Big Data ยากตรงไหน
ทำไมโครงการ Big Data ถึงทำแล้วไม่ได้ผลคำว่าไม่ได้ผลนี่ผมหมายถึง
- การนำไปใช้ไม่ได้จริง
- การนำไปใช้ได้บางส่วน
- ใช้ๆ ไปแล้วเลิกใช้
- ข้อมูลไม่ตรงกับความต้องการ
- ไม่มีข้อมูลที่ทันสมัย
คือ โครงการส่งงานได้ แต่ผลที่ออกมาเป็นไปอย่างที่ผมเขียนไว้ข้างบน อะไรเกิดขึ้นระหว่างที่ทำงานกันแน่ ถึงทำให้เกิดผลที่ไม่ได้ประสิทธิภาพ ทั้ง ๆ ที่งบประมาณก็มาก คนก็เพียบ เราลองมาดู time line ของการ Implement กันครับ
- Get Requirement : สรุปสิ่งที่ต้องการ Dash Board , Data Source , Logic การคำนวณ
- Sign off Document design spec
- Development
- UAT
- Go Life
Get Requirement
ยากตั้งแต่ตรงนี้แล้วครับ ยากมากและเป็นส่วนที่ Supplier ไม่สามารถควบคุมได้ ปัญหาใหญ่ที่สุดของช่วงนี้คือ
ไม่มีคนที่รู้จริง
- ไม่รู้ว่า ข้อมูลอยู่ที่ไหน
- ไม่รู้ว่า จะเอาข้อมูลมายังไง
- ไม่รู้ว่า report ปัจจุบันเอาตัวเลขมาจากไหน
- ไม่รู้ว่า สูตรที่เอาค่าออกมา เป็นยังไง
- ไม่รู้ว่า Dash Board ที่ต้องการหน้าตาแบบไหน
- ไม่รู้ว่า ใครจะดู Report
ปัญหาพวกนี้เป็นปัญหาภายในหน่วยงาน ที่ Supplier ไม่สามารถฟันธงได้ว่าจะเอายังไงกันแน่ และที่สำคัญคือในช่วงแรกของการทำงานให้เวลาเรื่อง Requirement ไว้น้อยมาก ทำให้ Supplier อาจจะไม่มีเวลาพอที่จะ Clear ประเด็นต่างๆ ได้ครบถ้วน
ปัญหาต่างๆ พวกนี้ไม่ใช่ไม่มีทางออก แต่ ทางออกเป็นเรื่องที่ทุกฝ่ายต้องร่วมมือกันครับ ทั้ง Supplier ก็ต้องเชี่ยวชาญเครื่องมือ ที่นำมาใช้ และมีประสบการณ์พอที่จะ ชี้จุดต้องระวัง รวมถึง เจ้าของโครงการที่ต้องรู้เรื่องของที่มาข้อมูลเป็นอย่างดี
ทุกปัญหามีทางออกครับ อย่างแรกที่ทุกคนต้องทราบก็คือ เรื่อง Requirement ต้องมีเวลาให้กับ Supplier ครับ
ปล. ปัญหาไม่ใช่แค่นี้นะครับยังมีอีกหลายเรื่อง T T