Data Analyst

ข้อมูลคือน้ำมันใหม่ของโลกดิจิทัล แต่ก่อนจะมาถึงยุคนี้ เราผ่านอะไรมาบ้าง? ย้อนรอยประวัติศาสตร์ของข้อมูลกับผู้เชี่ยวชาญที่อยู่ในวงการมากว่า 20 ปี เพื่อเข้าใจทิศทางอนาคตของวงการ Data ในยุค AI

เรียนรู้วิธีใช้ ChatGPT ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงระดับมืออาชีพ ด้วย 9 เทคนิคที่ช่วยให้คุณทำงานเร็วขึ้น สร้างเนื้อหา โค้ด และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องเสียเงิน

Power BI มีโหมดสำหรับการนำเข้าข้อมูลที่หลากหลายโดยจะแบ่งเป็น 4 โหมด ได้แก่ Import, Direct Query, Live และ Composite แต่ในปี 2023 ที่ผ่านมาได้มีโหมดใหม่ล่าสุดเข้ามาสำหรับการทำงานร่วมกับ Microsoft Fabric ได้แก่โหมด Direct Lake ที่จะมาช่วยในการทำงานได้ดีอีกด้วย ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับทั้ง 5 โหมดนี้กันเพื่อให้สามารถเลือกใช้งานได้อย่างเหมาะสม

Mode Live ใน Power BI เป็นอีกโหมดที่มีความน่าสนใจในเรื่องการทำ Report ที่มีข้อมูลที่ทันสมัยมากขึ้นและยังทำให้ได้ไฟล์งานของงานที่มีขนาดเล็ก

Mode Direct Query เป็นโหมดที่จะทำให้ได้รับข้อมูลที่สดใหม่พร้อมกับลดการทำงานของทรัพยากรบนเครื่องได้อีกด้วย

การทำความเข้าใจโหมด Import ใน Power BI เป็นก้าวแรกสำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการเป็นผู้เชี่ยวชาญใน Power BI และการทำ Data Analytics. โหมด Import คือหนึ่งในวิธีการเชื่อมต่อกับข้อมูลใน Power BI, ซึ่งอนุญาตให้คุณนำเข้าข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เข้าสู่ Power BI Desktop โดยตรง

Microsoft Fabric เป็นโซลูชันเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล (Data) ครบวงจร ระดับองค์กร ที่ให้ความสามารถในการจัดการทุกๆ หน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลทั้งหมด ในองค์กร สามารถการควบคุมการเคลื่อนไหวของข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-Time และการจัดการข้อมูลธุรกิจ โดยมีบริการหลากหลายรูปแบบ ที่ครอบคลุมทุกความต้องการ ไม่ว่าจะเป็นด้าน Data Analytics, Data Engineer และ Data Science เข้าไว้ในที่เดียว สนับสนุนการทำ Realtime Analytics และงาน Automation

ในยุคที่ค่าเงินเฟ้อสูง การดูแลต้นทุน (Cost) เป็นเรื่องสำคัญ เราสามารถใช้ Microsoft Power BI ทำการสร้าง Dashboard เพื่อดึงราคาสินค้าจากเว็บไซต์หลาย ๆ หน้าแล้วนำมารวมกัน เพื่อมาใช้ประเมินต้นทุนในการผลิตให้กับเราได้ และยังสามารถได้ราคาต้นทุนสดใหม่ได้ทุกวัน เพียงแค่ Refresh เท่านั้น

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist หรือ DS) เป็นผู้นำเครื่องมือต่างๆ ทั้ง Data Mining, เทคนิคเชิงสถิติ, Algorithms และ Machine Learning เพื่อสร้างโมเดล (Model) ระบุแนวโน้มหรือ Pattern การทำนาย (Predictive Analytics) และหา Insight จากข้อมูลดิบ โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนำผลลัพธ์มาใช้เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ กำหนดกลยุทธ์ให้กับองค์กร

นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst หรือ DA) คือผู้นำข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลที่รวบรวมไว้ในรูปแบบ Structured Data แล้วโดยใช้ Data Analysis Tool เพื่อสรุปเชิงลึก หา Business Insight หาแนวโน้ม ช่วยธุรกิจในการตัดสินใจหาทางเลือก กำหนดกลยุทธได้ เช่น การลงทุน การลดต้นทุน ราคาขาย การรับพนักงาน การวางแผนการผลิต เป็นต้น เพื่อช่วยสร้างข้อได้เปรียบทางธุรกิจ

วิศวกรข้อมูล (Data Engineer หรือ DE) ทำหน้าที่สร้างชุดข้อมูลที่ง่ายต่อการวิเคราะห์ โดยปรับปรุงข้อมูล (Transform Data) ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) สร้างความน่าเชื่อถือและคุณภาพของข้อมูลด้วยวิธีการต่าง ๆ โดยทำการรวมข้อมูลดิบจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ (Data Source) เพื่อสร้างชุดข้อมูลตามรูปแบบที่ตอบโจทย์ทางธุรกิจ