บทที่ 4

บทที่ 4 
โครงสร้างพื้นฐาน ฐานข้อมูล และระบบข้อมูล เทคโนโลยีสารสนเทศ

ระบบฐานข้อมูล (Database system) 

โดยทั่วไปแล้วความหมายของฐานข้อมูลจะหมายถึง การเก็บรวบรวมไฟล์ที่เกี่ยวข้องสัมพันธ์กัน มาอยู่รวมกันไว้เข้าด้วยกัน (Integrated) อย่างมีระบบ ไฟล์ในที่นี้จะหมายถึง logical file ความนี้จะเป็นความหมายทั่ว ๆ ไป ซึ่งยังไม่สมบูรณ์แบบ ทั้งนี้ เนื่องจาก logical file จะประกอบด้วยกลุ่มของ records แต่ความจริงแล้วอาจจะไม่ใช่ก็ได้ เช่น ฐานข้อมูลใหม่ ๆ ที่เป็น object oriented model จะประกอบด้วยกลุ่มของ objects ดังนั้น ความหมายของฐานข้อมูลที่ครอบคลุมถึง object oriented ด้วยก็คือความหมายต่อไปนี้

ฐานข้อมูล หมายถึง ที่เก็บข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลเหล่านั้น (A collection of data and relationships) โดยปกติแล้ว ในเรื่องของฐานข้อมูลมักจะเกี่ยวข้องกับ logical file มากกว่า physical file โดยเฉพาะการออกแบบฐานข้อมูลจะเป็นการออกแบบในส่วนของ logical file ถ้ากล่าวถึง logical file จะเป็นมุมมองของผู้ใช้หรือ application program แต่ถ้ากล่าวถึง physical file จะเป็นมุมมองของ system หรือ operating system การเกี่ยวข้องกันระหว่าง physical file กับ logical file นั้นก็คือ สามารถใช้ physical file มาสร้าง logical file ได้ สำหรับการเปลี่ยน logical file เป็น physical file นั้น ในระดับไฟล์ธรรมดาจะใช้ Operating system แต่ถ้าเป็นฐานข้อมูลจะใช้ระบบจัดการฐานข้อมูลเป็นตัวเปลี่ยน (map) และนำเสนอโครงสร้างข้อมูลให้กับ application หรือผู้ใช้ เช่น ถ้าเราใช้ฐานข้อมูลแบบ relational model โครงสร้างที่เห็นจะเป็นตาราง (relation) แต่ฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบ hierarchical model หรือ network model นั้น application หรือผู้ใช้จะมองเห็นเป็น tree และ link list ตามลำดับ

ระบบฐานข้อมูลจะมีลักษณะคล้ายการนำแฟ้มข้อมูล ที่มีความสัมพันธ์กันมาจัดเก็บไว้ด้วยกัน แต่ลักษณะโครงสร้างการจัดเก็บ รวมทั้งวิธีการใช้งานข้อมูลของฐานข้อมูล จะมีความแตกต่างออกไปจากแฟ้มข้อมูล ซึ่งการใช้งานระบบฐานข้อมูลจะต้องมีโปรแกรมที่ทำหน้าที่ในการบริหารจัดการข้อมูลและเป็นตัวกลางระหว่าง ผู้ใช้กับฐานข้อมูล ที่เรียกว่า “Database Management System (DBMS)” หรือระบบจัดการฐานข้อมูล ซึ่งผู้ใช้จะต้องใช้งานฐานข้อมูล ผ่านทางระบบจัดการฐานข้อมูลนี้เท่านั้น แสดงระบบจัดการฐานข้อมูลดังรูป

        ส่วนประกอบแฟ้มข้อมูล (File) ระเบียน (Record) และ เขตข้อมูล (Field) และถูกจัดการด้วยระบบเดียวกัน โปรแกรมคอมพิวเตอร์จะเข้าไปดึงข้อมูลที่ต้องการได้ อย่างรวดเร็ว ซึ่งอาจเปรียบฐานข้อมูลเสมือนเป็น electronic filing system 

        - บิต (bit) ย่อมาจาก Binary Digit ข้อมูลในคอมพิวเตอร์ 1 บิต จะแสดงได้ 2 สถานะคือ 0 หรือ 1 การเก็บข้อมูลต่างๆได้จะต้องนำ บิต หลายๆ บิต มาเรียงต่อกัน เช่นนำ 8 บิต มาเรียงเป็น 1 ชุด เรียกว่า 1ไบต์ เช่น10100001 หมายถึง ก , 10100010 หมายถึง ข

       - เมื่อเรานำ ไบต์ (byte) หลายๆ ไบต์ มาเรียงต่อกัน เรียกว่า เขตข้อมูล (field) เช่น Name ใช้เก็บชื่อ Last Name ใช้เก็บนามสกุล เป็นต้น

     - เมื่อนำเขตข้อมูล หลายๆ เขตข้อมูล มาเรียงต่อกัน เรียกว่า ระเบียน (record) เช่น ระเบียน ที่ 1 เก็บ ชื่อ นามสกุล วันเดือนปีเกิด ของ นักเรียนคนที่ 1 เป็นต้น

     - การเก็บระเบียนหลายๆระเบียน รวมกัน เรียกว่า แฟ้มข้อมูล (File) เช่น แฟ้มข้อมูล นักเรียน จะเก็บ ชื่อ นามสกุล วันเดือนปีเกิด ของนักเรียน จำนวน 500 คน เป็นต้น

   - การจัดเก็บ แฟ้มข้อมูล หลายๆ แฟ้มข้อมูล ไว้ภายใต้ระบบเดียวกัน เรียกว่า ฐานข้อมูล หรือ Database เช่น เก็บ แฟ้มข้อมูล นักเรียน อาจารย์ วิชาที่เปิดสอน เป็นต้น

 - การเข้าถึงข้อมูลในฐานข้อมูลจึงจำเป็นต้องมีระบบการจัดการฐานข้อมูลมาช่วยเรียกว่า database management system (DBMS) ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการกับข้อมูล ตามความต้องการได้ ในหน่วยงานใหญ่ๆอาจมีฐานข้อมูลมากกว่า 1 ฐานข้อมูลเช่น ฐานข้อมูลบุคลากร ฐานข้อมูลลูกค้า ฐานข้อมูลสินค้า เป็นต้น

ระบบการจัดการฐานข้อมูล (Database Management System : DBMS)

                                 โปรแกรมประยุกต์            ระบบการจัดการฐานข้อมูล            กายภาพของฐานข้อมูล 

แสดงส่วนประกอบของระบบฐานข้อมูล

ระบบจัดการฐานข้อมูล หมายถึง โปรแกรมที่ใช้ในการบริหารจัดการฐานข้อมูล ตั้งแต่การสร้าง การแก้ไขและการเข้าถึงข้อมูล และการจัดการแฟ้มข้อมูลทางกายภาพ ซึ่งเป้าหมายของระบบจัดการฐานข้อมูลเพื่อ ใช้งานฐานข้อมูล ง่ายรวดเร็ว และถูกต้อง

หน้าที่ของระบบจัดการฐานข้อมูล ประกอบด้วย

-                   - แปลคำสั่งให้อยู่ในรูปแบบที่ฐานข้อมูลเข้าใจ

-                  -  นำคำสั่งต่างๆไปใช้งาน

-                   - ตรวจสอบคำสั่งว่าทำงานได้หรือไม่

-                   - รักษาความสัมพันธ์ของข้อมูลภายในฐานข้อมูล

-                  -  เก็บ Data Dictionary

-                   - ควบคุมการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

-                  -  metadataข้อมูลที่ใช้อธิบายข้อมูล Data Metadata DB

DBMS – database management system

-                   - กลุ่มของโปรแกรมทําหน้าที่บริหารโครงสร้าง การทำงาน และการเข้าถึงข้อมูล

-                   - สามารถใช้งานร่วมกับโปรแกรมหลายประเภท และการเข้าใชงานได้พร้อมๆ กัน

-                   - สามารถบริหารงาน และจัดการข้อมูลได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

-                  - สามารถใช้งาน- บริหารจัดการได้ง่ายขึ้น

-                   - แสดงให้เห็นข้อมูลรวมของทั้งองค์กร

-                   - ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล

-                   - สามารถใช้งานได้รวดเร็ว

ประเภทของ database

-                  - Single-user

-                  - 1 user at a time

-                  - Desktop

-                  - Single-user database running on a personal computer

-                  - Multi-user

-                  - รองรับ users ในเวลาเดียวกัน

-                  - Workgroup

-                  - Multi-user database that supports a small group

-                  - Enterprise

-                  - Multi-user database that supports a large group

Location of  Databases

-                  - Centralized data อยู่ที่ศูนย์กลางเพียงที่เดียว

-                  - Distributed data จะกระจายตาม site งานต่างๆ แต่ข้อมูลจะเหมือนกันทุกที่

การใช้งาน databases

-                   Transectional งานที่ทําอยู่ประจําทุกวัน

-                   Data warehouse เก็บข้อมูลไวเพื่อใช้ทําสารสนเทศ ช่วยประกอบในการตัดสินใจ งานที่ต้องการใช้ ข้อมูลในอดีต

-                    

ออกแบบ databases เพื่อ

-                  - ระบุให้databases ตรงกับความต้องการ หรืองานที่ต้องนําไปใช้

-                  - งานแต่ละแบบใช้ประเภทของ databases ไม่เหมือนกัน

-                  - หลีกเลี่ยงข้อมูลที่ซ้ำซ้อน

     ปัญหาของการจัดการข้อมูล

ข้อมูลที่จัดเก็บเป็นเอกสารหรือการจัดเก็บด้วยระบบฐานข้อมูลที่ใช้ ภาษาคอมพิวเตอร์ในการเขียนชุดคำสั่ง เริ่มมีการเขียนด้วยภาษาในยุคที่ 3 เช่น ภาษาฟอร์เทรน ภาษาโคบอล ภาษาซี เป็นต้น กระบวนการเขียนโปรแกรมชุดคำสั่งจะต้องเขียนโดยการใช้โครงสร้างข้อมูล การสร้างแฟ้ม แทรกข้อมูล แก้ไขหรือปรับปรุงข้อมูล อาจเกิดปัญหาหลาย ๆ อย่าง  ปัญหาเหล่านั้นได้แก่ ความยุ่งยากจากการประมวลผลกับระบบแฟ้มข้อมูล แฟ้มข้อมูลไม่มีความอิสระ แฟ้มข้อมูลมีความซ้ำซ้อนกันมาก แฟ้มข้อมูลมีความถูกต้องของข้อมูลน้อย แฟ้มข้อมูลมีความปลอดภัยน้อย และไม่มีการควบคุมจากศูนย์กลาง เป็นต้น รายละเอียด มีดังนี้

     1. ความยุ่งยากจากการประมวลผลกับระบบแฟ้มข้อมูล

การดำเนินงานกับแฟ้มข้อมูลในระบบคอมพิวเตอร์นั้นจำเป็นจะต้องเขียนคำสั่งต่างๆ ในโปรแกรมเพื่อสร้างแฟ้มข้อมูล ใช้แฟ้มข้อมูล และปรับปรุงแฟ้มข้อมูลให้เป็นปัจจุบัน รูปแบบของคำสั่งเหล่านี้ถูกกำหนดไว้ในภาษาคอมพิวเตอร์ต่างๆ แล้ว ชุดคำสั่งของโปรแกรมต้องเขียนให้สอดคล้องกับข้อกำหนดของภาษา เช่น ถ้าภาษาคอมพิวเตอร์ที่ใช้กำหนดว่าจะต้องระบุชื่อแฟ้มข้อมูลในโปรแกรม ผู้เขียนโปรแกรมต้องปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัด การใช้แฟ้มข้อมูลในแบบนี้  มีลักษณะจำกัด คือ ต้องระบุรายละเอียดของแฟ้ม วิธีการจัดแฟ้มข้อมูล และรายละเอียดของระเบียนที่อยู่ในแฟ้มเอาไว้ในโปรแกรมอย่างครบถ้วน หากกำหนดรายละเอียดผิดไปหรือกำหนดไม่ครบ ทำให้โปรแกรมทำงานผิดพลาดได้

       2.แฟ้มข้อมูลไม่มีความเป็นอิสระ

ในระบบแฟ้มข้อมูลถ้ามีการแก้ไขโครงสร้างข้อมูลใหม่ ย่อมส่งผลกระทบถึงคำสั่งที่ได้เขียนเอาไว้ก่อนหน้านี้ด้วย เนื่องจากการเรียกใช้ข้อมูลที่เก็บอยู่ในระบบแฟ้มข้อมูล ต้องใช้โปรแกรมที่เขียนขึ้นมาเพื่อเรียกข้อมูลในแฟ้มข้อมูลโดยตรง เช่น เมื่อถ้าต้องการรายชื่อผู้บริจาคโลหิตหมู่โลหิต A- ที่อยู่ในเขตจังหวัดสงขลา โปรแกรมเมอร์ต้องเขียนคำสั่งเพื่ออ่านข้อมูลจากแฟ้มข้อมูลผู้บริจาคโลหิตและพิมพ์รายงานที่แสดงเฉพาะข้อมูลที่ตรงตามเงื่อนไขที่กำหนด กรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของแฟ้มข้อมูล เช่น เขตข้อมูลที่อยู่ จากเดิมมีเป็นกลุ่มข้อมูล ถ้าแยกเขตข้อมูลใหม่เป็น บ้านเลขที่ หมู่ที่ ตำบล อำเภอ จังหวัด ดังตาราง

      ทำให้ชุดคำสั่งนั้นทำงานผิดพลาด หรือไม่สามารถทำงานได้ตามความประสงค์  วิธีแก้ไขคือต้องมีการเปลี่ยนชุดคำสั่งในโปรแกรมให้เป็นไปตามโครงสร้างที่เปลี่ยนใหม่  ลักษณะการเกิดเหตุการณ์แบบนี้เรียกว่าข้อมูลและโปรแกรมไม่เป็นอิสระต่อกัน

      3. แฟ้มข้อมูลมีความซ้ำซ้อนมาก            

เนื่องจากการใช้งานระบบฐานข้อมูลนั้นต้องมีการออกแบบฐานข้อมูลเพื่อให้มีความซ้ำซ้อนของข้อมูลน้อยที่สุดจุดประสงค์หลักของการออกแบบฐานข้อมูลเพื่อการลดความซ้ำซ้อนนั่นเองสาเหตุที่ต้องลดความซ้ำซ้อน เนื่องจากความยากในการปรับปรุงข้อมูล กล่าวคือถ้าเก็บข้อมูลซ้ำซ้อนกันหลายแห่ง เมื่อมีการปรับปรุงข้อมูลแล้วปรับปรุงข้อมูลไม่ครบทำให้ข้อมูลเกิดความขัดแย้งกันของข้อมูลตามมา และยังเปลืองเนื้อที่การจัดเก็บข้อมูลด้วย เนื่องจากข้อมูลชุดเดียวกันจัดเก็บซ้ำกันหลายแห่งนั่นเอง ถึงแม้ว่าความซ้ำซ้อนช่วยให้ออกรายงานและตอบคำถามได้เร็วขึ้น แต่ความซ้ำซ้อนทำให้ข้อมูลมีความขัดแย้งกัน ถ้าข้อมูลไม่ถูกต้องและมีความขัดแย้งกันแล้ว การออกรายงานจะทำได้เร็วเพียงไรก็ตามแต่จะไม่มีประโยชน์เพราะว่า ทำให้ไม่ทราบว่าข้อมูลใดถูก ดังนั้นจึงต้องมีวิธีการออกแบบฐานข้อมูลเพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูลให้มากที่สุด

      4. แฟ้มข้อมูลมีความถูกต้องของข้อมูลน้อย

 เนื่องจากแฟ้มข้อมูลไม่สามารถตรวจสอบกฎบังคับความถูกต้องของข้อมูลให้ได้ ถ้าต้องการควบคุมข้อมูลโปรแกรมเมอร์ต้องเขียนโปรแกรมเพื่อควบคุมกฎระเบียบต่างๆ เองทั้งหมด ถ้าเขียนโปรแกรมครอบคลุมกฎระเบียบใดไม่ครบหรือขาดหายไปบางกฎอาจทำให้ข้อมูลผิดพลาดได้ ซึ่งต่างจากระบบฐานข้อมูลที่ระบบจัดการฐานข้อมูลจะมีกฏบังคับความถูกต้อง โดยนำกฎเหล่านั้นมาไว้ที่ฐานข้อมูล ซึ่งถือเป็นหน้าที่ของระบบจัดการฐานข้อมูลที่จะจัดการเรื่องความถูกต้องของข้อมูลให้แทน และยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและการแก้ไขโปรแกรมด้วยเนื่องจากระบบจัดการฐานข้อมูลจัดการให้เอง

       5.แฟ้มข้อมูลมีความปลอดภัยน้อย

                ในระบบฐานข้อมูล ถ้าหากทุกคนสามารถเรียกดูและเปลี่ยนแปลงข้อมูลในฐานข้อมูลทั้งหมดได้ อาจก่อให้เกิดความเสียหายต่อข้อมูลได้ และข้อมูลบางส่วนอาจเป็นข้อมูลที่ไม่อาจเปิดเผยได้หรือเป็นข้อมูลเฉพาะของผู้บริหาร หากไม่มีการจัดการด้านความปลอดภัยของข้อมูล ฐานข้อมูลจะไม่สามารถใช้เก็บข้อมูลบางส่วนได้  ระบบฐานข้อมูลส่วนใหญ่มีการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ได้แก่  ต้องมีชื่อผู้ใช้  และรหัสผ่าน ในการเข้าใช้งานฐานข้อมูลสำหรับผู้ใช้แต่ละคน ผู้บริหารฐานข้อมูลสามารถสร้างและจัดการตารางข้อมูลทั้งหมดในฐานข้อมูลได้ ทั้งการเพิ่มและระงับรายชื่อผู้ใช้ รวมทั้งอนุญาตให้ผู้ใช้สามารถเรียกดู ป้อนข้อมูลเพิ่มเติม ลบและแก้ไขข้อมูลได้  ผู้บริหารฐานข้อมูลสามารถใช้คำสั่งวิว  เพื่อประโยชน์ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลได้เป็นอย่างดี โดยการสร้างวิวที่เสมือนเป็นตารางของผู้ใช้จริง ๆ และข้อมูลที่ปรากฏในวิวจะเป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงานของผู้ใช้เท่านั้น ซึ่งไม่กระทบกับข้อมูลจริงในฐานข้อมูล ระบบการจัดการฐานข้อมูลไม่ยินยอมให้โปรแกรมใดๆ เข้าถึงข้อมูลในระดับกายภาพได้ ระบบการจัดการฐานข้อมูลมีการเข้ารหัสและถอดรหัส  เพื่อปกปิดข้อมูลแก่ผู้ที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น มีการเข้ารหัสของรหัสผ่าน ซึ่งในส่วนต่าง ๆ เหล่านี้ในระบบแฟ้มข้อมูลจะไม่มีการเข้ารหัส เป็นต้น

       6.ไม่มีการควบคุมจากศูนย์กลาง

ระบบแฟ้มข้อมูลจะไม่มีการควบคุมการใช้ข้อมูลจากศูนย์กลาง เนื่องจากข้อมูลที่หน่วยงานย่อยใช้สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างเสรีโดยไม่มีศูนย์กลางในการควบคุม ทำให้ไม่ทราบว่าหน่วยงานใดใช้ข้อมูลในระดับใดบ้าง ใครเป็นผู้นำข้อมูลเข้า ใครมีสิทธิ์แก้ไขข้อมูล และใครมีสิทธิ์เรียกใช้ข้อมูลได้เพียงอย่างเดียว 

      

      ความสำคัญของระบบเทคโนโลยีสารสนเทศ

   

                  

                     ปัจจุบันมีการกล่าวถึงระบบสารสนเทศกันมาก ไม่ว่าจะเป็นหน่วยงานของภาคเอกชน หรือ ภาครัฐก็ตาม  การดำเนินงานเกือบทุกขั้นตอนจะต้องมีสารสนเทศเข้าไปเกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะเป็นเรื่องการบริหาร หรือการปฏิบัติงานก็ตาม เช่น ร้านค้าขายสินค้าก็จะมีการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับสินค้าในแต่ละประเภท ,ข้อมูลลูกค้า ,ข้อมูลการขาย ,ฝ่ายบุคคลก็จะมีข้อมูลเกี่ยวกับพนักงานแต่ละคน เป็นต้น ตัวอย่างที่กล่าวมาเป็นข้อมูลที่จะนำมาใช้สร้างสารสนเทศ และสารสนเทศต่างๆเหล่านี้จะทำให้ผู้บริหารขององค์กร หรือ ผู้จัดการรู้ว่าการขายสินค้าเป็นอย่างไรบ้างในระยะเวลาที่ผ่านมา สินค้าประเภทไหนขายดี มีจำนวนสินค้าในร้านเท่าไหร่ จะต้องสั่งสินค้าเพิ่มเมื่อไหร่ หรือข้อมูลเกี่ยวกับพนักงาน ก็สามรถตรวจสอบได้ว่ามีพนักงานทั้งหมดเท่าไหร่  มีจำนวนขาดหรือเกินภาระงานที่มีอยู่ในปัจจุบัน หรือจะต้องรับเพิ่มอีกเท่าไหร่ เป็นต้น ที่กล่าวมาจึงเห็นได้ว่าสารสนเทศเป็นหัวใจสำคัญของการดำเนินงานขององค์กรในยุคปัจจุบัน

                 สารสนเทศเกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของทุกระดับในองค์กร ในระดับผู้ปฏิบัติงานจะใช้สารสนเทศ เช่น พนักงานขายต้องอาศัยสารสนเทศ เพื่อบอกรายละเอียดต่างๆเกี่ยวกับสินค้าจำนวนสินค้าที่มีอยู่ในสต๊อกสินค้า และราคาสินค้าให้กับลูกค้า พนักงานขายจะถือว่าใบสั่งสินค้าจากลูกค้าเป็นสารสนเทศของเขา ผู้จัดการฝ่ายขายจะใช้รายงานเกี่ยวกับการสั่งซื้อสินค้า หรือ สถิติ ของยอดขายสินค้าเป็นสารสนเทศ แต่ผู้บริหารระดับสูง จะใช้สารสนเทศเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ วางแผนการเนินงาน หรือใช้ในการแก้ปัญหาต่างๆที่เกิดขึ้น  ในหน่วยงานหนึ่งอาจมีข้อมูลที่จะต้องบันทึกมากมาย เช่น บัญชีรายรับ , รายจ่าย, รายการส่งสินค้า ,รายการรับซื้อสินค้า ,จำนวนพนักงาน ,สถิติการย้ายเข้า/ย้ายออก ,อัตราเงินเดือน,โบนัส , วันลาต่างๆ เป็นต้น จึงต้องมีการจัด เก็บข้อมูลเพื่อให้สามารถนำข้อมูลมาใช้ได้สะดวกรวดเร็วขึ้น  ทำให้ได้สารสนเทศที่เป็นระบบมากขึ้น สารสนเทศในองค์กร มีบทบาทที่สำคัญต้ององค์กรมากเพราะองค์กรมีความจำเป็นต้องแข่งขัน เพื่อให้ทันกับเวลา ตลอดจนเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานต่างๆให้องค์กรอยู่รอดได้ในสังคมปัจจุบันที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

      

      ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence) กับการจัดการ Big Data

ในปัจจุบันระบบธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence) เริ่มเข้ามามีบทบาทอย่างกว้างขวางในหลายๆ สาขาอาชีพทั้งภาครัฐและเอกชน เนื่องจากสภาพการแข่งขันทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว ทำให้องค์กรต่างๆ ต้องแบกรับความกดดันในการวางแผนกลยุทธ์ที่เหมาะสมเพื่อให้บรรลุตามวัตถุประสงค์ขององค์กร และด้วยสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปก็เป็นการบังคับให้องค์กรเหล่านั้นเห็นความสำคัญกับการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มมากขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และประสิทธิผลในการตัดสินใจในการตอบสนองต่อสภาพการแข่งขันดังกล่าว ทั้งนี้หากมองถึงปัจจัยสภาพแวดล้อมทางธุรกิจจะพบว่ามีปัจจัยหลักๆ อยู่ 3 ประการ คือ

      

1. สภาพการตลาดที่มีการแข่งขันกันสูงมากขึ้น มีคู่แข่งในการทำธุรกิจเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องมากมาย ถ้าองค์กรเป็นผู้นำตลาด ก็จะมีคู่แข่งที่พยายามจะแย่งส่วนแบ่งการตลาด โดยมีการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ทางการตลาดทั้งในด้านของสินค้าและบริการ (Product) ราคา (Price) วิธีการนำสินค้าไปสู่มือลูกค้า (Place) รวมถึงการส่งเสริมสินค้าให้เป็นที่รู้จักมากขึ้น (Promotion) แต่ถ้าองค์กรยังเป็นผู้ตามในตลาด ก็จะถูกภาวะกดดันจากทั้งคู่แข่งหลักๆ และคู่แข่งรายใหม่ทำให้ธุรกิจอาจจะไม่สามารถอยู่รอดได้ในระยะยาว

2 . ความต้องการของผู้บริโภคเปลี่ยนแปลงไปจากในอดีตค่อนข้างมาก เนื่องจากปัจจุบันเป็นเรื่องของยุคข้อมูลข่าวสารลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งในด้านผลิตภัณฑ์และด้านบริการได้มากขึ้นผ่านทางอินเทอร์เน็ต และSocial Network ทำให้พฤติกรรมการซื้อ (Purchasing Behavior) ความเต็มใจที่จะจ่าย (Willingness to Pay) รวมถึงการตอบสนองของลูกค้าต่อสินค้า และบริการนั้นมีผลต่อการตัดสินใจขององค์กรเป็นอย่างยิ่ง

3. เทคโนโลยีสารสนเทศเริ่มเข้ามามีบทบาทสำคัญต่อทั้งผู้ผลิต ผู้ให้บริการและผู้บริโภคในปัจจุบันเพิ่มมากขึ้นหลายๆ องค์กรให้ความสำคัญกับการติดตั้งระบบเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อช่วยเพิ่มผลผลิต ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน

โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทคโนโลยีและระบบการทำงานคอมพิวเตอร์ อาทิเช่น สมาร์ตโฟน แท็บเล็ต แอปพลิเคชันที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อสนับสนุน Platform บนมือถือรวมถึงความนิยมในการใช้ Social Network และการทำธุรกรรมออนไลน์ เป็นต้น ได้มีการพัฒนาขึ้นไปอย่างรวดเร็ว ทำให้องค์กรมีการเก็บข้อมูลอย่างมหาศาลในแบบที่ไม่เคยเป็นมาก่อน ดังนั้นแนวคิดของการจัดการกับข้อมูลที่มากมายเหล่านั้นหรือที่เรียกว่า Big Data จึงเริ่มแพร่หลายและมีคนให้ความสนใจเพิ่มมากขึ้น อย่างไรก็ตามคำถามสำคัญคือ องค์กรที่ให้ความสำคัญกับการนำแนวคิดเกี่ยวกับ Big Data เข้ามาช่วยในการวางแผนกลยุทธ์ขององค์กรเพื่อให้ธุรกิจประสบความสำเร็จนั้นมีมากน้อยขนาดไหน มีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องหลักการหรือไม่ และเกิดประโยชน์ต่อองค์กรในระดับใด

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BusinessIntelligence) จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้การตัดสินใจขององค์กรเป็นไปอย่างมีระบบและเป็นแบบอัตโนมัติเพิ่มมากขึ้น เนื่องจากโลกของการแข่งขันทางธุรกิจในปัจจุบันเป็นโลกของข้อมูลข่าวสารที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หลายๆ องค์กรจึงต้องมีการปรับตัวและปรับเปลี่ยนวิธีการคิดและวัฒนธรรมองค์กร โดยประยุกต์นำระบบธุรกิจอัจฉริยะเข้ามาช่วยในแต่ละขั้นตอนของการวางแผนกลยุทธ์ทั้งในระยะสั้นและระยะยาวขององค์กร รวมถึงวิธีการและขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการตัดสินใจเพื่อให้ตอบสนองต่อปรากฏการณ์ของ Big Data ได้อย่างเหมาะสมและรวดเร็ว ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence) มีพื้นฐานมาจากระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support Systems) แม้ว่าเทคโนโลยีในปัจจุบันจะเปลี่ยนแปลงไปทั้งในเรื่องของการจัดการข้อมูล Big Data และการเชื่อมต่อฐานข้อมูลที่เร็วขึ้น การสร้างแบบจำลองหรือโมเดลที่ซับซ้อนขึ้น ซึ่งนักวิเคราะห์น่าจะได้เรียนรู้ถึงระบบเอไอ (AI: Artificial Intelligence) ซึ่งเป็นศาสตร์แขนงหนึ่งของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ หรือการเชื่อมต่อของผู้ใช้งานบนเว็บไซต์และมือถือ เป็นต้น แต่หลักการของระบบธุรกิจอัจฉริยะยังคงเหมือนเดิมซึ่งมาจากองค์ประกอบพื้นฐานหลัก 4 องค์ประกอบ คือ

1.ระบบจัดการฐานข้อมูล (Database Management Layer) จะเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีและซอฟต์แวร์สำหรับการจัดการฐานข้อมูล โดยข้อมูลต่างๆ ที่ถูกจัดเก็บอาจจะเป็นข้อมูลที่อยู่ภายในขององค์กรเอง (internal Data) เช่น ข้อมูลการขาย ข้อมูลผลิตภัณฑ์ ข้อมูลด้านการตลาด การผลิต ข้อมูลพนักงาน และข้อมูลของสินค้าคงคลัง เป็นต้น หรืออาจจะเป็นข้อมูลที่เกิดการเชื่อมโยงกับข้อมูลภายนอก (External Data) เช่น ข้อมูลด้านเศรษฐกิจ สังคม การจ้างงาน ข้อมูลสำมะโนประชากร ข้อมูลวิจัยตลาด หรือ ตารางอัตราดอกเบี้ยหรือภาษี เป็นต้น ระบบฐานข้อมูลจะเกี่ยวข้องกับคลังข้อมูล (Data Warehousing) หรือฐานข้อมูล (Database) ที่นักวิเคราะห์สามารถดึงข้อมูล เพิ่ม/ลบข้อมูล กรองข้อมูล แก้ไขข้อมูล สืบค้น สรุปข้อมูลจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ หรือการรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลมากว่าหนึ่งฐานข้อมูลได้

2.ระบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Business Analytics Layer) จะเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลอง ซึ่งส่วนใหญ่แล้วจะเกี่ยวข้องกับแบบจำลองเชิงปริมาณในรูปแบบต่างๆ เช่น แบบจำลองทางการเงิน แบบจำลองในการพยากรณ์ แบบจำลองต้นไม้ตัดสินใจ แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอย แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกส์ แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม เป็นต้น ระบบของการวิเคราะห์ข้อมูลจะทำหน้าที่ในการใช้งานแบบแบบจำลอง (Model Execution) การรวบรวมแบบจำลอง (Model Integration) หลายๆ แบบจำลองเข้าด้วยกัน และการรับ แปล และประมวลคำสั่งของแบบจำลอง (Model Command)

- Descriptive Analytics เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานที่สุด ที่เน้นการตอบคำถามทางด้าน “What Happened?” หรือการอธิบายว่าเกิดอะไรขึ้นกับองค์กรของคุณ การติดตามและประเมินผลการดำเนินงานของตัวชี้วัดที่องค์กรต้องการ ณ ช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง เช่น แนวโน้มของยอดขายที่ต่ำลง หรือต้นทุนที่สูงขึ้นในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา จะช่วยให้องค์กรเข้าใจถึงสถานการณ์ขององค์กรได้เป็นอย่างดี ดังนั้นจะเห็นได้ว่า

- Diagnostic Analytics เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่ก้าวขึ้นมาอีกหนึ่งขั้น ที่จะช่วยให้สามารถตอบคำถามทางด้าน “Why did it happen?” หรือเพื่ออธิบายว่า “ทำไมหรือเพราะอะไร” ที่ตัวชี้วัดที่นักวิเคราะห์สนใจถึงมีพฤติกรรมเช่นนั้น เช่น นอกจากที่ผู้บริหารจะเห็นภาพของผลของการดำเนินงานที่แย่ลงแล้วจากการทำ Descriptive Analytics สิ่งที่ผู้บริหารต้องการรู้ต่อไปคือ เพราะอะไรและปัจจัยอะไรบ้างที่ทำให้ผลการดำเนินงานต่ำลงกว่าที่คาดการณ์ไว้

- Predictive Analytics เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีตหรือปัจจุบันมาประกอบการสร้างโมเดลเชิงทำนายหรือแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ รูปแบบของ Predictive Analytics จะช่วยตอบคำถาม “What will happen?” เช่น การสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายว่าลูกค้ากลุ่มใดบ้างที่น่าจะตอบรับแคมเปญหรือข้อเสนอที่องค์กรส่งไป การทำนายแนวโน้มการชำระหนี้ของลูกค้า หรือการคำนวณ Credit Risk Scores ของลูกค้ากลุ่มสถาบันการเงินที่มาขออนุมัติสินเชื่อ เป็นต้น

- Prescriptive Analytics จะเป็นการต่อยอดจาก Predictive Analytics เพื่อตอบคำถาม “Howe can we make it happen?” จากการจำลองสถานการณ์หลายรูปแบบ ปรับเปลี่ยนรูปแบบของการวิเคราะห์ และนำผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล (Key Findings) มา ใช้ในการสร้างกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับองค์กร

        3. ระบบการจัดการประสิทธิภาพการดำเนินงานทางธุรกิจ (BPM: Business Performance Management Layer) จะเกี่ยวข้องกับกิจกรรมต่างๆ ที่ช่วยให้กระบวนการทางธุรกิจดำเนินไปตามวัตถุประสงค์ขององค์กร โดยจะร่วมรวมแนวคิดการบริหารจัดการองค์กรเข้าด้วยกัน ทั้งในเรื่องของการกำหนดตัวชี้วัด (KPI: Key Performance Indicators) การประยุกต์นำระบบ Balance Scorecard, Six Sigma, หรือ Lean Manufacturing เพื่อให้เกิดผลสัมฤทธิ์ในการบริหารจัดการ ทั้งนี้การกำหนดตัวชี้วัดที่ถูกต้องก็เป็นตัวกำหนดทิศทางของการวิเคราะห์ข้อมูล ทิศทางของการแก้ไขปัญหา และทิศทางของการสร้างกลยุทธ

          4.ระบบการเชื่อมต่อกับผู้ใช้งาน (User Interface Layer) จะเกี่ยวข้องกับการสื่อสารข้อมูลระหว่างระบบธุรกิจอัจฉริยะและผู้ใช้งาน ส่วนของการเชื่อมต่อกับผู้ใช้งานอาจจะอยู่ในรูปแบบของเว็บ (Web Browser) หรือแอปพลิเคชันบนมือถือ (Mobile Applications) ซึ่งผู้ใช้งานสามารถเข้าถึง Dashboard ที่ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูล ผลการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวชี้วัดต่างๆ ที่จำเป็นต่อการประเมินประสิทธิภาพการดำเนินงานขององค์กรมาไว้ในที่เดียวกัน ทั้งในรูปแบบของกราฟ ตัวเลข หรือบทสรุปสำหรับผู้บริหาร

