ระบบฐานข้อมูล กระทรวงมหาดไทย

1. ระบบฐานข้อมูล กระทรวงมหาดไทย นายวิทยา สิงหราช ผู้อำนวยการส่วนเทคโนโลยีสารสนเทศ ศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร สำนักงานปลัดกระทรวงมหาดไทย

2. วัตถุประสงค์ • การทำงานของ Data Warehouse เบื้องต้น • ขั้นตอนในการทำงานของ Data Warehouse • ลักษณะและคุณสมบัติของ Data Warehouse • เข้าใจถึงการสร้างและการออกแบบ Data Warehouse • ประโยชน์ที่ได้รับ

3. สิ่งที่ได้จากระบบศูนย์ข้อมูลกลางสิ่งที่ได้จากระบบศูนย์ข้อมูลกลาง • ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Supporting System : DSS) • ระบบ EIS • การวิเคราะห์ข้อมูลจากอดีตและปัจจุบัน • มีเครื่องมือในการใช้วิเคราะห์ข้อมูล • Online Analytical Processing : OLAP • Geographic Information system : GIS • Business Intelligent : BI • ETL (Extract-transfer-Loading) • ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ (Management Information System : MIS) • ระบบ Web Portal • ระบบการจัดการสารสนเทศ • การสำรองกู้คืนข้อมูล • การบริหารจัดการเครือข่ายคอมพิวเตอร์ (ส่วนกลาง/ 12 เขต) • Firewall

4. ความสามารถทั่วไปของ EIS • การเข้าถึง Data Warehouse • การใช้ความสามารถในการเจาะข้อมูล (Drill down) • การนำเสนอข้อมูลในลักษณะที่มีความยืดหยุ่น • การเข้าถึงสารสนเทศที่หลากหลาย • การใช้โมเดลในการวิเคราะห์

5. ที่มา • ทำไมถึงต้องมี Data warehouse • การแข่งขันในปัจจุบันทำให้ข้อมูลต่างๆภายในองค์กรมีความสำคัญในการคาดการ แนวโน้มในการเปลี่ยนแปลงปัจจัยต่างๆในการทำงานซึ่งจะมีผลในการพัฒนาและการดำเนินงานให้เกิดผลสำเร็จอย่างมีประสิทธิสูงสุด • Data Warehouse จึงมีบทบาทสำคัญในการเป็นฐานข้อมูลที่ช่วยตัดสินใจของผู้บริหารในการดำเนินงาน

6. ระบบศูนย์ข้อมูลกลางกระทรวงมหาดไทยและจังหวัดระบบศูนย์ข้อมูลกลางกระทรวงมหาดไทยและจังหวัด รายงานผู้บริหาร รายงานผู้บริหาร Transform Extract หน่วยงาน เจ้าของข้อมูล คลัง ข้อมูลจังหวัด หน้าจอบันทึกข้อมูล ฐานข้อมูลมาตรฐาน จังหวัด ฐานข้อมูลมาตรฐาน มท. คลัง ข้อมูล มท. metadata metadata metadata metadata metadata Loading GD GIS DB

7. Data Warehouse Architecture • การเก็บข้อมูล ได้จากแหล่งที่ต่างๆไม่ได้มาจากแหล่งเดียวอาจมีเก็บไว้ในหลาย Database หรือต่างระบบปฏิบัติการ • การตรวจสอบ จะมีการตรวจสอบชนิดประเภทของข้อมูลว่าตรงกันหรือไม่ ข้อมูลที่มีอยู่ถูกต้องหรือไม่ • การจัดเก็บ จัดเก็บลง Data Warehouse ที่สร้างขึ้น • การวิเคราะห์และแสดงผล

8. คุณสมบัติของ Data Warehouse • Consolidated and Consistent คือการรวบรวมข้อมูลมาเก็บไว้ที่เดียวกัน • Subject – Oriented Data การเลือกเก็บเฉพาะข้อมูลที่จะนำมาวิเคราะห์และตัดสินใจ • Historical Data การที่สามารถเก็บข้อมูลได้ย้อนหลังเป็นระยะเวลานาน • Read – Only Data เมื่อเรานำข้อมูลลง Data Warehouse แล้วจะไม่แก้ไขอีก

9. Step ในการจัดการข้อมูล (1) Capture = การเก็บข้อมูลทั้งหมด มารวมกัน Incremental extract =รวบรวมการเปลี่ยนแปลงในกรณีที่ข้อมูลได้มีการextract มาก่อนแล้ว Static extract =รวบรวม ข้อมูลอย่างรวดเร็วจากแหล่งข้อมูลต่างๆในช่วงเวลาหนึ่ง

