![Data Science](https://www.tangerine.co.th/wp-content/uploads/2024/07/shutterstock_1857319780.jpg)
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
- การเขียนโปรแกรม ในฐานะของผู้เชี่ยวชาญ Data Science เบื้องต้นควรมีทักษะและแนวคิดพื้นฐานภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python, SAS, SQL หรือ R ซึ่งจำเป็นต่อการจัดเรียง วิเคราะห์ และจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
- การเขียนโค้ด ควรมีทักษะความชำนาญ Jupyter Lab ซึ่งเป็นพื้นฐานของ Data Science รวมถึงการใช้เครื่องมือของ Google Cloud อย่าง Vertex AI Workbench ที่ช่วยในการพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Colab Enterprise ช่วยผสานการทำงานของเหล่า Data Scientist ได้แบบเรียลไทม์
- ความรู้เชิงสถิติ เพื่อที่จะเขียนอัลกอริธึมคุณภาพสูงของ Machine Learning นักวิทยากรข้อมูลต้องรู้และเข้าใจแนวคิดเรื่องค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน และเทคนิคทางสถิติต่าง ๆ รวมถึงสามารถรวบรวม ตีความ จัดระเบียบและนำเสนอข้อมูลได้อย่างถูกต้อง
- การนำเสนอข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญ Data Science ไม่เพียงต้องรู้วิธีการวิเคราะห์และจัดหมวดหมู่ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังต้องมีทักษะในการแสดงข้อมูล สามารถสร้างแผนภูมิและกราฟด้วยเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Looker Studio, Tableau, Microsoft Excel, Power BI
ความสำคัญของ Data Science ที่มีต่อองค์กรและธุรกิจในปัจจุบัน
![ประยุกต์ใช้ Data Science](https://www.tangerine.co.th/wp-content/uploads/2024/07/shutterstock_2310553551.jpg)
การประยุกต์ใช้ Data Science เข้ากับการดำเนินธุรกิจสามารถสร้างความแตกต่างให้กับองค์กรได้อย่างชัดเจน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านประสิทธิภาพการทำงาน การตัดสินใจ และการบริการลูกค้า มาดูกันว่า Data Science จะสามารถประโยชน์ให้กับองค์กรได้อย่างไรบ้าง
- การปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ Data Science สามารถช่วยให้ผู้บริหารระดับสูงสามารถตัดสินใจได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยอาศัยการอ้างอิงจากข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้
- การพัฒนาคุณภาพผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตัวเลขของ Data Science ช่วยให้บริษัทสามารถเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย ค้นหาสิ่งที่กลุ่มเป้าหมายชื่นชอบ จากนั้นจึงนำเสนอผลิตภัณฑ์ให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายนั้น
- การลดความเสี่ยงและการฉ้อโกง Data Science ช่วยเพิ่มมาตรการความปลอดภัยในการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนขององค์กร รวมถึงสามารถใช้อัลกอริธึม Machine Learning ตรวจจับการฉ้อโกงจากพฤติกรรมของผู้ใช้ได้อีกด้วย
- การทำนายผลลัพธ์และแนวโน้ม นักวิทยากรข้อมูลสามารถใช้ข้อมูลสถิติคาดการณ์แนวโน้มของตลาด และช่วยผู้บริหารปรับกลยุทธ์องค์กรให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงใน ส่งผลให้องค์กรสามารถปรับตัวและแข่งขันกับคู่แข่งในตลาดเดียวกันได้
หน้าที่ของ Data Science ต้องทำอะไรบ้าง
หลังจากได้ทราบถึงความสำคัญและประโยชน์ของ Data Science ที่มีผลต่อองค์กรกันแล้ว เรามาเจาะลึกลงไปอีกสักนิดเกี่ยวกับบทบาทของวิทยากรข้อมูล ผู้ที่เป็นกุญแจสำคัญของการทำให้ข้อมูลที่มีอยู่ในองค์กรกลายเป็นสินทรัพย์อันมีค่า
- รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล รวมข้อมูลจากหลายแหล่งที่เกี่ยวข้องเพื่อพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์และอัลกอริธึม รวมถึงตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลให้มีโครงสร้างที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์
- สร้างโมเดลและ Machine Learning พัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้ ทดสอบ และปรับแต่งโมเดลให้สามารถทำนายผลลัพธ์ จำแนกข้อมูล หรือให้คำแนะนำได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ประมวลผลและนำเสนอข้อมูล นักวิทยากรข้อมูลมีหน้าที่นำเสนอข้อมูลให้กับทีมธุรกิจและฝ่ายไอที โดยอาศัยเครื่องมือแสดงข้อมูล เช่น Matplotlib, ggplot, Tableau และ Looker Studio
- เรียนรู้และพัฒนาข้อมูลอย่างต่อเนื่อง Data Sciencist ควรพัฒนาข้อมูลและอัปเดตเกี่ยวกับเครื่อง
- มือ อัลกอริธึม และเทคโนโลยีตามเทรนด์เพื่อนำเสนอโซลูชันใหม่ ๆ ให้กับองค์กร
ความแตกต่างระหว่าง Data Scientist และ AI Engineer
![AI Engineer](https://www.tangerine.co.th/wp-content/uploads/2024/07/shutterstock_2348348051.jpg)
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
- ภาคการเงิน Data Science สามารถช่วยประเมินเครดิตความน่าเชื่อถือของลูกค้า วิเคราะห์พฤติกรรมการเงิน ประวัติการชำระเงิน และการใช้เครดิตในอดีต อัลกอริธึมจะช่วยคาดการณ์แนวโน้มที่ลูกค้าจะผิดนัดชำระสินเชื่อ ทำให้ธนาคารสามารถประเมินได้แม่นยำและลดความเสี่ยงความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นได้
- ภาคสาธารณสุข เราสามารถใช้ข้อมูลเพื่อทำนายการระบาดของโรค ปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางการแพทย์ ด้วยการวิเคราะห์บันทึกของผู้ป่วย ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถให้คำแนะนำเพื่อเฝ้าระวังตั้งแต่เนิ่น ๆ ป้องกันไม่ให้โรคลุกลาม
- 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