บทที่ 5 : 5.2.2 นิยามข้อมูลสารสนเทศ (Definition of Information)
๕.๒.๒ นิยามข้อมูลสารสนเทศ (Definition of Information)
ข้อมูลสารสนเทศ (Information) หมายถึง ข้อมูลที่ได้รับการประมวลผลหรือจัดกระทำให้อยู่ในรูปแบบที่มีความหมาย และสามารถ นำไปใช้ประโยชน์ตามวัตถุประสงค์ของหน่วยงานหรือผู้ใช้ ทั้งในเชิงการวางแผน การวิเคราะห์ หรือการตัดสินใจ
โดยทั่วไป ข้อมูลดิบ (Data) ยังไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้ในทันที หากไม่ได้ผ่านกระบวนการ ประมวลผล, วิเคราะห์, หรือ ตีความ ให้เกิดความสัมพันธ์ที่ตอบสนองต่อวัตถุประสงค์ใดวัตถุประสงค์หนึ่ง เมื่อข้อมูลนั้นมี “บริบท” หรือ “สาระ” ที่ชัดเจนแล้ว จึงถือเป็นข้อมูลสารสนเทศ
🧭 ลักษณะสำคัญของข้อมูลสารสนเทศ
- เป็นข้อมูลที่มีการจัดระเบียบ มีโครงสร้าง และสามารถ ตอบคำถามหรือสนับสนุนการตัดสินใจ ได้
- ต้องมีที่มาจาก ข้อมูลดิบตั้งแต่ 2 ชุดขึ้นไป ที่มีความสัมพันธ์กัน
- ต้องสามารถ นำไปตีความ เพื่อสร้างความรู้หรือความเข้าใจ ในประเด็นใดประเด็นหนึ่ง
- ต้องเป็นไปตามหลักของ “ถูกต้อง ครบถ้วน ทันเวลา และเกี่ยวข้องกับเป้าหมาย”
📌 ตัวอย่างเชิงเปรียบเทียบ
หากมี ข้อมูล (Data) เพียงว่า “มีรถยนต์ผ่านแยกไฟแดงหนึ่งจำนวน 2,000 คัน” ข้อมูลดังกล่าวยังไม่มีความหมายที่ชัดเจนในการใช้งาน แต่หากมีการรวบรวมเวลา เช่น
เวลา 09:00 รถผ่าน 12 คัน/นาที, เวลา 09:01 รถผ่าน 15 คัน/นาที … (รวม 2,000 รายการ)
และมี เป้าหมายชัดเจน คือ “วางแผนแก้ไขปัญหาการจราจรที่สี่แยกดังกล่าว” ข้อมูลนี้จะกลายเป็น ข้อมูลสารสนเทศ ซึ่งสามารถนำไปวิเคราะห์ได้ว่า
ช่วงเวลาใดมีรถมากที่สุด, ทิศทางการไหลของรถมาจากด้านใด, มีแนวโน้มความแออัดอย่างไร
📚 กระบวนการจากข้อมูล → สารสนเทศ → ความรู้ → ปัญญา
- ข้อมูล (Data): ข้อเท็จจริงดิบ
- สารสนเทศ (Information): ข้อมูลที่ถูกแปลความหมาย มีบริบท
- ความรู้ (Knowledge): การเข้าใจความหมายและมองเห็นเหตุผลของปรากฏการณ์
- ปัญญา (Wisdom): ความสามารถในการใช้ความรู้ตัดสินใจและลงมือแก้ไขอย่างมีประสิทธิภาพ
🧠 สารสนเทศ: การตีความที่นำไปสู่ความรู้ (Interpretability toward Knowledge)
สารสนเทศที่มีคุณภาพต้องไม่ใช่เพียงการแสดง “ข้อเท็จจริง” เท่านั้น แต่จะต้องสามารถถูก ตีความ (Interpret) หรือ วิเคราะห์ เพื่อให้เกิด ความเข้าใจในบริบทหรือปรากฏการณ์ นั้น ๆ ได้อย่างเป็นระบบ เช่น การมองเห็นสาเหตุ ความเชื่อมโยง หรือแนวโน้มของข้อมูลที่สัมพันธ์กันในพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง
📌 การตีความ (Interpretability) หมายถึงอะไร?
การตีความ หมายถึง กระบวนการ ให้ความหมายแก่ข้อมูลที่ผ่านการจัดเรียงหรือประมวลผลแล้ว เพื่อให้ข้อมูลดังกล่าวสามารถตอบคำถาม หรือสร้างแนวคิดใหม่ ๆ ที่ผู้ใช้สามารถเข้าใจและนำไปใช้ตัดสินใจหรือวางแผนได้
🧾 ตัวอย่าง: จากข้อมูลดิบ → สารสนเทศ → ความเข้าใจ
| ลำดับ | ตัวอย่างเนื้อหา | ระดับ |
|---|---|---|
| 1 | ช่วงเวลา 07:00–09:00 มีรถยนต์ผ่านแยก A = 2,000 คัน | Data |
| 2 | เฉลี่ย = 16 คัน/นาที, ทิศเหนือมีรถ 60% ทิศใต้ 20%, ทิศอื่น 10% | Information |
| 3 | ช่วงเวลาเช้านี้คือช่วงพีคของการเดินทางไปโรงเรียนและทำงาน ทำให้แยก A คับคั่งผิดปกติจากทิศเหนือ | Interpretation → Knowledge |
🧩 การตีความในบริบทของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS)
- สารสนเทศจาก แผนที่ดัชนี NDVI ไม่ได้เพียงระบุค่าความเขียว แต่สามารถ “ตีความ” ได้ว่า พื้นที่นั้นมีความหนาแน่นของพืชพรรณดีเพียงใด → สะท้อนสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมต่อเกษตรกรรม
- สารสนเทศจาก ข้อมูลรายได้เฉลี่ยต่อครัวเรือน สามารถนำไปวิเคราะห์ ความเปราะบางทางเศรษฐกิจ และเชื่อมโยงกับข้อมูลสุขภาพหรือภัยพิบัติเพื่อกำหนดพื้นที่เป้าหมายในการจัดสรรทรัพยากร
- การตีความจาก ข้อมูลการใช้ที่ดิน + พื้นที่น้ำท่วมซ้ำซาก อาจนำไปสู่ข้อเสนอเชิงนโยบาย เช่น “พื้นที่เกษตรที่ซ้ำซ้อนกับเขตเสี่ยงน้ำท่วมควรปรับรูปแบบการผลิตหรือได้รับการชดเชยความเสี่ยง”
🗂️ คุณสมบัติของสารสนเทศที่ดี
- ต้อง ถูกต้อง (Accuracy) และเชื่อถือได้ (Reliability)
- ต้อง ครบถ้วน (Completeness) และไม่ขาดข้อมูลที่จำเป็น
- ต้อง ทันเวลา (Timeliness) และอัปเดตต่อสถานการณ์
- ต้อง เหมาะสมกับบริบท (Relevance) และเป้าหมายของผู้ใช้
- ต้องสามารถ เข้าถึงได้ (Accessibility) และมีการจัดเก็บที่ปลอดภัย
✅ คุณสมบัติของสารสนเทศที่ดี (Characteristics of Good Information)
สารสนเทศ (Information) ที่ดีนั้น ต้องมีคุณสมบัติสำคัญหลายประการเพื่อให้สามารถ ตอบสนองต่อวัตถุประสงค์ของผู้ใช้งาน ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในบริบทของ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) หรือระบบตัดสินใจเชิงพื้นที่ ซึ่งคุณสมบัติเหล่านี้ควรพิจารณาควบคู่กัน
1. ถูกต้อง (Accuracy)
สารสนเทศที่ดีต้อง สะท้อนความเป็นจริง และ ปราศจากข้อผิดพลาด ไม่ว่าจะเป็นด้านตำแหน่ง (ในระบบ GIS) หรือด้านค่าข้อมูลเชิงคุณลักษณะ เช่น ชื่อสถานที่ รหัสตำบล หรือจำนวนประชากร หากข้อมูลคลาดเคลื่อน แม้เพียงเล็กน้อย ก็อาจนำไปสู่การ ตัดสินใจผิดพลาด ได้
ตัวอย่าง: แผนที่เขตเสี่ยงน้ำท่วมที่ไม่ตรงกับตำแหน่งจริง อาจทำให้แผนรับมือผิดพื้นที่
2. เชื่อถือได้ (Reliability)
สารสนเทศต้องมาจาก แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ เช่น หน่วยงานรัฐ สถาบันวิจัย หรือระบบที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว และควรสามารถ ตรวจสอบย้อนกลับ ได้ถึงที่มา (traceability) รวมถึงมีการระบุ Metadata เช่น วันที่เก็บข้อมูล วิธีการเก็บ และผู้จัดทำ
