Data Wrangling ทะเลาะกับข้อมูลทำไมก่อน ?
Data Wrangling เป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยจัดการข้อมูลก่อนจะนำข้อมูลไปทำการวิเคราะห์ (Data Analytics) ซึ่งจะต้องรวบรวมข้อมูล จัดระเบียบข้อมูลและตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่มีคุณภาพและเหมาะสมกับการนำไปวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยเหตุนี้ Data Wrangling จึงเป็นกระบวนการที่ต้องใส่ใจกับข้อมูลเป็นพิเศษเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้องสมบูรณ์ครบถ้วนเพื่อป้องกันโอกาสการใช้ข้อมูลที่ผิดพลาดให้เกิดขึ้นน้อยลง และเกิดประโยชน์สูงสุดกับกระบวนการ Data Science
หลักการจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพภาพตามกระบวนการของ Data Wrangling ได้แก่
- การรวบรวมข้อมูล (Data Collection) : ขั้นตอนแรกของกระบวนการ Data Wrangling คือ การรวบรวมข้อมูล โดยกำหนดคำถามและประเภทข้อมูลที่ต้องการ เพื่อให้ง่ายต่อการค้นหาและจัดการ
- การแปลงข้อมูล (Data Structuring) : ขั้นตอนที่สองของ Data Wrangling คือ การวางโครงสร้างหรือการแปลงข้อมูล โดยกระบวนการแปลงข้อมูลดิบ (Raw Data) ให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าถึงง่าย โดยต้องเลือกแบบจำลองที่ใช้ก่อน
- การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) : ขั้นตอนที่สามของ Data Wrangling คือ การทำความสะอาดข้อมูล เพื่อลบข้อมูลที่ซ้ำกัน แก้ไขข้อมูลที่ผิด เพื่อให้ได้ข้อมูลที่สมบูรณ์ และใช้ในการวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำ เพราะโดยทั่วไปแล้วข้อมูลดิบมักจะมีความผิดพลาด
- การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Validation) : ขั้นตอนที่สี่ของของ Data Wrangling คือ การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ให้มีความครบถ้วน มีคุณภาพ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ได้มามีความถูกต้องต้อง ครบถ้วน มีคุณภาพ ซึ่งขั้นตอนนี้ต้องใช้ทักษะในการเขียนโปรแกรมเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย
- การเผยแพร่ข้อมูล (Data Publishing) : ขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการ Data Wrangling คือ การเผยแพร่ข้อมูลผ่านรายงานต่าง ๆ หรือทำข้อมูลให้เป็นภาพ ด้วยเครื่องมือ Data Visualization เพื่อให้สามารถตีความข้อมูลได้ถูกต้อง และเข้าใจตรงกัน
อย่างไรก็ตามการทำ Data Wrangling จำเป็นต้องมีทักษะ ดังนี้
- ความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น Python, R หรือ SQL
- ทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหา
- ทักษะการสื่อสารและการทำงานเป็นทีม
Data Wrangling จึงถือเป็นกระบวนการที่จำเป็นในการจัดการและปรับปรุงคุณภาพข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องและแม่นยำได้ ฉะนั้นการดำเนินการตามขั้นตอนอย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยลดข้อผิดพลาดและเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล ส่งผลให้สามารถนำข้อมูลที่มีไปใช้ให้เกิดประโยชน์และใช้ในการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