บทที่ 4
ระบบฐานข้อมูล
ระบบแฟ้มข้อมูล (File System)
ประมาณทศวรรษที่ 1970 องค์กรส่วนใหญ่มีการเก็บข้อมูลด้วยคอมพิวเตอร์ในลักษณะแฟ้มข้อมูล (File System) โดย ได้ทำการเก็บข้อมูลทีละระบบหรือหน่วยงาน ดังนั้น ระบบข้อมูลขององค์การในแต่ละระบบจึงเป็นอิสระต่อกัน ทำให้แต่ละระบบหรือหน่วยงานมีข้อมูลของตนเองโดยไม่เชื่อมโยงกัน ซึ่งสถานการณ์นี้เรียกว่า การจัดเก็บแฟ้มแบบดั้งเดิม (Traditional File Environment) หรือเรียกระบบนี้ว่า ระบบแฟ้มข้อมูล (File System)
ปัญหาแฟ้มข้อมูล
§ ความซ้ำซ้อนของข้อมูล (Data Redundancy)
§ ความไม่สอดคล้องกันของข้อมูล (Data Inconsistency )
§ ขาดความยืดหยุ่น (Lack of Flexibility)
§ ความไม่ปลอดภัยของข้อมูล (Poor Security)
§ ขาดความเป็นอันหนึ่งอันเดียวกันของข้อมูล (Lack of Data Integrity)
§ ข้อมูลมีความสัมพันธ์ลักษณะขึ้นต่อกันกับโปรแกรม (Application/Data Dependencies)
§ ข้อมูลแยกอิสระต่อกัน (Data Isolation)
§ ขาดการใช้ข้อมูลร่วมกัน (Lack of Data Sharing)
ความหมายของฐานข้อมูล
ฐานข้อมูล (Database หรือ Databank) คือการจัดกลุ่มของแฟ้มข้อมูล ที่มีความสัมพันธ์กันเพื่อนำไปใช้ในการทำงาน โดยใช้ซอร์ฟแวร์ชุดหนึ่ง (DBMS) ซึ่งสามารถเข้าถึงข้อมูลในฐานข้อมูลได้ ซึ่งจะช่วยบรรเทาปัญหาต่าง ๆ ที่เกิดจากแฟ้มข้อมูลได้
ฐานข้อมูลมีหลายประเภท เช่น ฐานข้อมูลทางภูมิศาสตร์ (Geographical information database), ฐานข้อมูลความรู้ (Knowledge database), ฐานข้อมูลมัลติมีเดีย (Multimedia database) เป็นต้น
ระบบการจัดการฐานข้อมูล (Database Management Systems – DBMS)
คือ ซอร์ฟแวร์หรือกลุ่มของโปรแกรมที่ช่วยในการวางแผน รวบรวมข้อมูล จัดการและเจ้าถึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ใช้สามารถใช้ DBMS ในการเพิ่มเติมข้อมูล ลบข้อมูล แสดงผล พิมพ์ ค้นหา เลือก จัดเรียง หรือยกระดับของข้อมูลได้
ประเภทของ DBMS
DBMS มีหลายประเภท ตั้งแต่เป็นโปรแกรมที่ใช้กับไมโครคอมพิวเตอร์ จนถึงโปรแกรมที่ใช้กับเมนเฟรม นอกจากนี้ข้อมูลที่จัดการโดย DBMS ยังสามารถเก็บข้อมูลที่เป็นรูปกราฟฟิค เสียง และรูปภาพได้ด้วย
ส่วนประกอบของ DBMS
ส่วนประกอบของ DBMS มี 4 ส่วนหลัก ๆ คือ
1. โมเดลของข้อมูล (Data Model)
2. ภาษาคำจำกัดความของข้อมูล (Data Definition Language – DDL)
3. ภาษาในการจัดการข้อมูล (Data Manipulation Language – DML)
4. พจนานุกรมข้อมูล (Data Dictionary)
องค์ประกอบของฐานข้อมูล
องค์ประกอบของฐานข้อมูลขึ้นอยู่กับมุมมองของการสร้างข้อมูล และมุมมองในลักษณะโครงสร้างลำดับชั้นของข้อมูล ซึ่งมี 2 ประเภท ดังต่อไปนี้
1. องค์ประกอบฐานข้อมูลโดยพิจารณาจากการสร้างฐานข้อมูล
2. องค์ประกอบฐานข้อมูลพิจารณาจากโครงสร้างข้อมูลตามลำดับชั้น
ความสัมพันธ์ของข้อมูล
ความสัมพันธ์ของข้อมูลแบ่งเป็น 3 ประเภทคือ
1) ความสัมพันธ์แบบ One to One คือความสัมพันธ์ของข้อมูล 2 ตัว ที่มีลักษณะ 1 ต่อ 1 หรือข้อมูลตัวหนึ่ง จะมีความสัมพันธ์กับข้อมูลอีกตัวหนึ่งได้เพียงค่าเดียวเท่านั้น
2) ความสัมพันธ์แบบ One to Many คือ ความสัมพันธ์ซึ่งข้อมูลตัวหนึ่งมีความสัมพันธ์กับข้อมูลตัวอื่นได้หลายอย่าง
3) ความสัมพันธ์แบบ Many to Many คือ ความสัมพันธ์ซึ่งข้อมูลตัวหนึ่งมีหลายค่า และมีความสัมพันธ์กับข้อมูลตัวอื่นได้หลายอย่าง เช่น มีวิชาที่เปิดสอนหลายวิชา แต่ละวิชามีนักศึกษาหลายคน
ประเภทของการออกแบบฐานข้อมูล
1. ฐานข้อมูลแบบลำดับชั้น(Hierarchical Database Model)
2. ฐานข้อมูลแบบเครือข่าย(Network Database Model)
3. ฐานข้อมูลแบบสัมพันธ์(Relational Database Model)
แนวโน้มของฐานข้อมูล
± Object-Oriented Database Model
± Hypermedia
± Data Warehouse
± Data Mining
± OODB หรือ O-O Database Model
± เป็นการจัดการข้อมูลโดยการเก็บทั้งข้อมูลและวิธีการจัดการข้อมูลไว้ในอ็อบเจ็ค(Object) ซึ่งสามารถดึงและใช้งานร่วมกันได้โดยอัตโนมัติ
องค์ประกอบที่สำคัญของ OODB
± อ็อบเจ็ค(Object):เป็น ข้อมูลจำนวนมามากนักที่นำมารวมกันมีความหมายเหมือนกับแอนติตี้ ซึ่งเป็นตัวแทนของคน สถานที่ สิ่งของ แต่อ็อบเจ็คจะรวมถึงกระบวนการหรือวิธการที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูล ด้วย
± แอตตริบิวต์(Attribute): เป็นลักษณะของ อ็อบเจ็ค ในช่วงเวลาหนึ่งๆ เช่น อายุของพนักงาน
± วิธีการ(Method):หรือ พฤติกรรมของอ็อบเจ็ค เมื่อเกิดการปฏิบัติการขึ้นจะมีการส่งข้อมูลไปยังอ็อบเจ็คที่ส่งมา เพื่อจะกระตุ้นให้เกิดปฏิบัติการอื่นที่ต่อเนื่องกัน
Hypermedia database
± เป็นการจัดการข้อมูลในลักษณะเหมือนกับเครือข่ายของโหนด
± แต่ละโหนดจะประกอบด้วยข้อมูลซึ่งจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง ภาพเคลื่อนไหว หรือโปรแกรมการทำงานอื่นๆ
± ฐานข้อมูลแบบ OODB และ Hypermedia จะสามารถเก็บข้อมูลที่มีลักษณะซับซ้อนมากกว่าฐานข้อมูลแบบตาราง
± ประสิทธิภาพจะช้ากว่าแบบความสัมพันธ์หากมีข้อมูลจำนวนมาก
ดาต้าแวร์เฮาส์(Data Warehouse)
± เป็น ฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลทั้งในปัจจุบันและในอดีตซึ่งดึงมาจากระบบปฏิบัติการ หลายระบบ และนำมารวมกันเพื่อประโยชน์ในการจัดทำรายงานหรือวิเคราะห์ข้อมูล
± ดาต้าแวร์เฮาส์ประกอบด้วยเครื่องมือในการถามที่เป็นมาตรฐาน(standardized query tool) เครื่องมือในการวิเคราะห์ และเครื่องมืออำนวยความสะดวกในการทำงานในลักษณะกราฟิก
± ดาต้าแวร์เฮาส์สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงวิเคราะห์แนวโน้ม หรือเจาะหาข้อมูล (drill) ในรายละเอียดเมื่อต้องการได้
Data mart
± หมายถึงดาต้าแวร์เฮาส์ขนาดเล็ก ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลขององค์กรบางส่วน สำหรับผู้ใช้กลุ่มใดกลุ่มหนึ่งโดยเฉพาะ
ลักษณะที่สำคัญของดาต้าแวร์เฮาส์
± ข้อมูลมาจากฐานข้อมูลหลายแห่ง
± ดาต้าแวร์เฮาส์มีหลายมิติ
± ดาต้าแวร์เฮาส์ใช้สนับสนุนการตัดสินใจ ไม่ใช่ประมวลผลรายการ
ดาต้าไมนน์นิ่ง(Data Mining)
± ดา ต้าไมน์นิ่งเป็นเครื่องมือของซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์สารสนเทศโดย อัตโนมัติ เพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ของข้อมูลในดาต้าแวร์เฮาส์รวมทั้งพยากรณ์ แนวโน้มและพฤติกรรมในอนาคต(Stair&Reynolds,1999:Turban, et al.,(2001))
จุดมุ่งหมายของดาต้าไมน์นิ่ง
± การดึงรูปแบบ แนวโน้มและกฎเกณฑ์จากข้อมูลในดาต้าแวร์เฮาส์เพื่อที่จะประเมินกลยุทธ์ของหน่วยงาน
± ปรับปรุงความได้เปรียบในการแข่งขัน
± เป็นวิธีการที่นำมาใช้ในด้านการตลาด เช่น การรักษาลูกค้า การจัดโฆษณา ช่องทางการตลาด การวิเคราะห์ราคา
ส่วนประกอบของดาต้าไมน์นิ่ง
± เครื่องมือในการถามและจัดทำรายงาน(Query-and-reporting-tools)
± อุปกรณ์ด้านปัญญาประดิษฐ์(Intelligent Agents)
± เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติ(Multidimensional analysis tools-MDA)
ประเด็นการบริหารเกี่ยวกับดาต้าแวร์เฮาส์
± ทุกคนหรือทุกองค์กรต้องการดาต้าแวร์เฮาส์หรือไม่ เนื่องจากมีเหตุผลด้านดาต้าแวร์เฮาส์ดังนี้
± ค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูง
± บางหน่วยงานไม่จำเป็นต้องมีดาต้าแวร์เฮาส์
± หน่วยงานที่ดูแลด้านคอมพิวเตอร์มากพอในการพัฒนาหรือไม่
± หลายองค์กรมีดาต้าแวร์เฮาส์อยู่แล้ว
± ผู้ใช้เป็นใคร?
± สารสนเทศจะต้องได้รับการปรับปรุงให้ทันสมัยมากน้อยเพียงไร
ประเด็นการบริหารอื่นๆ ของฐานข้อมูล
± ฐานข้อมูลแบบใดมีความเหมาะสมที่สุด
± ใครควรเป็นผู้ดูแลสารสนเทศขององค์กร
± ฐานข้อมูลและแอพพลิเคชั้นของฐานข้อมูลควรได้รับการพัฒนาและบำรุงรักษาอย่างไร
± ใครเป็นเจ้าของสารสนเทศ
± จริยธรรมในการจัดการสารสนเทศคืออะไร
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น