Information System (IS) ระบบที่ทำหน้าที่ในการรวบรวมข้อมูล เพื่อนำมาประมวลผล วิเคราะห์ สร้างสารสนเทศโดยมีวัตถุประสงค์เฉพาะด้าน นำเสนอให้แก่ผู้ที่ต้องการ และจัดเก็บบันทึกข้อมูลที่นำเข้าสู่ระบบ เพื่อใช้งานในอนาคต
การจัดเก็บบันทึก ต้องจัดเก็บที่ข้อมูล มิใช่สารสนเทศ เนื่องจากสารสนเทศเป็นข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้ว เช่น ข้อมูลจำนวนนักศึกษาทั้งหมดในปีการศึกษานี้ ดังนั้นข้อมูลที่จัดเก็บควรเป็นข้อมูลดิบ (Original) ซึ่งจะประกอบด้วยข้อมูลรายชื่อนักศึกษา ซึ่งจะทำให้การเก็บข้อมูลมีความสมบูรณ์มากกว่าเป็นต้น
ส่วนประกอบของ IS 6 ประการ ได้แก่ Hardware/ Software/ Data/ Network/ Procedure และ People
Application เป็นการตอบโจทย์ความต้องการการใช้งานเฉพาะด้าน เช่น ระบบบัญชี, Supply Chain, IT, Production
หลักเกณฑ์การแบ่งประเภท IS มี 2 แบบ อาจแบ่งตามสายงาน (Functional) หรือตามระดับสายการบังคับบัญชา (Level of Management) โดยในทางปฎิบัติการจัดประเภท IS จะเกิดขึ้นทั้งสองแบบทั้งแนวนอนและแนวตั้งในเวลาเดียวกัน
การแบ่งประเภทของ IS ตามสายงาน อาจแบ่งเป็น AIS (Accounting), FIS (Finance), MIS (Marketing), HRIS (Human Resource)
การแบ่งประเภท IS ตามระดับสายการบังคับบัญชา ได้แก่ Transaction Processing System (TPS), Decision Support System (DSS) และ Executive Support System (ESS) โดยในปัจจุบันมักมีระบบแทรกกลางระหว่างระดับการบังคับบัญชา เพื่อทำหน้าที่ในการเป็นที่ปรึกษาให้แก่ฝ่ายบริหาร (Knowledge Worker) ในการคิดวิเคราะห์ข้อมูลในการทำงานเป็นไปได้อย่างราบรื่นยิ่งขึ้น
โดย TPS เป็นระบบที่สำคัญที่สุด เนื่องจากเป็นพื้นฐานของระบบอื่นทั้งหมดและเป็นข้อมูลที่ใช้ในการปฏิบัติงานประจำวัน
Enterprise Resource Planning (ERP) เป็นระบบที่ใช้บริหารทรัพยากรขององค์กรแบบบูรณาการเพื่อให้แต่ละแผนกสอดคล้องกันโดยภาพรวม
Data/ Information/ Knowledge ต่างกันที่ประโยชน์ เนื่องจากข้อมูลไม่สามารถตัดสินจากรูปลักษณ์ (ลักษณะของ output อาจไม่ต่างจาก input เลยแม้แต่น้อย) แต่ต่างกันที่ส่วนได้เสียจากการรับทราบข้อมูลดังกล่าว อันส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมและการตัดสินใจที่ต่างออกไป ตัวอย่างเช่น “งด IM312” อาจเป็นเพียง Data เนื่องจากเรามิได้เรียนวิชานี้และไม่มีคนที่เรารู้จักเรียน class นี้อยู่ แต่ “งด AI613” ถือเป็น Information เนื่องจาก เมื่อเราทราบข้อมูลทำให้เราเปลี่ยนแปลง Action จากการมาเรียนเป็นไม่มาเรียนแทน
System (ระบบ) >> Input (สิ่งที่นำเข้า) à Process (กระบวนการ) à Output (ผลลัพธ์) ผ่านการควบคุมดูแล (Control) และการตอบสนอง (Feedback) โดยมีการกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนไว้ก่อนล่วงหน้า
IS คือระบบที่สร้าง Output เป็นสารสนเทศ เพื่อส่งต่อให้ลูกค้า ผู้บริหารหรือผู้ที่ต้องการใช้งาน ตัวอย่างเช่น Report ต่างๆ ที่แสดงยอดขายและความเสี่ยงขององค์กร
ระบบฐานข้อมูล (Database) เป็นองค์ประกอบของระบบสารสนเทศ (Infrastructure)
Facebook, Twitter, tbs.tu.ac.th (กระดานแปะข้อมูล) และ google (search engine) ไม่ใช่ IS
