Big Data Management: ทักษะสำคัญที่คนทำงานยุคใหม่ควรรู้จัก

“Without big data, you are blind and deaf in the middle of a freeway.”

“หากปราศจาก บิ๊ก ดาต้า คุณก็เหมือนคนตาบอดและหูหนวกที่ยืนอยู่กลางถนนใหญ่”

— Geoffrey Moore

           ว่าด้วยข้อมูลคือเครื่องมือในการมองเห็นและได้ยินสิ่งรอบๆ องค์กร หากไร้ซึ่งข้อมูล การตัดสินใจต่างๆ ก็เหมือนการเสี่ยงชีวิตในโลกธุรกิจที่หมุนเร็ว

           ในยุคที่ข้อมูล คือ “ทรัพยากรใหม่” ของโลกแห่งการทำงาน ข้อมูลปัจจุบันนี้ไม่ได้มีเพียงเล็กน้อยเหมือนกับเมื่อก่อนหน้านี้ราวครึ่งศตวรรษ เนื่องจากการเข้ามาของอินเทอร์เน็ต ระบบคลาวด์ หรือเซิร์ฟเวอร์อะไรต่อมิอะไร เหล่านี้ล้วนเป็นแหล่งในการเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย สะดวก รวดเร็ว และแพร่หลายมากยิ่งขึ้น จะให้คนทั่วไปนั่งค้นตำรับตำราแบบเมื่อก่อนหน้าคงจะเป็นได้ยากซึ่งเป็นเป็นสิ่งที่จำต้องยอมรับโดยทั่วกัน

           ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มีพุ่งสูงขึ้นอย่างมหาศาลในทุกวินาที ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลจากการคลิกบนเว็บไซต์ ข้อความในโซเชียลมีเดีย การสแกนบัตรสมาชิก หรือแม้แต่ข้อมูลจากเซนเซอร์ของเครื่องจักรและอุปกรณ์ IoT (Internet of things) [1] ทั้งหมดนี้รวมกันถูกเรียกว่า Big Data – ซึ่งก็คือข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนและต้องใช้การจัดการที่ดีในการดึงประสิทธิภาพ

           สิ่งที่อาจต้องสำทับไว้ก่อน คือ คนทั่วไปอาจไม่คุ้นเคยกับคำว่า Big Data Management สักเท่าใดนัก ซึ่งแปลเป็นไทยคือ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ที่นับเป็นทักษะในการเก็บรวบรวม จัดเก็บ วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อเปลี่ยน “ข้อมูลดิบ” ให้กลายเป็น “ข้อมูลเชิงลึก” ที่ช่วยให้องค์กรหรือธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น การเรียนรู้ทักษะนี้จึงเป็นหนึ่งใน Hard Skil ที่สำคัญในยุคนี้ และเหมาะสำหรับผู้ที่กำลังอยู่ในวัยเรียน ที่จะต่อยอดพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับโลกการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

แนวทางปฏิบัติสำหรับการจัดการ Big Data

           ว่าด้วยการจัดการ Big Data แล้ว ตามที่กล่าวมา ว่านับเป็นพื้นฐานสำคัญที่ช่วยปูทางไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจและการวางแผนเชิงกลยุทธ์อย่างแม่นยำ ดังต่อไปนี้เป็นแนวทางการปฏิบัติที่สามารถนำมาใช้ได้เพื่อนำ Big data มาใช้ได้อย่างถูกทิศถูกทาง

           1. พัฒนากลยุทธ์และโรดแมปที่ชัดเจนตั้งแต่แรก : องค์กรควรเริ่มต้นด้วยการวางแผนกลยุทธ์ Big data ที่ระบุถึงเป้าหมายทางธุรกิจ ประเมินความต้องการด้านข้อมูล และวางแผนการใช้งานข้อมูลรวมถึงการติดตั้งระบบต่างๆ ซึ่งแผนนี้ควรรวมถึงการทบทวนกระบวนการจัดการข้อมูลและทักษะที่มีอยู่ เพื่อตรวจสอบว่ามีช่องใดที่ต้องเติมเต็มหรือไม่

           2. ออกแบบและสร้างโครงสร้างข้อมูลที่แข็งแรง : โครงสร้างข้อมูลที่ดี ควรประกอบไปด้วยหลายชั้นของระบบและเครื่องมือที่รองรับการทำงานด้านการจัดการข้อมูล ตั้งแต่การรับข้อมูล การประมวลผล และการจัดเก็บ ไปจนถึงการควบคุมคุณภาพ การผสานข้อมูล และการเตรียมข้อมูลให้พร้อมใช้งาน

