August 11, 2017 Articles, Data Science No Comments

โลกของเราเต็มไปด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งเป็นสิ่งที่เป็นประโยชน์และมีมูลค่าเป็นอย่างยิ่ง โดยจะเห็นได้ว่าบริษัทที่เป็นผู้นำในวงการธุรกิจต่างๆ ส่วนใหญ่นั้นเป็นบริษัทที่สามารถนำข้อมูลที่มีมาใช้ให้เกิดประโยชน์ได้สูงสุด บริษัทชั้นนำอย่าง Amazon, Starbucks และ Netflix รู้ดีว่าการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เหนือชั้นเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน เพราะข้อมูลช่วยให้บริษัทตัดสินใจได้ดีขึ้นและมองเห็นโอกาสในการทำธุรกิจได้ก่อนบริษัทอื่น

วิธีที่จะได้รับประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้คือ คุณต้องให้ Data Scientist ช่วยเหลือในด้านการจัดการข้อมูล หาความสัมพันธ์ของข้อมูล สร้างโมเดลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล และดึงความเข้าใจเชิงลึก (insight) ออกมาจากข้อมูลเหล่านั้นให้ได้ เพื่อที่บริษัทจะใช้ความเข้าใจเชิงลึกนั้นได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและเหนือกว่าคู่แข่ง แต่การดึง Data Scientist เข้ามาทำงานด้วยนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ในฐานะที่เซอร์ทิสเป็นบริษัทที่ให้คำปรึกษาด้าน Data Science และมีทีมงานมากกว่า 50 คน ผมจึงอยากแชร์ประสบการณ์การสร้างทีมงาน

เนื่องจากในขณะนี้ Data Scientist กำลังเป็นที่ต้องการในตลาดแรงงานเป็นอย่างมาก ทั้งยังมีไม่เพียงพอกับความต้องการของตลาดทั่วโลก ไม่เว้นกระทั่งในสหรัฐอเมริกาซึ่งเป็นประเทศที่มีการใช้ Data Science ในวงการธุรกิจมาหลายปีแล้ว อย่างไรก็ดีขณะนี้มีมหาวิทยาลัยและคอร์สการเรียนการสอนทางออนไลน์ด้าน Data Science จำนวนมาก แต่ Data Scientist ที่ดีก็ยังไม่เพียงพออยู่ดี โดยเฉพาะในประเทศไทยที่เพิ่งเริ่มเห็นความสำคัญของศาสตร์นี้

ต่อมาคือเมื่อคุณต้องคัดเลือก Data Scientist ที่มีความสามารถ หากคุณไม่ได้เป็น Data Scientist มันก็อาจจะยากที่จะแยกคนเก่งออกจากคนที่ไม่เป็น จากประสบการณ์ของเซอร์ทิส เรารู้ดีว่าไม่ใช่ทุกคนที่เรียกตัวเองว่า Data Scientist จะสามารถทำงานด้าน Data Scientist ได้ เพราะใครๆ ก็สามารถเรียกตัวเองว่าเป็น Data Scientist ได้ แต่ก็ไม่ใช่ทุกคนที่ทำงานได้จริงๆ

อย่างสุดท้าย หากคุณจ้าง Data Scientist มาได้แล้ว คุณจะทำอย่างไรให้ Data Scientist ของคุณทำงานอยู่กับคุณไปนานๆ เนื่องจากพวกเขาเป็นที่ต้องการในแทบทุกธุรกิจ พวกเขาสามารถเลือกที่จะทำงานที่ใดก็ได้ สิ่งที่พวกเขากำลังมองหาก็คือ การได้ทำสิ่งที่มีความท้าทาย การแก้ปัญหาแบบใหม่ๆ และการทำงานกับ Data Scientist คนอื่นๆ ที่มีประสบการณ์หลากหลาย เช่น AI, Video Analytics และ Language Processing เป็นต้น เพื่อพัฒนาตนเองจากการเรียนรู้จากคนอื่นๆ ในทีม

การจะก้าวข้ามความท้าทายเหล่านี้ บริษัทที่ต้องการสร้างทีม Data Science จะต้องมีวัฒนธรรมองค์กรที่แข็งแกร่ง เพราะคนเหล่านี้คือผู้เชี่ยวชาญและต้องการอิสระที่จะคิดและได้ลองทำสิ่งใหม่ๆ พวกเขายังต้องการโอกาสที่จะเรียนรู้และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นทีมบริหารจึงควรที่จะหมุนเวียนให้พวกเขาได้ทำงานในหลายๆ รูปแบบและสนับสนุนการเรียนรู้ทั้งคอร์สออนไลน์และในมหาวิทยาลัย

หากคุณกำลังอยู่ในตลาดที่มีการแข่งขันสูงและไม่มีเวลามากพอที่จะสร้างวัฒนธรรมองค์กรเพื่อจ้างและพัฒนาทีม Data Science ในเวลาอันสั้นนั้น วิธีที่ทำได้ง่ายที่สุดก็คือการใช้บริการจากองค์กรที่เชี่ยวชาญภายนอก เพราะคุณจะได้ประโยชน์จากทีมงานผู้มากด้วยประสบการณ์ที่จะทำงานที่คุณต้องการได้อย่างรวดเร็ว ทั้งยังสามารถถ่ายทอดประสบการณ์การทำงานให้กับทีมงานของคุณได้อีกด้วย หรืออีกหนึ่งวืธีที่บริษัทชั้นนำอย่าง Google และ Apple ทำอยู่คือการเข้าซื้อบริษัทที่มีความสามารถด้าน Data Science สูง

ดังนั้นไม่ว่าองค์กรของคุณจะเลือกวิธีใด คุณควรเริ่มวางแผนและตัดสินใจดำเนินการในเร็ววัน เพราะถ้าคุณไม่มีกลยุทธ์สำหรับเรื่องนี้คุณมีความเสี่ยงที่จะตามคู่แข่งของคุณไม่ทัน ผมกล้ายืนยันได้เลยว่าอนาคตของผู้ที่จะก้าวมาเป็นเบอร์หนึ่งในวงการต่างๆ ได้นั้น คือคนที่สามารถใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงที่สุด

บทความนี้ได้รับการเผยแพร่ครั้งแรกในเว็บไซต์และหนังสือพิมพ์กรุงเทพธุรกืจ เมื่อวันที่ 3 สิงหาคม 2560
ที่ http://www.bangkokbiznews.com/blog/detail/642079

ขอขอบคุณกรุงเทพธุรกิจที่ช่วยเผยแพร่บทความชิ้นนี้

Written by Tee Vachiramon