10. Step ในการจัดการข้อมูล (2) Scrub (cleanning) =ทำความสะอาดรูปแบบการใช้ข้อมูลต่างๆ และ upgradeลักษณะของข้อมูล Fixing error: decoding, การเปลี่ยนรูปแบบ, การเสียเวลา, การสร้าง key , ป้องกันการ error, มีสถานที่เก็บข้อมูลสำรองกันการสูญหายของข้อมูล Fixing errors:การสะกดผิด, ความไม่ถูกต้องของวันที่ , อยู่ใน filde ผิด , ข้อมูลสญหาย, การจำลองข้อมูล, ความไม่สอดคล้องกันของข้อมูล

11. Step ในการจัดการข้อมูล (3) Transform = แก้ไขข้อมูลจากระบบการทำงานทั่วไปสู่รูปแบบการทำงานของ data warehouse Record-level: Selection – การแบ่งแยกข้อมูลเป็นส่วนๆ Joining – การรวมข้อมูล Aggregation – การสรุปข้อมูล Field-level: One to one One to many Many to many

12. Data cube/Datamart ประเทศ ภาค กลุ่มจังหวัด จังหวัด อำเภอ ตำบล หมู่บ้าน ท่องเที่ยว Data cube/Datamart ปัญหาความยากจน ยุทธศาสตร์การพัฒนาจังหวัด กลุ่มจังหวัด ยุทธศาสตร์การพัฒนาจังหวัด ท่องเที่ยว กองทุนหมู่บ้าน จังหวัด อำเภอ ตำบล หมู่บ้าน ภัยแล้ง ปัญหาความยากจน กองทุนหมู่บ้าน ศูนย์ดำรงธรรม ศูนย์ข้อมูลกลาง จว. ศูนย์ดำรงธรรม ภัยแล้ง ศูนย์ข้อมูลกลาง มท. Data warehouse การเกษตร สาธารณภัย การเกษตร สาธารณภัย Data warehouse GDX 75 จังหวัด ปราบปรามยาเสพติด GDX Data warehouse การจัดการทรัพยากรธรรมชาติ และสิ่งแวดล้อม การค้าการลงทุน ปราบปรามยาเสพติด • ข้อมูลที่สำคัญของจังหวัดทั่วประเทศ 163 รายการข้อมูล • ข้อมูลสนับสนุนการบริหารจัดการ • ข้อมูลเพื่อการวางแผนและการปฏิบัติงาน • ข้อมูลผลการดำเนินงาน • ตัวชี้วัดการบริหารงานจังหวัด 32 ตัวชี้วัด 40 รายการข้อมูล การจัดการทรัพยากรธรรมชาติ และสิ่งแวดล้อม การค้าการลงทุน

13. Data MART • เป็นส่วนย่อยของ Data warehouse • มีขนาดเล็ก เก็บเฉพาะข้อมูลระดับหน่วยงาน • การเลือกใช้ Data Mart หรือ Data Warehouse • สำหรับองค์กรที่ยังไม่มีความพร้อม สามารถสร้าง Data MART ก่อนได้ เพื่อนำมารวมกันเป็นData Warehouse ทีหลัง • สำหรับ องค์กรที่ต้องการความรวดเร็วเฉพาะส่วนมากๆ สามารถนำ Data MART ไปใช้ในการดำเนินการได้

14. Data MART

15. OLAP(Online Analytical Processing) • คือเทคโนโลยีที่ใช้ดึงข้อมูลจาก Data Warehouse เพื่อนำไปวิเคราะห์และหาคำตอบที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ • ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ • ค้นหาข้อมูลรวดเร็ว • หาผลรวมได้ง่าย และมีประสิทธิภาพ • เรียก ดูข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

16. Drill Up – Drill Down • เป็นศัพท์ของ OLAP โดยมีหน้าจอแสดงผลเป็นผลลัพธ์คือ • เครื่องหมาย “+“ ถ้าหากผู้ใช้ต้องการ Drill Down เพื่อดูข้อมูลที่เจาะจง เฉพาะลึกลงไปอีก • เครื่องหมาย “-” ถ้าหากผู้ใช้ต้องการ Drill Up เพื่อดูข้อมูลที่เป็นหัวข้อใหญ่ขึ้น

17. Drill up – Drill down

18. คิวบ์ (Cube) • เป็นโมเดลของ Data Warehouse • เปรียบเสมือนลูกบากส์ ซึ่งแต่ละมุมมองจะทำให้เกิดการคิวรี องค์ประกอบหลักคือ • ไดเมนชัน (Dimantion) • เมเชอร์ (Measure) • สามารถหมุนแกนได้ (privoted data cube)

19. วิธีการเก็บข้อมูลลง คิวบ์ • MOLAP STORAGE • Multidimensional OLAP   เนื่องจากเก็บผลลัพธ์ไว้ในดิสก์และสามารถคำนวณผลที่ต้องการไว้ได้ล่วงหน้าเหมาะกับระบบที่มีข้อมูลขนาดปานกลาง • ROLAP STORAGE • Relation OLAP ใช้ relation ใน database เหมาะกับระบบที่มีข้อมูลมากความถี่ในการใช้น้อย • HOLAP STORAGE • Hybrid OLAPโครงสร้างนี้จะผสมระหว่าง MOLAP และ ROLAP โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ใน relation Database แต่สร้างยอดรวมไว้ในคิวบ์

20. การสร้างและการออกแบบโครงสร้างข้อมูลData Warehouse ที่ดี • Subject Oriented คือ ข้อมูลของ Data Warehouse ซึ่งได้มาจากฐานข้อมูลในองค์กรแล้วดูว่าปัจจัยไหนจำเป็นต้องใช้งาน • Integrated คือข้อมูลใน data Warehouse มาจากข้อมูลในการปฏิบัติจากชีวิตประจำวัน • Time Variant คือการบรรจุข้อมูลใช้เวลานานเพื่อใช้เป็นแนวโน้มในการพัฒนา • Non – Volatile ข้อมูลใน Data Warehouse จะเปลี่ยนแปลงได้ยากหรือไม่ได้เลยซึ่งจุดประสงค์หลักคือต้องการให้ผู้บริหารใช้แต่เพียงผู้เดียว

21. การสร้างและการออกแบบโครงสร้างข้อมูล Data Warehouse ที่ดี • Accessible ง่ายในการเข้าถึงข้อมูล • Transformed มีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพื่อให้มีรูปแบบในการจัดลง Data Warehouse เพื่อง่ายต่อการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูล • Management – oriented คือมีความยืดหยุ่นสามารถมองได้หลายรูปแบบ

22. หลักการสร้างและการออกแบบโครงสร้างข้อมูล Star Schema Store Dimension Fact Table Product Dimension Time Dimension

23. หลักการสร้างและการออกแบบข้อมูล Snowflake Schema Product Dimension Fact Table Store Dimension Time Dimension City Dimension

24. การวิเคราะห์สารสนเทศ คลังข้อมูล EIS ปราบปรามยาเสพติด ปัญหาภัยแล้ง ฐานข้อมูล 45 กลุ่มเรื่อง 32 ตัวชี้วัด ด้านสาธารณภัย แก้ปัญหาความยากจน ด้านการเกษตร ด้านการท่องเที่ยว การจัดการทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม ผู้บริหารฯ การค้าการลงทุนของ จว. จัดการกองทุนหมู่บ้าน จัดการเรื่องราวร้องทุกข์ร้องเรียนของศูนย์ดำรงธรรม ยุทธศาสตร์การพัฒนาจังหวัดและกลุ่มจังหวัด

25. การวิเคราะห์สารสนเทศ คลังข้อมูล GIS ฐานข้อมูล 45 กลุ่มเรื่อง 32 ตัวชี้วัด ปราบปรามยาเสพติด ปัญหาภัยแล้ง ด้านสาธารณภัย แก้ปัญหาความยากจน ด้านการเกษตร ด้านการท่องเที่ยว การจัดการทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม ผู้บริหารฯ การค้าการลงทุนของ จว. จัดการกองทุนหมู่บ้าน

26. GIS ในศูนย์ข้อมูลกลางฯ • ด้านการเกษตร • มูลค่าพืชเศรษฐกิจที่สำคัญ • ผลผลิตรวมของพืชเศรษฐกิจที่สำคัญ • จำนวนเกษตรกร • ด้านการท่องเที่ยว • จำนวนนักท่องเที่ยวที่เดินทางมา • จำนวนนักท่องเที่ยวที่เข้าพัก • ระยะเวลาพำนักเฉลี่ย • รายได้จากการท่องเที่ยว • ค่าใช้จ่ายต่อหัวต่อวัน • ด้านการจัดการทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม • พื้นที่ป่าไม้แบ่งตามประเภท • ปริมาณสำรองแร่ธาตุสำคัญ • ด้านการแก้ไขปัญหาความยากจน • จำนวนครัวเรือนของหมู่บ้านยากจน • จำนวนประชากรของหมู่บ้านยากจน • รายได้เฉลี่ยต่อหัวต่อปี • รายได้เฉลี่ยต่อครัวเรือนต่อเดือน • กำลังแรงงาน • จำนวนตำแหน่งงานว่าง • ด้านการค้าและการลงทุนของจังหวัด • ประเภทและปริมาณการค้ากับประเทศเพื่อนบ้าน • ปริมาณการส่งออก • มูลค่าการส่งออก • จำนวนบริษัท/ห้างหุ้นส่วนจำกัด • จำนวนเงินลงทุน • ด้านปัญหาภัยแล้ง • จำนวนครัวเรือนไม่สามารถหาน้ำดื่มพอตลอดปี • ปริมาณน้ำฝนที่ตก • จำนวนวันที่ฝนตก • จำนวนพื้นที่โครงการ • จำนวนพื้นที่ส่งน้ำ • จำนวนสถานีสูบน้ำ

