ข้อมูลมีคุณค่า

ว

32104

วิทยาการค านวณ

2

▪Data Science หมายถึง การนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ โดยครอบคลุมตั้งแต่ขั้นตอนการ
เก็บข้อมูล (Collect) > การจัดการข้อมูล (Manage) > การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyze) >
ไปจนถึงขั้นตอนการนำข้อมูลมาช่วยตัดสินใจ (Decision)

▪Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพื่อช่วยองค์กรสามารถบรรลุวัตถุประสงค์
โดยข้อมูลที่นำมาใช้มีทั้งข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน รวมไปถึงการพยากรณ์ข้อมูลในอนาคต
เพื่อใช้ในการก าหนดกลยุทธ์ต่างๆ ข้อมูลเหล่านี้ถือว่าเป็นข้อมูลที่ส าคัญขององค์กร
เพราะสามารถใช้สร้างศักยภาพให้กับองค์กรได้

▪Data Visualization คือ การแสดงข้อมูลในรูปแบบรูปภาพนิ่ง เช่น รูปกราฟแท่ง รูปพาย
กราฟ เป็นต้น เพื่อให้มนุษย์สามารถเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น มีจุดประสงค์หลัก ๆ ได้แก่
ถ่ายทอดสิ่งที่ข้อมูลต้องการสื่อสารอย่างชัดเจน ช่วยอธิบายแนวโน้มทางสถิติ แสดง
รูปแบบเฉพาะในข้อมูลที่ยากจะเห็นด้วยตาเปล่า

▪Data Storytelling หรือ การสื่อสารข้อมูล คือ การน าศาสตร์ ของข้อมูลต่างๆ มาท าการ
สื่อสารจนออกมาเป็น ผลงานที่น่าสนใจ ศาสตร์ของข้อมูล ได้แก่ ตัวข้อมูลเอง (Data),
การเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นภาพ (Visualization) และการใส่ค าอธิบายหรือเรื่องราว
ลงไป (Narrative)

▪จากภาพ สามารถอธิบายเกี่ยวกับ
รายได้ หรือสภาพเศรษฐกิจของ
ประชากรของประเทศไทยได้อย่างไร
บ้าง

▪วิวัฒนาการของยุคสารสนเทศจะแบ่งได้ดังนี้ โลกยุคกสิกรรม (Agriculture Age) >> ยุค
อุตสาหกรรม (Industrial Age) >> ยุคสารสนเทศ (information Age)

▪ในยุคของข้อมูลและสารสนเทศ ข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความส าคัญอย่างยิ่ง และถูกน ามาใช้
ประโยชน์ด้านต่างๆ โดยมีการจัดเก็บในรูปแบบดิจิทัล (digitization) และพัฒนาการของ
การสื่อสารบนอินเทอร์เน็ต ช่วยให้ผู้คนเข้าถึงข้อมูลและสารสนเทศได้ทุกที่ทุกเวลา

▪“ข้อมูลนั้นมีค่าดั่งน ้ามันดิบ”

▪บริษัทต่างๆ ได้มีการน าข้อมูลดิจิทัลมาใช้ประโยชน์ท าให้เกิดมูลค่ามหาศาล

▪“Data Scientist” คือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ท าหน้าที่น าข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิค
ขั้นสูง เช่น Machine Learning ,
OPTIMIZATION เพื่อน าข้อมูลที่วิเคราะห์ไป
ใช้ประโยชน์ตามจุดประสงค์ที่ต้องการ เช่น มี
ข้อมูลบริษัท หนังสือพิมพ์ มีข้อมูลคนซื้อ สิ่งที่
Data Scientist จะท า คือ เอาข้อมูลที่รู้ว่าแต่
ละสาขาสั่งหนังสือพิมพ์กี่เล่ม สั่งไปเท่าไหร่
อาจจะเอาข้อมูลมาวิเคราะห์ว่า ภาคไหนสั่ง
เยอะ ภาคไหนสั่งน้อย ภาคไหนสั่งเวลาไหน
เดือนไหน และสามารถน ามาวิเคราะห์ในการ
จัดการระบบขนส่งให้ดีขึ้น หรือในสื่อออนไลน์
สามารถวิเคราะห์และขึ้นโฆษณาตาม
ความชอบของกลุ่มลูกค้า

▪การน าข้อมูลจ านวนมหาศาลมาประมวลผล เพื่อให้
ได้องค์ความรู้ เข้าใจปรากฏการณ์หรือตีความ
ท านายหรือพยากรณ์ ค้นหารูปแบบหรือแนวโน้ม
จากข้อมูล และสามารถวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อ
แนะน าทางเลือกที่เหมาะสม หรือใช้ในการตัดสินใจ
เพื่อประโยชน์สูงสุด

