IT กับ Creative: ความลงตัวที่สร้างสรรค์ ในธุรกิจ Big Data

โลกเปลี่ยนไป เทคโนโลยีมีการเปลี่ยนแปลง จึงไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจอะไร หากวิถีการทำงานจะเปลี่ยนตามไปด้วย ในวันนี้ที่ธุรกิจโฟกัสที่ Big Data ใครมีข้อมูลเหนือกว่า คือผู้ที่ได้เปรียบ การมีข้อมูลที่เหนือกว่าไม่ได้หมายความว่ามีข้อมูลมากกว่า แต่เป็นการใช้ข้อมูลที่มีให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้อย่างไรต่างหาก

JobsDB ชวนคุณมาร่วมถอดบทเรียนจากประสบการณ์ตรงของคนทำงานข้ามสายพันธุ์ด้านไอทีและครีเอทีฟในธุรกิจ Big Data จากงาน Virtual Career Fair by JobsDB (IT Edition) กับผู้บริหาร และ KOL ชื่อดังด้าน MarTech "คุณไชยณัฐ สัจจะปรเมษฐ" กรรมการผู้จัดการบริษัท Alchemist (อัลเคมิสท์) ในเครือ Rabbit Digital Group

Big Dataสำคัญกับทุกธุรกิจขนาดไหน

คำว่า Big Data เรารู้จักและได้ยินกันมาพักใหญ่แล้ว แต่ในแง่ของการทำงานจริง ๆ แล้ว data มันไม่ต้อง big คำนี้บางคนอาจคิดว่า big คือใหญ่ มี data เยอะ ๆ ต้องซับซ้อน จริง ๆ แล้วการทำงานกับ data ให้สำเร็จบรรลุเป้าหมายไม่ได้อยู่ที่ปริมาณ  ไม่ได้อยู่ที่ว่าใครเก็บได้เยอะกว่าถึงจะชนะ

ทุกครั้งที่ทำงานกับ data ควรตั้งคำถามก่อนว่า เราเก็บ data ไปทำไม และอยากให้ data ไปทำอะไรได้ บางองค์กรไม่ได้มีขนาดใหญ่มาก นับรวมพนักงานอาจมีแค่ 50 คน รายได้ หรือ revenue อยู่ที่ 100 ล้านบาท ไม่ต้องทำเป็น Big Data ก็ได้ แต่คุณวางแผนให้ถูกต้องว่าจะเก็บ data ไปทำไม แล้วจะใช้เทคโนโลยีอะไรมาช่วย ก็ทำให้ถึงเส้นชัยได้เหมือนกัน แต่การจัดการกับ data ไม่ว่าจะเป็น big หรือ small สำคัญกับธุรกิจทั้งสิ้น

Data Engineer / Data Analyst / Data Scientistต่างกันอย่างไร

งาน data ที่ว่ากันว่าฮอตมากในเวลานี้ ก็ยังมี sub set ย่อยลองไปอีก รวมทั้งหน้าที่การทำงานที่แตกต่างกัน

