รู้จัก กระบวนการวิทยาการข้อมูล(DATA SCIENCE)

ในปัจจุบัน ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้า ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ซึ่งวิทยาการข้อมูล(Data Science) คือเครื่องมือหลักที่ช่วยแปลง ข้อมูลจำนวนมหาศาล ให้กลายเป็น ข้อมูลเชิงลึก ที่นำไปใช้ได้จริง บทความนี้ Sixtygram Agency จะพาคุณไปรู้จักกับแนวคิด กระบวนการ เครื่องมือ และ การประยุกต์ใช้วิทยาการข้อมูล เพื่อให้คุณเข้าใจและพร้อมนำไปต่อยอดในโลกธุรกิจยุคใหม่กันครับ

วิทยาการข้อมูล (Data Science) คืออะไร?

วิทยาการข้อมูล หรือ Data Science คือสาขาที่ผสมผสานทักษะจากหลายศาสตร์ ไม่ว่าจะเป็นคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และความเชี่ยวชาญเฉพาะในอุตสาหกรรม เป้าหมายคือการนำข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลยอดขายในฐานข้อมูล และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความ รีวิว หรือภาพถ่าย มาผ่านกระบวนการคัดกรองและวิเคราะห์ ก่อนจะแปลงข้อมูลนั้นให้ออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้จริง ตัวอย่างที่เห็นชัดคือระบบแนะนำสินค้าหรือคอนเทนต์ในแพลตฟอร์มใหญ่ ๆ อย่าง Netflix และ Amazon ที่อาศัยโมเดลทาง Data Science ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ เพื่อสร้างประสบการณ์การใช้บริการที่ตรงใจแต่ละคนนั่นเอง

ความสำคัญของวิทยาการข้อมูล

ความสำคัญของ Data Science อยู่ที่ความสามารถในการช่วยเป็นข้อมูลให้การตัดสินใจขององค์กรแม่นยำขึ้นโดยมีแหล่งอ้างอิงจากชึดข้อมูลที่พิสูจน์ได้จริง ซึางองค์กรที่นำ Data Science มาประยุกต์ใช้จึงมีข้อได้เปรียบมากกว่า เช่น ความสามารถในการสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล เพื่อตอบสนองความต้องการของแต่ละคนได้อย่างแม่นยำ หรือ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยลดต้นทุนและสามารถคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าของลูกค้า(ออกโปรโมชั่น)ได้อย่างถูกต้อง อีกทั้งยังช่วยเปิดโอกาสให้ธุรกิจค้นพบรูปแบบใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนจากข้อมูล เช่น แนวโน้มสินค้าใหม่ หรือ การค้นพบกลุ่มลูกค้าที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่ได้วิเคราะห์มาก่อน เป็นต้น

ขั้นตอนในกระบวนการวิทยาการข้อมูล

ขั้นตอนที่ 1 การตั้งคำถาม (Ask an Interesting Question)

การทำงานกับข้อมูลควรเริ่มจากการตั้งคำถามที่น่าสนใจ เพราะคำถามจะเป็นเข็มทิศนำทางให้เรารู้ว่าต้องหาคำตอบเกี่ยวกับเรื่องอะไร เด็ก ๆ สามารถตั้งคำถามง่าย ๆ โดยใช้หลัก 5W1H ได้แก่ อะไร (What) ที่ไหน (Where) เมื่อไร (When) ทำไม (Why) ใคร (Who) และอย่างไร (How) ตัวอย่างเช่น “นักเรียนในห้องชอบเล่นกีฬาประเภทใดมากที่สุด” หรือ “ทำไมผลสอบของวิชาคณิตศาสตร์ถึงมีความแตกต่างกันระหว่างนักเรียนห้อง A และห้อง B” เมื่อมีคำถามที่ชัดเจนแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการหาข้อมูลเพื่อตอบคำถามนั้นให้ได้   

ขั้นตอนที่ 2 การเก็บรวบรวมข้อมูล (Get the Data)

เมื่อเราตั้งคำถามแล้ว ต่อมาคือการเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ซึ่งต้องคิดว่าจะเก็บข้อมูลแบบไหน เก็บจากที่ไหน และจำนวนเท่าไร เช่น ถ้าอยากรู้ว่านักเรียนชอบกีฬาอะไร อาจเก็บข้อมูลโดยการทำแบบสอบถามสั้น ๆ แจกเพื่อนในห้อง หรือสังเกตจากการใช้เวลาพักกลางวันเล่นกีฬา นอกจากนี้ต้องตรวจสอบว่าข้อมูลที่เก็บมาน่าเชื่อถือหรือไม่ เพราะมีคำกล่าวสำคัญในงาน Data Science ว่า “Garbage in, garbage out(GIGO)” หมายถึง ถ้าเราใส่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเข้ามา เราก็จะได้ผลลัพธ์ที่ผิด ๆ ออกไปเช่นกัน ดังนั้นควรเลือกแหล่งข้อมูลที่เหมาะสม เชื่อถือได้ และทำความสะอาดข้อมูลให้พร้อมใช้งาน

