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 Big Data ที่ว่าใหญ่ ก็เป็นเรื่องง่ายๆ ที่มดงานทั้งหลาย พร้อมใจกันขับเคลื่อนให้งานสำเร็จได้ด้วยดีอย่างแน่นอน
