เอกสารประกอบการอบรม

หลกการทำางานของ Data Visualization Tools กระบวนการ Data Visualization ระบบคลงขอมลดานการ

แพทยและสขภาพ กระทรวงสาธารณสข (HDC)

แนวทางการทำา Data Visualization ระบบขอมลขนาดใหญดานการแพทยและสขภาพกระทรวงสาธารณสข (Big Data)

โดย : บดนทร อนตายวง สำานกงานสาธารณสขจงหวดเชยงใหม

1. หลกการทำางานของ Data Visualization ToolsVisualization เปนสวนประกอบสำ�คญในกระบวนก�รท�งคว�มคดทำ�ใหเกดคว�มเข�ใจของบคคลคนหนงกบสงต�งๆ ซงเปนสวนในก�รแสดงขอมลหรอผลลพธต�งๆ ระหว�งคอมพวเตอรและผใชง�นในรปแบบของภ�พ โดยผใชส�ม�รถเรยนรและจดจำ�ขอมลผ�นก�รมองเหนไดม�กกว�ก�รใชประส�ทสมผสอนๆ หรอจะกล�วว� Visualization กคอ ก�รสร�งมโนภ�พของสงต�งๆ ทเร�สนใจขนม�ในใจ ซงตอม�ไดกล�ยเปนก�รนำ�ภ�พม�ใชกบก�รนำ�เสนอหรอนำ�ม�เปนกรอบคว�มคด ซงไดนำ�ไปใชในก�รสนบสนนก�รตดสนใจ

เมอกล�วถง Data Visualization แนวคดแรกทเกดขนคอเรองของช�รต (Charts) ซงประกอบดวย แผนภม, ต�ร�ง, แผนท, แผนภ�พ คว�มจรงแลว Data Visualization ไมไดเปนเพยงเรองเกยวกบก�รสร�งช�รต แตยงประกอบดวยกระบวนก�รทจะทำ�ใหขอมลเชงลกถกนำ�ออกม�แสดงผลไดอย�งไร เพอทำ�ใหส�ม�รถนำ�เสนอขอมลในมตทแตกต�งจ�กก�รร�ยง�นตวเลขโดยใช Data Visualization Tools เชน Tableau, Qlikview, PowerBI ดงนนกระบวนก�ร Data Visualization จงมกระบวนก�รทแตกต�งจ�กก�รสร�งแผนภมตวเลข

ก�รทำ� Data Visualization สวนใหญเปนก�รนำ�เสนอขอมลดวยก�รสร�งช�รต จ�กเครองมอหรอโปรแกรมต�งๆ เชน MS Excel ปจจบน Data Visualization Tools เข�ม�เปนเครองมอสำ�คญในกระบวนก�รน ทงนห�กมพนฐ�นก�รสร�งช�รตดวย MS Excel จะส�ม�รถเรยนรเครองมอหรอโปรแกรม Data Visualization ไดเปนอย�งด อย�งไรกต�มมคว�มแตกต�งระหว�ง Excel charting และ Visual analysis อธบ�ยไดต�มแผนภ�พ

Excel charting approach

Visual Analysis approach

Visual Analysis หรอก�รวเคร�ะหดวยภ�พ กระบวนก�รไมไดเรมจ�กก�รกำ�หนดขอสนนษฐ�นของผลลพธหรอคำ�ตอบ แตเปนก�รพจ�รณ�ว�มขอมลใดทเกยวของกบปญห� / คำ�ถ�ม / เป�หม�ย

Data Visualization Tools ง�ยในก�รเรยนรเพอใชง�น แตก�รออกแบบและสร�งใหน�สนใจส�ม�รถสอคว�มหม�ยไดอย�งถกตองมประสทธภ�พเปนเรองทตองศกษ� Data Visualization มรปแบบในก�รนำ�เสนอไดหล�ยรปแบบ ส�ม�รถจดรปแบบไดหล�กหล�ยเพอคว�มสวยง�ม เพออธบ�ยสอคว�มหม�ย ทงในรปแบบ ต�ร�ง กร�ฟ แผนภม อย�งไรกต�มก�รสอส�รไปยงผใชไดอย�งมประสทธภ�พตองมคว�มร คว�มเข�ใจเกยวกบขอมลเปนอย�งด ประกอบกบคว�มส�ม�รถในก�รเลอกใชแผนภม และเครองมอต�งๆ เพอสร�งภ�พทมคว�มหม�ย ในหวขอนขอกล�วถงประเดนของเครองมอ หรอโปรแกรม ในก�รทำ� Data Visualization

เนองจ�กเทคโนโลยต�งๆ ด�นก�รจดเกบ ประมวลผลขอมล ตลอดจนก�รนำ�เสนอหรอแสดงผลขอมล มก�รกล�วถง หรอนำ�เสนอองคคว�มรต�มมตทผเชยวช�ญด�นต�งๆ เกยวของหรอสนใจ แตเพอใหเกดคว�มรคว�มเข�ใจไดชดเจน เปนพนฐ�นในก�รศกษ�ตอเนองไดตอไป ขอนำ�

เสนอแผนภ�พเพอใหเหนองคประกอบต�งๆ คว�มสมพนธเชอมโยงองคคว�มรต�งๆ

Data Science คอศ�สตรแหงก�รเกบและเปลยนแปลงขอมลไปสคว�มร และเรยกคนททำ�ง�นท�งด�นนว� “Data Scientist” Data Science นนเปนเทรนดของโลก ซงจรงๆ แลวก�รวเคร�ะหขอมลนนมม�น�นแลว ต�มศ�สตรของ Business Analytics หรอ Business Intelligence เพยงแตในรอบหล�ยปทผ�นม�ปรม�ณขอมลทไหลเวยนอยบนโลกใบนนนมขน�ดมห�ศ�ลและเตบโตอย�งก�วกระโดด ปรม�ณขอมลนนใหญโตขนอย�งรวดเรว โดยมก�รค�ดก�รณกนว�อ�จจะไปถง 44 Zetabytes ในป 2020 (Zettabyte อนม�นไดเท�กบ External Hard disk ขน�ด 1 Terabyte จำ�นวนหนงพนล�นกอน ) รวมถงขอมลสวนใหญยงอยในรปแบบทไรโครงสร�ง (unstructured data) ไมว�จะเกดจ�ก E-mail,

ไฟลเอกส�รต�งๆ, ภ�พถ�ย, วดโอ, ไฟลเสยง, ก�รโพสทบน Social Media, ขอมลจ�ก Sensor ต�งๆ และอนๆ อกม�กม�ย ซงหม�ยถงว�มขอมลม�กม�ยมห�ศ�ลในรปแบบทหล�กหล�ยไหลเวยนอย และถ�ห�กส�ม�รถจดก�รกบขอมลทไหลเวยนอยเหล�นได กส�ม�รถนำ�ม�ใชประโยชนไดอกมห�ศ�ล และคว�มพย�ย�มทจะนำ�ขอมลเหล�นม�ใชประโยชนนคอ Data ScienceData Science ประกอบดวยอะไรบ�ง?

โดยหลกก�รแลว Data Science ประกอบขนจ�ก 3 ศ�สตรหลกๆ คอ Hacking Skill (ทกษะเกยวกบ Computer Programming, Data Base, Big data Technologies), Statistic & Math และ Substantive Expertise (บ�งครงกจะเรยกว� Domain Knowledge) ทจำ�เปนตองก�รประยกตใช

Data Science ไมใชคว�มรใหม แตคอก�รนำ�คว�มรเดมทมอยม�รวมและประยกตเข�ดวยกนจนเกดเปนของใหม ซงมคว�มท�ท�ยอย�ง

ม�กทจะจดก�รศ�สตรและทกษะหล�กหล�ยแขนงเข�ดวยกน และก�รจะห�บคล�กรทเปน Data Scientist แบบเตมตวนนไมใชเรองง�ย ฉะนนสวนใหญแลวจะเปนก�รทำ�ง�นเปน ทม “ Data Science” ทประกอบดวยบคล�กรทมทกษะ คว�มส�ม�รถแตละด�นม�อยในทมเดยวกน ซงสงทจะเปนผลลพธทเกดจ�ก Data Science เชน

คนพบสงทเร�ไมเคยรม�กอนจ�กขอมล พย�ย�มสร�ง Model สำ�หรบก�รพย�กรณต�งๆ จ�ก

ขอมล (Predictive Model) และนำ�สงทไดไปปฏบตได สร�ง Data Product ใหมๆ ทจะสงผลกระทบตอธรกจ

หรอองคกร ทำ�ใหฝ�ยธรกจมคว�มมนใจและส�ม�รถตดสนใจไดดขน

(Data-Driven Business)นนคอกระบวนก�รทมคว�มพย�ย�มจดก�รขอมลขน�ดใหญ ใหออกม�เปนขอมลทมประโยชนและคว�มรทส�ม�รถนำ�ไปใชได ซงทกษะทมคว�มสำ�คญเพมเตม คอ เรองของก�ร Presentation และ Visualization

BI (Business Intelligence) คอ เทคโนโลยสำ�หรบก�รรวบรวมขอมล จดเกบ วเคร�ะห และก�รเข�ถงขอมล รวมถงก�รดในหล�กหล�ยมมมอง (Multidimensional Model) ซงชวยใหผใชง�นในองคกรทำ�ก�รตดสนใจท�งธรกจทดยงขน BI Application จะรวบรวมก�รทำ�ง�นของระบบสนบสนนก�รตดสนใจ แบบสอบถ�มและสร�งร�ยง�นเพอก�รวเคร�ะห

Data Visualization มขนตอนหลกๆ อย 3 ขนตอน คอ1. Overview First ผใชตองก�รทจะดขอมลภ�พรวมทงหมด

ซงหลงจ�กดภ�พรวมทงหมด2. Zoom and Filter ผใชกจะทำ�ก�รตดสนใจเลอกรปแบบ

หรอกลมขอมลทสนใจ

3. Detail on Demand เปนขนตอนในก�รวเคร�ะหขอมลผใชกจะทำ�ก�รเจ�ะลกถงขอมลในร�ยละเอยด

Visualization Technology กจะอ�งองหรอพฒน�จ�กขนตอนเหล�น ซง Visualization Technique มประโยชนม�กในก�รแสดงภ�พรวมหรอแสดงขอมลยอยทผใชตองก�รโดยอ�จจะใชหล�ยๆวธก�รรวมกนเพอใหไดขอมลทผใชตองก�ร ซงชวยลดชองว�งของกจกรรมทใชในก�รดงขอมลต�งๆไปใช ลกษณะของขอมลทส�ม�รถนำ�ม�ผ�นกระบวนก�รของ Visualization มลกษณะต�งๆ ม�กม�ยดงน ขอมล 1D ไดแก ขอมลทเกยวของกบชวงเวล�ใดเวล�หนง, ขอมล 2D ไดแก ขอมลทเกยวของกบแผนทภมศ�สตร , Multi Dimensional Data (Relation Table), Text และ Hypertext (ขอมลหวขอข�วต�ง ๆ), Web Document, Hierarchies และ Graph (หม�ยเลขโทรศพท, Web Document, Algorithms), Software (Debugging Operation) ซงแตละขอมลกจะมวธก�รทชวยในก�รจดก�รแสดงผลขอมลทหล�กหล�ยๆ เชน

- ประเภททแสดงเปน 2D/3D เชน แผนภมแทง และ แผนภม xy - ประเภททแสดงขอมลในลกษณะภมศ�ตร เชน Parallel Coordinates และ ภ�พ Landscape - ประเภททแสดงเปน Icon-Base เชน Needle Icon และ Star Icon - ประเภททแสดงขอมลแบบ Dense Pixel เชน Recursive Pattern และ Circle Segment

Data Visualization เปนก�รแปลผลลพธสถตขอมลตวเลขทคนทวไปย�กจะเข�ใจใหออกม�เปนกร�ฟกเชง Infographic ทนกวเคร�ะห นกวช�ก�ร นกก�รตล�ดดจตล หรอผบรห�ร ส�ม�รถทำ�คว�มเข�ใจไดง�ย ลกษณะก�รทำ�ง�นของเครองมอทใช หรอ โปรแกรมต�งๆ โดยทวไปจะมก�รทำ�ง�นในลกษณะก�รทำ�ง�นผ�นหน�จอก�รจดก�รเครอง

มอ (Tool) และ แหลงขอมล (Source) แบบล�กว�ง ใหเร�ออกแบบหน�ต� Dashboards ร�ยง�นไดต�มตองก�ร

การเชอมตอ ( Connect) คอก�รจดก�ร Source หรอแหลงขอมล คว�มส�ม�รถในก�รเชอมตอแหลงขอมลมคว�มแตกต�งกนขนอยกบแตละโปรแกรมทไดจดเตรยมไวให โดยแหลงขอมลหลก ๆ ทเปนระบบฐ�นขอมล เชน MySQL, Hadoop, Vertica หรอไฟลขอมล เชน csv, xls หรอแหลงขอมลทใหบรก�รเปนระบบ เชน Google Analytics, YouTube Analytics, Google Sample Data การออกแบบ ( Visualize) เปนเรองของก�รวเคร�ะหสงทเร�มแลวหยบออกม�นำ�เสนอในรปแบบภ�พกร�ฟกแบบ Infographic Dashboard ซงจะตองใชทกษะในเรองของ UX/UI เข�ม�ผสมกบก�รนำ�เสนอขอมลแบบมนยม�ประกอบกน

การแบงปน ( Share) คอรปแบบของก�รเข�ถงขอมลทอยในรปของ Data Virtualization โดยสทธในก�รแบงปน หรอนำ�เสนอขอมลเหมอนก�รแบงเนอห�ทวไปของ แอพพลเคชนทอยในระบบของ Google Apps

UI หรอ User Interface คอ สวนทใชตดตอกบผใชง�น ไมว�จะเปน เมน ปม ฟอรมต�งๆ หรอก�รจดว�งภ�พ ขน�ดตวอกษร ของแตละหน� เปนตน ถ�จดไดเรยบรอย สะอ�ด กจะทำ�ใหใชง�นง�ย

ห�ง�ย และปจจบนก�รออกแบบ ตองคำ�นงถงอปกรณเคลอนท (Mobile Device) ดวย

UX หรอ User Experience คอ ประสบก�รณของผใชง�นจ�กระบบทไดพฒน�ว�ใชง�นง�ยไหม พอใจหรอไม เปนคว�มพงพอใจของผใชทมตอระบบ ซงแตละคนแตละกลมกมคว�มตองก�รไมเหมอนกน ดงนน นกออกแบบ นกพฒน�หรอนกก�รตล�ดเองตองคนคว�วจย และทำ�ง�นประส�นกน

2. กระบวนการ Data Visualization ระบบคลงขอมลดานการแพทยและสขภาพกระทรวงสาธารณสข (HDC)คลงขอมลดานการแพทยและสขภาพ กระทรวงสาธารณสข Health Data Center (HDC)

1. ระบบขอมลดานการแพทยและสขภาพ กระทรวงสาธารณสข (HDC)

ระบบคลงขอมลก�รแพทยและสขภ�พ HDC มกระบวนก�รดำ�เนนก�รประกอบดวยก�รบนทก จดเกบขอมล ไดแก ขอมลพนฐ�นด�นก�รใหบรก�ร ขอมลใหบรก�รผปวยนอก ผปวยใน ขอมลกจกรรมสร�งเสรมปองกนโรค ต�มภ�รกจของหนวยบรก�รแตละระดบ และประมวลผลสงออกขอมลต�มม�ตรฐ�น 43 แฟมจ�กระบบส�รสนเทศก�รใหบรก�ร

หนวยบรก�ร (HIS: Hospital Information System) ไปยงระบบ HDC on Cloud ของแตละจงหวด (ตดตงทระบบ Data Center กระทรวงส�ธ�รณสข) โดยมสำ�นกง�นส�ธ�รณสขจงหวดแตละจงหวดบรห�รจดก�รระบบ ระบบฯ ของแตละจงหวดกำ�หนดใหมก�รทำ�ง�นอตโนมตในสวนของก�รนำ�ขอมลเข�สฐ�นขอมล ก�รประมวลผลร�ยง�น และก�รประมวลผลสงออกขอมลไปยงระบบ HDC service เปนประจำ� ปกตจะเรมทำ�ง�นเวล� 00.01 น. ของทกวน และประมวลผลสงออกขอมลไปยง ระบบคลงขอมลด�นก�รแพทยและสขภ�พ กระทรวงส�ธ�รณสข (AXIS) ทกวนเส�ร สปด�หท 1 และ 3 ของเดอน เวล� 08.00 น.

ระบบ HDC on Cloud ของแตละจงหวด มก�รจดเกบฐ�นขอมลต�มม�ตรฐ�นแฟมขอมล 43 แฟม (52 ต�ร�งขอมล) จ�กหนวยบรก�รภ�ยในจงหวด มระบบประมวลผลร�ยง�นต�มกลมร�ยง�น

1. กลมร�ยง�นม�ตรฐ�น ประกอบดวย ขอมลทวไป ขอมลสถ�นะสขภ�พ ขอมลเข�ถงบรก�ร ขอมลสงเสรมปองกน ขอมลตอนสนอง service plan

2. กลมร�ยง�นตวชวด3. กลมร�ยง�นขอมลบรห�รจดก�รระบบ เชน ร�ยง�นก�รนำ�

เข�/สงออกขอมล ผลก�รตรวจสอบคณภ�พขอมล ฐ�นขอมลทจดเกบในระบบจะประกอบดวย ต�ร�งขอมลทรวบรวม

ขอมลจ�กหนวยบรก�รภ�ยในจงหวด จดเกบต�มโครงสร�งม�ตร�ฐ�น 43 แฟม และต�ร�งขอมลทเกดจ�กเทคนคและกระบวนก�รทำ�ง�นของระบบ HDC เพอแสดงผลลพธในมตต�งๆ แยกต�มกลมร�ยง�นข�งตน ทงนขอมลทเกดขนและจดเกบเปนต�ร�งขอมลทส�ม�รถใชประโยชนดวยกระบวนก�รของ Data science ไดทงก�รบรห�รจดก�รระบบ และนำ�เสนอองคคว�มรต�มมตทผปฏบตง�นด�นต�งๆ เกยวของหรอสนใจ ดวย Visualization Tools ประกอบดวย

1. HDC on Cloud หรอ HDC ของแตละจงหวด (http://xxx.hdc.moph.go.th)

เปนระบบประมวลผลขอมลต�มม�ตรฐ�น 43 แฟม ทนำ�เข�ขอมลจ�กหนวยบรก�รภ�ยในจงหวด ดงนนผลลพธร�ยง�นต�มกลมร�ยง�น รวมทงต�ร�งขอมลทเกดขนจ�กก�รประมวลผลคอขอมลของหนวยบรก�รภ�ยในจงหวด ระดบก�รแสดงผลขอมลร�ยง�นจะส�ม�รถเปรยบเทยบได ระดบอำ�เภอ ประเภทหนวยง�น ระดบหนวยบรก�รต�ม Service plan ระดบหนวยบรก�ร และส�ม�รถ แสดงผล (Drill down) ถงระดบบคคล ต�มสทธก�รเข�ถงขอมลทระบบกำ�หนด กลมต�ร�งขอมลทสำ�คญ ประกอบดวย

1.1 ต�ร�งขอมลต�มโครงสร�งม�ตรฐ�น 43 แฟม (Individual Record)

1.2 ต�ร�งขอมลจ�กก�รประมวลผล ต�ร�ง T (Transformation) เปนขอมลทเชอมโยงขอมลทเกยวของจ�กต�ร�งทจดเกบต�มโครงสร�งม�ตรฐ�น 43 แฟม เปนต�ร�งของขอมลทมคว�มสมพนธกน ต�มเงอนไข หรอนย�มของกลมขอมลทตองก�ร เงอนไขของกลมขอมล เชน กลมขอมลก�รใหบรก�รผปวยนอก กลมขอมลใหบรก�รผปวยใน กลมขอมลทะเบยนผปวยโรคเรอรง และเพอใหมมตก�รจำ�แนกกลมขอมลดงกล�ว ในแตละระเบยนกจะมก�รกำ�กบ หรอเชอมโยง ขอมลหนวยบรก�ร ขอมลเชงพนทของหนวยบรก�รและผรบบรก�ร ตลอดจนก�รกำ�กบดวยค�บเวล�

1.3 ต�ร�งขอมลจ�กก�รประมวลผล ต�ร�ง S (Summary) เปนขอมลทเกดจ�กก�รประมวลผลเพอใหไดผลลพธเปนกลมขอมลต�มขอบเขต และเงอนไข หรอนย�มของแตละกลมขอมลเปนต�ร�งขอมลเตรยมสำ�หรบก�รแสดงผลร�ยง�นของระบบ HDC

2. HDC Service (http://hdcservice.moph.go.th)

เปนระบบประมวลผลขอมล ทนำ�เข�ขอมลต�ร�ง S จ�ก HDC on Cloud ของแตละจงหวด เพอรวบรวมเปนต�ร�งขอมลของกลมขอมลต�มขอบเขต และเงอนไข หรอนย�มของแตละกลมขอมลเปนต�ร�งขอมลเตรยมสำ�หรบก�รแสดงผลร�ยง�นของระบบ HDC service ขอบเขตของขอมลจะเปนขอมลจ�กหนวยบรก�รทกหนวยบรก�รในแตละจงหวด รวมทกจงหวดเปนฐ�นขอมลเดยวกน ดงนน ระดบก�รแสดงผลขอมลร�ยง�นจะส�ม�รถเปรยบเทยบไดทงระดบ เขตสขภ�พ ระดบจงหวด ประเภทหนวยง�น เขตพนท ระดบหนวยบรก�รต�ม Service plan จนถงระดบหนวยบรก�ร ทงนจะมก�รนำ�เข�ขอมลต�ร�ง T จ�ก HDC on Cloud ของแตละจงหวดบ�งต�ร�งเพอใหบรก�รขอมล Web Service โดยสรปแลวขอมลร�ยง�นจ�กระบบ HDC on Cloud และ HDC service คอขอมลชดเดยวกนเพยงแตขอมลจ�กระบบ HDC service มขอบเขตขอมลทรวบรวมจ�กทกๆ จงหวด ส�ม�รถแสดงผลเปรยบเทยบในระดบจงหวด ระดบเขตสขภ�พได

การทำา Data Visualization จากแหลงขอมลระบบคลงขอมลดานการแพทยและสขภาพกระทรวงสาธารณสข (HDC) สามารถดำาเนนการได หลายชองทาง ไดแก

1. การเชอมโยงฐานขอมล (MySQL)

1.1 เชอมโยงโดยตรงไปยงต�ร�งขอมลระบบ HDC โดยโปรแกรม Data Visualization แตละตวมคณสมบตส�ม�รถเชอมตอกบฐ�นขอมลไดหล�กหล�ยระบบ เชน Microsoft Excel (XLSX/CSV), Microsoft Access, Microsoft SQL, Oracle, MySQL ทงนวธก�รนตองมสทธเข�ถงฐ�นขอมล และแนวท�งทแนะนำ�ไว คอ เปนฐ�นขอมลทสำ�เน�ม�จ�ก ฐ�นขอมลของระบบ HDC ทใหบรก�รบน Cloud เพอจะไดไมเปนก�รรบกวนก�รทำ�ง�นของระบบ

1.2 สงออกขอมลจ�กฐ�นขอมล HDC โดยผดแลระบบฐ�นขอมล ดวยเงอนไข ขอกำ�หนด และขอบเขตคว�มรบผดชอบก�รใชขอมลรวมกน โดยรปแบบไฟลขอมลท โปรแกรม Data Visualization สวนใหญส�ม�รถเชอมโยงได คอ ไฟล Microsoft Excel (XLSX/CSV) หรอ ไฟล Text

2. การเชอมโยงจากไฟลขอมลเปนก�รเชอมโยงขอมลเข�ส โปรแกรม Data Visualization

จ�กไฟลขอมลทสงออกขอมลจ�ก หน� Web HDC ทง Web HDC แตละจงหวด หรอ HDC service โดยทกๆ กลมร�ยง�น ทงกลมร�ยง�นม�ตรฐ�น กลมร�ยง�นตวชวด กลมร�ยง�นนำ�เข�/สงออกขอมล กลมร�ยง�นผลก�รตรวจสอบขอมล จะส�ม�รถ สงออก ผลลพธ เปนไฟล CSV, XLS, TXT, Word ได ทงนจะมสวนกำ�หนดสทธของระดบก�รเข�ถงขอมลในระดบร�ยง�น หรอขอมลร�ยบคคล โดยผดแลระบบ HDC ของแตละจงหวด

2. ระบบขอมลขนาดใหญดานการแพทยและสขภาพ กระทรวงสาธารณสข (HDC Big Data)

ระบบขอมลขน�ดใหญด�นก�รแพทยและสขภ�พ กระทรวงส�ธ�รณสข เปนองคประกอบหลกทสำ�คญองคประกอบหนง ของระบบคลงขอมลด�นก�รแพทยและสขภ�พ ทเชอมโยง รวบรวม จดเกบเพอเปนฐ�นขอมลรวมระดบประเทศ ระบบขอมลขน�ดใหญด�นก�รแพทยและสขภ�พ กระทรวงส�ธ�รณสข (AXIS) ใชเทคโนโลยก�รจดเกบ และประมวลผลขอมลขน�ดใหญ (Big Data) ซงส�ม�รถรองรบก�รขย�ยตวของขอมล มคว�มส�ม�รถขย�ยระบบใหรองรบด�นปรม�ณขอมล และคว�มตองก�รเข�ถงขอมลทมลกษณะเพม

ขนอย�งตอเนอง ตลอดเวล� มระบบสำ�รองขอมลใหโดยอตโนมต จดเกบอยในรปแบบแฟมม�ตรฐ�น ลกษณะก�รจดเกบแบบสะสม และแบบร�ยค�บเวล� ต�มลกษณะขอกำ�หนดของแตละแฟมขอมล ก�รทำ�ง�นของระบบทออกแบบไว จะใหบรก�รเข�ถงขอมลโดยผใชทกระดบ ทงภ�ยในกระทรวงส�ธ�รณสข และสวนภมภ�ค รองรบเทคนคด�นก�รประมวลผลขอมลโดยตรงและเทคนคหรอก�รใชเครองมอเพอสร�งเปนฐ�นขอมลเฉพ�ะเรอง (Data mart) เพมประสทธภ�พในก�รเข�ถง ตลอดจนก�รประมวลผลดวย Data Visualization Tools เพอแปลผลลพธสถตขอมลตวเลขใหออกม�เปนกร�ฟกเชง Infographic ทนกวช�ก�ร หรอผบรห�ร ส�ม�รถทำ�คว�มเข�ใจไดชดเจน นำ�ไปสก�รตดสนใจในขนถดไป

ระบบขอมลขน�ดใหญด�นก�รแพทยและสขภ�พ กระทรวงส�ธ�รณสข มก�รออกแบบ และตดตงระบบ 2 ระบบ เพอรองรบก�รจดเกบ ประมวลผล ใหบรก�รขอมล และใชประโยชนขอมล ดวยเทคโนโลยทเหม�ะสม ประกอบดวย

ระบบท 1 Apache Hadoop Ecosystem มกรอบก�รทำ�ง�นเพอใชในก�รจดเกบขอมลและประมวลผลขอมลทมขน�ดใหญ ส�ม�รถปรบขย�ย ยดหยน เพอรองรบขอมลทมจำ�นวนม�กได มกระบวนก�รประมวลผลทมประสทธภ�พ ดวยเทคโนโลยก�รประมวลผลขอมลแบบกระจ�ยผ�นเครองคอมพวเตอรทถกจดอยในรปแบบกลม (Cluster) ส�ม�รถรองรบขอมลทไมจำ�กด มคว�มน�เชอถอสง

ใหบรก�รระบบขอมลเพอก�รตดต�ม ประเมนผล ก�รวเคร�ะหขอมลตลอดกระบวนก�รของก�ร นำ�เข� สงตอ และก�รบรห�รจดก�รเชงระบบ ทงมตของก�รควบคมคณภ�พขอมล ก�รพฒน�ทกษะคว�มส�ม�รถของบคล�กรใหมทกษะในก�รปฏบตง�นแตละด�นสอดคลองต�มกระบวนก�รปฏบตง�นด�นก�รแพทย และส�ธ�รณสข ตลอดจนก�รประเมนผล ก�รวดประสทธผลก�รดำ�เนนง�น

ระบบท 2 HP Vertica เปน Big Data Analytic Database เทคโนโลยก�รจดเกบ และประมวลผลขอมลทมขน�ดใหญ เปนวธก�รทใชเทคโนโลยด�นส�รสนเทศ เข�ม�ทำ�ก�รวเคร�ะหขอมล โดยก�รใชขอมล จ�กแหลงต�ง ๆ ม�รวมวเคร�ะห เพอใหเกดส�รสนเทศด�นก�รแพทยและส�ธ�รณสข

ใหบรก�รระบบเพอรองรบก�รใชประโยชนขอมลเชงวเคร�ะห ประกอบดวย

1) Descriptive Analytics เปนรปแบบก�รใชขอมลแบบพนฐ�น โดยเนนก�รอธบ�ยว�กำ�ลงเกดขน หรออ�จจะเกดอะไรขน ส�ม�รถอธบ�ยถงส�เหตก�รเกดมตต�ง ๆ จ�กแหลงขอมลทจดเกบจ�กก�รใหบรก�รผปวยนอก ผปวยใน และกจกรรมก�รสร�งเสรมปองกนโรค ต�มม�ตฐ�นแฟมขอมลทจดเกบและเชอมโยงกน

2) Predictive Analytics เปนรปแบบก�รใชขอมลทมคว�มซบซอนขนม� โดยจะเปนก�ร พย�กรณ หรอ ทำ�น�ย สงทกำ�ลง“ ” “ ”เกดขน โดยใชขอมลในอดต รวมกบโมเดลท�งคณตศ�ตรต�ง ๆ หรอรวมกบก�รทำ� Data Mining ตลอดจนก�รวเคร�ะหห�โอก�สและคว�มเสยงต�ง ๆ ทจะเกดขนในอน�คต

3) Prescriptive Analytics เปนรปแบบก�รวเคร�ะหขอมล ทมคว�มซบซอน ประกอบดวยก�รพย�กรณหรอทำ�น�ยว�อะไรจะเกดขน และใหคำ�แนะนำ�ในท�งเลอกต�ง ๆ และผลแตละท�งเลอกว�จะม ขอด ขอเสย อย�งไร เปนรปแบบก�รวเคร�ะหขอมลทเปนเป�หม�ยเพอก�รใชประโยชนขอมลขน�ดใหญ จ�ก คลงขอมลด�นก�รแพทยและสขภ�พ

กระทรวงส�ธ�รณสข Health Data Center (HDC) ใหเกดประโยชนสงสดตอระบบสขภ�พของประเทศไทย

3.แนวทางการทำา Data Visualization ระบบขอมลขนาดใหญดานการแพทยและสขภาพกระทรวงสาธารณสข (Big Data)

Big data analytics คอ กระบวนก�รวเคร�ะหเซตขอมลขน�ดใหญเพอคนห�รปแบบคว�มสมพนธของขอมลเหล�นนทซอนอยข�งใน ห�สงเชอมโยงทเชอมขอมลเหล�นนเข�ไวดวยกน ห�เทรนดท�งก�รตล�ด ห�คว�มตองก�รของลกค� และขอมลอนๆทเปนประโยชนตอธรกจ ผลก�รวเคร�ะหขอมลนส�ม�รถนำ�ไปสก�รทำ�แผนก�รตล�ดทมประสทธภ�พ โอก�สในก�รสร�งผลกำ�ไร ก�รใหบรก�รทดม�กขนแกลกค� ก�รปรบปรงก�รทำ�ง�นใหเกดประสทธภ�พ คว�มไดเปรยบเหนอคแขงในก�รแขงขนท�งก�รตล�ด และผลประโยชนท�งธรกจด�นอนๆ

เป�หม�ยหลกของ Big data analytics หรอ ก�รวเคร�ะหบกด�ต� คอ ชวยในก�รใหขอมลกบองคกร หรอบรษทเพอใชในก�รตดสนใจท�งธรกจโดยก�รใช นกวทย�ศ�สตรขอมล (data scientists) นกวเคร�ะหขอมลเชงสถต (predictive modelers) และผเชยวช�ญในก�รวเคร�ะหขอมลด�นอนๆ ม�ทำ�ก�รวเคร�ะหขอมลขน�ดใหญทมก�รสงผ�นภ�ยในองคกรหรอบรษท รวมไปถงขอมลทอยในรปแบบอนๆ ทอ�จซกซอนอยในระบบต�งๆ ของบรษท ซงแหลงขอมลทจะถกนำ�ม�วเคร�ะหนหม�ยรวมถง เวบเซรฟเวอรลอคและก�รคลกดขอมลบนอนเตอรเนต คอนเทนทบนโซเชยลมเดยและร�ยง�นกจกรรมต�งๆ บนเครอข�ยสงคมออนไลน ขอคว�มจ�กอเมลของลกค�และก�รตอบแบบสอบถ�ม เสยงบนทกร�ยละเอยดท�งโทรศพทของลกค� และขอมลทมก�รบนทกไดจ�กเซนเซอรบนอปกรณทเชอมตอแบบ Internet of Things

Big Data ส�ม�รถวเคร�ะหไดดวยเครองมอทมก�รใชง�นกนอย�งแพรหล�ย เชน Hadoop YARN MapReduce Hive หรอ NoSQL เปนตน โดยจะถอว�เปนสวนหนงของก�รวเคร�ะหเชงลก เชน ก�รวเคร�ะหเพอค�ดก�รณลวงหน� ก�รทำ�เหมองขอมล (Data mining) ก�รวเคร�ะหขอคว�ม และก�รวเคร�ะหท�งสถต นอกจ�กนเครองมอประเภท Mainstream BI software และเครองมอแบบ data visualization กถอว�เปนเครองมอททำ�หน�ทอยในกระบวนก�รก�รวเคร�ะหขอมลเชนกน

อย�งไรกต�มสงทเปนอปสรรคตอองคกรในก�รจดตงสวนก�รวเคร�ะหขอมลแบบ Big Data กคอก�รข�ดทกษะคว�มเข�ใจในก�รวเคร�ะหขอมลของบคคลภ�ยใน และค�ใชจ�ยทสงในก�รจ�งผเชยวช�ญทมประสบก�รณในก�รวเคร�ะหขอมล ปรม�ณของขอมลทมสวนเกยวของทตองนำ�ม�วเคร�หกอ�จะมหล�กหล�ยประเภทและหล�กหล�ยแหลงขอมลซะจนทำ�ใหก�รจดก�รขอมลเปนไปอย�งย�กลำ�บ�ก รวมไปถงคณภ�พของขอมลทนำ�ไปสประเดนปญห�เรองคว�มเกยวเนองของขอมลทถกนำ�ม�ใช ยงไปกว�นนก�รเชอมตอระหว�ง Hadoop และระบบจดเกบขอมล (Data warehouses) กยงเปนอะไรทมคว�มท�ท�ย แมว�ในปจจบนจะมก�รคดคนซอฟทแวรทเปนตวกล�งเชอมระหว�ง Hadoop และระบบฐ�นขอมลเชงสมพนธ รวมไปถงเครองมอเชอมตอเพอจดทำ�ระบบ Big Data อนๆ เกดขนม�ม�กม�ยกต�ม

ก�รทำ�ระบบวเคร�ะหบกด�ต�จะตองทนด�นเทคโนโลยและทรพย�กรบคคลจำ�นวนม�ก แตในอน�คตทระบบออนไลนจะยงทวคว�มสำ�คญขอมลกจะยงมคว�มสำ�คญม�กขน ดงนนก�รทำ� Big data analytics จะเปนกระบวนก�รสำ�คญตอไป

Big data คอ ขอมลทประกอบดวยคณลกษณะ 4 อย�งคอ1. Volume — size ของขอมลมขน�ดใหญ มปรม�ณขอมลม�ก ซงส�ม�รถเปนไดทงขอมลแบบ offline หรอ online

2. Variety — ขอมลมคว�มหล�กหล�ย ส�ม�รถเปนไดทงทมโครงสร�งและขอมลทไมส�ม�รถจบ pattern ได3. Velocity — ขอมลมก�รเปลยนแปลงตลอดเวล�อย�งรวดเรว มก�รสงผ�นขอมลอย�งตอเนองในลกษณะ streaming ทำ�ใหก�รวเคร�ะหขอมลแบบ manual มขอจำ�กด4. Veracity — ขอมลมคว�มไมชดเจน (untrusted, uncleaned)

โดยรปแบบของขอมลของ big data กส�ม�รถเปนไปไดหล�กหล�ย ตงแต1. Behavioral data: ขอมลเชงพฤตกรรมก�รใชง�นต�งๆเชน server log, พฤตกรรมก�รคลกดขอมล, ขอมลก�รใช ATM เปนตน2. Image & sounds: ภ�พถ�ย, วดโอ, รปจ�ก google street view, ภ�พถ�ยท�งก�รแพทย, ล�ยมอ, ขอมลเสยงทถกบนทกไว เปนตน3. Languages: text message, ขอคว�มทถก tweet, เนอห�ต�งๆในเวบไซต เปนตน4. Records: ขอมลท�งก�รแพทย, ขอมลผลสำ�รวจทมขน�ดใหญ, ขอมลท�งภ�ษ เปนตน5. Sensors: ขอมลอณหภม, accelerometer, ขอมลท�งภมศ�สตร เปนตน

Big data analyticsก�รวเคร�ะหขอมล Big data อ�ศยหลกก�รพนฐ�นบ�งอย�ง

เพอพฒน�เปนเทคนคในก�รดงขอมลสำ�คญออกจ�กชดฐ�นขอมลขน�ดใหญทเตมไปดวยขอมลหล�กหล�ยรปแบบ เพอนำ�ม�ห� pattern ของขอมลทมองไมเหนดวยต�เปล� ห�รปแบบคว�มสมพนธทซอนอย ห�แนวโนมก�รตล�ด เทรนดคว�มชอบของลกค� และขอมลอนๆทเปนประโยชนท�งธรกจ

ผลจ�กก�รวเคร�ะหขอมล Big data ทำ�ใหมขอมลทเปนขอเทจจรงซงผ�นก�รวเคร�ะหอย�งเปนระบบเพอใชประกอบก�รตดสนใจ โดยระดบของก�รวเคร�ะหกเปนไดหล�กหล�ย แลวแตรปแบบก�รนำ�ไปใชง�น

1. Descriptive analyticsเปนก�รวเคร�ะหในระดบทบอกว�เกดอะไรขน จำ�นวนเท�ไหร ถแคไหน เกดเหตก�รณสำ�คญๆตอนไหน ตรงไหนบ�ง เปนตน โดยส�ม�รถทำ�ในรปแบบของ- Standard report: “เกดอะไรขน”- Ad hoc report: “จำ�นวนเท�ไหร บอยแคไหน ทไหน”- Query: “อะไรคอปญห�ทแทจรง”- Alerts: “ตองเกด action อะไร”

2. Predictive analyticsเปนก�รวเคร�ะหในลกษณะทซบซอนขนไปอกขนหนงคอ เปนก�ร

ประเมนว�จะเกดอะไรขนตอไป มก�รใหขอมลตวชวดของผลลพธทอ�จจะเกดขนถ�แนวโนมยงเปนอย�งนตอไป โดยผลก�รวเคร�ะหอ�จออกม�ในรปแบบของ- Statistical analysis: “ทำ�ไมถงเกดเหตก�รณน”- Randomized testing: “จะเกดอะไรขนถ�เร�ทดลองทำ�วธก�รน”- Predictive modeling: “จะเกดอะไรขนตอไป”- Optimization: “อะไรคอสถ�นก�รณทดทสดทจะเกดขน”

3. Prescriptive analyticsเปนก�รสงเคร�ะหขอมลเพอวเคร�ะหแนวโนมและเสนอท�งเลอกในก�รตดสนใจทเหม�ะสมกบก�รค�ดก�รณบนฐ�นของขอมล

การทำา Data Visualization จากแหลงขอมลระบบขอมลขนาดใหญดานการแพทยและสขภาพ กระทรวงสาธารณสข (HDC Big Data)

ดวยคณลกษณะของขอมลทมจำ�นวนขอมล 3 – 4 พนล�นเรคคอรด ตอป ปจจบนระบบ HDC Big Data จดเกบขอมลสะสม ตงแตปงบประม�ณ 2557 ต�มม�ตรฐ�นขอมล 43 แฟม จำ�นวน 1.3 หมนล�นเรคคอรด ถงแมขอมลทงหมดจดเกบ และนำ�เข�จ�กฐ�นขอมลทมโครงสร�ง แตก�รประมวลผลเพอไดผลลพธ ในรปแบบก�รใชขอมลแบบพนฐ�น หรอก�รประมวลผลขอมลทมคว�มซบซอน เพอเปนก�ร พย�กร“ณ หรอ ทำ�น�ย สงทกำ�ลงเกดขน โดยใชขอมลในอดต รวมกบโมเดล” “ ”ท�งคณตศ�ตรต�ง ๆ ไดอย�งมประสทธภ�พตองใชศกยภ�พเทคโนโลยของฐ�นขอมลขน�ดใหญ กระบวนก�รทเหม�ะสม และเครองมอก�รแสดงผล หรอ Data Visualization Tools ไดอย�งถกตอง

กระบวนก�รประมวลผล หรอก�รเข�ถงขอมล ใชหลกก�รคล�ยคลงกนกบ ก�รประมวลผลขอมลของระบบ HDC ในระดบจงหวด และ HDC service คอก�รจดกลมขอมลทมคว�มสมพนธกน ต�มเงอนไข หรอนย�มของกลมขอมลทตองก�ร เปนก�รจำ�กดขอบเขตขอมลใหเฉพ�ะเจ�ะจงเปนกลมขอมล หล�ยๆ กลมขอมล ต�มกระบวนก�รและหลกก�ร Data Mart และกลมขอมล หรอ Data Mart ทสร�งขน ส�ม�รถประมวลผลตอเนอง ไปสผลลพธทตองก�ร หรอ นำ�ไปสกระบวนก�ร Data Visualization ตอไป

แนวทางการเชอมโยงขอมลไปส Data Visualization Tools

1. การเชอมโยงฐานขอมล เปนก�รเชอมโยงขอมลจ�กฐ�นขอมลโดยตรง โดยใชคว�ม

ส�ม�รถในก�รเชอมตอของแตละโปรแกรม หรอแตละ Visualization Tools ทไดจดเตรยมไวให เชน ODBC, JDBC หรอ API ทมไวใหบรก�ร

2. การเชอมโยงจากไฟลขอมล

เปนก�รเชอมโยงขอมลเข�ส โปรแกรม Data Visualization จ�กไฟลขอมลทสงออกขอมลจ�ก ระบบ HDC Big Data ซงแนวท�งทแนะนำ� คอก�รสงออกจ�ก Data Mart ในรปแบบไฟลขอมล คอ ไฟล Microsoft Excel (XLSX/CSV) หรอ ไฟล Text

เอกสารอางอง

Data Science, Machine Learning, BI Explained in a Amazing Few Pictures Posted by Vincent Granville on February 27, 2017https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/business-intelligence-and-data-science-fuzzy-borders

Unlearn to Learn Data Visualization 16 Apr, 2017 in Data Visualization tagged Data Visualization by Polashhttp://analyticsarena.com/unlearn-to-learn-data-visualization/

Good Factory Team Dec 4, 2016https://blog.goodfactory.co/big-data- คออะไร

Data Science คออะไร เรองทธรกจยคดจทลตองร By Puttasak Tantisuttivet - 07/11/2016https://brandinside.asia/data-science-sexiest-job/