View
2
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง1
Chapter 1 Database & Data Warehouse
Content
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง2
ขอมล สารสนเทศ และองคความร (Data, Information and Knowledge)
แหลงขอมล (Data Source)
การเกบรวบรวมขอมลและปญหาทเกดขน
ฐานขอมล (Database)
ระบบจดการฐานขอมล (Database Management System: DBMS)
ชนดของฐานขอมล
เทคโนโลยฐานขอมล (Database Technology)
การแสดงผลขอมลในระบบสนบสนนการตดสนใจ
ขอมล สารสนเทศ และองคความร (Data, Information and Knowledge)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง3
ขอมล (Data)คอ ขอเทจจรงเกยวกบสงตาง ๆ ซงอาจเปนคน สตว สงของ หรอ
เหตการณตาง ๆ ทยงไมผานการประมวลผล โดยทขอมลอาจอยในรปของตวเลข ตวอกษร ขอความ หรอ Multimedia กได
เนองจากขอมลเปนสวนประกอบทส าคญของระบบสารสนเทศรวมทงระบบสนบสนนการตดสนใจ จงตองเปนขอเทจจรงทถกตอง ครบถวน สมบรณ และนาเชอถอ
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง4
สารสนเทศ (Information)คอ ขอมลทผานการประมวลผล และจดการใหมความถกตอง ทนสมย และสามารถน าไปใชงานไดตามทตองการ
ขอมล สารสนเทศ และองคความร (Data, Information and Knowledge) (ตอ)
DataProcess
& Transform
Information
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง5
องคความร (Knowledge)คอ สารสนเทศทถกคดเลอกเพอใชในการแกปญหาตางๆ ตามตองการไดอยางมประสทธภาพ โดยอาศยประสบการณในการเลอกสารสนเทศมาใชในการแกไขปญหาไดอยางเหมาะสม
ขอมล สารสนเทศ และองคความร (Data, Information and Knowledge) (ตอ)
Data
Knowledge
Information
Wisdom
Process & Transform
Collection of all Information
Correct use of Knowledge
ฐานขอมล (Database)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง6
กลมของแฟมขอมลทมความสมพนธกนและถกน ามารวมกน เชน ฐานขอมลในบรษทแหงหนงอาจประกอบไปดวยแฟมขอมลหลายแฟม โดยทแตละแฟมจะมความสมพนธกน ไดแก ขอมลพนกงาน ขอมลแผนกในบรษท ขอมลลกคา ขอมลสนคา ขอมลการขาย
ขอดของการใชระบบฐานขอมล
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง7
ขอมลเปนอสระจากโปรแกรมทใชงานขอมล (Data Independence) ลดความซ าซอนของขอมล (Data Redundancy) หลกเลยงความไมสอดคลองของขอมล (Data Inconsistency) ความถกตองของขอมล (Data Integrity) รปแบบทเปนมาตรฐานเดยวกน ความปลอดภยของขอมล (Data Security) น าเสนอรายงานไดงาย (Easy Reporting) สามารถควบคมการเขาถงขอมลจากผใชหลายคน (Concurrency Control) ตอบสนองความตองการใชงานขอมลไดหลายแบบ
ระบบจดการฐานขอมล (Database Management System: DBMS)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง8
ความหมายของระบบจดการฐานขอมล หนาทของระบบจดการฐานขอมล
ประโยชนของระบบจดการฐานขอมล
ความหมายของระบบจดการฐานขอมล
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง9
โปรแกรมทท าหนาทเปนตวกลางการท างานระหวางผใชงานฐานขอมลกบฐานขอมล เพออ านวยความสะดวกผใช ในการสราง ลบ ปรบปรง สบคน และเรยกใชขอมล
DBMSฐานขอมล
Application
ผดแลฐานขอมล (DBA)
ผใช (User)
หนาทของระบบจดการฐานขอมล
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง10
การจดเตรยมมมมองของผใช (User View) การสรางและแกไขฐานขอมล
การจดเกบและเรยกใชขอมล การด าเนนงานกบขอมลและการสรางรายงาน
ประโยชนของระบบจดการฐานขอมล
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง11
ผใชสามารถใชขอมลรวมกนได ผใชมความสะดวกและรวดเรวในการสบคนขอมล
ลดความซ าซอนของการจดเกบขอมล สามารถควบคม ความถกตองและความสอดคลองของขอมล
ชนดของฐานขอมล
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง12
ฐานขอมลแบบล าดบชน (Hierarchical Database) ฐานขอมลแบบเครอขาย (Network Database)
ฐานขอมลเชงสมพนธ (Relational Database) ฐานขอมลเชงวตถ (Object-Oriented Database)
