วิทยาการข้อมูล 

วิทยาการข้อมูล (Data Science)

ข้อมูลกำลังพลจากฐานข้อมูลมโหรี หากนำมาวิเคราะห์ด้วย Human resource analytics ก็น่าจะช่วยในการวางแผนกำลังพลและการสืบทอดตำแหน่ง (Succession planning) ได้อีกเช่นกัน

เราอาจจะสามารถนำ Facial recognition มาใช้วิเคราะห์ใบหน้าของผู้ที่ต้องสงสัยว่าจะเป็นผู้ก่อการร้ายและเทียบกับฐานข้อมูลใบหน้าของผู้ก่อการร้ายได้

เราสามารถติดตั้ง sensor ที่อาวุธยุทโธปกรณ์ต่างๆ ซึ่งมีการใช้งาน หากพบการสั่นหรือความร้อนผิดปกติก็สร้างแบบจำลองการอยู่รอดเพื่อใช้ในการบำรุงรักษายุทโธปกรณ์ในเชิงทำนายที่เรียกว่า Predictive maintenance ได้เป็นต้น

เราสามารถนำความรู้ทางวิทยาการข้อมูล มาศึกษาวิเคราะห์ความคิดของประชาชนได้ ซึ่งหากทำได้ดีจะช่วยให้กิจการพลเรือนและปฏิบัติการทางจิตวิทยา (Psychological operations) ทำได้ดีมากขึ้น

แท้จริงแล้วงานด้านวิทยาการข้อมูลทางการทหาร เป็นงานเสนาธิการ (Strategist) แต่เป็นเสนาธิการที่ไม่ได้นำเสนอยุทธศาสตร์หรือ Quick win จากความรู้สึกส่วนตัวหรือการวิเคราะห์โดยสัญชาตญาณ หากแต่เป็นการวิเคราะห์เพื่อประเมินยุทธศาสตร์มาจากข้อมูลจริง ที่ต้องอาศัยวิทยาการคอมพิวเตอร์ สถิติศาสตร์ คณิตศาสตร์และความรู้ในสาขาวิชาต่างๆ มาประกอบกัน เป็นการสร้างความรู้ที่นำไปปฏิบัติได้จริง (Actionable knowledge) จากข้อมูลต่างๆ ของกองทัพไทย จะช่วยให้กองทัพมีความทันสมัย ถ้ามีความสามารถสูงมากก็อาจจะสามารถสร้างอาวุธหรืออย่างน้อยซ่อมแซมบำรุงรักษาอาวุธยุทโธปกรณ์ได้เองในระดับหนึ่งซึ่งจะช่วยทำให้ประหยัดงบประมาณของทางราชการไปได้ และทำให้กองทัพมีประสิทธิภาพมากขึ้น

กษะที่จำเป็น

  Data Scientist คืออาชีพที่บูรณาการองค์ความรู้หลายด้าน ทั้งทักษะทางตรง (Hard skill) และ ทักษะทางอ้อม (Soft skill) ประกอบไปด้วย

• ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติ

  Data Scientist คือบุคคลที่มีความรู้คณิตศาสตร์เชิงลึกและสถิติ เพื่อนำมากลั่นกรองและตีความผลลัพท์ของข้อมูล เช่น การเรียนรู้ด้วยตนเองของโปรแกรมต่างๆ (Machine Learning) การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) หรือพีชคณิต (Algebra) 

• การเขียนโปรแกรม

มีความชำนาญการใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์และการเขียนโค้ด ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ และสร้างแบบจำลองในการพัฒนาระบบหรือผลิตภัณฑ์ รวมถึงทักษะการนำเสนอข้อมูลเชิงภาพ (Visualization) สื่อสารข้อมูลออกเป็นกราฟหรือภาพที่เข้าใจได้ง่าย

• ความรู้ด้านธุรกิจและการตลาด

ทักษะนี้สามารถศึกษาเพิ่มเติมนอกเหนือจากสาขาที่เรียนได้ อาจอาศัยประสบการณ์การทำงานร่วมด้วย ความรู้ด้านธุรกิจและทักษะการตลาดเป็นสิ่งสำคัญที่ไม่แพ้ความรู้เฉพาะทางเลย เพราะจะช่วยให้ Data Scientist เข้าใจกลไกทางธุรกิจและคาดการณ์เทรนด์การตลาดได้  โดยพื้นฐานแล้วต้องเป็นผู้ที่สนใจโซเชียลมีเดียและสนใจเรื่องในกระแสสังคม เพื่อนำมาเชื่อมโยงกับความต้องการของผู้บริโภค ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการพัฒนาธุรกิจ

• ทักษะการสื่อสาร

การสื่อสารอาจเป็นทักษะที่ถูกมองข้าม ทั้งที่จริงแล้วเป็นสิ่งสำคัญมาก เพราะ Data Scientist 

คือคนที่ต้องสื่อสารกับเพื่อนร่วมงานฝ่ายอื่นๆ เช่น ฝ่ายการตลาด ธุรกิจ เซลส์ ที่อาจไม่มีความรู้ด้าน Data โดยตรง พูดง่ายๆ ก็คือสามารถอธิบายเรื่องยากให้คนทั่วไปเข้าใจได้ โดยการเลือกวิธีนำเสนอที่เหมาะสมกับข้อมูลแต่ละประเภท ข้อมูลบางอย่างอาจจะเหมาะทำเป็นกราฟ แผนภูมิ หรือ Infographics