รองศาสตราจารย์ ดร.วิศปัตย์ ชัยช่วย ผู้ช่วยคณดีฝ่ายบัณฑิตศึกษาอนาคต บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยขอนแก่น
1.ความหมายและความสำคัญ
“ข้อมูลคือน้ำมันใหม่” (Data is the new oil) คือวลีที่โด่งดังของ Clive Robert Humby นักคณิตศาสตร์ และสมาชิกราชบัณฑิตยสภาแห่งอังกฤษ ที่เอ่ยขึ้นครั้งแรกปี ค.ศ.2006 และได้รับการอ้างถึงอย่างกว้างขวาง เมื่อโลกเข้าสู่ยุคดิจิทัลหรือการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่ ซึ่งอุตสาหกรรมต่างขับเคลื่อนด้วยข้อมูลดิจิทัล เฉกเช่นเดียวกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สองในช่วงปลายทศวรรษ 1800 และต้นทศวรรษ 1900 ที่อุตสาหกรรมขับเคลื่อนด้วยน้ำมัน
จากวลีดังกล่าว มีการขยายความว่า ข้อมูลดิบต้องได้รับการประมวลผลเช่นเดียวกับน้ำมันดิบที่ต้องผ่านการกลั่น เปลี่ยนเป็นก๊าซ พลาสติก เคมีภัณฑ์ ฯลฯ เพื่อให้มีมูลค่า ดังนั้นข้อมูลจะต้องแยกแยะและวิเคราะห์ สังเคราะห์เป็นสารสนเทศ เพื่อใช้ในการวางแผน ตัดสินใจ พัฒนาสินค้าและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ
ตัวอย่างที่เห็นได้ชัด เช่น Facebook และ Google ที่ได้ตักตวงประโยชน์จากข้อมูลอย่างมหาศาล จากการที่ผู้คนทั่วโลกใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้ในชีวิตประจำวัน สามารถทำนายพฤติกรรม นำเสนอสินค้าและบริการที่ตรงกับความต้องการของแต่ละบุคคลได้ (Young Entrepreneur Council, 2021)
คาดการณ์ว่า ในทุกวันมนุษยชาติสร้างข้อมูลถึงสองล้านล้านไบต์ (ราว 2,500,000,000,000,000,000 ไบต์) Columbia Engineering Boot Camps, 2022) เมื่อข้อมูลมีอย่างมหาศาล และจำเป็นต้องกลั่นกรองก่อนจึงจะเกิดประโยชน์ ดังนั้น ทักษะที่สำคัญและจำเป็นของการทำงานยุคนี้จึงหนีไม่พ้น ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis Skills) นั่นเอง
ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึง ความสามารถในรวบรวม ประมวลผล วิเคราะห์ และตีความข้อมูล เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย สามารถสร้างความเข้าใจ ให้คำแนะนำที่มีคุณค่า นำไปสู่การตัดสินใจที่ชาญฉลาด
อุตสาหกรรมและธุรกิจในปัจจุบัน ต่างต้องอาศัยข้อมูลเป็นทรัพยากรสำคัญ ในการทำความเข้าใจแนวโน้มทางการตลาด พฤติกรรมลูกค้า และปัญหาที่ซับซ้อน จึงต้องการบุคลากรที่มีทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้นด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสายงานนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) นักวิทยาการข้อมูล (Data Scientist) วิศวกรข้อมูล (Data Engineer) และแม้ว่าจะไม่ได้ทำงานดังกล่าว อาชีพอื่นๆ ในอุตสาหกรรมและธุรกิจยุคดิจิทัล ต่างก็ควรมีทักษะดังกล่าวนี้ติดตัวไว้มากบ้างน้อยบ้างต่างกันไป
2. ลักษณะและองค์ประกอบ
การวิเคราะห์ข้อมูล ถือเป็น Hard Skills เนื่องจากเกี่ยวข้องกับความรู้ทางเทคนิค วิธีการเฉพาะ และความสามารถที่วัดได้ จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างภาพข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล และภาษาสำหรับเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เช่น Python หรือ R มีความชำนาญในการใช้เทคนิค วิธีการ และเครื่องมือเฉพาะเพื่อรวบรวม ชำระ วิเคราะห์ และตีความข้อมูล
การพัฒนาทักษะมักมาจากการศึกษา ฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นชุดทักษะทางเทคนิคและเฉพาะทาง แต่ก็มีบางส่วนที่ต้องอาศัย Soft Skills หนุนเสริมด้วย เช่น การคิดเชิงวิพากษ์ การแก้ปัญหา ซึ่งจะช่วยให้บุคคลสามารถวิเคราะห์ข้อมูล ตีความสิ่งที่ค้นพบ และสื่อสารข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์ข้อมูล มีองค์ประกอบดังนี้
- การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) จากแหล่งต่าง ๆ เช่นฐานข้อมูล แบบสำรวจ อินเทอร์เน็ต และอื่น ๆ การรวบรวมข้อมูลนี้รวมถึงการทำความเข้าใจรูปแบบข้อมูล การชำระข้อมูล และการยืนยันความถูกต้องของข้อมูล
- การคำนวณทางสถิติ (Statistical Analysis) โดยใช้วิธีการและเครื่องมือทางสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็สถิติเชิงพรรณนา สถิติเชิงอนุมาน การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ การวิเคราะห์การถดถอย และวิธีการทางสถิติขั้นสูงอื่นๆ
- การแสดงข้อมูล (Data Visualization) เป็นภาพ แผนภูมิ กราฟ และอื่นๆ เพื่อให้สื่อสารสิ่งที่ค้นพบอย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น Tableau, Power BI หรือ Python libraries
- การตีความข้อมูล (Data Interpretation) ในบริบทของปัญหาหรือคำถาม สิ่งนี้ต้องการทักษะการคิดอย่างมีวิจารณญาณ โดเมนความรู้ และความสามารถในการดึงข้อมูลเชิงลึกและข้อสรุปที่มีความหมายจากข้อมูล
- การทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (Data Mining and Machine Learning) ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลที่มีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ซึ่งรวมถึงทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
- การเขียนโปรแกรมและการจัดการข้อมูล (Programming and Data Manipulation) โดยใช้ภาษา Python หรือ R รวมถึงการจัดการข้อมูล การชำระข้อมูล และการแปลงโดยใช้ไลบรารี เช่น pandas หรือ dplyr
- ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการรายงาน (Business Intelligence and Reporting) เกี่ยวข้องกับการสร้างแดชบอร์ด การสร้างรายงาน และการให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ
4.การพัฒนาทักษะ
การพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล อาจต้องอาศัยการศึกษา การฝึกอบรม ในสถาบันที่เปิดสอนอย่างเป็นระบบหรือบทเรียนออนไลน์ และเรียนรู้จากประสบการณ์จริง โดยมีแนวทางดังนี้
- การศึกษาความรู้พื้นฐานที่จำเป็น เช่น สถิติ การจัดการข้อมูล การแสดงข้อมูล และภาษา Python หรือ R และเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล
- เรียนรู้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Excel, SQL, Python, R และแพลตฟอร์มการแสดงข้อมูล เช่น Tableau หรือ Power BI
- ฝึกฝนกับข้อมูลจริง ซึ่งปัจจุบันมีหลายหน่วยงานเปิดเผยข้อมูลและให้บริการข้อมูล เช่น สำนักงานสถิติแห่งชาติ นำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ หรือการทำงานในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลในพื้นที่ที่สนใจ การฝึกฝนจะช่วยให้เข้าใจวิธีใช้เทคนิคต่างๆ และมีความชำนาญมากขึ้น
- ฝึกการจัดการและชำระข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลมักเกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูลที่ยุ่งเหยิง ไม่สมบูรณ์ หรือไม่มีโครงสร้าง ผู้เรียนต้องฝึกฝนเทคนิคการชำระข้อมูล จัดการกับค่าผิดปกติ ค่าที่ขาดหายไป และความไม่สอดคล้องกัน เรียนรู้วิธีแปลงและปรับรูปร่างข้อมูลให้เหมาะกับความต้องการในการวิเคราะห์
- พัฒนาความเข้าใจเกี่ยวกับเทคนิคทางสถิติและการประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้เกี่ยวกับสถิติเชิงบรรยาย การทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ และวิธีการทางสถิติอื่นๆ ทำความเข้าใจวิธีการเลือกเทคนิคทางสถิติที่เหมาะสมกับข้อมูลและโจทย์ที่ต้องการหาคำตอบ
- เรียนรู้วิธีสร้างการแสดงภาพข้อมูล โดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น ggplot, matplotlib หรือ Tableau เข้าใจหลักการออกแบบภาพ ใช้ประเภทแผนภูมิที่เหมาะสม และถ่ายทอดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพผ่านการแสดงภาพ สำหรับการสื่อสารข้อมูลเชิงลึก
- หาโอกาสในการฝึกประสบการณ์ เช่น การฝึกงาน การทำโครงการ การร่วมมือกับทีมวิจัย จะทำให้เกิดความมั่นใจมากขึ้น
- แสวงหาความรู้ใหม่ๆอยู่เสมอ ติดตามข่าวสาร แนวโน้มล่าสุดและความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ข้อมูล เข้าร่วมอบรมเชิงปฏิบัติการ การประชุม สัมมนาที่เกี่ยวข้องกับวิทยาการข้อมูล โดยปลูกฝังการเรียนรู้ตลอดชีวิตให้เป็นอุปนิสัย
ในปัจจุบันมีหน่วยงานของรัฐและเอกชน เปิดสอน ฝึกอบรมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล ทั้งแบบไม่มีค่าใช้จ่ายและมีค่าใช้จ่าย ทั้งแบบได้ปริญญาและไม่ได้ปริญญาจำนวนมาก ผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะสามารถเลือกเรียนรู้ได้ตามความเหมาะสมกับบริบทของตนเอง ทั้งนี้ต้องไม่ลืมว่า การวิเคราะห์ข้อมูลก็เช่นเดียวกับทักษะอื่นๆ ที่ต้องอาศัยความพยายาม การฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอ การปฏิบัติและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจึงจะเกิดผลสำเร็จ
อ้างอิง
Bay Atlantic University. (2020, 29 September) Benefits of Studying Data Analytics: How to Learn
& Skills. https://bau.edu/blog/benefits-of-data-analytics/.
Columbia Engineering Boot Camps. (2022). 11 Data Analyst Skills You Need to Get Hired.
Franklin University. (2023). How to Become a Data Analyst: Education & Skill Requirements.
Herzing University. (2023). Why Business Students Need Data Analysis Skills.
O’Connor, S. W. (2020, 23 January). 7 Must-Have Skills For Data Analysts.
Young Entrepreneur Council. (2021, 15 July). Data Isn’t The New Oil — Time Is.