ทำความรู้จัก Data Science คืออะไร สายงานวิทยาการข้อมูลเป็นยังไง

ท่ามกลางข้อมูลที่ไหลเข้ามาไม่หยุด จากยอดขาย เว็บไซต์ แอป โซเชียล ไปจนถึงอุปกรณ์ IT  คำถามคือ “เราจะเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างไร” คำตอบสำคัญอยู่ที่ Data Science (วิทยาการข้อมูล) นั่นเอง  บทความนี้สรุป Data Science คืออะไร, สายงานทำอะไรบ้าง, ทักษะจำเป็น, เวิร์กโฟลว์, รวมถึงแนวทางเริ่มต้นทั้งสำหรับองค์กรและคนอยากเข้าสายงานนี้

Data Science คืออะไร

Data Science คือสหสาขาที่ผสานสถิติ คอมพิวเตอร์ และความเข้าใจธุรกิจ เพื่อค้นหารูปแบบ คาดการณ์ และสร้างคำแนะนำเชิงปฏิบัติจากข้อมูล เป้าหมายไม่ใช่แค่ “รายงานย้อนหลัง” แต่คือ การทำให้ข้อมูลขับเคลื่อนการตัดสินใจล่วงหน้า ตั้งแต่คาดการณ์ดีมานด์ ตั้งราคาโปรโมชัน ไปจนถึงแนะนำสินค้ารายบุคคล

หลายคนสับสนระหว่าง AI , ML และ Data Science

• AI (ปัญญาประดิษฐ์) คือร่มใหญ่ของความสามารถอัตโนมัติที่เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์
• Machine Learning (ML) คือเทคนิคให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อคาดการณ์
• Data Science ครอบคลุมตั้งแต่ตั้งคำถามธุรกิจ เก็บและเตรียมข้อมูล วิเคราะห์‑จำลอง ไปจนถึงนำผลไปใช้งานจริง

ทำไมธุรกิจต้องสนใจ Data Science

ธุรกิจที่เก่งเรื่องข้อมูลจะได้เปรียบในหลายด้าน เพราะการตัดสินใจต่าง ๆ ไม่อิงแค่สัญชาตญาณ แต่มีข้อมูลรองรับอย่างเป็นระบบ การทำงานแบบนี้ช่วยลดความเอนเอียง เพิ่มความแม่นยำ และทำให้ผู้บริหารวางแผนล่วงหน้าได้ดีขึ้น นอกจากนี้ Data Science ยังช่วยเพิ่มรายได้ด้วยการคาดการณ์ยอดขาย ทำให้สามารถทำ Personalization หรือเพิ่ม Conversion ได้ง่ายขึ้น พร้อมทั้งช่วยลดต้นทุนในการบริหารสต็อก วางแผนโลจิสติกส์ และป้องกันการสูญเสียลูกค้า (churn)

ในระยะยาว องค์กรที่สะสมข้อมูลคุณภาพดีและสร้างระบบวิเคราะห์ที่แข็งแรงจะมีความได้เปรียบทางการแข่งขันแบบยั่งยืน เพราะไม่ใช่แค่ได้ผลลัพธ์เฉพาะหน้า แต่ได้ “สินทรัพย์ด้านข้อมูล” ที่ต่อยอดได้เสมอ

เวิร์กโฟลว์ของนักวิทยาการข้อมูล

1. Business Understanding: ตั้งโจทย์ให้ชัด เช่น “ลด CAC 15% ภายในไตรมาส” หรือ “เพิ่ม Repeat Purchase 10%”
2. Data Collection & Quality: ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล ระบบ CRM/ERP, Web/App Analytics, โซเชียล และทำความสะอาด
3. Exploratory Data Analysis (EDA): มองเห็นรูปแบบ ความผิดปกติ ฤดูกาล และตัวแปรสำคัญ
4. Feature Engineering & Modeling: สร้างคุณลักษณะ (features) และใช้โมเดล เช่น การถดถอย การจัดกลุ่ม การจำแนก การทำนายเวลา
5. Evaluation & Experimentation: วัดด้วยเมตริกธุรกิจ (เช่น ROI/LTV) และทดสอบ A/B/Incrementality
6. Deployment & MLOps: นำโมเดลขึ้นใช้งาน เชื่อมกับระบบจริง เฝ้าระวังคุณภาพข้อมูลและ drift
7. Communication: แปลผลให้ผู้บริหารและทีมปฏิบัติการเข้าใจและตัดสินใจได้ทันที

 

สายงานวิทยาการข้อมูลมีอะไรบ้าง (ใครทำหน้าที่อะไร)

• Data Analyst: วิเคราะห์ข้อมูล ตอบคำถามธุรกิจด้วยแดชบอร์ด รายงาน และ ad‑hoc analysis เหมาะกับการติดตาม KPI วันต่อวัน
• Business Analyst/Analytics Translator: เชื่อมฝั่งธุรกิจกับทีมข้อมูล แปลงความต้องการเป็นสเปกงานข้อมูลและอินไซต์ที่ใช้ได้จริง
• Data Scientist: สร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์/ให้คำแนะนำ ออกแบบฟีเจอร์ ทดลองและประเมินผลเชิงสถิติ
• Machine Learning Engineer: นำโมเดลขึ้นระบบให้เสถียร เร็ว ปลอดภัย พร้อมสเกลผู้ใช้จริง
• Data Engineer: สร้างท่อข้อมูล (pipelines), data lake/warehouse, จัดการคุณภาพและความปลอดภัย
• Analytics Engineer: ออกแบบชั้นแปลงข้อมูล (transform) ให้เป็นชุดข้อมูลที่วิเคราะห์ได้มาตรฐาน
• Data Product Manager: กำหนดกลยุทธ์ data/AI ใช้งาน ทำโรดแมป และ prioritization ให้สอดคล้องเป้าหมายองค์กร

 

ตัวอย่างการใช้ Data Science ที่สร้างผลลัพธ์ได้เร็ว

หลายองค์กรเริ่มเห็นผลจากการใช้ Data Science ในมิติต่าง ๆ เช่น ในงานการตลาดสามารถทำการแบ่งกลุ่มลูกค้า คาดการณ์โอกาสซื้อซ้ำ แนะนำสินค้า หรือบริหารงบโฆษณาให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น สำหรับอีคอมเมิร์ซสามารถใช้ข้อมูลพยากรณ์ความต้องการสินค้า วางแผนสต็อก ตรวจจับการทุจริต หรือปรับราคาให้เหมาะสม งานปฏิบัติการสามารถคาดการณ์ภาระงานและจัดสรรทรัพยากรให้พร้อมใช้งาน ส่วนงานการเงินสามารถใช้โมเดลคำนวณความเสี่ยงสินเชื่อหรือแจ้งเตือนพฤติกรรมผิดปกติได้อย่างทันท่วงที

ความเข้าใจผิดที่เจอบ่อย 

• คิดว่าเครื่องมือดี = ได้ผลลัพธ์ดีทันที: จริง ๆ แล้วคุณภาพข้อมูลและคำถามธุรกิจสำคัญกว่าเครื่องมือ
• หลงตัวเลขที่ไม่ผูกกับรายได้/ต้นทุน: ควรผูกเมตริกกับ ROI, LTV, CAC, AOV, Retention
• เอาโมเดลขึ้นระบบแล้วจบ: ต้องติดตาม drift, ความแม่นยำ, และความเป็นธรรม (fairness) อย่างสม่ำเสมอ
• มองข้าม PDPA และสิทธิส่วนบุคคล: ต้องมีแนวปฏิบัติเก็บ‑ใช้‑ลบข้อมูลที่โปร่งใสและตรวจสอบได้

 

บทสรุป

Data Science คือกลไกเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นการตัดสินใจที่เฉียบคมและผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้ จากการตั้งโจทย์ที่ถูกต้อง ดูแลคุณภาพข้อมูล สร้างแบบจำลองที่เหมาะสม และนำไปใช้จริงอย่างมีวินัย เมื่อองค์กรผสานเวิร์กโฟลว์ข้อมูลเข้ากับการทำงานประจำวัน คุณจะเห็นผลทั้งรายได้ กำไร และประสิทธิภาพทีมที่ดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง

Asia Search Solutions เอเจนซี่รับทำการตลาดออนไลน์ครบวงจร ให้บริการวางกลยุทธ์ข้อมูล‑การตลาด, ตั้ง KPI ที่วัดผลได้, ออกแบบแดชบอร์ด/BI, ทำ Segmentation‑Personalization, เชื่อม CRM และทดลองแคมเปญแบบมีสถิติรองรับ ติดต่อทีมผู้เชี่ยวชาญ: โทร 092‑809‑9954