Data Science หรือวิทยาการข้อมูลตัวช่วยสำคัญที่หลายสายงานกำลังต้องการ

Data Science หรือวิทยาการข้อมูลเป็นการบูรณาการระหว่างด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ ถือว่าเป็นสายงานที่น่าสนใจ กำลังมาแรงในปัจจุบันและอนาคต

ในยุคดิจิทัลนี้ ข้อมูลเปรียบเสมือนขุมทรัพย์มหาศาลที่รอการวิเคราะห์ โดย Data Science หรือ วิทยาการข้อมูล เป็นศาสตร์แห่งการผสมผสานทักษะด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ เพื่อนำมาประยุกต์ใช้ในหลาย ๆ ด้าน แล้ววิทยาการข้อมูล (Data Science) คืออะไร มีความสำคัญอย่างไร Data Science Process คืออะไร บทความนี้มีคำตอบ

---

Data Science คืออะไร?

วิทยาการข้อมูล (Data Science) หมายถึง สาขาวิชาที่ผสมผสานศาสตร์หลายแขนงเข้าด้วยกัน นำมาจัดการ วิเคราะห์ และดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในหลากหลายด้าน ทั้งนี้ เป้าหมายหลักของ Data Science คือ การค้นพบความรู้ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ช่วยให้เข้าใจสถานการณ์ ตัดสินใจ แก้ปัญหา และพัฒนาสิ่งต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

เครื่องมือที่ใช้ใน Data Science มีหลากหลายแบบ ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและงานวิเคราะห์ เช่น ภาษาโปรแกรม Python, R, SQL, เครื่องมือ Visualization ต่าง ๆ หรือ โปรแกรม Machine Learning frameworks เช่น TensorFlow, PyTorch ดำเนินการโดยกลุ่มคนที่มีทักษะเฉพาะด้านที่เรียกว่า Data Scientists แล้ว Data Scientist คืออะไร

โดย Data Scientists หรือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ ผู้มีหน้าที่แปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า โดยใช้ทักษะด้านคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และความรู้เฉพาะด้าน มาวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้ม เพื่อตอบคำถาม แก้ปัญหา และสร้างโอกาสใหม่ ๆ ให้กับองค์กร ซึ่ง Data Science สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลายสาขา เช่น ธุรกิจ, การแพทย์, วิทยาศาสตร์ และอื่น ๆ อีกมากมาย

Data Science มีองค์ประกอบอะไรบ้าง

แล้ว Data Science ประกอบด้วยอะไรบ้าง โดยวิทยาการข้อมูลประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก ดังนี้

• Computer Science เช่น การเขียนโปรแกรม, การเข้าใจโครงสร้างข้อมูล, การออกแบบและวิเคราะห์อัลกอริทึมที่เหมาะสม, ความรู้เกี่ยวกับระบบฐานข้อมูล, ทักษะการจัดการข้อมูล, ความเข้าใจเกี่ยวกับเทคนิคและเครื่องมือสำหรับจัดการ วิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นต้น
• Maths & Statistics ทั้งทักษะพื้นฐานคณิตศาสตร์, ทฤษฎีความน่าจะเป็น, การออกแบบการทดลองและวิเคราะห์ผลลัพธ์ด้วยวิธีการทางสถิติ, เทคนิคการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ในข้อมูล, วิเคราะห์ความแปรปรวนของข้อมูล เป็นต้น
• Business / Domain Expertise เป็นการทำความเข้าใจปัญหาและบริบทของธุรกิจ ความรู้เกี่ยวกับอุตสาหกรรม กฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง และเข้าใจและปฏิบัติตามหลักจริยธรรมในการวิเคราะห์และใช้ข้อมูล

Data Science มีความสำคัญอย่างไรต่อธุรกิจ

คำถามต่อมา คือ Data Science ประยุกต์ใช้กับธุรกิจ ได้อย่างไร ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อการขับเคลื่อนธุรกิจ Data Science จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรบรรลุเป้าหมาย ดังนี้

• ช่วยให้เข้าใจลูกค้าได้อย่างลึกซึ้ง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เช่น พฤติกรรม การซื้อ การใช้งาน ค้นหาความต้องการที่แท้จริง ทำความเข้าใจกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย เพื่อนำมาพัฒนาสินค้า บริการ และกลยุทธ์ที่ตรงใจลูกค้า เป็นการเพิ่มโอกาสในการขาย รักษาฐานลูกค้าเก่า และดึงดูดลูกค้าใหม่
• Data Science ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ทั้งวิเคราะห์ข้อมูลกระบวนการทำงาน ค้นหาจุดอ่อน ปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน เพิ่มผลผลิต และทำให้ตัดสินใจได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น
• พัฒนาสินค้าและบริการใหม่ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลความต้องการของลูกค้า, ข้อมูลคู่แข่ง และข้อมูลเทรนด์ในตลาด เพื่อนำมาพัฒนาสินค้าและบริการที่ตรงกับความต้องการของตลาด และสร้างความแตกต่างจากคู่แข่ง 
• Data Science ช่วยให้สามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์บนพื้นฐานข้อมูล โดยวิเคราะห์จากข้อมูลตลาด, ข้อมูลคู่แข่ง และข้อมูลภายในองค์กร นำมาคาดการณ์แนวโน้ม ประกอบการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์บนพื้นฐานข้อมูล เพื่อเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ และลดความเสี่ยง
• สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน เพราะธุรกิจที่ใช้ Data Science ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะ เข้าใจลูกค้า ตลาด และเทรนด์ได้ดียิ่งกว่า จึงพัฒนาสินค้า บริการ และกลยุทธ์ได้รวดเร็ว ตัดสินใจได้แม่นยำ 

ดังนั้น จะเห็นได้ว่า Data Science มีความสำคัญเป็นอย่างมากสำหรับผู้ทำธุรกิจ เพราะจะช่วยให้เข้าใจลูกค้าได้มากยิ่งขึ้น สามารถพัฒนาสินค้าหรือบริการเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าและตลาดได้อย่างถูกต้อง ส่งผลให้มีผลประกอบการที่ดีขึ้น และลดโอกาสเสี่ยงต่าง ๆ อย่างได้ผล

---

Data Science มีกระบวนการทำงานอย่างไร

Data Science Process คือ กระบวนการวิทยาการข้อมูล เปรียบเสมือนแผนที่นำทาง ช่วยให้ Data Scientists สามารถแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าได้ โดย Data Science Process เริ่มต้นจาก

1. การสร้างข้อมูล (Capture)

การสร้างข้อมูล (Capture) หมายถึง กระบวนการรวบรวมข้อมูลดิบจากแหล่งต่าง ๆ มาแปลงเป็นข้อมูลในรูปแบบที่สามารถใช้งานได้ ข้อมูลเหล่านี้ จะนำไปวิเคราะห์ ประมวลผล และดึงความรู้ที่ซ่อนอยู่ เป็นขั้นตอนของ Data Science ที่มีวิธีการ ดังนี้

1. ระบุแหล่งข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายในองค์กร, ข้อมูลภายนอก, ข้อมูลเชิงปริมาณ และคุณภาพต่าง ๆ เช่น ข้อมูลลูกค้า, ข้อมูลการเงิน, ข้อมูลตลาด, ข้อมูลคู่แข่ง เป็นต้น
2. เลือกวิธีการสร้างข้อมูล ทั้งการรวบรวมข้อมูลด้วยตนเอง, การดึงข้อมูลจากระบบ, การบันทึกข้อมูลโดยอัตโนมัติ และการจำลองข้อมูล
3. ดำเนินการรวบรวมและตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล จัดรูปแบบข้อมูลให้เหมาะสม
4. เลือกวิธีการเก็บข้อมูลที่เหมาะสม หมั่นสำรองข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ และตรวจสอบความปลอดภัยของข้อมูล

2. การบำรุงรักษาข้อมูล (Maintain)

การบำรุงรักษาข้อมูล (Data Maintenance) ใน Data Science Process หมายถึง กระบวนการดูแลรักษาข้อมูลให้ถูกต้อง ครบถ้วน สอดคล้องกับความเป็นจริง และพร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ และประมวลผล โดยมีขั้นตอน คือ

1. กำหนดรูปแบบในการบำรุงรักษาข้อมูล เช่น ความถี่, วิธีการบำรุงรักษาข้อมูล, ผู้รับผิดชอบ เป็นต้น
2. ค้นหาข้อมูลที่ผิดพลาด ขาดหายไป หรือไม่ถูกต้อง ตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล
3. แก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด แล้วอัปเดตข้อมูลให้ล่าสุดและลบข้อมูลที่ไม่จำเป็น
4. บันทึกการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล พร้อมอธิบายความหมายและระบุแหล่งที่มาของข้อมูล
5. เก็บสำรองข้อมูลไว้ในที่ปลอดภัย และหมั่นสำรองข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ

3. การจัดการข้อมูล (Process) 

ในการจัดการข้อมูล (Data Processing) เป็นกระบวนการของ Data Science ในการแปลงข้อมูลดิบจากแหล่งต่าง ๆ ให้เป็นรูปแบบที่เหมาะกับการวิเคราะห์ จัดกลุ่มข้อมูล คำนวณค่าใหม่ และแปลงตัวแปร โดยข้อมูลเหล่านี้ จะถูกจัดรูปแบบ ทำความสะอาด แก้ไข และเตรียมพร้อมสำหรับการใช้งานต่อไป

4. การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyze)

ขั้นตอนที่ 4 ของ Data Science Process คือ การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) เป็นการค้นหาความรู้ ข้อมูลเชิงลึก และรูปแบบจากข้อมูล ข้อมูลเหล่านี้จะนำไปใช้เพื่อตัดสินใจ แก้ปัญหา พัฒนาสินค้าและบริการ และสร้างกลยุทธ์ใหม่ ๆ

1. ระบุวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูล กำหนดคำถามที่ต้องการหาคำตอบจากข้อมูลและเกณฑ์วัดผล
2. เลือกเทคนิคการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับประเภทของข้อมูลและคำถามที่ต้องการหาคำตอบ เช่น การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย การวิเคราะห์เชิงทำนาย การวิเคราะห์เชิงกำหนด
3. ประมวลผลข้อมูลด้วยเครื่องมือและเทคนิคที่เลือกไว้ ค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร รูปแบบและแนวโน้มในข้อมูล
4. อธิบายความหมายของผลลัพธ์ที่ได้ ว่า ตอบคำถามที่ตั้งไว้ หรือสามารถดึงความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลได้ตามวัตถุประสงค์หรือไม่

5. การนำเสนอข้อมูล (Communicate)

Data Science Process ขั้นตอนสุดท้าย คือ การนำเสนอข้อมูล (Data Communication) เป็นการถ่ายทอดข้อมูล ความรู้ และข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล ไปยังกลุ่มเป้าหมาย เพื่อสร้างความเข้าใจ โน้มน้าวใจ กระตุ้นให้เกิดการตัดสินใจ หรือเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม โดยมีรายละเอียด คือ

1. ระบุวัตถุประสงค์ของการนำเสนอ กำหนดกลุ่มเป้าหมาย แล้วพิจารณาความรู้ ความเข้าใจ และความสนใจของกลุ่มเป้าหมาย
2. เลือกเนื้อหาที่สำคัญและเกี่ยวข้องกับกลุ่มเป้าหมาย จัดลำดับเนื้อหาให้สอดคล้องกัน เพื่อเลือกรูปแบบการนำเสนอที่เหมาะสม เช่น การบรรยาย การอภิปราย การสาธิต
3. ออกแบบสไลด์ โดยใช้สไลด์ที่เรียบง่าย กระชับ เข้าใจง่าย ใช้ภาพ กราฟ แผนภูมิ ตาราง ประกอบการนำเสนอ เลือกใช้สีตัวอักษรและขนาดตัวอักษรที่เหมาะสม
4. นำเสนอเนื้อหาตามลำดับ อธิบายภาพ กราฟ แผนภูมิ ตาราง ประกอบการนำเสนอ และตอบคำถามอย่างมั่นใจ

---

อยากทำงานด้าน Data Science ควรจะต้องมีทักษะใดบ้าง

ด้วยความสำคัญของ Data Science ในปัจจุบัน ทำให้หลายคนสนใจที่อยากจะเป็น Data Scientists หรือทำงานเกี่ยวกับวิทยาการข้อมูล แต่รู้หรือไม่ว่า นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านี้ จะต้องมีทักษะต่าง ๆ ได้แก่

1. ทักษะทางเทคนิค (Hard Skills)
   • ทักษะการเขียนโปรแกรม เช่น การเขียนฟังก์ชัน, การจัดการโครงสร้างข้อมูล, การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ, การเขียนโปรแกรมสำหรับ Machine Learning 
   • คณิตศาสตร์และสถิติ เช่น พีชคณิต, แคลคูลัส, ความน่าจะเป็น, การแจกแจงความน่าจะเป็น, การวิเคราะห์การถดถอย
   • ทักษะการจัดการฐานข้อมูล เช่น SQL, NoSQL
   • ทักษะการใช้เครื่องมือและจัดการข้อมูลบนระบบคลาวด์ เช่น AWS, GCP, Azure
2. ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis Skills)
   • ทักษะการอ่านและตีความข้อมูล
   • ทักษะการคิดวิเคราะห์
   • ทักษะการสื่อสารผลลัพธ์การวิเคราะห์ข้อมูล
   • ทักษะการสร้างงานนำเสนอข้อมูล
3. ทักษะอื่น ๆ (Soft Skills)
   • ทักษะการสื่อสารที่ชัดเจน กระชับ เข้าใจง่าย
   • ทักษะการทำงานร่วมกับผู้อื่น
   • การเรียนรู้สิ่งใหม่
   • การติดตามเทรนด์ใหม่ ๆ ในด้าน Data Science

ดังนั้น หากใครต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ Data Scientists ก็จำเป็นจะต้องมีทักษะต่าง ๆ เหล่านี้ อย่างรอบด้าน เพื่อให้สามารถทำงานเกี่ยวกับ Data Science ได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากที่สุด 

---

สรุปเกี่ยวกับ Data Science

วิทยาการข้อมูล (Data Science) เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจในยุคดิจิทัล องค์กรที่ใช้ Data Science อย่างมีประสิทธิภาพ จะเข้าใจลูกค้า ตลาด และเทรนด์ได้ดียิ่งกว่า สามารถพัฒนาสินค้า บริการ และกลยุทธ์ได้รวดเร็ว ตัดสินใจได้แม่นยำเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน ช่วยให้องค์กรบรรลุเป้าหมายได้ดียิ่งขึ้น

นอกจากนี้ สำหรับผู้ที่ต้องการทำงานเกี่ยวกับ Data Science เป็น Data Scientists หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จำเป็นต้องหมั่นฝึกฝนทักษะตนเองอย่างรอบด้านทั้ง Hard Skills, Data Analysis Skills และ Soft Skills หมั่นติดตามเทรนด์ใหม่ ๆ ในด้านวิทยาการข้อมูลอยู่เสมอ เพื่อให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงในยุคดิจิทัลปัจจุบัน