Cover บทความ ความต่างของ Data และ Information

Data และ Information ต่างกันอย่างไร? สรุปสิ่งที่ควรรู้สำหรับสองคำนี้

mins read   1stCraft Team

“ข้อมูล (Data)” กับ “สารสนเทศ (Information)” ต่างกันอย่างไร?​ 

Data กับ Information เป็นคำสองคำที่คนส่วนใหญ่มักใช้สับสนปะปนกัน ในความหมายเดียวกันคือ ข้อมูลหรือสิ่งที่รับรู้ แต่จริงๆ แล้ว สองคำนี้มีความหมายต่างกัน 

สำหรับการทำงานด้านข้อมูล ไม่ว่าจะในธุรกิจหรือองค์กรต่างๆ หากใช้สองคำนี้ปะปนกันอย่างไม่เข้าใจ ก็อาจก่อให้เกิดปัญหาตามมาได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการจัดการข้อมูลและการนำเข้าข้อมูลเข้าสู่ระบบ รวมถึงการตีความข้อมูลหรือผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูล 

ในบทความนี้ เราจะมาช่วยคุณไขข้อสงสัยและชี้ความแตกต่างระหว่าง Data กับ Information ว่ามีอะไรบ้าง โดยลิสต์เป็นข้อๆ เข้าใจง่าย พร้อมกับอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสองคำนี้ที่แยกจากกันไม่ขาด

ความหมายของ Data กับ Information 

Data กับ Information คืออะไร? ลองดูคำนิยามของทั้งสองคำนี้กันก่อน 

ความหมายของ Data กับ Information

ข้อมูล หรือ Data หมายถึง ข้อเท็จจริงที่ได้ที่ยังไม่ได้รับการจัดการ จัดรูปแบบ หรือผ่านกระบวนการทำอะไรทั้งสิ้น (unorganized facts) หรือบางครั้งอาจเรียก “ข้อมูล” ว่า “ข้อมูลดิบ” (raw data) ก็ได้ โดยข้อมูลอาจเป็นได้ทั้งข้อความ ตัวเลข ภาพ เสียง ข้อสังเกต ฯลฯ ซึ่งเป็นข้อเท็จจริงที่ได้มาจากการสังเกต การวัด การเก็บโดยที่ตัวข้อมูลนั้นๆ อาจจะยังไม่ได้มีความหมายหรือจุดประสงค์อะไร เช่น “ชาย”, “16”, “นำ้เงิน” ฯลฯ ที่เราไม่รู้ว่าเป็นคำอธิบายสิ่งใด

สารสนเทศ หรือ Information หมายถึง ข้อมูลที่ผ่านการจัดการ การจัดเรียง การกลั่นกรอง การกำหนดรูปแบบ เป็นชุดข้อมูล (data collection) ที่ประกอบรวมกับบริบท (context) หรือผ่านการให้ความหมายมาเรียบร้อยแล้ว จึงสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ โดยสารสนเทศอาจถูกนำเสนอในรูปแบบของรายงาน สรุป หรือข่าวสาร กล่าวได้ว่า สารสนเทศคือผลลัพธ์ของข้อมูลที่ผ่านกระบวนการมาแล้ว 

สารสนเทศ หรือ Information
ที่มารูปภาพ analytixlabs.co.in

โดยสรุปแล้ว “ข้อมูล” คือ ข้อเท็จจริงที่ได้มาแล้วยังไม่ได้ทำอะไร ยังไม่ผ่านการประมวลผลหรือจัดกลุ่มข้อมูล ยังไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้ 

แตกต่างกับ “สารสนเทศ” ที่หมายถึงข้อมูลที่ผ่านการจัดกลุ่ม กลั่นกรอง และให้ความหมายมาเรียบร้อยแล้ว สามารถนำไปใช้งานได้ หากเปรียบเทียบ ข้อมูลก็เหมือนกับวัตถุดิบที่ยังไม่ผ่านการปรุง ส่วนสารสนเทศก็คือ เมนูอาหารที่พร้อมรับประทานนั่นเอง

ความแตกต่างระหว่าง Data กับ Information มีอะไรบ้าง

จากนิยามของข้อมูลและสารสนเทศ เราสามารถสรุปข้อแตกต่างของทั้งสองคำ ได้ดังนี้

  • ข้อมูล คือ ข้อเท็จจริงหรือตัวเลขดิบๆ ไม่ได้ให้ความหมายอะไร ส่วนสารสนเทศ คือ ชุดข้อมูลที่ผ่านการจัดการ กำกับบริบท หรือให้ความหมายมาแล้ว ช่วยให้ Insight บางอย่างกับผู้อ่านสารสนเทศได้
  • สารสนเทศเป็นผลลัพธ์ของข้อมูล หากไม่มีข้อมูลหรือข้อมูลดิบ เราก็ไม่สามารถสร้างสารสนเทศหรือ Information ขึ้นมาได้
  • ข้อมูลอาจหมายถึง “สิ่งที่ป้อนเข้าไป” (input) เมื่อข้อมูลผ่านตัวกรองบางอย่างหรือผ่านกระบวนการบางอย่างแล้ว เราจะได้ “ผลผลิต” (output) ออกมา ซึ่งผลผลิตอาจออกมาได้ในหลากหลายรูปแบบ เช่น ตารางสถิติ หน้าต่างข้อมูล (dashboard) หรือ ข้อความในหมวดหมู่ ฯลฯ ที่รวมเรียกว่า “สารสนเทศ”
  • ข้อมูลอาจไม่มีความหมายในตัวเองและไม่มีบริบท ต่างจากสารสนเทศที่มีความหมายบางอย่างในตัวเสมอและมีบริบทกำกับ

ตัวอย่างความแตกต่างระหว่างข้อมูลและสารสนเทศ

  1. ตัวเลข 0812345678 ที่ได้รับมา เป็นข้อมูล ซึ่งเราอาจจะยังไม่รู้ว่าหมายถึงอะไร แต่หากมีการระบุ (ให้ความหมาย) ว่า “หมายเลขติดต่อ 081-234-5678” เราก็จะเข้าใจได้ว่าตัวเลขเหล่านั้นหมายถึงเบอร์โทรศัพท์ ไม่ใช่จำนวนหรือปริมาณ เมื่อเรารู้ว่าข้อมูลหมายถึงสิ่งใด เราเรียกข้อมูลเหล่านั้นว่า “สารสนเทศ” หรือ “Information”
  2. มีจำนวนการเข้าชมเว็บไซต์ทั้งหมด 50,000 ครั้ง เป็นข้อมูล แต่หากมีการแปลงข้อมูลเป็นกราฟจำนวนการเข้าชมเว็บไซต์ออกเป็นแต่ละวันหรือเดือน ก็จะเป็นสารสนเทศที่ทำให้ทราบ ‘เทรนด์’ หรือเห็นอัตราการเติบโตของจำนวนการเข้าชมเว็บไซต์
  3. ร้านได้ยอดขาย 5,000 บาท ต่อวัน เป็นข้อมูล ส่วนร้านมียอดขายเฉลี่ย 5,000 บาท ต่อวัน เป็นสารสนเทศ

กระบวนการเปลี่ยนแปลง Data เป็น Information เพื่อใช้ประโยชน์

การใช้ประโยชน์จากข้อมูล เราจะต้องนำข้อมูลมาจัดการ จัดเก็บ ให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมก่อน หรือก็คือการแปลงข้อมูล (data) เป็นสารสนเทศ (information) ซึ่งกระบวนการแปลงข้อมูลเป็นสารสนเทศนั้น มีอยู่ 5 กระบวนการสำคัญด้วยกัน

1. จัดเก็บเฉพาะข้อมูลที่มีประโยชน์หรือจำเป็น

ทุกองค์กร หน่วยงาน และธุรกิจที่ต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูล เชื่อว่าจะต้องเผชิญกับปัญหาข้อมูลทะลักล้น ซึ่งแน่นอนว่า ไม่ใช่ทุกข้อมูลจะเป็นประโยชน์กับการตัดสินใจหรือดำเนินงาน 

โดยก่อนที่ทำอะไรกับข้อมูล เพื่อลดภาระในการจัดการและทำความสะอาดข้อมูล เราควรที่จะต้องนิยามข้อมูลที่มีประโยชน์ก่อน ที่อาจจะถามตัวเองง่ายๆ เพื่อเช็กความจำเป็นของข้อมูล เช่น

  • ต้องการหาคำตอบอะไร แล้วข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ได้คำตอบหรือไม่
  • ข้อมูลที่ต้องการมีความเที่ยงตรง ถูกต้อง สามารถสะท้อนสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นและสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้วได้มากแค่ไหน
  • ข้อมูลที่ต้องการมีความสมเหตุสมผลหรือไม่และสามารถอ้างอิงได้หรือไม่ (Validity)

อย่างไรก็ตาม ในหลายกรณี เราอาจใช้วิธีการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่นหรือใช้ข้อมูลจากระบบที่ตั้งค่าไว้ก่อนแล้ว จึงไม่สามารถเลือกข้อมูลได้อย่างเต็มที่ สิ่งที่จำเป็นและต้องทำแทนการคัดเลือกข้อมูล คือ การทำความสะอาดข้อมูลหรือ Data Cleansing << ในบทความนี้ เราเขียนวิธีการคร่าวๆ ไว้แล้ว

2. ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics Tools)

ใช้เครื่องมือในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายๆ มองเห็น Insight ไม่ว่าจะเป็นรายงาน (report) หรือแดชบอร์ดสรุปข้อมูล (dashboard) เพื่อให้ข้อมูลกลายเป็นสารสนเทศที่พร้อมใช้ประโยชน์

โดยเครื่องมือจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ก็มีหลากหลายประเภทให้เลือกใช้เหมาะกับแต่ละอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็น

  • BI: Business intelligence หรือเทคโนโลยีที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับธุรกิจ 
  • ERP: Enterprise Resource Planning หรือระบบจัดการทรัพยากรในองค์กรและโรงงานที่ดึงข้อมูลทุกอย่างเข้ามาไว้และนำเสนอข้อมูลในระบบเดียว
  • CRM: Customer Relationship Management หรือระบบบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าและบริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

ตัวอย่างหน้าตาแดชบอร์ดข้อมูลของ Business Intelligance

Zoho Analytics ตัวอย่างหน้าตาแดชบอร์ดข้อมูลของ Business Intelligance
ที่มารูปภาพ mopinion.com

3. แปลงข้อมูลให้เป็นสารสนเทศที่พร้อมใช้งาน

เราจะแปลงข้อมูลเป็นสารสนเทศได้ ก็ต่อเมื่อเรารู้ว่าเราจะใช้ข้อมูลทำอะไร จากนั้นจึงจัดการกับข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการให้ความหมาย การใส่บริบท หรือการวิเคราะห์ข้อมูล 

เพื่อหาแนวโน้มหรือเทรนด์ของข้อมูลและ Insight มาจัดทำในรูปแบบที่สามารถใช้นำเสนอ หรือใช้ประโยชน์ได้ทันที เช่น การจัดทำรายงาน (report) การสรุปลงในแดชบอร์ด (dashboard) ถ้าหากใช้เครื่องมือจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล เราก็สามารถกำหนดหน้าต่างแสดงผลข้อมูลเฉพาะที่ต้องการได้ 

4. ใช้สารสนเทศในการวางแผนและตัดสินใจ

ข้อมูลที่กลั่นกรองและเรียบเรียงออกมาเป็นสารสนเทศจะไม่มีประโยชน์ หากไม่ได้นำมาใช้ สารสนเทศที่ดีจะต้องอยู่ในรูปแบบที่เข้าถึงได้ง่าย สามารถใช้งานได้ทันที สามารถบอกสถานการณ์และเทรนด์ของข้อมูลได้ โดยที่ยังไม่ต้องตีความ เมื่อสารสนเทศพร้อมมารวมกับประสบการณ์และการตีความของมนุษย์ก็จะเกิด “ความรู้” (knowledge) ซึ่งนำไปสู่คำตอบในการแก้ไขปัญหาหรือวางแผนต่อไป

5. ทบทวนและปรับปรุงสารสนเทศ

หลังจากใช้งานสารสนเทศในการวางแผนและตัดสินใจแล้ว อาจทบทวนอีกครั้งว่า เนื้อหาและรูปแบบการนำเสนอสารสนเทศนั้นสามารถตอบคำถามหรือช่วยให้มองเห็น Insight ได้อย่างรวดเร็วหรือไม่ และรูปแบบการนำเสนอมีส่วนไหนที่สามารถปรับปรุงให้ใช้ประโยชน์ได้ง่ายขึ้นหรือเปล่า 

หนึ่งในวิธีการปรับปรุงสารสนเทศที่ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้ดีและง่ายขึ้น คือ การทำ Data Visualization ที่นำข้อมูลดิบต่างๆ มาจัดรวมอยู่ด้วยกันและนำเสนอ Insight ออกมาให้เห็นอย่างชัดเจน ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบกราฟแสดงแนวโน้ม แผนผัง แท่งหรือรูปทรงเปรียบเทียบปริมาณ การใช้สีสันที่มีความหมายบางย่าง เช่น สีแดง-เขียว 

แต่ถ้าหากโจทย์ที่พบคือเรื่องเนื้อหาหรือตัวข้อมูล ต้องกลับไปที่ข้อแรก คือ การคัดเลือกข้อมูลที่มีประโยชน์และจำเป็นจริงๆ 

อ่านเพิ่มเติม: วิธีการกรองและทำความสะอาดข้อมูล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพพร้อมใช้งาน

สรุปท้ายบทความ

ทุกวันนี้ เราอยู่ในยุค “ข้อมูลข่าวสาร” (Information Age) ไม่ใช่แค่กับการทำงานหรือในองค์กรที่ใช้สารสนเทศในการดำเนินงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการใช้ชีวิตประจำวันของเราด้วย ไม่ว่าจะเป็น การใช้ GPS การเข้าค้นหาความรู้ผ่าน Search Engine (ยกตัวอย่างเช่น Google) การเรียกใช้บริการรถรับส่ง ฯลฯ สิ่งที่เราสัมผัสเหล่านั้น คือ “สารสนเทศ” หรือข้อมูลที่ถูกแปลงและนำเสนอให้พร้อมใช้ประโยชน์ เข้าใจง่าย เข้าถึงได้ทันที 

เช่นเดียวกับการใช้สารสนเทศในองค์กร สารสนเทศที่ดี คือ สารสนเทศที่พร้อมใช้ประโยชน์และช่วยให้การทำงานของเราง่ายขึ้น ซึ่งกว่าจะได้สารสนเทศที่มีคุณภาพก็ต้องมีกระบวนการจัดการกับข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเสียก่อน

อย่างไรก็ตาม ด้วยอินเทอร์เน็ตและเทคโนโลยีในปัจจุบัน เรามีเครื่องมือจัดการกับข้อมูลมากมายที่ช่วยเก็บและแปลงข้อมูลดิบให้เป็นสารสนเทศที่พร้อมใช้งาน 

1stCraft คือ บริษัทที่ให้บริการซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลต่างๆ ในองค์กร ซึ่งสามารถให้คำแนะนำและปรับแต่ง (customize) สถาปัตยกรรมข้อมูลหรือวิธีการเก็บและนำเสนอข้อมูลให้เหมาะกับแต่ละองค์กรได้

หากคุณต้องการปรึกษาเรื่องการจัดการกับข้อมูลและสารสนเทศในองค์กร สามารถปรึกษาเราได้ฟรีที่นี่