หน่วยสมรรถนะ

หน่วยสมรรถนะ

ออกแบบแบบจำลองข้อมูล (Design Data Model)

สาขาวิชาชีพอุตสาหกรรมดิจิทัล


รายละเอียดหน่วยสมรรถนะ


1. รหัสหน่วยสมรรถนะ ICT-WYLF-380B

2. ชื่อหน่วยสมรรถนะ ออกแบบแบบจำลองข้อมูล (Design Data Model)

3. ทบทวนครั้งที่ 1 / 2566

4. สร้างใหม่ ปรับปรุง

5. สำหรับชื่ออาชีพและรหัสอาชีพ (Occupational Classification)

ผู้ปฏิบัติงานด้านวิศวกรรมข้อมูล และสถาปนิกสารสนเทศ (Information Architect) 



6. คำอธิบายหน่วยสมรรถนะ (Description of Unit of Competency)
ผู้ที่ผ่านสมรรถนะนี้จะสามารถทำความเข้าใจเกี่ยวกับความต้องการใช้งานข้อมูลของผู้ใช้งานได้ สามารถวิเคราะห์ความต้องการใช้งาน (Requirement Analysis) ระบุความต้องการข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ และกำหนดแบบจำลองข้อมูล เพื่อการออกแบบแบบจำลองข้อมูลได้ ตรงตามความต้องการใช้งานของผู้ใช้งาน และเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และใช้ข้อมูลในการแก้ปัญหา และพัฒนาอุตสาหกรรมหรือธุรกิจได้

7. สำหรับระดับคุณวุฒิ
1 2 3 4 5 6 7 8

8. กลุ่มอาชีพ (Sector)
สาขาวิชาชีพอุตสาหกรรมดิจิทัล สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล  (Data Science)  

9. ชื่ออาชีพและรหัสอาชีพอื่นที่หน่วยสมรรถนะนี้สามารถใช้ได้ (ถ้ามี)
N/A

10. ข้อกำหนดหรือกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง (Licensing or Regulation Related) (ถ้ามี)
N/A

11. สมรรถนะย่อยและเกณฑ์การปฏิบัติงาน (Elements and Performance Criteria)
หน่วยสมรรถนะย่อย (EOC) เกณฑ์ในการปฏิบัติงาน (Performance Criteria) รหัส PC
(ตามเล่มมาตรฐาน)
รหัส PC
(จากระบบ)
70201.01 วิเคราะห์ความต้องการใช้งานข้อมูล 1. ระบุความต้องการของผู้ใช้งานได้ 179707
70201.01 วิเคราะห์ความต้องการใช้งานข้อมูล 2. ระบุรายละเอียดความต้องการของผู้ใช้งานได้ 179708
70201.01 วิเคราะห์ความต้องการใช้งานข้อมูล 3. สรุปความต้องการใช้งานข้อมูลได้ 179709
70201.02 ระบุความต้องการข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ 1.ระบุข้อมูลแต่ละตัวที่จำเป็นต้องใช้ในระบบงาน (Entity) ได้ 179710
70201.02 ระบุความต้องการข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ 2.ระบุลักษณะหรือรายละเอียดของข้อมูล (Attribute) ได้ 179711
70201.02 ระบุความต้องการข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ 3.ระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลทั้งหมด (Relationship) ได้ 179712
70201.03 กำหนดแบบจำลองข้อมูล 1. ระบุวัตถุประสงค์ของการใช้แบบจำลองข้อมูลได้ 179713
70201.03 กำหนดแบบจำลองข้อมูล 2.ระบุรายละเอียดแบบจำลองข้อมูลได้ 179714
70201.03 กำหนดแบบจำลองข้อมูล 3.สรุปแบบจำลองข้อมูลได้ 179715

12. ความรู้และทักษะก่อนหน้าที่จำเป็น (Pre-requisite Skill & Knowledge)
N/A

13. ทักษะและความรู้ที่ต้องการ (Required Skills and Knowledge)

(ก) ความต้องการด้านทักษะ

1. ทักษะในการวิเคราะห์ความต้องการใช้งานข้อมูล

2. การใช้ Business Analytics (BA) และ Business Intelligence (BI) ในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีและการให้บริการที่เกี่ยวข้อง 

3. ทักษะในการวิเคราะห์และออกแบบแบบจำลองข้อมูล

4. ทักษะออกแบบแบบจำลองข้อมูล

5. ทักษะในการวิเคราะห์ทางสถิติทั่วไป และการวิเคราะห์คุณลักษณะของข้อมูล 

6. ทักษะในการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analytics)

7. ทักษะการใช้เครือข่ายทางสังคมและแหล่งข้อมูลแบบเปิด (Social network and open data)

 

(ข) ความต้องการด้านความรู้

1. ความรู้เกี่ยวกับแบบจำลองข้อมูล

2. ความรู้เกี่ยวกับการใช้ Business Analytics (BA) และ Business Intelligence (BI) ในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีและการให้บริการที่เกี่ยวข้อง

3. ความรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์คุณลักษณะของข้อมูล

4. ความรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางสถิติทั่วไป และการวิเคราะห์เชิงบรรยาย (Statistical analysis and Descriptive analytics)

5. ความรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analytics)

6. ความรู้เกี่ยวกับการวิจัยและดำเนินงาน (Operations Research)

7. ความรู้เกี่ยวกับการใช้เครือข่ายทางสังคมและแหล่งข้อมูลแบบเปิด (Social network and open data)


14. หลักฐานที่ต้องการ (Evidence Guide)

(ก) หลักฐานการปฏิบัติงาน (Performance Evidence)

1. ใบรับรองการปฏิบัติงานจากสถานประกอบการ

 (ข) หลักฐานความรู้ (Knowledge Evidence)

1. ใบรับรองการเข้ารับการฝึกอบรม

2. ใบประกาศนียบัตรวุฒิการศึกษา

 (ค) คำแนะนำในการประเมิน

1. ผู้ประเมินตรวจประเมินเกี่ยวกับการออกแบบแบบจำลองข้อมูล โดยพิจารณาจากร่องรอยหลักฐานที่เกี่ยวข้องทั้งหลักฐานการปฏิบัติงาน และหลักฐานความรู้

(ง) วิธีการประเมิน

1. พิจารณาตามหลักฐานการปฏิบัติงาน

2. พิจารณาตามหลักฐานความรู้


15. ขอบเขต (Range Statement)

(ก) คำแนะนำ

หน่วยสมรรถนะนี้เป็นการทดสอบการออกแบบแบบจำลองข้อมูล โดยในการประเมินต้องคำนึงถึงข้อปฏิบัติดังต่อไปนี้

1.  ผู้เข้ารับการประเมินสามารถแสดงความรู้ และความสามารถในการวิเคราะห์ความต้องการใช้งานข้อมูล การระบุความต้องการข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ และการกำหนดแบบจำลองข้อมูล

    (ข) คำอธิบายรายละเอียด

    1. การออกแบบแบบจำลองข้อมูลหรือแบบจำลองข้อมูลฐานข้อมูลจะเป็นขั้นตอนแรกของการออกแบบฐานข้อมูล ที่ซึ่งจะมุ่งเน้นที่การกำหนดโครงสร้างของฐานข้อมูลที่ซึ่งจะใช้ในการจัดเก็บและจัดการข้อมูลของผู้ใช้งาน ฐานข้อมูล ในหลายๆครั้งการสร้างแบบจำลองข้อมูลฐานข้องมูลอาจหมายถึงการระบุถึงแบบจำลองข้อมูลข้อมูลสำหรับการ กำหนดขอบเขตของปัญหา (problem domain) ที่เราจะพิจารณา แบบจำลองข้อมูลมักมีลักษณะเป็น แผนภาพที่ใช้แสดงโครงสร้างที่ซับซ้อนของฐานข้อมูล มีหน้าที่ในการช่วยให้ผู้ออกแบบฐานข้อมูลสามารถเข้า ใจความซับซ้อนของข้อมูลที่ถูกใช้ในองค์กรต่าง ๆ นอกจากนั้น แบบจำลองข้อมูลมักจะแสดงถึงโครงสร้างของ ข้อมูลในฐานข้อมูลและคุณลักษณะของข้อมูลเหล่านั้น ข้อจำกัดต่าง ๆ การเปลี่ยนแปลง/เปลี่ยนรูปข้อมูล และอื่นๆที่สามารถสนับสนุนการกำหนดขอบเขตของปัญหา

    การสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลจะเป็นกระบวนการทำซ้ำแบบค่อยเป็นค่อยไป โดยในตอนเริ่มต้นเรา อาจเริ่มต้นจากความเข้าอย่างๆง่ายๆเกี่ยวกับขอบเขตปัญหาและสามารถทำการสร้างแบบจำลองฐานข้อมูล อย่างง่ายตามความเข้าใจที่มี แต่หลังจากทำการติดต่อสื่อสารกับผู้ใช้และการพิจารณาเกี่ยวกับข้อมูลและ ขั้นตอนในการดำเนินธุรกิจต่าง ๆ จะทำให้เรามีความเข้าใจเกี่ยวกับของเขตของปัญหามากยิ่งขึ้น และจะช่วยให้เราสามารถเพิ่มเติมรายละเอียดของแบบจำลองฐานข้อมูลได้มากขึ้น ในท้ายสุด เราจะได้ แบบจำลองฐานข้อมูลที่สามารถตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ที่ซึ่งจะมีลักษณะคล้ายกับพิมพ์เขียวที่ บรรจุไปด้วยวิธีการในการสร้างฐานข้อมูล โดยพิมพ์เขียวที่ได้จะมีลักษณะเป็นแผนภาพที่จะประกอบไปด้วย 

1) คำอธิบายเกี่ยวกับโครงสร้างของข้อมูลที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องการ 

2) กฎที่เกี่ยวข้องกับการการันตีความสมบูรณ์ของข้อมูล (data integrity) 

3) วิธีการในการจัดการข้อมูลที่ซึ่งจะสนับสนุนการ เปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนรูปข้อมูล 

    โดยส่วนใหญ่ของแบบจำลองฐานข้อมูลมักจะประกอบไปด้วย เอ็นทิตี้ (entities), แอทริบิว (attributes), ความสัมพันธ์ (relationships) และ ข้อจำกัดต่าง ๆ (constraints) 

    เอ็นทิตี้ ถูกใช้แทนวัตถุต่าง ๆ สามารถเป็นอะไรก็ได้ เช่น คน สถานที่ สิ่งของ หรือเหตุการณ์ ที่ซึ่งจะ เป็นข้อมูลที่จะถูกจัดเก็บอยู่ในฐานข้อมูล เนื่องจากเอ็นทิตี้หนึ่งจะใช้แทนข้อมูลชนิดหนึ่งๆ ดังนั้นแต่ละเอ็นทิตี้จะต้องมีความแตกต่างกัน และแต่ละเอ็นทิตี้จะต้องมีความเป็นเอกลักษณ์เสมอ (มีข้อมูลที่ไม่ซ้ำกัน) 

    แอทริบิว จะแสดงถึงคุณลักษณะของเอ็นทิตี้ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเอ็นทิตี้ลูกค้าถูกอธิบายด้วยแอทริ บิวต่าง ๆ เช่น ชื่อ-นามสกุล เบอร์โทรศัพท์ ที่อยู่ และเครดิตที่ได้รับจากบริษัท เป็นต้น แอทริบิวใน ระบบฐานข้อมูลจะมักลักษณะเหมือนกับฟิลด์ในแฟ้มข้อมูล 

    ความสัมพันธ์ จะแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างเอ็นทิตี้ตัวอย่างเช่น ความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นระหว่าง ลูกค้าและพนักงานขายจะสามารถอธิบายได้ เช่น พนักงานขายหนึ่งคนสามารถดูแลลูกค้าได้หลายคน และลูกค้าคนหนึ่งๆอาจถูกดูแลโดยพนักงานเพียงคนเดียว จากความความสัมพันธ์ดังกล่าว เรา สามารถแบ่งรูปแบบความสัมพันธ์ในแบบจำลองข้อมูลออกเป็น 3 ชนิดหลัก คือ 1) one-to-many 2) many-to-many และ 3) one-to-one


16. หน่วยสมรรถนะร่วม (ถ้ามี)
N/A

17. อุตสาหกรรมร่วม/กลุ่มอาชีพร่วม (ถ้ามี)
N/A

18. รายละเอียดกระบวนการและวิธีการประเมิน (Assessment Description and Procedure)

18.1 เครื่องมือประเมินการวิเคราะห์ความต้องการใช้งานข้อมูลตามข้อกำหนดมาตรฐาน

1. แบบฟอร์มประเมินผลการสาธิตการปฏิบัติงาน

2. ผลข้อสอบข้อเขียน

ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน

18.2 เครื่องมือประเมินการระบุความต้องการข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ตามข้อกำหนดมาตรฐาน

1. ผลข้อสอบข้อเขียน

ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน

18.3 เครื่องมือประเมินการกำหนดแบบจำลองข้อมูลตามข้อกำหนดมาตรฐาน

1. แบบฟอร์มประเมินผลการสาธิตการปฏิบัติงาน

2. ผลข้อสอบข้อเขียน

ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน

 



ยินดีต้อนรับ