Data Warehousing

1. Data Warehousing

Data Warehousing หรือ คลังข้อมูล คือระบบที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ภายในองค์กร เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ ข้อมูลเหล่านี้มักจะถูกรวบรวมจากระบบปฏิบัติการ (Operational Systems) เช่น ระบบการขาย ระบบการเงิน และระบบการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) และถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์

1. 1. ทำไมจึงต้องมี Data Warehouse?

ระบบปฏิบัติการมักจะถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการทำธุรกรรมแบบเรียลไทม์ (Real-time Transactions) ซึ่งเน้นที่ความเร็วและความถูกต้องของการบันทึกข้อมูล แต่ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การพยายามดึงข้อมูลโดยตรงจากระบบเหล่านี้เพื่อการวิเคราะห์ อาจทำให้เกิดปัญหาต่างๆ ดังนี้:

• **ประสิทธิภาพ:** การสืบค้นข้อมูลจากระบบปฏิบัติการอาจใช้เวลานานและส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ
• **ความซับซ้อน:** ข้อมูลในระบบปฏิบัติการมักจะกระจายอยู่ตามแหล่งต่างๆ และมีโครงสร้างที่แตกต่างกัน ทำให้ยากต่อการรวมและวิเคราะห์
• **ความไม่สอดคล้อง:** ข้อมูลในระบบปฏิบัติการอาจมีความไม่สอดคล้องกันเนื่องจากมีการปรับปรุงเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

Data Warehouse แก้ปัญหาเหล่านี้โดยการสร้างแหล่งข้อมูลกลางที่มีข้อมูลที่ถูกทำความสะอาด ปรับปรุง และบูรณาการแล้ว ทำให้ผู้ใช้งานสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้

1. 1. สถาปัตยกรรมของ Data Warehouse

สถาปัตยกรรมของ Data Warehouse โดยทั่วไปประกอบด้วยส่วนประกอบหลักดังนี้:

• **แหล่งข้อมูล (Data Sources):** แหล่งที่มาของข้อมูล เช่น ระบบการขาย ระบบการเงิน ระบบ CRM และไฟล์ข้อมูลต่างๆ
• **กระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load):** กระบวนการที่ใช้ในการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ (Extract), ทำความสะอาด ปรับปรุง และแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม (Transform), และนำข้อมูลเข้าสู่ Data Warehouse (Load)
• **Data Warehouse:** คลังข้อมูลกลางที่จัดเก็บข้อมูลที่ถูก ETL แล้ว
• **Data Mart:** ส่วนย่อยของ Data Warehouse ที่เน้นข้อมูลเฉพาะสำหรับหน่วยงานหรือแผนกใดแผนกหนึ่ง
• **เครื่องมือวิเคราะห์ (Analytical Tools):** เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลใน Data Warehouse เช่น เครื่องมือทำรายงาน (Reporting Tools), เครื่องมือ OLAP (Online Analytical Processing), และเครื่องมือ Data Mining

สถาปัตยกรรม Data Warehouse

ส่วนประกอบ	คำอธิบาย
แหล่งข้อมูล	ระบบปฏิบัติการ, ไฟล์ข้อมูล, ฐานข้อมูลภายนอก
ETL	Extract, Transform, Load – กระบวนการเตรียมข้อมูล
Data Warehouse	คลังข้อมูลกลาง
Data Mart	ส่วนย่อยของ Data Warehouse เน้นข้อมูลเฉพาะ
เครื่องมือวิเคราะห์	Reporting Tools, OLAP, Data Mining

1. 1. รูปแบบข้อมูลใน Data Warehouse

ข้อมูลใน Data Warehouse มักจะถูกจัดเก็บในรูปแบบที่เรียกว่า Schema ซึ่งมีหลายรูปแบบ แต่ที่นิยมใช้กันมากที่สุดคือ:

• **Star Schema:** รูปแบบที่ง่ายและเป็นที่นิยม โดยมีตารางข้อเท็จจริง (Fact Table) อยู่ตรงกลาง และมีตารางมิติ (Dimension Table) ล้อมรอบ
• **Snowflake Schema:** เป็นการขยาย Star Schema โดยการแบ่งตารางมิติออกเป็นตารางย่อยๆ เพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล
• **Galaxy Schema:** เป็นการรวม Star Schema หลายๆ ชุดเข้าด้วยกัน

1. 1. 1. Star Schema ในรายละเอียด

Star Schema เป็นรูปแบบที่เข้าใจง่ายและเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ตารางข้อเท็จจริง (Fact Table) จะเก็บข้อมูลที่เป็นตัวเลข เช่น ยอดขาย จำนวนสินค้าคงเหลือ ในขณะที่ตารางมิติ (Dimension Table) จะเก็บข้อมูลเชิงพรรณนา เช่น ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลสินค้า ข้อมูลเวลา

1. 1. กระบวนการ ETL

กระบวนการ ETL เป็นหัวใจสำคัญของ Data Warehouse เพราะเป็นกระบวนการที่ทำให้ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ สามารถนำมาใช้งานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ กระบวนการ ETL ประกอบด้วยขั้นตอนหลักดังนี้:

1. **Extraction (ดึงข้อมูล):** ดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ 2. **Transformation (แปลงข้อมูล):** ทำความสะอาด ปรับปรุง และแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม เช่น การแปลงรูปแบบวันที่ การแก้ไขข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง 3. **Loading (นำเข้าข้อมูล):** นำข้อมูลที่ถูกแปลงแล้วเข้าสู่ Data Warehouse

1. 1. ประโยชน์ของ Data Warehouse

Data Warehouse มีประโยชน์มากมายต่อองค์กร เช่น:

• **การตัดสินใจที่ดีขึ้น:** Data Warehouse ช่วยให้ผู้บริหารสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย เพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ
• **การวิเคราะห์แนวโน้ม:** Data Warehouse ช่วยให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูลเพื่อคาดการณ์อนาคต
• **การเพิ่มประสิทธิภาพ:** Data Warehouse ช่วยให้สามารถระบุปัญหาและโอกาสในการปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกิจ
• **การเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน:** Data Warehouse ช่วยให้องค์กรมีความสามารถในการแข่งขันที่สูงขึ้น

1. 1. Data Warehouse กับ Big Data

Big Data คือข้อมูลที่มีปริมาณมาก ความหลากหลายสูง และความเร็วในการเปลี่ยนแปลงสูง Data Warehouse สามารถใช้ร่วมกับ Big Data ได้ โดย Data Warehouse สามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ Big Data และ Big Data สามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับ Data Warehouse

1. 1. Data Warehouse ในบริบทของ Binary Options

ถึงแม้ว่า Data Warehouse จะไม่ได้ถูกนำมาใช้โดยตรงในการเทรด Binary Options แต่ข้อมูลที่ได้จาก Data Warehouse สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ตลาดและพัฒนากลยุทธ์การเทรดได้ ตัวอย่างเช่น:

• **การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า:** Data Warehouse สามารถช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมการเทรดของลูกค้า เพื่อระบุรูปแบบการเทรดที่ประสบความสำเร็จ
• **การวิเคราะห์แนวโน้มตลาด:** Data Warehouse สามารถช่วยวิเคราะห์แนวโน้มตลาดเพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคา
• **การประเมินความเสี่ยง:** Data Warehouse สามารถช่วยประเมินความเสี่ยงในการเทรด

การวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับกลยุทธ์การเทรดต่างๆ เช่น:

• **Trend Following:** การเทรดตามแนวโน้มของตลาด (ดูเพิ่มเติมที่ Trend Following)
• **Mean Reversion:** การเทรดโดยคาดหวังว่าราคาจะกลับสู่ค่าเฉลี่ย (ดูเพิ่มเติมที่ Mean Reversion)
• **Breakout Trading:** การเทรดเมื่อราคาหลุดออกจากกรอบ (ดูเพิ่มเติมที่ Breakout Trading)

นอกจากนี้ ข้อมูลจาก Data Warehouse ยังสามารถนำมาใช้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของ Technical Analysis และ Volume Analysis ได้อีกด้วย เช่น การใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของ Moving Averages หรือ Bollinger Bands

การใช้ Risk Management ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญเสมอในการเทรด Binary Options ไม่ว่าจะมีข้อมูลสนับสนุนมากน้อยเพียงใด

1. 1. เครื่องมือ Data Warehouse ที่นิยมใช้

• **Amazon Redshift:** บริการ Data Warehouse บนคลาวด์จาก Amazon Web Services
• **Google BigQuery:** บริการ Data Warehouse บนคลาวด์จาก Google Cloud Platform
• **Microsoft Azure Synapse Analytics:** บริการ Data Warehouse บนคลาวด์จาก Microsoft Azure
• **Snowflake:** Data Warehouse บนคลาวด์ที่เน้นความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาด
• **Teradata:** Data Warehouse แบบดั้งเดิมที่ยังคงได้รับความนิยม

1. 1. ความท้าทายในการสร้าง Data Warehouse

• **ความซับซ้อน:** การสร้าง Data Warehouse เป็นโครงการที่ซับซ้อนและต้องใช้ความเชี่ยวชาญในหลายด้าน
• **ค่าใช้จ่าย:** การสร้างและบำรุงรักษา Data Warehouse มีค่าใช้จ่ายสูง
• **การเปลี่ยนแปลง:** ความต้องการของธุรกิจเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ทำให้ Data Warehouse ต้องมีการปรับปรุงเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
• **Data Governance:** การจัดการข้อมูลใน Data Warehouse ต้องมีนโยบายและกระบวนการที่ชัดเจนเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องและเชื่อถือได้

1. 1. แนวโน้มในอนาคตของ Data Warehouse

• **Cloud Data Warehouse:** Data Warehouse บนคลาวด์กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเนื่องจากมีความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดที่สูง
• **Real-time Data Warehouse:** ความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์กำลังเพิ่มขึ้น ทำให้ Data Warehouse ต้องสามารถรองรับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
• **Data Lakehouse:** แนวคิดใหม่ที่รวมข้อดีของ Data Warehouse และ Data Lake เข้าด้วยกัน
• **AI และ Machine Learning:** การใช้ AI และ Machine Learning ใน Data Warehouse เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล

การทำความเข้าใจแนวคิดเหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจลงทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Candlestick Patterns หรือ Fibonacci Retracements

1. 1. ลิงก์เพิ่มเติม

• ETL (Extract, Transform, Load)
• Data Mining
• OLAP (Online Analytical Processing)
• Data Modeling
• Database Management System
• SQL (Structured Query Language)
• Business Intelligence
• Data Governance
• Cloud Computing
• Big Data
• Technical Indicators
• Support and Resistance Levels
• Chart Patterns
• Risk/Reward Ratio
• Money Management

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

ลงทะเบียนกับ IQ Option (เงินฝากขั้นต่ำ $10) เปิดบัญชีกับ Pocket Option (เงินฝากขั้นต่ำ $5)

เข้าร่วมชุมชนของเรา

สมัครสมาชิกช่อง Telegram ของเรา @strategybin เพื่อรับ: ✓ สัญญาณการซื้อขายรายวัน ✓ การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์แบบพิเศษ ✓ การแจ้งเตือนแนวโน้มตลาด ✓ วัสดุการศึกษาสำหรับผู้เริ่มต้น