วิทยาการข้อมูล (Data Science) คืออะไร ต้องมีทักษะอย่างไรบ้าง ?

โลกปัจจุบัน คือ ยุคของข้อมูล (Data) แน่นอนว่าทุกการกระทำของคุณจะถูกบันทึกและเก็บรวบรวมเป็นข้อมูลจำนวนมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นการซื้อสินค้าออนไลน์ การใช้โซเชียลมีเดีย หรือแม้กระทั่งการเดินทางด้วยระบบขนส่งสาธารณะ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะกลายเป็นทรัพย์สินที่มีค่ามหาศาลสำหรับองค์กรและธุรกิจต่างๆ นั่นเอง

ดังนั้น วิทยาการข้อมูลจึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการนำข้อมูลมหาศาลเหล่านี้มาวิเคราะห์ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่ซ่อนอยู่ และนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

Data Science หรือ วิทยาการข้อมูล หมายถึง ?

“วิทยาการข้อมูล” หรือ “Data Science” คือ สาขาวิชาที่ผสมผสานศาสตร์ต่างๆ เข้าด้วยกัน เช่น สถิติ คณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และความรู้เฉพาะด้าน เพื่อนำข้อมูลจำนวนมหาศาลที่คุณเรียกว่า Big Data มาวิเคราะห์ หารูปแบบ และดึงเอาความรู้ที่ซ่อนอยู่ (insights) ออกมา เพื่อนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ การพัฒนานวัตกรรม หรือแก้ปัญหาต่างๆ ในชีวิตประจำวัน

การทำงานของกระบวนการวิทยาการข้อมูล (Data Science Process)

กระบวนการวิทยาการข้อมูลเป็นขั้นตอนที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ในการนำข้อมูลดิบมาแปรรูป วิเคราะห์ และสร้างมูลค่าเพิ่ม โดยทั่วไปกระบวนการนี้จะประกอบด้วยขั้นตอนหลัก ดังนี้

1. การทำความเข้าใจธุรกิจ (Business Understanding)

ขั้นตอนแรกของกระบวนการวิทยาการข้อมูล คือ การทำความเข้าใจธุรกิจ โดยเริ่มจากการกำหนดปัญหาที่ต้องการแก้ไขอย่างชัดเจน เช่น ยอดขายลดลงหรือลูกค้าหันไปใช้บริการคู่แข่ง จากนั้นจึงตั้งเป้าหมายที่เป็นรูปธรรม เช่น ต้องการเพิ่มยอดขาย 10% ภายใน 6 เดือน และสุดท้าย คือ การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการขาย หรือข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เพื่อนำมาวิเคราะห์หาสาเหตุและแนวทางแก้ไขปัญหาต่อไป

2. การทำความเข้าใจข้อมูล (Data Understanding)

การทำความเข้าใจข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องทำความเข้าใจลักษณะของข้อมูลเบื้องต้น เพื่อนำไปสู่การวิเคราะห์ที่ถูกต้อง โดยเริ่มจากการสำรวจข้อมูลเบื้องต้น เช่น ตรวจสอบรูปแบบของข้อมูลว่าเป็นตัวเลข ข้อความ หรือวันที่ รวมถึงตรวจสอบว่ามีข้อมูลใดขาดหายไปหรือมีข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่ จากนั้นจึงทำการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นด้วยสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ากลาง ค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด และค่าควอร์ไทล์ เพื่อทำความเข้าใจการกระจายตัวของข้อมูล และลักษณะเฉพาะของข้อมูลแต่ละตัวแปร

3. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

การเตรียมข้อมูล คือ การทำให้ข้อมูลอยู่ในสภาพที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ โดยเริ่มจากการทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด เช่น ข้อมูลที่พิมพ์ผิดหรือข้อมูลที่ไม่สมเหตุสมผล และเติมข้อมูลที่ขาดหายไปให้สมบูรณ์ จากนั้นจึงทำการแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ เช่น การแปลงข้อมูลตัวอักษรเป็นตัวเลข หรือการเปลี่ยนแปลงหน่วยวัดให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน และขั้นตอนสุดท้าย คือ การสร้างคุณลักษณะใหม่ ซึ่งเป็นการสร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อช่วยในการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองที่แม่นยำยิ่งขึ้น เช่น การสร้างคุณลักษณะ 'อายุ' จากข้อมูลวันเกิด

4. การสร้างแบบจำลอง (Modeling)

หลังจากเตรียมข้อมูลเรียบร้อยแล้ว ขั้นตอนต่อไป คือ การสร้างและพัฒนาแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล โดยเริ่มจากการเลือกเทคนิคการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับปัญหาที่ต้องการแก้ไข เช่น หากต้องการทำนายผลลัพธ์ในอนาคตก็จะเลือกใช้เทคนิคการทำนาย แต่ถ้าต้องการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ ก็จะเลือกใช้เทคนิคการทำกลุ่ม จากนั้นจึงสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สอดคล้องกับเทคนิคที่เลือก และนำข้อมูลที่เตรียมไว้มาฝึกสอนแบบจำลองให้สามารถเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลได้

5. การประเมินผล (Evaluation)

การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองที่สร้างขึ้น ทำได้โดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลองกับข้อมูลจริง เพื่อวัดความแม่นยำและประสิทธิภาพของแบบจำลอง และเมื่อทราบผลลัพธ์แล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องทำการตีความผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ เพื่อหาความหมายที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังข้อมูล และนำไปสู่ข้อสรุปหรือข้อเสนอแนะในการแก้ปัญหาหรือพัฒนาธุรกิจต่อไป

6. การนำไปใช้ (Deployment)

ขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการวิทยาการข้อมูล คือ การนำเสนอผลลัพธ์การวิเคราะห์ให้ผู้เกี่ยวข้องเข้าใจ ซึ่งอาจเป็นการนำเสนอผ่านรายงาน การสร้าง Dashboard หรือการนำเสนอผลลัพธ์ผ่านการพูด นอกจากนี้ ยังสามารถนำแบบจำลองที่สร้างขึ้นไปใช้งานจริงได้ เช่น การนำไปใช้ในการพัฒนาระบบแนะนำสินค้าออนไลน์ การทำนายผลลัพธ์ทางธุรกิจ หรือการใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ต่างๆ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถนำข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ไปใช้ประโยชน์ในการพัฒนาและปรับปรุงกระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วิทยาการข้อมูล (Data Science) ต้องมีทักษะอย่างไรบ้าง ?

การจะเป็นนักวิทยาการข้อมูลที่ดีนั้น ต้องอาศัยทั้งทักษะทางด้านเทคนิคและทักษะส่วนบุคคลที่หลากหลาย เพื่อให้สามารถนำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาวิเคราะห์และสร้างมูลค่าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทักษะเหล่านี้สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภทหลักๆ คือ

1. ทักษะทางเทคนิค (Hard Skills)

• ทักษะด้านคณิตศาสตร์และสถิติ : เป็นพื้นฐานสำคัญในการทำความเข้าใจข้อมูลและวิเคราะห์ผลลัพธ์ เช่น สถิติเบื้องต้น พีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัส ทฤษฎีความน่าจะเป็น

• ทักษะการเขียนโปรแกรม : ภาษาที่นิยมใช้ในวงการ Data Science ได้แก่ Python และ R โดย Python นั้นได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากมีไลบรารีและเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn

• ทักษะการจัดการฐานข้อมูล : ความรู้เกี่ยวกับ SQL เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล และ NoSQL สำหรับฐานข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้าง

• ทักษะ Machine Learning : การเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมต่างๆ เช่น การเรียนรู้เชิงเส้น (linear regression), การจำแนกประเภท (classification), การทำกลุ่ม (clustering)

• ทักษะการทำ Data Visualization : การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟ หรือแผนภูมิ เพื่อให้เข้าใจง่ายและสื่อสารผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. ทักษะส่วนบุคคล (Soft Skills)

• ทักษะการแก้ปัญหา : สามารถวิเคราะห์ปัญหาและหาแนวทางแก้ไขได้อย่างเป็นระบบ

• ทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ : สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและผลลัพธ์ได้อย่างรอบด้าน

• ทักษะการสื่อสาร : สามารถสื่อสารผลลัพธ์การวิเคราะห์ให้ผู้ที่ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าใจได้

• ทักษะการทำงานเป็นทีม : สามารถทำงานร่วมกับทีมอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• ความอยากรู้อยากเห็น : สนใจที่จะเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ๆ อยู่เสมอ

Data Science vs Data Analytics มีความเชื่อมโยงกันอย่างไร ?

Data Science และ Data Analytics เป็นสองสาขาที่เกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด แต่มีความแตกต่างกัน Data Analytics มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อหาคำตอบสำหรับปัญหาเฉพาะหน้า เช่น การหาแนวโน้มการซื้อของลูกค้า ขณะที่ Data Science มีขอบเขตกว้างกว่า โดยรวมถึงการสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายอนาคตและพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ซึ่งทั้งสองสาขานี้ใช้เครื่องมือทางสถิติและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการทำงาน แต่ Data Science จะใช้เทคนิคที่ซับซ้อนกว่า เช่น Machine Learning และ Deep Learning นั่นเอง

บทสรุป

สรุปแล้ว วิทยาการข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการขับเคลื่อนธุรกิจในยุคดิจิทัล การนำวิทยาการข้อมูลมาประยุกต์ใช้กับการตลาด จะช่วยให้ธุรกิจสามารถแข่งขันได้อย่างมีประสิทธิภาพและเติบโตอย่างยั่งยืน

และแน่นอนว่า บริการรับวางกลยุทธ์ทางการตลาดของเราจะช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถนำพลังของข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ตรงใจลูกค้าและเพิ่มยอดขายให้ธุรกิจของคุณ

Powered by Froala Editor