ทำความรู้จักกับ Data Science ตำแหน่งที่หลายองค์กรให้ความสำคัญ

ปฏิเสธไม่ได้ว่าทุกวันนี้ Data Science ซึ่งเป็นการศึกษาและดึงข้อมูลเชิงลึกจาก Big Data ด้วยเครื่องมืออัลกอริธึมและกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ได้กลายมาเป็นรากฐานสำคัญอันดับต้น ๆ ในการขับเคลื่อนทิศทางการตัดสินใจขององค์กรยุคใหม่ ดังนั้นบทบาทของผู้เชี่ยวชาญ Data Science จึงจำเป็นและเป็นที่ต้องการจากทุกองค์กร 

ตำแหน่ง Data Science แปลว่า ไม่เพียงแต่เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเท่านั้น แต่ยังเป็นมีความสามารถประยุกต์ใช้ข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อกำหนดกลยุทธ์ขององค์กร ซึ่งทักษะเหล่านี้จะช่วยให้องค์กร สามารถแข่งขันและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อยู่เสมอ วันนี้เราจะมาเจาะลึกถึงบทบาทของ Data Science ที่เป็นกุญแจสู่ความสำเร็จและนวัตกรรมของธุรกิจในยุคดิจิทัล

Data Science คือ

‘ข้อมูล’ นับว่าเป็นทรัพยากรล้ำค่าขององค์กรในทุกอุตสาหกรรม และ Data Science เป็นศาสตร์ที่มุ่งเน้นการใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านั้น ด้วยการอาศัยเครื่องมือต่าง ๆ อย่างเช่น กระบวนการทางคณิตศาสตร์ สถิติเชิงปริมาณ วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Artificial Intelligence (AI) และทฤษฎีสารสนเทศเพื่อตีความข้อมูลขนาดใหญ่จนได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า 

ในทุกวันนี้ Data Science มีความสำคัญมากกว่าที่เคยนั่นเป็นเพราะรูปแบบของข้อมูลเปลี่ยนแปลงไป จากอดีตข้อมูลเป็นสิ่งที่มีโครงสร้างกะทัดรัด สามารถประมวลผลได้ด้วยเครื่องมือที่ตรงไปตรงมา ในทางตรงกันข้ามข้อมูลส่วนใหญ่ในปัจจุบันเป็นรูปแบบกึ่งโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง นั่นหมายความว่าข้อมูลสำคัญสามารถมาในรูปแบบของมัลติมีเดีย เช่น ภาพ เสียง หรือวิดีโอ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีวิธีการวิเคราะห์ที่สามารถจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและหลากหลายนี้ได้

ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Science (วิทยากรข้อมูล)

เป็นที่แน่นอนว่าความต้องการของผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science หรือ วิทยากรข้อมูลกำลังเพิ่มสูงขึ้น ไม่ว่าเป็นภาครัฐ ภาคเอกชน หรือแม้แต่องค์กรไม่แสวงหาผลกำไร ลองมาดูกันว่าผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ควรมีทักษะที่จำเป็นอะไรบ้าง 

1. การเขียนโปรแกรม ในฐานะของผู้เชี่ยวชาญ Data Science เบื้องต้นควรมีทักษะและแนวคิดพื้นฐานภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python, SAS, SQL หรือ R ซึ่งจำเป็นต่อการจัดเรียง วิเคราะห์ และจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ 
2. การเขียนโค้ด ควรมีทักษะความชำนาญ Jupyter Lab ซึ่งเป็นพื้นฐานของ Data Science รวมถึงการใช้เครื่องมือของ Google Cloud อย่าง Vertex AI Workbench ที่ช่วยในการพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Colab Enterprise ช่วยผสานการทำงานของเหล่า Data Scientist ได้แบบเรียลไทม์
3. ความรู้เชิงสถิติ เพื่อที่จะเขียนอัลกอริธึมคุณภาพสูงของ Machine Learning นักวิทยากรข้อมูลต้องรู้และเข้าใจแนวคิดเรื่องค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน และเทคนิคทางสถิติต่าง ๆ รวมถึงสามารถรวบรวม ตีความ จัดระเบียบและนำเสนอข้อมูลได้อย่างถูกต้อง
4. การนำเสนอข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญ Data Science ไม่เพียงต้องรู้วิธีการวิเคราะห์และจัดหมวดหมู่ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังต้องมีทักษะในการแสดงข้อมูล สามารถสร้างแผนภูมิและกราฟด้วยเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Looker Studio, Tableau, Microsoft Excel, Power BI

ความสำคัญของ Data Science ที่มีต่อองค์กรและธุรกิจในปัจจุบัน

การประยุกต์ใช้ Data Science เข้ากับการดำเนินธุรกิจสามารถสร้างความแตกต่างให้กับองค์กรได้อย่างชัดเจน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านประสิทธิภาพการทำงาน การตัดสินใจ และการบริการลูกค้า มาดูกันว่า Data Science จะสามารถประโยชน์ให้กับองค์กรได้อย่างไรบ้าง 

1. การปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ Data Science สามารถช่วยให้ผู้บริหารระดับสูงสามารถตัดสินใจได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยอาศัยการอ้างอิงจากข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้ 
2. การพัฒนาคุณภาพผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตัวเลขของ Data Science ช่วยให้บริษัทสามารถเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย ค้นหาสิ่งที่กลุ่มเป้าหมายชื่นชอบ จากนั้นจึงนำเสนอผลิตภัณฑ์ให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายนั้น
3. การลดความเสี่ยงและการฉ้อโกง Data Science ช่วยเพิ่มมาตรการความปลอดภัยในการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนขององค์กร รวมถึงสามารถใช้อัลกอริธึม Machine Learning ตรวจจับการฉ้อโกงจากพฤติกรรมของผู้ใช้ได้อีกด้วย
4. การทำนายผลลัพธ์และแนวโน้ม นักวิทยากรข้อมูลสามารถใช้ข้อมูลสถิติคาดการณ์แนวโน้มของตลาด และช่วยผู้บริหารปรับกลยุทธ์องค์กรให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงใน ส่งผลให้องค์กรสามารถปรับตัวและแข่งขันกับคู่แข่งในตลาดเดียวกันได้

หน้าที่ของ Data Science ต้องทำอะไรบ้าง 

หลังจากได้ทราบถึงความสำคัญและประโยชน์ของ Data Science ที่มีผลต่อองค์กรกันแล้ว เรามาเจาะลึกลงไปอีกสักนิดเกี่ยวกับบทบาทของวิทยากรข้อมูล ผู้ที่เป็นกุญแจสำคัญของการทำให้ข้อมูลที่มีอยู่ในองค์กรกลายเป็นสินทรัพย์อันมีค่า  

1. รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล รวมข้อมูลจากหลายแหล่งที่เกี่ยวข้องเพื่อพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์และอัลกอริธึม รวมถึงตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลให้มีโครงสร้างที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ 
2. สร้างโมเดลและ Machine Learning พัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้ ทดสอบ และปรับแต่งโมเดลให้สามารถทำนายผลลัพธ์ จำแนกข้อมูล หรือให้คำแนะนำได้อย่างมีประสิทธิภาพ 
3. ประมวลผลและนำเสนอข้อมูล นักวิทยากรข้อมูลมีหน้าที่นำเสนอข้อมูลให้กับทีมธุรกิจและฝ่ายไอที โดยอาศัยเครื่องมือแสดงข้อมูล เช่น Matplotlib, ggplot, Tableau และ Looker Studio
4. เรียนรู้และพัฒนาข้อมูลอย่างต่อเนื่อง Data Sciencist ควรพัฒนาข้อมูลและอัปเดตเกี่ยวกับเครื่อง
5. มือ อัลกอริธึม และเทคโนโลยีตามเทรนด์เพื่อนำเสนอโซลูชันใหม่ ๆ ให้กับองค์กร

ความแตกต่างระหว่าง Data Scientist และ AI Engineer

หลายท่านอาจจะเกิดความสับสนระหว่าง Data Scientist และ AI Engineer เพราะทั้งสองตำแหน่งนี้มีหน้าที่คล้ายคลึงกัน เรามาทำความเข้าใจกันว่าทั้งสองตำแหน่งนี้ทำหน้าที่อะไรและบทบาทหน้าที่ของพวกเขาแตกต่างกันอย่างไร 

สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science เน้นทำหน้าที่ในการวางรากฐานทำความเข้าใจข้อมูลขององค์กร ดึงข้อมูลเชิงลึก ตลอดจนวิเคราะห์หาแนวโน้มด้วยวิธีการทางสถิติ หรือ Machine Learning โดยข้อมูลเชิงลึกที่ได้จะนำไปประยุกต์ใช้ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ

ขณะที่ AI Engineer จะเชี่ยวชาญในเรื่องของการนำข้อมูลมาใช้เพื่อสร้างแบบจำลองหรือปรับปรุงประสิทธิภาพระบบอัจฉริยะสำหรับธุรกิจ โดย AI Engineer จะใช้ทักษะความรู้ที่สำคัญของ Data Science อย่างการเขียนโปรแกรมหรือคำสั่งในการพัฒนาระบบ Machine Learning ของ AI ทำให้เกิดการเรียนรู้และตัดสินใจด้วยตัวเองได้อย่างแม่นยำ 

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Data Science กับธุรกิจสมัยใหม่ 

หลังจากได้ทำความเข้าใจ Data Science พื้นฐานว่าคืออะไรแล้ว เรามาสำรวจตัวอย่างของการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาปรับใช้กับธุรกิจกันต่อ ตัวอย่างดังต่อไปนี้จะทำให้ท่านเห็นภาพเชิงปฏิบัติมากยิ่งขึ้นว่า Data Science ถูกนำไปใช้ในภาคส่วนต่าง ๆ อย่างไร

1. ภาคการเงิน Data Science สามารถช่วยประเมินเครดิตความน่าเชื่อถือของลูกค้า วิเคราะห์พฤติกรรมการเงิน ประวัติการชำระเงิน และการใช้เครดิตในอดีต อัลกอริธึมจะช่วยคาดการณ์แนวโน้มที่ลูกค้าจะผิดนัดชำระสินเชื่อ ทำให้ธนาคารสามารถประเมินได้แม่นยำและลดความเสี่ยงความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นได้
2. ภาคสาธารณสุข เราสามารถใช้ข้อมูลเพื่อทำนายการระบาดของโรค ปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางการแพทย์ ด้วยการวิเคราะห์บันทึกของผู้ป่วย ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถให้คำแนะนำเพื่อเฝ้าระวังตั้งแต่เนิ่น ๆ ป้องกันไม่ให้โรคลุกลาม 
3. ภาคการขนส่ง ในการจัดการโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทาน Data Science สามารถช่วยปรับปรุงการทำงานด้วยการวิเคราะห์ตัวแปรต่าง ๆ เช่น เวลาการส่งมอบ ระยะทาง และต้นทุนการขนส่ง ทำให้การขนส่งเป็นไปอย่างราบรื่นและเป็นที่พึงพอใจของลูกค้า

นี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของตัวอย่างและความสำคัญของโซลูชัน Data Science บน Google Cloud ต่อธุรกิจสมัยใหม่ที่มุ่งหวังจะเติบโตในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันในปัจจุบัน ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย Big Data 

นวัตกรรมนี้สามารถรองรับการใช้งานทุกรูปแบบ ตอบโจทย์องค์กรทุกขนาดและทุกอุตสากหรรม เพื่อให้มั่นใจว่าองค์กรสามารถควบคุมพลังของข้อมูลได้ ดังนั้น Data Scientist จึงมีบทบาทสำคัญในการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถคาดการณ์แนวโน้มของตลาดและความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สำหรับธุรกิจที่ต้องการพัฒนาขีดความสามารถด้านข้อมูล Tangerine นำเสนอโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI ที่ครอบคลุม สามารถประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ Machine Learning และการกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งทั้งหมดนี้ขับเคลื่อนโดย Google Cloud Platform เพื่อปลดล็อกโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ และขับเคลื่อนการเติบโตอย่างราบรื่น