The ETL Process

• Capture


• Scrub or data cleansing


• Transform


• Load and Index
  ETL = Extract, transform, and load

การสร้างและการออกแบบโครงสร้างข้อมูล Data Warehouse ที่ดี

การสร้างและการออกแบบโครงสร้างข้อมูล Data Warehouse ที่ดี

• Accessible ง่ายในการเข้าถึงข้อมูล
  
• Transformed มีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพื่อให้มีรูปแบบในการจัดลง Data Warehouse เพื่อง่ายต่อการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูล


• Management – oriented คือ มีความยืดหยุ่นสามารถมองได้หลายรูปแบบ

DW-Modeling
•Star Schema
•Snowflake Schema
•Fact Constellations

หลักการสร้างและการออกแบบโครงสร้างข้อมูล Star Schema

หลักการสร้างและการออกแบบข้อมูล Snowflake Schema

หลักการสร้างและการออกแบบข้อมูล Fact Constellations

OLAP Operations

• Cube slicing – come up with 2-D view of data



• Drill-down – going from summary to more detailed views

Summary report &
Drill-down with color added

วิธีการเก็บข้อมูลลง คิวบ์

วิธีการเก็บข้อมูลลง คิวบ์
ROLAP STORAGE
› Relation OLAP เป็น Traditional relational representation ใช้ relation ใน database เหมาะกับ ระบบที่มีข้อมูลมาก ความถี่ในการใช้น้อย
MOLAP STORAGE
› Multidimensional OLAP เนื่องจากเก็บผลลัพธ์ไว้ในดิสก์ และ สามารถคำนวณผลที่ต้องการไว้ได้ล่วงหน้า เหมาะกับ ระบบที่มีข้อมูลขนาดปานกลาง
HOLAP STORAGE
› Hybrid OLAP โครงสร้างนี้จะผสมระหว่าง MOLAP และ ROLAP โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ใน relation Database แต่สร้างยอดรวมไว้ในคิวบ์

CUBE

เป็นโมเดลของ Data Warehouse

• เปรียบเสมือนลูกบากส์ ซึ่งแต่ละมุมมองจะทำให้เกิดการคิวรี องค์ประกอบหลักคือ
  - ไดเมนชัน (Dimension)
  - เมเชอร์ (Measure)
  


• สามารถหมุนแกนได้ (pivoted data cube)

Operational VS Data Warehouse

Operational VS Data Warehouse

ตารางที่ 1 คำอธิบายบนส่วนท้ายตาราง

Operational	Warehouse (DSS)
Application Oriented	Subject Oriented
Used to run business	Used to analyze business
Clerical User	Manager/Analyst
Detailed data	Summarized and refined
Current up to date	Snapshot data
Isolated Data	Integrated Data
Repetitive access by small transactions	Ad-hoc access using large queries
Read/Update access	Mostly read access (batch update)

OLTP vs OLAP คืออะไร

OLTP(Online Transaction Processing)

เป็นการจัดการข้อมูลรายวัน

มีการ เพิ่ม ลบ แก้ไขข้อมูลได้ตลอดเวลา

ในองค์กรมีผู้ใช้เป็นจำนวนมาก

มักมีการแก้ไขข้อมูลพร้อมๆกันอยู่ตลอดเวลา

ถ้าหากอยากวิเคราะห์ข้อมูลจากระบบ OLTP มักนิยมcopy ข้อมูลไปยังอีกเครื่อง เพราะถ้าหากทำในเครื่องปกติที่ทำงานอยู่จะทำให้การทำงานช้า

OLAP(Online Analytical Processing)

• คือเทคโนโลยี ที่ใช้ดึงข้อมูลจาก Data Warehouse เพื่อนำไปวิเคราะห์และหาคำตอบที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ


• ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ


• ค้นหาข้อมูลรวดเร็ว


• หาผลรวมได้ง่าย และมีประสิทธิภาพ


• เรียก ดูข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว