Data warehouse

Data warehouse

คลังข้อมูล (data warehouse) คือ ฐานข้อมูลขนาดยักษ์ ที่รวบรวมฐานข้อมูลจากหลายแหล่งหลายช่วงเวลา ซึ่งอาจมี schema แตกต่างกัน มาไว้รวม ณ ที่เดียวกัน (และใช้ schema เดียวกัน)

คลังข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลอย่างไร?

โดยปกติแล้ว ฐานข้อมูลในองค์กรทั่วไปจะมีลักษณะที่ค่อนข้างทันต่อเหตุการณ์ เช่น ฐานข้อมูลพนักงานก็จะเก็บเฉพาะพนักงานในปัจจุบัน จะไม่สนใจข้อมูลพนักงานเก่า ๆ ในอดีต ซึ่งอาจจะมีข้อมูลอะไรบางอย่าง ที่มีประโยชน์สำหรับผู้บริหาร ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและคุณลักษณะต่าง ๆ ขององค์กร. นอกจากนี้ ฐานข้อมูลแต่ละอันมักถูกออกแบบมาใช้เก็บข้อมูลเฉพาะด้าน จึงมีข้อมูลเฉพาะบางส่วนขององค์กรเท่านั้น ฉะนั้นคลังข้อมูลจึงถูกออกแบบมา เพื่อรวบรวมข้อมูลในทุกส่วนของทั้งบริษัท ทั้งเก่าและใหม่ไว้ด้วยกัน ไม่มีการลบทิ้งข้อมูลเก่า ๆ ที่ไม่จริงในปัจจุบัน
โดยสรุปคือ
คลังข้อมูล ใช้เพื่อการวิเคราะห์ (ข้อมูลทั้งอดีตและปัจจุบัน)
ฐานข้อมูล ใช้เพื่อทำการประมวลผล (เฉพาะข้อมูลปัจจุบัน)
ถ้าองค์กรมีคลังข้อมูลหลาย ๆ อันเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ต่าง ๆ แตกต่างกันไป เช่น คลังข้อมูลด้านการเงิน และ คลังข้อมูลด้านทรัพยากรมนุษย์ เรามักเรียกคลังข้อมูลเฉพาะด้านเหล่านี้ว่า ตลาดข้อมูล (data marts)
อนึ่ง กระบวนการในการใช้ข้อมูลในคลังข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ และวางแผนในทางธุรกิจ มักถูกเรียกว่า ปัญญาธุรกิจ (business intelligence).

Data mining

DATA MINING คืออะไร

การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) คือ การหารูปแบบ (pattern) อะไรบางอย่างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ที่มองผิวเผินแล้วไม่อาจสังเกตเห็นได้ เนื่องจากข้อมูลมีปริมาณมาก
Data Mining คือ ชุด software วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อระบบสนับสนุนการตัดสินใจของผู้ใช้ มันเป็น software ที่สมบรูณ์ทั้งเรื่องการค้นหา การทำรายงาน และโปรแกรมในการจัดการ ซึ่งเราคุ้นเคยดีกับคำว่า Executive Information System ( EIS ) หรือระบบข้อมูลสำหรับการตัดสินใจในการบริหาร ซึ่งเป็นเครื่องมือชิ้นใหม่ที่สามารถค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในการบริหาร ซึ่งเป็นการเพิ่มคุณค่าให้กับฐานข้อมูลที่มีอยู่
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ( Decision Support System) คือทำอย่างไรให้ข้อมูลที่เรามีอยู่กลายเป็นความรู้อันมีค่าได้สร้างคำตอบของอนาคตได้ ดังรูปที่ 1
DATA - KNOWLEDGE-DECISION-ACTION
รูปที่ 1 แสดงข้อมูลสู่การตัดสินใจและปฏิบัติ
1.ในบริษัทขนาดกลางถึงขนาดเล็ก ขบวนการทำ data mining โดยทั่วไปจะเริ่มจาการตั้งสมมุติฐานทางธุรกิจตามความรู้และความเข้าใจของ user ที่มีต่อธุรกิจ

2. ใช้ระบบ data mining tools โดย user สร้าง model แล้วกลั่นกรองสมมติฐาน ตามด้วยการวิเคราะห์ ซึ่งขบวนการนี้อาจจะต้องมีการทำซ้ำหลาย ๆ ครั้ง