ตัวอย่าง: ข้อมูลประชากรจากสำนักงานสถิติแห่งชาติ มีความน่าเชื่อถือมากกว่าการประมาณค่าจากแหล่งทั่วไป
3. ทันเวลา (Timeliness)
สารสนเทศที่ดีต้อง ทันต่อสถานการณ์ และมีการปรับปรุงให้ทันสมัยอยู่เสมอ ข้อมูลที่ล้าสมัยอาจใช้ไม่ได้ในบริบทปัจจุบัน เช่น ข้อมูลการใช้ที่ดินเมื่อ 10 ปีที่แล้วอาจไม่สะท้อนความจริงในปัจจุบัน
เช่น: แผนที่พื้นที่ป่าไม้ควรปรับปรุงทุกปี เพื่อสะท้อนการบุกรุกหรือฟื้นฟูพื้นที่
4. เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ (Relevance)
สารสนเทศต้อง สอดคล้องกับเป้าหมายของการใช้งาน ไม่ควรเก็บข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่จำเป็น เพราะจะทำให้สิ้นเปลืองทรัพยากร และอาจทำให้วิเคราะห์ข้อมูลผิดพลาด
เช่น: หากเป้าหมายคือวางแผนโรงพยาบาลใหม่ ข้อมูลที่จำเป็นควรครอบคลุมประชากร, พื้นที่เสี่ยงภัย, และโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่เพียงข้อมูลป่าไม้หรือเขตที่ดิน
5. ครบถ้วน (Completeness)
สารสนเทศที่ดีควร มีข้อมูลอย่างเพียงพอในทุกมิติที่เกี่ยวข้อง ไม่ควรขาดข้อมูลสำคัญ เช่น ขาดหมู่บ้านบางแห่งในฐานข้อมูล หรือขาดฟิลด์ข้อมูลที่จำเป็น
ตัวอย่าง: หากแผนที่ตำบลมีเพียง 80 จาก 100 ตำบล ข้อมูลจะไม่สมบูรณ์สำหรับการวิเคราะห์ทั้งจังหวัด
6. สามารถเข้าถึงได้ (Accessibility)
สารสนเทศควรถูกจัดเก็บในรูปแบบที่สามารถเข้าถึงและใช้งานได้ง่าย โดยไม่ติดขัดด้านเทคนิคหรือข้อจำกัดด้านสิทธิ์มากเกินไป เช่น อยู่ในรูปแบบไฟล์มาตรฐาน (.shp, .csv, .geojson) และสามารถเปิดได้ในซอฟต์แวร์ทั่วไป
ตัวอย่าง: ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในระบบ WebGIS แบบเปิด (Open Data) จะสามารถใช้ประโยชน์ได้กว้างกว่า
7. อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม (Proper Format and Presentation)
การนำเสนอสารสนเทศควร อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย สอดคล้องกับการใช้งาน เช่น ตารางข้อมูลที่มีรหัสชัดเจน แผนที่ที่ใช้สัญลักษณ์มาตรฐาน หรือแผนภูมิที่ช่วยให้เข้าใจภาพรวม
เช่น: แผนที่ thematic ที่ใช้สีระดับความรุนแรงน้ำท่วม จะสื่อสารได้ชัดเจนกว่าตารางตัวเลขเพียงอย่างเดียว
🔐 ข้อควรพิจารณาในการจัดการข้อมูลสารสนเทศ
- ข้อมูลสารสนเทศต้องมีการ ป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต
- ต้องมีการ สำรองข้อมูล (Backup) เพื่อป้องกันความเสียหายจากไฟฟ้าดับ น้ำท่วม หรือเหตุฉุกเฉิน
- ต้องมีการวางแผน การจัดเก็บที่เหมาะสมตามประเภทและความถี่ในการใช้งาน
✅ บทสรุป
ข้อมูลสารสนเทศ (Information) เป็นองค์ประกอบที่สำคัญในการวางแผนและตัดสินใจขององค์กร โดยเป็นผลลัพธ์จากการ จัดการข้อมูลดิบอย่างมีระบบ เพื่อให้เกิด คุณค่า ในเชิงการใช้ประโยชน์ เมื่อมีการรวบรวมสารสนเทศอย่างเพียงพอและมีความเชื่อมโยง จะทำให้ผู้ใช้งานสามารถ วิเคราะห์ปัญหา, เข้าใจบริบท, และ ดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในท้ายที่สุด
✅ ลักษณะที่พึงประสงค์ของข้อมูลสารสนเทศ (Desirable Characteristics of Information)
ในกระบวนการบริหารจัดการข้อมูลเพื่อการตัดสินใจในระบบสารสนเทศ (Information Systems) โดยเฉพาะในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) หรือระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support Systems – DSS) สารสนเทศที่ดีควรมีลักษณะพึงประสงค์อย่างน้อย ๕ ประการ ดังนี้:
1. การนำเสนอที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย (Clarity and Familiarity in Presentation)
สารสนเทศที่ดีควรได้รับการ นำเสนอในรูปแบบที่ชัดเจน (clear) และ คุ้นเคยกับผู้ใช้งาน (familiar format) เพื่อให้สามารถ เข้าใจได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง เช่น การใช้แผนที่เชิงธีม ตารางเปรียบเทียบ หรือกราฟแท่งที่เหมาะสมกับผู้บริหารระดับต่าง ๆ โดยหลีกเลี่ยงการใช้รหัสเชิงเทคนิคที่ซับซ้อนเกินความจำเป็น
การนำเสนอข้อมูลควรยึดหลัก User-Centered Design เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการสื่อสารและการตีความ
2. การเพิ่มพูนความเข้าใจในสถานการณ์ (Enhanced Situational Awareness)
ข้อมูลสารสนเทศควรช่วยให้ผู้ใช้งาน เข้าใจบริบทของปัญหาหรือสถานการณ์ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยสามารถเชื่อมโยงตัวแปรหรือปัจจัยต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น ปัจจัยเชิงพื้นที่กับเชิงสังคม เศรษฐกิจ หรือสิ่งแวดล้อม เพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ “รอบด้าน” และเป็นระบบ
ตัวอย่าง: การวิเคราะห์พื้นที่น้ำท่วมควรแสดงความสัมพันธ์กับระดับความเปราะบางทางสังคมของชุมชน
3. การให้แนวทางหรือคำแนะนำที่มีเหตุผลรองรับ (Decision-Guided Recommendation with Rationale)
สารสนเทศที่ดีควรมีการจัดเตรียม แนวทาง (guidelines) หรือ คำแนะนำเบื้องต้น (recommendations) เพื่อช่วยให้ผู้ใช้พิจารณาทางเลือกได้อย่างมีเหตุมีผล และควรมี หลักฐานหรือการวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ (supporting rationale) ประกอบเพื่อแสดงว่าแต่ละทางเลือกจะนำไปสู่ผลลัพธ์อย่างไร (what), และเพราะเหตุใดจึงควรเลือกทางเลือกนั้น (why)
ระบบควรทำหน้าที่เป็น “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “ผู้แทนในการตัดสินใจ”
4. ความจำเพาะเจาะจงตามสถานการณ์ (Context-Specific Relevance)
ความต้องการสารสนเทศควรถูกออกแบบบนพื้นฐานของ บริบทเฉพาะทางของสถานการณ์ หรือ วัตถุประสงค์ของผู้ใช้งาน เช่น หากเป็นการวางแผนผังเมือง สารสนเทศควรเน้นไปที่การใช้ที่ดิน โครงสร้างพื้นฐาน และแนวโน้มประชากร มากกว่าข้อมูลเกษตรกรรม หรือทรัพยากรชีวภาพที่ไม่เกี่ยวข้อง
การวิเคราะห์เชิงเฉพาะเจาะจงสามารถลด “ข้อมูลเกินความจำเป็น (Information Overload)” ได้อย่างมาก
5. การทำหน้าที่สนับสนุน ไม่แทนที่การตัดสินใจ (Human-Centered Decision Support)
ระบบสารสนเทศควรทำหน้าที่ สนับสนุนการตัดสินใจของมนุษย์ (Decision Aid) มากกว่าทำหน้าที่ “แทนที่” หรือ “ตัดสินใจให้” โดยควรนำเสนอข้อมูลหรือทางเลือกในลักษณะที่ เปิดโอกาสให้ผู้ใช้เป็นผู้ชี้นำ (Guide) กระบวนการวินิจฉัย วิเคราะห์ และเลือกทางเลือกต่าง ๆ ด้วยตนเอง มากกว่าการกำหนดคำตอบที่ตายตัวจากระบบ
แนวคิดนี้สะท้อนหลักของ Decision Support Systems (DSS) ที่เน้น Human-in-the-Loop
ข้อมูล (Stored Data) ที่ถูกจัดเก็บในระบบคอมพิวเตอร์ และสามารถนำมาใช้ในระบบสารสนเทศ โดยเฉพาะในบริบทของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) และระบบฐานข้อมูล:
ข้อมูล (Stored Data)
ข้อมูลที่เก็บไว้ในระบบคอมพิวเตอร์ หรือที่เรียกว่า Stored Data หมายถึง ข้อมูลที่ได้รับการ จัดเก็บอย่างเป็นระบบภายในหน่วยความจำของคอมพิวเตอร์หรือระบบฐานข้อมูล ซึ่งสามารถเรียกใช้งานเพื่อดำเนินการ ประมวลผล (Processing) หรือ วิเคราะห์ (Analysis) ได้ตามความต้องการ โดยอาศัย โปรแกรมประยุกต์ (Application Software) เช่น ระบบ GIS, ระบบ MIS, หรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS)
🗂️ รูปแบบของข้อมูลที่จัดเก็บในระบบคอมพิวเตอร์
ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บไว้อาจอยู่ในหลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับประเภทของระบบที่ใช้ และวัตถุประสงค์ในการนำข้อมูลไปใช้ ซึ่งสามารถจำแนกได้เป็นประเภทหลัก ๆ ดังนี้:
1. ข้อมูลเชิงตัวเลข (Numeric Data)
- เป็นข้อมูลที่อยู่ในรูปของ ตัวเลข เช่น จำนวนประชากร, ระดับรายได้, พิกัด X/Y, ค่าความสูง, หรือดัชนี NDVI
- สามารถนำไปใช้ในกระบวนการคำนวณทางคณิตศาสตร์หรือสถิติ
2. ข้อมูลข้อความ (Textual/String Data)
- เป็นข้อมูลที่อยู่ในรูปของ ข้อความหรืออักขระ เช่น ชื่อจังหวัด รหัสหมู่บ้าน ประเภทของป่าไม้ หรือการใช้ที่ดิน
- ใช้เพื่อการระบุ ลำดับ หรือการจำแนก (Classification)
3. ข้อมูลวันเวลา (Date/Time Data)
- ใช้เพื่อระบุช่วงเวลา เช่น วันที่เก็บข้อมูล วันที่สร้างแผนที่ หรือช่วงเวลาของเหตุการณ์
- จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงเวลา (Temporal Analysis)
4. ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial/Geometric Data)
- เป็นข้อมูลที่อ้างอิงตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ เช่น จุด (Point), เส้น (Line), พื้นที่ (Polygon)
- จัดเก็บในรูปแบบไฟล์ เช่น
.shp,.geojson, หรือในฐานข้อมูล GIS เช่น PostGIS
5. ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (Structured Data)
- จัดเก็บในรูปแบบของ ตารางฐานข้อมูล (Tables) โดยมีคอลัมน์ (Field) และแถว (Record)
- เหมาะกับการใช้งานร่วมกับระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational DBMS)
6. ข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)
- ข้อมูลที่ไม่สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยตารางโดยตรง เช่น ไฟล์ภาพถ่าย, วิดีโอ, เอกสาร PDF
- ใน GIS ข้อมูลภาพถ่ายทางอากาศและดาวเทียมจะอยู่ในกลุ่มนี้ และต้องมีการประมวลผลด้วยซอฟต์แวร์เฉพาะ
