![MIT แนะนำวิธีสร้างทีม Data สุดเจ๋งในบริษัท | Skooldio Blog - ทีมวิเคราะห์ข้อมูลฉบับ MIT เป็นแบบไหนกัน?](https://i0.wp.com/blog.skooldio.com/wp-content/uploads/2020/08/MIT_Cover_Blog.png?resize=1024%2C477&ssl=1)
เพราะธุรกิจทุกวันนี้ตัดสินที่ใครจะนำ Data มาวิเคราะห์ได้มีประสิทธิภาพกว่ากัน แต่ปัญหาคือหลาย ๆ องค์กรยังไม่รู้เลยว่าถ้าจะตั้งทีม Data ในบริษัทต้องทำอย่างไร? และควรมีใครบ้าง?
ทาง Skooldio จึงขอหยิบเอาคำแนะนำจาก MIT Sloan School of Management สถาบันด้านนวัตกรรมระดับต้น ๆ ของโลกมาฝากกัน ว่าทีม Data สุดปัง ต้องประกอบไปด้วยอะไรบ้าง?
ทีม Data ตามแบบฉบับ MIT ประกอบไปด้วย 5 ส่วนหลัก ๆ ดังนี้
Table of Contents
1. วิศวกรข้อมูล (Data Engineer)
![วิศวกรข้อมูล (Data Engineer) | Skooldio Blog - ทีมวิเคราะห์ข้อมูลฉบับ MIT เป็นแบบไหนกัน?](https://i0.wp.com/blog.skooldio.com/wp-content/uploads/2020/08/OIH96U0.jpg?resize=1024%2C684&ssl=1)
ผู้สรรสร้าง ดูแล และพัฒนาระบบการรวบรวม คัดกรอง รวมถึงจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ จากนั้นจึงนำข้อมูลที่ผ่านการคัดกรองแล้ว ส่งให้ Data Scientist ไปวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อต่อยอดโอกาสทางธุรกิจต่อไป
2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
ถ้า Data Engineer เป็นผู้ดูแลระบบข้อมูล Data Scientist ก็คือคนที่เล่นกับข้อมูล ซึ่ง Data Scientist จะนำข้อมูลที่ผ่านการกรองมาวิเคราะห์หา Insight เพื่อประกอบการตัดสินใจต่าง ๆ ในองค์กร
3. นักแปลข้อมูล (Data Translator)
![นักแปลข้อมูล (Data Translator) | Skooldio Blog - ทีมวิเคราะห์ข้อมูลฉบับ MIT เป็นแบบไหนกัน?](https://i0.wp.com/blog.skooldio.com/wp-content/uploads/2020/08/25060.jpg?resize=1024%2C561&ssl=1)
เปรียบเหมือนสะพานเชื่อมระหว่างทีม Data กับ ทีม Business จะเป็นคนที่เข้าใจการทำงานของระบบข้อมูลตั้งแต่ต้นจนถึงได้ Insight ออกมา แล้วนำสิ่งเหล่านั้นมานำเสนอในภาษาที่นักธุรกิจเข้าใจ (เทคนิคนำเสนอข้อมูล)
4. ตำแหน่งใหม่ ๆ (New Roles)
ในปัจจุบันตำแหน่งใหม่ ๆ เริ่มถูกออกแบบมาเพื่อเสริมประสิทธิภาพการทำงานในทีมมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Knowledge Engineer ผู้สร้างระบบ AI ที่สามารถตัดสินใจได้คล้ายกับมนุษย์ หรือ Onthologist ผู้มองภาพรวมให้กับบริษัท โดยการนำข้อมูลจากการวิเคราะห์กับข้อมูลอื่น ๆ มาประกอบการตัดสินใจให้องค์กร ก็ถูกสร้างขึ้นมาใหม่เช่นกัน
5. ผู้นำ (Leader)
![ผู้นำ (Leader) | Skooldio Blog - ทีมวิเคราะห์ข้อมูลฉบับ MIT เป็นแบบไหนกัน?](https://i0.wp.com/blog.skooldio.com/wp-content/uploads/2020/08/38047.jpg?resize=1024%2C683&ssl=1)
ทีมที่ดี จำเป็นต้องมีผู้นำทีมเสมอ จากการสำรวจบริษัทในกลุ่ม Fortune 1000 โดย NewVantage Partners พบว่า 57% ของบริษัทที่สำรวจมีการตั้งตำแหน่งใหม่ เช่น Chief Data Officer (CDO) หรือ Chief Analytics Officer (CAO) ดูแล แต่ในทางกลับกัน ก็มีอีกหลายองค์กรนำทีม Data ไปอยู่ในการดูแลของหัวหน้าฝ่ายต่างๆ ที่มีอยู่แล้ว เช่น Chief Information Officer (CIO) Chief Operating Officer (COO) หรือ IT Executive ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการมอบหมายความรับผิดชอบของแต่ละองค์กรด้วย
ท้ายที่สุด การทำงานอย่างมีประสิทธิภาพของทีม Data สุดปังจะต้องมีการลำเลียงข้อมูลต่อกันมาเป็นทอด ๆ กว่าข้อมูลจะเดินทางจากต้นจนจบนั้น ส่วนประกอบหลักที่สำคัญอย่างหนึ่งเลยก็คือ Data Pipeline ซึ่งเป็นตัวลำเลียงข้อมูลดิบมาผ่านการกรอง และเก็บรักษา เพื่อที่แต่ละฝ่ายจะได้นำไปใช้ต่อยอดมูลค่าให้กับองค์กรต่อไปได้
ถ้าอยากรู้เคล็ดลับการจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ ให้เหมาะสมกับทีมวิเคราะห์ข้อมูลสุดปัง มาเจอกันได้ที่คอร์ส Automating Your Data Pipelines with Apache Airflow คอร์สแรกในเมืองไทย สอนโดยผู้เชี่ยวชาญตัวจริงในวงการ Data ไทย – ดร.กานต์ อุ่ยวิรัช
![Automating Your Data Pipelines with Apache Airflow: คอร์สแรกในเมืองไทย สอนโดยผู้เชี่ยวชาญตัวจริงในวงการ Data ไทย - ดร.กานต์ อุ่ยวิรัช | Skooldio Blog - ทีมวิเคราะห์ข้อมูลฉบับ MIT เป็นแบบไหนกัน?](https://i0.wp.com/public-assets.skooldio.com/course-images%2FW16331%2FAutomating-Your-Data-Pipelines-with-Apache-Airflow.png?w=1200&ssl=1)