แม้องค์ประกอบของโครงการ Big Data จะต้องมี IT Infrastructure เป็นส่วนประกอบ แต่โครงการ Big Data กลับมีอัตราประสบความสำเร็จที่น้อยกว่าโครง IT ทั่วไป เพราะในความเป็นจริงแล้ว โครงการ Big Data ไม่เหมือนโครงการ IT โดยมีปัจจัยที่แตกต่างกัน 4 ประการด้วยกันดังนี้
1. ด้านวัตถุประสงค์ของโครงการ
ส่วนใหญ่แล้ว โครงการ IT จะเน้นการพัฒนาเทคโนโลยี และมีทีม IT เป็นเจ้าของโครงการ เช่น การจัดซื้อ Hardware เพื่อรองรับงานฝั่ง IT การพัฒนา Application เพื่อรองรับการใช้งานด้านใดด้านหนึ่ง ในขณะที่โครงการ Big Data จะเน้นการใช้ประโยชน์จาก Data เพื่อตอบโจทย์ธุรกิจ ดังนั้นวัตถุประสงค์ของโครงการ Big Data จึงเน้นผลลัพธ์ที่สนับสนุนงานฝั่ง Business มากกว่าฝั่ง Technology อีกทั้ง การออกแบบโครงการ Big Data ต้องคำนึงที่ทรัพยากรข้อมูลที่มีอยู่ ในขณะที่โครงการฝั่ง IT อาจเป็นการพัฒนาระบบใหม่โดยไม่จำเป็นต้องคำนึงข้อมูลเดิมที่มีอยู่แล้ว
2. ด้านการลงทุน
โครงการ IT มักจะต้องลงทุนด้านระบบ Hardware และ Software ในขณะที่โครงการ Big Data จะต้องมีการลงทุนทั้งในมุมระบบ และด้านบุคลากร ซึ่งโดยส่วนใหญ่แล้ว โครงการ Big Data จะให้น้ำหนักที่ค่าใช้จ่ายด้านบุคลากรมากกว่า
3. ด้านบุคลากร
บุคลากรในโครงการ IT โดยส่วนใหญ่จะเป็นทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญด้าน IT เป็นหลัก ในขณะที่โครงการ Big Data นั้นมีทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญที่หลากหลาย เช่น การพัฒนาโครงการ Customer Data Platform หรือ CDP จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดทำหน้าที่เป็น Business Analyst เพื่อเสนอความต้องการ และชี้แจงรายละเอียดในเชิงการใช้งาน ในขณะที่ Data Engineer ทำหน้าที่ออกแบบแนวทางในการเชื่อมโยงข้อมูล และ Data Scientist ทำหน้าที่ออกแบบแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ อาจมี System Engineer ทำหน้าที่ออกแบบ และติดตั้งระบบ เพื่อสามารถพัฒนาโครงการได้อย่างตอบโจทย์
4. ด้านการพัฒนาโครงการ
โครงกร Big Data ต้องเริ่มจากความต้องการทางฝั่ง Business ที่ต้องการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ ซึ่งข้อมูลนั้นอาจเป็นข้อมูลที่มีอยู่ในระบบ หรือเป็นข้อมูลใหม่ก็ได้ ทำให้การพัฒนาโครงการ ควรเริ่มจากการวิเคราะห์ปัญหาจากฝั่ง Business และมีทีม Business เป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาโครงการ หลังจากได้โจทย์เป็นที่เรียบร้อย จะเข้าสู่กระบวนการเชื่อมโยงข้อมูล ซึ่งส่วนใหญ่แล้วโครงการ Big Data มักจะใช้ข้อมูลที่มาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งมีโครงสร้างที่ไม่เหมือนกัน ดังนั้นข้อมูลที่ถือเป็นทรัพยากรของโครงการ มักจะไม่อยู่ในสถานะที่พร้อมใช้ สำหรับการพัฒนาแนวทางการวิเคราะห์ในโครงการ Big Data จะเป็นการพัฒนาแบบจำลอง หรือ วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะตัว สำหรับโครงการใด โครงการหนึ่ง เพราะแต่ละโครงการจะมีข้อจำกัด และมีข้อมูลที่ไม่เหมือนกัน ดังนั้นในการพัฒนาโครงการจะมีการใช้เทคโนโลยีที่หลากหลาย ทั้งสำเร็จรูป และพัฒนาขึ้นมาใหม่ แตกต่างจากโครงการ IT ที่เน้นการจัดซื้อเทคโนโลยีสำเร็จรูป โดยมีความต้องการมาจาก IT เป็นหลัก
จากความแตกต่างทั้ง 4 จึงได้ข้อสรุปว่า โครงการ Big Data ควรมีเจ้าของโครงการ มาจากฝั่ง Business มากกว่าฝั่ง IT เนื่องจากเป็นโครงการที่เน้นใช้ประโยชน์จาก Data มิใช่โครงการจัดซื้อเทคโนโลยีเพื่อเก็บ Data เพียงอย่างเดียว อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเป็นโครงการขนาดใหญ่ จึงสามารถแบ่งขอบเขตของโครงการออกเป็นระยะ หรือ Phase ได้ เพื่อลดความเสี่ยงในการพัฒนาโครงการที่ผิดพลาด ซึ่งในบางระยะของโครงการ Big Data อาจจะเป็นงานเฉพาะส่วน IT ได้ เช่น ส่วนการวางระบบ Big Data Platform เป็นต้น แต่ในท้ายที่สุด วัตถุประสงค์หลักของโครงการ Big Data คือ การใช้ประโยชน์จากข้อมูล ดังนั้นผลลัพธ์ที่จับต้องได้จะต้องสามารถสะท้อนให้เห็นถึง Return of Investment ได้ จึงจะเรียกว่าเป็นโครงการที่ประสบความสำเร็จนั่นเอง
บทความอื่น ๆ ของผู้เขียน
