ปัจจัยที่ส่งผลต่อการทำ Big Data Project ประกอบไปด้วย
1. ข้อมูล
หากมีข้อมูลอยู่แล้ว ก็ต้องนำมา Clean หรือทำให้อยู่ในรูปที่ใช้งานได้ ยิ่งข้อมูลเดิมที่มีอยู่มากเท่าใด ก็ต้องใช้เวลาในการทำความเข้าใจ และ Clean ข้อมูลมากเท่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อมีระบบเก็บข้อมูลหลายแหล่ง ซึ่ง 80% ของ Big Data Project คือ การ Clean ข้อมูล แต่หากข้อมูลนั้นมีคุณภาพที่ดี ก็จะใช้เวลาในการออกแบบโมเดลได้ง่าย และรวดเร็วขึ้น
กรณีที่ไม่มีข้อมูลอยู่เลย ก็จำเป็นต้องเก็บข้อมูลก่อน จะ 3 เดือน 6 เดือน หรือ 1 ปี ไม่สามารถบอกได้ จนกว่าจะนำมาสร้างเป็นโมเดล เพื่อทดสอบความแม่นยำของผลลัพธ์ต่อไป
2. บุคลากร
บุคลากรเป็นปัจจัยสำคัญในการทำโครงการ Big Data หรือโครงการที่ต้องพัฒนาเทคโนโลยี เพราะทุกวันนี้ เทคโนโลยีมีอายุไขสั้นลง หรือที่เรียกว่า Lifecycle ทำให้การขึ้นโครงการต่างๆ ต้องรีบทำในเวลาจำกัด ด้วยเหตุที่ว่า เวลาที่ผ่านไป จะมีเทคโนโลยีใหม่ๆ ออกมา ทำให้สิ่งที่พัฒนาไปแล้ว อาจจะล้าหลังไปแล้วก็ได้
อย่างไรก็ตาม การพัฒนาผลิตภัณฑ์เทคโนโลยีนั้น ต้องสร้างในรูปแบบที่ยืดหยุ่นพอที่การเปลี่ยนแปลงไม่กระทบต่อระบบองค์รวม เช่น มีการเขียน Script แยกออกมาไว้ที่ Server หรือ มีการสร้าง Database ที่พร้อมสำหรับการเพิ่มขนาดของข้อมูล เป็นต้น
ดังนั้น องค์ความรู้ของบุคลากร จึงเป็นปัจจัยหลักต่อการทำโครงการยิ่งนัก ถ้าได้บุคลากรที่มีประสิทธิภาพในการทำงานดี ก็จะทำให้โครงการสำเร็จได้อย่างรวดเร็ว แต่ทั้งนี้ การทำโครงการ ไม่สามารถสำเร็จได้ด้วยคนเพียงคนเดียว ซึ่งงานทุกงาน ต้องมีทีมงานช่วยกัน ไม่ว่าจะเป็นส่วนการวางระบบการเชื่อมโยงข้อมูล ส่วนงานการสร้างโมเดล ส่วนการแสดงผล และออกแบบการใช้งาน
โครงการ Big Data ไม่จำเป็นต้องมีทีมใหญ่ แต่จำเป็นต้องมีทีมที่เข้มแข็ง และช่วยกันผลักดันงานให้เป็นไปตามเป้าหมาย จะช้า หรือเร็ว ก็อยู่ที่ความตั้งใจของคนในทีมทั้งหมด
3. ระบบ
ระบบในที่นี้ เริ่มตั้งแต่อุปกรณ์ที่ใช้เก็บข้อมูล ระบบการเชื่อมโยงข้อมูล ระบบการเก็บข้อมูล ระบบการประมวลผล ระบบการแสดงผล และอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งแต่ละระบบจะมีเวลาในการดำเนินการต่างกัน ซึ่งไม่มีระบบไหนที่ดีที่สุด มีแต่ระบบที่เหมาะสมที่สุด อยู่ที่ผู้ออกแบบระบบ และทีมงาน Implementation
การเลือกระบบที่ไม่เหมาะสม จะทำให้โครงการล้าช้า และสิ้นเปลืองงบประมาณโดยใช่เหตุ แต่ทั้งนี้ ด้วยคำว่า “ระบบ” นี้ ไม่ได้หมายถึงว่า ต้อง “สำเร็จรูป” ไปเสียหมด หากเป็นองค์กรสมัยใหม่ จะชอบระบบที่สร้างขึ้นได้เองในระดับหนึ่งด้วยซ้ำไป เพราะการออกแบบเองนั้นหมายถึง ระบบนั้นเป็นระบบที่มีความเป็นเอกลักษณ์ และถูกสร้างขึ้นมาเพื่อองค์กรนั้นเท่านั้น ไม่ซ้ำ หรือเลียนแบบใคร
ในที่นี้ Coraline เอง คงไม่สามารถฟันธงได้ว่า การทำ Big Data Project ในแต่ละโครงการ ใช้เวลานานเท่าใด เพราะแต่ละโครงการก็มีความยากง่าย มีขนาดของข้อมูล และความซับซ้อนในการประมวลผลต่างกัน แต่ด้วยประสบการณ์ที่ผ่านมาของทีมงาน Coraline เรามีเป้าหมายที่ชัดเจนว่า ต้องทำให้งานสำเร็จได้เร็วที่สุด เพื่อให้ลูกค้าของเรา มีระบบที่พร้อมใช้ได้รวดเร็ว และเสียโอกาสทางธุรกิจน้อยที่สุด ซึ่งที่ผ่านมา งานของ Coraline ไม่เคยเกิน 1 ปี (แต่นี่ไม่สามารถการันตีงานในอนาคตได้)
เหตุผลที่เราพยายามปิดงานให้เร็ว และไม่เกินปี เพราะในแต่ละเดือน แต่ละปีที่ผ่านไป เป็นต้นทุนทางธุรกิจของลูกค้า ที่เราในฐานะที่ปรึกษา ต้องเร่งหาทางออกให้ลูกค้าโดยเร็วที่สุด
บทสรุปแล้วการจะทำ Big Data Project ให้สำเร็จ ต้องใช้เวลาเท่าไหร่นั้น แต่ละโครงการก็คงไม่สามารถมีบรรทัดฐานที่เหมือนกันได้ แต่สิ่งที่สามารถบอกได้อย่างชัดเจนก็คือ หากผู้เกี่ยวข้องในโครงการทั้งหมด มีความตั้งใจอย่างแท้จริง และมี “ความรู้” ที่พร้อมจะนำมาต่อยอดให้เกิดผลงานได้ ก็จะทำให้งานเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วแน่นอน
ในขณะที่หลายองค์กรยังไม่เริ่มทำ Big Data Project ... มีอีกหลายองค์กรที่เขาทำโครงการสำเร็จไปเป็นที่เรียบร้อยแล้ว และไม่มีการหยุดนิ่งเพื่อพัฒนาต่อ ซึ่งถ้าหากทำความเข้าใจดีๆ ก็จะพบว่า การทำโครงการ ไม่ใช่แค่คิดจะทำก็สำเร็จ แต่เมื่อคิดจะทำ ก็ต้องลงมือทำ กว่าจะสำเร็จต้องพบเจอกับอุปสรรคต่างๆ นานา อีกมากมาย จึงเกิดเป็นคำถามที่ชวนให้คิดต่อว่า ... หากไม่เริ่มทำโครงการ Big Data เสียตั้งแต่วันนี้... แล้วจะเริ่มวันไหน??? เพราะถ้าไม่เริ่มสักที ... แล้วเมื่อไหร่จะสำเร็จ
