สวัสดีค่ะ เพื่อนๆ สมาชิก pantip.com ชื่อ “แป้ง” นะคะ ก่อนหน้านี้แป้งได้เขียนกระทู้เกี่ยวกับเรื่อง Data Scientist ไปแล้ว ตามมาด้วยกระทู้เกี่ยวกับการใช้งาน Big Data ของบริษัทต่างๆ ในต่างประเทศ วันนี้แป้งจะมา Update กันค่ะ ว่าในปี 2018 นี้ ต่างประเทศเขาพัฒนา Big Data Product ไปถึงไหนกันแล้วบ้าง

หากใครมาอ่านกระทู้อันนี้ แป้งขออนุญาตแนะนำให้ไปอ่านกระทู้ก่อนหน้านี้ของแป้งก่อน เพื่อความเข้าใจเกี่ยวกับ Big Data and Data Science ค่ะ
เมื่อฉันเป็น Data Scientist (ฉบับเข้าใจง่าย) >>>  https://pantip.com/topic/36702940
มาดูกันสิ ว่าต่างชาติเขาใช้ Big Data ทำอะไร >>> https://pantip.com/topic/36957295

กระทู้ครั้งนี้ของแป้ง ได้แรงบันดาลใจจากการที่แป้งไปดูงาน Big Data & Analytics Innovation Summit 2018 ณ ประเทศสิงคโปร์ เมื่อวันที่ 7-8 มีนาคม ที่ผ่านมา อย่างไรก็ตามบทความทั้งหมดในกระทู้นี้ เป็นการผสมผสานระหว่างมุมมองของแป้ง และเนื้อหาที่ผู้บรรยายแต่ละท่านได้นำเสนอนะคะ เหมือนเดิมค่ะ กระทู้ของแป้งจะเป็นกระทู้ที่ทุกคนอ่านได้ เพื่อเรียนรู้เรื่อง Big Data ไปด้วยกันนะคะ แต่หากมีส่วนไหนที่ลึกขึ้นหน่อยแป้งจะซ้อนเอาไว้แบบนี้ เทคนิคค่ะ [Spoil] คลิกเพื่อดูข้อความที่ซ่อนไว้จ๊ะเอ๋

ก่อนจะไปที่งาน Summit ของต่างประเทศ แป้งขอ Update ชีวิตกันสักนิด ผ่านมา 1 ปี แล้วที่แป้งทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษาเกี่ยวกับ Big Data and Data Science ก็ได้มีโอกาสทำงานหลากหลายมากค่ะ ไม่ว่าจะเป็น Big Data Management ออกแบบ Big Data Platform และมีโอกาสได้สร้าง Model จนสามารถต่อยอดให้เป็น Data Product ได้ ลูกค้าของแป้งก็มีมาจากหลากหลายธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็น Healthcare, Energy, Retail, E-Commerce, Finance และอื่นๆ ทำให้เห็นชัดเจนเลยว่า หลายๆ องค์กรในประเทศไทย กำลังเปลี่ยนแปลง และมุ่งเน้นการใช้ Big Data และสร้างรูปแบบเป็น Data Driven Business มากขึ้น

แต่อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่แป้งพบส่วนใหญ่ก็คือ มักจะมองว่า Big Data คือ การเก็บข้อมูล เก็บเอาไว้ก่อนแบบนั้นแหละ โดยที่ไม่รู้ด้วยซ้ำว่าต้องเก็บอะไรบ้าง เก็บเอาไว้แล้วจะนำไปทำอะไรบ้าง ก็เกิดปัญหาว่า ข้อมูลมีเยอะมาก จนระบบยุ่งไปหมด จนติดขัดไปต่อไม่ได้ ซึ่งในความเป็นจริง การจัดการเรื่องข้อมูล หรือ Data Management นั้น จำเป็นต้องมีการวาด Flowchart ให้ชัดเจนค่ะ เพื่อให้รู้ว่าข้อมูลไหลเข้าออกเป็นอย่างไร มีข้อมูลกี่ประเภท แล้วใครเป็นผู้ใช้งานข้อมูลนั้นๆ บ้าง เป็นต้น

หน้าตาของ Data Flowchart ก็จะประมาณนี้นะคะ


คนที่จะวาด Flowchart หรือ ออกแบบ Pipeline ลักษณะนี้ได้ จะมีตำแหน่งว่า “Data Engineer” ค่ะ

ซึ่งทุกครั้งที่แป้งรับงาน แป้งก็จะเข้าไปเขียน Flowchart ลักษณะนี้ให้ลูกค้า เพื่อระบุว่าปัญหาจริงๆ มันคืออะไร ตัวอย่างเช่น มีระบบซ้ำซ้อนกัน ข้อมูลของแต่ละระบบไม่คุยกัน มี Software แสดงผลหลายตัว (สิ้นเปลือง) มีข้อมูลดองเอาไว้ไม่ได้ใช้งาน (ทั้งๆ ที่มีประโยชน์) เป็นต้น พอเราทราบปัญหาต้นตอ เราก็จะหาทางแก้ปัญหานั้นได้ชัดเจนขึ้น

เห็นมั้ยละคะ การเริ่มต้นทำ Big Data Project จริงๆ มันอยู่ที่ว่าเรามีเป้าหมายในการแก้ปัญหาอย่างชัดเจนหรือไม่ แล้วค่อยนำเรื่อง Technology มาช่วยให้เกิดเป็น Digital Transformation ต่อไปได้

ตรงนี้แป้งจึงอยากแนะนำให้ทุกองค์กร ที่มีนโยบายใช้ Data ไม่ว่าจะ Big หรือ Small ให้มี Data Flowchart ขององค์กรแบบนี้เอาไว้นะคะ แม้ว่าอาจจะใช้เวลาในการขึ้นแบบนานสักหน่อย แต่รับรองค่ะ ว่ามีประโยชน์มหาศาล เพราะถ้าไม่มี Flowchart แบบนี้ ก็อาจจะทำ Big Data Project ในขั้นต่อๆ ไปไม่ได้

((มีต่อค่ะตรง Comment อีก 8 Comment ค่ะ อยากให้อ่านให้จบกันจริงๆ นะ โดยเฉพาะ Comment 8 ยาวนิด แต่ตั้งใจเขียนมากๆ นะคะ))

ติดตามเรื่องราวของ Data Driven Business ของแป้งได้ที่ >>> https://www.facebook.com/coralineltd นะคะ

***รูปภาพทั้งหมด เป็นลิขสิทธิของบริษัทคอราไลน์จำกัด***

สำหรับคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Data Science อ่านได้ที่ >>> https://goo.gl/K5AbH4

เรื่องเทคนิค อ่านได้ที่ >>> 5 Algorithms เบื้องต้นที่ช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้ https://goo.gl/6KX6fJ