ทำไมจึงต้องมี Data Mining

1.ข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลหากเก็บไว้เฉย ๆ ก็จะไม่เกิดประโยชน์ดังนั้นจึงต้องมีการสกัดสารสนเทศไปใช้

การสกัดสารสนเทศ หมายถึง การคัดเลือกข้อมูลออกมาใช้งานในส่วนที่เราต้องการ

            2.ในอดีตเราใช้คนเป็นผู้สืบค้นข้อมูลต่าง ๆ ในฐานข้อมูลซึ่งผู้สืบค้นจะทำการสร้างเงื่อนไขขึ้นมาตามภูมิปัญญาของผู้สืบค้น

                3.ในปัจจุบันการวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูลเดียวอาจไม่ให้ความรู้เพียงพอและลึกซึ้งสำหรับการดำเนินงานภายใต้ภาวะที่มีการแข่งขันสูงและมีการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วจึงจำเป็นที่จะต้องรวบรวมฐานข้อมูลหลาย ๆ ฐานข้อมูลเข้าด้วยกัน เรียกว่า “ คลังข้อมูล” ( Data Warehouse)

                ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องใช้ Data Mining ในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เพื่อที่จะนำข้อมูลนั่นมาใช้งานให้เกิดประโยชน์สูงที่สุด

ปัจจัยที่ทำให้ Data Mining เป็นที่ได้รับความนิยม

·       จำนวนและขนาดข้อมูลขนาดใหญ่ถูกผลิตและขยายตัวอย่างรวดเร็ว การสืบค้นความรู้จะมีความหมายก็ต่อเมื่อฐานข้อมูลที่ใช้มีขนาดใหญ่มาก ปัจจุบันมีจำนวนและขนาดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว โดยผ่านทาง Internet  ดาวเทียม และแหล่งผลิตข้อมูล อื่น ๆ เช่น เครื่องอ่านบาร์โค้ด ,  เครดิตการ์ด , อีคอมเมิร์ซ

·       ข้อมูลถูกจัดเก็บเพื่อนำไปสร้างระบบการสนับสนุนการตัดสินใจ ( Decision Support System)  เพื่อเป็นการง่ายต่อการนำข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจ ส่วนมากข้อมูลจะถูกจัดเก็บแยกมาจากระบบปฏิบัติการ ( Operational System ) โดยจัดอยู่ในรูปของคลังหรือเหมืองข้อมูล ( Data Warehouse ) ซึ่งเป็นการง่ายต่อการนำเอาไปใช้ในการสืบค้นความรู้

·       ระบบ computer สมรรถนะสูงมีราคาต่ำลง  เทคนิค Data Mining ประกอบไปด้วย Algorithm ที่มีความซับซ้อนและความต้องการการคำนวณสูง จึงจำเป็นต้องใช้งานกับระบบ computer สมรรถนะสูง ปัจจุบันระบบ computer สมรรถนะสูงมีราคาต่ำลง พร้อมด้วยเริ่มมีเทคโนโลยีที่นำเครื่อง microcomputer จำนวนมากมาเชื่อมต่อกันโดยเครือข่ายความเร็วสูง ( PC Cluster ) ทำให้ได้ระบบ computer สมรรถนะสูงในราคาต่ำ 

·       การแข่งขันอย่างสูงในด้านอุตสาหกรรมและการค้า เนื่องจากปัจจุบันมีการแข่งขันอย่างสูงในด้านอุตสหกรรมและการค้า มีการผลิตข้อมูลไว้อย่างมากมายแต่ไม่ได้นำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ จึงเป็นการจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องควบคุมและสืบค้นความรู้ที่ถูกซ่อนอยู่ในฐานข้อมูลความรู้ที่ได้รับสามารถนำไปวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจในการจัดการในระบบต่าง ๆ ซึ่งจะเห็นได้ว่าความรู้เหล่านี้ถือว่าเป็นผลิตผลอีกชิ้นหนึ่งเลยทีเดียว

DATA MINING คืออะไร

                Data Mining คือ ชุด software วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อระบบสนับสนุนการตัดสินใจของผู้ใช้ มันเป็น software ที่สมบรูณ์ทั้งเรื่องการค้นหา การทำรายงาน และโปรแกรมในการจัดการ ซึ่งเราคุ้นเคยดีกับคำว่า  Executive Information System  ( EIS ) หรือระบบข้อมูลสำหรับการตัดสินใจในการบริหาร ซึ่งเป็นเครื่องมือชิ้นใหม่ที่สามารถค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในการบริหาร ซึ่งเป็นการเพิ่มคุณค่าให้กับฐานข้อมูลที่มีอยู่

                ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ( Decision Support System) คือทำอย่างไรให้ข้อมูลที่เรามีอยู่กลายเป็นความรู้อันมีค่าได้สร้างคำตอบของอนาคตได้  ดังรูปที่ 1

ปัจจุบันระบบสนับสนุนข้อมูลในการตัดสินใจได้เข้ามามีอิทธิพลในการรวบรวมข้อมูลและปรับค่าข้อมูลในคลังสินค้า ซึ่งฐานข้อมูลขนาดใหญ่นี้จะประกอบไปด้วยข้อมูลเป็นพันๆ ล้านไบต์ ยากแก่การค้นหาได้อย่างทันกาลด้วยวิธี DBMS ( Database Management System ) โดยทั่วไป ข้อมูลที่เป็นที่สนใจของผู้บริหารธุรกิจวันนี้สามารถจะค้นหาได้ง่ายขึ้นแล้ว ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการค้นหาข้อมูลที่ต้องการในมหาสมุทรข้อมูลเพื่อนำมาเทียบเคียงและดูแนวโน้ม และนำข้อมูลที่จำเป็นของบริษัทส่งกลับให้ผู้บริหารตัดสินใจได้อย่างทันกาล

                นี่คือจุดประสงค์ของ Data Mining ที่จะมาช่วยในเรื่องของเทคนิคการจัดการข้อมูล ซึ่งได้พยายามและทดสอบแล้วและข้อมูลสนับสนุนที่มีอาจย้อนหลังไปถึง 30 ปี ด้วยเทคนิคเดียวกันนี้เราสามารถใช้ค้นข้อมูลสำคัญที่ปะปนกับข้อมูลอื่น ๆ ในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่แค่การสุ่มหา บางคนเรียกว่า KDD ( Knowledge Discovery in Database ) หรือ การค้นหาข้อมูลด้วยความรู้ และนั่นก็คือ  Data Mining

                สำหรับ Philippe Nieuwbourg ( CXP Information ) กล่าวไว้ว่า “ Data Mining คือ เทคนิคที่ผู้ใช้สามารถปฏิบัติการได้โดยอัตโนมัติ กับ ข้อมูลที่ไม่รู้จัก  ซึ่งเป็นการเพิ่มคุณค่า ให้กับข้อมูลที่มี”

                จากประโยคข้างต้นมีคำอยู่สามคำที่สำคัญ คือ คำแรก “ อัตโนมัติ” คือ กระบวนการทำงานของ Data Mining ซึ่งจะเป็นผู้ทำงานเองไม่ใช่ผู้ใช้กระบวนการจะไม่ให้คำตอบกับปัญหาที่มีแต่จะเป็นศูนย์กลางของข้อมูล คำที่สอง “ข้อมูลที่ไม่รู้จัก” เครื่องมือในการค้นหาใหม่ของ Data Mining ซึ่งจะไม่ค้นหาแต่ข้อมูลเก่าและข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนให้เท่านั้น แต่จะค้นหาข้อมูลใหม่ ๆ ด้วย และสุดท้าย “ เพิ่มคุณค่า ” นั่นหมายถึง ผู้ใช้ไม่ได้เป็นแค่เพียงนักสถิติ แต่เป็นได้ถึงระดับตัดสินใจ