แนวโน้มการใช้ Big Data เริ่มเข้มข้นขึ้นทุกวันในสังคมไทย เมื่อมีข่าวการเชื่อมโยงข้อมูลของภาครัฐมากขึ้น โดยเฉพาะด้านการคลัง ทำให้เห็นอนาคตที่ชัดเจนขึ้นในการผลักดันโครงการ Big Data ของภาครัฐ
ในส่วนของภาคเอกชนเอง ก็มีการผลักดันกลยุทธ์เชิง Data Driven Business มากขึ้น เมื่อทุกองค์กรพากันรับสมัครพนักงานในตำแหน่ง Data Scientist และ Data Analyst มากขึ้น (แม้ในความเป็นจริงแล้ว Data Engineer น่าจะต้องเป็นบุคคลแรกที่ทุกองค์กรมองหาก็ตาม)
อย่างไรก็ตาม จะเห็นได้ว่า ประเทศไทยยังมุ่งเน้นด้านการวางระบบข้อมูลเป็นหลัก และนวัตกรรมที่เกิดขึ้น เป็นรูปแบบ Product Centric มากกว่า Customer Centric
Product Centric คือ การออกแบบสินค้าออกมา โดยไม่ได้เน้นถึงปัญหามุมผู้ใช้งานก่อน แต่จะเน้นให้มีการออกสินค้าออกมา และผลักดันให้ผู้ใช้งานนำไปใช้ ตัวอย่างเช่น Mobile Application ทางการเงิน หรือ E-Wallet ที่มีอยู่มากมายในตลาด เป็นต้น
Customer Centric คือ การออกแบบสินค้า ที่เน้นการตอบโจทย์การใช้งานของผู้ใช้งานเป็นหลัก เช่น Amazon.com เกิดจากปัญหาที่ไม่มี Platform ในการสั่งซื้อหนังสือ จนกระทั่งขยายธุรกิจไปเป็น E-Commerce ยักษ์ใหญ่ของอเมริกา และปัจจุบัน พัฒนาธุรกิจเป็นผู้ให้บริการ Cloud อันดับต้นๆ ของโลก
ในมุมของผลิตภัณฑ์อาจจะมองว่า Product Centric กับ Customer Centric เหมือนกัน แต่ในมุมของผู้ใช้งานแล้วแตกต่างกันมาก เพราะทุกวันนี้มีผลิตภัณฑ์ต่างๆ ออกมาเยอะเกินไป จนรู้สึกตามไม่ทันกันแล้ว
แล้วนวัตกรรมเหล่านี้เกี่ยวข้องอะไรกับ Big Data? เกี่ยวข้องตรงที่ ผู้ใช้งาน Big Data ที่แท้จริงของโครงการภาครัฐ คือ ประชาชน แต่หากการออกแบบโครงการต่างๆ ไม่มีขั้นตอนที่ชัดเจน และไม่มีการเชื่อมโยงมุมมองของผู้ใช้งาน สุดท้ายผู้ใช้งานอาจจะไม่ยอมรับโครงการนั้นก็เป็นได้
ตัวอย่างเช่น โครงการ Smart Farming จะไม่เกิด หากไม่ได้รับความร่วมมือจากเกษตรกร จนสุดท้ายแล้ว ประเทศไทยก็จะไม่สามารถเก็บข้อมูลผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรที่แท้จริงได้เสียที
หรือแม้แต่โครงการ Digital Transformation ของสาธารณสุข ซึ่งหากไม่ได้รับความร่วมมือจากแพทย์ และผู้เกี่ยวข้องในการกรอกข้อมูลลงในระบบ สุดท้ายแล้ว ประเทศไทยก็จะไม่สามารถเก็บข้อมูลทางการแพทย์ของประชาชนได้เสียที
การออกแบบโครงการต่างๆ ให้เป็นในรูปแบบ Product Centric นอกจากจะต้องใช้ Data Expert แล้ว ยังอาจต้องใช้แนวคิดของ Design Thinking อีกด้วย เหมือนดั่งที่ประเทศสิงคโปร์ใช้ในการออกแบบระบบการเก็บข้อมูลปริมาณผู้โดยสารรถเมล์ โดยการลงระบบให้มีการจ่ายค่าโดยสารตามระยะทาง ซึ่งทำให้สามารถได้ข้อมูลจำนวนผู้โดยสาร โดยไม่เป็นภาระของคนขับรถ และของประชาชน อีกทั้งประชาชนก็พร้อมให้ความร่วมมือ เนื่องจากต้องจ่ายค่าโดยสารตามระยะทาง
การให้ความร่วมมือของผู้ใช้งาน ไม่ได้หมายความว่า ผู้ใช้งานต้องเป็น Data Expert แต่อย่างใด เพียงแต่การออกแบบโครงการ Big Data นั้น จำเป็นต้องคำนึงถึงการเชื่อมโยงข้อมูลต่างๆ และออกแบบแนวทางการนำไปใช้จริงทั้งหมด และหากเป็นโครงการของรัฐ อาจหมายถึงการวางกฎระเบียบ และนโยบายของประเทศเสียใหม่อีกด้วย
ย้อนกลับไปที่เรื่อง Smart Farming ที่ต้องมีการใข้เครื่องมือ IoT ซึ่งหากทำได้จริง จะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการทำการเกษตรได้มาก แต่สิ่งที่เกษตรกรวิตกกันก็คือ ข้อเสียเปรียบเมื่อมีการให้ข้อมูลรัฐ ดังนั้นตรงนี้ทางการก็อาจจะต้องมีการวางกลยุทธ์ หรือนโยบายใดที่ทำให้เกษตรกรเข้าใจ และยอมใช้เครื่องมือดังกล่าว
ปัญหามองได้สองมุม คือ “คนไม่ยอมใช้” และ “ออกแบบไม่ครอบคลุมพอ” ซึ่งทั้ง 2 ปัญหา เกิดจากการไม่สื่อสารกันให้ชัดเจน
ส่วนภาคเอกชนเอง ผู้ใช้งานในโครงการ Big Data อาจเป็นลูกค้า หรือคนในองค์กร ซึ่งหลักการก็ไม่แตกต่างอะไร นั่นคือ ต้องออกแบบการใช้งานนวัตกรรม ให้เกิดการร่วมมือกันให้ได้ ฟังดูอาจจะยาก แต่หากลองศึกษาจากกรณีที่เขาทำสำเร็จได้จริงแล้ว จะเข้าใจว่ามันไม่ได้ยากอย่างที่คิด เพียงแต่ผู้เกี่ยวข้องทั้งหมด ต้องหันหน้าเข้าหากัน ช่วยกันออกความเห็น และหาจุดที่เหมาะสมที่สุด ในการใช้งาน
เรื่อง Big Data ไม่ใช่เรื่องของคนกลุ่ม IT หรือ Business เท่านั้น แต่มันเกี่ยวข้องกับการใช้ชีวิตของเราทุกคน โดยที่เราเองไม่รู้ตัว หลายคนอาจกลัวการให้ข้อมูล ซึ่งไม่แปลกอะไร แต่ในบางกรณี ก็จำเป็นต้องให้ข้อมูลที่ถูกต้อง เช่น ประวัติการรักษาพยาบาล การแพ้ยา น้ำหนัก ส่วนสูง ที่ต้องมีความแม่นยำ
สุดท้ายนี้ เราไม่สามารถต้านทานการเปลี่ยนแปลงได้ แต่เราสามารถทำความเข้าใจทุกสิ่งทุกอย่างไปพร้อมๆ กันได้ โดยการสื่อสารที่ดี ไม่มีใครผิด ไม่มีใครถูก แต่หากเรายังตำหนิติเตียนกันอยู่ ก็ไม่สามารถเดินหน้าไปได้เสียที เพราะโครงการ Big Data นั้น หากไม่ทำตั้งแต่ตอนนี้ ก็ไม่รู้ว่าอนาคตของประเทศเราจะเป็นอย่างไรต่อไป
