Persuasive Presentation

Data Scientist เก่งคิด เก่งพูด
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องสื่อสารให้เป็น

Achieve.Plus
Achieve Space
Published in
2 min readAug 19, 2020

--

จากผลสำรวจจาก Kaggle เมื่อปี 2017 และบทความจาก Harvard Business Review ในปี 2018 พบว่า อุปสรรคในการทำงานของ data scientist ไม่ใช่ปัญหาด้านเทคนิค แต่เป็นการอธิบาย data science ให้คนอื่นฟัง การขาดคำถามที่ชัดเจนในการตอบ ผู้มีอำนาจตัดสินใจไม่ได้เป็นคนใช้ผลลัพธ์ของข้อมูลที่ได้ ฯลฯ

หนึ่งในทักษะที่สำคัญของ data scientist คือความสามารถในการสื่อสารออกไปได้อย่างเข้าใจ เพื่อที่จะสามารถตอบคำถามเชิงธุรกิจต่าง ๆ อธิบายผลของข้อมูลที่ซับซ้อนให้เพื่อนร่วมงานตำแหน่งอื่นที่ไม่สันทัดด้านเทคนิคเข้าใจได้

เพราะการที่ทีม data ไม่สามารถสื่อสารข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่ามหาศาลออกไป ให้ผู้มีอำนาจในการตัดสินใจเข้าใจและซื้อไอเดียนั้น ๆ ได้ จะทำให้องค์กรใช้ data ได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ ทีมผู้บริหารเองก็จะเห็นว่าการลงทุนให้กับทีม data scientist นั้นไม่คุ้มค่า เพราะไม่ได้ผลตามที่คาดหวังไว้ เนื่องจากไม่เห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม เพราะ data scientist ไม่ได้สื่อสารผลลัพธ์ออกมาด้วยภาษาของนักธุรกิจนั่นเอง

ตัวอย่างสาเหตุของการสื่อสารที่ล้มเหลวของ data scientist ได้แก่
• การออกแบบสไลด์นำเสนอที่สื่อสารออกไปได้ไม่ชัดเจน
• การตอบคำถามให้น่าเชื่อถือ พร้อมข้อมูลรองรับ
• การอธิบายผลลัพธ์ของข้อมูลให้ผู้ฟังแต่ละกลุ่มเข้าใจอย่างถูกต้องตรงกัน

ความคาดหวังที่มีต่อตัว data scientist คนอื่นอาจจะมองว่ามีแค่การจัดการข้อมูลและสื่อสารออกมา โดยมักมองข้ามไปว่าทักษะอื่นอย่างการวิเคราะห์ข้อมูล การเขียนโค้ด สถิติ การสร้างโมเดลอัลกอริธึม การเป็นที่ปรึกษาทางด้านข้อมูลให้กับหลายฝ่ายในองค์กร ก็ล้วนเป็นหน้าที่ของ data scientist ซึ่งการที่จะเจอคนที่สามารถทำหน้าที่ทั้งหมดนี้ได้เป็นเรื่องยากมาก

ดังนั้นการมีทีมที่มีคนหลากหลายความสามารถมาร่วมมือกันอย่างใกล้ชิด จึงเป็นสิ่งที่หลายบริษัทควรมี การทำงานเป็นทีม ทุกคนน่าจะเคยได้ยินกันมาจนชินหู แต่มีสักกี่คนที่ทำให้เกิดประสิทธิภาพได้จริง

สมาชิกในทีมแต่ละคนจึงควรที่จะเรียนรู้สกิลของเพื่อนร่วมทีมคนอื่นพอเป็นพื้นฐานสำหรับการทำความเข้าใจ เพื่อให้สามารถสื่อสารกันได้รู้เรื่อง เช่น นักออกแบบควรรู้สถิติขั้นพื้นฐาน ขณะเดียวกันนักสถิติก็ควรจะรู้พื้นฐานการออกแบบเช่นกัน เรียนรู้กันและกันให้เข้าใจกันมากขึ้น

การพรีเซนต์ หรือ การสื่อสารข้อมูลของ data scientist ออกมาให้เพื่อนร่วมทีม ไปจนถึงบอร์ดผู้บริหารเข้าใจได้นั้น เป็นเรื่องสำคัญที่จะละเลยไปไม่ได้เลย การสร้างความเข้าใจร่วมกันในที่ทำงานจะส่งเสริมให้บริษัทเจริญรุ่งเรืองยิ่ง ๆ ขึ้นไป

อ้างอิงจาก: https://hbr.org/20?fbclid=IwAR1EEESabwW1QLIhFmmAI-QZVDDhYszL-8FnI815854Gr2Ny36LmcdTGung

--

--

Achieve Space
Achieve Space

Published in Achieve Space

Achieve Space ศูนย์รวมการแลกเปลี่ยนความรู้ เทคนิคต่างๆ ระหว่างผู้เรียน Achieve

Achieve.Plus
Achieve.Plus

Written by Achieve.Plus

Achieve Plus มุ่งที่จะสร้างสรรค์สังคมแห่งการเรียนรู้ในยุคดิจิทัลเพื่อคนไทย และ เพื่อการพัฒนา Thailand 4.0