หน่วยสมรรถนะ

หน่วยสมรรถนะ

วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เพื่อตีความและหาข้อสรุปที่เป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจ

สมรรถนะสนับสนุนในการทำงานผู้บริหารเทคโนโลยีสารสนเทศระดับสูงภาครัฐ


รายละเอียดหน่วยสมรรถนะ


1. รหัสหน่วยสมรรถนะ DT600

2. ชื่อหน่วยสมรรถนะ วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เพื่อตีความและหาข้อสรุปที่เป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจ

3. ทบทวนครั้งที่ /

4. สร้างใหม่ ปรับปรุง

5. สำหรับชื่ออาชีพและรหัสอาชีพ (Occupational Classification)

ข้าราชการและบุคลากรภาครัฐ กลุ่มผู้บริหารระดับสูง (Executive) กลุ่มผู้อำนวยการกอง (Management) กลุ่มผู้ปฏิบัติงานที่เกี่ยวข้องกับงานนโยบายและงานวิชาการ (Academic) กลุ่มผู้ปฏิบัติงาน เฉพาะด้านเทคโนโลยีดิจิทัล (Technology) และ กลุ่มผู้ปฏิบัติงานที่เกี่ยวข้องกับงานด้านบริการ (Service)



6. คำอธิบายหน่วยสมรรถนะ (Description of Unit of Competency)
บุคคลที่ทำหน้าที่เกี่ยวกับการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล ที่มีความสามารถกำหนด ประเด็นและขอบเขตการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถจัดเตรียมคลังข้อมูลสำหรับวิเคราะห์ตัดสินใจ และวางแผนทาง ยุทธศาสตร์สามารถวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ข้อมูลเพื่อให้ได้วิธีแก้ปัญหา ยกระดับประสิทธิภาพการทำงาน และ คุณภาพการให้บริการ และสามารถจัดเตรียมหลักปฏิบัติทื่ดีเพื่อสร้างธรรมาภิบาลสำหรับทรัพย์สินข้อมูล

7. สำหรับระดับคุณวุฒิ

8. กลุ่มอาชีพ (Sector)
ข้าราชการ และบุคลากรภาครัฐ

9. ชื่ออาชีพและรหัสอาชีพอื่นที่หน่วยสมรรถนะนี้สามารถใช้ได้ (ถ้ามี)
N/A

10. ข้อกำหนดหรือกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง (Licensing or Regulation Related) (ถ้ามี)
พระราชกฤษฎีกากำหนดหลักเกณฑ์และวิธีการในการทำธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ภาครัฐ พ.ศ. 2549 พระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์(ฉบับที่ 2) พ.ศ. 2551 พระราชบัญญัติการอำนวยความสะดวกในการพิจารณาอนุญาตของทางราชการพ.ศ. 2558 พระราชบัญญัติว่าด้วยการกระทำความผิดเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์พ.ศ.2560 พระราชบัญญัติการพัฒนาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม พ.ศ. 2560

11. สมรรถนะย่อยและเกณฑ์การปฏิบัติงาน (Elements and Performance Criteria)
หน่วยสมรรถนะย่อย (EOC) เกณฑ์ในการปฏิบัติงาน (Performance Criteria) รหัส PC
(ตามเล่มมาตรฐาน)
รหัส PC
(จากระบบ)
DT601

กำหนดขอบเขตการวิเคราะห์ข้อมูล

1.1 กำหนดประเด็นที่ต้องการวิเคราะห์เพื่อนำไปใช้ในการพัฒนาประสิทธิภาพการทำงานและการให้บริการ

DT601.01 191510
DT601

กำหนดขอบเขตการวิเคราะห์ข้อมูล

1.2 กำหนดขอบเขตข้อมูลและแหล่งข้อมูลที่ต้องการ 

DT601.02 191511
DT602

จัดเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ (Data Preparation) 

2.1 รวบรวมข้อมูลเพื่อใช้วิเคราะห์(Data Collection) ด้วยการดึงข้อมูล (Data Extraction) จากแหล่งข้อมูลต่างๆ

DT602.01 191512
DT602

จัดเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ (Data Preparation) 

2.2 จัดระเบียบข้อมูล (Data Cleansing) 

DT602.02 191513
DT602

จัดเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ (Data Preparation) 

2.3 นำเข้าข้อมูล (Data Migration)

DT602.03 191514
DT602

จัดเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ (Data Preparation) 

2.4 เชื่อมโยงและสกัดข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่นำไปใช้ประโยชน์ได้(Data Connections and Extraction) 

DT602.04 191515
DT602

จัดเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ (Data Preparation) 

2.5 จัดทำคลังข้อมูล (Data Warehousing) ให้พร้อมนำไปใช้ และวิเคราะห์ต่อ 

DT602.05 191516
DT602

จัดเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ (Data Preparation) 

2.6 จัดเตรียมระบบเครือข่ายข้อมูลให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ (Data Provisioning)

DT602.06 191517
DT603

วิเคราะห์และตีความข้อมูล (Analyze Data and Draw Insights)

3.1 วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Discovery and Deep Analytics)

DT603.01 191518
DT603

วิเคราะห์และตีความข้อมูล (Analyze Data and Draw Insights)

3.2 อธิบายความสัมพันธ์ของข้อมูลและสารสนเทศที่ได้จาก การวิเคราะห์ 

DT603.02 191519
DT603

วิเคราะห์และตีความข้อมูล (Analyze Data and Draw Insights)

3.3 ตีความผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Derive Insight) เพื่อนำไปยกระดับประสิทธิภาพการทำงานและการให้บริการ

DT603.03 191520
DT603

วิเคราะห์และตีความข้อมูล (Analyze Data and Draw Insights)

3.4 รายงานผลจากการวิเคราะห์และตีความข้อมูลด้วยภาพ (Data Visualization) 

DT603.04 191521
DT603

วิเคราะห์และตีความข้อมูล (Analyze Data and Draw Insights)

3.5 ให้คำแนะนำในการแก้ปัญหาและพัฒนาระบบการทำงาน และการให้บริการจากผลการวิเคราะห์และตีความข้อมูล

DT603.05 191522
DT604

จัดเตรียมหลักปฏิบัติทื่ดีเพื่อสร้างธรรมาภิบาลสำหรับทรัพย์สินข้อมูล (Data Governance)

4.1 บริหารจัดการทรัพย์สินข้อมูลตลอดวงจรชีวิต (Data Lifecycle Management)

DT604.01 191523
DT604

จัดเตรียมหลักปฏิบัติทื่ดีเพื่อสร้างธรรมาภิบาลสำหรับทรัพย์สินข้อมูล (Data Governance)

4.2 จัดทำแคตาล็อกเมตะดาทาข้อมูล (Metadata Catalog) เพื่อให้ง่ายต่อการเข้าถึงและนำไปใช้

DT604.02 191524
DT604

จัดเตรียมหลักปฏิบัติทื่ดีเพื่อสร้างธรรมาภิบาลสำหรับทรัพย์สินข้อมูล (Data Governance)

4.3 จัดทำเกณฑ์ปฏิบัติและนโยบายเพื่อกำกับ ติดตาม ดูแล ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

DT604.03 191525
DT604

จัดเตรียมหลักปฏิบัติทื่ดีเพื่อสร้างธรรมาภิบาลสำหรับทรัพย์สินข้อมูล (Data Governance)

4.4 จัดทำแผนรักษาข้อมูลหลักขององค์กรเพื่อนำไปใช้ได้อย่างต่อเนื่อง (Business Continuity)

DT604.04 191526

12. ความรู้และทักษะก่อนหน้าที่จำเป็น (Pre-requisite Skill & Knowledge)

  • ทักษะการเรียนรู้ในศตวววษที่ 21

  • ความเข้าใจเกี่ยวกับระบบราชการ หน้าที่ความรับผิดชอบ และการบริหารจัดการภาครัฐ

  • ความรู้เกี่ยวกับกฎหมายปกครอง พ.ร.บ.ข้อมูลข่าวสารทางราชการ กฎหมายว่าด้วยการละเมิด

  • ความรู้เกี่ยวกับทิศทางและยุทธศาสตร์ของประเทศ

  • ความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีดิจิทัล


13. ทักษะและความรู้ที่ต้องการ (Required Skills and Knowledge)

(ก) ความต้องการด้านทักษะ


  • ทักษะในการแสวงหาข้อมูล

  • ทักษะในการสัมภาษณ์เพื่อสกัดความต้องการใช้ข้อมูล

  • ทักษะการจัดทำฉากทัศน์และเชื่อมโยงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากหลายแหล่ง (Connect the dot)

  • สร้างเครือข่ายความสัมพันธ์เพื่อจัดหาข้อมูลเพื่อทำงานข้ามหน่วยงาน

  • สามารถกำหนดความสัมพันธ์ของข้อมูลในแต่ละแหล่งอ้างอิง (Input-Process-Output-Control) เพื่อใช้ในการกำหนด Information Logistics ได้

