รู้จักกับ Data Science (วิทยาการข้อมูล) ที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจให้เติบโต

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีย่อมส่งผลประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่ให้กับธุรกิจ จึงมีการใช้ศาสตร์อย่าง Data Science ที่เข้ามาช่วยให้สามารถทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและมีระบบการบริหารข้อมูลที่มีคุณภาพ นอกจากนี้ Data Science ยังช่วยให้องค์กรมีข้อมูลที่ผ่านกระบวนการทางวิทยาศาสตร์และการใช้เทคนิคขั้นสูงเพื่อนำไปวิเคราะห์ ตลอดจนแสดงผลออกมาในรูปแบบของข้อมูลที่แม่นยำ เพื่อใช้ในการตัดสินใจและวางแผนทางธุรกิจได้อย่างดีเยี่ยม

หลายคนเคยได้ยินคำว่า “วิทยาการข้อมูล” หรือ “Data Science” ผ่านหูกันมาแล้ว แต่ยังไม่เข้าใจว่า Data Science คืออะไร? บทความนี้เราจะมาทำความรู้จักวิทยาการข้อมูล กระบวนการ ทักษะที่จำเป็น และตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้องกับ Data Science

Data Science (วิทยาการข้อมูล) คืออะไร

Data Science หรือในภาษาไทยแปลว่า “วิทยาการข้อมูล” คือ ศาสตร์ที่เกี่ยวกับวิธีจัดการ จัดเก็บ รวบรวม ตรวจสอบ วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูลที่ออกมาในรูปแบบของข้อมูลเชิงลึก (Insight) เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ เช่น เศรษฐศาสตร์ การเงิน โลจิสติกส์ วิศวกรรม การแพทย์ เป็นต้น รวมถึงใช้ประโยชน์ทางธุรกิจในแง่ของการแก้ปัญหา ตอบคำถาม และทำนายสิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต โดยผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ Data Science จะเรียกว่า Data Products หรือผลิตภัณฑ์ข้อมูล ซึ่งช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถตัดสินใจ ปรับปรุง พัฒนา หรือวางแผนในการทำธุรกิจได้อีกด้วย

Data Scientist คืออะไร

ตำแหน่งงานที่ทำหน้าที่เกี่ยวกับ Data Science คือ “Data Scientist” หรือ “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล” เป็นผู้เชี่ยวชาญที่ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์เพื่อทำความเข้าใจข้อมูล โดยคุณสมบัติหลัก ๆ ของผู้ที่ทำงานด้าน Data Science จะต้องเป็นคนที่มีความหลงใหลในข้อมูล ชอบสืบค้น วิเคราะห์ และประมวลผล สามารถใช้ชีวิตกับตัวเลขและข้อมูลจำนวนมากได้

ซึ่งทักษะที่จำเป็นสำหรับการเป็น Data Scientist ได้แก่ ทักษะทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Sciene), ทักษะทางคณิตศาสตร์และสถิติ (Math&Statistics), ความรู้เฉพาะทาง (Domain Expertise) และทักษะการสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพ (Effective Communication) เป็นต้น

Data Scientist ทำอะไรบ้าง

หน้าที่ของ Data Scientist เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและนำข้อมูลต่าง ๆ มาวิเคราะห์ (Data Analytics) ด้วยการใช้เทคโนโลยีมาจัดการข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data และใช้ระบบ Machine Learning เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกหรือข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มาสร้างแบบจำลอง (Data Modeling) ที่นำไปใช้ประโยชน์ทางธุรกิจได้จริง เช่น วางแคมเปญการตลาด พัฒนาสินค้าหรือบริการ การออกโปรโมชัน เป็นต้น

องค์ความรู้ที่จำเป็นสำหรับสายงาน Data Science

หัวใจหลักในการทำ Data Science ให้มีประสิทธิภาพ ต้องมีองค์ความรู้อยู่ 3 ประการ ได้แก่

ขอบคุณรูปจาก medium.com

1. Computer Science

ความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ ถือเป็นทักษะสำคัญของ Data Science เลยก็ว่าได้ เพราะต้องใช้เทคนิคและเทคโนโลยีในการทำงาน อาทิ การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาต่าง ๆ (เช่น JavaScript, Python และ R), การจัดเก็บข้อมูล, การวางฐานข้อมูล, การนำเสนอและแสดงผลข้อมูล เป็นต้น

2. Math & Statistics

ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติ เป็นการเลือกใช้แบบจำลองในการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลและตีความผลลัพธ์ เช่น พีชคณิต (Algebra), การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) และส่วนการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นต้น โดยสถิติที่รวบรวมมาแล้วจะช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ เพื่อเข้าสู่การเป็น Data-Driven Organization

3. Business / Domain Expertise

การทำกลยุทธ์การตลาดหรือความรู้เฉพาะทาง คือสิ่งที่จะช่วยให้การทำ Data Science มีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อให้ Data Scientist สามารถเข้าใจจุดประสงค์ ขอบเขต และเป้าหมายมากขึ้น นอกจากนี้ความรู้เฉพาะทางยังรวมไปถึงทักษะด้านการสื่อสาร (Effective Communication) ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน เพราะการสื่อสารที่ดีจะช่วยเกิดความเข้าใจไปในทิศทางเดียวกัน และสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด

ซึ่งองค์ความรู้ 3 ประการนี้ อาจไม่ได้ครบมีในคนคนเดียวก็ได้ จึงมีทีม Data Science ที่แบ่งความรับผิดชอบตามความถนัดของแต่ละบุคคล เช่น Data Engineer ที่มีความสามารถด้านการเขียนโปรแกรมและมีความรู้ทางด้านคณิตศาสตร์ ก็จะทำหน้าที่หลักในการรวบรวมข้อมูลให้พร้อมใช้งานนั่นเอง

Data Science Life Cycle ขั้นตอนของการทำ Data Science เพื่อให้องค์กรสามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ลำดับขั้นตอนของการทำ Data Science จะเรียกว่า Data Science Life Cycle โดยมีอยู่ด้วยกัน 5 ข้อ ดังนี้

1. Capture การสร้างข้อมูล

วงจร Data Science เริ่มต้นด้วยการสร้างข้อมูล หรือเรียกอีกอย่างว่า “การจับข้อมูล” เป็นกระบวนการสำคัญในวงจร Data Science เนื่องจากคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูล ส่งผลโดยตรงต่อความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์ จึงต้องมีเตรียมข้อมูลเพื่อนำมาใช้งาน โดยระบุที่มาของข้อมูล (Data Sources), รวบรวมข้อมูล (Data Acquisition) และแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์

ในระหว่างกระบวนการรวบรวมข้อมูล ต้องให้ความสำคัญในความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงต้องพิจารณาถึงข้อกำหนดธรรมมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) และปฏิบัติตามข้อกำหนดเหล่านั้น

2. Maintain การบำรุงรักษาข้อมูล

ขั้นตอนการบำรุงรักษาข้อมูล เป็นวงจร Data Science ที่ต้องทำต่อจากการจับข้อมูล เพื่อป้องกันไม่ให้ข้อมูลสูญหายตามกาลเวลา ด้วยการทำระบบคลังข้อมูล (Data Warehousing) ที่รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มาจัดเก็บอย่างเหมาะสมและพร้อมใช้งาน, การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) ที่ทำหน้าที่คัดกรองข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ตลอดจนการทำสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture) ที่กำหนดทิศทางในการจัดการข้อมูล เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

3. Process การจัดการข้อมูล

เมื่อจับข้อมูลและบำรุงรักษาข้อมูลแล้ว เข้าสู่วงจรที่เป็นกุญแจสำคัญสำหรับ Data Science ก็คือการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ และวิเคราะห์ว่าข้อมูลนั้นสามารถใช้ประโยชน์จริงหรือไม่ เช่น การทำแบบจำลองข้อมูล (Data Modeling) และการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เป็นต้น

4. Analyze การวิเคราะห์ข้อมูล

เนื่องจากเป็นขั้นตอนวิเคราะห์ข้อมูลภายใต้วงจร Data Science ต้องใช้เทคนิคและกระบวนการทางวิทยาศาสตร์เข้ามาช่วย เช่น การวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการจับกลุ่มข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ไว้ด้วยกัน แบ่งออกเป็น 2 ประเภท นั่นคือ การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis) และการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis) เป็นต้น

5. Communicate การนำเสนอข้อมูล

มาถึงขั้นตอนสุดท้ายของวงจร Data Science คือการนำเสนอข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายหรือการทำ Data Visualization ที่สามารถเลือกใช้แดชบอร์ดและเทมเพลตต่าง ๆ ได้ตามความวัตถุประสงค์ของการแสดงผล

สรุป Data Science

Data Science ถือเป็นศาสตร์ที่สำคัญเป็นอย่างมากสำหรับองค์กร การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นระบบและการนำเสนอที่เห็นภาพชัดเจน จะช่วยให้การตัดสินใจและการวางแผนเพื่อพัฒนาธุรกิจเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ หากองค์กรยังไม่มีการทำ Data Science ที่ถูกต้องตามหลักการ ขาดการใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยจัดการข้อมูล อาจส่งผลให้ข้อมูลที่ได้มาไม่ครบถ้วน ข้อมูลขาดหาย ส่งผลให้เกิดการตัดสินใจผิดพลาดในท้ายที่สุด

หากธุรกิจของคุณยังขาดการวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำ สามารถทำงานร่วมกับทีม Data Scientist จาก Data Wow ที่ผ่านประสบการณ์มากมายในหลายอุตสาหกรรม เราทำความเข้าใจธุรกิจเพื่อศึกษาพฤติกรรมและความต้องการของกลุ่มลูกค้า พร้อมนำเทคโนโลยี Machine Learning และ AI เข้ามาปรับใช้ เพื่อหา Insight ที่ตอบโจทย์กับธุรกิจของคุณ พร้อมนำเสนอแนวทางและให้คำปรึกษากับองค์กรของคุณได้อย่างมืออาชีพ สามารถติดต่อเราที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560

Ref.

• https://www.institutedata.com/nz/blog/5-steps-in-data-science-lifecycle/