ปัจจุบันเราอยู่ในยุค Digital ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยข้อมูลอย่าง Big Data และทุกธุรกิจหรือทุกองค์กรต้องนำข้อมูล (Data) มาใช้ในการตัดสินใจเรื่องสำคัญ ๆ จึงเกิดกระบวนการต่าง ๆ ที่ช่วยทำให้เข้าใจและนำข้อมูลมาใช้เพื่อค้นหากลุยทธ์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แน่นอนว่าทุกคนคงเคยได้ยินคำว่า ‘Data Science’ และ ‘Data Analytics’ ทำหน้าที่เป็นคนรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ เพื่อคาดการณ์ทิศทางของตลาดได้อย่างแม่นยำ หากเราทำความรู้จักกับเส้นทางอาชีพของทั้งสองคำนี้อย่างละเอียด เราจะพบว่ามันแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ดังนั้นวันนี้ DigiTech จะมาพูดถึง Data Science Vs Data Analytics เพื่อทำความรู้จักได้มากยิ่งขึ้น มาดูพร้อม ๆ กันเลย
ทำความรู้จัก Data Science และ Data Analytics
Data Science หรือ วิทยาการข้อมูล คือ ทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลและนำมาพัฒนาเป็นโมเดล (Model) หรือเครื่องมือ (Tools) และหา Insight จากข้อมูลดิบ โดยนักวิทยาการข้อมูลจะนำผลลัพธ์มาใช้เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ และกำหนดกลยุทธ์ขององค์กรที่ตอบโจทย์ทางธุรกิจ รวมไปถึงช่วยตัดสินใจทางธุรกิจให้กับองค์กร มีความแม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้สามารถนำข้อมูลมาทายผล (Predict) หรือคาดการณ์ธุรกิจในอนาคต ซึ่งจะทำนายหรือคาดการณ์ในเรื่อง เทรนไหนที่กำลังมาแรง สินค้าและบริการแบบไหนที่ตอบโจทย์กับธุรกิจมากที่สุด เป็นต้น และยังช่วยแนะนำให้ผู้ที่มีอำนาจสามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม
ส่วน Data Analytics หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล คือ นำข้อมูลของลูกค้ามาวิเคราะห์ เพื่อหาข้อมูลธุรกิจเชิงลึก และนำไปสนับสนุนการตัดสินใจ ต่อยอดในแผนกลยุทธ์ แต่กว่าจะวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้าได้นั้น จำเป็นต้องจัดข้อมูลให้เป็นระเบียบ เพื่อให้ง่ายต่อการประมวลผล แล้วตีความข้อมูลเชิงลึกออกมาให้ถูกต้อง และสามารถสื่อสารข้อมูลเหล่านั้นให้กับผู้ร่วมงานหรือลูกค้าเข้าใจได้ง่ายขึ้น ทั้งนี้นักวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยดึงข้อมูลทางธุรกิจมาได้ว่า สินค้าหรือบริการตัวใดที่ไม่มียอดขายหรือมียอดขายเยอะที่สุด พร้อมทั้งนำส่งรายงานการวิเคราะห์แก่ฝ่ายการตลาด เพื่อให้ฝ่ายการตลาดวางแผนกลยุทธ์ต่อ ๆ ไป เช่น จัดทำโปรโมชัน จัดทำแคมเปญ เป็นต้น
Data Science Vs Data Analytics แตกต่างกันอย่างไร?
จริง ๆ แล้ว Data Science และ Data Analytics เป็นแขนงวิชาที่แยกออกจากกันและยังมุ่งเน้นไปยังคนละจุดหมายปลายทางด้วย ทั้งนี้มีจุดแตกต่างกันดังนี้
1. ทักษะที่จำเป็นต้องใช้แตกต่างกัน
สำหรับทักษะของ Data Science จำเป็นต้องใช้คือ Big Data Tools อาทิเช่น Hadoop และควรมีความรู้ SQL หรือ NoSQL Database รวมไปถึงมีความรู้เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ Machine Learning เพราะเมื่อใช้ทักษะวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว จำเป็นต้องมาตีความโจทย์ของข้อมูล และนำผลลัพธ์เสนอหรือไปกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจ พร้อมทั้งช่วยให้ผู้ที่มีอำนาจตัดสินใจกระบวนต่าง ๆ ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นผ่านการจัดทำโมเดล (Model)
ส่วนทักษะของ Data Analytics จำเป็นต้องใช้คือ BI Tools เช่น Power BI และมีความชำนาญหรือคล่องแคล่วในการใช้ Excel และ SQL Database รวมไปถึงมีความรู้เกี่ยวกับภาษาคอมพิวเตอร์อย่าง Python R อีกทั้งมีประสบการณ์ในเรื่อง Data Visualization เพื่อนำเสนอข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ เช่น แผนภาพหรือกราฟต่าง ๆ ทำให้ข้อมูลเข้าใจง่ายขึ้น
2. นำข้อมูลมาใช้แตกต่างกัน
Data Science ต้องดึงข้อมูลที่เป็นโครงสร้าง Structured Data เช่น ชื่อ, อายุ, น้ำหนัก, ส่วนสูง ฯลฯ โดยเป็นข้อมูลในรูปแบบไฟล์ชัดเจน เช่น CSV/Excel เป็นต้น ซึ่งรูปแบบนี้จะเป็นข้อมูลตาราง ทำให้สังเกตและวิเคราะห์ข้อมูลเข้าใจได้ในทันที รวมไปถึงสามารถนำไปจัดเรียงใน Database และมาวางไว้ใน SQL ได้ง่าย นอกจากนี้ต้องรวบรวมข้อมูลในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง Unstuctured Data อย่างเช่น ไฟล์เสียง ประวัติบทสนทนาบนช่องทาง Social Media เป็นต้น ส่วน Data Analytics เป็นการวิเคราะห์จาก Structured Data เช่นเดียวกับ Data Science แต่ต้องเป็นข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบตารางแล้วเท่านั้น
3. ความต้องการในธุรกิจ
ประเภทธุรกิจที่ต้องการ Data Science คือ E-Commerce, Finance, Machine Learning, Manufacturing เพราะในโลกของ Digital จะมีเทคโนโลยีเข้ามาพัฒนาและเปลี่ยนแปลงใหม่ ๆ อยู่เสมอ เพื่อช่วยให้เก็บข้อมูลได้หลากหลายมากขึ้น จึงส่งผลให้นำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ประโยชน์ ตอบโจทย์ธุรกิจและคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตได้ พร้อมทั้งเตรียมพร้อมกับการรับมือสิ่งที่ไม่คาดคิดได้ทัน ดังนั้นธุรกิจเหล่านี้จะต้องการ Data Science เป็นพิเศษ
ประเภทธุรกิจที่ต้องการ Data Analytics คือ Finance, Healthcare, Marketing, Retail, Supply Chain และ Telecommunications เนื่องจากเป็นธุรกิจที่ต้องเก็บข้อมูล และนำมาวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง เพื่อดูความต้องการของลูกค้าหรือผู้บริโภค ให้สอดคล้องกับงบประมาณที่ใช้ไป ส่งผลให้ดูแนวโน้มทิศทางธุรกิจได้ว่าควรไปต่อหรือหยุดแคมเปญนี้ได้ทัน
สรุป Data Science Vs Data Analytics
จากที่กล่าวมาหลาย ๆ คนคงได้ทราบกันแล้วว่า Data Science และ Data Analytics มีความแตกต่างกันอย่างไร แต่ในความเป็นจริงการใช้ทักษะหรือความต้องการนั้น ขึ้นอยู่กับองค์กรหรือธุรกิจ เพราะทั้งสองตำแหน่งนี้มีความต่างในเรื่องของสายงาน โดยเฉพาะ Data Science ที่เป็นตำแหน่งเฉพาะทาง และเป็นที่ต้องการสำหรับสายงานข้อมูลอย่างแน่นอน ด้วยความสามารถในการรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ พร้อมทายผลจากการวิเคราะห์ข้อมูลได้ว่า ธุรกิจจะมีทิศทางเป็นอย่างไร แต่ Data Analytics ก็ยังคงเป็นที่ต้องการเช่นกัน ด้วยที่ทักษะนี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากฝ่ายตลาดได้ว่า สิ่งที่ทำไปนั้นมีประสิทธิภาพหรือไม่ ให้ความคุ้มค่ามากน้อยเพียงใด เรียกได้ว่าเป็นที่ต้องการทั้งสองตำแหน่ง เพียงแต่มีความต่างในเรื่องสายงานและทักษะการนำไปใช้งานเท่านั้นเอง