Contact

Follow

  • medium-logo-black-transparent
  • Black Twitter Icon

66 95-460-8830

©2017 by Coraline

Please reload

Recent Posts

การเชื่อมโยงข้อมูล ต้องแก้ด้วย "ผู้เชี่ยวชาญ"

February 25, 2019

 

ย้อนกลับไปในยุคปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 3 ซึ่งเป็นยุค Automation ทำให้หลายๆ องค์กรจำเป็นต้องลงทุนกับระบบต่างๆ ที่ช่วยให้กระบวนการทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น

 

นอกจากระบบกลไกทางอุตสาหกรรมแล้ว ระบบ Software เอง ก็ได้รับอิทธิพลมาด้วยเช่นกัน เกิดเป็นยุคที่มีการพัฒนา Software และมีการขาย Software กันเป็นจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น ระบบการบริหารทรัพยากรมนุษย์ ระบบในการบริหารลูกค้าสัมพันธ์ ระบบในการจัดการบัญชี ระบบในการบริหารสินค้าคงคลัง เป็นต้น

 

ระบบต่างๆ เหล่านี้ ทำหน้าที่เป็นหน้ากาก เพื่อให้ผู้ใช้งาน กรอกข้อมูลรายละเอียดต่างๆ เข้าไปในระบบ โดยที่ตัวระบบเองจะมีหน่วยความจำ ทำให้สามารถเรียกดูข้อมูลย้อนหลัง หรือสร้างรายงานในตัวเองได้

 

แต่ด้วยความสำเร็จรูป นั่นหมายความว่า “จบในตัวเอง” หมายถึง ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้มีความยืดหยุ่น หรือจำเป็นจะต้องนำไปเชื่อมโยงกับระบบอื่น

 

เมื่อเข้าสู่ยุค 4.0 ที่มีการใช้ประโยชน์จาก Big Data มากขึ้น โดย Big Data นี้ หมายถึงการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อให้ข้อมูลมีขนาดใหญ่ และมีความหลากหลายมากพอ ตรงนี้เอง ทำให้ข้อมูลจากระบบต่างๆ ไม่สามารถเชื่อมโยงกันได้อย่างอัตโนมัติ

 

สมมติว่า มีการใช้ระบบหน้าร้าน หรือ Point of sale (POS) ยี่ห้อ A และใช้ระบบบัญชียี่ห้อ B คำถามคือ บุคคลที่มีหน้าที่เชื่อมโยงข้อมูลระหว่างระบบ A กับ B คือ ใคร? จะเป็นเจ้าหน้าที่จากระบบ A หรือ เจ้าหน้าที่จากระบบ B คำตอบคือ ไม่ใช่ทั้งคู่ แต่เป็นเจ้าของกิจการ หรือพนักงานที่มีหน้าที่เชื่อมโยงข้อมูลภายในองค์กร

 

การจะเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายระบบ จำเป็นต้องทราบถึงรายละเอียดของข้อมูลของแต่ละระบบ ซึ่งอยู่ในรูปแบบของ Data Dictionary เสียก่อน หลังจากนั้นจะมีการออกแบบกลางในการเชื่อม เช่น วันที่ ชื่อลูกค้า หรือ ID ต่างๆ และจะออกแบบหน้าตาของผลลัพธ์ที่ต้องการเชื่อมในรูปแบบของ ER-Diagram

 

ในมุมของ Data Expert บุคคลที่มีหน้าที่เชื่อมโยงข้อมูล คือ Data Engineer แต่ Data Engineer ไม่ใช่คนที่ให้ความต้องการในการเชื่อมโยง ดังนั้น Data Scientist หรือ Data Analyst จะต้องออกแบบรูปแบบของผลลัพธ์ในการเชื่อมนี้เสียก่อน โดยสามารถเขียนเป็น List แสดงรายละเอียดของข้อมูล เพื่อให้ Data Engineer เชื่อม และเตรียมข้อมูลเอาไว้ให้

 

แนวทางการเชื่อมโยงข้อมูล ขึ้นอยู่กับแหล่งที่มาของข้อมูล

 

หากเป็นระบบปิด ที่ไม่เปิดให้เข้าถึง Database การนำข้อมูลออก จะเป็นลักษณะการ Export หรือ Save ออกมาด้วยมนุษย์ จากนั้น Data Engineer จะสามารถเขียนระบบเพื่อเรียกข้อมูลดังกล่าวไปเชื่อมโยงกับข้อมูลในระบบอื่นได้ต่อไป

กรณีระบบเปิด นั่นคือสามารถเข้าถึง Database ได้ หรือเปิดให้เขียน API เพื่อเรียกข้อมูลได้ ในลักษณะจะสามารถเขียนโปรแกรมเพื่อเรียกข้อมูลได้อัตโนมัติ

 

ในการทำงานจริง ความยากของการเชื่อมโยงข้อมูล แบ่งออกเป็น 2 ประเด็น

 

1. ไม่มี Data Dictionary ทำให้ไม่สามารถเข้าใจรายละเอียดของข้อมูลได้ทั้งหมด

2. ไม่รู้ว่าจะเชื่อมอะไรเพื่อใช้ทำอะไร เพราะไม่มี Design หรือ ER-Diagram เพื่อเป็น Guideline

 

ทั้งนี้ สิ่งที่น่าเป็นห่วง คือ หลายองค์กร ยังไม่ทราบว่ากำลังมีปัญหา เรื่องการเชื่อมโยงข้อมูล และใช้วิธี Manual ในการเชื่อมโยงข้อมูล เช่น Save และนำไปเปิดที่ Excel หรือจะเป็นการเชื่อม ทั้งๆ ที่ไม่มี Data Dictionary ทำให้ทุกครั้งที่เชื่อม ต้องทำความเข้าใจข้อมูลใหม่ และใช้เวลานาน

 

การเชื่อมโยงข้อมูล จะได้รับการแก้ไขได้โดยง่าย หากมีผู้เชี่ยวชาญ ทั้งในมุมของ Data Model และ Data Integration การเชื่อมโยงข้อมูลนี้จะสามารถดำเนินการได้สำเร็จภายในเวลาเพียงไม่นาน

 

หากคุณมีปัญหาเรื่องการเชื่อมโยงข้อมูล สามารถติดต่อ Coraline Team ได้นะคะ

 

 

 

#BigData

#DataScience

#Optimization

#ProductivityImprovement

#DigitalTransformation

 

#Coraline ให้คำปรึกษาการทำ Big Data Project และ Digital Transformation เพื่อเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ

 

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Please reload