การเก็บข้อมูลสำหรับทำ Data Analytics

ภาพด้านล่างจะแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ของการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นครับ  หลายๆ ครั้งที่ข้อมูลจะเก็บแยกส่วนกันอยู่ในฐานข้อมูลของฝ่ายต่างๆ เช่น ฝ่ายขาย ก็จะเก็บข้อมูลการซื้อสินค้าต่างๆ ข้อมูลลูกค้า ฝ่ายการตลาดก็จะเก็บเรื่องโปรโมชันต่างๆ หรือฝ่ายบัญชีก็จะเก็บเรื่องการจ่ายเงินต่างๆ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จริงๆ แล้วมีส่วนที่เชื่อมโยงกันอยู่เช่น รหัสของลูกค้า (CustomerID)  ดังนั้นถ้าผู้บริหารอยากจะดูภาพรวมของทั้งบริษัท ทำให้ต้องดึงข้อมูลเหล่านี้มารวมกันแล้วออกเป็นรายงาน (Report) ต่างๆ ออกมา ซึ่งแต่ละครั้งก็ไม่ง่ายเพราะข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลายที่ และการเชื่อมโยงข้อมูลกันก็อาจจะใช้เวลา ดังนั้นจึงมีแนวคิดของ Data Warehouse ที่เก็บข้อมูลต่างๆ ไว้ตรงกลางเสียก่อน เพื่อทำให้นำไปออกเป็นรายงานได้ง่ายขึ้น แต่ข้อมูลตั้งต้นนั้นกระจัดกระจายอยู่หลายฐานข้อมูลทำให้การนำมาเก็บใน Data Warehouse เลยก็อาจจะไม่ง่าย จึงต้องมีกระบวนการที่เรียกย่อๆ ว่า ETL (Extract, Transform and Load) เพื่อทำการดึงเฉพาะข้อมูลด้าน (Dimensiont) ที่สนใจ

สไลด์การบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics

เมื่อวันที่ 8 มีนาคม 2560 ดาต้า คิวบ์ได้รับโอกาสไปบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics ณ คณะวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตเฉลิมพระเกียรติ จังหวัดสกลนคร ท่านใดสนใจสไลด์การบรรยายดูได้จากรูปด้านล่างนี้ได้เลยครับ