• Data Engineer- ทำหน้าที่เสมือนต้นน้ำ คอย move data ทำให้ data เคลื่อนไหวได้ จากจุดนี้ไปสู่ระบบนั้น จากระบบนั้นไปสู่ระบบโน้น ทำให้สองระบบคุยกันได้ ดังนั้น คนที่เป็น Data Engineer สกิลหลักคือ technical ในการเขียน code ดึงข้อมูล ส่งถ่ายข้อมูลต่าง ๆ เตรียมข้อมูลเพื่อเอาไปใช้งานต่อ
• Data Analyst- ทำหน้าที่เสมือนปลายน้ำในการวิเคราะห์ มีการเอาข้อมูลไปทำ Data Analysis เริ่มมีการอ่านข้อมูล เอาข้อมูลไปสไลด์  เช่น ข้อมูลหนึ่งก้อนหนึ่งเอามาสไลด์เป็นลูกเต๋า หั่นหลาย ๆ มุม ขยำข้อมูลแล้วเข้าไปดูว่าข้อมูลกำลังจะบอกอะไรกับเรา บางครั้งต้องทำถึงขั้น visualize ได้ด้วย เป็นเหมือนคนที่ต้องแปลงสารจากสิ่งที่เป็น Raw data ให้มาเป็นสิ่งที่เข้าใจง่าย สำหรับคนที่อยู่ฝั่งบิสิเนส ทำให้ data เริ่มออกมาเป็นภาพ เป็นกราฟ เป็นตาราง เพื่อให้ผู้บริหารดูแล้วตัดสินใจได้เลยว่า ตอนนี้เทรนด์เป็นแบบไหน segment ไหนใหญ่ segment ไหนเล็ก
• Data Scientist - เป็นเสมือนตัวกลางรวม Data Engineer และ Data Analyst เข้าด้วยกัน ต้องมีสกิลครอบจักรวาลมาก คือด้านเทคนิคอลต้องทำ move data ได้ ต้องเข้าใจด้วยว่า data ถูกเอาไปใช้ทำงานอะไร ต้องบาลานซ์ฝั่ง technical และฝั่ง business จึงเป็นสาเหตุว่าทำไมตำแหน่งงานนี้จึงหาผู้สมัครยาก ต้องเรียนสายคอมพ์ เขียนโค้ดเป็น ขณะที่ฝั่ง Data Analyst อาจมาจากสายบัญชีหรือ stat 2 คณะแยกจากกัน แต่สกิลต้องเอามามัดรวมกันอยู่ในคนคนเดียว ฉะนั้นต้องมีการเสริมสกิล หรือไปเก็บสกิลจากอีกฝั่งหนึ่งมาด้วย จึงเป็นสาเหตุว่าทำไม Data Scientist จึงฮอตมาก

อนาคตของMarTech จะเป็นอย่างไร

ตลาด MarTech (Marketing Technology) ใหญ่มาก และจะค่อย ๆ เติบโตขึ้นเรื่อย ๆ ปีนี้เป็น movement ใหญ่มากของของโลกมาร์เก็ตติง เข้าสู่ยุค 5.0 สิ่งหนึ่งคือ การเอาเทคโนโลยีเข้ามารวมกับมาร์เก็ตติง แต่ในโลกมาร์เกตติง มีเทคโนโลยีหลายแบบที่ต้องศึกษาให้ดี

ฝั่งที่เป็น ADTech คือ แอดเวอร์ไทซิง เทคโนโลยีก็เป็นขาหนึ่งของ MarTech  มีฝั่งที่เป็น Customer Experience เน้นเกี่ยวกับเรื่อง automation personalisation การนำเทคโนโลยีต้องการไอทีมาซัพพอร์ต ถ้าเป็นสาย data ก็ data engineer, data analysis แต่ถ้าสายซอฟต์แวร์พัฒนาระบบ automation จะมีฝั่งที่เป็น developer คือเอา programmer มาเขียนโค้ดทำระบบต่าง ๆ อาจมีโซลูชัน architech คนที่วางแผนให้ระบบต่าง ๆ เชื่อมต่อกันได้

คน Techทำงานครีเอทีฟได้จริงหรือ

โลกของครีเอทีฟกับโลกของไอที คือมนุษย์คนละเผ่า ใช้สมองคนละซีก มนุษย์ไอทีไม่จำเป็นต้องเข้าใจวิธีการคิดของฝั่งครีเอทีฟแบบร้อยเปอร์เซ็นต์ แต่ควรมีสกิลในการทำงาน หรือทำแคมเปญร่วมกัน คอยนำเอาเทคโนโลยีเข้ามาใส่ เพื่อเสริมไอเดียของครีเอทีฟให้เกิดขึ้น

