การกำกับดูแล eoffice การแพร่กระจายของเทคโนโลยีดิจิทัล อย่างมหาศาลส่งผลให้มีการสร้างข้อมูลดิจิทัลจำนวนมาก และเติบโตขึ้นอย่างมาก ตั้งแต่ข้อมูลบนเว็บ อีคอมเมิร์ซ ฟินเทค ตลาดหุ้น การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การกำกับดูแล อุปกรณ์พกพา โซเชียลมีเดีย ไปจนถึงอุปกรณ์ IoT รายการเกือบจะไม่มีที่สิ้นสุด สิ่งเหล่านี้นำไปสู่การระเบิดของข้อมูลในทันใด International Data Corporation (IDC) คาดการณ์ว่าปริมาณข้อมูลดิจิทัลที่สร้างขึ้นจะเท่ากับ 175 Zeta Bytes (เทียบเท่า 1021) ภายในปี 2568 เนื่องจากมีการสร้างข้อมูลดิจิทัลจำนวนมหาศาลและด้วยความเร็วที่รวดเร็วเช่นนี้ ข้อมูลดังกล่าวจึงไม่สามารถตีความได้ง่าย โดยบุคคลแต่ต้องอาศัยเครื่องในการตีความและประมวลผลแทน ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องสามารถดึงข้อมูลเชิงลึก

วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาสหวิทยาการและรวมเทคนิค กระบวนการ และอัลกอริทึมต่างๆ เข้าด้วยกัน โดยทั่วไปแล้ว ทีมที่ทำงานเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะประกอบด้วยนักคณิตศาสตร์ นักสถิติ นักวิทยาศาสตร์ นักพัฒนา วิศวกรระบบ และผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน โดยทั่วไป นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้กระบวนการต่อไปนี้:(i) การจับ : รวบรวมข้อมูลดิบที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจากแหล่งที่เกี่ยวข้อง
(ii) จัดเตรียมและบำรุงรักษา : ทำความสะอาด ขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน จัดระเบียบ เปลี่ยนแปลง บูรณาการข้อมูล
(iii) กระบวนการ : ตรวจสอบรูปแบบและกำหนดความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์
(iv) วิเคราะห์ : ทำการวิเคราะห์ทางสถิติ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การถดถอย การเรียนรู้อัลกอริธึม
(v) การสื่อสาร : เตรียมข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบของรายงาน แผนภูมิ และการแสดงข้อมูลอื่นๆ เป็นต้น

ให้เราใช้กรณีศึกษาเพื่อแสดงวงจรชีวิต Data Science – Targeted Public Distribution System (TPDS) ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุตัวคนยากจนในการจัดส่งเมล็ดพืชและเพื่อการกระจายในลักษณะที่โปร่งใสและรับผิดชอบได้ที่ Fair Price Shop (FPS) ระดับ. หลายรัฐกำลังใช้ระบบที่เปิดใช้งาน Aadhaar เพื่อรับรองความถูกต้องของผู้รับผลประโยชน์ (มากกว่า 79 Cr.) และการแจกจ่ายปันส่วน จึงมีการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลและมีศักยภาพมหาศาลสำหรับการนำเทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้ สามารถช่วยในการแก้ปัญหาต่างๆ เช่น การระบุผู้รับผลประโยชน์ที่แท้จริง การตรวจจับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง การกำจัดผู้รับผลประโยชน์ที่เป็นผี การพยากรณ์อุปสงค์และอุปทาน การวางแผนการจัดซื้อธัญพืชและการจัดเก็บที่คลังสินค้า การขนส่ง การเคลื่อนย้ายผู้รับผลประโยชน์ทั่วประเทศ เป็นต้น(i) การจับกุม : ข้อมูลเกี่ยวกับผู้รับผลประโยชน์ที่มีสิทธิ์จะถูกบันทึกตาม SECC หรือเกณฑ์เฉพาะของรัฐตามความเหมาะสม
(ii) การจัดเตรียมและบำรุงรักษา : ฐานข้อมูลธุรกรรมไม่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์และข้อมูลจะถูกดึงและแปลงผ่านกระบวนการล้างข้อมูลและการขจัดความซ้ำซ้อนสำหรับการวิเคราะห์ กระบวนการนี้ควรสามารถรองรับรูปแบบข้อมูลได้หลากหลาย เนื่องจากอาจมีชุดข้อมูลที่หลากหลาย
(iii) กระบวนการ : ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลจะถูกตรวจสอบเพื่อหาอคติ รูปแบบ ฯลฯ โดยใช้การทดสอบทางสถิติและเทคนิคการสร้างภาพหลายแบบเพื่อกำหนดความเหมาะสมของการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
(iv)วิเคราะห์: ในระยะนี้ ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของธุรกิจ เช่น การระบุผู้รับผลประโยชน์ผี การตรวจจับการฉ้อโกงหรือการจัดการ เป็นต้น การวิเคราะห์ทางสถิติต่างๆ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การถดถอย การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก ฯลฯ จะดำเนินการเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจาก ข้อมูลที่เตรียมไว้
(v) สื่อสาร : ในระยะนี้ การใช้เทคนิคการแสดงข้อมูลเป็นภาพ สามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่แสดงถึงพื้นที่ฮอตสปอตสำหรับการทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง การระบุผู้รับผลประโยชน์ผี คาดการณ์ความต้องการธัญพืชในภูมิภาคต่างๆ คาดการณ์ความต้องการสต็อกเพิ่มเติมที่มีในสถานที่ต่างๆ เป็นต้น

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ขั้นตอนแรกสำหรับวิทยาการข้อมูลและผู้นำทางธุรกิจคือการนำความสอดคล้องในการระบุกรณีการใช้งานที่เป็นรูปธรรมและนำไปใช้ได้จริง ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างมูลค่าได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลพบการประยุกต์ใช้ในเกือบทุกขอบเขตและข้ามโดเมน แอปพลิเคชันทั่วไปบางส่วน ได้แก่ :การเงิน – การแบ่งส่วนลูกค้า การวิเคราะห์ความเสี่ยง การซื้อขายอัลกอริธึม การ
ธนาคาร – การอนุมัติสินเชื่อทันทีตามประวัติเครดิตและโปรไฟล์ความเสี่ยง มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกง การ
ประกันภัย – ตรวจจับการอ้างสิทธิ์ที่เป็นการฉ้อโกง ประเมินโปรไฟล์ความเสี่ยงของผู้สมัคร และกำหนดเบี้ยประกันภัย ประเมินสภาพอากาศ และสร้างแผนที่ความร้อนเฉพาะที่เพื่อทำนายการเรียกร้อง
Healthcare – สำหรับการดูแลผู้สูงอายุ การรวมเซ็นเซอร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล การประมวลผลบนคลาวด์ ระบบติดตามพฤติกรรมที่ผิดปกติและแจ้งเตือนญาติและผู้ดูแล ภาพทางการแพทย์ การค้นพบยา ชีวสารสนเทศ การพัฒนาวัคซีน ระบาดวิทยา การแก้ไขปัญหาทางพันธุกรรม ผ่านการประเมินข้อมูลจีโนม
การเกษตร– กำหนดรูปแบบการเพาะปลูกสำหรับผลผลิตสูง เวลาหว่าน ปุ๋ย ความต้องการการชลประทาน ความ
ปลอดภัยและการเฝ้าระวัง – ระบุจุดที่เกิดอาชญากรรมและอุบัติเหตุเพื่อป้องกันเหตุการณ์ที่ไม่พึงปรารถนา
แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ผู้ชมทางทีวี – ใช้การวิเคราะห์เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ไป

วิทยาศาสตร์ข้อมูลในหน่วยงานราชการ

Data Science สามารถหาใบสมัครจำนวนมากได้ในหน่วยงานราชการ สามารถช่วยในการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และความรู้จากข้อมูลปริมาณมาก เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจของรัฐบาลหรือให้ข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล การใช้การวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกำหนด และการเรียนรู้ของเครื่อง รัฐบาลสามารถควบคุมข้อมูลเพื่อจัดการกับช่องว่างในการดำเนินการ ตรวจจับการทับซ้อน และกำหนดเป้าหมายผู้รับผลประโยชน์ที่เหมาะสม และป้อนเข้าสู่การกำหนดนโยบายที่ชาญฉลาด เช่น ผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ได้รับการปรับปรุง การกำกับดูแล eoffice

สนใจรับคำปรึกษาด้านวางระบบจัดการเอกสารอิเล็กทรอนิกส์  EDMS บริการตรวจข้อสอบ นับคะแนน โดยทีมงานผู้เชี่ยวชาญจาก K&O ที่มีประสบการณ์มากว่า 15 ปี 

รวมถึงซอฟต์แวร์ระดับโลก ติดต่อ 0 2 – 8 6 0 – 6 6 5 9 หรือ E m a i l : c s @ k o . i n . t h 

สามารถติดต่อสอบถามได้โดยตรง เรามีแอดมินคอยคอบคำถาม 24 ชั้วโมงที่ Line OA

สอบถามได้สบายใจทั้ง เรื่องค่าบริการ ราคา และ งบประมาณ เพราะเป็นราคาที่สุด คุ้มที่สุด

ส า ม า ร ถ รั บ ช ม วี ดี โ อ ส า ธิ ต วิ ธี ก า ร ใช้ ง า น จ ริ ง ไ ด้ ที่ นี่

หากท่านมีความสนใจ บทความ หรือ Technology สามารถติดต่อได้ตามเบอร์ที่ให้ไว้ด้านล่างนี้
Tel.086-594-5494
Tel.095-919-6699