      องค์ประกอบหลักทั้งสี่สำคัญเป็นอย่างยิ่งสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะและทุกส่วนประกอบจะต้องทำงานแบบ Real-Time ถึงจะเรียกได้ว่าเป็นระบบธุรกิจอัจฉริยะที่มีประสิทธิภาพ
1) ถ้าไม่มีข้อมูลก็ไม่สามารถวิเคราะห์อะไรได้
2) ถ้ามีข้อมูลที่คุณภาพไม่ดีผลของการวิเคราะห์ข้อมูลก็ไม่สามารถนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้
3) ถ้ามีข้อมูลครบถ้วนสมบูรณ์แต่ไม่สามารถวิเคราะห์ (คำนวณ) ข้อมูลได้ก็ไม่เกิดประโยชน์
4) ถ้ามีข้อมูลครบถ้วนและสามารถสร้างแบบจำลองได้ทั้งแบบง่ายและแบบที่ซับซ้อน แต่ไม่รู้ว่าจะวิเคราะห์อะไรและตรงตามจุดประสงค์หลักขององค์กรหรือไม่ เท่ากับว่านักวิเคราะห์เสียเวลาไปโดยเปล่า ประโยชน์
5) ถ้ามีข้อมูลครบถ้วนและวิเคราะห์ข้อมูลได้ ซึ่งตรงกับความต้องการของผู้บริหาร แต่ผู้ใช้งานไม่สามารถใช้งานระบบได้ ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลและผลของการวิเคราะห์ ข้อมูลได้ ก็ไม่สามารถสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหารได้

โดยสรุปแล้วเนื่องจากระบบธุรกิจอัจฉริยะเป็นคำจำกัดความที่ค่อนข้างกว้างการพัฒนาโปรแกรแอปพลิเคชันต่างๆ ของระบบ BI จึงมีความหลากหลายขึ้นอยู่กับจุดประสงค์หลักของการนำระบบไปใช้ แต่โดยหลักการแล้วระบบธุรกิจอัจฉริยะจะช่วยให้ผู้ใช้ (ผู้บริหารหรือนักวิเคราะห์)

สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ จัดการนำข้อมูลทั้งในอดีตและปัจจุบันมาใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการนำไปประเมินสถานการณ์ขององค์กรและวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจทั้งในเชิงกว้างและเชิงลึก โดยการประยุกต์และเลือกใช้เทคนิคการคำนวณต่างๆ ทางคณิตศาสตร์และทางสถิติที่เหมาะสมและตรงตามความต้องการของผู้ใช้ นอกจากนี้ระบบธุรกิจอัจฉริยะยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถนำข้อมูลและผลจากการวิเคราะห์ที่ได้จากระบบมาใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร ซึ่งผลจากการนำระบบธุรกิจอัจฉริยะมาประยุกต์ใช้ในองค์กรก็สามารถช่วยให้กระบวนการตัดสินใจแม่นยำมากขึ้นทั้งในเชิงกว้างและเชิงลึก

       

       เครื่องมือวิเคราะห์ที่มีรายละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับระบบธุรกิจอัจฉริยะ การวิเคราะห์ และการใช้งาน

Online Analytical Processing (OLAP) สนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายมิติทำให้ผู้ใช้สามารถใช้งานได้เพื่อดูข้อมูลเดียวกันในรูปแบบต่างๆโดยใช้หลายรายการ สามารถสร้างขึ้นเพื่อเป็นตัวแทนของผลิตภัณฑ์, ภูมิภาค, ยอดขายจริง และยอดขายที่คาดการณ์ไว้

การทำเหมืองข้อมูล ทำให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลของ บริษัท ไม่สามารถทำได้จะได้รับกับ OLAP โดยค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่และความสัมพันธ์ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่และอนุมานกฎ เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต รูปแบบและกฎใช้กับ แนะนำการตัดสินใจและคาดการณ์ผลกระทบของสิ่งเหล่านั้น การตัดสินใจ จากการทำเหมืองข้อมูล ได้แก่ ความสัมพันธ์, ลำดับ, การจัดกลุ่มกระจุกดาว และการคาดกาณ์

การทำเหมืองข้อความและการทำเหมืองบนเว็บ เครื่องมือการทำเหมืองข้อความมีอยู่ในปัจจุบันเพื่อช่วยวิเคราะห์ธุรกิจข้อมูลใหญ่  เครื่องมือเหล่านี้สามารถดึงองค์ประกอบสำคัญได้จาก ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้าง, ค้นพบรูปแบบและความสัมพันธ์ และสรุปข้อมูล

การทำเหมืองบนเว็บช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ประเมินประสิทธิผลของเว็บไซต์โดยเฉพาะหรือหาจำนวน ความสำเร็จของแคมเปญการตลาด ตัวอย่างเช่นนักการตลาดใช้บริการ Google เทรนด์และ Google Insights for Search

ฐานข้อมูลและเว็บ ขณะนี้หลาย บริษัท ใช้เว็บเพื่อทำข้อมูลบางส่วนในฐานข้อมูลภายในที่มีให้สำหรับลูกค้าและธุรกิจพาร์ทเนอร์ ในสภาพแวดล้อมแบบไคลเอ็นต์ / เซิร์ฟเวอร์ DBMS อาศัยอยู่โดยเฉพาะคอมพิวเตอร์ที่เรียกว่าเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล DBMS ได้รับ SQL ร้องขอและให้ข้อมูลที่จำเป็น การโอน Middleware ข้อมูลจากฐานข้อมูลภายในขององค์กรกลับไปที่ เว็บเซิร์ฟเวอร์สำหรับการจัดส่งในรูปแบบของเว็บเพจให้กับผู้ใช้