การพัฒนารูปแบบศักยภาพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กรในยุคดิจิทัล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาองค์ประกอบที่สำคัญของรูปแบบศักยภาพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กรในยุคดิจิทัล และ 2) พัฒนารูปแบบศักยภาพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กรในยุคดิจิทัล การวิจัยครั้งนี้ดำเนินการด้วยระเบียบวิธีการวิจัยแบบการวิจัยแบบผสม ในส่วนของการวิจัยเชิงคุณภาพได้ใช้แบบสัมภาษณ์เชิงลึกแบบกึ่งโครงสร้างเป็นเครื่องมือในการเก็บข้อมูล โดยการสัมภาษณ์มีผู้เชี่ยวชาญ จำนวน 11 คน เพื่อวิเคราะห์เชิงเนื้อหา และในส่วนของการวิจัยเชิงปริมาณ จะใช้แบบสอบถามให้ ผู้บริหารงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาการข้อมูล หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ จำนวน 255 คน จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์เพื่อหาค่าความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และนำมาวิเคราะห์องค์ประกอบ เพื่อจัดทำรูปแบบศักยภาพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กรในยุคดิจิทัล
ผลการวิจัยพบว่า การพัฒนารูปแบบศักยภาพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขององค์กรในยุคดิจิทัล ประกอบด้วย 9 องค์ประกอบ โดยแบ่งเป็นรูปแบบสมรรถนะ 3 ด้าน ประกอบด้วย ด้านความรู้ (Knowledge) มี 3 องค์ประกอบ ได้แก่ องค์ประกอบที่ 1 ความรู้พื้นฐานด้านงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล องค์ประกอบที่ 2 ความรู้ในธุรกิจ และ องค์ประกอบที่ 3 ความรู้ในบทบาทหน้าที่ความรับผิดชอบ ด้านทักษะ (Skills) มี 3 องค์ประกอบ ได้แก่ องค์ประกอบที่ 1 ด้านการทำงานร่วมกับผู้อื่น องค์ประกอบที่ 2 ด้านการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล และ องค์ประกอบที่ 3 ด้านการนำเสนอผลงาน และ 3) ด้านคุณลักษณะ (Attribute) มี 3 องค์ประกอบ ได้แก่ องค์ประกอบที่ 1 ด้านเจตคติที่ดีในวิชาชีพ องค์ประกอบที่ 2 ด้านพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และ องค์ประกอบที่ 3 ด้านวุฒิภาวะทางอารมณ์
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
We are social. (2022). [online]. DIGITAL2022: ANOTHER YEAR OF BUMPER GROWTH. [cited May 15, 2022]. Available from: https://wearesocial.com/uk/blog/2022/01/digital-2022-another-year-of-bumper-growth-2/
สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์. (2563). รายงานผลการสำรวจพฤติกรรมผู้ใช้อินเตอร์เน็ตในประเทศไทย ปี 2563. สำนักยุทธศาสตร์ สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม.
Coughlin, Tom. (2018). [online]. 175 Zettabytes By 2025. [cited May 1, 2022]. Available from:https://www.forbes.com/sites/tomcoughlin/2018/11/27/175-zettabytes-by-2025/?sh =46b710b75459
นันทะ บุตรน้อย, สุธีรา ทิพย์วิวัฒน์พจนา, ชมัยพร กาญจนพันธุ์ และ พิทูร กาญจนพันธุ์. (2563). วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการขับเคลื่อนนโยบายสาธารณะ. Local Administration Journal 13(2) ฉบับที่ 13 (2), 204 – 220
Business Over Boardway. (2018). [online]. [cited 28 December 2020]. Available from: http://businessoverbroadway.com/2018/03/18/top-10-challenges-to-practicing-data-science-at-work/
เศรษฐพงค์ มะลิสุวรรณ. (2560). [บทความออนไลน์]. Manager Online: รู้จัก ‘Data scientist’ อาชีพที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษที่ 21. [สืบค้นเมื่อวันที่ 1 พฤษภาคม 2565]. จาก https://mgronline.com/cyberbiz/detail/9600000100224
WP. (2018). [ออนไลน์]. ทำความรู้จัก “Data Scientist” อาชีพมาแรงแห่งยุคตลาดงานทั่วโลกต้องการ และค่าจ้างสูงลิ่ว. [สืบค้นเมื่อวันที่ 21 กรกฎาคม 2564] จาก https://www.brandbuffet.in.th/2018/01/data-scientist-job-in-high-demand/
เวปไซด์ขบคิดดอทคอม. [บทความออนไลน์]. 'Data Scientist' นักวิทย์แนวใหม่ รายได้สูง ตลาดต้องการ อาชีพมาแรงแห่งยุคดิจิทัล!!. [สืบค้นเมื่อวันที่ 15 มกราคม 2564]. จาก: https://www.kobkid.com/?s=Data+scientist
ชูศรี วงศ์รัตนะ. (2550). เทคนิคการใช้สถิติเพื่อการวิจัย. พิมพ์ครั้งที่2. นนทบุรี: ไทยเนรมิตกิจอินเตอร์ โปรเกรสซิฟ
ละออ บุญเกษม. (2564). Data Science: วิทยาศาสตร์ข้อมูล. กรุงเทพฯ: เปเปอรี่ พริ้น
ประภาพร กุลลิ้มรัตน์ชัย. (2561). การเข้าสู่ยุคดิจิทัล. วารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยอีสเทิรน์เอเชีย ฉบับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. ปีที่ 12 ฉบับที่ 12 120 – 129
อสมา กุลวานิชไชยนันท์. (ม.ป.ป.). Big Data Series II: คิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล. พิมพ์ครั้งที่ 2. นนทบุรี: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช
Fujitsu. (2012). Big Data: The definitive guide to the revolution in business analytics. Fujitsu Services Ltd.