Data Model คืออะไร มีกี่ประเภท พร้อมยกตัวอย่าง [ฉบับเข้าใจง่าย]

May 8, 2025

อย่างที่เราทราบกันว่า ในโลกปัจจุบันได้มีการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลในทุก ๆ วัน และหากข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ได้จริง ก็จำเป็นต้องผ่านการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ ‘Data Model’ หรือ ‘แบบจำลองข้อมูล’ กลายเป็นพื้นฐานสำคัญในการทำให้ข้อมูลมีโครงสร้าง ชัดเจน และนำไปใช้งานได้อย่างถูกต้อง

วันนี้เราจะพาทุกคนมาทำความเข้าใจว่า Data Model คืออะไร มีกี่ประเภท แตกต่างกันอย่างไร พร้อมยกตัวอย่างแบบเข้าใจง่าย สำหรับมือใหม่และผู้ที่ทำงานด้าน IT, Data, หรือพัฒนาระบบ

Data Model คืออะไร

Data Model คือ แบบจำลองเชิงนามธรรมที่ใช้แทนโครงสร้างข้อมูล ซึ่งช่วยจัดระเบียบและบริหารจัดการข้อมูลในระบบฐานข้อมูลหรือระบบสารสนเทศ โดย Data Model จะกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบของข้อมูล และระบุว่าข้อมูลเหล่านั้นถูกจัดเก็บ จัดเรียง และเรียกใช้อย่างไร

Data Model จึงถูกใช้ในการสร้างฐานข้อมูล (Database) และคลังข้อมูล (Data Warehouse), บริหารจัดการข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ (Analytical Processing) รวมถึงการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เปิดให้ผู้ใช้งานเข้าถึงข้อมูลในรูปแบบที่มีความหมายและเป็นประโยชน์

Data Modeling คืออะไร

Data Modeling คือ กระบวนการวิเคราะห์และกำหนดรูปแบบของข้อมูลทั้งหมดที่ธุรกิจของคุณเก็บรวบรวมและสร้างขึ้น รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลแต่ละประเภทเหล่านั้นด้วย โดยการใช้ข้อความ สัญลักษณ์ และแผนผังต่าง ๆ แนวคิดของ Data Modeling จะช่วยสร้างภาพแทนข้อมูลในเชิงภาพ เช่น ข้อมูลถูกเก็บอย่างไร ใช้อย่างไร และไหลผ่านระบบธุรกิจของคุณในแต่ละขั้นตอนอย่างไร

เมื่อธุรกิจเริ่มกำหนดว่าจะใช้ข้อมูลอย่างไร และใช้เมื่อใด กระบวนการ Data Modeling จึงเปรียบเสมือนเครื่องมือที่ช่วยให้เข้าใจและชี้แจงความต้องการด้านข้อมูลขององค์กรได้อย่างชัดเจน

ข้อดีของการสร้าง Data Model

การสร้าง Data Modelช่วยให้สามารถบันทึกและเข้าใจประเภทของข้อมูลที่มี วิธีการใช้งานข้อมูล และข้อกำหนดในการจัดการข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นด้านการใช้งาน การปกป้องข้อมูล หรือการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance)

โดยข้อดีของการทำ Data Model เช่น

เปิดโอกาสให้เห็นจุดที่สามารถ ปรับปรุงกระบวนการธุรกิจ ได้ ผ่านการนิยามความต้องการและการใช้งานข้อมูล
ช่วยให้การออกแบบฐานข้อมูลในระดับ Conceptual, Logical และ Physical เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เพิ่มความเร็วในการดึงข้อมูลและการวิเคราะห์ ด้วยการวางแผนรองรับ ความจุและการเติบโตของข้อมูล
ช่วยให้วางแผนการลงทุนด้าน IT และกระบวนการทำงานได้อย่างเหมาะสม ประหยัดเวลาและต้นทุน
ช่วยให้สามารถกำหนดและติดตามตัวชี้วัดสำคัญทางธุรกิจ (KPIs) ได้อย่างสอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร
ลดข้อผิดพลาด (รวมถึงการกรอกข้อมูลซ้ำซ้อน) และช่วย เพิ่มความถูกต้องของข้อมูล (Data Integrity)
สร้างโครงสร้างที่ช่วยให้ทีม IT และทีม Business Intelligence สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดังนั้น การทำ Data Model ไม่ได้มีประโยชน์แค่ผลลัพธ์ที่ได้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงกระบวนการในการไปถึงผลลัพธ์นั้นด้วย

Data Model มีกี่ประเภท แตกต่างกันอย่างไร

Data Model สามารถแบ่งออกได้เป็น 3 ประเภทหลัก ๆ ซึ่งแตกต่างกันตามระดับของความเป็นนามธรรมกระบวนการจะเริ่มจาก Conceptual Data Models จากนั้นจึงพัฒนาเป็น Logical Data Models และจบลงที่ Physical Data Models

ประเภท Data Model

Conceptual Data Models

Conceptual Data Models มักถูกสร้างขึ้นในช่วงเริ่มต้นของการเก็บความต้องการของโครงการ (Requirement Gathering) สำหรับการพัฒนาระบบฐานข้อมูลในอนาคต โดยแบบจำลองนี้จะถูกพัฒนาขึ้นจากการรวบรวมข้อมูลและความต้องการของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในธุรกิจ เพื่อให้เห็นภาพรวมของระบบในระดับสูงว่าจะมีข้อมูลอะไรบ้าง ข้อมูลเหล่านั้นจะถูกจัดระเบียบอย่างไร และกำหนดองค์ประกอบหลักกับกฎเกณฑ์ต่าง ๆ ในเชิงธุรกิจ

Logical Data Models

Logical Data Models จะลงรายละเอียดมากขึ้นเมื่อเทียบกับ Conceptual Model โดยอธิบายองค์ประกอบของระบบ เช่น หน่วยข้อมูลหลัก (Entity) คุณลักษณะของข้อมูล (Attribute) ประเภทของข้อมูล (Data Types) และความสัมพันธ์ระหว่าง Entity ต่าง ๆ โดยแบบจำลองนี้ถูกใช้ในการพัฒนาโครงสร้างฐานข้อมูล (Database Schema) ผ่านความร่วมมือระหว่าง Data Architect และ Business Analyst

Physical Data Models

Physical Data Models คือ แบบจำลองที่มีรายละเอียดเชิงเทคนิคมากที่สุด มีความเป็นรูปธรรมมากที่สุดเมื่อเทียบกับ Data Model ประเภทอื่น ซึ่งครอบคลุมโครงสร้างทั้งหมดที่ใช้ในการนำระบบฐานข้อมูลไปใช้งานจริง แบบจำลองนี้จะถูกออกแบบโดยนักพัฒนาฐานข้อมูล (Database Developer) และระบุรายละเอียดเช่น ประเภทของข้อมูล (Data Types) การทำ Index และวิธีการเข้าถึงข้อมูล (Access Methods) เป็นต้น

ตัวอย่างการสร้าง Data Model

ตัวอย่าง Data Model

- Entity-Relationship (ER) Data Model: เป็นแบบจำลองที่ใช้แผนภาพ (Diagram) เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่าง Entity ต่าง ๆ ภายในฐานข้อมูล ช่วยให้มองเห็นโครงสร้างและความเชื่อมโยงของข้อมูลได้ชัดเจน

- Relational Data Model: เป็นแบบจำลองที่สามารถเชื่อมโยงกับ ER Model ได้ โดย Entity ต่าง ๆ จะถูกอธิบายอยู่ในรูปแบบของตาราง (Table) ที่ประกอบด้วยคอลัมน์ 2 คอลัมน์ขึ้นไป ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย

- Dimensional Data Model: ใช้แสดง Entity ในรูปแบบของตาราง 3 มิติ ซึ่งนิยมใช้ในงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล (Analytical Processing) และยังมีรูปแบบย่อยอีกประเภทคือ Multidimensional Data Model ซึ่งตารางจะมีมากกว่า 3 คอลัมน์ เพื่อรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น ในระบบ Business Intelligence (BI) หรือ Data Warehouse

สรุป Data Model

จากบทความข้างต้น สามารถสรุปได้ว่า Data Model คือ รากฐานสำคัญในการออกแบบระบบข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ตั้งแต่ระดับภาพรวมไปจนถึงโครงสร้างเชิงเทคนิค การเข้าใจประเภทต่าง ๆ ของ Data Model และกระบวนการ Data Modeling จะช่วยให้ธุรกิจสามารถวางระบบข้อมูลได้อย่างเป็นระเบียบ ปลอดภัย และรองรับการเติบโตในอนาคต

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือผู้บริหาร การมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Data Model คือก้าวแรกที่สำคัญในการสร้างระบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแท้จริง ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์จากหลายภาคธุรกิจจาก Data Wow ได้แล้ววันนี้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560 เราพร้อมให้คำแนะนำ

ติดต่อเรา

ชื่อ

ชื่อบริษัท

ชื่อตำแหน่ง

เบอร์โทรศัพท์

อีเมล

ข้อความ

ฉันต้องการรับโปรโมชันและข่าวสารทางการตลาดเกี่ยวกับ Data Wow และบริการอื่น ๆ จากเรา
บริษัทในเครือ บริษัทย่อยและพันธมิตรทางธุรกิจ (คุณสามารถยกเลิกได้ทุกเมื่อ)

ฉันยอมรับ เงื่อนไขการให้บริการ และ นโยบายความเป็นส่วนตัว