วิทยาการข้อมูล หรือ Data Science คืออะไร?

ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน Data Science (ดาต้าไซน์)ได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับธุรกิจที่มุ่งหวังที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกและขับเคลื่อนการเติบโต บทความนี้จะเจาะลึกประเด็นพื้นฐานของ วิทยาการข้อมูล หมายถึง อธิบายถึงความสำคัญ กระบวนการ และทักษะที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในสาขานี้ ด้วยความเข้าใจในความซับซ้อนของวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักการตลาดและแบรนด์ต่างๆ สามารถควบคุมพลังของมันเพื่อตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และเอานะคู่แข่ง

Data Science คืออะไร ทำงานอย่างไร?

Data Science หรือวิทยาการข้อมูล Data Science เป็นสาขาที่สหวิทยาการ ซึ่งผสมผสานเทคนิคทางสถิติ อัลกอริทึมการคำนวณ และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เพื่อจัดเก็บข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง Data Science หมายถึง กระบวนการเกี่ยวข้องกับการใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ กระบวนการ อัลกอริทึม และระบบต่างๆ เพื่อวิเคราะห์และตีความชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ตัวอย่างที่สำคัญคือระบบแนะนำของ Netflix ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้เพื่อแนะนำภาพยนตร์และรายการทีวีที่ปรับให้เหมาะกับความชอบส่วนบุคคล

Data Science vs Data Analytics?

แม้ว่า Data Science และ Data Analytics มักใช้แทนกันได้ แต่ก็ครอบคลุมโดเมนที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสรุปผลและสนับสนุนการตัดสินใจ ในทางตรงกันข้าม วิทยาการข้อมูล (Data Science) หมายถึง ครอบคลุมขอบเขตที่กว้างกว่า รวมถึงการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการพัฒนาอัลกอริทึมใหม่ Data Science ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลอาจวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้ม ในขณะที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคตได้

Data Science ประกอบด้วยอะไรบ้าง?

1. Computer Science

Computer Science ถือเป็นพื้นฐานของ Data Science โดยให้การคำนวณและอัลกอริทึมที่จำเป็นในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งเกี่ยวข้องกับภาษาโปรแกรม เช่น Python และ R โครงสร้างข้อมูล และหลักการทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ตัวอย่างเช่น การสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงของลูกค้าต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมเพื่อประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและใช้อัลกอริทึม

2. Mathematics & Statistics

Mathematics & Statistics มีความสำคัญสำหรับการพัฒนาโมเดลและอัลกอริทึมที่สามารถตีความรูปแบบข้อมูลได้ แนวคิดเช่น ความน่าจะเป็น พีชคณิต และการอนุมานทางสถิติ ช่วยให้ Data Scientist คือสามารถสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่ง ตัวอย่างคือการใช้การถดถอยทางสถิติเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างค่าใช้จ่ายด้านการโฆษณาและรายได้จากการขาย

3. Business / Domain Expertise

ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านช่วยให้มั่นใจว่า Data Science สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและความท้าทายเฉพาะอุตสาหกรรม ซึ่งเกี่ยวข้องกับความเข้าใจบริบทที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและผลกระทบที่มีต่อธุรกิจ ตัวอย่างเช่น Data Scientist (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) ที่ทำงานด้านการดูแลสุขภาพต้องเข้าใจคำศัพท์ทางการแพทย์และความแตกต่างของข้อมูลผู้ป่วยเพื่อสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวินิจฉัยโรค

ขั้นตอนการทำ Data Science หรือ วิทยาการข้อมูล

1. การสร้างข้อมูล (Capture)

การเก็บข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล เซ็นเซอร์ หรือข้อมูลเว็บ ตัวอย่างเช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซจะรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้จากการโต้ตอบกับเว็บไซต์ เพื่อทำความเข้าใจความชอบของลูกค้า

2. การบำรุงรักษาข้อมูล (Maintain)

การดูแลรักษาข้อมูลเกี่ยวข้องกับการจัดเก็บและจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลหรือคลังข้อมูล ขั้นตอนนี้ช่วยให้มั่นใจในความสมบูรณ์และการเข้าถึงข้อมูลได้ ตัวอย่างเช่น Amazon ใช้คลังข้อมูลขนาดใหญ่ในการจัดเก็บประวัติการซื้อของลูกค้า ทำให้สามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลได้

3. การจัดการข้อมูล (Process) 

การประมวลผลข้อมูลรวมถึงการทำความสะอาด การแปลง และการจัดระเบียบข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ ขั้นตอนนี้อาจเกี่ยวข้องกับการลบรายการที่ซ้ำกัน การจัดการกับข้อมูลที่หายไป และการทำให้รูปแบบข้อมูลเป็นมาตรฐาน ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินประมวลผลข้อมูลธุรกรรมเพื่อตรวจจับกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกง

4. การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyze)

การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึก ซึ่งสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่สถิติอย่างง่ายไปจนถึงแบบจำลองการคาดการณ์ที่ซับซ้อน ตัวอย่างที่ใช้ได้จริงคือการใช้อัลกอริทึมการจัดกลุ่มเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ

5. การนำเสนอข้อมูล (Communicate)

การสื่อสารข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวข้องกับการแสดงข้อมูลด้วยภาพผ่านแผนภูมิ กราฟ และ Dashboard เพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถเข้าถึงผลการวิจัยได้ การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพสามารถเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่นำไปปฏิบัติได้ ตัวอย่างเช่น Dashboard การตลาดอาจแสดงภาพ Metric ประสิทธิภาพของแคมเปญเพื่อแจ้งกลยุทธ์ทางการตลาดในอนาคต

Data Science Process ทำงานอย่างไร?

1. การทำความเข้าใจธุรกิจ (Business Understanding) 

Data Science Process คือการเข้าใจบริบททางธุรกิจและวัตถุประสงค์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับ Data Science Process เริ่มต้นจากการกำหนดปัญหาและกำหนดขอบเขตของโครงการ ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกอาจต้องการลดต้นทุนสินค้าโดยการคาดคะเนปริมาณสินค้าอย่างแม่นยำ

2. การทำความเข้าใจข้อมูล (Data Understanding)

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการสำรวจข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่าวิทยาการข้อมูล คืออะไร Data Science ทํางานอะไรโครงสร้าง คุณภาพ และปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งรวมถึงการรวบรวมข้อมูลเริ่มต้นและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ตัวอย่างเช่น บริษัทโทรคมนาคมอาจวิเคราะห์บันทึกข้อมูลการโทรเพื่อระบุรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า

3. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) 

การเตรียมวิทยาการข้อมูล คือการ Cleasing Data และแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งรวมถึงการจัดการกับค่าที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ และการสร้างคุณลักษณะใหม่ ตัวอย่างเช่น ในการเตรียมข้อมูลการขาย เราอาจสร้างคุณลักษณะต่างๆ เช่น แนวโน้มการขายรายเดือนหรือรูปแบบตามฤดูกาล

4. การสร้างโมเดล (Modeling)

การสร้างแบบจำลองเกี่ยวข้องกับการเลือกและใช้อัลกอริทึมที่เหมาะสมกับข้อมูลที่เตรียมไว้ ขั้นตอนนี้ต้องมีการทดสอบซ้ำๆ และการตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลมีความแม่นยำ ตัวอย่างเช่น โมเดลการถดถอยโลจิสติกสามารถนำมาใช้เพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงของลูกค้า

5. การวัดประสิทธิภาพของโมเดล (Evaluation) 

การประเมินจะประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เมตริกต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความละเอียด และการเรียกคืน ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าโมเดลตรงตามวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและให้การคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ ตัวอย่างเช่น การประเมินโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงอาจเกี่ยวข้องกับการคำนวณอัตราผล

6. การนำโมเดลไปใช้งานจริง (Deployment)

การปรับใช้โมเดลเกี่ยวข้องกับการรวมเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจเพื่อสร้างการคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลใหม่ ขั้นตอนนี้ช่วยให้มั่นใจว่าผลลัพธ์ของโมเดลสามารถดำเนินการได้แบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำที่ปรับใช้บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซจะแนะนำผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องตามการโต้ตอบของผู้ใช้

Data Science ประยุกต์ใช้กับธุรกิจ ได้อย่างไร?

รู้หรือไม่ วิทยาการข้อมูลมีชื่อเรียกอีกอย่างหนึ่งว่าอะไร ? นั้นก็คือ Data Science เป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าซึ่งขับเคลื่อนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ช่วยให้สามารถทำการตลาดส่วนบุคคล ปรับปรุงการบริการลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และส่งเสริมนวัตกรรม ตัวอย่างเช่น Spotify ใช้ Data Science เพื่อจัดทำเพลย์ลิสต์ส่วนตัว ซึ่งช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและการรักษาผู้ใช้

Data Scientist คืออะไร? สายงาน Data Science ต้องมีทักษะใดบ้าง?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists) คือผู้เชี่ยวชาญที่รับผิดชอบในการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมาก เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล พวกเขามีทักษะที่หลากหลายทั้งในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ซึ่งทำให้พวกเขาสามารถค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ Data Scientist มักใช้เครื่องมือและเทคนิคขั้นสูง เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และการแสดงข้อมูลด้วยภาพ เพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน

Hard Skill

ทักกษะ Hard Skill ใน Data Science  ได้แก่ การเขียนโปรแกรม (Python, R) การวิเคราะห์ทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะเหล่านี้ช่วยให้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ สามารถจัดการข้อมูล สร้างแบบจำลอง และได้รับข้อมูลเชิงลึก ตัวอย่างเช่น ความเชี่ยวชาญใน Python ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและพัฒนา Model ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Soft Skill

ทักษะที่ Soft Skill เช่น การคิดเชิงวิพากษ์ การแก้ปัญหา การสื่อสาร และความรู้เฉพาะด้านก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ทักษะเหล่านี้ช่วยให้ Data Sciencetist เข้าใจปัญหาทางธุรกิจ สื่อสารข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ และร่วมมือกับทีมอื่นได้ ตัวอย่างเช่น ความสามารถในการแปลผลการวิจัยข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่นำไปปฏิบัติได้ มีความสำคัญต่อการตัดสินใจในการวางแผน

สรุป วิทยาการข้อมูล (Data Science) คืออะไร?

Data Science คือสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล ทำ Personalized Marketing อย่างสมบูรณ์แบบ กระบวนการของ Data Science หรือแนวคิดของวิทยาการข้อมูล เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ตั้งแต่การรวบรวมและดูแลข้อมูลไปจนถึงการวิเคราะห์และการสื่อสารข้อมูลเชิงลึก แต่ละขั้นตอนต้องอาศัยการผสมผสานระหว่างความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและโดเมนเพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ธุรกิจต่างๆ ได้รับประโยชน์อย่างมากจาก Data Science โดยได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และการขับเคลื่อนนวัตกรรม ตัวอย่างเช่น ยักษ์ใหญ่ด้านค้าปลีกอย่าง Walmart ใช้ Data Science เพื่อให้มั่นใจว่าผลิตภัณฑ์มีอยู่ในสถานที่และเวลาที่ลูกค้าต้องการ ในทำนองเดียวกัน 

นอกจากนี้ Data Science ยังอำนวยความสะดวกในการตลาดแบบเฉพาะบุคคล เพื่อเสริมประสิทธิภาพการใช้งาน Loyalty Program ทำให้ธุรกิจต่างๆ สามารถปรับแต่งข้อความและข้อเสนอให้ตรงกับความชอบของลูกค้าแต่ละราย การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณนี้จะนำไปสู่ความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า (ฺBrand Loyalty) ที่สูงขึ้น ดังที่เห็นในบริษัทต่างๆ เช่น Amazon และ Netflix ด้วยการทำความเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล ธุรกิจต่างๆ สามารถส่งแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมายซึ่งสอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมาย ส่งผลให้ลูกค้า Engage กับแบรนด์ตลอดเวลา