3. หลังจากตรวจสอบแก้ไขสมมติฐานในขั้นสุดท้ายแล้ว user ก็ตัดสินใจ

ปัจจุบันระบบสนับสนุนข้อมูลในการตัดสินใจได้เข้ามามีอิทธิพลในการรวบรวมข้อมูลและปรับค่าข้อมูลในคลังสินค้า ซึ่งฐานข้อมูลขนาดใหญ่นี้จะประกอบไปด้วยข้อมูลเป็นพันๆ ล้านไบต์ ยากแก่การค้นหาได้อย่างทันกาลด้วยวิธี DBMS ( Database Management System ) โดยทั่วไป ข้อมูลที่เป็นที่สนใจของผู้บริหารธุรกิจวันนี้สามารถจะค้นหาได้ง่ายขึ้นแล้ว ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการค้นหาข้อมูลที่ต้องการในมหาสมุทรข้อมูลเพื่อนำมาเทียบเคียงและดูแนวโน้ม และนำข้อมูลที่จำเป็นของบริษัทส่งกลับให้ผู้บริหารตัดสินใจได้อย่างทันกาล
นี่คือจุดประสงค์ของ Data Mining ที่จะมาช่วยในเรื่องของเทคนิคการจัดการข้อมูล ซึ่งได้พยายามและทดสอบแล้วและข้อมูลสนับสนุนที่มีอาจย้อนหลังไปถึง 30 ปี ด้วยเทคนิคเดียวกันนี้เราสามารถใช้ค้นข้อมูลสำคัญที่ปะปนกับข้อมูลอื่น ๆ ในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่แค่การสุ่มหา บางคนเรียกว่า KDD ( Knowledge Discovery in Database ) หรือ การค้นหาข้อมูลด้วยความรู้ และนั่นก็คือ Data Mining
สำหรับ Philippe Nieuwbourg ( CXP Information ) กล่าวไว้ว่า “ Data Mining คือ เทคนิคที่ผู้ใช้สามารถปฏิบัติการได้โดยอัตโนมัติ กับ ข้อมูลที่ไม่รู้จัก ซึ่งเป็นการเพิ่มคุณค่า ให้กับข้อมูลที่มี”

วิวัฒนาการของเทคโนโลยีฐานข้อมูล

ในปี 1960 เทคโนโลยีฐานข้อมูลได้เริ่มพัฒนามาจาก file processing พื้นฐาน การค้นคว้าและพัฒนาระบบฐานข้อมูลมีมาเรื่อย ๆ
ปี 1970 ได้นำไปสู่การพัฒนาระบบการเก็บข้อมูลในรูปแบบตาราง ( Ralational Database System ) มีเครื่องมือจัดการโมเดลข้อมูล และมีเทคนิคการใช้อินเด็กซ์และการบริหารข้อมูล นอกจากนี้ผู้ใช้ยังได้รับความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูลโดยการใช้ภาษาในการเรียกข้อมูล ( Query Language )
ปี 1980 เทคโนโลยีฐานข้อมูลได้เริ่มมีการปรับปรุงและพัฒนาในการหาระบบจัดการที่มีศักยภาพมากขึ้น ความก้าวหน้าในเทคโนโลยี hardware ใน 30 ปีที่ผ่านมา ได้นำไปสู่การจัดเก็บ ข้อมูลจำนวนมากที่มีความซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น
ปี 1990 – ปัจจุบัน สามารถจัดเก็บข้อมูลได้ในหลายรูปแบบ แตกต่างกันทั้งระบบปฏิบัติการ หรือการจัดเก็บฐานข้อมูล ซึ่งการนำข้อมูลทั้งหมดมารวมและจัดเก็บไว้ในรูปแบบเดียวกันเรียกว่า Data Warehouse เพื่อความสะดวกในการจัดการต่อไป ซึ่งเทคโนโลยี Data Warehouse รวมไปถึง Data Cleansing , Data Integration และ On-Line Analytical Processing ( OLAP ) เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลในหลาย ๆ มิตินั้นได้เกิดขึ้นมาตามลำดับการละเลยข้อมูล ควบคู่ไปกับการขาดเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีศักยภาพ นำไปสู่คำสถานการณ์ที่ว่า “ ข้อมูลมาก แต่ความรู้น้อย ” ( data rich but information poor ) การเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วของข้อมูลจำนวนมากที่สะสมไว้ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่มากซึ่งเกินกว่าที่กำลังคนจะสามารถจัดการได้ เป็นผลทำให้มีความจำเป็นที่ต้องมีเครื่องมือที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและหาความเป็นไปได้ของข้อมูลทั้งหมดที่เป็นประโยชน์ออกมา ซึ่งก็คือ Data Mining

ทำไมจึงต้องมี Data Mining

1.ข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลหากเก็บไว้เฉย ๆ ก็จะไม่เกิดประโยชน์ดังนั้นจึงต้องมีการสกัดสารสนเทศไปใช้
การสกัดสารสนเทศ หมายถึง การคัดเลือกข้อมูลออกมาใช้งานในส่วนที่เราต้องการ
2.ในอดีตเราใช้คนเป็นผู้สืบค้นข้อมูลต่าง ๆ ในฐานข้อมูลซึ่งผู้สืบค้นจะทำการสร้างเงื่อนไขขึ้นมาตามภูมิปัญญาของผู้สืบค้น
3.ในปัจจุบันการวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูลเดียวอาจไม่ให้ความรู้เพียงพอและลึกซึ้งสำหรับการดำเนินงานภายใต้ภาวะที่มีการแข่งขันสูงและมีการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วจึงจำเป็นที่จะต้องรวบรวมฐานข้อมูลหลาย ๆ ฐานข้อมูลเข้าด้วยกัน เรียกว่า “ คลังข้อมูล” ( Data Warehouse)
ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องใช้ Data Mining ในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เพื่อที่จะนำข้อมูลนั่นมาใช้งานให้เกิดประโยชน์สูงที่สุด

ปัจจัยที่ทำให้ Data Mining เป็นที่ได้รับความนิยม

จำนวนและขนาดข้อมูลขนาดใหญ่ถูกผลิตและขยายตัวอย่างรวดเร็ว การสืบค้นความรู้จะมีความหมายก็ต่อเมื่อฐานข้อมูลที่ใช้มีขนาดใหญ่มาก ปัจจุบันมีจำนวนและขนาดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว โดยผ่านทาง Internet ดาวเทียม และแหล่งผลิตข้อมูล อื่น ๆ เช่น เครื่องอ่านบาร์โค้ด , เครดิตการ์ด , อีคอมเมิร์ซ
ข้อมูลถูกจัดเก็บเพื่อนำไปสร้างระบบการสนับสนุนการตัดสินใจ ( Decision Support System) เพื่อเป็นการง่ายต่อการนำข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจ ส่วนมากข้อมูลจะถูกจัดเก็บแยกมาจากระบบปฏิบัติการ ( Operational System ) โดยจัดอยู่ในรูปของคลังหรือเหมืองข้อมูล ( Data Warehouse ) ซึ่งเป็นการง่ายต่อการนำเอาไปใช้ในการสืบค้นความรู้
ระบบ computer สมรรถนะสูงมีราคาต่ำลง เทคนิค Data Mining ประกอบไปด้วย Algorithm ที่มีความซับซ้อนและความต้องการการคำนวณสูง จึงจำเป็นต้องใช้งานกับระบบ computer สมรรถนะสูง ปัจจุบันระบบ computer สมรรถนะสูงมีราคาต่ำลง พร้อมด้วยเริ่มมีเทคโนโลยีที่นำเครื่อง microcomputer จำนวนมากมาเชื่อมต่อกันโดยเครือข่ายความเร็วสูง ( PC Cluster ) ทำให้ได้ระบบ computer สมรรถนะสูงในราคาต่ำ
การแข่งขันอย่างสูงในด้านอุตสาหกรรมและการค้า เนื่องจากปัจจุบันมีการแข่งขันอย่างสูงในด้านอุตสหกรรมและการค้า มีการผลิตข้อมูลไว้อย่างมากมายแต่ไม่ได้นำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ จึงเป็นการจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องควบคุมและสืบค้นความรู้ที่ถูกซ่อนอยู่ในฐานข้อมูลความรู้ที่ได้รับสามารถนำไปวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจในการจัดการในระบบต่าง ๆ ซึ่งจะเห็นได้ว่าความรู้เหล่านี้ถือว่าเป็นผลิตผลอีกชิ้นหนึ่งเลยทีเดียว

