การวางแผนวิเคราะห์ข้อมูล

โดย..ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์

ลองจินตนาการถึงนายโจคนเมืองตั้งแต่กำเนิดจะย้ายถิ่นฐานไปต่างจังหวัด คิดฝันจะไปปลูกพืชไร่สวนผสมโดยซื้อที่ดินด้วยเงินสดไว้จำนวนหนึ่ง สมมติค่าครองชีพปัจจุบันต่อเดือนคือ x บาท คำถามคือ นายโจคนเมืองคนนี้ที่ไม่เคยมีความรู้อะไรมาก่อนเลยกับการทำไร่ทำสวนในพื้นที่จังหวัดนั้น เขาจะปลูกอะไรบนพื้นที่ y ไร่ ที่ซื้อมาให้ชีวิตอยู่รอด!

โชคดีที่นายโจทำอาชีพนักวิเคราะห์มาก่อน หรือที่เรียกกันว่า Data Scientistซึ่งนายโจก็จะเริ่มตอบคำถามด้วยการ 1.หาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ละแวกที่ดินนั้นปลูกพืชอะไรได้บ้าง พืชเหล่านี้เขาชอบทานไหม ต้องผลิตเท่าไรจึงจะมีเหลือขาย สามารถขายได้รายได้เท่าไร ระยะเวลาในการปลูกพืชแต่ละชนิดนานเท่าใด และพืชเหล่านี้มีคนต้องการซื้อจากที่ไหนบ้าง มารับซื้อหน้าสวน หรือว่าต้องส่งไปตลาดในเมือง

การค้นหาและจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้ถูกเรียกว่า Data Gathering โดยระหว่างการค้นหาข้อมูลนายโจได้เข้าไปขอความรู้จากผู้ใหญ่บ้านของเขตที่เขาอาศัยอยู่ ซึ่งพาเขาไปรู้จักกับปราชญ์ศักดิ์ หนุ่มใหญ่เจ้าของศูนย์เรียนรู้เศรษฐกิจพอเพียงของชุมชน เป็นผู้มีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับสภาพภูมิประเทศและการทำไร่นาสวนผสมตามแนวทางเศรษฐกิจพอเพียง หรือที่เราเรียกว่า Domain Expert ทำให้นายโจ ได้เข้าใจข้อมูลเกี่ยวกับท้องที่ พืชผัก ต้นไม้ ได้ความรู้ที่นายโจไม่เคยรับทราบมาก่อนเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเลี้ยงปากท้องอย่างมีประสิทธิภาพ

เมื่อได้ข้อมูลที่มากพอ นายโจก็เริ่ม 2.การจัดเตรียมข้อมูล ให้สามารถนำมาวิเคราะห์ร่วมกันได้ เช่น ข้อมูลจากหนังสือเล่มหนึ่งอาจกล่าวถึงผลผลิตในหน่วยกิโลกรัมต่อปี ส่วนอีกเล่มอาจใช้หน่วยกิโลกรัมต่อไร่ ทำให้นายโจต้องทำการคำนวณเพื่อให้ข้อมูลจากหลากหลายแหล่งสามารถนำมาเปรียบเทียบ หรือคำนวณร่วมกันได้ ขั้นตอนนี้ถือว่าสำคัญอย่างมาก หรือที่นักดาต้าไซน์เรียกกันว่า Data Standardization หรือ Data Integration

แค่งานสองส่วนนี้ ก็ถือว่าปวดหัวมากทีเดียว แม้แหล่งข้อมูลที่นายโจใช้จะมีไม่กี่แห่ง แต่การจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้นั้น จำเป็นต้องผ่านกระบวนการเหล่านี้ไม่มากก็น้อย หลายท่านคงเคยได้ยินคำว่าGarbage In Garbage Out ซึ่งหมายความว่าหากไม่เก็บข้อมูลที่มีคุณภาพ และสามารถนำมาวิเคราะห์ตีความร่วมกันได้ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผลที่มีประสิทธิภาพ ก็แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย!

หันกลับมามององค์กรที่เราทำงานกันอยู่ หรือแม้แต่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเรารอบๆ ตัวที่เรากำลังจัดเก็บ เราได้ทำ Data Standards หรือเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายไว้แล้วหรือยัง?

ถ้ายังไม่เริ่ม ก็ต้องเริ่มวางแผนก่อนจะสายเกินไป ยิ่งนานวันข้อมูลขนาดใหญ่ที่เราเก็บสะสมไว้ตลอดเวลาก็จะยิ่งพอกพูน เกรงว่าเมื่อต้องการการตัดสินใจสำคัญก็จะพบว่าสายเสียแล้ว เพราะข้อมูลที่เก็บไว้นั้นใช้งานร่วมกันในการวิเคราะห์ไม่ได้เลย!!!

ที่สำคัญคือ เรามีจุดมุ่งหมายในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ชัดเจนอย่างนายโจเขาหรือยัง?