Contact

Follow

  • medium-logo-black-transparent
  • Black Twitter Icon

66 95-460-8830

©2017 by Coraline

Please reload

Recent Posts

Business Intelligence กับการตั้งคำถาม

August 17, 2017

Business Intelligence ที่ดี โดยเฉพาะ ในระดับนักบริหาร ต้องรู้จักตั้งคำถามให้ถูกจุด ถูกหน้าที่

 

มาดูกันสิว่า คำถามแต่ละคำถาม อยู่ในปัญหาประเภทไหน และควรใช้ถาม Data Expert ในหน้าที่ไหน

 

 1

“What happen?”


เอาไว้ถาม Data Analyst เพื่อต้องการ Report ซึ่งอาจจะเป็น Data Visualization หรือ Statistical report ก็ได้

_______________________

 

2

 “How many, How much, Where?”


แบบนี้เป็นคำถามสั้นๆ ที่ทำให้ลูกน้องตกใจได้ เพราะมันเป็นคำถามประเภท

Ad-Hoc ที่ต้องแก้ปัญหาเฉพาะหน้า อาจเอาไว้ใช้ถาม Data Engineer, Data Scientist หรือ Data Analyst ก็ได้

_______________________

 

3

“Where exactly is the problem?”


ในการวาง Data Pipeline อาจมี Error เกิดขึ้น คำถามนี้จึงถูกใช้เพื่อหาคำตอบกับ Data Engineer ในการ Query

_______________________

 

4

“What actions are needed?”


ทุกครั้งที่มี Change หรือ Deployment มักจะมีการจัด Duty ใหม่ ที่ทำให้ทีมต้องระบุ job and action ให้ชัด และเมื่อคำถามนี้ถูกถามขึ้น ทุกคนในทีมที่มีส่วนร่วมกันต้องช่วยกันตอบคำถามนี้

_______________________

 

5

“Why is this happening?”


คำถามนี้ มักเกิดขึ้นในห้องประชุมที่มีหัวข้อ สรุปผลการจัดการอะไรสักอย่าง และตัวเลขเชิงสถิติจาก Data Analyst จะเป็นพระเอกขี่ม้าขาวเข้ามาช่วยลูกทีมได้

_______________________

 

6

“What if these trends continue?”


ไม่ใช่เพียงแต่นักการตลาดที่ชอบคำถามนี้ แต่นักบริหารด้านอื่นๆ ก็ต้องการรู้ Future trend กันทั้งสิ้น เพื่อใช้วิเคราะห์กลยุทธของธุรกิจ Forecasting ที่ไม่ใช่แค่การมโนด้วยประสบการณ์ แต่เป็น Math Model ที่น่าเชื่อถือ จึงเป็นงานที่ท้าทายเหล่า Data Scientist ยิ่งนัก

_______________________

 

7

“What will happen next?”


Predictive model หรือการทำ Machine Learning เป็นหน้าที่หลักของ Data Scientist ดังนั้น Data Scientist จึงต้องทำงานหนัก เพื่อให้ Predictive Model ที่สร้างขึ้น มี accuracy ที่น่าเชื่อถือ พร้อมเสนอหนทางการแก้ปัญหา ในกรณีเกิด Error ขึ้นด้วย

_______________________

 

8

“What is the best that can happen?”


ในการทำงาน ทุกอย่างมีข้อจำกัด แต่เราจะยอมให้ข้อจำกัดมาเป็นต้นทุนที่แสนหนักไม่ได้ การหาจุดสมดุล หรือ Optimization จึงเป็นการแก้ปัญหาโดยใช้ Math Model เพื่อตอบโจทย์ธุรกิจ ภายใต้ Condition ต่างๆ ที่ใช้ความสามารถเชิงลึกของ Data Scientist

 

_______________________

 

นี้เป็นเพียงตัวอย่างง่ายๆ ที่อธิบายให้เห็นภาพได้ว่า Data Expert Team ในแต่ละส่วน ต่างมีความสำคัญกับระบบงานทั้งสิ้น หากเพียง Business เข้าใจ และวางบทบาทหน้าที่ของแต่ละส่วนได้อย่างชัดเจน กลไก BigData ที่ว่าใหญ่ ก็เป็นเรื่องง่ายๆ ที่มดงานทั้งหลาย พร้อมใจกันขับเคลื่อนให้งานสำเร็จได้ด้วยดีอย่างแน่นอน

 

 

 

 

#BigData
#DataScience
#Optimization
#ProductivityImprovement

#Coraline ให้คำปรึกษาการทำ Data Science and Data Modeling เพื่อเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Please reload