ขั้นตอนที่ 3 การสำรวจข้อมูล (Explore the Data)

หลังจากได้ข้อมูลมาแล้ว เราจะต้องทำความรู้จักข้อมูลเหล่านั้น การสำรวจข้อมูลทำให้เราเข้าใจรูปแบบเบื้องต้น และมองเห็นภาพรวมมากขึ้น เด็ก ๆ สามารถเริ่มจากการนับจำนวน สรุปค่าเฉลี่ย หรือใช้การวาดกราฟและแผนภูมิง่าย ๆ เพื่อช่วยมองเห็นแนวโน้ม เช่น สร้างกราฟแท่งแสดงจำนวนเพื่อนที่ชอบกีฬาฟุตบอล บาสเกตบอล และวอลเลย์บอล เมื่อทำเป็นภาพแล้วจะเห็นได้ทันทีว่าเพื่อนส่วนใหญ่ชอบกีฬาอะไร และยังช่วยให้เราสังเกตความผิดปกติ เช่น มีข้อมูลที่ผิดพลาด (เช่น มีคนตอบกีฬาที่ไม่เกี่ยวข้อง) ซึ่งจะช่วยให้เราตัดออกได้ก่อนที่จะไปขั้นตอนถัดไป

ขั้นตอนที่ 4 การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyze the Data)

เมื่อเข้าสู่ขั้นตอนนี้ เราจะใช้ข้อมูลที่สำรวจแล้วมาวิเคราะห์เชิงลึกมากขึ้น การวิเคราะห์ช่วยให้เราเห็นเหตุและผล รวมถึงแนวโน้มที่ชัดเจนมากกว่าการดูกราฟเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่น ถ้าเราต้องการหาความสัมพันธ์ระหว่าง “การทำการบ้าน” และ “ผลสอบ” เราอาจใช้การหาค่าเฉลี่ย คะแนนสูงสุด ต่ำสุด หรือระดับความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่ขยันและไม่ขยัน เพื่อนำมาสรุปเป็นข้อค้นพบ การวิเคราะห์ข้อมูลจึงไม่ใช่เพียงการนำเสนอว่า “ข้อมูลบอกอะไร” แต่คือการตีความว่า “ข้อมูลสื่อถึงอะไร” และสามารถนำไปใช้แก้ปัญหาได้จริง 

ขั้นตอนที่ 5 การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพ (Communicate and Visualize the Results) 

สุดท้ายแล้ว ข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อสามารถสื่อสารออกมาให้ผู้อื่นเข้าใจ ขั้นตอนนี้คือการเล่าเรื่องจากข้อมูล (Data Storytelling) ผ่านการใช้คำอธิบายง่าย ๆ ภาพ กราฟ หรือแผนภูมิ เพื่อให้ผลการวิเคราะห์ดูชัดเจน เช่น ทำสไลด์นำเสนอผลสำรวจความชอบกีฬาในห้องเรียน โดยแสดงกราฟแท่งและสรุปเป็นข้อความว่า “นักเรียนส่วนใหญ่ชอบฟุตบอล รองลงมาคือบาสเกตบอล” วิธีการนำเสนอที่ดีจะช่วยให้ข้อมูลที่ซับซ้อนเข้าใจง่ายขึ้น และทำให้ครูหรือเพื่อน ๆ มองเห็นประโยชน์ของข้อมูลที่เราวิเคราะห์มา

เครื่องมือที่ใช้สำหรับการทำวิทยาการข้อมูล

เครื่องมือที่ใช้ในงาน Data Science มีความหลากหลาย ตั้งแต่ภาษาโปรแกรมอย่าง Python และ ภาษา R ที่ขึ้นชื่อในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองเชิงคณิตศาสตร์ ไปจนถึงเครื่องมือ Visualization อย่าง Tableau และ Power BI ที่ช่วยให้การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลทำได้ชัดเจนและเข้าใจง่ายมากขึ้น ด้านการจัดการข้อมูลก็มักมีการใช้ SQL สำหรับการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล หรือ Spark และ Hadoop สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในระดับ Big Data ขณะที่งานด้าน Machine Learning และ AI ก็มักใช้เฟรมเวิร์กอย่าง TensorFlow, Scikit-learn และ PyTorch เพื่อสร้างและฝึกสอนโมเดลที่ซับซ้อนและแม่นยำ

องค์ประกอบของกระบวนการวิทยาการข้อมูล 

กระบวนการ Data Science มักประกอบด้วย 5 องค์ประกอบที่ทำงานร่วมกัน ตั้งแต่การจัดการข้อมูลไปจนถึงการนำเสนอผลลัพธ์ ซึ่งแต่ละขั้นล้วนมีบทบาทสำคัญที่ช่วยให้ข้อมูลดิบถูกแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่พร้อมใช้งานได้จริง ดังนี้

1. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) 

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนที่ใช้วิธีการเชิงสถิติและการสำรวจข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่ามีรูปแบบหรือแนวโน้มสำคัญใดซ่อนอยู่ ข้อมูลเชิงลึกจากขั้นตอนนี้ช่วยให้นักวิทยาการข้อมูลมองเห็นภาพรวมของข้อมูลก่อนจะไปสู่การสร้างโมเดลเชิงลึกต่อไป

2. สถิติและคณิตศาสตร์ (Statistics & Mathematics)

สถิติและคณิตศาสตร์คือพื้นฐานหลักของ Data Science ทุกโมเดลถูกสร้างขึ้นบนหลักการเหล่านี้ ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ความน่าจะเป็น การถดถอย หรือการอนุมาน ซึ่งช่วยให้นักวิทยาการข้อมูลสามารถตีความความสัมพันธ์และยืนยันข้อค้นพบได้อย่างน่าเชื่อถือ

3. วิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering)

การจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลจำเป็นต้องมีระบบที่มั่นคงและมีประสิทธิภาพ งานด้านวิศวกรรมข้อมูลจึงเข้ามาช่วยดูแลการออกแบบโครงสร้าง จัดเก็บ และสร้างท่อข้อมูล (pipeline) เพื่อให้ข้อมูลที่ได้มาสะอาด ปลอดภัย และพร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์

4. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

Machine Learning เป็นขั้นตอนที่เพิ่มพลังให้กับ Data Science เพราะทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและสร้างการทำนายหรือการจำแนกได้อย่างอัตโนมัติ เทคนิคนี้ถูกนำไปใช้ในหลายธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นระบบแนะนำสินค้า การตรวจจับทุจริต หรือการพยากรณ์แนวโน้มตลาด

5. การนำเสนอผลลัพธ์ (Data Visualization)

เมื่อได้ข้อมูลเชิงลึกแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายคือการสื่อสารให้เข้าใจง่ายผ่านการแสดงผลด้วยกราฟ แผนภูมิ หรือแดชบอร์ด Visualization ที่ดีทำให้ผู้บริหารและทีมงานสามารถตีความข้อมูลและตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ทันที

Data Science ต่างกับ Data Analytics อย่างไร?

แม้ว่าคำว่า Data Science และ Data Analytics มักถูกนำมาใช้แทนกัน แต่ทั้งสองสาขามีบทบาทและขอบเขตที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน โดย Data Analytics มุ่งเน้นการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นแล้ว เพื่อทำความเข้าใจและอธิบายเหตุผลเบื้องหลังสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น การนำข้อมูลยอดขายย้อนหลังมาวิเคราะห์ว่าเหตุใดรายได้ลดลงในช่วงเวลาหนึ่ง การทำงานลักษณะนี้จึงเปรียบเสมือนการ “มองย้อนกลับไป” เพื่อตอบคำถามว่า เกิดอะไรขึ้นและ ทำไมถึงเกิดขึ้น ขณะที่ Data Science ต่อยอดไปสู่การสร้างแบบจำลองและอัลกอริทึมที่ช่วยคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต รวมทั้งพัฒนาโซลูชันเชิงรุกเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในรูปแบบใหม่ ๆ ได้ ตัวอย่างเช่น การใช้ Machine Learning เพื่อทำนายแนวโน้มการเติบโตของยอดขาย หรือการสร้างระบบแนะนำสินค้าที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล ด้วยเหตุนี้ Data Science จึงครอบคลุมกว้างกว่า Data Analytics เพราะรวมทั้งการวิเคราะห์ การคาดการณ์ และการสร้างนวัตกรรมด้านข้อมูลที่ช่วยให้องค์กรแข่งขันและปรับตัวได้ดียิ่งขึ้นในอนาคต

เครื่องมือที่ใช้สำหรับการทำวิทยาการข้อมูล

การประยุกต์ใช้ Data Science ในโลกธุรกิจแทบจะเกิดขึ้นในทุกอุตสาหกรรม บริษัทค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซใช้ข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างระบบแนะนำสินค้าและออกแบบโปรโมชั่นเฉพาะบุคคล อุตสาหกรรมการเงินใช้โมเดลการเรียนรู้เพื่อตรวจหาการทุจริตหรือสร้างคะแนนเครดิตที่แม่นยำมากขึ้น ภาคการแพทย์ใช้ Data Science เพื่อคาดการณ์การระบาดของโรคหรือช่วยวินิจฉัยโรคจากภาพถ่ายทางการแพทย์ ภาคโลจิสติกส์เองก็ใช้เพื่อคำนวณเส้นทางการขนส่งที่ประหยัดต้นทุนที่สุด ขณะที่งานด้านการตลาดใช้เพื่อทำ Customer Segmentation และทำนายโอกาสที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการ ทั้งหมดนี้ล้วนสะท้อนว่าการเข้าใจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถวางกลยุทธ์ได้แม่นยำกว่าคู่แข่ง