OLAP

OLAP หรือ Online analytical processing

เป็นเทคโนโลยีที่ประกอบด้วยเครื่องมือที่ช่วยดึงและนำเสนอข้อมูลในหลายมิติ (Multi Dimensional) จากหลายๆ มุมมอง โดยที่ OLAP ได้รับการออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ในระดับของผู้บริหารหรือหน่วยงาน ในองค์กร ที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจในระดับสูง สำหรับโครงสร้างของข้อมูล OLAP นั้นเป็นแบบลำดับชั้น (Hierarchical) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจภาพรวมและความเกี่ยวข้องของข้อมูลในอ งค์กรได้ง่าย ส่วนฟังก์ชัน OLAP นั้นก็สนับสนุนการวิเคราะห์แนวโน้ม (Trend Analysis) การเจาะลึกข้อมูลในระดับรายละเอียดที่มีความซับซ้อน ความสามารถในการสรุปข้อมูล และความสามารถในการเปรียบเทียบข้อมูลในมุมมองต่างๆ อีกด้วย

OLAP นับเป็นเทคโนโลยีที่มีความสำคัญต่อธุรกิจในปัจจุบันเป็นอย่างมาก เนื่องจากความซับซ้อนที่มากขึ้น และเวลาที่น้อยลงสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ OLAP จึงเป็นคำตอบที่เหมาะสมมากที่สุดในปัจจุบัน เพราะจุดเด่นที่สำคัญของ OLAP ประกอบด้วย การตอบสนองต่อการคิวรีของผู้ใช้ที่กินเวลาไม่มาก การทำงานที่ไม่ขึ้นกับขนาดและความซับซ้อนของฐานข้อมูล แอพพลิเคชัน OLAP ช่วยงานการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการเปรียบเทียบ การนำเสนอในมุมมองเฉพาะ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังและคาดการณ์ข้อมูลในอนาคตตามโ มเดลการตอบคำถามแบบ "What-If"

Data Mining (การทำเหมืองข้อมูล)

Data Mining หรือ การทำเหมืองข้อมูล

คือการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล(ซึ่งส่วนมากมีขนาดใหญ่) เพื่อค้นหารูปแบบหรือกฎที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลนั้น และนำรูปแบบหรือกฏที่ค้นพบได้นั้นไปใช้เกิดประโยชน์เพื่อพัฒนาองค์กร เช่น ด้านการตลาด ลูกค้าสัมพันธ์ เป็นต้น

การที่เราจะได้ข้อมูลออกมาใช้งานในส่วนที่เราต้องการนั้น จำเป็นต้องอาศัยการทำ Data Mining เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เพื่อที่จะนำข้อมูลนั่นมาใช้งานให้เกิดประโยชน์สูงที่สุด

การทำเหมืองข้อมูลจะต้องใช้ความรู้จากศาสตร์หลายแขนง ดังนี้
- ฐานข้อมูล (Database technology) : ใช้เป็นแหล่งรวบรวมข้อมูล
- สถิติ (Statistics) : สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น
- การเรียนรูของเครื่อง (Machine learning) : ใช้อัลกอริทึมในการค้นหารูปแบบและกฎที่ซ่อนอยู่
- การมองเห็น (Visualization) : การแสดงผลลัพธ์ รูปแบบและสัมพันธ์เพื่อให้เขใจไดง่ายขึ้น
- ความรูด้านวิทยาศาสตร์และสารสนเทศ (Information science)