เมื่อวันก่อนตอนผมบรรยายในงาน Webinar ครั้งที่ 45 ของสถาบันไอเอ็มซี ในหัวข้อ Data Engineering Technologies & Trends 2021 มีผู้ฟังท่านหนึ่งถามมาว่า “เราจะทราบได้อย่างไรว่า ข้อมูลของเราเป็น Fake data”
หลายคนอาจคิดว่าคำตอบนี้ส่วนหนึ่งเป็นเรื่องของทักษะด้านข้อมูล (Data literacy) ที่เราจะต้องใช้ตรรกะและองค์ความรู้แยกให้ได้ว่าข้อมูลใดเป็นข้อมูลจริงหรือเท็จ ข้อมูลมาจากแหล่งที่น่าเชื่อถือหรือไม่ แต่บังเอิญคำถามนี้กลายเป็นว่า ข้อมูลดังกส่าวมาจากแหล่งต้นทางที่เราคิดว่าน่าจะถูกต้อง มีความน่าเชื่อถือ แต่กลับเป็นว่ามีข้อมูลดิบบางส่วนที่ผิด แล้วเราจะทราบได้อย่างไร
ผมเองทำงานกับข้อมูลดิบมาเยอะ และบ่อยครั้งก็จะพบว่าข้อมูลจากแหล่งต้นทางผิดจริง แต่ก็ใช่ว่าจะผิดมากมาย ส่วนใหญ่อาจผิดพลาดเพราะการใส่ตัวเลขผิดพลาด หรือมีการเก็บข้อมูลคาดเคลื่อน เรื่องพวกนี้เป็นเรื่องปกติมากของการทำ Data analytics ยิ่งข้อมูลมีขนาดใหญ่ (Big data) ก็อาจทำให้มีโอกาสผิดได้มากขึ้นและจำนวนข้อมูลอาจผิดพลาดมากขึ้น ความผิดพลาดบางครั้งอาจไม่มีนัยสำคัญอะไรเลย แต่บางครั้งข้อมูลที่ผิดพลาดเพียง record เดียวก็อาจทำให้เกิดการวิเคราะห์ผิดพลาดได้ ถ้าความผิดพลาดในข้อมูลนั้นมหาศาล
กระบวนการที่จะช่วยทำให้ลดความผิดพลาดของข้อมูลส่วนหนึ่งคือ การทำ Data preperation ซึ่งเป็นหน้าที่ของ Data engineerในการจะต้องนำข้อมูลดิบ (Raw data) มาแปลง มาตรวจสอบความถูกต้องเสียก่อน เช่นหา Missing data หรือ Outlier กล่าวคือหาข้อมูลที่ดูแล้วผิดปกติแล้วทำการแก้ไข เช่นบางครั้งข้อมูลลบการเงินของบริษัทอาจมีจำนวนสูงผิดปกติ จำนวนพน้กงานมากผิดปกติ ข้อมูลส่วนตัว อายุ น้ำหนัก ดูสูงผิดปกติ หรือข้อมูนำเข้าส่งออกอาจใช้สกุลเงินต่างกัน ข้อมูลเหล่านี้ Data engineer จะช่วยทำการ Data Cleansing ให้ได้ เช่นอาจปรับหาค่าที่เหมาะสมมาใส่ หรือตัดออก และแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลที่น่าเชื่อถือ (Trusted data) เพื่อให้ Data analyst หรือ Data scientist นำไปทำการวิเคราะห์ข้อมูลและแสดงผลต่อไป
แต่อย่างไรก็ตามแม้ Data engineer จะสร้าง Trusted data ให้แล้ว ก็ใช่ว่าข้อมูลนั้นจะถูกต้อง 100% แหล่งข้อมูลที่เข้ามาก็อาจจะเกิดการผิดพลาดแต่วิธีการด้าน Data engineering ก็ยังไม่สามารถแก้ไขได้ จากสารพัดสาเหตุ อาทิเช่น นำข้อมูลเข้ามาไม่ครบ ได้ข้อมูลผิดๆแต่ต้น หรือแม้แต่ข้อมูลถูกต้องแล้ว แต่ Data analyst ไม่เข้าใจข้อมูลดีพอ เลยทำการวิเคราะห์ที่ผิดแล้วแสดงผลผิดพลาดก็เป็นไปได้
แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่ามันผิด จากประสบการณ์ผมคนที่อยู่ใน domain ที่มีความรู้ด้านนั้นอย่างแท้จิง เขาจะเข้าใจได้ทันทีว่า ข้อมูลและการแสดงถูกต้องหรือไม่ ถ้าเห็นว่าผิดเขาจะสงสัยและมีคำถามว่า ทำไมข้อมูลจึงเป็นอย่างนี้ เพราะเขาจะเอาความรู้และประสบการณ์ในการทำงานเขามาเป็นองค์ประกอบ ผมเคยวิเคราะห์และแสดงผลตัวเลขการจ้างงานของประเทศ คนที่มีประสบการณ์เก่งๆก็จะทราบทันทีว่าข้อมูลที่แสดงในแต่ละจังหวัด แต่ละอุตสาหกรรม แต่ละปีมีความถูกต้องไหม บางคนแสดงตัวเลขรายได้อุตสาหกรรมต่างๆมา คนที่อยู่ในอุตสาหกรรมก็จะดูออกว่าถูกต้องหรือไม่ ถ้าผิดเขาก็จะสงสัยและตั้งทำถาม จนกว่าเราจะหาตัวเลขที่ถูกต้องมายืนยัน
ดังนั้นการที่จะทราบได้อย่างไรว่า ข้อมูลของเราเป็น Fake data คำตอบผมคือ กระบวนงานของ Data engineering และประสบการณ์ของ Domain expert เป็นเรื่องสำคัญสุด
ธนชาติ นุ่มนนท์
IMC Institute
thanachart.org 