หลายองค์กรต้องการปรับเปลี่ยนเป็น Data Driven Organization ทำให้มีโครงการ Data เกิดขึ้นหลายโครงการ ไม่ว่าจะเป็นการทำ Data Lake, Dashboard และ Predictive Model ทำให้การสร้าง Data Team ดูเหมือนจะเป็น Priority แรกๆ ขององค์กร
อย่างไรก็ตามการสร้างทีมภายในองค์กรมักจะมีข้อจำกัดสำคัญ 3 ข้อดังนี้
1. ไม่ทราบว่าจะต้องมีทีมงานกี่คน เพราะบางโครงการยังไม่มีขอบเขตที่ชัดเจน โดยขาดผู้เชี่ยวชาญเป็นผู้วิเคราะห์และออกแบบโครงการ ทำให้ยังไม่แน่ใจว่าจะต้องใช้ทีมงานกี่คน
2. ทีมงานไม่เคยทำงานร่วมกันมาก่อน ทำให้การส่งต่องานไม่ราบรื่น
3. ในกรณีที่ยังไม่เคยทำโครงการ Data มาก่อน ทีมงานจะขาดประสบการณ์ ทำให้ไม่สามารถรับมือกับปัญหาใหญ่ๆ บางประการได้
ด้วยข้อจำกัดดังกล่าว ทำให้การพัฒนา Data Team ค่อนข้างใช้ระยะเวลา ซึ่งส่งผลให้การดำเนินโครงการล่าช้าเมื่อเปรียบเทียบกับการว่าจ้าง Outsource ที่มีความเชี่ยวชาญมากกว่า
ดังนั้นการวางแผนดำเนินโครงการ Data จึงจำเป็นต้องการมีการเปรียบเทียบในมิติต่างๆ เช่น ความพร้อมของทีม งบประมาณ กรอบระยะเวลาของโครงการ ยกตัวอย่าง เช่น
- บางโครงการเป็นโครงการพัฒนาเพียงครั้งเดียว สามารถใช้ Outsource เพื่อพัฒนาโครงการและส่งต่อให้ทีมงานดูแลต่อได้
- บางโครงการเป็นการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง จึงเหมาะกับการให้ Data Team ภายในองค์กรเป็นผู้วิเคราะห์มากกว่า
- บางโครงการ ให้ Outsource ดูแลเพราะต้องการผู้เชี่ยวชาญเป็นผู้รับผิดชอบ
หลายครั้งพบว่าการให้ Outsource ขึ้นโครงการเป็นต้นแบบให้ทีมงานเป็นวิธีที่ช่วยเร่งการสร้าง Data Team ได้มากกว่า โดยกำหนดให้มีการถ่ายทอดองค์ความรู้ให้ทีมงานในขั้นตอนการส่งมอบโครงการ
ทั้งนี้หากมองในกรอบของงบประมาณ พบว่าหลายโครงการการจ้าง Outsource มีความคุ้มค่ามากกว่า ถึงแม้ว่าการจ้าง Outsource จะมีค่าตัวที่แพงกว่าแต่ใช้ระยะเวลาในการพัฒนาโครงการน้อยกว่า ทำให้การพัฒนาโครงการโดยรวมใช้งบประมาณน้อยกว่า
สิ่งที่สำคัญที่สุดคือเจ้าของโครงการหรือผู้บริหารต้องวาง Roadmap ให้ชัดเจน กำหนดความต้องการ กรอบระยะเวลา และวางแผนให้โครงการสามารถต่อยอดได้ สุดท้ายแล้วแต่ละองค์กรจะสามารถสร้าง Data Team ได้ไม่ว่าด้วยวิธีใดก็ตาม
การผลักดันให้องค์กรเป็น Data Driven Organization ถือเป็นความท้าทายของผู้บริหารอย่างมาก หากเดินถูกก็จะเป็นผู้นำตลาด ในทางกลับกันถ้าเดินผิดทางจะเป็นการลงทุนที่เสียเปล่าไปโดยปริยาย
Comments