจและกำรแกไ้ ขปญั หำน้นั ได้ในทสี่ ุด จามรกลุ เหลา่ เกียรตกิ ุล

ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสนิ ใจ 85 ใน ส่วน ขอ งก ำรใช้งำน แ บ บ จำลอ งใน ก ำรแ ก้ไขปั ญ ห ำน้ี เป็ น กำรอธิบ ำยแล ะกำรยกตัวอย่ำงกำรใช้แบบจำลองในรูปแบบต่ำงๆ ท่ีได้รับควำมนิยมในกำรใช้งำนในเชิงธุรกิจซ่ึงคือ แบบจำลองโดยวิธีกำรทำงคณิตศำสตร์ อันได้แก่ แบบจำลองสำหรับกำรหำทำงเลือกท่ีดีที่สุด(Optimization Model) แบบจำลองในรูปแบบอัลกอริทึม (Algorithm Model) แบบจำลองสถำนกำรณ์ (Simulation Model) รวมถึง แบบจำลองทำงกำรเงิน (Financial Model) และแบบจำลองสำหรับจัดกำรสินคำ้ คงคลงั (Inventory Model) 1. แบบจำลองเพือ่ หำทำงเลือกท่ีเหมำะสมท่ีสดุ แบบจำลองสำหรับกำรหำทำงเลือกท่ีดีที่สุด (Optimization Model) เหมำะสำหรับกำรตัดสินใจแก้ปัญหำที่มีทำงเลือกจำกัด หรืออำจเรียกได้ว่ำเป็นแบบจำลองเพื่อหำทำงเลือกที่ดีที่สุดสำหรบั ปญั หำทมี่ จี ำนวนทำงเลอื กนอ้ ย กำรใช้แบบจำลองเพอื่ กำรตัดสินใจแก้ไขปัญหำท่ีมีทำงเลอื กจำนวนจำกัดหรอื ท่ีมีจำนวนน้อยนั้ น มี แ น วท ำงใน ก ำรป ฏิ บั ติ เรีย ก ว่ำ “ก ำรวิเค รำะห์ ก ำรตั ด สิ น ใจ (Decision Analysis)”ท่ีจะต้องมีกำรพยำกรณ์ผลลัพธ์ของกำรนำแต่ละทำงเลือกไปใช้ในกำรแก้ไขปัญหำและ ระบุควำมน่ำจะเป็นของผลลัพธ์ต่ำงๆ เทคนิคกำรนำเสนอข้อมูลสำหรับกำรตัดสินใจของแบบจำลองประเภทน้ีอำจอยูใ่ นรปู แบบของตำรำงกำรตัดสินใจหรอื แผนภำพกำรตัดสนิ ใจแบบต้นไม้ 1.1. ตำรำงกำรตัดสนิ ใจ ตำรำงกำรตัดสินใจ (Decision Tables) คือตำรำงที่ใช้แสดงเง่ือนไข ทำงเลือกของเงื่อนไขต่ ำ งๆ ใน ก ำร ตั ด สิ น ใจ แ ล ะ แ ส ด ง ผ ล ลั พ ธ์ ที่ ได้ รั บ จ ำ ก ท ำ งเลื อ ก ข อ งเงื่อ น ไข ต่ ำ งๆลกั ษณะของตำรำงกำรตัดสนิ ใจจะประกอบด้วยแถวและคอลมั น์ที่แบ่งออกเปน็ ส่วนต่ำงๆ ดังน้ีเง่อื นไข (Conditions) กฎสำหรับกำรตัดสินใจ / กำรกระทำ (Decision Rules)ระบุเงือ่ นไขสำหรบั กำรพิจำรณำกำรทำงำนกำรกระทำทเ่ี ป็นไปได้ (Actions) กฎท่เี ป็นไปได้ภำยใตเ้ ง่ือนไขท่รี ะบุ ระบกุ ำรเลือกกำรกระทำภำยใตก้ ฎเกณฑ์ภำพท่ี 5-3 ลกั ษณะของตำรำงกำรตัดสนิ ใจ (ทม่ี ำ: กิตติ ภักดวี ฒั นกลุ , 2545) จามรกุล เหลา่ เกียรติกุล

86 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสินใจ 1.1.1. กำรสร้ำงตำรำงกำรตัดสนิ ใจ จำกลักษณะของตำรำงกำรตดั สินใจ จะเห็นไดว้ ่ำ กำรสร้ำงตำรำงกำรตดั สินใจนัน้ จะตอ้ งเร่ิมจำกกำรพิ จำรณ ำข้อ มูล น โยบ ำย แน วท ำงก ำรด ำเนิ น งำน ห รือแน วท ำงก ำรป ฏิ บั ติในกำรตัดสินใจ รวมไปถึงข้อกำหนด และเง่ือนไขต่ำงๆ ท่ีส่งผลต่อกำรตัดสินใจ เลือกปฏิบัติหรือตัดสินใจกระทำกำรใดๆ ตำมข้อมูลท่ีได้มำ ดังนั้นในกำรสร้ำงตำรำงกำรตัดสินใจ จึงมีแนวทำงดงั ตอ่ ไปน้ี 1) พิจำรณำเง่ือนไขที่มีทั้งหมดเพ่ือนำมำกำหนดจำนวนแถวในส่วนของ“เงอ่ื นไข” 2) พิจำรณำจำนวนกำรกระทำอันเน่ืองมำจำกเง่ือนไขดังกล่ำวเพ่ือใช้กำหนดจำนวนแถวในส่วนของ“กำรกระทำ” 3) พิจำรณำจำนวนทำงเลอื กที่เป็นไปได้ของแต่ละเง่ือนไขซ่งึ โดยทว่ั ไปจะมเี พียง2ทำงคือใช่หรือไม่ใช่(Y/N) เท่ำน้ันแต่สำหรับExtended-entry table จะปรำกฏจำนวนทำงเลือกที่เป็นไปไดข้ องแตล่ ะเงือ่ นไขมำกกว่ำ2 ทำงเลอื กขน้ึ ไป 4) คำนวณหำจำนวนคอลัมน์ของตำรำงกำรตัดสินใจโดยนำจำนวนทำงเลือกที่เปน็ ไปไดข้ องแตล่ ะเง่ือนไขมำคณู กันเชน่ กำรตัดสนิ ใจมี 4 เงอ่ื นไข เงือ่ นไขละ 2 ทำงเลือก ดงั น้ัน จำนวนคอลมั นข์ องตำรำงจะเทำ่ กัน 2*2*2*2 = 16 คอลมั น์ 5) เติมทำงเลือกของแต่ละเงื่อนไขในส่วนของ“กฎของกำรตัดสินใจ” เริ่มจำกเง่อื นไขแรกโดยนำจำนวนคอลัมน์หำรด้วยจำนวนทำงเลือกของเงื่อนไขแรกแล้วเติมทำงเลือกแรกตำมจำนวนคอลัมน์ที่คำนวณได้และเติมทำงเลือกท่ีสองในคอลัมน์ที่เหลือสำหรับเงื่อนไขต่อ ๆไปให้นำจำนวนคอลัมน์ที่คำนวณได้ของทำงเลือกแรกในเง่ือนไขก่อนหน้ำน้ันตั้งหำรด้วยจำนวนทำงเลือกของเงอ่ื นไขนน้ั ๆ ตวั อยำ่ งเชน่ ในตำรำงกำรตดั สนิ ใจทีม่ ี16 คอลมั นแ์ ละมี 2 ทำงเลอื ก(ใช่/ไมใ่ ช่) ดังน้ันในเง่ือนไขที่ 1 กำรเติมทำงเลือก (ใช่) จะเติมใน 16/2 = 8 คอลัมน์แรกและเตมิ ทำงเลอื กท2ี่ (ไมใ่ ช่) ใน8 คอลมั นท์ ี่เหลอื ในเง่ือนไขที่ 2 กำรเติมทำงเลือก (ใช่) จะเติมใน 8/2 = 4 คอลัมน์แรกและเติมทำงเลือกท่ี 2(ไม่ ใช่ ) ใ น 4 ค อ ลั ม น์ ถั ด ไป แ ล ะ เติ ม ท ำ ง เลื อ ก (ใ ช่ ) ซ้ ำ ใ น อี ก 4 ค อ ลั ม น์ ถั ด ไ ปสว่ น4 คอลัมนส์ ดุ ทำ้ ยให้เตมิ ทำงเลอื ก (ไม่ใช่) ซำ้ อีก ในเงอื่ นไขท่ี 3 จะมกี ำรแบ่งส่วนกำรเติมทำงเลือกคร้ังละ 4/2 =2 คอลัมน์สลับกันระหวำ่ งใช่และไมใ่ ช่ และ ในเงื่อนไขที่ 4 จะแบ่งส่วนกำรเติมทำงเลือกครั้งละ 2/2 = 1 คอลัมน์ สลับกันระหว่ำงใช่และไมใ่ ช่ จามรกลุ เหล่าเกียรตกิ ลุ

ตำรำระบบสนบั สนนุ กำรตัดสนิ ใจ 87 จะท ำให้ ได้ตำรำงแสดงกำรแสดงท ำงเลือก (กฎ ) ต่ำงๆใน ตำรำงกำรตัดสิน ใจซ่ึงมี 4 เง่ือนไขเง่ือนไขละ 2 ทำงเลือก ดังแสดงตัวอย่ำงในตำรำงท่ี 5-1 จำกน้ันจึงดำเนินกำรขั้นตอนต่อไปตำรำงท่ี 5-1 ตัวอย่ำงตำรำงกำรตดั สินใจเงื่อนไขท่ี 1 Y Y Y Y Y Y Y YNNNNNNNNเงอื่ นไขที่ 2 Y Y Y YNNNNY Y Y YNNNNเง่อื นไขท่ี 3 Y YNNY YNNY YNNY YNNเงื่อนไขที่ 4 YNYNYNYNYNYNYNYN 6) ทำเคร่ืองหมำยกำกบำท (X) ลงในตำรำงส่วน“กฎของกำรกระทำ” ท่ีเป็นผลอันเนือ่ งมำจำกทำงเลอื กของแต่ละเงื่อนไข 7) ตรวจสอบควำมเป็นไปได้ของสถำนกำรณ์ต่ำงๆในตำรำงควำมขัดแย้งและควำมซ้ำซอ้ นของกำรกระทำต่ำงๆ 8) เรียบเรียงเงื่อนไขและกำรกระทำ เพ่อื เข้ำใจง่ำยขึ้น 1.1.2. ตัวอยำ่ งกำรใชต้ ำรำงกำรตดั สนิ ใจ จำกหลักกำรและแนวคิดในกำรใช้งำนตำรำงกำรตัดสินใจ จะเห็นได้ว่ำสำมำรถนำมำประยุกต์ใช้เพื่อแก้ไขปัญหำที่มีปัจจัยประกอบกำรพิจำรณำและทำงเลือกของแต่ละปัจจัยได้ ดังน้ันเพอ่ื ให้เกิดควำมเขำ้ ใจยง่ิ ขึ้น จึงยกตวั อย่ำงกำรใชง้ ำนตำรำงกำรตดั สนิ ใจดังน้ีตัวอย่ำงที่ 5-1 กำรอนุ มัติ จ่ำยเงิน ของให้ กับ บ ริษั ท คู่ค้ำวัตถุดิบ ของโรงงำน แห่ งห นึ่ ง ไดก้ ำหนดให้ผู้จัดกำรฝ่ำยกำรเงินมีสทิ ธิอนมุ ัติจำ่ ยเงนิ ดงั นี้ “ถ้ำจำนวนเงินในใบแจ้ง ห น้ี น้ อ ย ก ว่ ำ 3 0 ,000 บ ำ ท ส่ั งจ่ ำย ทั น ที ถ้ ำจ ำ น ว น เงิน ใน ใบ แ จ้ งห นี้ อยู่ระหว่ำง 30,000 บำท และ500,000 บำท ให้พิจำรณำส่วนลด หรือวันค้ำงจ่ำย โดยถ้ำมีส่วนลด หรือใบแจ้งหน้ีค้ำงเกินกำหนดชำระมำกว่ำ 10 วันแล้ว ให้อนุมัติ จ่ำยเงินได้ทันทีและถ้ำใบแจ้งหนี้มีมูลค่ำมำกกว่ำ 500,000 บำท จะต้องพิมพ์ รำยงำนเพ่ือส่งให้ผู้บรหิ ำรเป็นผู้อนุมัตสิ ั่งจำ่ ยเงินต่อไปดังนัน้ หำกจะตัดสินใจอนุมัติ สัง่ จ่ำยเงนิ จะมตี ำรำงกำรตัดสินใจเปน็ อยำ่ งไร เม่ือพจิ ำรณำข้อมลู พบวำ่ กำรอนุมัติจำ่ ยเงินให้กบั ใบทวงหนี้ มีเงือ่ นไขในกำรพจิ ำรณำ และทำงเลือกทเี่ ปน็ ไปได้ดงั นี้ จามรกุล เหล่าเกียรติกุล