ฐานขอมลแบบล าดบชน (Hierarchical Database)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง13
ฐานขอมลแบบเครอขาย (Network Database)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง14
ฐานขอมลเชงสมพนธ (Relational Database)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง15
ฐานขอมลเชงวตถ (Object-Oriented Database)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง16
เทคโนโลยฐานขอมล (Database Technology)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง17
คลงขอมล (Data Warehouse) การประมวลผลเชงวเคราะหแบบออนไลน (Online Analytical
Processing: OLAP) เหมองขอมล (Data Mining)
คลงขอมล (Data Warehouse)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง18
ความหมายของคลงขอมล หลกการการหรอวธการเพอการรวมระบบสารสนเทศเพอการประมวลผล
รายการขอมลทเกดขนในแตละวนในแตละสายงาน มารวมเปนหนวยเดยวกน เ พอสนบสนนกระบวนการตด สนใจของ ผตด สนใจใหมประสทธภาพมากยงขน
คลงขอมล (Data Warehouse)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง19
คณลกษณะของคลงขอมลSubject-Oriented :
ขอมลถกจดเกบตามประเดนหลกขององคกร เชน ขอมลลกคา สนคา และยอดขาย เปนตนIntegrated :
รวบรวมและจดรปแบบขอมลใหอยในรปแบบเดยวกน และสรางความสอดคลองใหกบขอมลกอนทจะน าเสนอแกผใชTime-Variant :
ขอมลทจดเกบในคลงขอมลสวนใหญจะเปนขอมลในอดตทผานมาแลว 5-10 ปท าใหเราสามารถเหนแนวโนมของขอมลได
Non-Volatile : ขอมลทจดเกบภายในคลงขอมล จะไมถกแกไข แตจะถกเพมขอมลใหมตอทาย โดยไมท า
การแทนทขอมลเดม
ขอด / ขอเสย ของคลงขอมล
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง20
ขอด
ใหผลการตอบแทนจากการลงทนสงองคกรเกดความได เปรยบ
คแขงขน เ พ มป ระ สท ธภ าพ ใน กา ร
ตดสนใจของผตดสนใจ
ขอเสย
ขนตอนการกลนกรองและโหลดขอมลเขาสคลงขอมลใชเวลานาน และตองอาศยผทมความช านาญ แนวโนมความตองการขอมลมมาก
ขนเรอย ๆ ใ ช เ ว ล า น า น ใ น ก า ร พ ฒ น า
คลงขอมล ระบบคลงขอมลมความซบซอนสง
การประมวลผลเชงวเคราะหแบบออนไลน (Online Analytical Processing: OLAP)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง21
ความหมายของ OLAP กระบวนการประมวลผลขอมลทางคอมพวเตอร ทชวยใหผใชสามารถ
วเคราะหในมตตาง ๆ (Multidimensional Data Analysis) ของขอมลไดงายขน เชน ผใชตองการเปรยบเทยบขอมลยอดการขายบะหมกงส าเรจรปในเดอนมนาคม เทยบกบเดอนกนยายน และเทยบกบสนคาอน ๆ ในชวงเวลาเดยวกน
การแสดงผลขอมลของ OLAP
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง22
Multidimensional Database ฐานขอมลทใชในการจดการและจดเกบขอมลใหสามารถ แสดงผลขอมล
ในมตตาง ๆ ได ซงเปนการพฒนาตอมาจากฐานขอมลเชงสมพนธใหมความสามารถมากยงขน เพอรองรบการประมวลผลเชงวเคราะห
การแสดงผลขอมลของ OLAP (ตอ)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง23
จงหวด ไตรมาส ยอดขาย
กรงเทพฯ 1 750,000
กรงเทพฯ 2 800,000
กรงเทพฯ 3 825,000
กรงเทพฯ 4 680,000
กรงเทพฯ ภเกต
1 750,000 550,000
2 800,000 600,000
3 825,000 650,000
4 680,000 500,000
จงหวด ไตรมาส ยอดขาย
ภเกต 1 550,000
ภเกต 2 600,000
ภเกต 3 650,000
ภเกต 4 500,000
การแสดงผลขอมลของ OLAP (ตอ)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง24
สนคา จงหวด ไตรมาส ยอดขาย
มอถอ กทม. 1 750,000
บตรเดมเงน กทม. 1 350,000
มอถอ กทม. 2 800,000
บตรเดมเงน กทม. 2 300,000
มอถอ กทม. 3 825,000
บตรเดมเงน กทม. 3 280,000
มอถอ กทม. 4 680,000
บตรเดมเงน กทม. 4 380,000
สนคา จงหวด ไตรมาส ยอดขาย
มอถอ ภก. 1 550,000
บตรเดมเงน ภก. 1 250,000
มอถอ ภก. 2 600,000
บตรเดมเงน ภก. 2 200,000
มอถอ ภก. 3 650,000
บตรเดมเงน ภก. 3 260,000
มอถอ ภก. 4 500,000
บตรเดมเงน ภก. 4 325,000
การแสดงผลขอมลของ OLAP (ตอ)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง25
ภก.
