Data Mining คืออะไร สำคัญอย่างไรกับธุรกิจ

ในปัจจุบัน ธุรกิจแทบทุกประเภทได้มีการเก็บข้อมูลในหัวข้อต่าง ๆ จากลูกค้า อุตสาหกรรม และองค์ประกอบอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องไว้มากมาย แต่ก็มีหลายองค์กรที่ประสบกับปัญหาด้านการใช้งานข้อมูล บ้างก็ใช้งานข้อมูลได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ บ้างก็พบว่าข้อมูลที่ได้มาไม่สามารถนำไปใช้ได้จริง เปรียบเหมือนกับการอยู่ในเหมืองแร่ที่มีอัญมณีซ่อนอยู่มากมาย แต่ไม่รู้ว่าจะต้องเอาออกมาใช้อย่างไรให้เกิดประโยชน์สูงสุด วันนี้ พวกเราจึงขอแนะนำ Data Mining เครื่องมือที่ช่วยเจียระไนให้ข้อมูลมหาศาลเกิดประโยชน์

Data Mining คืออะไร?

Data Mining หรือการทำเหมืองข้อมูล คือการเก็บรวบรวมข้อมูลมหาศาลเพื่อวิเคราะห์ออกมาเป็นชุดข้อมูลที่เอามาใช้ประโยชน์กับองค์กรได้ โดยผ่านกระบวนการคัดแยก แบ่งกลุ่ม และกระบวนการอื่น ๆ อีกมากมายเพื่อจะได้ชุดข้อมูลที่เหมาะกับการนำไปใช้งาน ผลลัพธ์ของการทำ Data Mining อาจจะออกมาในรูปแบบของความสัมพันธ์ของข้อมูลและแนวโน้ม

Data Mining สำคัญอย่างไรกับธุรกิจ?

ในภาพรวม Data Mining ช่วยให้องค์กรค้นพบข้อมูลเชิงลึกซึ่งนำไปสู่การตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ส่งผลให้การทำงานขององค์กรบรรลุเป้าหมายที่วางไว้และช่วยให้องค์กรใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่วนประโยชน์ของการใช้ Data Mining ในแต่ละประเภทธุรกิจนั้นก็แตกต่างกันออกไป ยกตัวอย่างเช่น

• ธุรกิจค้าปลีก ผลลัพธ์ที่ได้จาก Data Mining จะทำให้องค์กรค้นพบพฤติกรรมของผู้บริโภคและสร้างแคมเปญการตลาดที่เหมาะสมได้
• องค์กรด้านการเงิน สามารถใช้ข้อมูลที่ได้ในการจัดกลุ่มลูกค้าเพื่อออกแบบนโยบายที่เหมาะสมทั้งการจำกัดวงเงินและการให้ผลตอบแทนในผลิตภัณฑ์ประเภทต่าง ๆ นอกจากนี้ยังใช้ตรวจสอบธุรกรรมที่ต้องสงสัยได้ด้วย
• องค์กรด้านสาธารณสุข ข้อมูลที่ได้สามารถช่วยพัฒนาการรักษาให้แม่นยำและช่วยประเมินผลการรักษาได้ รวมถึงช่วยเรื่องการศึกษาฐานข้อมูลทางชีววิทยา เช่น ช่วยทำนายโครงสร้างโปรตีน การจำแนกยีน เป็นต้น
• งานสืบสวนอาชญากรรม สามารถใช้ข้อมูลเป็นตัวช่วยให้การสืบสวนทำงานได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เช่น ช่วยจัดกลุ่มลักษณะการก่อเหตุอาชญากรรมเพื่อช่วยในการเตรียมมาตรการป้องกันที่ได้ผลยิ่งขึ้น หรือใช้ถอดรหัสความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างผู้ก่อเหตุและอาชญากรรมที่ก่อเพื่อทำให้เจ้าหน้าที่เข้าใจรูปแบบการก่อเหตุในบางพื้นที่และบางช่วงเวลา
• ธุรกิจการตลาดออนไลน์ ใช้ข้อมูลที่ได้พัฒนาการเข้าถึงผู้บริโภคด้วยการหารูปแบบการบริโภคซ้ำ ๆ และออกแบบแคมเปญที่เหมาะสมเฉพาะเจาะจงได้มากขึ้น
• ธุรกิจประกัน ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าประกันที่ผ่านการวิเคราะห์แล้วสามารถทำนายและนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าในอนาคตได้ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยออกแบบแพ็กเกจประกันได้ตรงใจลูกค้าด้วย
• องค์กรด้านการศึกษา ใช้ข้อมูลที่ได้ในการศึกษาและติดตามผลการเรียนของนักเรียน ผลการสอนของครู เพื่อพัฒนารูปแบบการเรียนการสอน

กระบวนการทำ Data Mining มีอะไรบ้าง?

1. วิเคราะห์วัตถุประสงค์ ก่อนที่จะเริ่มทำ Data Mining นักวิเคราะห์ต้องรู้ก่อนว่าจะนำผลลัพธ์ของข้อมูลนี้ไปใช้เพื่ออะไร ถ้านักวิเคราะห์ไม่เข้าใจปัญหาและเป้าหมายของการทำงาน ก็อาจทำให้ดำเนินการผิดวิธีและเสียเวลาไปโดยไม่ตอบโจทย์
2. เก็บข้อมูล เมื่อทราบวัตถุประสงค์แล้วว่าองค์กรมีเป้าหมายอะไรในการทำ Data Mining นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องรู้ว่าข้อมูลที่ต้องการคืออะไรบ้าง หาได้จากที่ไหน จะเก็บและรักษาข้อมูลอย่างไร ข้อมูลที่มีคุณภาพนั้นต้องเป็นข้อมูลที่แม่นยำและน่าเชื่อถือ โดยที่ไม่ขัดต่อหลักความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และข้อจำกัดอื่น ๆ บางครั้ง นักวิเคราะห์ต้องเก็บข้อมูลเป็นล้าน ๆ ชุดเพื่อที่จะได้เห็นภาพใหญ่ของสิ่งที่ต้องการ ซึ่งกลุ่มก้อนข้อมูลเหล่านี้จะถูกเรียกว่า Big Data เป็นเหมือนเหมืองขนาดใหญ่ที่มีแร่หลายชนิด
3. เตรียมข้อมูล กระบวนการนี้คือการนำข้อมูลที่มีอยู่มาคัดเฉพาะส่วนที่จำเป็นต้องใช้ในประเด็นย่อยต่าง ๆ เมื่อสกัดข้อมูลมาได้แล้วก็ต้องนำมาล้างทำความสะอาดให้พร้อมใช้มากขึ้น จากนั้นก็นำมาแบ่งหมวดหมู่และจัดเรียงภายใต้มาตรฐานเดียวกัน ตรวจสอบข้อผิดพลาด จนถึงประเมินขนาดของข้อมูลก่อนนำไปสู่ขั้นตอนถัดไป
4. เจียระไนข้อมูล หลังจากเตรียมข้อมูลเสร็จ นักวิเคราะห์จะนำข้อมูลเหล่านั้นมาทำให้พร้อมนำไปใช้งานได้มากขึ้นด้วยการเข้าโปรแกรมประมวลผลผ่าน Algorithm ที่ซับซ้อนเพื่อทำให้เห็นว่าข้อมูลเหล่านี้มีความสัมพันธ์หรือรูปแบบอย่างไงบ้าง ผลลัพธ์ที่ได้ออกมาเรียกว่า Insight ซึ่งอาจบอกได้ตั้งแต่พฤติกรรมผู้บริโภค เทรนด์ที่กำลังมา ไปจนถึงความเสี่ยงต่อธุรกิจ
5. นำเสนอข้อมูล ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกนำมาสร้างเป็นโมเดลที่ทำให้คนทั่วไปเห็นภาพและเข้าใจข้อมูลมากขึ้น เปรียบเสมือนการนำอัญมณีที่สวยงามมาร้อยเรียงให้มีคุณค่ามากขึ้น

Data Mining ต้องอาศัยทักษะอะไรบ้าง?

ทักษะที่สำคัญต่อการทำ Data Mining นั้นส่วนใหญ่จะเกี่ยวข้องกับระบบคอมพิวเตอร์และการคำนวณ ซึ่งมีดังนี้

• ทักษะทางสถิติ (Statistics) ในการทำ Data Mining นั้นต้องอาศัยความสามารถในการจัดการกับตัวเลขหลายล้านชุดเพื่อประมวลผลความสัมพันธ์ของข้อมูล และต้องสามารถใช้โปรแกรมทางสถิติในการสร้างและคำนวณผลลัพธ์ด้วย นั่นยังไม่รวมถึงวิธีการคิดวิเคราะห์ที่เป็นระบบ ความสามารถในการเข้าใจตรรกะและความเชื่อมโยงที่ถูกต้อง การตั้งคำถามและเก็บรายละเอียดได้เป็นอย่างดี
• ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) นักวิเคราะห์ต้องใช้ความสามารถของ AI ในการจัดการกับข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วมาลดเวลาในการประมวลผล และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานเช่นกัน
• ทักษะด้านภาษาโปรแกรม (Programming Languages) หรือการเขียนโค้ด นักวิเคราะห์ต้องใช้ภาษาโปรแกรมสื่อสารกับคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างคำสั่งจำเพาะบางอย่าง เช่น ภาษา Python และภาษา R การมีทักษะนี้จะทำให้นักวิเคราะห์ สามารถสร้างคำสั่งแบบเฉพาะเจาะจงขึ้นมาเองได้ ทำให้การทำงานมีความสร้างสรรค์และให้ผลลัพธ์ที่ตอบโจทย์มากขึ้น
• Machine Learning ในการประมวลผลข้อมูลอาจต้องใช้ Algorithm ที่สร้างมาเพื่อใช้ในการเจียระไนข้อมูลชุดนั้น ๆ โดยเฉพาะ หากนักวิเคราะห์สามารถทำความเข้าใจตรรกะของ Machine Learning ได้ก็จะช่วยอำนวยความสะดวกในการจัดการข้อมูลมากขึ้น
• ทักษะด้านฐานข้อมูล (Database) เป็นทักษะที่จำเป็นเพราะนักวิเคราะห์ต้องดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลหลายแหล่งมาวิเคราะห์และจัดการ เช่น Structured Query Language (SQL)
• ทักษะด้าน Data Visualization ช่วยทำให้การนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ค้นพบนั้นเข้าใจง่ายขึ้น เป็นประโยชน์ทั้งต่อนักวิเคราะห์ที่ต้องใช้อธิบายผลลัพธ์และต่อองค์กรที่ต้องการนำผลลัพธ์ไปใช้ประโยชน์ รูปแบบของ Data Visualization นั้นมีหลากหลาย เช่น การใช้กราฟ ชาร์ท และแผนที่แบบต่าง ๆ

หากสนใจเรียนรู้เกี่ยวกับ Data Mining หรือศาสตร์ด้าน Data อื่น ๆ สามารถมาเป็นส่วนหนึ่งของเราได้ที่ วิทยาลัยนานาชาติ สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น (TNIC) สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Data Science and Artificial Intelligence) ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://tnic.tni.ac.th/dsa-program/

ที่มา

Indeed.com

Datacamp.com

Investopedia.com   

Medium.com

Upwork.com