แต่ amazon.com ถือเป็น IS
การบริหารจัดการข้อมูล (Data Management) เป็นเรื่องยาก เนื่องจากข้อมูลมีการเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ข้อมูลยังมีการกระจายตัวทั่วองค์กร และมีความซ้ำซ้อน จากการที่ต่างแผนกต่างทำต่างใช้ ไม่มีกลไกในการสร้างและจัดเก็บบันทึกข้อมูลอย่างชัดเจน นอกเหนือจากข้อมูลภายในแล้ว ข้อมูลภายนอกองค์กรก็มีความจำเป็นในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ (การจัดประเภทข้อมูลว่าเป็น External หรือ Internal ดูจากความมีอำนาจในการควบคุมจัดการข้อมูลขององค์กร) สิ่งที่สำคัญในการบริหารจัดการข้อมูลอีกประการหนึ่งคือ การดูแลให้ผู้มิสิทธิใช้ข้อมูลสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเหมาะสม รวมถึงการมีระบบป้องกันความปลอดภัยที่น่าเชื่อถือ (ตามหลัก Security, Quality และ Integrity) ดังนั้นในการบริหารจัดการข้อมูลควรเลือกเครื่องมือที่มีความเหมาะสมกับองค์กร
วัตถุประสงค์ของ Data Management คือ การจัดหา infrastructure หรือเครื่องมือที่จะสามารถแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อองค์กรสูงสุด
Data Management แบ่งเป็น 4 แบบได้แก่
1. Data Profiling: ทำความเข้าใจในข้อมูล
2. Data Quality Management: พัฒนาคุณภาพของข้อมูล
3. Data Integration: การเก็บรวบรวมข้อมูลที่คล้ายคลึงกันจากหลายแหล่ง
4. Data Augmentation: พัฒนามูลค่าของข้อมูล
Knowledge
- Implicit มักติดตัวอยู่กับบุคลากร ดังนั้นหากคนออก ความรู้ก็ไปด้วย
- Explicit ถูกถ่ายทอดออกมาแล้วอยู่ในรูปบทความ หนังสือหรือกฎระเบียบองค์กร (คิดเป็นเพียงประมาณ 10% ขององค์ความรู้ทั้งหมดขององค์กรเท่านั้น)
Personal Data เป็นความรู้ที่พนักงานใช้ เป็นความรู้อยู่ในระบบที่ได้จากการทำงานประจำวันของพนักงาน มิใช่ประวัติส่วนตัวของพนักงาน ซึ่งอยู่ใน TPS ของฝ่าย HR
การวิเคราะห์แบบ Cross-functional ตาม process ของข้อมูลจะมาจากหลาย database หลาย application และมี format ที่ต่างกัน ดังนั้นจึงอาจเกิดปัญหาในการเรียกข้อมูล (queries) ที่เหนือกว่า TPS การแก้ปัญหาคือการทำ Analytical Processing เก็บไว้ใน data warehouse
Data Warehouse คือ Database ที่ผ่านการ extract ข้อมูลในบาง attribute (schema) โดยดึงเฉพาะข้อมูลที่ต้องการใช้ในการวิเคราะห์ เป็นข้อมูลที่ผ่านการจัดระเบียบด้วยมุมมองใหม่ๆ ใช้เป็น Input ของ Data Mining ก่อนอื่นต้องรู้โครงสร้างของ DB ก่อน จึงจะ extract ได้ถูกต้อง ควรมีอย่างยิ่งใน Information-based Organization
ลักษณะของ Data Warehouse
1. Organization ควรจัดระเบียบตาม subject จะได้ดึงออกมาใช้ได้ง่าย
2. Consistency ข้อมูลที่จัดเก็บควรมีความสม่ำเสมอ available ทุกช่วงเวลาที่จัดเก็บ ไม่ตกหล่น
3. Time Variant มีช่วงเวลาการจัดเก็บ เพื่อเป็นประโยชน์ในการพยากรณ์แนวโน้มต่างๆในอนาคต
4. Non-volatile เมื่อจัดเก็บแล้วจะไม่มีการ update ข้อมูลในลักษณะของการแก้ไข แต่เป็นการ refresh ใส่ข้อมูลใหม่เข้าไปมากกว่า
5. Relational
6. Client/server
ภัคนิจ แดงสุภา 5202112602
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น