วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการศึกษาข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายสำหรับธุรกิจ เป็นแนวทางสหสาขาวิชาที่ผสมผสานหลักการและแนวทางปฏิบัติต่างๆ จากสาขาวิชาคณิตศาสตร์ สถิติ ปัญญาประดิษฐ์ และวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก การวิเคราะห์นี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถถามและตอบคำถามต่างๆ ได้ เช่น เกิดอะไรขึ้น ทำไมถึงเกิดขึ้น จะเกิดอะไรขึ้น และทำอะไรกับผลลัพธ์ได้บ้าง
ทำไมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ
วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญเนื่องจากเป็นการผสมผสานเครื่องมือ วิธีการ และเทคโนโลยีเข้าด้วยกันเพื่อสร้างความหมายจากข้อมูล องค์กรสมัยใหม่นั้นเต็มไปด้วยข้อมูล ทั้งยังมีอุปกรณ์จำนวนมากที่สามารถรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ ระบบออนไลน์และพอร์ทัลการชำระเงินจะเก็บข้อมูลในด้านอีคอมเมิร์ซ การแพทย์ การเงิน และด้านอื่นๆ ของชีวิตมนุษย์เป็นหลัก เรามีข้อมูลในรูปแบบข้อความ เสียง วิดีโอ และรูปภาพในปริมาณมาก
ความเป็นมาของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
แม้ว่าคำว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่คำใหม่อะไร แต่ความหมายและนัยยะแฝงของคำนี้ก็เปลี่ยนไปตามกาลเวลา คำนี้ปรากฏขึ้นครั้งแรกในทศวรรษที่ 60 เป็นชื่อหนึ่งของสาขาสถิติ ในช่วงปลายยุค 90 ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้กำหนดคำศัพท์นี้อย่างเป็นทางการ คำจำกัดความที่เสนอให้กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ เป็นสาขาแยกอิสระซึ่งมีสามแง่มุมด้วยกัน ได้แก่ การออกแบบข้อมูล การรวบรวม และการวิเคราะห์ ซึ่งต้องใช้เวลาอีก 10 ปีกว่าจะใช้คำนี้นอกภาคการศึกษา
อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
นวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้การประมวลผลข้อมูลรวดเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความต้องการทางอุตสาหกรรมก่อให้เกิดระบบนิเวศของหลักสูตร ปริญญา และตำแหน่งงานในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องด้วยชุดทักษะข้ามสายงานและความเชี่ยวชาญอันเป็นที่ต้องการ วิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงแสดงให้เห็นถึงการเติบโตที่คาดการณ์ไว้อย่างแน่วแน่ในอีกหลายทศวรรษหน้า
เราใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่ออะไรบ้าง
วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อศึกษาข้อมูลใน 4 วิธีหลัก ดังนี้
1. การวิเคราะห์แบบพรรณนา
การวิเคราะห์แบบพรรณนาจะตรวจสอบข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกว่าเกิดอะไรขึ้นหรือเกิดอะไรในสภาพแวดล้อมข้อมูล โดยมีลักษณะเฉพาะตัวในการใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพ เช่น แผนภูมิวงกลม แผนภูมิแท่ง กราฟเส้น ตาราง หรือการบรรยายที่สร้างขึ้น ตัวอย่างเช่น บริการจองเที่ยวบินอาจบันทึกข้อมูล อาทิ จำนวนตั๋วที่จองในแต่ละวัน การวิเคราะห์แบบพรรณนาจะเผยให้เห็นยอดการจองที่เพิ่มขึ้น ยอดการจองที่ต่ำลง และเดือนที่บริการนี้มีผลการดำเนินงานสูง
2. การวิเคราะห์แบบวินิจฉัย
การวิเคราะห์แบบวินิจฉัยคือการตรวจสอบข้อมูลแบบเจาะลึกหรือแบบละเอียดเพื่อทำความเข้าใจถึงสาเหตุ โดยมีลักษณะเฉพาะตัวในการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเจาะลึก การค้นพบข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล และการหาความสัมพันธ์ อาจมีการดำเนินการและการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหลายรายการในชุดข้อมูลที่กำหนดเพื่อค้นหารูปแบบที่ไม่ซ้ำกันในแต่ละเทคนิคเหล่านี้ ตัวอย่างเช่น บริการเที่ยวบินอาจเจาะลึกในเดือนที่มีผลการดำเนินงานสูงโดยเฉพาะ เพื่อให้เข้าใจว่าเหตุใดยอดการจองจึงเพิ่มขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบว่ามีลูกค้าจำนวนมากไปที่เมืองใดเมืองหนึ่งเพื่อเข้าร่วมงานการแข่งขันกีฬาประจำเดือน
3. การวิเคราะห์แบบคาดการณ์
การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับรูปแบบข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต โดยมีลักษณะเฉพาะตัวในการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การพยากรณ์ การจับคู่รูปแบบ และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ ในแต่ละเทคนิคเหล่านี้ มีการฝึกฝนคอมพิวเตอร์ให้ทำวิศวกรรมย้อนกลับการสัมพันธ์ที่เป็นเหตุเป็นผลในข้อมูล ตัวอย่างเช่น ทีมบริการเที่ยวบินอาจใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์รูปแบบการจองเที่ยวบินสำหรับปีต่อๆ ไปในช่วงต้นปีของแต่ละปี โปรแกรมคอมพิวเตอร์หรืออัลกอริทึมอาจตรวจดูข้อมูลเก่าและคาดการณ์ยอดการจองที่เพิ่มขึ้นสำหรับจุดหมายปลายทางบางแห่งในเดือนพฤษภาคม เมื่อคาดการณ์ความต้องการในการเดินทางในอนาคตของลูกค้าแล้ว บริษัทก็สามารถเริ่มโฆษณาแบบกำหนดเป้าหมายสำหรับเมืองเหล่านั้นได้ตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์
4. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ
การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะต่อยอดจากข้อมูลที่คาดการณ์ ไม่เพียงแต่คาดการณ์สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น แต่ยังแนะนำการตอบสนองที่เหมาะสมที่สุดต่อผลลัพธ์นั้นด้วย โดยสามารถวิเคราะห์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากตัวเลือกต่างๆ และแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และใช้การวิเคราะห์กราฟ การจำลอง การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อน นิวรัลเน็ตเวิร์ค และกลไกการแนะนำจากแมชชีนเลิร์นนิง
กลับไปที่ตัวอย่างการจองเที่ยวบินอีกครั้ง การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำอาจตรวจดูแคมเปญการตลาดในอดีตเพื่อเพิ่มประโยชน์สูงสุดจากยอดการจองที่เพิ่มขึ้นในอนาคต นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์การจองในระดับการใช้จ่ายทางการตลาดต่างๆ ในช่องทางการตลาดหลายๆ ช่องทาง การคาดการณ์ข้อมูลเหล่านี้จะทำให้บริษัทจองเที่ยวบินมีความมั่นใจมากขึ้นในการตัดสินใจทางการตลาด
วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไร
วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังปฏิวัติวิธีการดำเนินงานของบริษัทต่างๆ หลายธุรกิจไม่ว่าขนาดใดก็จำเป็นต้องมีกลยุทธ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แข็งแกร่ง เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตและรักษาความสามารถในการแข่งขัน ประโยชน์หลักๆ บางส่วน ได้แก่
ค้นพบรูปแบบการเปลี่ยนแปลงที่ไม่รู้จัก
วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ค้นพบรูปแบบและความสัมพันธ์ใหม่ๆ ที่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงองค์กรได้ สามารถเปิดเผยการเปลี่ยนแปลงการจัดการทรัพยากรในต้นทุนต่ำเพื่อสร้างผลกระทบสูงสุดต่ออัตรากำไร ตัวอย่างเช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้วค้นพบว่ามีการสอบถามจากลูกค้ามากเกินไปหลังเวลาทำการ การตรวจสอบพบว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อมากขึ้นหากพวกเขาได้รับการตอบกลับทันทีแทนที่จะรอคำตอบในวันทำการถัดไป การให้บริการลูกค้าทุกวันตลอด 24 ชั่วโมงช่วยให้ธุรกิจมีรายได้เพิ่มขึ้น 30%
คิดค้นผลิตภัณฑ์และโซลูชันใหม่ๆ
วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเผยให้เห็นช่องว่างและปัญหาที่อาจไม่มีใครสังเกตเห็นได้ ข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้นเกี่ยวกับการตัดสินใจซื้อ ความคิดเห็นของลูกค้า และกระบวนการทางธุรกิจ สามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมในการดำเนินการภายในและโซลูชันภายนอกได้ ตัวอย่างเช่น โซลูชันการชำระเงินออนไลน์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบและวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับบริษัทบนโซเชียลมีเดีย การวิเคราะห์พบว่าลูกค้าลืมรหัสผ่านในช่วงที่มีการซื้อสูงสุด และไม่พึงพอใจกับระบบเรียกคืนรหัสผ่านปัจจุบัน บริษัทสามารถคิดค้นโซลูชันที่ดีขึ้น และลูกค้ามีความพึงพอใจเพิ่มขึ้นอย่างมาก
การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์
เป็นเรื่องยากมากสำหรับธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งองค์กรขนาดใหญ่ ในการตอบสนองต่อสภาวการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอแบบเรียลไทม์ ซึ่งอาจทำให้เกิดความสูญเสียหรือการหยุดชะงักที่สำคัญในกิจกรรมทางธุรกิจ วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยบริษัทต่างๆ คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงและตอบสนองต่อสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างเหมาะสม ตัวอย่างเช่น บริษัทขนส่งทางรถบรรทุกใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อลดเวลาหยุดทำงานเมื่อรถบรรทุกเสีย พวกเขาระบุเส้นทางและรูปแบบการเปลี่ยนที่ทำให้รถเสียเร็วขึ้นและปรับเปลี่ยนตารางเวลารถบรรทุก นอกจากนั้นพวกเขายังจัดตั้งคลังอะไหล่ทั่วไปที่ต้องเปลี่ยนบ่อยๆ ด้วย เพื่อให้สามารถซ่อมแซมรถบรรทุกได้เร็วขึ้น
กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร
ปัญหาทางธุรกิจมักจะก่อให้เกิดกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจว่าธุรกิจต้องการอะไร เมื่อระบุปัญหาได้แล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจแก้ไขปัญหาโดยใช้กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล OSEMN:
O – รับข้อมูล
ข้อมูลอาจเป็นได้ทั้งข้อมูลที่มีอยู่ก่อนแล้ว ข้อมูลที่เพิ่งได้มาใหม่ หรือคลังข้อมูลที่สามารถดาวน์โหลดได้จากอินเทอร์เน็ต นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลภายในหรือภายนอก ซอฟต์แวร์ CRM ของบริษัท บันทึกเว็บเซิร์ฟเวอร์ โซเชียลมีเดีย หรือซื้อจากแหล่งบบริษัทภายนอกที่เชื่อถือได้
S – ขัดข้อมูล
การขัดข้อมูลหรือการล้างข้อมูลเป็นกระบวนการสร้างมาตรฐานของข้อมูลตามรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงการจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป การแก้ไขข้อผิดพลาดของข้อมูล และการลบข้อมูลผิดปกติ ตัวอย่างบางส่วนของการขัดข้อมูล ได้แก่
- การเปลี่ยนค่าวันที่ทั้งหมดเป็นรูปแบบมาตรฐานทั่วไป
- การแก้ไขข้อผิดพลาดด้านการสะกดคำหรือการเว้นวรรคเกิน
- การแก้ไขความไม่ถูกต้องทางคณิตศาสตร์หรือการลบเครื่องหมายจุลภาคออกจากตัวเลขจำนวนมาก
E – สำรวจข้อมูล
การสำรวจข้อมูลคือการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นที่ใช้สำหรับการวางแผนกลยุทธ์สร้างแบบจำลองข้อมูลเพิ่มเติม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับความเข้าใจเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลโดยใช้สถิติเชิงพรรณนาและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล จากนั้นก็สำรวจข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบที่น่าสนใจซึ่งสามารถศึกษาหรือดำเนินการได้
M – จำลองข้อมูล
มีการนำซอฟต์แวร์และอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกยิ่งขึ้น คาดการณ์ผลลัพธ์ และกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด โดยจะนำเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิง เช่น การเชื่อมโยง การจัดประเภท และการจัดกลุ่ม ไปใช้กับชุดข้อมูลการฝึกฝน อาจมีการทดสอบแบบจำลองกับข้อมูลการทดสอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อประเมินความถูกต้องของผลลัพธ์ และสามารถปรับแต่งแบบจำลองข้อมูลได้หลายครั้งเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์
N – ตีความผลลัพธ์
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์และธุรกิจต่างๆ เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกต่างๆ มาใช้จริง พวกเขาสร้างไดอะแกรม กราฟ และแผนภูมิ เพื่อแสดงแนวโน้มและการคาดการณ์ต่างๆ การสรุปข้อมูลช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจและนำผลลัพธ์ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลมีอะไรบ้าง
ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ระบบคอมพิวเตอร์เพื่อติดตามกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล เทคนิคยอดนิยมที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ ได้แก่
การจัดหมวดหมู่
การจัดหมวดหมู่เป็นการจัดเรียงข้อมูลออกเป็นกลุ่มหรือหมวดหมู่เฉพาะ โดยมีการฝึกฝนคอมพิวเตอร์ให้ระบุและจัดเรียงข้อมูล ชุดข้อมูลที่รู้จักจะใช้เพื่อสร้างอัลกอริทึมการตัดสินใจในคอมพิวเตอร์ที่ประมวลผลและจัดหมวดหมู่ข้อมูลอย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น
- จัดเรียงสินค้าว่าเป็นที่นิยมหรือไม่เป็นที่นิยม
- จัดเรียงใบสมัครประกันว่ามีความเสี่ยงสูงหรือมีความเสี่ยงต่ำ
- จัดเรียงความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดียว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง
ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ระบบคอมพิวเตอร์เพื่อติดตามกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล
การถดถอย
การถดถอยเป็นวิธีการหาความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้อง 2 จุด ความสัมพันธ์ดังกล่าวมักจะได้รับการจำลองตามสูตรทางคณิตศาสตร์และแสดงเป็นกราฟหรือเส้นโค้ง เมื่อทราบค่าของจุดข้อมูลหนึ่งแล้ว จะใช้การถดถอยเพื่อทำนายจุดข้อมูลอื่น ตัวอย่างเช่น
- อัตราการแพร่กระจายของโรคติดต่อทางอากาศ
- ความสัมพันธ์ระหว่างความพึงพอใจของลูกค้ากับจำนวนพนักงาน
- ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนสถานีดับเพลิงกับจำนวนผู้บาดเจ็บจากเหตุเพลิงไหม้ ณ จุดใดจุดหนึ่ง
การจัดกลุ่ม
การจัดกลุ่มเป็นวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดเข้าด้วยกัน เพื่อค้นหารูปแบบและความผิดปกติ การจัดกลุ่มจะแตกต่างจากการจัดเรียง เนื่องจากไม่สามารถจำแนกข้อมูลเป็นหมวดหมู่คงที่ได้อย่างแม่นยำ ดังนั้นจะจัดกลุ่มข้อมูลตามความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุด ซึ่งอาจค้นพบรูปแบบและความสัมพันธ์ใหม่ๆ จากการจัดกลุ่มนี้ ตัวอย่างเช่น
- จัดกลุ่มลูกค้าที่มีพฤติกรรมการซื้อคล้ายคลึงกันเพื่อการให้บริการลูกค้าที่ดีขึ้น
- จัดกลุ่มการรับส่งข้อมูลเครือข่ายเพื่อระบุรูปแบบการใช้งานรายวันและระบุการโจมตีเครือข่ายได้เร็วขึ้น
- จัดกลุ่มบทความเป็นหมวดหมู่ข่าวที่หลากหลายและใช้ข้อมูลนี้เพื่อค้นหาเนื้อหาข่าวปลอม
หลักการพื้นฐานเบื้องหลังเทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูล
แม้ว่ารายละเอียดจะแตกต่างกันไป แต่หลักการพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังเทคนิคเหล่านี้ ได้แก่
- สอนเครื่องให้รู้วิธีการจัดเรียงข้อมูลตามชุดข้อมูลที่รู้จัก ตัวอย่างเช่น กำหนดคำหลักตัวอย่างให้กับคอมพิวเตอร์ด้วยค่าการจัดเรียง “ยินดี” คือเชิงบวก และ “รังเกียจ” คือเชิงลบ
- ให้ข้อมูลที่ไม่รู้จักแก่เครื่อง และอนุญาตให้อุปกรณ์จัดเรียงชุดข้อมูลอย่างอิสระ
- อนุญาตให้มีผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง และจัดการกับปัจจัยความน่าจะเป็นของผลลัพธ์
เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างกันอย่างไร
ผู้ปฏิบัติงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับเทคโนโลยีที่ซับซ้อน เช่น
- ปัญญาประดิษฐ์: โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องใช้สำหรับการวิเคราะห์แบบคาดการณ์และแบบให้คำแนะนำ
- การประมวลผลบนคลาวด์: เทคโนโลยีระบบคลาวด์ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความยืดหยุ่นและสามารถประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง
- อินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง: IoT คือ อุปกรณ์ต่างๆ ที่สามารถเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตได้โดยอัตโนมัติ อุปกรณ์เหล่านี้คอยรวบรวมข้อมูลสำหรับการริเริ่มกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สามารถนำมาใช้สำหรับการขุดข้อมูลและการดึงข้อมูลได้
- คอมพิวเตอร์ควอนตัม: คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำการคำนวณที่ซับซ้อนด้วยความเร็วสูง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผู้เชี่ยวชาญใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อสร้างอัลกอริทึมเชิงปริมาณที่ซับซ้อน
วิทยาศาสตร์ข้อมูลแตกต่างจากสาขาข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ อย่างไร
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำศัพท์ที่ครอบคลุมบทบาทและสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ลองมาดูบางส่วนกัน
วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลต่างกันอย่างไร
แม้ว่าทั้งสองคำนี้อาจใช้สลับกันได้อยู่บ้าง แต่การวิเคราะห์ข้อมูลถือเป็นส่วนย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำศัพท์ที่ครอบคลุมการประมวลผลข้อมูลทุกด้าน ตั้งแต่การรวบรวมไปจนถึงการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงลึก ในทางกลับกัน การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่จะเกี่ยวข้องกับด้านสถิติ คณิตศาสตร์ และการวิเคราะห์เชิงสถิติ โดยมุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่วิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นเกี่ยวข้องกับภาพรวมของข้อมูลองค์กร ในบริษัทหลายๆ แห่ง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลจะทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจร่วมกัน นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจใช้เวลามากกว่าในการวิเคราะห์ตามปกติ เพื่อจัดทำรายงานทั่วไป ส่วนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจออกแบบวิธีจัดเก็บ จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูล พูดง่ายๆ ก็คือ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะทำความเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ แต่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะสร้างวิธีการและเครื่องมือใหม่ๆ ในการประมวลผลข้อมูลสำหรับนักวิเคราะห์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจต่างกันอย่างไร
แม้ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจอาจมีความทับซ้อนกันอยู่บ้าง แต่ความแตกต่างที่สำคัญคือการใช้เทคโนโลยีในแต่ละสาขา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานใกล้ชิดกับเทคโนโลยีข้อมูลมากกว่านักวิเคราะห์ธุรกิจ โดยนักวิเคราะห์ธุรกิจจะคอยเชื่อมช่องว่างระหว่างธุรกิจกับไอที พวกเขาระบุกรณีธุรกิจต่างๆ รวบรวมข้อมูลจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย หรือตรวจสอบโซลูชัน ในทางกลับกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคโนโลยีในการทำงานกับข้อมูลทางธุรกิจ พวกเขาอาจเขียนโปรแกรม ใช้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างแบบจำลอง และพัฒนาอัลกอริทึมใหม่ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เพียงแต่เข้าใจปัญหาเท่านั้น แต่ยังสามารถสร้างเครื่องมือที่ช่วยแก้ปัญหาได้ ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ทำงานในทีมเดียวกัน นักวิเคราะห์ธุรกิจจะนำผลลัพธ์จากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ เพื่อบอกเล่าให้ธุรกิจในวงกว้างเข้าใจได้
วิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูลต่างกันอย่างไร
วิศวกรข้อมูลสร้างและรักษาระบบที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงและตีความข้อมูลได้ วิศวกรข้อมูลทำงานใกล้ชิดกับเทคโนโลยีพื้นฐานมากกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยทั่วไปแล้ว บทบาทหน้าที่จะเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองข้อมูล การสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล (Data Pipeline) และการดูแลการแยก แปลง โหลด (ETL) วิศวกรข้อมูลอาจดูแลจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้องด้วย เช่น พื้นที่จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ การสตรีม และแพลตฟอร์มการประมวลผล อาทิ Amazon S3 ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบและขนาดองค์กร ส่วนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้ข้อมูลที่วิศวกรข้อมูลประมวลผลเพื่อสร้างและฝึกฝนโมเดลการคาดการณ์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจส่งต่อผลลัพธ์ให้นักวิเคราะห์เพื่อทำการตัดสินใจ
วิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงต่างกันอย่างไร
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นศาสตร์ของการฝึกฝนเครื่องให้วิเคราะห์และเรียนรู้จากข้อมูลในแบบเดียวกับมนุษย์ ซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีการที่ใช้ในโปรเจกต์วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลโดยอัตโนมัติ วิศวกรด้านแมชชีนเลิร์นนิงเชี่ยวชาญด้านการประมวลผล อัลกอริทึม และทักษะการเขียนโค้ดเฉพาะสำหรับวิธีการแมชชีนเลิร์นนิง ส่วนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจใช้วิธีการแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือหนึ่งหรือทำงานอย่างใกล้ชิดกับวิศวกรด้านแมชชีนเลิร์นนิงคนอื่นๆ เพื่อประมวลผลข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลและสถิติต่างกันอย่างไร
สถิติเป็นเขตข้อมูลทางคณิตศาสตร์อย่างหนึ่งที่พยายามรวบรวมและตีความข้อมูลเชิงปริมาณ ในทางตรงกันข้าม วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสหสาขาวิชาที่ใช้วิธีการ กระบวนการ และระบบทางวิทยาศาสตร์ในการดึงความรู้จากข้อมูลในรูปแบบต่างๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้วิธีการจากหลากหลายสาขาวิชา รวมทั้งสาขาสถิติด้วย อย่างไรก็ตาม แต่ละสาขาจะแตกต่างกันไปในกระบวนการและปัญหาที่พวกเขาศึกษา
เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างกันอย่างไร
AWS มีเครื่องมือมากมายในการสนับสนุนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลก ได้แก่
พื้นที่เก็บข้อมูล
สำหรับคลังข้อมูล Amazon Redshift สามารถเรียกใช้การสืบค้นที่ซับซ้อนกับข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างได้ นักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ AWS Glue เพื่อจัดการและค้นหาข้อมูลได้ AWS Glue จะสร้างแค็ตตาล็อกรวมของข้อมูลทั้งหมดในที่ Data Lake โดยอัตโนมัติพร้อมแนบข้อมูลเมตา เพื่อให้สามารถค้นพบได้
แมชชีนเลิร์นนิง
Amazon SageMaker เป็นบริการแมชชีนเลิร์นนิงที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งทำงานบน Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดระเบียบข้อมูล สร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง และปรับขนาดการดำเนินงานได้
การวิเคราะห์
- Amazon Athena เป็นบริการสืบค้นแบบโต้ตอบที่ช่วยให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ข้อมูลใน Amazon S3 หรือ Glacier ซึ่งมีความรวดเร็ว เป็นแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ และทำงานโดยใช้การสืบค้น SQL มาตรฐาน
- Amazon Elastic MapReduce (EMR) ประมวลผล Big Data โดยใช้เซิร์ฟเวอร์อย่าง Spark และ Hadoop
- Amazon Kinesis ช่วยให้สามารถรวบรวมและประมวลผลข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ได้ ใช้การคลิกสตรีมของเว็บไซต์ บันทึกแอปพลิเคชัน และข้อมูลการวัดและส่งข้อมูลทางไกลจากอุปกรณ์ IoT
- Amazon OpenSearch ช่วยให้สามารถค้นหา วิเคราะห์ และแสดงภาพข้อมูลระดับเพตะไบต์ได้
.6a95d29715fe6c2c4d419899eef6b002c2ee3a64.png)
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องทำอะไรบ้าง
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้เทคนิค เครื่องมือ และเทคโนโลยีที่หลากหลาย ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยจะเลือกชุดเทคนิค เครื่องมือ และเทคโนโลยีที่ดีที่สุดตามปัญหา เพื่อผลลัพธ์ที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
หน้าที่และงานในแต่ละวันของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะแตกต่างกันไปตามขนาดและข้อกำหนดขององค์กร แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วจะเป็นไปตามกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่รายละเอียดอาจแตกต่างกันไป ในทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์ วิศวกร ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง และนักสถิติคนอื่นๆ เพื่อให้แน่ใจว่าได้ดำเนินกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลครบทุกด้านและบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้
แต่ในทีมขนาดเล็ก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจต้องรับผิดชอบหลายหน้าที่ โดยอาจทำหน้าที่หลายอย่างหรือรับบทบาทที่ทับซ้อนกัน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ ทักษะ และภูมิหลังทางการศึกษา ในกรณีนี้ ความรับผิดชอบในแต่ละวันของพวกเขาอาจรวมถึงวิศวกรรม การวิเคราะห์ และแมชชีนเลิร์นนิง ควบคู่ไปกับวิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลัก
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเผชิญกับความท้าทายใดบ้าง
แหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
แอปและเครื่องมือประเภทต่างๆ ก่อให้เกิดข้อมูลหลายรูปแบบ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องล้างและเตรียมข้อมูลให้สอดคล้องกัน ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่น่าเบื่อและใช้เวลานาน
การทำความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจ
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้จัดการธุรกิจหลายรายเพื่อระบุปัญหาที่ต้องแก้ไข ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริษัทขนาดใหญ่ที่มีหลายทีมซึ่งมีข้อกำหนดที่แตกต่างกันไป
การขจัดอคติ
เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงไม่ถูกต้องเสมอไป และอาจส่งผลให้เกิดความไม่แน่นอนหรืออคติบางอย่างได้ อคติคือความไม่สมดุลในข้อมูลการฝึกฝนหรือพฤติกรรมการคาดการณ์ของแบบจำลองในกลุ่มต่างๆ เช่น อายุหรือช่วงรายได้ ตัวอย่างเช่น หากมีการฝึกฝนเครื่องมือนี้เกี่ยวกับข้อมูลจากบุคคลวัยกลางคนเป็นหลัก การคาดการณ์ที่เกี่ยวข้องกับคนหนุ่มสาวและผู้สูงอายุอาจมีความแม่นยำน้อยลง สาขาแมชชีนเลิร์นนิงเปิดโอกาสให้จัดการกับอคติโดยตรวจจับอคติและวัดผลในข้อมูลและแบบจำลอง
จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร
โดยปกติจะมีสามขั้นตอนในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- รับปริญญาตรีสาขาไอที วิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ หรือสาขาอื่นที่เกี่ยวข้อง
- รับปริญญาโทสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
- รับประสบการณ์ในสาขาที่น่าสนใจ
ขั้นตอนถัดไปของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
