Data Canvas ตัวช่วยประเมินความพร้อมก่อนดำเนินโครงการ Data Analytics

Data Canvas ตัวช่วยประเมินความพร้อมก่อนเริ่มโครงการ

จากการรายงานของ Gartner พบว่า โครงการ Data Analytics กว่า 80% โครงการ ไม่ประสบความสำเร็จ เนื่องมาจากความไม่พร้อมของข้อมูล วัตถุประสงค์ไม่ชัดเจน หรือแม้กระทั่ง การพัฒนาโครงการที่ไม่ได้คำนึงถึงการใช้งานที่แท้จริง

ในฐานะที่เป็นผู้พัฒนาโครงการ Big Data และ โครงการ Data Analytics พบว่าปัจจัยที่สำคัญของการพัฒนาโครงการ ที่การออกแบบโครงการที่ต้องมองแบบ End-to-End โดยเริ่มจากต้นน้ำ คือ ข้อมูล และให้ความสำคัญไปจนถึงการนำผลลัพธ์ไม่ใช้งาน

Coraline เรามีการใช้ Data Canvas เป็นเครื่องมือในการประเมินความพร้อมขั้นต้นของโครงการกับลูกค้าก่อนนำเสนอโครงการ ซึ่งการใช้ Data Canvas นี้มีส่วนสำคัญทำให้โครงการ Data Analytics ทั้งหมดประสบผลสำเร็จ สามารถส่งมอบ และสร้างประโยชน์ให้ธุรกิจได้มากมาย

วิธีการกรอกรายละเอียดใน Data Canvas สามารถกรอกในรูปแบบตารางตามรูป หรือจะกรอกเป็นหัวข้อที่เรียงลำดับหัวข้อต่าง ๆ ดังนี้

ปัญหา และ สถานการณ์ปัจจุบัน เขียนปัญหาที่พบ และแนวทางการทำงานในปัจจุบัน
วัตถุประสงค์ของโครงการ เขียนวัตถุประสงค์ เช่น ต้องการพัฒนา Platform ที่ช่วยตัดสินใจสั่งซื้อสินค้าเข้าคลัง เป็นต้น
แหล่งข้อมูล เช่น ระบบ SAP ระบบ CRM ข้อมูลภายนอกจาก Open Data ข้อมูลจากกรมทางหลวง เป็นต้น
ปัจจัย หรือ Feature ที่จะใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยจะนำปัจจัยนี้มาจากแหล่งข้อมูลในข้อ 3 เช่น ข้อมูลยอดขายจาก SAP ข้อมูลการสะสมคะแนนของลูกค้าแต่ละราย จาก CRM เป็นต้น
แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Analytics Models ซึ่งจำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญเป็นผู้ออกแบบการวิเคราะห์ อาจจะเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของการวิเคราะห์ข้อมูล
End-User คือ ผู้นำผลลัพธ์ไปใช้งาน
Outcome หรือ รูปแบบของการนำผลลัพธ์ไปใช้ เช่น Dashboard ที่แสดงรายละเอียดการนำสินค้าเข้าคลังในแต่ละเดือน Web Application เพื่อแสดงค่าพยากรณ์ยอดขาย และจำนวนสินค้าที่ควรสั่งเข้าคลัง เป็นต้น
Stakeholder คือ ผู้ที่เกี่ยวข้องกับโครงการ
Benefit / Impact คือ ประโยชน์ที่จะได้จากการพัฒนาโครงการ ซึ่งจะสอดคล้องกับ ROI
Timeline คือ ระยะเวลาในการพัฒนาโครงการ
Working-team เขียนรายละเอียดของตำแหน่งต่างๆ ที่จำเป็นในการพัฒนาโครงการ