ประเภทข้อมูลที่สามารถทำ Data Mining

Relational Database เป็นฐานข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ในรูปแบบของตาราง โดยในแต่ละตารางจะประกอบไปด้วยแถวและคอลัมน์ ความสัมพันธ์ของข้อมูลทั้งหมดสามารถแสดงได้โดย entity-relationship ( ER ) model
Data Warehouses เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งมาเก็บไว้ในรูปแบบเดียวกันและรวบรวมไว้ในที่ ๆ เดียวกัน
Transactional Database ประกอบด้วยข้อมูลที่แต่ละทรานเซกชันแทนด้วยเหตุการณ์ในขณะใดขณะหนึ่ง เช่น ใบเสร็จรับเงิน จะเก็บข้อมูลในรูป ชื่อลูกค้าและรายการสินค้าที่ลูกค้ารายนั้นซื้อ เป็นต้น
Advanced Database เป็นฐานข้อมูลที่จัดเก็บในรูปแบบอื่น ๆ เช่น ข้อมูลแบบ object-oriented , ข้อมูลที่เป็น text file , ข้อมูลมัลติมีเดีย , ข้อมูลในรูปของ web
ลักษณะเฉพาะของข้อมูลที่สามารถทำ Data Mining
ข้อมูลขนาดใหญ่ เกินกว่าจะพิจารณาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลได้ด้วยตาเปล่า หรือโดยการใช้ Database Management System ( DBMS ) ในการจัดการฐานข้อมูล
ข้อมูลที่มาจากหลายแหล่ง โดยอาจรวบรวมมาจากหลายระบบปฏิบัติการหรือหลาย DBMS เช่น Oracle , DB2 , MS SQL , MS Access เป็นต้น
ข้อมูลที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดช่วงเวลาที่ทำการ Mining หากข้อมูลที่มีอยู่นั้นเป็นข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาจะต้องแก้ปัญหานี้ก่อน โดยบันทึกฐานข้อมูลนั้นไว้และนำฐานข้อมูลที่บันทึกไว้มาทำ Mining แต่เนื่องจากข้อมูลนั้นมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา จึงทำให้ผลลัพธ์ที่ได้จาการทำ Mining สมเหตุสมผลในช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น ดังนั้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความถูกต้องเหมาะสมอยู่ตลอดเวลาจึงต้องทำ Mining ใหม่ทุกครั้งในช่วงเวลาที่เหมาะสม
ข้อมูลที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น ข้อมูลรูปภาพ ข้อมูลมัลติมีเดีย ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาทำ Mining ได้เช่นกันแต่ต้องใช้เทคนิคการทำ Data Mining ขั้นสูง

เทคนิคในการทำงาน

“เทคนิคการทำงานอย่างไรให้มีความสุขทุกวัน”

* รักในสิ่งที่ทำ จะทำให้ไม่เกิดความเหนื่อย และจะไม่เบื่องานที่ตัวเองทำ

** เปิดใจเรียนรู้ในงานที่จะทำ ก็จะมีความสุขกับงาน

***คิดในด้านบวก ไม่ทะเลาะกับคนอื่น ตั้งความหวังในงานที่จะทำ สร้างบรรยากาศในการทำงาน และออกกำลังกายเพื่อผ่อนคลาย

**** มีใจรักในการทำงาน วางแผนในการทำงาน มีตารางเวลาการทำงาน มีทัศนคติที่ดีต่องาน

***** หากิจกรรมผ่อนคลาย ชวนเพื่อนไปทานข้าว ตั้งวงเมาท์กันตอนเช้า หรือเที่ยง เพื่อผ่อนคลาย

****** พักผ่อนให้เพียงพอ มีจิตใจยิ้มแย้ม วางแผนการทำงาน ปรึกษาเพื่อนผู้ร่วมงาน คิดถึงใจเขา ใจเรา

******* รักในตัวงานที่ทำ ทำแล้วมีความสุข เราก็จะมีความสุขและรักในงานที่ทำ

ตำแหน่งที่รับผิดชอบ

ผู้ช่วยเจ้าหน้าที่การเงินและบัญชี

1.รับใบนำส่งเงินจากงานการเงินมาลงบัญชีเงินสดรับและทะเบียนเงินรายรับ
2.ตรวจสอบเงินภาษีจัดสรรที่งานการเงินได้รับมาจากสำนักงานท้องถิ่นจังหวัดนำมาลงบัญชีเงินสดรับ (กรณีออกใบเสร็จรับเงิน) ใบผ่านรายการทั่วไป (กรณีรับโอนเงินต่าง ๆ) แล้วนำมาลงทะเบียนเงินรายรับ
3.การจัดทำรายการเงินคงเหลือประจำวันที่มีการรับ-จ่ายเงิน และเสนอให้คณะกรรมการเก็บรักษาเงินและผู้บริหารทราบทุกวัน
4.รายงานการรับจ่ายเงินอุดหนุนทั่วไป/อุดหนุนเฉพาะกิจ/เงินถ่ายโอนเลือกทำ ตามแบบ จ.ส. 02 ภายในกำหนดเวลา จนกว่าจะเสร็จสิ้นโครงการทุกวันที่ 20 ของทุกเดือน
5.การจัดทำทะเบียนคุมต่าง ๆ
6.การจัดทำรายงานต่าง ๆ
- การจัดทำรายงานประจำเดือน
- การจัดทำงบแสดงฐานะทางการเงินเมื่อสิ้นปีงบประมาณ
7.การจัดทำรายงานที่ต้องส่งตามกำหนดเวลา
8.จัดทำฏีกาเบิกจ่ายเงินต่าง

สถานที่ทำงาน

ประวัติความเป็นมา
องค์การบริหารส่วนตำบลพยุห์ ได้รับการจัดตั้งโดย กระทรวงมหาดไทย ประกาศจัดตั้ง อาศัยอำนาจตามมาตรา 40 และ 95แห่ง พ.ร.บ. สภาตำบล และ อบต. 2537 โดยประกาศในราชกิจจานุเบกษาเล่มที่ 13 ตอนพิเศษ 52 ง ลงวันที่ 25 ธันวาคม พ.ศ. 2539 มีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 23 กุมภาพันธ์ 2540 มีการเลือกตั้งสมาชิก อบต. ครั้งแรก เมื่อวันที่ 11 พฤษภาคม 2540 เป็นองค์การปกครองส่วนท้องถิ่นในรูปแบบหนึ่ง และมีฐานะเป็นนิติบุคคล เป็นราชการส่วนท้องถิ่น โดยราษฎรเลือกตัวแทนสมาชิก สมาชิก อบต. เข้าไปมีอำนาจหน้าที่ตัดสินในการบริหารของตำบล ตามที่กฎหมายกำหนด

สภาพทั่วไป
ที่ตั้ง องค์การบริหารส่วนตำบลพยุห์ ตั้งอยู่เลขที่ 169 ถนน ศรีสะเกษ - กันทรลักษณ์ ตำบลพยุห์ อำเภอพยุห์ จังหวัดศรีสะเกษ อยู่ทิศตะวันออกเฉียงใต้ของจังหวัดศรีสะเกษ ห่างจากตัวจังหวัดประมาณ 22 กิโลเมตร ห่างจากกรุงเทพมหานคร ประมาณ 650 กิโลเมตรอาณาเขตทิศเหนือ จดองค์การบริหารส่วนตำบลจาน อำเภอเมืองทิศตะวันออก จดองค์การบริหารส่วนตำบลตำแย อำเภอพยุห์ทิศใต้ จดองค์การบริหารส่วนตำบลพรหมสวัสดิ์ อำเภอพยุห์ทิศตะวันตก จดองค์การบริหารส่วนตำบลหนองค้า และองค์การบริหารส่วนตำบลโนนเพ็ก อำเภอพยุห์ จังหวัดศรีสะเกษ

เนื้อที่
มีพื้นที่ ทั้งหมด 22,317.5 ไร่ หรือ ประมาณ 35,708 ตารางกิโลเมตร

ภูมิประเทศ
มีพื้นที่ ทั้งหมด 22,317.5 ไร่พื้นที่ราบ 22,302.5 ไร่ ร้อยละ 99.9พื้นที่น้ำ 25.0 ไร่ ร้อยละ 0.01

จำนวนหมู่บ้าน
จำนวนหมู่บ้านในเขตองค์การบริหารส่วนตำบลเต็มทั้งหมู่บ้าน 8 หมู่บ้าน ได้แก่ หมู่ที่ 2,4,5,7,10,11,12จำนวนหมู่บ้านในเขตองค์การบริหารส่วนตำบลบางส่วน 4 หมู่บ้าน ได้แก่หมุ่ที่ 1,3,6,8

วิสัยทัศน์
ชุมชนน่าอยู่ เชิดชูคุณธรรมสังคมดี เศรษฐกิจดี ก้าวศึกษาก้าวไกล

แนะนำตัว

ชื่อ กิติยา จิรังดา

ชื่อที่เพื่อน ๆ เรียก ต้อม

เพศ หญิง

วัน เดือน ปีเกิด 15 มีนาคม 2524

ราศี มีน

อายุ 28 ปี

สถานที่เกิด พยุห์ซิตี้

เบอร์โทรศัพท์ 0-8541-6061-8

Email: Tom_mungkud444@hotmail.com