88 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสินใจ เงือ่ นไข ทำงเลือกท่ีเป็นไปได้1. จำนวนเงินในใบแจ้งหนี้ a. นอ้ ยกว่ำ 30,000 บำท2. วนั เกนิ กำหนดชำระ b. ระหวำ่ ง 30,000บำท ถึง 500,000 บำท3. สว่ นลด c. มำกกว่ำ 500,000 บำท a. นอ้ ยกว่ำหรือเท่ำกับ 10 วัน b. มำกกว่ำ 10 วนั a. มสี ว่ นลด b. ไม่มีส่วนลด ขั้นตอนที่ 1 กำรสร้ำงตำรำงตดั สนิ ใจของกำรอนมุ ัติจ่ำยเงิน เริ่มต้นจำกกำรพิจำรณำเงื่อนไขโดยกำหนดจำนวนแถวของตำรำง ให้มีจำนวนเท่ำกับจำนวนเงื่อนไข และกำหนดอีก 1 แถวสำหรับเป็นหัวตำรำงจำกข้อมูลข้ำงต้นปรำกฏ3 เง่ือนไข เพรำะฉะน้ันเร ำ ต้ อ ง ส ร้ ำ ง 4 แ ถ ว น อ น ส ำ ห รั บ จ ำ น ว น ค อ ลั ม น์ จ ะ มี จ ำ น ว น เท่ ำ กั บ ผ ล คู ณของจำนวนทำงเลือกทเี่ ป็นไปได้ทง้ั หมด และกำหนดอีก 1 คอลัมน์ สำหรบั เป็นคำอธิบำย ดังน้ันจำนวนคอลัมน์ จะมีเท่ำกับ จำนวนทำงเลือกท่ีเป็นไปได้ของจำนวนเงินในใบทวงหนี้ xจำนวนทำงเลือกท่ีเป็นไปได้ของวันค้ำงจ่ำย x จำนวนทำงเลือกที่เป็นไปได้ของส่ วนลดซึ่งก็คือ3x 2 x 2= 12 + 1 (คอลัมน์สำหรับคำอธิบำย) ได้ผลลัพธ์เท่ำกับ 13 ดังน้ันจะได้ตำรำงที่มี 4แถว และ13 คอลัมน์ดังนี้ ข้นั ตอนที่ 2 เติมรำยละเอียดในตำรำงกำรตัดสินใจ เรม่ิ จำกระบุหมำยเลขกรณกี ำรตดั สนิ ใจ ในแถวแรก (บนสดุ ) โดยเรมิ่ ตงั้ แตค่ อลัมนท์ ่ี 2 เป็นต้นไป และระบรุ ำยละเอยี ดของเง่ือนไข (คำอธิบำย) ในคอลัมน์แรก (ซ้ำยสดุ ) จามรกลุ เหล่าเกียรติกุล

ตำรำระบบสนับสนนุ กำรตัดสนิ ใจ 89 จำกนั้น ทำกำรระบุเง่ือนไข (Condition) คือ ค่ำทำงเลอื กต่ำงๆ ทเ่ี ปน็ ไปได้ ของแตล่ ะเง่อื นไข ลงในตำรำงกำรตัดสินใจ ตำมแนวทำงกำรสร้ำงตำรำงกำรตัดสินใจ พิจำรณำเงื่อนไขที่ 1 จำนวนเงนิ ในใบทวงหนี้ จำก 12 กรณีที่เป็นไปได้ ท่ีได้คำนวณได้ เม่ือพิจำรณำเง่ือนไขที่ 1 พบว่ำมี 3 ทำงเลือกท่ีเปน็ ไปได้ ดงั น้นั 12/3 = 4 จงึ ต้องเขียนแต่ละทำงเลือกซ้ำกันอยำ่ งละ 4 ครัง้ ซึ่งจะไดผ้ ลลัพธ์ดงั นี้ พิจำรณำเงื่อนไขท่ี 2 : จำนวนวันเกินกำหนดชำระ จำกเง่ือนที่ไขที่ 1 ได้เขียนทำงเลือกที่เป็นไปได้ซ้ำกันไปอย่ำงละ 4 ครั้ง นำมำหำรด้วยเง่ือนไขท่ี 2 มีทำงเลือกที่เป็นไปได้ 2 ทำงเลือก ดังน้ัน 4/2 = 2 จึงต้องเขียนทำงเลือกซ้ำกันทำงเลือกละ2 ครั้งสำหรับแต่ละทำงเลอื กที่เป็นไปได้ของเง่ือนไขที่ 1 ดงั น้ี จามรกลุ เหล่าเกียรตกิ ลุ

90 ตำรำระบบสนับสนุนกำรตัดสนิ ใจ พิจำรณำเงื่อนไขที่ 3 : สว่ นลด กำรพิจำรณำเง่ือนไขท่ี 3 ให้พิจำรณำคล้ำยกับเงื่อนไขท่ี 2 คือคำนวณวำ่ เขียนซ้ำก่ีครง้ั โดยนำจำนวนที่ต้องเขียนซ้ำของทำงเลือกในเงื่อนไขท่ี 2 คือ 2 ครั้งนำมำหำรด้วย จำนวนทำงเลือกท่ีเป็นไปได้ในเง่ือนไขที่ 3 คือ 2 ทำงเลือก ดังน้ัน 2/2 = 1 จึงต้องเขียนทำงเลือกซ้ำกันทำงเลือกละ 1 คร้ังสำหรับแต่ละทำงเลือกทเี่ ปน็ ไปไดข้ องเงื่อนไขที่ 2 ดงั นี้ ขัน้ ตอนที่ 3 กำรพิจำรณำกำรกระทำสำหรบั กำรตดั สนิ ใจ โดยกำรเติมแถวสำหรับกำรกระทำที่เป็นไปได้ จำกกำรพิจำรณำเง่ือนไข และทำงเลือกท่ีเป็นไปได้ของแตล่ ะเง่ือนไข โดยจำกขอ้ มูลพบว่ำ มีกำรกระทำท่ีเป็นไปได้ 3 แบบคอื จ่ำยเงนิ ทันที เก็บใบแจ้งหน้ีไว้ และเสนอขออนุมัติเพรำะฉะนั้น ต้องเติม 3 แถว โดยเติมกำรกระทำทั้ง 3 แบบลงในคอลัมน์แรก (ซ้ำยสุด) ของแต่ละแถว และเติม ลงในคอลัมน์กรณีทั้ง 12 กรณีที่เป็นไปได้ โดยพิจำรณำจำกเง่ือนไขและทำงเลือกตำมโจทย์ จะได้ผลลพั ธ์เป็นดงั นี้ จามรกุล เหลา่ เกยี รตกิ ุล

ตำรำระบบสนับสนนุ กำรตัดสนิ ใจ 91 จำกตำรำงข้ำงตน้ สำมำรถเขียนตำรำงกำรตัดสนิ ใจน้ีให้สัน้ กระชับขึน้ ไดโ้ ดยกำหนดสัญลกั ษณแ์ ทนกำรกระทำ หรือกำรตดั สินใจดงั นี้ ขน้ั ตอนท่ี 4 กำรพจิ ำรณำลดกรณกี ำรตัดสนิ ใจท่ีไม่จำเปน็ จำกตำรำงตัดสินใจท่ีได้มำน้ันมีหลำยกรณีที่เง่ือนไขบำงเง่ือนไข ไม่จำเป็นต้องพิจำรณำก็ได้ผลลัพธ์ออกมำเหมือนกัน เช่น ถ้ำจำนวนเงินน้อยกว่ำ 30,000 บำทจะเห็นว่ำไม่จำเป็นจะต้องสนใจเง่ือนไขวันเกินกำหนดชำระ หรือส่วนลดดังนั้น สำมำรถตัดกรณีท่ีไม่จำเป็นต้องพิจำรณำออกได้เพือ่ ให้ตำรำงกำรตดั สินใจนน้ั กระชับ และมีเฉพำะกรณีทตี่ ้องตดั สินใจ พิจำรณ ำตัดคอลัมน์ท่ีซ้ำซ้อน ที่พิจำรณ ำแค่เง่ือนไขเดียว ก็สำมำรถตัดสินใจได้โดยกำหนดเง่ือนไขที่ไม่ต้องพิจำรณำด้วยเครื่องหมำย \" - \"ดังนั้นในคอลัมน์คอลัมน์ท่ี1-4 พิจำรณำแค่เง่ือนไขท่ี 1 คือ จำนวนเงินในใบแจ้งหนี้ที่น้อยกว่ำ 30,000 ก็สำมำรถตัดสินใจจ่ำยเงินได้ทันที โดยไม่ต้องพิจำรณำเง่ือนไขท่ี 2 และ 3 ดังนั้นจึงยุบให้เหลือเพียง 1 คอลัมน์ (คอลัมน์ท่ี 1) และเช่นเดียวกันกับ คอลัมน์ท่ี9-12 ไม่ต้องพิจำรณำเง่ือนไขท่ี 2 และ 3 เช่นกัน ดังน้ัน ยุบเหลือเพียง 1 คอลัมน์(คอลมั น์ที่ 5) ในคอลัมน์ท่ี5-6เมื่อพิจำรณำเงื่อนไขที่ 1 และ 2 แล้ว ยังคงตอ้ งพิจำรณำเงอ่ื นไขท่ี 3 คือส่วนลด จึงจะตัดสินใจอย่ำงใดอย่ำงหน่ึงได้ ดังน้ันไม่สำมำรถยุบคอลัมน์ได้ แต่ในคอลัมน์ท่ี 7-8สำมำรถยุบลงเหลือ 1คอลัมน์ โดยไม่ต้องพิจำรณำเง่อื นไขที่ 3 ซงึ่ ผลจำกกำรยุบคอลัมน์จะได้ดงั นี้ จามรกลุ เหล่าเกยี รตกิ ลุ

92 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสินใจ จำกตำรำงกำรตัดสินใจท่ีได้ทำให้สำมำรถนำไปใช้ในกำรพิจำรณำอนุมัติชำระเงินได้ง่ำยและสะดวกย่ิงขึ้น โดยหำกนำเอำตำรำงกำรตัดสินใจข้ำงต้นไปพัฒนำเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์จะมีลกั ษณะกำรทำงำนในลักษณะกำรตรวจสอบเง่อื นไข กรณี (Switch…case…) ได้ 5 กรณีนน่ั เอง 1.2. แผนภำพกำรตัดสนิ ใจแบบต้นไม้ แผนภำพกำรตดั สนิ ใจแบบต้นไม้ (Decision Tree) เป็นแผนภำพ ที่ใช้แสดงควำมสัมพันธข์ องเหตุกำรณ์ต่ำงๆในแต่ละช่วงออกมำในลักษณะเป็นแผนผังตำมลำดับเง่ือนไข ต่ำงๆ ซึ่งช่วยให้กำรตั ด สิ น ใ จ แ บ บ แ ผ น ผั ง นี้ มี รู ป แ บ บ ก ำ ร วิ เค ร ำ ะ ห์ ต่ ำ ง ๆ ท่ี เป็ น ข้ั น ต อ น ท ำ ใ ห้กำรตัดสินใจที่ผ่ำนกระบวนกำรวิเครำะห์จำกแผนผังน้ีมีควำมถูกต้องตำมท่ีผู้ใช้ต้องกำรและรวดเร็วเช่น นกั วิเครำะห์ระบบ ท่ีต้องใช้กำรตัดสินใจหลำยๆองค์ประกอบรอบด้ำนเพื่อนำมำเป็นข้อมลู ในกำรวิ เค ร ำ ะ ห์ เพ ร ำ ะ บ ำ ง ค รั้ ง ง ำ น ที่ ท ำ ย ำ ก ที่ จ ะ เขี ย น อ ธิ บ ำ ย ก ำ ร ตั ด สิ น ใจ ทั้ ง ห ม ดที่มีควำมเป็นไปได้ เพรำะข้ึนอยู่กับตัวแปรหลำยๆอย่ำงว่ำเป็นเชิงปริมำณ หรือเชิงคุณภำพและกำรตัดสินใจโดยแผนภำพต้นไม้เป็น กำรวิเครำะห์กำรตัดสินใจแบบเป็นลำดับ ทำให้ผู้ใช้สำมำรถตัดสินใจเลือกเงือ่ นไขท่ตี อ้ งกำรได้อย่ำงรวดเร็ว อำจ กล่ ำวโด ยส รุป ได้ ว่ำ แผ น ภ ำพ ก ำรตั ดสิ น ใจแบ บ ต้ น ไม้ นั้ น เป็ น เค ร่ือ งมื อท่ีช่วยกำหนดขอบเขตของปัญหำและช่วยสร้ำงทำงเลือกท่ีเป็นไปได้ในกำรแก้ไขปัญหำซึ่งเป็นกำรนำเสนอทำงเลอื กในกำรตัดสินใจอกี รปู แบบหนึ่งนอกเหนอื จำกตำรำงกำรตัดสินใจ 1.2.1. คุณลกั ษณะของแผนภำพกำรตดั สนิ ใจแบบตน้ ไม้ อำจจำแนกคุณลักษณะของแผนภำพกำรตัดสินใจแบบตน้ ไม้ ออกเปน็ ข้อๆ ไดด้ งั น้ี 1) แสดงกำรเช่ือมโยงควำมสัมพันธ์ของปัญหำได้อย่ำงชัดเจนโดยอำศัยแนวทำงกรำฟิก 2) ช่วยจัดกำรกับสถำนกำรณ์ที่ซับซ้อนต่ำงๆให้อยู่ในรูปแบบท่ีกระชับข้ึนเพื่อช่วยใหเ้ ห็นภำพของปญั หำชัดเจนย่งิ ขน้ึ 3) มีโครงสร้ำงท่ีสำมำรถบอกผลลัพธ์ที่อำจเกิดข้ึนจำกกำรคัดเลือกทำงเลือกตำ่ งๆสำหรบั กำรตดั สินใจ จามรกลุ เหล่าเกียรตกิ ุล

ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสนิ ใจ 93 4) ช่วยวิเครำะห์ลำดับกำรตัดสินใจแก้ไขปัญหำต่ำงๆพร้อมทั้งวิเครำะห์ผลลัพธ์จำกกำรตัดสินใจด้วยแนวทำงตำ่ งๆ 5) ชว่ ยจัดสมดุลด้ำนควำมเสี่ยงในกำรตัดสินใจคัดเลือกแนวทำงกำรแก้ไขปัญหำต่ำงๆ 6) เหมำะกับปญั หำท่มี ีจำนวนทำงเลอื กไม่มำกนกั เนื่องจำกถำ้ จำนวนทำงเลือกในก ำ ร แ ก้ ไข ปั ญ ห ำ มี ม ำ ก อ ำ จ ท ำ ให้ แ ผ น ภ ำ พ ก ำ ร ตั ด สิ น ใจ แ บ บ ต้ น ไม้ ซั บ ซ้ อ น แ ล ะยุ่งเหยิง จำกคุณลักษณะของแผนภำพกำรตัดสินใจแบบต้นไม้ สรุปได้ว่ำ แผนภำพกำรตัดสินใจแบบต้นไม้น้ัน เป็นกำรวิเครำะห์ข้อมูล นำมำแสดงควำมเช่ือมโยง ควำมสัมพันธ์ของสถำนกำรณ์ ปัจจัยเงื่อนไข และทำงเลือกที่เก่ียวข้อง ในรูปแบบของแผนภำพ เพื่อให้สำมำรถทำควำมเข้ำใจในสถำนกำรณ์ และตัดสินใจได้ตำมปัจจัย เง่ือนไข และทำงเลือกที่เป็นไปได้ โดยลักษณะของแผนภำพก ำร ตั ด สิ น ใจ แ บ บ ต้ น ไม้ น้ั น จ ะ มี ลั ก ษ ณ ะ แ ต ก แ ข น ง กิ่ งก้ ำน ส ำข ำ เส มื อ น ต้ น ไม้ดงั แสดงตัวอย่ำงแผนภำพดังภำพต่อไปน้ี ภำพที่ 5-4 ลกั ษณะของแผนภำพกำรตัดสนิ ใจแบบต้นไม้(ที่มำ: http://kengnbrd3.blogspot.com/2013/06/decision-tree.html ) จามรกลุ เหล่าเกยี รตกิ ลุ

94 ตำรำระบบสนบั สนุนกำรตัดสินใจ 1.2.2. กำรสรำ้ งแผนภำพกำรตัดสนิ ใจแบบตน้ ไม้ 1) ใช้ส่ีเหล่ียมเล็กแทนจุดเร่ิมต้นของกำรตัดสินใจโดยเขียนสัญลักษณ์นี้ด้ำนซ้ำยสุดของกระดำษ 2) ใหว้ ำดเส้นตรงตำมจำนวนแนวทำงในกำรแก้ไขปัญหำโดยเขยี นวิธใี นกำรแก้ไขปัญหำขนำนกบั แนวเสน้ ตรงน้ันๆ 3) เขียนผลลัพธ์ที่ปลำยเสน้ ตรงแนวทำงกำรแก้ไขปญั หำโดยถ้ำมีผลลพั ธ์ที่เป็นไปได้หลำยทำงให้วำดวงกลมที่ปลำยเส้นตรงนั้นและถ้ำผลลัพธ์น้ันๆต้องกำรทำกำรตัดสินใจต่อไปให้วำดส่ีเหล่ียมเล็กโดยส่ีเหล่ียมจะใช้แสดงกำรตัดสินใจและวงกลมใช้แสดงผลลัพธ์เขียนกำรตัดสิ นใจหรือผลลัพธ์เหนือวงกลมหรือส่ีเหล่ียมแต่เมื่อได้แนวทำงกำรตัดสินใจที่สมบูรณ์แล้วให้ปล่อยปลำยเส้นตรงใหว้ ำ่ ง เพื่อให้เกิดควำมเข้ำใจในกำรสร้ำงแผนภำพกำรตัดสินใจแบบต้นไม้ จึงได้ยกตัวอย่ำงดังตอ่ ไปนี้ตัวอย่ำงที่ 5-2 กำรกำหนดสิทธิพิเศษ (โปรโมชั่นลดรำคำ) ให้ลูกค้ำของบริษัทแห่งหน่ึง ให้สิทธิพิเศษเฉพำะลูกค้ำที่ชำระเงินตำมกำหนดวันชำระเงิน (กำหนดให้ชำระ ภำยใน 15 วันส่ังจำกวันสั่งสินค้ำ) โดยพิจำรณำส่วนลดตำมยอดมูลค่ำกำรสั่งซื้อ สินค้ำ คือ ให้ส่วนลด 3% สำหรับยอดสั่งซื้อตั้งแต่ 5,000 บำทข้ึนไปและไม่เกิน 10,000 บำท ให้ส่วนลด 5% สำหรับยอดส่ังซ้ือท่ีมำกกว่ำ 10,000 และไม่เกิน 30,000 บำท และให้ส่วนลด 10% สำหรับยอดสั่งซื้อที่มำกกว่ำ 30,000 บำท (สำหรับยอดสั่งซื้อท่ีไม่ถึง 5,000 บำท ไม่ได้รับส่วนลด) จำกสิทธิพิเศษดังกล่ำวจะ สำมำรถสรำ้ งเปน็ แผนภำพกำรตัดสนิ ใจแบบตน้ ไม้ได้ เม่ือพจิ ำรณำข้อมูลกำรใหส้ ิทธิพิเศษแก่ลกู คำ้ นั้น พบว่ำมเี งื่อนไขในกำรพิจำรณำ และทำงเลือกท่เี ป็นไปได้ดังน้ี เง่ือนไข ทำงเลือกที่เป็นไปได้1. วนั ท่ีชำระคำ่ สินค้ำ a. ชำระภำยในกำหนด (ภำยใน 15 วัน) b. ชำระลำ่ ชำ้ กวำ่ กำหนด(เกิน 15 วนั )2. ยอดสั่งซ้อื a. 5,000 บำทข้ึนไปถงึ 10,000 บำทกำรกระทำ (กำรตดั สินใจ) b. มำกกว่ำ 10,000 บำท ถึง 30,000 บำท c. มำกกว่ำ 30,000บำทข้ึนไป d. นอ้ ยกว่ำ 5,000 บำท a. 3% b. 5% c. 10% d. ไมม่ ีส่วนลด จามรกุล เหลา่ เกยี รตกิ ลุ