Data scientist หลบไป ... เพราะสถานการณ์ในไทย ต้องการ Data Engineer มาก
top of page

Data scientist หลบไป ... เพราะสถานการณ์ในไทย ต้องการ Data Engineer มากกว่า..




Data scientist หลบไป เพราะสถานการณ์ในไทย ต้องการ Data Engineer มากกว่า

ก่อนหน้านี้เราได้นำเสนอเรื่องของ Data Scientist vs. Data Engineer และมี Live สดๆ ที่ให้ทั้งสองมุมมองออกมาแลกเปลี่ยนประสบการณ์กันไปแล้ว รับชมวิดีโอได้เลยที่ด้านล่าง



ในบทความนี้จะขอสรุปอีกครั้งว่า Data Scientist กับ Data Engineer ไม่ใช่คนเดียวกัน และมีหน้าที่ไม่เหมือนกัน

เพราะคำว่า “Science” มีรากฐานมาจากการเข้าใจธรรมชาติ ดังนั้นหน้าที่หลักของ Data Scientist จึงคือการสร้างโมเดลจากข้อมูล

ในขณะที่ “Engineer” มีรากฐานมาจากการสร้างนวัตกรรมให้ ที่ไม่ใช่ธรรมชาติ เช่น การสร้างสิ่งก่อสร้าง การสร้างเครื่องกล เป็นต้น ดังนั้นในความเป็น Data Engineer จึงคือการสร้างระบบในการใช้ Data

แล้วสถานะในประเทศไทยตอนนี้คืออะไร? คำตอบคือ ส่วนใหญ่แล้ว องค์กรในประเทศไทยยังไม่มีระบบ โครงสร้าง หรือการเชื่อมโยงข้อมูลที่ชัดเจน จึงทำให้ยังไม่สามารถสร้างโมเดลอะไรได้ ยังไม่รวมถึงข้อมูลที่มีอยู่นั้น ไม่มีโครงสร้างที่ชัดเจน และไม่สะอาดพร้อมใช้งานอีกด้วย

ถึงแม้ว่าจะมี Data Scientist เข้ามาบอกว่าต้องใช้ข้อมูลอะไร ต้องสร้างโมเดลอย่างไร ก็ไม่สามารถนำไป Implement จริงได้ เพราะระบบอื่นๆ ไม่สนับสนุนซึ่งกันและกัน

เพราะฉะนั้น พระเอกของการทำ Big Data Project ในประเทศไทย ณ ขณะนี้ ควรจะเป็น Data Engineer

ซึ่งการเป็น Data Engineer ต่างกันกับการเป็น IT ตรงที่ IT จะเน้นความเสถียรของระบบ ในขณะที่ Data Engineer จะเน้นที่ความเสถียรของการเชื่อมโยงข้อมูล จึงไม่ใช่แค่ระบบใดระบบหนึ่ง แต่มันคือต้องมั่นใจว่าข้อมูลที่ส่งผ่านจากต้นน้ำไปยังปลายน้ำนั้นก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้

ง่ายๆ เลย คือคนที่สามารถวาด Data Flow Diagram ได้ตั้งแต่ Data Source (Raw) ผ่านการ Ingest ไปเข้า Storage ผ่าน Analysis แล้ว Publish ออกไปแสดงผล

Data Engineer จึงเป็นอาชีพที่หายากมากในตลาดแรงงานไทย เพราะกว่าจะเป็น Data Engineer ได้ต้องอาศัยประสบการณ์หลากหลาย ต้องเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ ตลอดเวลา และบางเรื่องก็ไม่มีสอนในมหาวิทยาลัยอีกด้วย เช่น เรื่องการ Implement ระบบบน Cloud

อย่างไรก็ตาม จะเห็นได้ว่า อาชีพ Data Scientist เป็นอาชีพที่ Hot Hit มากกว่า เพราะมีหลักสูตรเปิดให้เรียนมากมาย และมีเครื่องมือที่ต้องใช้น้อยกว่า และดูเหมือนสื่อต่างๆ จะให้ความสำคัญกับอาชีพ Data Scientist มากกว่าอีกด้วย

 

สุดท้ายนี้ ต้องบอกว่า จะอาชีพใด ก็ต่างมีความสำคัญในการผลักดัน Big Data Project ทั้งสิ้น ไม่ว่าจะเป็น Data Engineer ผู้ออกแบบระบบ Data Scientist ผู้ออกแบบโมเดล Data Analyst ผู้ให้ Requirement รวมไปถึง User ผู้ใช้งาน สำคัญที่ว่า เรารู้จักหน้าที่ของเราชัดแล้วหรือไม่ อีกทั้งแต่ละคนรู้จักพัฒนาทักษะของตัวเองให้ก้าวทันกับโลกที่กำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างต่อเนื่องแค่ไหนต่อไป

สำหรับน้องๆ เยาวชน สิ่งที่ Coraline อยากฝากเอาไว้ ก็คือ “อาชีพทุกอาชีพมีค่า ทุกคนเป็นมนุษย์ทองคำได้เสมอ ตราบใดก็ตามที่เรามีองค์ความรู้ในอาชีพของเราที่ชัดเจน เพราะฉะนั้น จงเลือกอาชีพที่เหมาะกับเรา เพราะหากเรามีทักษะที่แน่นพอ เราก็จะสามารถสร้างโอกาสใหม่ๆ ให้ชีวิตได้เสมอ”


 

< Previous
Next >
bottom of page