Data Science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล) คือ วิธีการที่ใช้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ที่มีอยู่ภายในฐานข้อมูลขององค์กร โดยนําข้อมูลมาวิเคราะห์สถิติไปจนถึงกระบวนการ Machine Learning บน Cloud Server ในองค์กรส่วนใหญ่ ‘Data Scientist’ หรือ ‘นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล’ นั้น ทํางานเพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นมูลค่า เพื่อเพิ่มรายได้พร้อม ๆ กับลดต้นทุน เพิ่มความไหลลื่นทางธุรกิจ และช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าผ่านการทํางานบน Cloud Server
Data Scientist ทํางานอย่างไร?
หลายๆ องค์กรที่ให้ความสนใจกับเทคโนโลยี ‘Big Data’ แน่นอนว่าต้องมีคนที่เข้ามาควบคุมนั่นคือ ‘นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล’ หรือ ‘Data Scientist’ ซึ่งต้องทําหน้าที่ควบคู่กับการทํางานของอีก 2 ฝ่าย คือ ‘Data Analyst’ และ ‘Data engineers’ โดยทั้ง 3 ฝ่ายมีหน้าที่ในการจัดการข้อมูล ดังนี้
– Data Scientist คือ ออกแบบโมเดลจากข้อมูล เพื่อหาช่องทางใหม่ๆ ให้องค์กร – Data Analyst คือ วิเคราะห์และออกแบบการนําเสนอข้อมูล เพื่อแก้ไขปัญหาส่งต่าง ๆ ในองค์กร
– Data Engineers คือ ออกแบบช่องทางของข้อมูล วิธีการจัดเก็บ และการใช้งาน
Data Scientist กับ Data Analyst
ทั้งสองหน้าที่จะทําหน้าที่ใกล้ชิดกัน โดยที่นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) จะอยู่ภายใต้วิทยาศาสตร์ข้อมูลอีกทีหนึ่ง และทั้งสองต้องเข้าใจตรงกันว่าข้อมูลขององค์กรนั้นเป็นอย่างไร ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ก็จะดึงผลลัพธ์จากนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) มาเพื่อทําการแก้ปัญหาอีกต่อหนึ่งนั่นเอง
Data Science กับ Big Data
Data Science และ Big Data ล้วนเป็นของคู่กัน แต่ Data Science ใช้เพื่อดึงมูลค่าจากข้อมูลทุก ๆ ขนาดไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง หรือกึ่งมีโครงสร้าง ซึ่ง Big Data นั้น มีประโยชน์แก่
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ในหลายกรณีมาก ๆ เพราะว่า ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งรวมพารามิเตอร์เข้ารูปแบบที่กําหนดไว้ได้มากเท่านั้น
Data Scientist teams
Data Science เป็นงานที่ต้องการทีมที่มีความเป็นระเบียบ ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ถือเป็นแกนหลักของทีมวิทยาศาตร์ข้อมูล ที่จะทําให้เดินหน้าจากข้อมูลไปยังการวิเคราะห์และจากนั้นก็ทําการเปลี่ยนข้อมูลที่วิเคราะห์ไปยังส่วนการผลิตที่เพิ่มมูลค่า ซึ่งต้องอาศัยทักษะและบทบาทหนักมาก ตัวอย่าง นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ควรจะเข้ามาช่วยตรวจสอบข้อมูล ก่อนที่จะทําการนําเสนอให้กับทีม และพยายามรักษารูปแบบข้อมูลไว้ให้เหมือนเดิม ส่วนนักวิศวกรรมข้อมูล (Data engineer) เป็นหน่วยงานที่จําเป็นต่อการสร้างท่อลําเลียงข้อมูล เพื่อทําการตกแต่งเซ็ตข้อมูล ให้สามารถใช้กับส่วนอื่น ๆ ขององค์กรได้
องค์ประกอบในการทํา Data Science
Data Processing & cleaning
ขั้นตอนการจัดแบ่งและจัดเตรียมข้อมูลโดยรวม ด้วยการจัดการกับชนิดของชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน และนําไปสู่การวิเคราะห์หรือการสร้างแบบจําลองในที่สุด