           3. มุ่งเน้นที่เป้าหมายและความต้องการทางธุรกิจ : ทีมจัดการข้อมูล ต้องทำงานร่วมกับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และผู้ใช้งานทางธุรกิจอย่างใกล้ชิด เพื่อให้มั่นใจว่าสภาพแวดล้อม Big data สามารถตอบสนองต่อความต้องการข้อมูลองค์กร และช่วยให้เกิดการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้จริง

           4. ขจัดปัญหาการแยกตัวของข้อมูล : เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการผสานข้อมูลและเพื่อให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องสามารถเข้าถึงได้สำหรับการวิเคราะห์ โครงสร้างของ Big data ควรถูกออกแบบโดยไม่สร้างระบบที่แยกขาดจากกัน อีกทั้งยังเป็นโอกาสที่จะเชื่อมต่อระบบข้อมูลตัวเดิมที่แยกอยู่ ให้สามารถรวมเข้ากับชุดข้อมูลอื่นๆ ได้

           5. บริหารจัดการข้อมูลอย่างยืดหยุ่น : ผู้ที่จะเข้ามาจัดการข้อมูล มักต้องปรับแต่งวิธีการจัดการข้อมูลเพื่อใช้งาน Machine Learning การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการประยุกต์ใช้ Big data แบบอื่นๆ บางครั้งอาจต้องวิเคราะห์ชุดข้อมูลดิบทั้งหมด ซึ่งช่วยให้สามารถบริหารจัดการข้อมูลได้อย่างต่อเนื่องและปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์

           6. กำหนดการควบคุมการเข้าถึงและการกำกับดูแลที่เข้มงวด : แม้ว่าการกำกับดูแล Big data จะเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่ก็นับเป็นสิ่งที่มีความจำเป็น ควบคู่ไปกับการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงผู้ใช้งาน และมาตรการรักษาความปลอดภัย ข้อกำหนดเหล่านี้ช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามกฎหมายด้ายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ควบคุมการเก็บแลการใช้งานข้อมูลส่วนบุคคล อีกทั้งข้อมูลที่ถูกกำกับดูแลอย่างดี ยังช่วยให้การวิเคราะห์มีคุณภาพสูงและให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

           ทั้งนี้ทั้งนั้น Big data ไม่ใช่เรื่องที่ไกลตัวหรือยากขนาดว่าคนทั่วไปเข้าถึงไม่ได้ แต่สิ่งนี้ถือเป็นอารัมภบทที่ทุกคนสามารถต่อยอดทักษะดังกล่าวได้ สามารถเริ่มต้นจะเรียนรู้และจะกลายเป็น Hard Skill ที่สำคัญอันจะช่วยเพิ่มอกาสทางอาชีพ และการพัฒนาตนเองในยุคดิจิทัล หากเราเข้าใจวิธีจัดเก็บ ประมวลผล และแปลข้อมูลให้เป็นประโยชน์ เราก็จะสามารถใช้ “พลังของข้อมูล” ขับเคลื่อนการทำงานและสร้างคุณค่าใหม่ๆ ได้อย่างมหาศาล

เชิงอรรถ

[1] : IoT (Internet of things) ภาษาไทยเรียกว่า อินเทอร์เน็ตในทุกสรรพสิ่งโดยมีกรอบแนวคิดของ IoT ไว้ว่า “เป็นระบบโครงข่ายที่รองรับการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์หลากหลายชนิด ตั้งแต่ คอมพิวเตอร์ โทนศัพท์เคลื่อนที่ อุปกรณ์โครงข่าย อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เซ็นเซอร์และวัตถุต่างๆ เข้าด้วยกัน เป็นผลให้สามารถติดต่อสื่อสารและทำงานร่วมกันได้อย่างอัตโนมัติ. โปรดดู : อารยา ศรีบัวบาน. (22 มกราคม 2568). Internet of Things สร้างโอกาสผ่านการเชื่อมต่อ. Contributor. Internet of Things สร้างโอกาสผ่านการเชื่อมต่อ - Contributor Platform

Reference

1 : Valley Voices. (6 May 2016). The Uses And Misuses Of 'Big Data': A Conversation. Forbes. The Uses And Misuses Of 'Big Data': A Conversation

2 : Ditto. (26 กรกฎาคม 2023). สรุปง่าย ๆ Data Management คืออะไร. สรุปง่าย ๆ Data Management คืออะไร - Ditto

3 : SCB TechX. (1 กันยายน 2023). Data Management คืออะไร? สิ่งสำคัญที่องค์กรดิจิทัลควรใส่ใจ. Data Management คืออะไร? สิ่งสำคัญที่องค์กรดิจิทัลควรใส่ใจ | SCB Tech X

4 : Cameron Hashemi-Pour, Craig Stedman, Melanie Luna. (21 March 2024). big data management. Tech Target. What is Big Data Management? | Definition from TechTarget