Data Wrangling คืออะไร การทำความสะอาดข้อมูลสำคัญอย่างไร?

การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลเป็นสิ่งที่ทุกองค์กรต่างให้ความสนใจเป็นอันดับต้น ๆ แต่รู้หรือไม่ว่าก่อนจะนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์นั้น จะต้องผ่านกระบวนอะไรมาบ้าง? เนื่องจากข้อมูลที่ทำการเก็บรวบรวมมานั้นอยู่ในรูปแบบของข้อมูลดิบ มาจากแหล่งที่แตกต่างกัน ทำให้ไม่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ได้ทันที จึงต้องมีกระบวนการที่กำหนดลักษณะการใช้งานของข้อมูล ทำความสะอาด เพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่สมบูรณ์มากที่สุด และพร้อมนำไปใช้ประโยชน์ได้ทันที โดยที่ข้อมูลนั้นจะต้องเป็นไปตามกฎระเบียบและข้อบังคับของกฎหมาย บทความนี้จะพามาเจาะลึก “Data Wrangling” หนึ่งในกระบวนการสำคัญ ที่ช่วยจัดการข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์

Data Wrangling คืออะไร

Data Wrangling คือ กระบวนการรวบรวม จัดระเบียบ และตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่มีคุณภาพ และเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ เพื่อใช้เป็นแนวทางในการตัดสินใจทางธุรกิจ

ความสำคัญของ Data Wrangling

อย่างที่เราทราบกันว่า Data Wrangling คือกระบวนการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับ Data Analytics หากนำข้อมูลที่ไม่ผ่านการ Data Wrangling มาวิเคราะห์ อาจทำให้ได้ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง และเกิดการตัดสินใจที่ผิดพลาด ดังนั้นกระบวนการ Data Wrangling จึงมีความสำคัญในเรื่องของความถูกต้องของข้อมูล ช่วยให้กระบวนการทาง Data Science มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้เกิดโอกาสผิดพลาดน้อยลง และสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด

Data Wrangling มีขั้นตอนอย่างไร

1. Data Collection

ในขั้นตอนแรกของกระบวนการ Data Wrangling คือ การรวบรวมข้อมูล (Data Collection) โดยกำหนดคำถามและประเภทของข้อมูลที่ต้องการ เพื่อให้ง่ายต่อการค้นหา การจัดวางโครงสร้าง การทำความสะอาดข้อมูล และกระบวนการอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

2. Data Structuring

ขั้นตอนต่อไปของ Data Wrangling คือ การวางโครงสร้างหรือการแปลงข้อมูล (Data Structuring) คือ กระบวนการแปลงข้อมูลดิบ (Raw Data) ให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถเข้าถึงได้ง่าย โดยรูปแบบของข้อมูลขึ้นอยู่แบบจำลองที่เลือกใช้ จึงต้องเลือกแบบจำลองก่อนที่จะวางโครงสร้างข้อมูล

3. Data Cleaning

โดยทั่วไปแล้วข้อมูลดิบมักจะมีความผิดพลาด ซึ่งอาจจะมาจากความผิดพลาดของมนุษย์ (Human Error) หรือตัวแปรอื่น ๆ ที่ทำให้ข้อมูลไม่ถูกต้อง ซ้ำซ้อน หรือขาดหาย จึงต้องมีการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) เพื่อลบข้อมูลที่ซ้ำกัน แก้ไขข้อมูลที่ผิด เพื่อให้ได้ข้อมูลที่สมบูรณ์ และใช้ในการวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำ

4. Data Validating

ขั้นตอนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Validating) ให้มีความครบถ้วน มีคุณภาพ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ได้มามีความสอดคล้อง ปลอดภัย และมีคุณภาพที่ตรงตามมาตรฐาน ซึ่งขั้นตอนนี้จะเป็นไปโดยอัตโนมัติ และต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย

5. Data Publishing

สำหรับขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการ Data Wrangling คือ การเผยแพร่ข้อมูล (Data Publishing) โดยข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว จะถูกเผยแพร่เพื่อให้เกิดการใช้ประโยชน์ตามเป้าหมาย ซึ่งในขั้นตอนนี้อาจจะนำเสนอข้อมูลผ่านรายงานต่าง ๆ หรือทำข้อมูลให้เป็นภาพ ด้วยเครื่องมือ Data Visualization เพื่อให้สามารถตีความข้อมูลได้ถูกต้อง และเข้าใจตรงกัน

ทักษะที่จำเป็นสำหรับการทำ Data Wrangling

สำหรับการทำ Data Wrangling คือหน้าที่ของ Data Scientist และ Data Engineer โดยต้องมีทักษะดังต่อไปนี้

• ความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น Python, R หรือ SQL
• ทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหา
• ทักษะการสื่อสารและการทำงานเป็นทีม

ประโยชน์ของ Data Wrangling

1. ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือ

ข้อดีข้อแรกของ Data Wrangling คือ ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือ จากการกำหนดเป้าหมายการนำข้อมูลไปใช้ ทำให้ข้อมูลมีการนำเข้าที่เป็นระบบมากขึ้น มีการวางโครงสร้างที่ชัดเจน และกระบวนการทำความสะอาดข้อมูล ส่งผลให้ข้อมูลที่ได้มีความถูกต้อง ข้อมูลน่าเชื่อถือ และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ง่ายขึ้น

2. สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้แม่นยำขึ้น

แน่นอนว่าการมีข้อมูลที่สมบูรณ์ ครบถ้วน ทำให้การนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง และสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด หากข้อมูลไม่มีความน่าเชื่อถือมากพอ ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ก็อาจมีความคลาดเคลื่อน และส่งผลต่อการตัดสินใจนั่นเอง

3. รักษาข้อมูลให้ไปตาม Data Governance

กระบวนการภายใน Data Wrangling มีขั้นตอนการวางโครงสร้าง การทำความสะอาด และการตรวจสอบอย่างละเอียด ซึ่งเป็นการแบ่งหน้าที่ให้เป็นไปตาม Data Governance หรือ ธรรมาภิบาลข้อมูล ได้อย่างชัดเจน และคำนึงถึงกฎระเบียบ ข้อบังคับต่าง ๆ ให้ข้อมูลถูกต้องตาม พ.ร.บ. การปฏิบัติราชการทางอิเล็กทรอนิกส์

4. พัฒนาการทำงานภายในองค์กร

การมีคลังข้อมูลที่พร้อมใช้งานช่วยให้องค์กรสามารถทำงานระหว่างแผนกได้อย่างราบรื่น ไม่ว่าใคร ทำหน้าที่อะไร ก็สามารถเรียกใช้งานข้อมูลได้ทันที สร้างความเข้าใจให้เป็นไปในทิศทางเดียวกัน และทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สรุป Data Wrangling

การมีข้อมูลที่สมบูรณ์ ครบถ้วน ส่งผลให้เกิดการตัดสินใจที่ชาญฉลาด และสร้างความน่าเชื่อถือให้กับองค์กรได้เป็นอย่างดี เจ้าของธุรกิจจึงควรให้ความใส่ใจในทุกกระบวนการด้าน Data เพื่อให้พัฒนาองค์กรได้อย่างก้าวกระโดด และยังคงยึดตามหลักกฎหมาย ระเบียบ และข้อบังคับต่าง ๆ เพื่อให้เป็นไปตาม พ.ร.บ. การปฏิบัติราชการทางอิเล็กทรอนิกส์ รักษาความเป็นส่วนตัวของลูกค้า ไม่เผยแพร่ข้อมูลหากไม่ได้รับอนุญาต หากคุณกำลังมองหากระบวนการที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ และสร้างการทำงานภายในองค์กรให้เป็นระบบมากขึ้น Data Wrangling คือคำตอบที่ดี และที่ Data Wow เรามีผู้เชี่ยวชาญด้าน Data และทีมงานยอดนักใช้อุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องมากมาย ที่พร้อมให้คำแนะนำกับธุรกิจของคุณ นำกระบวนการและเทคโนโลยีต่าง ๆ มาปรับใช้กับแผนธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด ติดต่อเราได้วันนี้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560