▪ การเพิ่มข้อมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์หรือให้บริการด้วยข้อมูลนั้น บริการแล้วมูลนั้น
นอกจากจะต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกัผลิตภัณฑ์หรือบริการแล้ว นักเรียนยังต้องเข้าใจ
กิจกรรมต่างๆที่เกี่ยวกับการจัดหาและประมวลผลข้อมูลอีกด้วย เนื่องจากกิจกรรมที่ต้อง
ท าค่อนข้างหลากหลาย เพื่อไม่ให้สับสนหรือพลาดประเด็นใดไปนักเรียนสามารถด าเนิน
ตามกระบวนการของวิทยาการข้อมูลขั้นตอนส าคัญต่างๆ ที่ประกอบด้วย การตั้งค าถาม
การเก็บข้อมูล การส ารวจข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การสื่อสารและการท าผลลัพธ์ให้
เป็นภาพสู่ผู้ใช้กลุ่มเป้าหมาย

ขั้นตอนกระบวนการวิทยาการข้อมูล
ขั้นที่ 1 การตั้งค าถาม (ask an interesting question) : ตั้งค าถามที่ตนเองสนใจ
ขั้นที่ 2 การรวบรวมข้อมูล (get the data) : ต้องค านึงถึงจะเก็บข้อมูลเรื่องอะไร จากที่
ไหน จ านวนเท่าใดเพื่อให้ได้ข้อมูลน าเข้าที่ดี ไปสู่ผลลัพธ์ที่ดี
ขั้นที่ 3 การส ารวจข้อมูล (explore the data) : ขั้นตอนนี้เราต้องรวบรวมข้อมูลแล้วน า
ข้อมูลไปพล็อต (plot) ท าให้เป็นภาพหรือแผนภูมิเพื่อให้เข้าใจความหมายที่ซ่อนอยู่ใน
ข้อมูล

ขั้นที่ 4 การวิเคราะห์ข้อมูล (analyze the data) : เพื่ออธิบายความหมาย ความสัมพันธ์
ของข้อมูลและท านายเหตุการณ์ที่จะเกิดในอนาคต
ขั้นที่ 5 การสื่อสารและการท าผลลัพธ์ให้เป็นภาพ (communicate and visualize the
results) : เป็นการสื่อสารผลลัพธ์ของข้อมูล โดยการถ่ายทอดเป็นเรื่องราวหรือเป็นภาพให้
ผู้อื่นเข้าใจว่าเราได้เรียนรู้อะไรจากข้อมูล

▪การน าข้อมูลมาใช้เพื่อสื่อสารถึงแม้จะท าให้เข้าใจปัญหาหรือสถานการณ์มากยิ่งขึ้น แต่
ถ้าไม่เข้าใจถึงความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้ก็จะท าให้การน าเสนอข้อมูลผลลัพธ์ไม่
ประสบผลส าเร็จ เนื่องจากผู้ใช้ไม่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่น าเสนอนั้นได้เช่น
ข้อมูลที่น าเสนอมีปริมาณมากหรือละเอียดเกินความต้องการ เมื่อผู้ใช้พิจารณาข้อมูล
แล้วคิดว่าไม่จ าเป็นส าหรับตนเอง ข้อบกพร่องนี้อาจท าให้การพัฒนาสินค้าหรือ
ผลิตภัณฑ์นั้นไม่สามารถเข้าถึงความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างแท้จริง

▪กระบวนการคิดเชิงออกแบบ (Design Thinking) คือ กระบวนการคิดเพื่อแก้ไขปัญหา
หรือโจทย์ให้ถูกจุด ตลอดจนพัฒนาแนวคิดใหม่ๆ เพื่อแก้ไขปัญหาหรือโจทย์ที่ตั้งไว้
เพื่อที่จะหาวิถีทางที่ดีที่สุดและเหมาะสมที่สุด การแก้ปัญหาบนพื้นฐานกระบวนการนี้จะ
เน้นยึดไปที่หลักของผู้ใช้/ผู้บริโภค (User-centered) เป็นหลัก โดยมีเจตนาในการสร้าง
ผลลัพธ์ในอนาคตที่เป็นรูปธรรม เพื่อให้ตอบโจทย์ตลอดจนแก้ปัญหาได้อย่างมี
ประสิทธิภาพ รวมไปถึงเกิดนวัตกรรมใหม่ๆ ที่เป็นประโยชน์อีกด้วย

▪ ฝึกกระบวนการแก้ไขปัญหาตลอดจนหาทางออกที่เป็นล าดับขั้นตอน

▪มีทางเลือกที่หลากหลาย

▪มีตัวเลือกที่ดีที่สุด เหมาะสมที่สุด

▪ฝึกความคิดสร้างสรรค์

▪เกิดกระบวนการใหม่ตลอดจนนวัตกรรมใหม่

▪มีแผนส ารองในการแก้ปัญหา

▪องค์กรมีการท างานอย่างเป็นระบบ

Multiple Choice

การวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ เพื่อช่วยองค์กรสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ หมายถึงข้อใด

• วิทยาการข้อมูล

• Data Analytics

• การสื่อสารข้อมูล

• Data Visualization

Multiple Choice

บุคคลผู้นำข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิคขั้นสูง หมายถึงข้อใด

• Data Analytics

• การสื่อสารข้อมูล

• Data Visualization

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล