การจัดการฐานข้อมูลคืออะไร

การจัดการฐานข้อมูลคือกระบวนการสร้าง ดูแลรักษา จัดระเบียบ และควบคุมการเข้าถึงฐานข้อมูล โดยพื้นฐานแล้วทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่จัดเก็บจะยังคงถูกต้อง ปลอดภัย และพร้อมใช้งาน เนื่องจากธุรกิจต่างๆ พึ่งพาข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจมากขึ้น การจัดการฐานข้อมูลที่มีประสิทธิผลจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญต่อการดำเนินงาน บทความนี้จะเจาะลึกถึงวิวัฒนาการของระบบการจัดการฐานข้อมูล (DBMS) อภิปรายเกี่ยวกับ DBMS ประเภทต่างๆ และแสดงให้คุณเห็นว่าเครื่องมือสมัยใหม่กำลังขยายขีดความสามารถในการจัดการฐานข้อมูลอย่างไร

วิวัฒนาการของระบบการจัดการฐานข้อมูล

ระบบการจัดการฐานข้อมูลมีการพัฒนาอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของธุรกิจและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ด้านล่างนี้เป็นภาพรวมโดยย่อของขั้นตอนสำคัญในการวิวัฒนาการของ DBMS:

• ระบบไฟล์แบบแบน: ในยุคแรกๆ ของการคำนวณ ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในระบบไฟล์แบบแบน ซึ่งประกอบด้วยไฟล์ข้อความธรรมดาที่มีบันทึกที่คั่นด้วยตัวคั่น เช่น เครื่องหมายจุลภาคหรือแท็บ แม้ว่าจะใช้งานได้ตรงไปตรงมา แต่ระบบไฟล์แบบเรียบก็มีข้อจำกัดในแง่ของการดึงข้อมูลและการจัดการ และมักส่งผลให้ข้อมูลซ้ำซ้อน
• แบบจำลองลำดับชั้นและเครือข่าย: แบบจำลองลำดับชั้นที่พัฒนาขึ้นในทศวรรษ 1960 นำเสนอข้อมูลในรูปแบบโครงสร้างคล้ายต้นไม้ โดยแต่ละองค์ประกอบข้อมูลมีพาเรนต์เดี่ยวและรายการย่อยเป็นศูนย์หรือมากกว่า โมเดลนี้ให้การควบคุมข้อมูลและความสามารถขององค์กรที่ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับระบบไฟล์แบบแฟลต โมเดลเครือข่ายเป็นส่วนขยายของโมเดลแบบลำดับชั้น ซึ่งแต่ละองค์ประกอบข้อมูลสามารถมีโหนดพาเรนต์ได้หลายโหนด ปรับปรุงลักษณะเชิงสัมพันธ์ของข้อมูลที่จัดเก็บเพิ่มเติม และแก้ไขข้อจำกัดบางประการของโมเดลแบบลำดับชั้น
• ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์: เปิดตัวครั้งแรกโดย Edgar Codd ในปี 1970 โมเดลเชิงสัมพันธ์ได้ปฏิวัติโลกแห่งการจัดการฐานข้อมูล โมเดลนี้แสดงข้อมูลในตาราง (ความสัมพันธ์) และใช้ Structured Query Language (SQL) สำหรับการกำหนด การสืบค้น และการจัดการข้อมูล ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถปรับให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่หลากหลาย และมีการใช้อย่างแพร่หลายในระบบการจัดการฐานข้อมูลสมัยใหม่
• ฐานข้อมูลเชิงวัตถุ: ถือกำเนิดขึ้นในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990 เพื่อตอบสนองความต้องการในการจัดการประเภทข้อมูลที่ซับซ้อนในแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูลเชิงวัตถุที่ผสานรวมภาษาการเขียนโปรแกรมและแนวคิดการจัดการฐานข้อมูล แนวทางนี้ช่วยให้นักพัฒนาจัดเก็บและจัดการอ็อบเจ็กต์การเขียนโปรแกรมใน DBMS ได้อย่างราบรื่น โดยไม่จำเป็นต้องทำแผนที่เชิงวัตถุสัมพันธ์
• ฐานข้อมูล NoSQL: ด้วยการเพิ่มขึ้นของ Big Data และความต้องการความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน ฐานข้อมูล NoSQL (ไม่ใช่แค่ SQL) จึงถือกำเนิดขึ้นในช่วงปลายทศวรรษ 2000 ฐานข้อมูลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งมีโครงสร้าง มีสถาปัตยกรรมแบบกระจาย และจัดเตรียมแบบจำลองที่ง่ายกว่าสำหรับการจัดการข้อมูล ประเภททั่วไปของฐานข้อมูล NoSQL ได้แก่ ฐานข้อมูลคีย์-ค่า ตระกูลคอลัมน์ ฐานข้อมูลเชิงเอกสาร และฐานข้อมูลกราฟ มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมาก และสามารถทำงานได้ดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมในบางสถานการณ์
• ฐานข้อมูล NewSQL: จากการพัฒนาล่าสุด ฐานข้อมูล NewSQL มุ่งหวังที่จะมอบสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก โดยผสมผสานความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของฐานข้อมูล NoSQL เข้ากับความสอดคล้องที่แข็งแกร่งและความสามารถในการสืบค้น SQL ที่คุ้นเคยของระบบเชิงสัมพันธ์

ประเภทของระบบการจัดการฐานข้อมูล

จากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีฐานข้อมูลที่กล่าวมาข้างต้น ต่อไปนี้คือระบบการจัดการฐานข้อมูลประเภทหลักๆ:

• DBMS แบบลำดับชั้น: ระบบเหล่านี้ใช้โครงสร้างแบบต้นไม้ที่องค์ประกอบข้อมูลเชื่อมโยงกันในความสัมพันธ์ระหว่างพ่อแม่และลูก ตัวอย่างยอดนิยม ได้แก่ Information Management System (IMS) ของ IBM และ Windows Registry
• DBMS เครือข่าย: ด้วยคุณสมบัติหลักในการอนุญาตให้มีความสัมพันธ์ระหว่างแม่และลูกหลายรายการสำหรับองค์ประกอบข้อมูล DBMS เครือข่ายจึงช่วยให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการเชื่อมต่อข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่าง ได้แก่ Integrated Data Store (IDS) และ Raima Database Manager (RDM)
• DBMS เชิงสัมพันธ์ (RDBMS): RDBMS เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลประเภทที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย พวกเขาจัดเก็บข้อมูลในตาราง (ความสัมพันธ์) และใช้ SQL สำหรับคำจำกัดความข้อมูล การจัดการ และการสืบค้น RDBMS ที่รู้จักกันดีบางตัว ได้แก่ MySQL, PostgreSQL , Oracle และ Microsoft SQL Server
• DBMS เชิงวัตถุ (OODBMS): การผสมผสานฐานข้อมูลและแนวคิดการเขียนโปรแกรม ฐานข้อมูลเชิงวัตถุช่วยให้สามารถจัดเก็บและจัดการวัตถุการเขียนโปรแกรมได้อย่างราบรื่น OODBMS มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการจัดการประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น มัลติมีเดียและระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ (GIS) ตัวอย่างของ OODBMS ได้แก่ ObjectStore และ GemStone/S
• NoSQL DBMS: ฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องเหล่านี้ได้รับการพัฒนาเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง โดยทั่วไปจะมีความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนและวิธีการง่ายๆ สำหรับการจัดการข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL สามารถแบ่งประเภทเพิ่มเติมได้เป็นฐานข้อมูลคีย์-ค่า ตระกูลคอลัมน์ ฐานข้อมูลเชิงเอกสาร และฐานข้อมูลกราฟ ตัวอย่างยอดนิยม ได้แก่ Couchbase, Cassandra, MongoDB และ Neo4j
• NewSQL DBMS: ฐานข้อมูล NewSQL พยายามรวมข้อดีของทั้งฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และฐานข้อมูล NoSQL โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ความสามารถในการสืบค้นแบบ SQL และความสม่ำเสมอที่แข็งแกร่งพร้อมความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นที่นำเสนอโดยฐานข้อมูล NoSQL ตัวอย่างของฐานข้อมูล NewSQL ได้แก่ CockroachDB, VoltDB และ MemSQL

ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ ยังคงขยายและปรับปรุงความต้องการในการจัดการข้อมูล วิวัฒนาการของระบบการจัดการฐานข้อมูลก็จะก้าวไปข้างหน้าอย่างไม่ต้องสงสัย โดยนำเสนอเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและใช้งานง่ายมากขึ้นในการทำงานด้วย

ส่วนประกอบสำคัญของระบบการจัดการฐานข้อมูล

ระบบการจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ได้รับการออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพระหว่างผู้ใช้ แอปพลิเคชัน และฐานข้อมูลเอง เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ DBMS จึงถูกสร้างขึ้นโดยมีส่วนประกอบต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกันซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อให้มั่นใจว่ามีสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและมีการจัดระเบียบอย่างดีสำหรับการจัดการข้อมูล ต่อไปนี้เป็นองค์ประกอบสำคัญบางประการของ DBMS ทั่วไป:

• โปรแกรมฐานข้อมูล : หัวใจสำคัญของ DBMS คือโปรแกรมฐานข้อมูล ซึ่งรับผิดชอบในการจัดเก็บ การดึงข้อมูล และการอัปเดตข้อมูลในฐานข้อมูล กลไกช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะถูกจัดเก็บอย่างสม่ำเสมอและปลอดภัย และบังคับใช้กฎที่ระบุในสคีมาฐานข้อมูล
• คำจำกัดความของข้อมูล : ส่วนประกอบนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้าง การเปลี่ยนแปลง และการลบออบเจ็กต์ฐานข้อมูล เช่น ตาราง มุมมอง และดัชนี บทบาทหลักคือการสร้างหรือแก้ไขโครงสร้างของฐานข้อมูล
• การจัดการข้อมูล : องค์ประกอบการจัดการข้อมูลของ DBMS มีเครื่องมือและเทคนิคในการโต้ตอบกับข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล ซึ่งรวมถึงการดำเนินการที่จำเป็นของการป้อนข้อมูล การอัปเดต การลบ และการเรียกค้น
• สคีมาฐานข้อมูล : สคีมาฐานข้อมูลเป็นแบบพิมพ์เขียวสำหรับโครงสร้างฐานข้อมูลและกำหนดตารางและความสัมพันธ์ระหว่างกัน ข้อมูลเมตานี้ช่วยให้ DBMS เข้าใจวิธีจัดเก็บและจัดการข้อมูลภายในระบบอย่างเหมาะสม
• Storage Manager : รับผิดชอบในการจัดการพื้นที่เก็บข้อมูลและทรัพยากรหน่วยความจำของฐานข้อมูล ผู้จัดการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลจะจัดสรรพื้นที่บนดิสก์ ตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล และใช้ขั้นตอนการสำรองและกู้คืนฐานข้อมูล
• ตัวประมวลผลแบบสอบถาม : ตัวประมวลผลแบบสอบถามตีความและปรับการสืบค้น SQL และคำขอฐานข้อมูลอื่น ๆ จากผู้ใช้และแอปพลิเคชันให้เหมาะสม จากนั้นจะส่งผ่านแบบสอบถามที่ปรับให้เหมาะสมไปยังกลไกฐานข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลที่ร้องขออย่างมีประสิทธิภาพ
• การจัดการธุรกรรม : ในสภาพแวดล้อมที่มีผู้ใช้หลายราย การรักษาความสมบูรณ์และความสม่ำเสมอของฐานข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญ องค์ประกอบการจัดการธุรกรรมมีหน้าที่รับผิดชอบในการรับรองว่าธุรกรรมที่เกิดขึ้นพร้อมกันหลายรายการจะไม่รบกวนซึ่งกันและกัน ในขณะเดียวกันก็รับประกันการแยกตัว ความเป็นอะตอมมิก ความสม่ำเสมอ และความทนทาน (ACID)

ทำความเข้าใจกับฐานข้อมูล SQL และ NoSQL

ฐานข้อมูลสามารถแบ่งกว้าง ๆ ได้เป็นสองประเภทหลัก: SQL และ NoSQL ข้อกำหนดเหล่านี้อ้างถึงความแตกต่างในการจัดเก็บข้อมูลและเทคนิคการเรียกค้นข้อมูลพื้นฐานของฐานข้อมูลเหล่านี้ มาดูความแตกต่างที่สำคัญระหว่างฐานข้อมูล SQL และ NoSQL กันดีกว่า:

ฐานข้อมูล SQL

ฐานข้อมูล SQL (Structured Query Language) เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบตารางที่มีโครงสร้าง ข้อมูลจะถูกจัดระเบียบเป็นตารางที่มีสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งประกอบด้วยแถวและคอลัมน์เพื่อจัดเก็บบันทึกและคุณลักษณะ ฐานข้อมูล SQL ใช้ SQL เป็นภาษามาตรฐานสำหรับการสืบค้นและจัดการข้อมูล ตัวอย่างของฐานข้อมูล SQL ยอดนิยม ได้แก่ MySQL , PostgreSQL และ Microsoft SQL Server โดยทั่วไปฐานข้อมูล SQL จะเหมาะสมกว่าสำหรับการสืบค้นที่ซับซ้อนและการวิเคราะห์ข้อมูล โดยที่ความสอดคล้องที่แข็งแกร่งและความสามารถในการรวมหลายตารางถือเป็นสิ่งสำคัญ ถึงกระนั้น พวกเขาก็ยังประสบปัญหาในการปรับขนาดในแนวนอนและจัดการข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วปริมาณมากได้

ฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL (ไม่ใช่เฉพาะ SQL) เป็นฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องซึ่งจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลคีย์-ค่า เอกสาร ตระกูลคอลัมน์ หรือฐานข้อมูลกราฟ ฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีสคีมาคงที่ ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง ฐานข้อมูล NoSQL ยอดนิยมบางฐานข้อมูล ได้แก่ MongoDB, Couchbase และ Cassandra ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้มากขึ้นและเหมาะสมกว่าสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ มีแนวโน้มที่จะทนทานต่อข้อผิดพลาดมากกว่าและมักจะเหมาะสมกว่าเมื่อจัดการข้อมูลที่ไม่พอดีกับรูปแบบตารางที่มีโครงสร้างอย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูล NoSQL มีแนวโน้มที่จะมีการรับประกันความสอดคล้องที่อ่อนแอกว่า และอาจไม่เหมาะสมที่สุดสำหรับการสืบค้นและการรวมที่ซับซ้อน

ตัวเลือกระหว่างฐานข้อมูล SQL และ NoSQL ขึ้นอยู่กับความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันหรือระบบที่กำลังพัฒนาเป็นหลัก นักพัฒนาจะต้องชั่งน้ำหนักข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูลแต่ละประเภท เพื่อพิจารณาว่าฐานข้อมูลใดเหมาะสมที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานและเป้าหมายการพัฒนา

ความสำคัญของการจัดการฐานข้อมูล

การจัดการฐานข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของแอปพลิเคชันหรือองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การจัดการฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อกระบวนการทางธุรกิจและการตัดสินใจ ต่อไปนี้เป็นเหตุผลสำคัญบางประการว่าทำไมการจัดการฐานข้อมูลจึงมีความสำคัญ:

• ความสมบูรณ์ของข้อมูล : การจัดการฐานข้อมูลที่เหมาะสมทำให้มั่นใจในความถูกต้องและความสม่ำเสมอของข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล การใช้การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ข้อจำกัด และกฎความสมบูรณ์ในการอ้างอิงจะช่วยรักษาข้อมูลคุณภาพสูงซึ่งเป็นรากฐานสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจโดยมีข้อมูลครบถ้วน
• ความปลอดภัยของข้อมูล : การปกป้องข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญสูงสุดสำหรับธุรกิจ ระบบการจัดการฐานข้อมูลมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่หลากหลาย เช่น การควบคุมการเข้าถึง การเข้ารหัส และการตรวจสอบ เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบการปกป้องข้อมูล
• การเข้าถึงข้อมูล : DBMS มอบวิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้และแอปพลิเคชันในการเข้าถึง ดึงข้อมูล และจัดการข้อมูล ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้แบบสอบถาม สร้างรายงาน และวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลและดำเนินการได้มากขึ้น
• ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล : ระบบการจัดการฐานข้อมูลช่วยให้สามารถรวมศูนย์ข้อมูล ซึ่งช่วยลดความซ้ำซ้อนและความซ้ำซ้อนของข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ส่งเสริมความสอดคล้องของข้อมูล ลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดเนื่องจากข้อมูลที่ล้าสมัยหรือขัดแย้งกัน
• การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร : การจัดการฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรได้โดยการจัดสรรพื้นที่เก็บข้อมูล หน่วยความจำ และทรัพยากรการประมวลผลอย่างเหมาะสมตามความต้องการของแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงอย่างเหมาะสมจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุน
• ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น : ระบบการจัดการฐานข้อมูลสมัยใหม่ได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดตามปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงไป เมื่อธุรกิจของคุณเติบโตและพัฒนา DBMS สามารถปรับเพื่อรองรับประเภทข้อมูลใหม่ ปริมาณการใช้ข้อมูลผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้น และสถานการณ์ที่มีการโหลดสูง

ระบบการจัดการฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความสมบูรณ์ ความปลอดภัย และการเข้าถึงข้อมูลขององค์กร การเลือก DBMS ที่เหมาะสมและการใช้เครื่องมือที่เหมาะสมในการจัดการอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อความสำเร็จของแอปพลิเคชันหรือธุรกิจของคุณ

บทสรุป

การจัดการฐานข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของ การพัฒนาซอฟต์แวร์ และการดำเนินธุรกิจ ด้วยวิวัฒนาการของระบบการจัดการฐานข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป จึงมีการปรับปรุงมากมายในการจัดการข้อมูลปริมาณมากอย่างมีประสิทธิภาพ รักษาความสมบูรณ์และความสม่ำเสมอของข้อมูล และรับประกันความปลอดภัยของข้อมูล เครื่องมือการจัดการฐานข้อมูลสมัยใหม่ ผสมผสานกับการเกิดขึ้นของแพลตฟอร์ม ที่ไม่มีโค้ด เช่น AppMaster.io ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ จัดการข้อมูลและพัฒนาแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้น แม้ว่าจะไม่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคก็ตาม ด้วยการเสริมศักยภาพผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคเพื่อสร้างและควบคุมฐานข้อมูลผ่านอินเทอร์เฟซแบบเห็นภาพที่ใช้งานง่าย แพลตฟอร์มเหล่านี้ปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรม ผลผลิต และประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมต่างๆ

ไม่ว่าจะใช้เครื่องมือหรือเทคนิคใดก็ตาม ฐานข้อมูลที่ได้รับการจัดการอย่างดีถือเป็นสิ่งสำคัญต่อโครงการซอฟต์แวร์หรือกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ การทำความเข้าใจตัวเลือกที่มีอยู่สำหรับระบบการจัดการฐานข้อมูลและการใช้ประโยชน์จากการผสมผสานเครื่องมือที่เหมาะสมสามารถช่วยให้องค์กรของคุณสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล และรักษาความสามารถในการแข่งขันในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน