บทที่10 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
เรื่องที่2 การประมวลผลการวิเคราะห์ผ่านระบบออนไลน์
การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (Online Analytical Processing: OLAP) เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในหลายมิติ (Online Analytical Processing – OLAP) OLAP เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลใน มุมมองหลากหลายมิติ (Multi-Dimensional) โดยที่ผู้ใช้สามารถที่จะ Drill Down ข้อมูลตามโครงสร้างของปัจจัย (Dimension) และยังสามารถที่จะทำการปรับเปลี่ยนมุมมองหรือ Rotate ได้ตามต้องการ นอกจากนี้ OLAP Tools ยังสนับสนุนเครื่องมือในการคำนวณ และวิเคราะห์เข้าด้วย เช่น การพยากรณ์ข้อมูล (Forecasting) หรือการวิเคราะห์การถดถอยของข้อมูล (Regression) เป็นต้น
จึงเป็นกระบวนการประมวลผลข้อมูลทางคอมพิวเตอร์ ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในมิติต่าง ๆ (Multidimensional Data Analysis) ได้ หลักการของ OLAP คือการ denormalize ข้อมูล ซึ่งต้องมีการสร้างโครงสร้างของข้อมูล 2 แบบที่นิยมกัน คือ star schema และ snowflake schema เพื่อใช้ทำ cube โดยข้อมูลที่เก็บอยู่ภายในลูกบาศก์ (Cube) จะถูก Consolidate และคำนวณทำให้เราสามารถมองภาพกลุ่มข้อมูลในแต่ละมุมมองได้ เช่น Cube ของบริษัทผลิตและขายสินค้า เราสามารถดูรายงานในมุมมองยอดขายแต่ละผลิตภัณฑ์ได้ แต่ถ้าต้องการดูรายงานของการขายในแต่ละเขต ก็เพียงแต่หมุนมุมมองตามที่เราต้องการ ซึ่งต่างจากข้อมูลที่แสดงในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ( RDBMS) จะแสดงผลในลักษณะของตารางเท่านั้น หากรายงานที่เราต้องการดูนั้น ไม่มีอยู่ในตารางแล้วเราก็จะต้องค้นหา (query) โดยอาจจะมีการ aggegrate ข้อมูลใหม่เพื่อทำให้ได้รายงานตามที่เราต้องการโปรแกรมที่มีความสามารถในการทำ OLAP ได้แก่ Cognos Business Intelligence, Microsoft SQL Server Analysis Service , Hyperion Essbase OLAP Server และ Applix TM1 ส่วนการใช้ OLAP ใน Data warehouse จะใช้เครื่องมือ( Tools) ที่มีความสามารถในการแสดงผลแบบหลายมิติ (multidimensional) ได้แก่ Query tools, Spreadsheets , Data mining tools และ Data visualization toolsซึ่งการติดตั้ง OLAP เพื่อใช้งาน ส่วนใหญ่จะใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูลหลายมิติ (Multidimensional Database ) ในทางปฏิบัติ ถ้าเอาให้เห็นภาพง่าย ๆ ก็ Pivot table ใน Excel เพียงแต่ Graphic หรือ Report ยังไม่หลากหลายเท่ากับที่อยู่ในโปรแกรม Cognos แต่มีความเร็วในการดึงข้อมูลอยู่ในระดับดี
ความสามารถของ OLAP
1. Roll up (drill-up): การดูข้อมูลแบบหยาบคือ การเปลี่ยนแปลงระดับความละเอียดของการพิจารณาข้อมูล ทำให้สามารถดูข้อมูลในภาพรวม หรือดูข้อมูลแบบหยาบ ๆ ได้
2. Drill down (roll down): การดูข้อมูลแบบละเอียดสามารถเพิ่มความละเอียดในการพิจารณาข้อมูล เจาะลึกข้อมูลเฉพาะส่วนได้
3. Slice and dice: slice คือ การแยกข้อมูลออกเป็นส่วน ๆ เพื่อพิจารณาเฉพาะข้อมูลผลลัพธ์ที่เราสนใจ dice คือกระบวนการพลิกแกนหรือมิติข้อมูล ให้ตรงตามความต้องการใช้งาน
4. Pivot (rotate): แสดงข้อมูลในลักษณะลูกบาศก์ (cube) ทำให้เห็นภาพ (visualization) และแสดงข้อมูลจาก 2 มิติให้เป็น 3 มิติ
ประโยชน์ของ OLAP
1. ช่วยวิเคราะห์เปรียบเทียบข้อมูลในมุมมองต่าง ๆ
2. ช่วยให้ผู้ใช้หรือผู้ตัดสินใจ สามารถคัดเลือกข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. ผู้ใช้แต่ละคนสามารถสร้างข้อมูล ตามมุมมองของตนเองได้ 4. สามารถสอบถามข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
5. ทำให้ได้รับข้อมูลในมุมมองใหม่ ๆสำหรับประกอบการตัดสินใจและเพิ่มทาง เลือกในการตัดสินใจ
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น