DataTechnology

ทีมวิเคราะห์ข้อมูลฉบับ MIT เป็นแบบไหนกัน?

MIT แนะนำวิธีสร้างทีม Data สุดเจ๋งในบริษัท | Skooldio Blog - ทีมวิเคราะห์ข้อมูลฉบับ MIT เป็นแบบไหนกัน?

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

1. วิศวกรข้อมูล (Data Engineer)

วิศวกรข้อมูล (Data Engineer) | Skooldio Blog - ทีมวิเคราะห์ข้อมูลฉบับ MIT เป็นแบบไหนกัน?
Designed by Chevanon / Freepik

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?
Designed by rawpixel.com / Freepik

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?
Designed by Racool_studio / Freepik

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?

You may also like

Progressive Web App คืออะไร
Technology

Progressive Web Apps คืออะไร?

แค่เขียน Apps อย่างเดียวคงไม่พอ! เมื่อ Users เลือกดาวน์โหลด Apps เท่าที่จำเป็นเพื่อประหยัดพื้นที่ใช้งาน จากสถิติการใช้งานของ Users ที่ “ไม่ตัดสินใจติดตั้ง Apps” เพราะขั้นตอนที่ยุ่งยากและเลือกติดตั้งเฉพาะ Apps ...
Business

4 ขั้นตอนการทำ Marketing Analytics ผ่าน Google Analytics 4

Marketing Analytics ถือเป็นหนึ่งหัวใจสำคัญของการทำ Performance Marketing และหากพูดถึงคำว่า Analytics นั้น หลายคนมักจะโฟกัสที่การวิเคราะห์ข้อมูล แต่ที่จริงขั้นตอนการตั้งคำถามและเก็บข้อมูลก็เป็นส่วนที่สำคัญไม่แพ้กัน เพราะถ้าตั้งคำถามและเก็บข้อมูลได้ไม่ถูกจุดแล้ว อาจทำให้เกิดการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจที่ผิดพลาดได้ในที่สุด  สำหรับผู้ที่สนใจอยากเริ่มทำ Marketing Analytics ...

More in:Data

Web Scraping คืออะไร? Data

Web Scraping คืออะไร? ไม่เก่งเขียน Code สามารถทำได้ไหม?

ในปัจจุบันที่โลกก้าวสู่ยุค Digital และมีความเติบโตของจำนวนผู้ใช้อินเตอร์เน็ตจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็น การค้นหาข้อมูลข่าวสาร, ซื้อขายสินค้า หรือเป็นแหล่งชุมชน Community และอื่นๆ อีกมากมายอยู่บนเว็บไซต์ กลายเป็นแหล่งข้อมูล (Data Source) ชั้นดี สำหรับธุรกิจต่างๆ ...
แนะนำเครื่องมือดึงข้อมูลฟรี Webscraper.io Data

แนะนำเครื่องมือดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ฟรี !! WebScraper.io

ปัจจุบัน ‘เว็บไซต์’ ถือว่าเป็นแหล่งข้อมูลชั้นดี (Data source) และมีบทบาทความสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจทุกระดับไม่ว่าจะเป็นธุรกิจขนาดเล็กหรือขนาดใหญ่ แต่การดึงข้อมูลบนเว็บไซต์ (Web Scraping) อาจจะฟังดูเป็นเรื่องไกลตัวสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ที่สามารถเขียนโค้ดโปรแกรมดึงข้อมูลออกมาใช้งานได้ 😎 จะดีกว่ามั้ย!? ถ้าคุณสามารถใช้เครื่องมือดึงข้อมูลที่สนใจบนเว็บไซต์ได้ด้วยตัวเอง ถึงแม้ว่าคุณอาจจะเขียนโปรแกรมไม่เก่งก็สามารถทำได้ ฟรี ...
Data

Apache Airflow คืออะไร แล้วทำไมองค์กรชั้นนำส่วนใหญ่ถึงเลือกใช้

Apache Airflow คือ 1 ใน Workflow Management ที่ได้รับความนิยม และองค์กรชั้นนำระดับโลกหลายๆ องค์กรเลือกใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสร้าง Data Pipelines เพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ส่วนหนึ่งเพราะองค์กรต่าง ...
Performance Marketing คืออะไร Business

Performance Marketing คืออะไร? รู้จักวิธีการทำการตลาดแบบวัดผลได้

ถ้าให้คุณจ่ายเงินเกินสิ่งที่ได้รับ หรือจ่ายไปโดยไม่รู้ด้วยซ้ำว่าได้ผลหรือเปล่า คุณจะยอมไหม? แน่นอนว่าคุณคงไม่แฮปปี้ แต่นี่แหละคือ ‘วิธีทำการตลาด’ ที่หลาย ๆ บริษัทกำลังทำอยู่ แล้วจะดีแค่ไหน หากเราสามารถเลือกใช้เงินเฉพาะกับผลลัพธ์ที่เราได้รับเท่านั้น ซึ่งทั้งหมดนี้คืองาน Performance Marketing การทำธุรกิจเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วตั้งแต่อินเตอร์เน็ตเข้ามามีบทบาทกับพฤติกรรมของมนุษย์ ...

Comments are closed.