Data Science, Data Analytics และ Business Intelligence แตกต่างกันอย่างไร?

เมื่อองค์กรเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูล เรามักได้ยินคำว่า Data Science, Data Analytics และ Business Intelligence หรือ BI ปรากฏอยู่ในประกาศรับสมัครงาน หลักสูตรการเรียน หรือการวางแผนพัฒนาระบบขององค์กร

ทั้งสามแนวคิดมีจุดร่วมคือการนำข้อมูลมาสร้างประโยชน์ แต่มีเป้าหมาย วิธีการทำงาน เครื่องมือ และผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน การเข้าใจความแตกต่างจะช่วยให้นักเรียนและนักศึกษาเลือกเส้นทางการเรียนได้เหมาะสม คนทำงานเลือกพัฒนาทักษะได้ตรงจุด และผู้ประกอบการเลือกแนวทางจัดการข้อมูลให้ตอบโจทย์ธุรกิจมากขึ้น

อธิบายอย่างง่ายที่สุด

• Business Intelligence ช่วยติดตามว่า “ธุรกิจเป็นอย่างไรในขณะนี้”
• Data Analytics ช่วยวิเคราะห์ว่า “เกิดอะไรขึ้น และทำไมจึงเกิดขึ้น”
• Data Science ช่วยค้นหารูปแบบและคาดการณ์ว่า “อะไรอาจเกิดขึ้นต่อไป”

อย่างไรก็ตาม ในการทำงานจริง ขอบเขตของทั้งสามด้านสามารถทับซ้อนและทำงานร่วมกันได้

Data Science คืออะไร?

Data Science คือศาสตร์ที่ผสมผสานคณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม ความรู้เฉพาะทาง และเทคนิคขั้นสูง เช่น Machine Learning และ Artificial Intelligence เพื่อค้นหารูปแบบ สร้างแบบจำลอง และพัฒนาคำตอบจากข้อมูล

งานในด้านนี้มักเริ่มต้นจากคำถามที่ยังไม่มีคำตอบชัดเจน เช่น

• ลูกค้าคนใดมีแนวโน้มยกเลิกบริการ?
• ยอดขายในอีกสามเดือนข้างหน้าจะเป็นเท่าใด?
• ระบบสามารถแนะนำสินค้าที่ลูกค้าน่าจะสนใจได้หรือไม่?
• เราสามารถตรวจจับธุรกรรมที่ผิดปกติโดยอัตโนมัติได้อย่างไร?

ผู้ทำงานจึงอาจต้องรวบรวมและเตรียมข้อมูล ทดลองหลายวิธี สร้างโมเดล Machine Learning ตรวจสอบความแม่นยำ และนำโมเดลไปใช้งานร่วมกับระบบซอฟต์แวร์

IBM อธิบายว่า Data Science เป็นการผสมผสานคณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ขั้นสูง AI, Machine Learning และความรู้เฉพาะด้าน เพื่อค้นหา Insight ที่สามารถนำไปใช้ได้จากข้อมูลขององค์กร ผู้สนใจสามารถศึกษาเพิ่มเติมได้จาก คู่มือ What is Data Science? จาก IBM 

Data Analytics คืออะไร?

Data Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูล มุ่งเน้นการตรวจสอบข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม ความสัมพันธ์ และสาเหตุที่ช่วยตอบคำถามเฉพาะเรื่อง

ตัวอย่างเช่น ร้านค้าออนไลน์พบว่ายอดขายลดลง นักวิเคราะห์อาจเปรียบเทียบข้อมูลตามช่วงเวลา ประเภทสินค้า ช่องทางการขาย อุปกรณ์ที่ลูกค้าใช้ และขั้นตอนที่ลูกค้าออกจากเว็บไซต์ เพื่อค้นหาว่าปัญหาเกิดขึ้นที่จุดใด

คำถามที่พบบ่อยในงานด้านนี้ ได้แก่

• ยอดขายเดือนนี้แตกต่างจากเดือนก่อนอย่างไร?
• ลูกค้ากลุ่มใดสร้างรายได้สูงที่สุด?
• เหตุใดผู้ใช้งานจึงออกจากหน้าชำระเงิน?
• แคมเปญใดสร้าง Conversion ได้ดีที่สุด?
• ปัจจัยใดมีความสัมพันธ์กับความพึงพอใจของลูกค้า?

ผลลัพธ์อาจถูกนำเสนอเป็นรายงาน กราฟ Dashboard หรือข้อเสนอแนะเชิงธุรกิจ เพื่อให้ผู้บริหารและผู้เกี่ยวข้องนำไปตัดสินใจต่อ

Business Intelligence คืออะไร?

