1.1 ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ

เทคโนโลยี (วิทยาการคำนวณ) ม.5

Big Data

Big Data คืออะไร
            Big Data คือ การนำข้อมูลที่มีปริมาณมาก ๆ มาผ่านการประมวลผล การวิเคราะห์ และแสดงผลด้วยวิธีที่เหมาะสม ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลด้านการเงิน ข้อมูลการดำเนินงาน ข้อมูลเกี่ยวกับผู้รับบริการข้อมูลเกี๋ยวกับบุคลากร รวมไปถึงข้อมูลที่ได้มีการจัดเก็บในระบบฐานข้อมูลซึ่งจะมีปริมาณที่เพิ่ม
มากขึ้นเรื่อย ๆ จนมากมายมหาศาล ทำให้ไม่สามารถใช้วิธีการจัดการทั่วไปได้อย่างมีคุณภาพจึงต้องใช้แนวคิด Big Data ในการจัดการแทน
             ในปัจจุบันขนาดข้อมูลที่ถือว่ามีขนาดใหญ่มาก เริ่มต้นที่ขนาดมากกว่า Terabyte ขึ้นไป (เท่ากับ 1,024 Gigabyte) ถัดขึ้นไปก็เป็น Petabyte (เท่ากับ 1,024 Terabyte) และ Exabyte (เท่ากับ 1,024 Petabyte) โดยการจัดเก็บข้อมูลทั้งที่เป็นแบบ Structured หรือUnstructured ก็ได้

คุณลักษณะของ Big Data

Big Data จะมีคุณลักษณะสำคัญ 3 ประการ หรือ เรียก 3Vs Model
1. ปริมาตร (Volume) : ข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล
2. อัตราเพิ่มขึ้นของข้อมูล (Velocit) : จะมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและรวดเร็ว มักเป็น
แบบ Real-time เช่น ข้อมูลจาก Social Media ข้อมูลการทำธุรกรรมการทางเงิน เป็นต้น
3. รูปแบบที่หลากหลาย (Variet) : ข้อมูลมีรูปแบบที่หลากหลายทั้งที่เป็นรูปแบบมีโครงสร้าง
(จัดเก็บในระบบฐานข้อมูล) ไม่มีโครงสร้าง (เช่น ไฟล์รูปภาพ วิดีโอ เป็นต้น) หรือกึ่งโครงสร้าง

ประโยชน์ของ Big Data

Big Data มีประโยชน์มากมายหลายประการแต่ที่เห็นได้ชัดเจนมีอยู่ 2 ประการ คือ
1. การวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำให้เห็นความรู้ที่ซ่อนอยู่ เช่น ข้อมูลสภาพอากาศจากเครื่องมือตรวจวัดจำนวนมาก ทั้งดาวเทียม เรดาร์ทุ่นในมหาสมุทร ทำให้สามารถพยากรณ์อากาศได้อย่างแม่นยำ
2. การเกิดผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ ๆ ที่เหมาะสมตามความต้องการของผู้ใช้ ทำให้เกิดความพึงพอใจและประทับใจในบริการจะเห็นได้ว่าข้อมูลด้านต่าง ๆ ที่กระจัดกระจายซึ่งมีอยู่มากมายมหาศาล เมื่อนำเอาแนวคิดBig Data มาวิเคราะห์ประมวลผลทำให้เกิดประโยชน์อย่างมากต่อองค์กรและผู้รับบริการ

Data Analytics

           “องค์กรทั้งภาครัฐ และภาคธุรกิจ ล้วนแล้วแต่ใช้ประโยชน์จากข้อมูล เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจในการแก้ปัญหาที่อาจไม่สามารถแก้ไขได้ในอดีต กระบวนการวิทยาการข้อมูลมีการนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาวิเคราะห์ (data analytics) เพื่ออธิบายค้นหาคำตอบ หรือทำนายปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้น การทำข้อมูลให้เป็นภาพ (data visualization) หรือการเล่าเรื่องราวที่เกิดจากข้อมูล(data story telling) ทำให้ผู้ใช้ได้รับความรู้และเข้าใจข้อมูลได้ง่าย ดังนั้น การเรียนรู้เกี่ยวกับการใช้ประโยชน์และการนำเสนอข้อมูลที่เกิดขึ้น จึงเป็นสิ่งสำคัญและจำเป็นสำหรับนักเรียนในยุคนี้”

            Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ โดยข้อมูลที่นำมาใช้มีทั้งข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน รวมไปถึงการพยากรณ์ข้อมูลในอนาคต เพื่อใช้ในการกำหนดกลยุทธ์ต่างๆ ข้อมูลเหล่านี้ถือว่าเป็นข้อมูลที่สำคัญของธุรกิจ เพราะสามารถใช้สร้างศักยภาพให้กับธุรกิจได้

ประเภทของ Data Analytics

  • Descriptive analytics คือ การพรรณาข้อมูลจากอดีต เพื่อให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้นบ้างในอดีตในรูปแบบที่ง่ายที่สุด และคาดการณ์ถึงเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น รายงานการขาย และรายงานผลการดำเนินการ เป็นต้น
  • Diagnostic analytics คือ การวิเคราะห์เหตุผลว่าทำไมเหตุการณ์ต่างๆจึงเกิดขึ้นจากปัจจัยต่างๆ และความสัมพันธ์ของปัจจัย หรือตัวแปรต่างๆ เช่น ความสัมพันธ์ของยอดขาย และแคมเปญต่างๆ
  • Predictive analytics คือ การทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาแล้วนำมาสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เช่น พยากรณ์ยอดขาย การพยากรณ์ผลประชามติ เป็นต้น
  • Prescriptive analytics คือ การสรุปข้อมูลเพื่อนำไปใช้ปรับปรุง สร้างการตอบสนองต่อความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย หรือหลีกเลี่ยงปัญหาเดิมที่อาจะเกิดซ้ำๆ และเป็นการวางแผนการทำงานในอนาคตไว้ โดยมีการคาดการณ์ผลลัพธ์ไว้ล่วงหน้า

ประโยชน์ของ Data Analytics

  1. ช่วยในการตัดสินใจจากการใช้ข้อมูลเชิงลึก นำมาคาดเดาการวางแผนแคมเปญการตลาด และเลือกสร้างคอนเทนต์ที่เหมาะสม อีกทั้งยังช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์ในตอบสนองความต้องการของกลุ่มเป้าหมายมากยิ่งขึ้น
  2. สร้างแคมเปญการตลาดมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เพราะสามารถเข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น รวมไปถึงเข้าใจแนวโน้มพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมาย ทำให้สามารถสร้างแคมเปญมารองรับพฤติกรรมเหล่านั้นได้
  3. ช่วยสร้างบริการ และสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าได้ดีมากยิ่งขึ้น 
  4. ช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงาน ต้นทุนต่ำลง แต่เพิ่มผลกำไรได้มากขึ้น เพราะเข้าใจถึงสิ่งที่ลูกค้าต้องการ ทำให้ไม่ต้องเสียเวลาในการค้นคว้าหากลยุทธ์ที่เหมาะสม
  5. ลดกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน ทุก ๆ ฝ่ายสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างรวดเร็ว และสร้างผลงานที่มีประสิทธิภาพได้มากขึ้น
  6. สามารถใช้ตรวจสอบความผิดปกติในการทำงาน และแก้ไขได้อย่างทันท่วงที เพราะข้อมูลต่าๆสามารถช่วยวิเคราะห์ คัดกรอง และสรุปได้แบบเรียลไทม์

            ในยุคของข้อมูลและสารสนเทศ ข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง และถูกนำมาใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ เช่น ด้านเศรษฐกิจ การศึกษา สาธารณสุข สิ่งแวดล้อม การเกษตรและการคมนาคม การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเดิมทำให้การนำข้อมูลมาใช้ไม่สะดวก ไม่ทันกาล สูญหายง่าย แต่การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิจิทัล (digitization) และพัฒนาการของการสื่อสารบนอินเทอร์เน็ต ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลและสารสนเทศได้ทุกที่ทุกเวลา ตัวอย่างเช่น การใช้แผนที่กระดาษในรูปแบบเดิม จะแสดงตำแหน่งของสถานที่ต่าง ๆ แต่จะไม่แสดงข้อมูลการจราจรที่เป็นปัจจุบันทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถวางแผนการเดินทางได้ แต่ระบบแผนที่นำทาง (Global Positioning System: GPS) นอกจากจะแสดงตำแหน่งของสถานที่ต่าง ๆ แล้ว ยังมีข้อมูลเกี่ยวกับสภาพการจราจร ระยะเวลาที่ต้องใช้ในการเดินทางถึงจุดหมาย ช่วยทำให้ผู้ใช้วางแผนการเดินทางได้อย่างแม่นยำเป็นการประหยัดทั้งเวลาและค่าใช้จ่าย

Screenshot_1

            ทั้งนี้ ในปัจจุบันเราไม่เป็นเพียงผู้ใช้ประโยชน์ข้อมูลดิจิทัลเท่านั้น แต่ยังเป็นหนึ่งในผู้ร่วมสร้างข้อมูลดิจิทัลด้วยเช่นกัน ตัวอย่างเช่น การอัพโหลดรูปภาพส่วนตัว การส่งอีเมลในแต่ละวัน การโพสต์ข้อความในสื่อสังคมออนไลน์ การส่งต่อข้อความ โดยผ่านการใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่าง ๆ เช่น คอมพิวเตอร์ โน้ตบุ๊กโทรศัพท์มือถือ หรือแม้กระทั่งเซ็นเซอร์ที่ติดกับอุปกรณ์ต่าง ๆ ซึ่งผู้ใช้คนอื่นสามารถนำข้อมูลดิจิทัลเหล่านี้ไปใช้ประโยชน์ต่อได้อาจจัดได้ว่าข้อมูลเหล่านี้เป็นสินทรัพย์ (asset) ที่มีความสำคัญ แต่ถ้าข้อมูลที่มีอยู่ไม่ได้ถูกนำมาประมวลผลก็จะไม่เกิดคุณค่าใด ๆ ดังเช่นคำกล่าวว่า “ข้อมูลนั้นมีค่าดั่งน้ำมันดิบ”

ข้อมูลนั้นมีค่าดั่งน้ำมันดิบ

ข้อมูลเปรียบเสมือนน้ำมันดิบ ถึงจะมีค่าแต่ก็ใช้ประโยชน์ไม่ได้ ถ้ายังไม่ได้กลั่น Data is just like crude. It’s valuable, but if unrefined it cannot really be used – Clive Humby (2006)

ข้อมูลมหาศาล

          ในแต่ละวันประชากรกว่าร้อยล้านคนบนโลกถ่ายภาพจากโทรศัพท์มือถือ ส่งอีเมล ส่งข้อความ สร้างวิดีโอ และข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินธุรกิจ โดยปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นในแต่ละวันนั้นคิดเป็น 2.5 เอกซะไบต์ (Exabyte-1018) ขนาดของข้อมูลนี้เทียบเท่ากับจำนวนเพลง 530 ล้านเพลง หรือไฟล์วิดีโอความละเอียดคมชัด (HighDefinition) ความยาว 90 ปี หรือถ้านำข้อมูลนี้บันทึกลงแผ่นบลูเรย์ (blu-ray) ต้องใช้แผ่นบลูเรย์ประมาณ 10 ล้านแผ่น ซึ่งถ้านำแผ่นทั้งหมดนี้มาเรียงซ้อนกันจะมีความสูงเท่ากับ 4 เท่าของหอไอเฟล

ด้วยปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นในปัจจุบัน มีการคาดการณ์ว่าในปี พ.ศ. 2563 ปริมาณข้อมูลบนโลกจะมีขนาดประมาณ 44 เซททะไบต์ (Zetabyte)

ประโยชน์ของข้อมูลดิจิทัล

          บริษัทต่าง ๆ ได้มีการนำข้อมูลดิจิทัลมาใช้ประโยชน์ทำให้เกิดมูลค่ามหาศาล เช่น บริษัทที่ให้บริการจองโรงแรมที่พัก รถแท็กซี่ ขายสินค้าออนไลน์ และบริการสื่อสังคม (social media)

          เฟซบุ๊ก (Facebook) เป็นบริษัทที่เปิดให้บริการสื่อสังคม ที่มีผู้ใช้หลายล้านคนทั่วโลกโดยไม่คิดค่าใช้จ่าย แต่สามารถสร้างรายได้จากการขายโฆษณาที่ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย (user-targeted advertisements) ของสินค้าและบริการ โดยรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้ เช่น เพศ อายุ ที่อยู่ อาชีพ รวมถึงพฤติกรรมการใช้งานที่ผู้ใช้กระทำผ่านเฟซบุ๊ก ไม่ว่าจะเป็นการกดไลค์ (like) กดแชร์ (share) ข้อความ ภาพ หรือวิดีโอ เฟซบุ๊กจะนำข้อมูลเหล่านี้มาประมวลผลเป็นสารสนเทศที่บอกคุณลักษณะของผู้ใช้ และใช้สารสนเทศนี้ในการนำเสนอหรือโฆษณา สินค้าหรือสิ่งของที่ผู้ใช้สนใจ บริษัทที่เป็นเจ้าของสินค้าหรือผลิตภัณฑ์นั้นจะจ่ายค่าโฆษณาให้กับเฟซบุ๊ก เช่น บริษัทในกลุ่มธุรกิจรถยนต์ ธนาคาร อาหาร-เครื่องดื่ม โทรศัพท์มือถือ ซูเปอร์มาร์เก็ต และเกมออนไลน์

          จากที่มีการนำข้อมูลดิจิทัล ซึ่งมีอยู่มหาศาล ณ ขณะนี้ มาใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ ความรู้ด้านวิทยาการข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญ และอาชีพนักวิทยากาศาสตร์ข้อมูลก็เป็นอาชีพที่น่าสนใจ และได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในยุคของข้อมูลและสารสนเทศนี้

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientist)

           นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ ผู้ที่มีความสามารถในการค้นหา วิเคราะห์ ค้นพบสิ่งที่น่าสนใจ น่สงสัย และเป็นประโยชน์ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมหาศาล (Big data) นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหน้าที่ในการจัดการกับข้อมูลที่มีปริมาณมาก ยุ่งยาก และหลากหลาย โดยทำการวิเคราะห์ ค้นหารูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูล และนำเสนอข้อมูลเหล่านั้นออกมาในรูปแบบที่ผู้อื่นเข้าใจง่าย ทำให้เกิดเป็นองค์ความรู้ และสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้

           วิทยาการข้อมูล (Data Science)  เป็นศาสตร์ที่เกี่ยวกับการจัดการ จัดเก็บ รวบรวม ตรวจสอบ วิเคราะห์ วิจัย และนำเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปสู่ความรู้ที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง อย่างเช่น การปรับปรุงผลิตภัณฑ์ กระบวนการดำเนินงาน ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ การวางแผนการตลาด และทิศทางขององค์กรในอนาคตโดยหลักการแล้ววิทยาการข้อมูล ประกอบขึ้นจากองค์ความรู้หลัก ๆ คือ ทักษะด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ เช่น การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ การจัดการฐานข้อมูล  เทคโนโลยี Big Data ทักษะทางด้านคณิตศาสตร์และสถิติศาสตร์ และทักษะการนำเสนอข้อมูล วิทยาการข้อมูลเป็นการค้นพบสิ่งที่ไม่เคยรู้มาก่อนจากข้อมูลที่ได้ เช่น รูปแบบการทำนาย (Predictive Model) เพื่อนำไปปฏิบัติจริง การสร้างผลิตภัณฑ์ทางข้อมูล (Data Product) ที่จะส่งผลต่อธุรกิจ

          นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จึงเป็นอาชีพเกิดใหม่ในโลกแห่งการจัดการข้อมูล ที่มาของ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ตำแหน่งงานด้านนี้ถูกตั้งขึ้นโดย  DJ Patil และ Jeff Hammerbacher ในปี 2008 โดยทั้งคู่เป็น ผู้บุกเบิกการสร้างทีมวิทยาการข้อมูลที่ LinkedIn และ Facebook และตอนนี้ DJ Patil ได้รับแต่งตั้งให้เป็น Chief Data Scientist of the United States ในปัจจุบัน ในปี 2012 วารสาร Harward Business Review  ตีพิมพ์บทความชื่อ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century ทำให้อาชีพนี้กลายเป็นที่กล่าวถึงในวงการธุรกิจและวงการสื่อ และทำให้เกิดความต้องการจ้างงานจากวงการธุรกิจสูง จนขาดแคลนบุคลากรทางด้านนี้เป็นอย่างมาก ถือเป็นอาชีพที่เกิดขึ้นอย่างฉับพลันในวงการธุรกิจ โดยทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีทักษะดังนี้

  1. ทักษะการเรียนรู้ภาษาของเครื่อง (Machine Learning) คือระบบที่สามารถเรียนรู้ได้จากตัวอย่างด้วยตนเองโดยปราศจากการป้อนคำสั่งของโปรแกรมเมอร์ ความก้าวหน้าในครั้งนี้มาพร้อมกับความคิดที่ว่าเครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้เพียงแค่จากข้อมูลอย่างเดียวเพื่อที่จะผลิตผลลัพธ์ที่แม่นยำออกมาได้ โดยการทำให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้ด้วยตนเอง โดยใช้ข้อมูล ซึ่งมันแตกต่างกับการเขียนโปรแกรมทั่วไป เพราะการเขียนโปรแกรมจะใส่ ข้อมูล (Data) และโปรแกรมเข้าไปเพื่อให้ได้ผลลัพธ์แต่ การเรียนรู้ภาษาของเครื่อง เราไม่ได้โปรแกรมคำตอบ เราใส่ข้อมูล และ ผลลัพธ์ เข้าไป เพื่อให้หาโปรแกรมที่จะนำไปตอบในอนาคตได้ว่าหากป้อนข้อมูลแบบนี้ผลลัพธ์ในอนาคตจะเป็นอะไร
  1. ทักษะด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือ วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computer science) เป็นศาสตร์เกี่ยวกับการศึกษาค้นคว้าทฤษฎีการคำนวณสำหรับคอมพิวเตอร์ และทฤษฎีการประมวลผลสารสนเทศ ทั้งด้านซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และ เครือข่าย ซึ่งวิทยาการคอมพิวเตอร์นั้นประกอบด้วยหลายหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ ตั้งแต่ระดับนามธรรม หรือความคิดเชิงทฤษฎี เช่น การวิเคราะห์และสังเคราะห์ขั้นตอนวิธี ไปจนถึงระดับรูปธรรม เช่น ทฤษฎีภาษาโปรแกรม ทฤษฎีการพัฒนาซอฟต์แวร์ ทฤษฎีฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ และ ทฤษฎีเครือข่าย ในแง่ของศาสตร์เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์นั้น วิทยาการคอมพิวเตอร์เป็นหนึ่งในห้าสาขาที่เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ ซึ่งประกอบด้วย วิทยาการคอมพิวเตอร์ เทคโนโลยีสารสนเทศ ระบบสารสนเทศ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
  1. ทักษะด้านคณิตศาสตร์และสถิติ ทักษะที่ความรู้ศาสตร์ด้านคณิตศาสตร์และสถิติมาวิเคราะห์ คำนวณ อาจจะเป็นข้อมูลเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพ โดยมีการเก็บรวบรวมข้อมูล การนำเสนอข้อมูล การวิเคราะห์โดยใช้หลักการทางคณิตศาสตร์ และการนำผลการวิเคราะห์มาสรุปทางสถิติอย่างถูกต้องและลึกซึ้งทั้งทางด้านทฤษฎีและการนำไปประยุกต์ใช้ โดยเน้นการคำนวณและทฤษฎีเป็นหลัก ทฤษฎีสถิติ แคลคูลัส ทฤษฎีการตัดสินใจ คณิตศาสตร์การเงิน แนวคิดหลักมูลทางคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์เชิงตัวเลข สถิติประชากรเบื้องต้น ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ การวิจัยดำเนินงาน เป็นต้น
  1. ทักษะเฉพาะสาขา (Domain Knowledge) เป็นความรู้ในงานเฉพาะด้าน เช่นการจัดการข้อมูลด้านสาธารณสุข มีความจำเป็นต้องมีความรู้เรื่องของข้อมูลสารสนเทศด้านสาธารณสุข หรือลักษณะงานที่ต้องดำเนินการเช่น ข้อมูลด้านระบาดวิทยา ข้อมูลด้านสาธารณสุขมูลฐาน ข้อมูลด้านอัตรากำลังสาธารณสุข เป็นต้น หรือเเม้กระทั่งด้านการเงินธนาคาร การประกันภัยที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำปฏิบัติงานจำเป็นที่จำต้องมีองค์ความรู้ด้านการเงินการธนาคารในระดับพื้นฐาน ตามหน่วยงานหรือองค์กรต้องการองค์ความรู้ หรือแม้แต่หากจะทำงานในหน่วยงานองค์กรด้านการศึกษาก็มีความจำเป็นที่จะต้องมีองค์ความรู้ด้านการศึกษา เพื่อเป็นพื้นฐานในการจัดการข้อมูล วิเคราะห์ปัญหา และพัฒนาองค์ความรู้ของหน่วยงานที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอยู่
  1. ทักษะความคิดสร้างสรรค์ เป็นทักษะที่เป็นที่มาของวิธีการใหม่ ๆ นวัตกรรมหรือสินค้าใหม่ ๆ ที่ผู้อื่นหรือที่อื่นไม่มี ทำให้องค์กรนั้นประสบความสำเร็จมากกว่า เช่น องค์กรมีข้อมูลที่เยอะและหลากหลาย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จะต้องเอาข้อมูลนั้นมาสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ลูกค้า พัฒนาแอปพลิเคชันที่สนองตอบต่อด้านข้อมูลขอลูกค้า เป็นต้น ความคิดสร้างสรรค์เป็นความสามารถของมนุษย์ที่คิดได้กว้างไกลหลายแง่มุมหลายทิศทาง นำไปสู่การคิดประดิษฐ์สิ่งของและเกิดแนวทางการแก้ปัญหาต่าง ๆ ซึ่งเป็นผลจากการทำงานของสมอง ในส่วนที่เกี่ยวกับอารมณ์ความรู้สึกหรือสมองซีกขวา ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้จากการไม่ยึดติดกับกรอบความคิดเดิม กฎเกณฑ์เดิม ความคิดสร้างสรรค์คิดได้หลายแง่มุม คิดได้มากที่สุดเท่าที่จะคิดได้ ความคิดสร้างสรรค์จึงเป็นการมองปัญหาในแนวกว้างผู้ที่มีความคิดสร้างสรรค์จะมีลักษณะสำคัญ 4 ประการ ได้แก่ ความคิดริเริ่ม ความยืดหยุ่นในการคิด ความคิดคล่องแคล่ว ความคิดละเอียดลออ

           นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเป็นอาชีพเกี่ยวกับการจัดการ จัดเก็บ รวบรวม ตรวจสอบ วิเคราะห์ วิจัย และนำเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปสู่ความรู้ที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง โดยอาศัยทักษะที่มีความจำเป็นต่ออาชีพ ได้แก่ ทักษะการเรียนรู้ภาษาของเครื่อง ทักษะด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ ทักษะด้านคณิตศาสตร์และสถิติ ทักษะเฉพาะสาขา ทักษะความคิดสร้างสรรค์ ที่จะทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพัฒนางานและองค์ความรู้ด้านวิทยาการข้อมูลออกมาอย่างหลากหลาย สร้างนวัตกรรมด้านวิทยาการข้อมูลให้กับหน่วยงานและองค์กรไปใช้ประโยชน์ได้ โดยอาศัยข้อมูลที่องค์กรรวบรวมจัดเก็บ และสามารถนำมาพัฒนานาต่อยอดสร้างนวัตกรรมได้

แหล่งที่มา

มหาวิทยาลัยศรีปทุม.  (10 มิถุนายน 2563).  นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล.  สืบค้นเมื่อ 10 มิถุนายน 2563, จาก  https://www.admissionpremium.com/it/news/3079.

Total Page Visits: 132 - Today Page Visits: 5