มาเรียนรู้เรื่อง “Data Analytics” ที่เกี่ยวกับงานห้องสมุด [TKPARK]

มาเรียนรู้เรื่อง “Data Analytics” ที่เกี่ยวกับงานห้องสมุด [TKPARK]

Admin ได้มีโอกาสไปบรรยายใน session “Librarian Space” ตอน “Data Analytics” ซึ่งเป็นหลักสูตรเบื้องต้นสำหรับบรรณารักษ์ที่สนใจในเรื่องการนำข้อมูลของห้องสมุดมาใช้ในชีวิตประจำวัน

ภายใต้หัวข้อนี้แบ่งออกเป็น 4 ตอน ได้แก่
1) Data ในชีวิตประจำวัน และ Data ในงานห้องสมุด
2) การวิเคราะห์ข้อมูลของห้องสมุด
3) กรณีศึกษาการนำ Data มาใช้ในงานห้องสมุด
4) ทักษะและความรู้สำหรับการเป็น Data Librarian

ผมจึงขอนำวีดีโอจาก Facebook Fanpage TKPARK มาลงในบล็อกให้เพื่อนๆ ดูกันอย่างไม่ขาดตอน ไปดูกันได้เลย

Read more
การนำข้อมูลมาใช้เพื่อขับเคลื่อนห้องสมุด (Data Driven in Library work)

การนำข้อมูลมาใช้เพื่อขับเคลื่อนห้องสมุด (Data Driven in Library work)

ช่วงนี้หลายห้องสมุดกำลังอยู่ในสภาวะที่งุนงงกับบรรดา Buzzword มากมาย และหนึ่งใน Buzzword ที่ได้ยินกันมากๆ คือ Big Data หรือ ข้อมูลขนาดใหญ่ ว่าแต่ข้อมูลในห้องสมุดมีอะไรที่เรียกว่า Big Data บ้าง — คำตอบ คือ ไม่มีข้อมูลที่ขนาดใหญ่แบบนั้นอยู่จริงในห้องสมุดเพียงแห่งเดียว (แต่ถ้าบอกว่าข้อมูลของการใช้ห้องสมุดทั้งประเทศ หรือ ถ้าห้องสมุดทุกแห่งในประเทศเชื่อมโยงกันแล้ว อาจจะมี Big Data จริงๆ ก็ได้)

ถ้าอย่างนั้นห้องสมุดไม่จำเป็นต้องสนใจเรื่อง Data หรือครับ? คำตอบ คือ ไม่ครับ ยังไงก็ต้องสนใจอยู่ดี และปัจจุบัน Data Driven Business หรือ การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลกำลังเป็นอีกประเด็นที่น่าสนใจ

Read more
ตัวอย่างการนำข้อมูลมาใช้ในงานห้องสมุด ตอนที่ 1 : RFM

ตัวอย่างการนำข้อมูลมาใช้ในงานห้องสมุด ตอนที่ 1 : RFM

หากเรา ค้นคำว่า RFM-Model ใน Google ตัวเลือกแรกๆ ที่เราจะได้เห็น คือ คำตอบจาก wikipedia ว่า RFM-Model คืออะไร และสรุปง่ายๆ ว่า คือ การวิเคราะห์ “customer value” เห็นศัพท์แบบนี้แล้ว ปวดหัวเหมือนกันครับ ยิ่งอ่านในรายละเอียดยิ่งยาวมาก

ภาพจาก presentation https://www.slideshare.net/WhiteRavenPL/rfm-segmentation

ผมขอสรุปง่ายๆ แบบนี้ครับ จริงๆ แล้วมันคือวิธีการหนึ่งที่ผมนำมาใช้แบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation)

Read more

5 เหตุผลที่ทำให้ชาวห้องสมุดต้องสนใจเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics)

5 เหตุผลที่ทำให้ชาวห้องสมุดต้องสนใจเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics)

5 เหตุผลที่ทำให้ชาวห้องสมุดต้องสนใจเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เพื่อนำมาใช้ในห้องสมุด คือ

1. แนวโน้มเรื่อง Big Data / Data sciences / AI กำลังได้รับความนิยมที่สูงขึ้น (ไม่สนใจไม่ได้แล้ว)
2. ระบบห้องสมุดหลายๆ ตัวเริ่มมีการเพิ่มฟีเจอร์ในการทำรายงานโดยดึงข้อมูลต่างๆ มาวิเคราะห์ให้อัตโนมัติ (อันนี้ยังไม่เห็นในเมืองไทย ส่วนใหญ่บรรณารักษ์ดึงออกมาวิเคราะห์เอง)

Read more