คำว่า แฟ้มข้อมูล (File) หรือ ไฟล์ข้อมูลในระบบคอมพิวเตอร์ โดยอธิบายความหมาย หน้าที่ และบทบาทในระบบสารสนเทศ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ ระบบฐานข้อมูล และ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS):
🗂️ แฟ้มข้อมูล หรือ ไฟล์ (File)
(File as a Fundamental Unit of Data Storage in Information Systems)
แฟ้มข้อมูล หรือ ไฟล์ (File) หมายถึง หน่วยพื้นฐานของการจัดเก็บข้อมูลในระบบคอมพิวเตอร์ ซึ่งมีหน้าที่ รวบรวมข้อมูลประเภทเดียวกันไว้ด้วยกัน เพื่อความสะดวกในการ จัดเก็บ, เรียกใช้, และ ประมวลผลข้อมูล ให้ตรงตามวัตถุประสงค์ของระบบงานหรือผู้ใช้งาน
📌 คุณลักษณะของแฟ้มข้อมูล
- เป็นโครงสร้างที่ใช้สำหรับ เก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบ
- ข้อมูลในแฟ้มมักมี ลักษณะเดียวกัน เช่น ข้อมูลรายชื่อประชากร, ข้อมูลพิกัดแหล่งน้ำ, หรือข้อมูลระดับความเสี่ยง
- ช่วยให้ การค้นคืนข้อมูล (retrieval) ทำได้อย่างรวดเร็ว
- แต่ละแฟ้มจะมี ชื่อแฟ้ม (filename) และ นามสกุลไฟล์ (file extension) เพื่อบอกชนิดของข้อมูลที่เก็บ
🧾 ประเภทของแฟ้มข้อมูลตามลักษณะการใช้งาน
| ประเภทแฟ้ม | ตัวอย่าง | คำอธิบาย |
|---|---|---|
| แฟ้มข้อมูลเชิงข้อความ (Text Files) | .txt, .csv | เก็บข้อมูลในรูปแบบข้อความหรือตาราง เช่น รายชื่อบุคคล รายได้ |
| แฟ้มฐานข้อมูล (Database Files) | .dbf, .mdb, .sqlite | ใช้ในระบบฐานข้อมูลเพื่อจัดเก็บข้อมูลแบบตาราง |
| แฟ้มข้อมูลเชิงภูมิศาสตร์ (Spatial Files) | .shp, .geojson, .kml, .tif | ใช้ใน GIS สำหรับเก็บข้อมูลแผนที่ทั้งแบบเวกเตอร์และแรสเตอร์ |
| แฟ้มภาพ (Image Files) | .jpg, .png, .tiff | ใช้เก็บภาพถ่าย ภาพดาวเทียม หรือสัญลักษณ์ประกอบแผนที่ |
| แฟ้มรหัสคำสั่ง (Executable/Script Files) | .py, .exe, .bat | ใช้รันคำสั่งหรือประมวลผลข้อมูลโดยอัตโนมัติ |
🧠 บทบาทของแฟ้มข้อมูลในระบบสารสนเทศ
- เป็น หน่วยพื้นฐานของการจัดเก็บ (Storage Unit) ทั้งในระบบปฏิบัติการทั่วไปและในระบบสารสนเทศเฉพาะทาง เช่น GIS หรือ MIS
- เป็นสื่อกลางในการ แลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบ เช่น จาก GPS → CSV → GIS
- ทำหน้าที่เป็น ฐานข้อมูลชั้นต้น ก่อนนำไปเข้าสู่ระบบฐานข้อมูลขนาดใหญ่หรือระบบคลาวด์
🗺️ ตัวอย่างในระบบ GIS
ในระบบ GIS ไฟล์หนึ่งชุดอาจประกอบด้วยหลายแฟ้มร่วมกัน เช่น:
| แฟ้ม | คำอธิบาย |
|---|---|
landuse.shp | ข้อมูลเวกเตอร์แสดงรูปร่างพื้นที่ |
landuse.dbf | ข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attributes) ของแต่ละพื้นที่ |
landuse.shx | ดัชนีช่วยค้นตำแหน่งข้อมูลในไฟล์ .shp |
landuse.prj | ระบบพิกัด (Projection) ที่ใช้ในข้อมูลชุดนี้ |
แนวคิดด้าน ฐานข้อมูล (Database) ในระบบสารสนเทศ โดยเฉพาะสำหรับผู้เรียนหรือผู้พัฒนา ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) และระบบฐานข้อมูลในหน่วยงาน:
🗄️ ฐานข้อมูล (Database)
(Concept and Role in Information Systems)
