Screenshot 2019-01-02 10.49.57

เรามักจะได้ยินว่าอาชีพหนึ่งที่เป็นที่ต้องการในยุคนี้คือ Data Scientist (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) ซึ่งเป็นผู้ที่จะนำอัลกอริทึมทางด้าน Machine Learning มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล Data Scientist จะต้องมีความรู้ทางด้านคณิตศาสตร์ การพัฒนาโปรแกรม และองค์ความรู้ทางธุรกิจที่จะใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล อาชีพนี้เป็นที่ต้องการของบริษัทใหญ่ๆจำนวนมาก โดยเฉพาะบริษัทเทคโนโลยีอย่าง Amazon, Google, NetFlix หรือ Uber แม้แต่ในบ้านเราเองก็มีความพยายามที่จะหานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีจบปริญญาโทหรือเอก หรือมีประสบการณ์ในการทำงานด้านนี้ในต่างประเทศเข้ามาทำงาน

บางสถาบันในบ้านเราก็เปิดหลักสูตรระดับปริญญาตรีด้าน Data Scientist ซึ่งก็น่าจะเป็นสาขาที่เรียกยากเพราะผู้ที่จะจบการศึกษาด้านนี้และออกมาทำงานได้ดี ก็ควรจะต้องมีความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ในระดับสูง มีความสามารถที่จะพัฒนาโมเดลทางคณิตศาสตร์และเข้าใจอัลกอริทึมต่างๆได้เป็นอย่างดี ซึ่งหลักสูตรส่วนใหญ่ในบ้านเราก็อาจจะสอนเน้นไปทางการพัฒนาโปรแกรมหรือไม่ก็ใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่าง Data Visualisation หรือ  Business Intelligent เสียมากกว่า

ดังนั้นจะเห็นได้ว่าการหา Data Scientist  หรือแม้แต่การพัฒนา Data Scientist  ดีๆมาซักคนหนึ่งจึงเป็นเรื่องที่ยาก และทำให้อาชีพนี้ยังขาดแคลนบุคลากร แต่เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมาบริษัทวิจัย Gartner ก็ได้นิยามคำว่า  Citizen Data Scientist ขึ้นมาโดยระบุว่า “เป็นผู้ที่ใช้โมเดลในการทำ Predictive หรือ prescriptive analytics ในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ไม่ได้เน้นศาสตร์ทางด้านคณิตศาสตร์ กล่าวคือใช้เครื่องมือสำเร็จรูปมาในการวิเคาระห์ข้อมูล โดยทำหน้าที่เสมือนผู้ที่เชื่อมโยงงานของ Business User ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเอง กับ  Data Scientist ทีมีความสามารถด้านการทำ Analytics  ขั้นสูง”

ด้วยเครื่องมือที่ดีในปัจจุบันทำให้เราสามารถที่จะจัดการข้อมูลได้อย่างอัตโนมัติในหลายๆด้านอาทิเช่น

  • Augmented data preparation คือการใช้ Machine Learning  ในการจัดการเตรียมข้อมูลต่างๆได้อย่างอัตโนมัติเช่น การทำ data profiling หรือการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล
  • Augmented data discovery คือการที่ Citizen data scientists สามารถใช้ machine learning ได้อย่างอัตโนมัติในการ ค้นหา ความสัมพันธ์, Pattern หรือ คาดการณ์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องสร้างโมเดลคณิตศาสตร์หรือเขียนอัลกอริทึมใดๆ

ทั้งนี้เครื่องมือเหล่านี้มักจะมี visualization tools ในลักษณะ Drag and drop หรือการใช้ภาษาทั่วไปในการสอบถามข้อมูล (natural-language query)  โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม

Gartner ได้กำหนดให้เทคโนโลยีอย่าง Augmented Analytics เป็นหนึ่งในแนวโน้มเทคโนโลยีที่น่าจับตามองในปี 2019 และคาดการณ์ว่าจำนวน citizen data scientists จะเพิ่มขึ้นรวดเร็วกว่า data scientists  ปกติถึง 5 เท่าในปี 2020 และคาดการณ์ว่าการทำ Adavanced Analytics ในปีนี้จะถูกสร้างมาจาก citizen data scientist มากกว่า data scientist ปกติ โดย 40% ของงาน Data Science จะกลายเป็นระบบอัตโตมัติที่ถูกสร้างมาจากเครื่องมือที่ดีขึ้น

ตารางที่ 1  เปรียบเทียบบทบาทหน้าที่ต่างๆ

Screenshot 2019-01-02 11.13.41

ซึ่งหากเราจะสรุปบทบาทหน้าของ Citizen data scientist, Business User และ Data scientist ก็อาจพอสรุปคร่าวๆได้ดังตารางที่ 1 และสรุปท้ายผมขอยกตัวอย่างเครื่องมือในการทำ Augmented Analytics บางตัวที่ Gartner  ระบุไว้เพื่อให้เห็นกันดังภาพข้างล่างนี้

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

Screenshot 2019-01-02 10.54.58

Screenshot 2019-01-02 10.55.10

 

 

ใส่ความเห็น

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Connecting to %s