ข้อมูลมีคุณค่า
ข้อมูลมีคุณค่า
ข้อมูล (Data)
คือ ข้อเท็จจริงหรือเหตุการณ์เกี่ยวกับสิ่งต่างๆ ที่สามารถนำมาใช้กับคอมพิวเตอร์ได้ มี 5 ประเภท คือ ข้อมูลตัวเลข (Numeric Data) ข้อมูลตัวอักษร (Text Data) ข้อมูลเสียง (Audio Data) ข้อมูลภาพ (Images Data) และข้อมูลภาพเคลื่อนไหว (Video Data)
โครงสร้างข้อมูล (Data Structure)
บิต (Bit) คือ ข้อมูลที่มีขนาดเล็กที่สุด ได้แก่ เลข 0 หรือ เลข 1 เท่านั้น
ไบต์ (Byte) หรือ อักขระ (Character) ได้แก่ ตัวเลข หรือ ตัวอักษร หรือ สัญลักษณ์พิเศษ 1 ตัว
ฟิลด์ (Field) ได้แก่ ไบต์ หรือ อักขระตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไป
เรคคอร์ด (Record) ได้แก่ ฟิลด์ตั้งแต่ 1 ฟิลด์ ขึ้นไปรวมกัน
ไฟล์ (Files) หรือ แฟ้มข้อมูล ได้แก่ เรคคอร์ดหลายๆ เรคคอร์ดที่เป็นเรื่องเดียวกันรวมกัน
ฐานข้อมูล (Database) คือ การเก็บรวบรวมไฟล์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันหลายๆ ไฟล์มารวมเข้าด้วยกัน
การวัดขนาดข้อมูล
8 Bit = 1 Byte
1,024 Byte = 1 KB (กิโลไบต์)
1,024 KB = 1 MB (เมกกะไบต์)
1,024 MB = 1 GB (กิกะไบต์)
1,024 GB = 1 TB (เทระไบต์)
สารสนเทศ (Information)
คือ สิ่งที่ได้จากการนำข้อมูลที่เก็บรวบรวมไว้มาประมวลผลเพื่อนำมาใช้ประโยชน์ตามจุดประสงค์
ความสัมพันธ์ของข้อมูลและสารสนเทศ
การทำข้อมูลให้เป็นสารสนเทศ
1. การรวบรวมและตรวจสอบข้อมูล
1) การเก็บรวบรวมข้อมูล ที่มีจำนวนมาก และต้องเก็บให้ได้อย่างทันเวลา
2) การตรวจสอบข้อมูล เพื่อความถูกต้อง มีความน่าเชื่อถือ หากพบที่ผิดพลาดต้องแก้ไข
2. การดำเนินการประมวลผลข้อมูลให้กลายเป็นสารสนเทศ โดยผ่านกิจกรรมดังต่อไปนี้
1) การจัดแบ่งกลุ่มข้อมูล ต้องมีการแบ่งแยกกลุ่ม เพื่อเตรียมไว้สำหรับการใช้งาน
2) การจัดเรียงข้อมูล ควรเรียงข้อมูลตามลำดับ ตัวเลข หรือตัวอักษร เพื่อให้เรียกใช้งานได้ง่ายประหยัดเวลา
3) การสรุปผล ต้องมีการสรุปผลหรือสร้างรายงานย่อ เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ ข้อมูลที่สรุปอาจสื่อความหมายได้ดีกว่า
4) การคำนวณ ข้อมูลที่เป็นตัวเลขสามารถนำไปคำนวณเพื่อหาผลลัพธ์บางอย่างได้
ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ (information age)
ผู้ใช้คนอื่นสามารถนำข้อมูลดิจิทัลเหล่านี้ไปใช้ประโยชน์ต่อได้ อาจจัดได้ว่าข้อมูลเหล่านี้เป็นสินทรัพย์ (asset) ที่มีความสำคัญ แต่ถ้าข้อมูลที่มีอยู่ไม่ได้ถูกนำมาประมวลผลก็จะไม่เกิดคุณค่าใดๆ ดังเช่นคำกล่าวที่ว่า "ข้อมูลนั้นมีค่าดั่งน้ำมันดิบ"
คาดการณ์ว่าในปี พ.ศ. 2563 ปริมาณข้อมูลบนโลกจะมีขนาดประมาณ 44 เซทกะไบต์ (Zetabyte-1021)
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientist)
คือ ผู้ที่มีความสามารถในการค้นหา วิเคราะห์ ค้นพบสิ่งที่น่าสนใจ น่าสงสัย และเป็นประโยชน์ จากข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมหาศาล (Big data) ทำให้เกิดเป็นองค์ความรู้ และสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหน้าที่ในการจัดการกับข้อมูลที่มีปริมาณมาก ยุ่งยาก และหลากหลาย โดยทำการวิเคราะห์ ค้นหารูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูล และนำเสนอข้อมูลเหล่านั้นออกมาในรูปแบบที่ผู้อื่นเข้าใจง่าย
อาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
เป็นผู้ที่มีความสามารถทั้งการเป็นนักสืบค้นและเจาะหาข้อมูล นักวิเคราะห์ นักสื่อสาร และเป็นผู้ให้คำปรึกษาที่เชื่อถือได้
วิทยาการข้อมูล (Data Science)
เป็นการศึกษาถึงกระบวนการ วิธีการ หรือเทคนิค ในการนำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาประมวลผล เพื่อให้ได้องค์ความรู้ เข้าใจปรากฏการณ์หรือตีความ ทำนายหรือพยากรณ์ ค้นหารูปแบบหรือแนวโน้มจากข้อมูล และสามารถนำมาวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อแนะนำทางเลือกที่เหมาะสม หรือใช้ในการตัดสินใจเพื่อประโยชน์สูงสุด
กระบวนการวิทยาการข้อมูล (data science process)
เป็นการนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาวิเคราะห์ (data analytics) เพื่ออธิบายค้นหาคำตอบ หรือทำนายปรากฎการณ์ที่เกิดขึ้น การทำข้อมูลให้เป็นภาพ (data visualization) หรือการเล่าเรื่องราวที่เกิดจากข้อมูล (data story telling) ทำให้ผู้ใช้ได้รับความรู้และเข้าใจข้อมูลได้ง่าย
ประกอบด้วย
1.การตั้งคำถาม (ask an interesting question)
2.การเก็บรวบรวมข้อมูล (get the data)
3.การสำรวจข้อมูล (explore the data)
4.การวิเคราะห์ข้อมูล (analyze the data)
5.การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพ (communicate and visualize the results)
การคิดเชิงออกแบบ (design thinking) สำหรับวิทยาการข้อมูล
การนำข้อมูลมาใช้เพื่อสื่อสารถึงแม้จะทำให้เข้าใจปัญหาหรือสถานการณ์มากยิ่งขึ้น แต่ถ้าไม่เข้าใจถึงความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้ ก็จะทำให้การนำเสนอข้อมูลผลลัพธ์ไม่ประสบผลสำเร็จ เนื่องจากผู้ใช้ไม่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่นำเสนอนั้นได้
ตัวอย่าง การคิดเชิงออกแบบ
นกเล็กเป็นนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 ต้องการเก็บเงินด้วยตนเอง เพื่อใช้เรียนต่อและซื้อของที่ต้องการ นกเล็กสามารถเขียนโปรแกรมได้ จึงคิดพัฒนาแอปพลิเคชันบันทึกรายรับรายจ่ายในครัวเรือน
การออกแบบแอปพลิเคชัน ต้องทราบก่อนว่าผู้ใช้อยากทราบข้อมูลอะไรบ้าง จึงเริ่มสำรวจความต้องการของตนเองก่อน และเขียนรายการข้อมูลทั้งหมดที่ต้องการออกมา
หาเหตุผลว่า ทำไมถึงต้องการรายการข้อมูล แล้วพบว่ามีเหตุผล 2 ข้อ คือ
1) ต้องการติดตามรายรับรายจ่ายของตนเอง เพราะต้องการซื้อของสำคัญบางอย่าง
2) อยากทราบว่าใช้จ่ายเงินซื้อของประเภทใดมากเกินไปหรือไม่
ทำให้ออกแบบแอปพลิเคชันมีส่วนแสดงจำนวนเงินเก็บสะสมสำหรับซื้อของสำคัญและอัตราส่วนของการใช้จ่ายแยกตามประเภท โดยการแสดงผลทั้งสองส่วนนี้ถูกออกแบบให้เรียกดูง่ายและสวยงาม
2.การลองผิดลองถูกและเรียนรู้ผ่านการทดลองกับกลุ่มผู้ใช้จริง แม้จะพยายามคิดว่าผู้ใช้ต้องการอะไร แต่ก็ไม่ลืมที่จะนำสิ่งที่คาดการณ์ไปทดสอบกับผู้ใช้จริง การสร้างแบบจำลองการใช้งานโปรแกรมด้วยภาพสำหรับสื่อสารหรือพูดคุยกับผู้ใช้เป็นวิธีที่ดีวิธีหนึ่งในการทำให้เห็นภาพสิ่งที่คิดนั้นได้ชัดเจน และช่วยให้ได้รับข้อคิดเห็นที่ชัดเจนมากขึ้น
1.การมองในมุมของผู้ใช้ การเอาใจเขามาใส่ใจเรา เพื่อสร้างความเข้าใจต่อผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง โดยการตั้งคำถามด้วย "ทำไม" เป็นขั้นตอนที่ดีในการสร้างความเข้าใจผู้ใช้ นอกจากนี้ยังสนใจวิธีการแสดงข้อมูลที่เข้าใจง่ายและประเด็นความสวยงาม
3.การทำซ้ำและปรับปรุง การออกแบบที่ดีมักผ่านการปรับปรุงและแก้ไขหลายครั้ง ข้อคิดเห็นจากผู้ใช้ เป็นสิ่งที่นักออกแบบคาดไม่ถึงมาก่อน การนำข้อมูลดังกล่าวมาปรับปรุงงานออกแบบจึงเป็นสิ่งที่สำคัญมาก และควรกล้าที่จะลองผิดลองถูก