ไตรมาส
1 2 3 4
สนคา
550,000 600,000 650,000
750,000 800,000 825,000
500,000
680,000
กทม.
มอถอ
บตรเตมเงน
การด าเนนการกบ OLAP
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง26
Roll up และ Drill Down Roll up เปนกระบวนการเปลยนแปลงระดบความละเอยดของการ
พจารณาขอมล จากสวนของรายละเอยดมาก จนมาเปนขอมลสรป Drill Down เปนกระบวนการเปลยนแปลงระดบความละเอยดของการ
พจารณาขอมล จากขอมลสรป จนมาเปนขอมลในสวนรายละเอยดSlice and Dice Slice เปนการเลอกพจารณาผลลพธบางสวนทเราสนใจ โดยการเลอก
เฉพาะคาทถกก ากบดวยขอมลบางคาของแตละมต Dice เปนกระบวนการพลกแกนหรอมตขอมล ใหมมมองทตางออกไป
การด าเนนการกบ OLAP : Roll up และ Drill Down (1/2)Region Sum
North 61,000
South 41,500
Product Type Glossary Misc.
Region
North 55,000 6,000
South 31,000 10,500
Product Type Glossary Misc.
Region Shop
North ABC 30,000
North Platter 25,000 6,000
South Five Mart 31,000 10,500
Roll up
Roll up
Drill Down
Drill Down
Region
Region-Product Type
Region-Shop-Product Type01/06/5727 Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง
การด าเนนการกบ OLAP : Roll up และ Drill Down (2/2)
Product Type Glossary Misc.
Region Shop
North ABC 30,000
North Platter 25,000 6,000
South Five Mart 31,000 10,500
Product Type Glossary Glossary Glossary Misc. Misc.
Product Fish Meat Pork Medicine Pencil
Region Shop
North ABC 10,000 20,000
North Platter 25,000 6,000
South Five Mart 8,000 23,000 10,000 500
Roll up Drill Down
Region-Shop-Product Type
Region-Shop-Product Type-Product Type 01/06/5728 Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง
Slice (1/2)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง29
10,0008,000 23,000 10,000 500
10,000 25,000 6,000
10,000 20,000 10,000ABC
Platter
FiveMart
North
South
Source Cube
Fish Meat Pork Med. Pencil
Glossary Misc.
10,0008,000 23,000 10,000 500
10,000 25,000 6,000
10,000 20,000 10,000ABC
Platter
FiveMart
North
South
Slice
Fish Meat Pork Med. Pencil
Glossary Misc.
10,0008,000 23,000
10,000 25,000
10,000 20,000 10,000ABC
Platter
FiveMart
North
South
Slice
Fish Meat Pork
Glossary
การด าเนนการกบ OLAP : Slice (2/2)
Product Type Glossary Glossary Glossary Misc. Misc.
Product Fish Meat Pork Medicine Pencil
Region Shop
North ABC 10,000 20,000
North Platter 25,000 6,000
South Five Mart 8,000 23,000 10,000 500
Product Type Glossary Glossary Glossary
Product Fish Meat Pork
Region Shop
North ABC 10,000 20,000
North Platter 25,000
South Five Mart 8,000 23,000
Slice:-Glossary
01/06/5730 Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง
Dice (1/2)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง31
Shop
Product Type
Date
Product Type
Shop
Date
การด าเนนการกบ OLAP : Dice (2/2)
Product Type Glossary Misc.
Shop
ABC 30,000
Platter 25,000 6,000
Five Mart 31,000 10,500
Product Type Glossary Misc.
Date
6/07/2004 43,000 10,000
7/07/2004 43,000 6,500
Shop-Product Type
Date-Product Type
01/06/5732 Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง
ประโยชนของ OLAP
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง33
ชวยในการวเคราะหเปรยบเทยบขอมลในมมตาง ๆ ท าใหการตดสนใจมประสทธภาพมากขน
ผใชแตละคนสามารถสรางมมมองขอมลของตนเองได เพอน าไปใชในงานเฉพาะดาน
มความรวดเรวในการสอบถามขอมล แมในฐานขอมลขนาดใหญและมความซบซอนมาก
ท าใหไดรบขอมลมมมองใหม ๆ ส าหรบประกอบการตดสนใจ
เหมองขอมล (Data Mining)
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง34
01/06/57Database & Data Warehouse ผสอน ผศ.วภาวรรณ บวทอง35
Recommended