Data Science คืออะไร อาชีพสายวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณควรรู้จัก
หากพูดถึงอีกหนึ่งสิ่งสำคัญที่มีการพัฒนามาพร้อมกับเทคโนโลยี สิ่งนั้นคงจะเป็นเรื่องของข้อมูล (Data) ที่มีจำนวนมากขึ้นอย่างมหาศาล และมีความหลากหลายที่เกิดขึ้นจากหลายแหล่ง การบริหาร และจัดการข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญ อาชีพ Data Science จึงกลายมาเป็นอีกหนึ่งตำแหน่งยอดนิยม วันนี้เราจะพาไปรู้จักกับอาชีพนี้กัน
กดเลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
Data Science คืออะไร?
Data Science หรือ “วิทยาการข้อมูล” เป็นขั้นตอนการนำข้อมูลมาสร้างมูลค่า ผ่านวิธีการต่าง ๆ ที่ครอบคลุมตั้งแต่การจัดเก็บ จัดการ การวิจัย และการวิเคราะห์ เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลว่าข้อมูลในเหล่านี้จะสามารถช่วยธุรกิจในแง่มุมไหนได้บ้าง ในแง่ของการตอบคำถาม แก้ปัญหา ทำนายผล รวมไปถึงคาดการณ์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
กระบวนการ Data Science เป็นส่วนสำคัญของหลากหลายอุตสาหกรรม เพราะการทำงานกับข้อมูลจะช่วยให้บริษัทต่าง ๆ เข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น รวมทั้งเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทางธุรกิจ และนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น
ถ้าคุณสนใจเรื่อง Data Science อย่ามองข้ามบทความนี้ : Business Analyst (BA) คืออะไร สำคัญอย่างไร?
รู้จักกับอาชีพ Data Science มากขึ้น
อาชีพ Data Science หรือเรียกอีกชื่อนึงว่า “นักวิทยาการข้อมูล” เป็นอาชีพที่มีหน้าที่รวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่เป็นจำนวนมากจากหลาย ๆ รูปแบบ ทั้งออนไลน์ และออฟไลน์ ภายใน และภายนอกองค์กร โดยต้องใช้ความรู้ด้าน Machine Learning หรือการเรียนรู้ของเครื่อง ความรู้ทางสถิติ ความรู้ด้านการคำนวณ รวมถึงความรู้ด้านธุรกิจด้วย
หลังจากนั้น Data Science จะนำข้อมูลที่ได้มาทั้งหมด นำมาวิเคราะห์เพื่อหารูปแบบของข้อมูล หรือการทำนาย ความน่าจะเป็นที่อาจจะเกิดขึ้น และนำข้อมูลหรือผลลัพธ์ที่ได้ ไปใช้ประโยชน์ทางธุรกิจต่อไป โดยพยายามมองหาจุดบกพร่อง หรือปัญหาที่จะเกิดขึ้น โดยการคำนวณทิศทางของเทรนด์ สำรวจแหล่งข้อมูลที่แตกต่างหลากหลาย และพยายามค้นหาวิธีที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้ทิศทางที่ดีที่สุด
หน้าที่ของ Data Science
ในสายงาน Data Science มีวงจรการทำงานที่กว้าง และต้องละเอียดรอบคอบ ซึ่งเรียกว่า Data Science Life Cycle เพื่อให้การลำดับของกระบวนการจัดการข้อมูล ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เราจะพาไปดูกันว่า อาชีพ Data Science ต้องทำอะไรบ้าง
1. การเก็บรวบรวมข้อมูล
การเก็บรวบรวมข้อมูล สามารถรวบรวมข้อมูลได้จากหลาย ๆ ทาง ซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เราต้องการเก็บ โดยสามารถเก็บได้โดยวิธีการต่าง ๆ เช่น การรวบรวมข้อมูล (Data Acquisition) การป้อนข้อมูล (Data Entry) และการดึงข้อมูล (Data Extraction) โดยจะรวบรวมทุกข้อมูลดิบ ทั้งในรูปแบบที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างก็ได้เช่นกัน
2. การเก็บรักษาข้อมูล
หลังจากที่เราได้ข้อมูลมาแล้ว การรักษาข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญ โดยในขั้นตอนนี้ ถือเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลาเยอะที่สุดในการทำงานของ Data Science เพราะฉะนั้นการจัดเก็บข้อมูล ก็เพื่อต้องการป้องกันข้อมูลที่รวบรวมมา ให้สามารถอยู่ได้นานมากที่สุด และเพื่อไม่ให้ข้อมูลหายไป
ธุรกิจ หรือ Data Scientist จึงจำเป็นจะต้องรักษาสภาพข้อมูล เช่น การทำระบบคลังข้อมูล (Data Warehousing) เพื่อจัดการสะอาดข้อมูล (Data Cleansing หรือ Data Wrangling) ด้วยการตรวจสอบ แก้ไข หรือการลบ เพื่อให้รายการข้อมูลที่ไม่ถูกต้องออกไปจากชุดข้อมูล และนำไปใช้ต่อได้ง่ายนั่นเอง
3. การจัดการข้อมูล
การจัดการข้อมูล เป็นขั้นตอนที่เป็นการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เราได้มา ให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ รวมถึงวิเคราะห์ด้วยว่าข้อมูลนั้น ๆ มีประโยชน์เพียงใดในการนำไปใช้งาน โดยจะวิเคราะห์เพื่อหาสิ่งที่น่าสนใจในข้อมูล ในส่วนนี้จะขึ้นอยู่กับว่าโจทย์ที่ต้องการแก้ไขคืออะไร โดยจะแบ่งได้เป็น 2 โจทย์หลัก ๆ ในการวิเคราะห์ดังนี้
Finding insights : โจทย์นี้เพื่อวิเคราะห์เพื่อหาสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล สำหรับนำมาใช้ในการตัดสินใจเรื่องต่าง ๆ ในธุรกิจ เช่น ยอดขายของเดือนธันวาคมที่ผ่านมาสูงกว่าสินค้าอื่น ๆ ซึ่งหลังจากที่เราได้ข้อมูลนี้มาแล้ว ก็สามารถปรับแผนการตลาด ให้เหมาะสมกับข้อมูลที่ได้มา
Modelling : สำหรับในส่วนนี้ เราจะวิเคราะห์เพื่อหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล และพยายามสร้าง Model เลียนแบบหน้าตาของข้อมูล ให้ออกมาให้เหมือนที่สุด เพื่อนำมาใช้ทำนายผล เช่น เราพบว่ายอดขายมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรงเมื่อเทียบกับปัจจัยในแต่ละวัน เราก็สามารถจัดโปรโมชั่นพิเศษในช่วงนั้น ๆ ได้ เพื่อดึงดูดลูกค้าเพิ่มขึ้นได้
4. การนำข้อมูลมาวิเคราะห์
ในขั้นตอนการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ จะต้องนำข้อมูลมาวิเคราะห์ด้วยวิธีการคล้าย ๆ กับวิทยาศาสตร์ โดยสามารถแบ่งออกได้เป็น 4 รูปแบบ ได้แก่
Descriptive Analytic
Diagnostic Analytic
Predictive Analytic
Prescriptive Analytic
ซึ่งอาจเป็นกระบวนการที่ทำต่อเนื่องกันหรือทำควบคู่กันไปก็ได้ เพื่อค้นหา Insight และนำไปใช้ประโยชน์ต่อไป นอกจากนั้นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อดูความสัมพันธ์ของข้อมูลในมุมต่าง ๆ หรือหาความสำคัญของปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อข้อมูล ก็สามารถดูได้จากการทำ Business Metrics เพื่อดูความหมายของผลลัพธ์จากการวิเคราะห์นั่นเอง
5. การนำเสนอข้อมูล
การนำเสนอข้อมูล เป็นกระบวนการนำข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวม และวิเคราะห์มาสรุปผลออกมาในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ๆ มาแสดงให้เห็นเป็นภาพ เช่น การสร้างกราฟ เพื่อทำให้ผู้วิเคราะห์สามารถเข้าใจข้อมูลได้มากยิ่งขึ้น และใช้สำหรับสื่อสารผลลัพธ์ไปสู่ทีมอื่น ๆ ต่อไป
Data Science ที่ดีควรมีทักษะอะไรบ้าง?
การทำเกี่ยวกับข้อมูลที่มากมายมหาศาล เราจำเป็นที่จะต้องมีทักษะในการดูแล และจัดการข้อมูลที่ดี เพราะฉะนั้น Data Science จึงถือว่าเป็นอาชีพอีกหนึ่งตำแหน่งที่ต้องมีทักษะที่หลากหลาย เพื่อให้สามารถดูแลในส่วนที่ตนเองรับผิดชอบให้ได้ดีที่สุด
1. Computer Science
Computer Science หรือ วิทยาการคอมพิวเตอร์ เป็นอีกหนึ่งทักษะความรู้ที่ Data Science ขาดไม่ได้ นอกจากนั้น Data Science จะต้องมีความรู้ด้านการใช้เครื่องมือต่าง ๆ เช่น Data Mining การทำ Machine Learning และเข้าใจโปรแกรมฐานข้อมูล เช่น SQL Server, Oracle และ SAP
รวมไปถึงความสามารถในการเขียนภาษาโปรแกรม และการสร้าง Dashboard เพื่อทำให้สามารถรายงานข้อมูลออกมาเป็นกราฟ ที่จะทำให้เข้าใจง่าย และเห็นภาพมากขึ้น
2. Maths & Statistics
Maths & Statistics หรือ คณิตศาสตร์ และสถิติ เป็นทักษะที่สำคัญไม่แพ้ทักษะคอมพิวเตอร์ โดย Data Scientist ควรจะต้องมีความรู้ในด้านคณิตศาสตร์ (Mathematics) และสถิติศาสตร์ (Statistics) เพราะในขั้นตอนต่าง ๆ จะต้องใช้ความรู้นี้เข้ามาประกอบในเกือบทุกขั้นตอน
Data Science จำเป็นที่จะต้องรู้วิธีการใช้เครื่องมือในการรวบรวม และวิเคราะห์ เช่น Algebra, Probability และ Calculus เพื่อนำมาใช้ทำความเข้าใจข้อมูล และตีความผลลัพธ์ของข้อมูลไปด้วย
3. Business / Domain Expertise
อีกหนึ่งทักษะที่ Data Science จะต้องมี คือทักษะเรื่องของ Business หรือ Domain Expertise เพราะเป็นความรู้เชิงเทคนิคเฉพาะทาง ที่สามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์ และนำมาแก้ไข หรือพัฒนาธุรกิจได้ ทำให้ความรู้ความเข้าใจในกลไกทางธุรกิจ และการตลาดเป็นอีกทักษะที่สำคัญไม่แพ้กัน
นอกจากนั้น Data Scientist จะต้องรู้จักเชื่อมโยงข้อมูล รู้ว่าควรจะให้ความสำคัญกับข้อมูลไหน รู้ว่าควรวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร สร้างโมเดลแบบไหนถึงจะช่วยให้คำตอบทางธุรกิจได้ หรือแม้แต่พื้นฐานความรู้ความเข้าใจด้านโซเชียลมีเดีย กระแสสังคม ก็สามารถเป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปใช้พัฒนาธุรกิจให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้
การทำ Data Science ที่ดีนั้น จะสามารถช่วยให้ธุรกิจของเราเกิดข้อได้เปรียบให้กับองค์กร รู้ทิศทางการดำเนินธุรกิจ แนวโน้มพฤติกรรมของผู้บริโภค รวมไปถึงยังสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ และบริการได้อย่างยั่งยืน
โดย Data Science ถือว่าเป็นอีกศาสตร์ที่มีส่วนช่วยพัฒนาธุรกิจ และโลกของเราให้ขับเคลื่อนไปข้างหน้า นอกจากนั้นการพัฒนาเทคโนโลยีทั้งในโลกแห่งความจริง และโลกเสมือน (Metaverse) โดยเฉพาะใน Tech Company ต่าง ๆ ที่เก็บข้อมูลเอาไว้จำนวนมหาศาล ไม่เพียงเท่านี้ ในแวดวงธุรกิจออนไลน์เองก็นำศาสตร์ Data Science มาช่วยในการพัฒนากลยุทธ์การตลาด
เลือกอ่านบทความอื่น ๆ ที่น่าสนใจในหัวข้อนี้:
