ระบบ (System) ประกอบไปด้วย input, process, output เป็นหลักๆ และเสริมด้วย environment, boundary, control - feedback และ subsystem ก่อนอื่นเราจะต้องมีวัตถุประสงค์ก่อนว่าอะไรคือ output ที่ต้องการเห็น เพื่อจะได้สามารถระบุ input และ process ได้ชัดเจนต่อไป
Data and Information
สาร (Message) สามารถเป็นได้ทั้ง Data และ Information แต่จะเป็นอะไรนั้นขึ้นกับผู้รับสารนั้นๆ ถ้าผู้รับสารได้ประโยชน์หรือเกิดการเปลี่ยนพฤติกรรมจากสารนั้น สารนั้นก็จะเป็น information (แต่ไม่เกี่ยวกับการผ่านกระวนการแล้วหรือไม่เนื่องจากสารบางอย่างผ่านกระบวนการแล้วก็ยังมีหน้าตาไม่ต่างจากเดิม)
Information system
ระบบสารสนเทศ คือ ระบบที่ประกอบด้วยการเก็บ รวบรวมข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น เพื่อได้มาซึ่งสารสนเทศที่ต้องการตามวัตถุประสงค์ของผู้ใช้งาน (ถือเป็นoutput) รวมถึงมีการถ่ายทอด นำเสนอข้อมูลเหล่านั้นแก่ผู้มีสิทธิใช้สารสนเทศ และต้องทำการจัดเก็บข้อมูลเพื่อใช้ในอนาคตต่อไป
ดังนั้นจึงมีตัวอย่าง Web ที่เป็น IS ก็เช่น Amazon.com ทั้งนี้เพราะเป็น E-commerce มีการสั่งของเป็น input กระบวนการภายในของ Amazon เป็น process และมี output คือ ของที่สั่ง
องค์ประกอบของสารสนเทศ
1. Hardware
2. Software
3. Data
4. Network
5. Procedure
6. People
Data Management
การบริหารข้อมูลทำได้ยาก เพราะ
- มีข้อมูลเพิ่มขึ้นจำนวนมากตลอดเวลา
- ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ตามหน่วยงานต่างๆ
- ข้อมูลมีความซ้ำซ้อน เมื่อแต่ละฝ่ายมีการสร้างและเก็บแยกจากกัน
- ข้อมูลจากภายนอกที่ใช้ในการตัดสินใจเป็นข้อมูลที่เราไม่ได้เป็นเจ้าของ จึงไม่สามารถทำอะไรได้
- มีเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล คุณภาพ และ จริยธรรมที่เป็นประเด็นสำคัญ
- การเลือกเครื่องมือเพื่อใช้ในการจัดการ
วัตถุประสงค์คือการจัดทำโครงสร้างพื้นฐานเพื่อแปลงข้อมูลดิบเป็นสารสนเทศขององค์กรมีพื้นฐานดังนี้
1. Data profiling ข้อมูลเบื้องต้นของข้อมูลที่จัดเก็บ
2. Data quality management เพื่อการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล
3. Data integration เป็นการรวบรวมข้อมูลที่เหมือนกันจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน
4. Data augmentation เพื่อเพิ่มคุณค่าของข้อมูล
Data Life Cycle Process แบ่งออกเป็น 4 ขั้นตอน ดังนี้
1. เก็บรวบรวมข้อมูลจาก3 แหล่งคือ Internal Data, External Data และ Personal Data
2. เก็บข้อมูลใน database และปรับเปลี่ยนรูปแบบ(format)ของข้อมูลเข้าสู่ data warehouse
3. คัดลอกข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ต่อไป
4. การวิเคราะห์ใช้เครื่องมือ เช่น Data analysis tools และ Data mining tools
Data Processing แบ่งได้เป็น 2 ประเภท
1. Transactional เป็นระบบปฏิบัติการ (Operational systems) ใช้ TPS จัดเก็บข้อมูลและแปลผลจากส่วนกลาง
2. Analytical เป็นการเอาข้อมูลมาใช้ประมวลผลอีกครั้งเพื่อการตัดสินใจระดับสูงขึ้นไป นำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้วิเคราะห์ต่อ
Data Warehouse การทำ Data Warehouse นั้นเป็นเหมือนขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเฉพาะที่ต้องการ เพื่อนำไปใช้ในการวิเคราะห์และประมวลผลเพื่อการตัดสินใจอีก ซึ่งจะเหมาะกับองค์กรที่ผู้บริหารเน้นการใช้ข้อมูลในวิเคราะห์ตัดสินใจ ดังนั้น ไม่ใช่ทุกองค์กรที่จะต้องทำ Data Warehouse
ประโยชน์ของ Data Warehouse
1. เข้าถึงข้อมูลได้เร็ว
2. เข้าถึงข้อมูลได้ง่าย
Characteristics of Data Warehouses
1. Organization by subject มีการจดหมวดหมู่ของข้อมูลใหม่ โดยจัดตามสิ่งที่สนใจ (Subject) เป็นหลัก
2. Consistency เก็บข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน อย่างความสม่ำเสมอฃ
3. Time variant มีช่วงเวลาที่ชัดเจน
4. Non-volatile ข้อมูลจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงอีก คือไม่ update แต่จะ refresh อยู่เสมอ
5. Relational
6. Client/server ใช้ server ให้ผู้ใช้gข้าถึงข้อมูลได้ง่าย
องค์กรที่เหมาะกับการใช้ Data Warehouse
- มีข้อมูลจำนวนมากที่ผู้ใช้ต้องการเข้าถึง
- ข้อมูลระดับ operational ถูกจัดเก็บไว้ในหลากหลายรูปแบบ หลากหลายระบบ
- มีการใช้ข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจ
- มีลูกค้าหลากหลายแบบ
- ข้อมูลเดียวกันถูกเก็บในหลายรูปแบบในหลายระบบ
- ข้อมูลถูกเก็บในระบบและรูปแบบที่ยากต่อการเข้าใจและแปลความ
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น