27. GIS ในศูนย์ข้อมูลกลางฯ • ด้านสาธารณภัย • จำนวนอุบัติภัย • จำนวนผู้บาดเจ็บชาย • จำนวนผู้บาดเจ็บหญิง • จำนวนผู้เสียชีวิตชาย • จำนวนผู้เสียชีวิตหญิง • มูลค่าความเสียหาย • การให้ความช่วยเหลือ (จำนวนเงิน) • ด้านการปราบปรามยาเสพติด • จำนวนผู้ใช้ยา • จำนวนหมู่บ้านแยกตามระดับความรุนแรง • จำนวนหมู่บ้านทั้งหมด • จำนวนหมู่บ้านที่ประกาศเอาชนะยาเสพติด • จำนวนโรงเรียน • จำนวนคดี • จำนวนผู้ต้องหา • จำนวนผู้เกี่ยวข้องกับยาเสพติด • จำนวนผู้ถูกคุมประพฤติ • จำนวนผู้รับการบำบัด • จำนวนสถานประกอบการ • จำนวนผู้ค้ายา • จำนวนผู้ติดยา • จำนวนเงินงบประมาณ • จำนวนเงินนอกงบประมาณ • ด้านการบริหารจัดการกองทุนหมู่บ้าน • จำนวนหมู่บ้านที่ได้รับจัดสรรกองทุน • จำนวนผู้กู้เงิน • จำนวนประชากรทั้งหมด • จำนวนเงินกู้

28. ด้านการท่องเที่ยว เรื่อง จำนวนนักท่องเที่ยวที่เดินทางมา ปี 2549 จำแนกระดับภาค

29. ข้อมูลการแก้ปัญหาความยากจนข้อมูลการแก้ปัญหาความยากจน

30. ข้อมูลปัญหาภัยแล้ง

31. ด้านการเกษตร เรื่อง มูลค่าเศรษฐกิจที่สำคัญ ปี 2549 จำแนกระดับอำเภอ จ. สุพรรณบุรี

32. ด้านการจัดการทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมด้านการจัดการทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม เรื่อง ปริมาณสำรองแร่ธาตุสำคัญ ปี 2549 จำแนกระดับกลุ่มจังหวัด

33. ด้านการค้าการลงทุนของจังหวัด เรื่องปริมาณการส่งออก ปี 2549 จำแนกระดับภาค

34. ข้อมูลการปราบปรามยาเสพติดข้อมูลการปราบปรามยาเสพติด

35. ข้อมูลด้านสาธารณภัย

36. ปัญหาการค้นหาข้อมูล/บริการของภาครัฐบนเว็บไซต์ปัญหาการค้นหาข้อมูล/บริการของภาครัฐบนเว็บไซต์ • ไม่มีเว็บไซต์เดียวที่ให้ข้อมูลและการบริการได้ทั้งหมด • ผู้ใช้ต้องการข้อมูลเฉพาะ/บริการที่สนใจเท่านั้น • การนำเสนอข้อมูล/การบริการของแต่ละเว็บไซต์มีความแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง • ผู้ใช้ต้องการวิธีการค้นหาข้อมูลที่ตนเองฉนัดหรือคุ้นเคย • มีชื่อเว็บไซต์ที่ต้องจำมากมายเกินไป

37. Web Portal

38. Web Portal

39. Web Portal

40. Web Portal

41. การประยุกต์ใช้งานระบบ EIS ของ มท./จังหวัด • ช่วยในการวางแผนกลยุทธ์ • ช่วยในการควบคุมเชิงกลยุทธ์ • ช่วยในการติดตามสถานการณ์อย่างใกล้ชิด • ช่วยในการจัดการกับวิกฤติ

42. ขอขอบคุณ สวัสดี