ฐานข้อมูล (Database) หมายถึง แนวคิดในการ รวบรวมและจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดขององค์กรไว้ในที่เดียวกัน อย่างเป็นระบบ โดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อ ลดความซ้ำซ้อน (Data Redundancy) และ เพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานข้อมูลร่วมกัน (Data Sharing Efficiency)
✅ แนวคิดสำคัญของฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูลทำหน้าที่เป็น คลังข้อมูลกลาง (Central Repository) สำหรับหน่วยงานหรือองค์กร
- ทำให้ผู้ใช้จากหลายแผนกหรือหลายระบบสามารถ เข้าถึงและใช้ข้อมูลร่วมกันได้
- ส่งเสริม ความถูกต้อง (Accuracy) และ ความสอดคล้องของข้อมูล (Data Integrity)
- ช่วยลดภาระการบำรุงรักษาข้อมูลที่แยกส่วน และสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลข้ามหน่วยงาน
🗂️ องค์ประกอบของฐานข้อมูล
| องค์ประกอบ | คำอธิบาย |
|---|---|
| แฟ้มข้อมูล (Data Files) | แฟ้มที่เก็บข้อมูลประเภทเดียวกัน เช่น ประชากร, ที่ดิน, อาคาร |
| ชุดข้อมูล (Datasets) | กลุ่มของแฟ้มข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องกัน |
| ตารางข้อมูล (Tables) | โครงสร้างข้อมูลเชิงตาราง ประกอบด้วยฟิลด์ (Field) และระเบียน (Record) |
| ความสัมพันธ์ (Relationships) | การเชื่อมโยงตารางข้อมูลผ่านคีย์ เช่น TAMBON_ID, PERSON_ID |
| ระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) | ซอฟต์แวร์ที่ใช้ควบคุม สร้าง ดัดแปลง และเข้าถึงข้อมูลในฐานข้อมูล เช่น PostgreSQL, MySQL, Microsoft Access |
💽 รูปแบบการจัดเก็บข้อมูล
ข้อมูลในฐานข้อมูลอาจอยู่ในรูปแบบต่าง ๆ ดังนี้:
- แฟ้มเดียว (Single File): ใช้ในระบบงานขนาดเล็ก เช่น Excel หรือ CSV
- หลายแฟ้มข้อมูล (Multiple Files): ใช้โครงสร้างแบบแฟ้มแยก และมีการเชื่อมโยงกันด้วยรหัสประจำ
- ฐานข้อมูลรวม (Integrated Database): เก็บแฟ้มข้อมูลหลายประเภทที่มีความสัมพันธ์กันไว้ในที่เดียว โดยใช้ หน่วยจัดเก็บสำรอง เช่น ฮาร์ดดิสก์ หรือเซิร์ฟเวอร์กลาง
🧠 ประโยชน์ของฐานข้อมูลในองค์กร
- ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล (Minimize Redundancy): ไม่จำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลซ้ำในหลายหน่วยงาน
- ส่งเสริมความสอดคล้อง (Ensure Consistency): ข้อมูลที่ปรับปรุงจากที่หนึ่งจะสะท้อนผลต่อทุกระบบที่เชื่อมโยง
- ประหยัดเวลาและทรัพยากร (Save Time and Resources): ลดการทำงานซ้ำซ้อนและความผิดพลาดในการจัดการข้อมูล
- สนับสนุนการวิเคราะห์ข้ามมิติ (Multidimensional Analysis): เช่น การวิเคราะห์ประชากรตามเขตการใช้ที่ดินใน GIS
- เปิดโอกาสให้ใช้งานร่วมกัน (Shared Use): หน่วยงานต่าง ๆ สามารถใช้ฐานข้อมูลร่วมกันผ่านระบบเครือข่าย
🗺️ ตัวอย่างในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS)
ในระบบ GIS ฐานข้อมูลจะใช้จัดเก็บทั้งข้อมูล เชิงพื้นที่ (Spatial Data) และ ข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) อย่างเชื่อมโยงกัน เช่น:
- ตารางแผนที่การใช้ที่ดิน (
landuse.shp) - ตารางประชากร (
population.dbf) - เชื่อมโยงผ่านรหัส
TAMBON_IDเพื่อทำการวิเคราะห์ร่วมกัน