Analysis & Modelling
การวิเคราะห์และทําความเข้าใจกับข้อมูลอย่างลึกซึ้ง ในแง่ของสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อสร้างและใช้โมเดล Machine Learning เชิงวิเคราะห์หรือทํานายที่หลากหลาย
Programming languages
วิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการการทดสอบหลายรูปแบบและการปรับให้เหมาะสม พร้อมกับการสร้างภาพข้อมูล เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องทําการอนุมานทํานายหรือการตัดสินใจ
การจัดการข้อมูล
อัลกอริธึมและการผลิตขององค์กรต้องมีสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม เพื่อจัดเก็บข้อมูลโดยการกําหนดค่าเครื่องที่เหมาะสม และให้ระบบสามารถทํางานในสคริปต์ที่กําหนดไว้รูปแบบการตรวจสอบและความรู้เกี่ยวกับโดเมนการจัดรูปแบบข้อมูล โดยมองหารูปแบบและสํารองข้อมูลจากการวิเคราะห์และตรวจสอบทุกขั้นตอน เพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการของอุตสาหกรรม สิ่งนี้เป็นทักษะที่สําคัญของ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
Communication & Visualisation
การสื่อสารเป็นทักษะที่สําคัญสําหรับ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ในการสื่อสารแบบจําลอง
หรือการคาดการณ์ที่พวกสร้างขึ้นมา กับฝ่ายงานที่เกี่ยวของ เพื่อบรรลุเป้าหมายที่วางเอาไว้
Open Source Community
วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) มักจะสร้างขึ้นด้วยเครื่องมือ Open Source ดังนั้นการเรียนรู้และทําความรู้จักการทํางานของระบบเหล่านี้เพื่อสนับสนุนการทํางานของระบบ
ความน่าสนใจของวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)
ความน่าสนใจของ Data Science ขึ้นอยู่กับความจําเป็นขององค์กรนั้น ๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจช่วยองค์กรสร้างเครื่องมือต่างๆ ที่ไว้ใช้ทํานายความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์หรือช่วยให้องค์กรสามารถบํารุงรักษาและป้องกันการ Downtime ที่ไม่ได้วางแผนไว้ได้และยังสามารถช่วยคาดการณ์ได้ว่าเราควรวางผลิตภัณฑ์ไว้บนเชลฟ์ของซุปเปอร์มาร์เก็ต หรือคาดได้ว่า ด้วยรูปลักษณ์และลักษณะของผลิตภัณฑ์นั้น จะมีความนิยมเป็นอย่างไร
Data Science กําลังเปลี่ยนแปลงโฉมหน้าของอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างรวดเร็วด้วยนวัตกรรมข้อมูลกลายเป็นฟังก์ชันหลักขององค์กร เช่น การขาย, การตลาด หรือ การออกแบบผลิตภัณฑ์ก็ตาม ในปัจจุบันล้วนต้องใช้ Data Science ในการทํางานทั้งสิ้น
สําหรับองค์กรที่สนใจการทํา ‘Big Data’ สร้างโซลูชันระบบการจัดการแหล่งเก็บข้อมูลดิบ (Raw data) ไว้
ใน ทะเลสาบข้อมูล (Data Lake) รวมถึง โซลูชันการจัดการแหล่งเก็บข้อมูลใหม่ตามโครงสร้าง ที่เรียกว่า
โกดังข้อมูล (Data Warehouse) เพื่อสร้างระบบสําหรับสกัดข้อมูล (Extract) ปรับแต่งโครงสร้างข้อมูล
(Transform) และนําไปจัดเก็บ (Load) หรือ ETL จาก Data lake เข้าสู่ Data warehouseหากใครกําลังเปลี่ยน Data Science ข้อมูลให้เป็นมูลค่าบน Cloud Server ที่ได้มาตราฐานมีประสิทธิภาพ
บริการแบบ 24×7 เราขอแนะนํา บริการ Cloud Server จาก ReadyIDC
“READY IDC”
ยินดีเป็นผู้ช่วยคนใหม่…ให้คุณ
สนใจติดต่อหรือสอบถามรายละเอียดการให้บริการเพิ่มเติมได้ทาง
Email: [email protected] หรือ www.readyidc.com
