ต้องบอกว่าช่วงที่ผ่านมาตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนั้นได้รับความนิยมอย่างมาก ทั้ง Data Scientist, Data Analytics, Data Research และอื่นๆ แค่ที่บริษัทผมเองที่ประกาศเปิดรับสมัครงานในตำแหน่งนี้ไป ปรากฎว่ามี Resume ส่งเข้ามาหลายสิบใบ ซึ่งหลังจากอ่านใบสมัครทั้งหมดก็มีความกังวลอย่างหนึ่งโผล่เข้ามาในหัว “นี่น้องๆ เค้าพอเข้าใจเนื้องานที่จะสมัครแล้วจริงๆ มั้ยนะ?” เพราะปัญหาที่ผมเจอกับเด็กจบใหม่ส่วนมากก็คือวาดฝันงาน Data ไว้ค่อนข้างสวยหรู (และแน่นอนว่ามันต่างจากความเป็นจริงมากนัก) ก็เลยอยากเขียนถึงชีวิตจริงบางส่วนที่คนทำงานข้องแวะกับข้อมูลส่วนใหญ่ (หรืออย่างน้อยๆ ก็ตัวผมเอง) ต้องเจอครับ
-
สิ่งที่ยากของการทำงานข้อมูลคือการไม่มีข้อมูล
หลายคนสมัครงานเข้าไปในตำแหน่งนี้โดยฝันว่าจะได้เล่นกับข้อมูลสนุกๆ อันไร้ขีดจำกัด ซึ่งต้องบอกว่าความเป็นจริงอาจไม่เป็นเช่นนั้น เพราะข้อมูลของแต่ละที่หรือแต่ละบริษัทนั้นอาจเต็มไปด้วยข้อจำกัดมากมาย ไม่ว่าจะเป็นบันทึกหรือจัดเก็บข้อมูลไม่ครบถ้วนตามที่ควรจะเป็น ทำการจัดเก็บในรูปแบบที่ไม่สามารถนำไปใช้งานได้ (เช่นไฟล์ PDF ของหน่วยงานราชการบางแห่ง) หรือกระทั่งข้อมูลบางอย่างก็มีข้อจำกัดที่เราไม่สามารถแก้ไขได้ เช่น ข้อมูล Social Media ที่ไม่สามารถหาข้อมูลในรูปแบบประชากรศาสตร์หรือข้อมูลส่วนตัวได้ ทั้งหมดนั่นทำให้ไม่สามารถเล่นกับข้อมูลได้ตามที่หวัง
เพิ่มเติมสำหรับใครก็ตามที่อยากจะก้าวไปสู่ Data-Driven Business แต่ยังไม่ได้เริ่ม ส่วนตัวคิดว่าควรเริ่มตั้งแต่วันนี้ครับ แน่นอนว่าการเริ่มต้นไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ผมชอบคำคมคำหนึ่งที่บอกว่า “เวลาที่ดีที่สุดในการปลูกต้นไม้คือเมื่อ 50 ปีก่อน ส่วนเวลาที่ดีรองลงมาก็คือวันนี้” การทำงานกับข้อมูลก็เหมือนการปลูกต้นไม้นั่นแหละครับ หากไม่ลงมือก็ไม่มีอะไรเติบใหญ่
-
ชีวิตจริงคือการเป็นภารโรงข้อมูล (Data janitor)
หลายคนที่สมัครงานในตำแหน่งนี้โดยวาดฝันว่าเข้ามาแล้วจะได้นั่งทำ Data Modeling มันๆ สนุกๆ แต่ในความเป็นจริงสำหรับข้อมูล Big Data นั้น เมื่อได้ข้อมูลมาแล้วอาจใช้ได้ไม่ถึงครึ่ง หรืออาจจะเกิน 70% ด้วยซ้ำครับ นอกนั้นเป็นข้อมูลขยะที่เอาไปใช้งานไม่ได้ เพราะฉะนั้นงานหลักของคนทำงานนี้บางครั้งจึงกลายเป็น “การทำความสะอาดข้อมูล” กำจัดเอาข้อมูลที่ใช้ไม่ได้ออก เพื่อทำให้ข้อมูลชุดนั้นใช้งานได้มากกว่าการได้นั่งทำ Modeling ซึ่งเอาเข้าจริงสำหรับข้อมูลบางประเภทนั้นอาจต้องใช้เวลาถึง 70% ให้กับการ Cleansing Data ครับ
-
ใช่ว่าทุกคนจะเก่งได้ทุกด้าน
ด้วยความที่มันคือ Big Data ทำให้ต้องใช้ทักษะที่หลากหลายในการทำความเข้าใจมัน ไม่ว่าจะเป็นความเข้าใจในด้านของ Database, Programmer สำหรับการจัดเก็บข้อมูล ความเข้าใจทางด้านสถิติสำหรับการประมวลผลข้อมูล ความรู้ทางด้านธุรกิจเพื่อทำให้ข้อมูลทั่วไปกลายเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ในเชิงธุรกิจ รวมถึงอาจต้องมีความคิดสร้างสรรค์และการเล่าเรื่องที่ดีเพื่่อที่จะนำเสนอให้คนอื่นเข้าใจได้ เพราะฉะนั้นคนที่จะเข้ามาทำในด้านนี้ต้องเรียนรู้ศาสตร์ด้านอื่นๆ ที่ตัวเองไม่คุ้นเคยตลอดเวลา และบางครั้งมันก็หนักเสียด้วย (ลองคิดภาพคนที่เรียนธุรกิจมาทั้งชีวิตแล้วต้องมาฝึกเขียนโปรแกรมสิครับ) ซึ่งอาจทำให้บางคนไม่สนุกกับการเรียนรู้นั้น
-
ไม่ใช่ทุกคนที่จะเข้าใจ (และชอบ) ข้อมูล
บางครั้งองค์กรก็จ้างคนเข้าไปทำในตำแหน่งที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเพื่อที่จะสร้าง Data-Driven Business แต่ปัญหาก็คือคนที่อยากไปด้านนี้อาจมีแค่ CEO คนเดียว แต่คนอื่นๆ อาจไม่เอาด้วย ทำให้การขอข้อมูลจากแผนกต่างๆ อาจเป็นเรื่องยากมากๆ และไม่ว่าจะพยายามทำข้อมูลที่มีประโยชน์ขนาดไหนถ้าคนอื่นไม่เอาด้วยมันก็ไร้ประโยชน์ครับ หรืออาจจะเอในลักษณะอื่นๆ เช่นบางคนก็คิดว่าข้อมูลสู้ประสบการณ์ไม่ได้ บางคนก็มองข้อมูลเป็นศัตรู บางคนคิดว่าข้อมูลทำได้ง่ายๆ แค่คลิกๆ ลากๆ และผมก็คิดว่าน่าจะยังมีคนอีกหลายประเภทมากๆ ที่ไม่เข้าใจหรือไม่ชอบการทำงานกับข้อมูล ซึ่งบอกตรงๆ ว่าทางหนึ่งมันก็เป็นความท้าทายแต่อีกทางมันก็เป็นเรื่องที่ค่อนข้างลำบากใจสำหรับคนทำข้อมูลเหมือนกันครับ
-
Big Data แก้ปัญหาได้ทุกอย่าง
ผู้บริหารหรือคนทำงานหลายคนคิดว่าถ้ามี Big Data เมื่อไหร่ก็จะสามารถตอบได้ทุกปัญหา เป็นเหมือนของวิเศษที่จะช่วยสร้างอะไรพิเศษๆ ได้ตลอดเวลาเหมือนเรียกขอวิเศษจากกระเป๋าโดราเอมอน ซึ่งแน่หละ ว่ามันไม่จริงอยู่แล้ว เพราะข้อมูลมีข้อจำกัดในตัวของมันเอง สิ่งที่ผมอยากจะบอกก็คือข้อมูลไม่ใช่เวทย์มนต์ครับ แต่เป็นคนต่างหากที่ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างเวทย์มนต์
5 ข้อนี้เป็นเพียงเรื่องพื้นฐานที่คนทำงานด้านนี้อาจจะต้องเจอ ยังมีปัญหาอื่นๆ ที่รออยู่และแน่นอนว่ามันคือความท้าทายของคนทำงานด้วย สำหรับคนที่อ่านมาถึงตรงนี้และยังรู้สึกรับได้กับตัวอย่างความเจ็บปวดเหล่านี้ ขอแสดงความยินดีด้วยครับ คุณมีทัศนคติเบื้องต้นที่ดีต่อการทำงานกับข้อมูลแล้ว
ติดตามข่าวสารจาก Brand Inside ได้จาก Facebook ของเรา