Business Intelligence หรือ BI คือกระบวนการและเครื่องมือที่ช่วยรวบรวม เชื่อมโยง จัดระเบียบ และนำเสนอข้อมูลทางธุรกิจ เพื่อให้ผู้ใช้งานมองเห็นภาพรวมและติดตามผลการดำเนินงานได้อย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างของ BI ได้แก่ Dashboard ที่แสดงยอดขายประจำวัน รายได้แยกตามสาขา จำนวนลูกค้าใหม่ สินค้าคงเหลือ และผลการดำเนินงานเทียบกับเป้าหมาย

คำถามที่ BI มักช่วยตอบ ได้แก่

• วันนี้ยอดขายเป็นเท่าใด?
• สาขาใดทำผลงานสูงหรือต่ำกว่าเป้าหมาย?
• สินค้าชนิดใดใกล้หมดสต็อก?
• ตัวชี้วัดสำคัญขององค์กรเปลี่ยนแปลงอย่างไร?
• ผู้บริหารควรติดตาม KPI ใดเป็นพิเศษ?

Microsoft อธิบายว่า Business Intelligence ช่วยให้องค์กรนำข้อมูลมาใช้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเปิดโอกาสให้บุคลากรตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลผ่านเครื่องมือ เช่น Microsoft Power BI ผู้สนใจสามารถอ่านเพิ่มเติมได้จาก คู่มือ What is Business Intelligence? จาก Microsoft

ตารางเปรียบเทียบ Data Science, Data Analytics และ Business Intelligence

ตัวอย่างเดียวกัน แต่ใช้ข้อมูลคนละมุม

ลองสมมติว่าธุรกิจร้านกาแฟมีหลายสาขา และต้องการเพิ่มยอดขายพร้อมลดปริมาณวัตถุดิบที่เหลือทิ้ง

มุมของ Business Intelligence

ทีม BI อาจสร้าง Dashboard แสดงยอดขายรายวัน ยอดขายแยกสาขา เมนูขายดี ต้นทุนวัตถุดิบ และผลการดำเนินงานเทียบกับเป้าหมาย

ผู้จัดการจึงสามารถเปิด Dashboard และทราบได้ทันทีว่าสาขาใดมียอดขายลดลง เมนูใดขายดีที่สุด และวัตถุดิบประเภทใดมีจำนวนคงเหลือสูง

มุมของ Data Analytics

นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจเจาะลึกว่าเหตุใดบางสาขาจึงมียอดขายต่ำ โดยเปรียบเทียบช่วงเวลา สภาพอากาศ โปรโมชั่น ช่องทาง Delivery และพฤติกรรมของลูกค้า

ผลการวิเคราะห์อาจพบว่า สาขาใกล้สำนักงานขายเครื่องดื่มได้ดีในช่วงเช้า แต่ยอดขายลดลงในวันที่พนักงานทำงานจากบ้าน ส่วนสาขาในศูนย์การค้ามียอดขายสูงในช่วงเย็นและวันหยุด

Insight นี้ช่วยให้ธุรกิจปรับตารางพนักงาน ปริมาณวัตถุดิบ และโปรโมชั่นให้เหมาะกับแต่ละพื้นที่

มุมของ Data Science

ทีม Data Science อาจนำข้อมูลยอดขาย สภาพอากาศ วันหยุด กิจกรรมส่งเสริมการขาย และประวัติสินค้าคงเหลือมาพัฒนาโมเดลคาดการณ์ความต้องการของแต่ละเมนูในแต่ละสาขา

โมเดลสามารถช่วยแนะนำว่าควรเตรียมวัตถุดิบจำนวนเท่าใดในแต่ละวัน หรือตรวจจับความผิดปกติเมื่อยอดขายจริงแตกต่างจากรูปแบบปกติอย่างมาก

ทั้งสามแนวทางจึงไม่ได้แข่งขันกัน แต่สามารถต่อยอดเป็นกระบวนการเดียว ตั้งแต่การติดตามสถานการณ์ วิเคราะห์สาเหตุ ไปจนถึงการคาดการณ์และสร้างระบบอัตโนมัติ

เครื่องมือคล้ายกัน แต่ใช้ไม่เหมือนกัน

หลายคนอาจสับสนเพราะผู้ทำงานทั้งสามด้านใช้เครื่องมือบางส่วนร่วมกัน เช่น SQL, Python, Spreadsheet และเครื่องมือสร้าง Dashboard แต่สิ่งที่ทำให้แต่ละสายแตกต่างกันคือ “วัตถุประสงค์ของการใช้”

นักวิเคราะห์ BI อาจใช้ SQL ดึงข้อมูลยอดขายเพื่อสร้าง Dashboard ประจำวัน ขณะที่ Data Analyst ใช้ SQL เพื่อเปรียบเทียบพฤติกรรมลูกค้าแต่ละกลุ่ม ส่วน Data Scientist อาจใช้ข้อมูลจาก SQL เป็นชุดข้อมูลสำหรับฝึกโมเดล Machine Learning

ดังนั้น การรู้จักเครื่องมือเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอ ผู้เรียนควรเข้าใจการตั้งคำถาม กระบวนการทางธุรกิจ คุณภาพข้อมูล และวิธีสื่อสารผลลัพธ์ให้ผู้เกี่ยวข้องนำไปใช้ได้จริง

ควรเลือกเรียนหรือทำงานสายใด?

ผู้ที่ชอบคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม การทดลอง และการพัฒนา AI อาจเหมาะกับ Data Science เพราะต้องทำงานกับแบบจำลอง การคาดการณ์ และปัญหาที่มีความซับซ้อน

ผู้ที่ชอบค้นหาคำตอบจากข้อมูล วิเคราะห์พฤติกรรม และอธิบายผลให้คนอื่นเข้าใจ อาจเหมาะกับ Data Analytics ซึ่งเปิดโอกาสให้ทำงานได้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น การตลาด การเงิน การศึกษา สุขภาพ และเทคโนโลยี

ผู้ที่สนใจภาพรวมของธุรกิจ การออกแบบตัวชี้วัด และการสร้าง Dashboard สำหรับผู้บริหาร อาจเหมาะกับ Business Intelligence หรือ BI

อย่างไรก็ตาม ผู้เริ่มต้นไม่จำเป็นต้องรีบเลือกเพียงสายเดียว เพราะทักษะพื้นฐานหลายด้านใช้ร่วมกัน ได้แก่ Spreadsheet, SQL, สถิติพื้นฐาน การจัดการฐานข้อมูล Data Visualization และการคิดเชิงวิเคราะห์ เมื่อมีพื้นฐานแล้วจึงค่อยพัฒนาความเชี่ยวชาญตามเป้าหมายอาชีพ

ในโลกการทำงาน ทั้งสามด้านต้องทำงานร่วมกัน

องค์กรที่ใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมักไม่ได้มีเพียง Dashboard หรือโมเดล AI แต่ต้องมีระบบข้อมูลที่เชื่อมโยงกันอย่างครบวงจร

Business Intelligence ช่วยให้มองเห็นสถานการณ์ Data Analytics ช่วยอธิบายความหมายและสาเหตุ ส่วน Data Science ช่วยคาดการณ์และพัฒนาโซลูชันที่สามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ได้อย่างชาญฉลาด

นอกจากนี้ ทุกฝ่ายยังต้องทำงานร่วมกับ Data Engineer นักพัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจ และผู้ดูแลความปลอดภัย เพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพ ระบบสามารถใช้งานได้จริง และการนำข้อมูลไปใช้เป็นไปอย่างเหมาะสม

เริ่มต้นเส้นทางด้านข้อมูลและซอฟต์แวร์ที่ IT SPU

สำหรับผู้ที่สนใจทั้งการเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ข้อมูล AI และการนำเทคโนโลยีไปพัฒนาเป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้จริง สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และนวัตกรรมการพัฒนาซอฟต์แวร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม เป็นอีกเส้นทางที่ช่วยวางรากฐานสำหรับการทำงานในโลกดิจิทัล

หลักสูตรมุ่งพัฒนาทักษะด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ Full Stack ควบคู่กับฐานข้อมูล Big Data, Cloud, AI และการวิเคราะห์ความต้องการทางธุรกิจ ผู้เรียนจึงไม่ได้เรียนเพียงการเขียนโค้ด แต่ได้ฝึกเปลี่ยนข้อมูลและแนวคิดให้เป็นระบบ ซอฟต์แวร์ และแพลตฟอร์มที่ตอบโจทย์การใช้งานจริง

ทักษะเหล่านี้สามารถต่อยอดไปสู่อาชีพได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น Software Developer, Data Analyst, BI Developer, Data Scientist, AI Developer หรือผู้พัฒนานวัตกรรมดิจิทัล เพราะในอนาคต บุคลากรที่เข้าใจทั้งข้อมูลและการพัฒนาซอฟต์แวร์จะมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นบริการ ผลิตภัณฑ์ และการตัดสินใจที่สร้างคุณค่าให้กับองค์กร