  • จิตสำนึกด้านคุณภาพ (Quality Awareness)

  • ความสามารถในการเล่าเรื่องและสื่อสาร (Storytelling and Communication)

  • ชอบแก้ปัญหาที่มีความท้าทาย (Problem Solving)

  • มีความคิดริเริ่ม (Innovative)

  • ชอบทดลองทำสิ่งใหม่ๆ (Exploratorily Excitable)

  • มีความพยายาม ไม่ย่อท้อ (Persistent)

(ข) ความต้องการด้านความรู้


  • ความรู้เกี่ยวกับเป้าหมาย พันธกิจ กระบวนการทำงานและการให้บริการของหน่วยงาน

  • ความรู้เกี่ยวกับกรอบแนวทางการเชื่อมโยงรัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์แห่งชาติ(Thailand e-Government Interoperability Framework) หรือ TH e-GIF

  • ความรู้ด้านสถาปัตยกรรมการบริการ (SOA: Service-Oriented Architecture)

  • ความรู้ด้านมาตรฐานข้อมูล (Government Data Standard) และมาตรฐานการเปิดเผยข้อมูล (Government Open Data)

  • ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการจัดทำคลังข้อมูล (Data Warehouse) การนำคลังข้อมูลไปใช้ประมวลผล ต่อยอด ได้แก่ Information Processing, Analytical Processing, และ Data Mining

  • ความรู้เบื้องต้นด้าน Scripting and Statistical Language (Python, Matlab, R, SAS และอื่นๆ)

  • ความรู้เบื้องต้นด้าน Structured Query Language (SQL) Programming

  • ความรู้พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์ความรู้หลักสถิติและ การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่


14. หลักฐานที่ต้องการ (Evidence Guide)

(ก) หลักฐานการปฏิบัติงาน (Performance Evidence)




  • − ผลงานที่เกี่ยวข้องหรือมีส่วนร่วมกับการกำหนดขอบเขตข้อมูลและแหล่งข้อมูลที่ต้องการ การ จัดเตรียมคลังข้อมูลสำหรับวิเคราะห์ตัดสินใจ และวางแผนทางยุทธศาสตร์

  • ผลงานวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ข้อมูลเพื่อให้ได้วิธีแก้ปัญหา ยกระดับประสิทธิภาพการทำงาน และ คุณภาพการให้บริการ

  • ผลงานการจัดเตรียมหลักปฏิบัติทื่ดีเพื่อสร้างธรรมาภิบาลสำหรับทรัพย์สินข้อมูล

  • หลักฐานหรือประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์แก้ปัญหาด้วยข้อมูล ใช้ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหา ยกระดับประสิทธิภาพการทำงาน และคุณภาพการให้บริการ

  • หลักฐานที่เกี่ยวข้องกับการจัดทำเกณฑ์ปฏิบัติและนโยบายเพื่อกำกับ ติดตาม ดูแลความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ตลอดจนแผนรักษาข้อมูลหลักขององค์กร

  • กรณีศึกษาหรือการจัดทำโครงการที่เกี่ยวข้อง มาตรฐานสมรรถนะด้านดิจิทัลสำหรับข้าราชการและบุคลากรภาครัฐ



(ข) หลักฐานความรู้(Knowledge Evidence)




  • รายงานผลการวิเคราะห์เชิงสถิติเพื่อนำไปสู่การปรับปรุงและยกระดับคุณภาพการให้บริการ

  • มีผลลัพธ์การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการยกระดับคุณภาพการให้บริการโดยใช้ข้อมูลที่ได้ จากการวิเคราะห์

  • ประกาศนียบัตรต่างๆ จากการฝึกอบรมพัฒนาหรือการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้อง



(ค) คำแนะนำในการประเมิน




  • ตรวจประเมินหลักฐานโดยพิจารณาจากร่องรอยหลักฐานที่เกี่ยวข้อง ทั้งหลักฐานด้านปฏิบัติงานและ หลักฐานด้านความรู้


15. ขอบเขต (Range Statement)

(ก) คำแนะนำ



การจัดทำมาตรฐานข้อมูลในแต่ละหน่วยงานอาจจะมีระดับของมาตรฐานที่แตกต่างกัน (ระดับกลุ่ม ระดับหน่วยงาน ระดังองค์กร ระดับกรม ระดับกระทรวง ระดับชาติและระดับนานาชาติเป็นต้น) และ อาจจะเป็นมาตรฐานของหน่วยงานย่อย การประเมินจึงไม่ควรจะจำกัดว่าต้องเป็นมาตรฐานในระดับใด



(ข) คำอธิบายรายละเอียด




  • การวิเคราะห์ความเป็นไปได้ในการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างหน่วยงาน มีขอบเขตครอบคลุมความเข้าใจ เรื่องกรอบแนวทางการเชื่อมโยงรัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์แห่งชาติ(Thailand e-Government Interoperability Framework) หรือ TH e-GIF เข้าใจความสำคัญของการจัดทำมาตรฐานข้อมูล วิธีการจัดตั้งคณะทำงาน และกระบวนการจัดทำรายการมาตรฐานข้อมูลร่วม ตลอดจนขั้นตอนปฏิบัติ ในการพัฒนาระบบข้อมูลที่มีการเชื่อมโยง กระบวนการและข้อมูลระหว่างระบบงานอิเล็กทรอนิกส์ ตามกรอบแนวทางการเชื่อมโยงรัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์แห่งชาติแต่อาจจะไม่จำกัดในระดับของ มาตรฐาน โดยหน่วยงานสามารถกำหนดมาตรฐานของตนเองได้และทราบว่าสามารถใช้ได้ใน ขอบเขตใด ก็ให้ถือว่ามีมาตรฐานแล้ว

  • การแปลงข้อมูลของหน่วยงานไปสู่รูปแบบมาตรฐาน มีขอบเขตครอบคลุมถึงการกำหนดมาตรฐาน ข้อมูลขององค์กร และหน่วยงานอื่นที่จะใช้ข้อมูลร่วมกันได้ 

  • การกำหนดวิธีการมาตรฐานในการแลกเปลี่ยนข้อมูล (Standard Data Exchange) ได้

  • ควบคุมคุณภาพสารสนเทศ (Information Quality) มีขอบเขตครอบคลุมถึงการกำหนดสาระสำคัญ ของโลจิสติกส์สารสนเทศ (Information Logistics) ได้ตรวจสอบความถูกต้องของโลจิสติกส์ สารสนเทศ (Information Logistics) ในแต่ละระบบหรือหน่วยงานได้ระบุวิธีการแก้ไขข้อมูล สารสนเทศที่ไม่ถูกต้อง (Information Defect) ได้

  • การวิเคราะห์ข้อมูลในแต่ละชุดจะมีความจำเป็นในการใช้เทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกัน ไป โดยให้พิจารณาตามความเหมาะสมของบริบทการทำงา

  • ระบบริหารจัดการฐานข้อมูลเพื่อการทำงาน (An operational database) มุ่งเน้นการจัดการข้อมูล ที่เป็นปัจจุบันและมีการทำให้ทันสมัยอยู่เสมอ ในขณะที่การจัดทำคลังข้อมูลมุ่งเน้นใช้ข้อมูลที่มีมา ก่อนเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการทำรายงานและวิเคราะห์เพื่อบริหารจัดการการทำงานให้ได้อย่างมี ประสิทธิภาพ

  • การจัดทำคลังข้อมูล ประกอบด้วยการคัดเลือก จัดระเบียบ ถ่ายโอน และร้อยเรียงข้อมูล เพื่อนำไปใช้ ประโยชน์ในเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป

  • การวิเคราะห์ข้อมูล − การจัดทำคลังข้อมูลจะช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในคลัง เช่น OLAP, slice-and-dice, drill down, drill up, and pivoting เป็นต้น −

  • การทำเหมืองข้อมูล ช่วยสนับสนุน การหาความหมาย ความสัมพันธ์ข้อมูลที่ซ่อนอยู่ภายใต้คลังข้อมูล หรือ ข้อมูลขนาดใหญ่ (hidden patterns and associations, analytical models, data classification and prediction)

  • การแสดงผลลัพธ์เชิงภาพ หมายถึงการใช้เครื่องมือ Data Visualization Tools เพื่อแสดงผลลัพธ์ จากการทำเหมืองข้อมูลหรือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เพื่อให้เกิดจินตทัศน์ในการหารูปแบบในการ แก้ปัญหา เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและสร้างคุณภาพการให้บริการ



 


16. หน่วยสมรรถนะร่วม (ถ้ามี)
N/A

17. อุตสาหกรรมร่วม/กลุ่มอาชีพร่วม (ถ้ามี)
N/A

18. รายละเอียดกระบวนการและวิธีการประเมิน (Assessment Description and Procedure)

  • สอบข้อเขียน

  • พิจารณาได้จากเครื่องมือประเมินสมรรถนะบุคคล (Assessment Tool) หรือคู่มือเจ้าหน้าที่สอบ



ยินดีต้อนรับ