วิธีการที่ดีคือ การนำทั้งสองทีมเข้าไปนั่งทำงาน พูดคุย แลกเปลี่ยนความคิดเห็นร่วมกัน ฝ่ายครีเอทีฟนำเสนอไอเดียที่อยากได้ ทีมไอทีจะคอยจัดระบบไอเดียให้เป็นรูปเป็นร่างว่า ในแง่ของเทคโนโลยี สิ่งนี้เป็นไปได้ไหม โดยมีตัวกลาง คือ strategy เป็นพื้นฐานในการคิดงานทั้งหมด

MarTech และ Career Path

Career Path ในโลกของ MarTech มีสองแบบ ถ้าเป็นองค์กรที่ใหญ่จะมีทีม tech อยู่ในนั้นเลย ดังนั้นการเติบโตของสายเทค จะไม่ต่างจากสาย professional อื่น ๆ เติบโตจาก จูเนียร์ เป็นซีเนียร์ เป็น manager เป็นทีมลีดต่าง ๆ เป็น Career Path มาตรฐานทั่วไป

ในโลกของ Marketing โดยเฉพาะเอเจนซีขนาดกลาง อาจไม่ได้เป็นฟังก์ชัน เช่น สายครีเอทีฟ การจะมีฟังก์ชันที่เป็น specialist คือ อาจไม่มีบันไดเหมือน corporate ที่บอกว่า 3 ปีจะโตเท่านี้ แต่คุณเป็นอีกทีมที่เป็น specialist เราจะทรีตเลยว่าคุณมีทักษะพิเศษ คุณรู้ในสิ่งที่คนอื่นไม่รู้ มีสกิลในสิ่งที่คนอื่นไม่มี เราเห็น value ของคุณจึงเพิ่มค่าตอบแทนและแพคเกจต่าง ๆ

อนาคตของเทรนด์ Data

คนที่อยู่ในสายงานนี้ค่อนข้างได้เปรียบ เพราะว่าเป็นตลาดงานที่ฮอตมาก ๆ โดยเฉพาะคนที่มีความสามารถด้านการสื่อสารยิ่งมีโอกาสสูง อีกสกิลหนึ่งคือเรื่อง team work  เพราะแม้จะต้องทำงานไอทีที่เป็น technical แต่คุณยังต้องทำงานกับคนที่ non technical หรือต้องทำงานกับลูกค้าที่อาจไม่เข้าใจระบบต่าง ๆ ถ้าเรามีสกิลที่สามารถคุย อธิบายให้คนเข้าใจ หรือทำงานทีมเวิร์คต่าง ๆ ได้ ก็จะเฉิดฉายมากในวงการนี้

จะเห็นว่าในยุค Big Data เช่นนี้ สายงาน Tech และไอที เป็นสายงานสำคัญอย่างมาก ที่หลายองค์กรต่างช่วงชิงคนเก่ง และพร้อมมอบโอกาสดี ๆ ให้เสมอ ส่วนใครที่กำลังมองหางาน Data Analyst / Data Scientist ต้องเช็กด่วนว่าทักษะอะไรที่เราขาดและต้องไป Upskill เพิ่ม เพื่อให้ผู้ประกอบการเห็นศักยภาพที่โดดเด่นและแตกต่างจากผู้สมัครงานคนอื่น ๆ สำหรับคนที่มองหางาน Tech / ไอทีที่ JobsDB ยังคงมีตำแหน่งงานให้เลือกสรรมากมาย มาร่วมค้นหางานที่ใช่

ดาวน์โหลดได้แล้ววันนี้ทั้ง iOS และ Android

เลือกงานที่ใช่ ใช้ชีวิตที่ชอบ ด้วยการค้นหางานที่ง่ายและรวดเร็ว พร้อมทั้งจัดการเรซูเม่อย่างมีประสิทธิภาพ ให้คุณอัปโหลด ดู และลบได้ทุกเมื่อที่ต้องการ เพลิดเพลินไปกับประสบการณ์การใช้งานแสนง่าย ด้วยระบบ AI ใหม่ ช่วยค้นหางานที่ตรงใจมากขึ้นถึง 6 เท่า​

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/digital-disruption-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad/

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/data-scientist-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3/

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/data-analyst-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad/