หลายองค์กรมักเจอปัญหาเรื่องข้อมูลที่เก็บรวบรวมมา ข้อมูลไม่ครบถ้วน ไม่สอดคล้องกัน หรือมีความผิดพลาด ทำให้นำไปใช้งานต่อได้ยาก Data Preprocessing จึงเป็นขั้นตอนสำคัญที่จะช่วยจัดระเบียบและเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ Data Preprocessing และเรียนรู้ขั้นตอนต่าง ๆ ที่จะช่วยให้การจัดการข้อมูลในองค์กรของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Data Preprocessing คืออะไร
Data Preprocessing คือกระบวนการจัดการและเตรียมข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์และประมวลผล เปรียบเสมือนการจัดระเบียบข้อมูลก่อนนำไปใช้งาน ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญมากในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เพราะคุณภาพของผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับคุณภาพของการประมวลผลข้อมูล ตามหลัก Garbage In และ Garbage Out นั่นเอง
ขั้นตอนการทำงานของ Data Preprocessing มีอะไรบ้าง
การทำ Data Preprocessing ประกอบด้วยขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน แต่ละขั้นตอนมีจุดประสงค์เฉพาะในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล มาดูกันว่ามีขั้นตอนอะไรบ้าง ดังนี้
1. Data Cleaning
การทำ Data Cleaning เป็นอีกขั้นตอนสำคัญของ Data Preprocessing ที่เน้นการจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ โดยเฉพาะการจัดการกับค่าที่ขาดหายไป ซึ่งมีหลายวิธี เช่น การตัดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ทิ้ง การใช้ค่าคงที่แทน การใช้ค่าเฉลี่ยหรือการใช้ค่าที่พบบ่อยที่สุด วิธีที่เลือกใช้จะขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและขนาดของชุดข้อมูล
2. Data Transformation
Data Preprocessing ให้ความสำคัญกับ Data Transformation ซึ่งเป็นการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ วิธีที่พบบ่อย คือการทำนอร์มอลไลซ์ (Normalization) ซึ่งเป็นการปรับค่าข้อมูลให้อยู่ในช่วงที่เหมาะสม ทำให้อัลกอริทึมสามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่มีปัญหาเรื่องความแตกต่างของสเกลข้อมูล
3. Data Integration
ในกระบวนการของ Data Preprocessing การทำ Data Integration เป็นขั้นตอนแรกที่สำคัญ เป็นการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน โดยมีเป้าหมายหลักคือการลดความซ้ำซ้อนและเพิ่มคุณภาพของข้อมูล กระบวนการนี้ประกอบด้วยการผสานโครงสร้างการเก็บข้อมูล (Schema Integration) การตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ขัดแย้งกัน เช่น ข้อมูลที่ใช้หน่วยวัดต่างกันและการลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อน
4. Data Reduction
ขั้นตอนสุดท้ายของ Data Preprocessing คือ Data Reduction ซึ่งมีความสำคัญมากสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ระดับเทระไบต์ (TB) เป็นการลดขนาดข้อมูลให้กะทัดรัดลง แต่ยังคงรักษาคุณค่าและความหมายของข้อมูลไว้ เพื่อให้การประมวลผลทำได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรน้อยลง โดยผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์จะเท่ากันหรือใกล้เคียงกับการใช้ข้อมูลชุดเต็ม
Data Preprocessing มีความสำคัญต่อการทำงานอย่างไร
Data Preprocessing เป็นขั้นตอนที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลที่จะนำไปใช้มีคุณภาพและความน่าเชื่อถือ ช่วยลดความผิดพลาดในการวิเคราะห์ และทำให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความแม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในการประมวลผล เพราะข้อมูลที่ผ่านการเตรียมมาอย่างดีจะทำให้การวิเคราะห์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ
สรุปบทความ
Data Preprocessing เป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ประกอบด้วยขั้นตอนต่าง ๆ ตั้งแต่การรวมข้อมูล การทำความสะอาด การแปลงรูปแบบและการลดความซับซ้อน ซึ่งทั้งหมดนี้มีเป้าหมายเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสำหรับการวิเคราะห์ การให้ความสำคัญกับขั้นตอน Data Preprocessing จะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่และมีประสิทธิภาพ เมื่อข้อมูลผ่านการ Preprocessing ที่ดีแล้ว จะช่วยให้การวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง ลดความผิดพลาดในการตัดสินใจ และพร้อมนำไปใช้ในการพัฒนาธุรกิจ ซึ่ง Ditto พร้อมให้บริการระบบจัดการข้อมูลองค์กรที่ครอบคลุมทุกขั้นตอนด้วยระบบ ECM และระบบ DMS ที่ผ่านการรับรองมาตรฐานสากล ISO 27001 ด้านความปลอดภัยของข้อมูล เพื่อให้องค์กรพร้อมก้าวสู่ยุคดิจิทัลได้อย่างเต็มศักยภาพ
สามารถติดต่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ Ditto
📞 02-517-5555
https://dittothailand.com/contact-us/
Line ID: @dittothailand
