การเปลี่ยนแปลงในยุคข้อมูลข่าวสาร
น้ำใสดอทคอม จะเล่าที่มา ที่ไป ก่อนจะเข้าเนื้อหาในบทความนี้ ด้วยเทคโนโลยีที่พัฒนา บวกกับจำนวนปริมาณข้อมูลที่เพิ่ม จากเมื่อก่อน export ออกมาทำใน excel pilot ดูภาพรวมออกมาเป็นกราฟ แต่ปัจจุบันมี tool ที่สามารถรองรับข้อมูลจำนวนมากๆ ถ้ายังคงใช้รูปแบบเดิมๆ ทำงานจน excel error เปิดไม่ได้ เพราะฉนั้นต้องขยับใช้เครื่องมือ อย่าง Power BI ที่สามารถ link data แบบอินเตอร์แอคทีฟจากข้อมูลขนาดใหญ่ และ tool อีกหลายๆตัวช่วย
ในปัจจุบัน การเกิดขึ้นของข้อมูลในปริมาณมหาศาลหรือที่เรียกว่า “big data” ได้ส่งผลต่อวิธีการดำเนินชีวิตและการทำงานของสังคมอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคข้อมูลข่าวสารนี้ เราจะเห็นความสำคัญของ data science ที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และเข้าถึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วขึ้น
การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญหนึ่งในยุคนี้คือการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีที่รองรับการสร้างและการจัดการข้อมูล ในอดีต การรวบรวมข้อมูลนั้นมักจะใช้เวลานานและต้องการทรัพยากรที่มาก แต่ปัจจุบัน การพัฒนาแพลตฟอร์มการเก็บข้อมูล เช่น cloud computing ทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ในเวลาแทบจะทันที เทคโนโลยีเหล่านี้ยังเปิดโอกาสให้เกิดการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้ด้วย ตั้งแต่การค้นหาความสัมพันธ์ในข้อมูล ไปจนถึงการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต
นอกจากนี้การใช้เครื่องมือที่ทันสมัยเช่น AI และ machine learning เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลยังเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่ทำให้ data science มีความสำคัญมากขึ้น รูปแบบการเรียนรู้ต่างๆ เหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้เข้าใจข้อมูล แต่ยังเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการวิเคราะห์ ทำให้ผู้ใช้สามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำเพราะมีพื้นฐานข้อมูลรองรับ
ตามที่น้ำใสดอทคอมได้กล่าวมาแล้วในหลายๆบทความ การเปลี่ยนแปลงในยุคข้อมูลข่าวสารนี้ได้ส่งผลให้กลยุทธ์ในการบริหารจัดการข้อมูลมีความสำคัญยิ่งขึ้น ความสำเร็จในหลายองค์กรมักขึ้นอยู่กับความสามารถในการเข้าสู่วงการ data science และการใช้ big data อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและสามารถแข่งขันในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
ความหมายและบทบาทของ Data Science
Data Science คือ สาขาวิชาที่รวมการวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคการจัดการข้อมูล และการสร้างโมเดลทางสถิติ เพื่อให้สามารถเข้าใจและตีความข้อมูลที่มีความซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในยุคข้อมูลข่าวสารปัจจุบัน การเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากที่เรียกว่า “big data” ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจในหลายด้าน เช่น ธุรกิจ การแพทย์ และเทคโนโลยี การประยุกต์ใช้งาน Data Science ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในหลายๆ สถานการณ์ ซึ่งทำให้การใช้ข้อมูลกลายเป็นกลยุทธ์หลักในการพัฒนาองค์กร
บทบาทของ Data Science จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากสามารถนำข้อมูลที่รวบรวมได้มาวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ การสร้างโมเดลทางสถิติที่ซับซ้อนช่วยให้เจ้าของกิจการตัดสินใจได้โดยมีพื้นฐานข้อมูลรองรับ รวมถึงสามารถคาดการณ์อนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้น ทั้งนี้ Data Science ยังช่วยในการประเมินความเสี่ยงและโอกาสทางธุรกิจที่อาจเกิดขึ้น ทำให้การวางแผนทางกลยุทธ์มีความสมเหตุสมผลและตามแนวทางที่ชัดเจน
ความสามารถที่ Data Science มอบให้มีความหลากหลาย ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย การใช้ machine learning เพื่อสร้างระบบแนะนำ หรือแม้กระทั่งการพัฒนาอัลกอริธึมที่ช่วยในการจำแนกข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้การตัดสินใจดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังนำไปสู่การสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาดด้วย
เครื่องมือและเทคนิคพื้นฐานของ Data Science
Data Science เป็นสาขาที่รวมเอาเครื่องมือและเทคนิคหลายประเภท เพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูลต่าง ๆ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน การวิเคราะห์เชิงสถิติเป็นเครื่องมือพื้นฐานที่สำคัญในการทำ Data Science ซึ่งช่วยให้ผู้วิเคราะห์สามารถค้นหาแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลได้ โดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) และการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) เพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ชัดเจนมากยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ
นอกเหนือจากการวิเคราะห์เชิงสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ถือเป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่สำคัญใน Data Science เทคนิคนี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อทำการทำนายหรือจัดกลุ่มข้อมูลได้ โดยการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถเลียนแบบพฤติกรรมและแนวโน้มในข้อมูลในอดีต การเรียนรู้ของเครื่องมีหลายรูปแบบซึ่งรวมถึง การเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุม (Supervised Learning) และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุม (Unsupervised Learning) ซึ่งช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูงขึ้น
การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เป็นเครื่องมือที่มีบทบาทสำคัญใน Data Science ในยุคปัจจุบัน ซึ่งการจัดการข้อมูลที่มีปริมาณมากและหลากหลายประเภทสามารถก่อให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าแก่การวิเคราะห์ การใช้เทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น Hadoop, Spark, และ NoSQL databases ช่วยให้ผู้วิเคราะห์สามารถเข้าถึงและจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ ยังมีเครื่องมือแบบ open-source เช่น R และ Python ที่ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น
การประยุกต์ใช้ Data Science ในธุรกิจ
Data Science เป็นเครื่องมือที่สำคัญที่ส่งผลต่อการพัฒนาธุรกิจในยุคข้อมูลข่าวสาร เราสามารถเห็นบทบาทของ Data Science ที่สำคัญในหลายๆ ด้านของการดำเนินธุรกิจ ส่วนหนึ่งที่พูดถึงบ่อยคือการเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น พฤติกรรมของผู้บริโภค หรือแนวโน้มตลาดที่เปลี่ยนแปลง ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น ด้วยความสามารถในการพยากรณ์ว่าจะมีผลิตภัณฑ์ใดที่น่าสนใจสำหรับกลุ่มลูกค้าเฉพาะ
นอกจากการตลาดแล้ว การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าก็เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่ชัดเจนของการใช้ Data Science ในธุรกิจ การใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกสามารถช่วยให้ธุรกิจเข้าใจถึงความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ทำให้ธุรกิจสามารถปรับกลยุทธ์ในการให้บริการสินค้าและบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ยังช่วยในการสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้า เพื่อรักษาลูกค้าให้กลับมาใช้บริการอีกครั้ง
สุดท้าย การบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทานโดยใช้ Data Science เช่น การคาดการณ์ยอดขาย สามารถช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต ทำให้กระบวนการผลิตและการขนส่งสินค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ การใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์ปัญหาที่เกิดขึ้นในสายการผลิตสามารถช่วยให้องค์กรแก้ไขปัญหาได้รวดเร็ว ซึ่งส่งผลให้ความพึงพอใจของลูกค้าเพิ่มสูงขึ้น ดังนั้น ความสำคัญ Data Science จึงมีบทบาทสำคัญในหลายด้าน เพื่อช่วยธุรกิจก้าวสู่ความสำเร็จในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูลเหล่านี้
Data Science กับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
ในยุคข้อมูลข่าวสารที่มีการผลิตและสะสมข้อมูลจำนวนมหาศาล การนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้เพื่อการตัดสินใจที่มุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์จึงกลายเป็นสิ่งที่ได้รับความสำคัญอย่างมากในภาคธุรกิจ การใช้ Data Science และเทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ big data สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญซึ่งช่วยในการพัฒนาและปรับกลยุทธ์ธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
องค์กรที่ใช้ Data Science ในการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเข้าใจตลาดได้ดีขึ้น โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาถึงพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้า การใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์จะสามารถช่วยให้ผู้บริหารเลือกทิศทางที่เหมาะสมที่สุดในการตอบสนองความต้องการของลูกค้าและการสร้างความแตกต่างจากคู่แข่งขัน ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยในการตั้งกลยุทธ์ที่มุ่งเน้นประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยให้วางแผนทางการตลาดในรูปแบบที่มีข้อมูลสนับสนุนได้อย่างชัดเจน
ยิ่งไปกว่านั้น การใช้ Data Science ยังช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนระยะยาวและปรับกลยุทธ์ให้ตรงตามการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจและสังคม ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตอาจช่วยในการคาดการณ์เทรนด์ในอนาคตได้ นอกจากนี้ ข้อมูลที่ได้รับยังสามารถนำไปใช้ในการทดสอบกลยุทธ์ใหม่ๆ ที่องค์กรกำลังพัฒนา การผลิตข้อมูลที่มีคุณภาพและการวิเคราะห์จะพัฒนาไปสู่การตัดสินใจที่มีพื้นฐานจากข้อเท็จจริง ซึ่งนับเป็นการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่องค์กรไม่ควรมองข้าม
ความท้าทายและปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ Data Science
ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญและจำนวนมากการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เรียกว่า Big Data เป็นเรื่องที่เกิดขึ้นอย่างแพร่หลาย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists) ต้องเผชิญกับความท้าทายและปัญหาหลายประการเพื่อให้สามารถปรับใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดอย่างมีประสิทธิภาพ
หนึ่งในความท้าทายหลักที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องจัดการคือการจัดการกับข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำ ปัญหานี้ส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์และการทำนายเป็นอย่างมาก ข้อมูลที่มีข้อผิดพลาดหรือไม่สมบูรณ์อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและสร้างความสับสนในการตัดสินใจ แถมยังต้องใช้เวลาและทรัพยากรในการทำความสะอาดข้อมูลเพื่อให้มีความน่าเชื่อถือได้สูงขึ้น
นอกจากปัญหาคุณภาพข้อมูลแล้ว ความซับซ้อนของข้อมูลก็เป็นอีกหนึ่งความท้าทายที่สำคัญ ข้อมูลในปัจจุบันมีรูปแบบที่หลากหลาย เช่น ข้อมูลเชิงโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีการจัดระเบียบ และสื่อปฏิสัมพันธ์อื่น ๆ ซึ่งทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องใช้เครื่องมือและเทคนิคที่หลากหลายเพื่อจัดการกับข้อมูลเหล่านี้ นอกจากนี้ยังต้องเก็บรักษาความแม่นยำและความเที่ยงตรงในการดูแลข้อมูลในกระบวนการวิเคราะห์
อีกหนึ่งปัญหาที่ควรให้ความสนใจคือความเป็นส่วนตัวในการจัดการข้อมูล ข้อกำหนดทางกฎหมายและบรรทัดฐานทางศีลธรรมเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลมีความเข้มงวดมากขึ้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องพิจารณาถึงการรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้อย่างเคร่งครัดในทุกขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนนี้เป็นเรื่องที่ท้าทายในการสร้างความสมดุลระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลและการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลในยุคข้อมูลข่าวสาร
อนาคตของ Data Science
ในยุคข้อมูลข่าวสารที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ความสำคัญของ data science ได้ถูกตระหนักถึงมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการนำข้อมูลขนาดใหญ่หรือ big data มาประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจและพัฒนาธุรกิจ ซึ่งมีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างต่อเนื่องในอนาคต การพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อทิศทางของ data science
อีกหนึ่งด้านที่น่าสนใจคือ การใช้เทคนิคการวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics) ซึ่งจะช่วยให้บริษัทสามารถคาดการณ์แนวโน้มและพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น เทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่ก้าวหน้า เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) จะทำให้ data scientists สามารถจัดการข้อมูลที่มีความซับซ้อนได้ดีขึ้น ด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ องค์กรต่าง ๆ จะมีความสามารถในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและการปรับปรุงบริการให้ตรงตามความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในส่วนของความปลอดภัยของข้อมูล (Data Security) ก็จะเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่มีความสำคัญมากขึ้น ด้วยการเพิ่มสูงขึ้นของภัยไซเบอร์และการละเมิดข้อมูล ผู้ที่ทำงานในสาขานี้ต้องเข้าใจและพัฒนากรอบการทำงานที่สามารถปกป้องข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ กล่าวได้ว่า อนาคตของ data science นั้นมีความท้าทายและโอกาสที่น่าตื่นเต้น โดยการเชื่อมโยงเทคโนโลยีใหม่ ๆ กับการประยุกต์ใช้ big data ในการแก้ไขปัญหาต่าง ๆ จะเป็นกุญแจสำคัญในความสำเร็จขององค์กรมากมายในอนาคต
การศึกษาและอาชีพใน Data Science
การศึกษาที่เหมาะสมเป็นปัจจัยสำคัญในการเริ่มต้นอาชีพในสายงาน data science ซึ่งมักจะต้องการพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ นักศึกษาที่ต้องการเข้าสู่วงการนี้มักจะเลือกศึกษาหลักสูตรที่เกี่ยวข้อง เช่น สถิติศาสตร์ วิทยาเครื่องจักร (Machine Learning) และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) โดยเยี่ยมชมมหาวิทยาลัยที่มีหลักสูตร data science โดยเฉพาะ การมีปริญญาในสาขาเหล่านี้จะช่วยให้นักศึกษามีโอกาสที่ดีในการหางานในตลาดที่มีการแข่งขันสูง
นอกจากความรู้ทางทฤษฎีแล้ว ทักษะที่ใช้ในการทำงานใน data science ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน การใช้งานเครื่องมือและเทคโนโลยีเช่น Python, R, SQL และทักษะการทำงานกับ big data เป็นสิ่งที่ต้องอยู่ในคลังแสงของนัก data scientist โดยเฉพาะในบทบาทที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลให้ออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าแก่ผู้บริหารและองค์กร
การพัฒนาทักษะเหล่านี้สามารถทำได้หลายวิธี เช่น การเข้าร่วมอบรมออนไลน์ การทำโปรเจกต์จริง หรือการฝึกงานกับบริษัทที่ดำเนินงานในสาย data science ซึ่งจะช่วยให้บุคคลสามารถนำความรู้ที่ได้มาประยุกต์ใช้ในสถานการณ์จริงและช่วยสร้างประสบการณ์ที่มีค่าในโลกแห่งการทำงานในยุคข้อมูลข่าวสาร
ในยุคที่ข้อมูลข่าวสารมีความสำคัญมากขึ้น การฝึกซ้อมทักษะในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและความสามารถในการเข้าใจข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ จะทำให้คุณสามารถสร้างคุณค่าในการทำงานและเติบโตในอาชีพ data science ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
บทสรุป
ในยุคที่ข้อมูลข่าวสารมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งเช่นปัจจุบัน การทำความเข้าใจเกี่ยวกับ data science และ big data จึงเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง สำหรับองค์กรและบุคคลทั่วไปที่ต้องการสร้างความแตกต่างในการแข่งขัน สาขา data science ไม่เพียงแต่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่ยังทำให้เราสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยความสามารถในการแปรผลข้อมูลอย่างรวดเร็วและถูกต้อง
ความสำคัญของ data science ในการขับเคลื่อนการพัฒนาขององค์กรไม่สามารถมองข้ามได้ โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ต้องการนวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์ การประยุกต์ใช้เทคนิคต่าง ๆ ใน data science เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์เชิงพาณิชย์ ช่วยทำให้เราสามารถสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์ผลแนวโน้มในอนาคตได้อย่างแม่นยำ
ยิ่งไปกว่านั้นน้ำใสดอทคอมมองว่า การพัฒนาเครื่องมือและเทคโนโลยีด้าน big data ยังช่วยให้เราสามารถจัดการกับข้อมูลที่หลากหลายและยุ่งเหยิงได้อย่างมีระบบ ซึ่งอาจนำไปสู่ความก้าวหน้าในหลายด้าน ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการเงิน การตระหนักถึงความสำคัญของ data science นั้นจะช่วยให้เราไม่เพียงแต่เข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ แต่ยังสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการสร้างคุณค่าใหม่ ๆ ในอนาคต
โดยสรุป การยอมรับและปรับตัวตามความเป็นจริงของ data science เป็นปัจจัยที่สำคัญในการประสบความสำเร็จในอนาคต การเข้าถึงและให้คุณค่าแก่ข้อมูลในปัจจุบันสามารถนำเราไปสู่เส้นทางที่ไม่เคยมีมาก่อนในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้
จากบทความนี้ คุณผู้อ่านพอจะมองภาพออกกันใหม น้ำใสดอทคอมบอกเลยว่า การเก็บข้อมูล ก็เหมือนเรามีหนังสือ เก็บอย่างเป็นระเบียบ มีระบบการจัดเก็บที่สามารถค้นหา และหยิบมาใช้ได้ง่ายในเวลาที่ต้องการ มีความปลอดภัยของข้อมูลที่จัดเก็บ สามารถใช้เครื่องมือที่จำเป็นจัดการกับข้อมูลได้อย่างคุ้มค่า หวังว่า บทความนี้จะเป็นประโยชน์กับทุกท่านที่สนใจไม่มาก ก็น้อย หากผิดพลาดประการใด หรือข้อมูลมีความคลาดเคลื่อน สามารถแสดงความคิดเห็น แนะนำ ติชมเข้ามาได้ น้ำใสดอทคอม ฝากทุกท่านกดไลท์ กดแชร์ หากบทความนี้มีประโยชน์
