มีอะไรในงาน Tableau DataFest by BAC

มีอะไรในงาน Tableau DataFest by BAC

ในวันที่ 7 กรกฎาคม 2565 ที่ผ่านมา พวกเราได้ไปงาน Tableau DataFest ในไทย มีเรื่องน่าสนใจในวงการมากมาย เลยอยากมาแชร์ความรู้ที่ได้จากงานนี้กันครับ

Burin Boonwatcharapai's photo
Burin Boonwatcharapai
·Sep 7, 2022·

Table of contents

ทีม Data Analyst และ Data Scientist ของ SiData+ ได้มีโอกาสส่งตัวแทนเข้าร่วมงาน Tableau DataFest ที่จัดโดยบริษัท บิสซิเนส แอพพลิเคชั่น จำกัด (BAC) ในวันที่ 7 กรกฎาคม 2565 ที่ผ่านมา ทีมเราจึงขอนำข่าวคราวเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของ Tableau มาอัพเดทเพื่อได้เรียนรู้ไปด้วยกัน

5319E4F4-2511-4D00-A817-1F2BED5B3C64_1_105_c.jpeg

E9F93F8E-E30A-4A8F-BBB6-F90342535102_1_105_c.jpeg

เริ่มจาก คุณพรรณศิริ อมาตยกุล กรรมการผู้จัดการบริษัท บิสซิเนส แอพพลิเคชั่น จำกัด (BAC) กล่าวเปิดงาน และเล่าถึงความเป็นมาของ BAC ในปัจจุบัน และการดำเนินการตลอด 29 ปี ที่ผ่านมา โดยบริษัทได้เริ่ม Support Tableau ที่ประเทศไทยเมื่อ ปี 2015 จนถึงปัจจุบัน และได้เป็น Premier Partner หนึ่งเดียวในไทย (หมายเหตุ ปัจจุบันบริษัท Salesforce และ Slack ได้ควบรวมกับ Tableau ด้วย)

fe302175-0e7e-4998-ac3a-c4e07c014122.jpeg

ต่อมา คุณกิตติพงษ์ อัศวพิชยนต์ กรรมการผู้จัดการ บริษัท Salesforce Thailand จำกัด ให้ข้อมูลว่าจากสถานการณ์การแพร่ระบาดของเชื้อ Covid-19 ตลอด 2 ปี ผู้คนเริ่มเปลี่ยนมาใช้บริการ Cloud มากขึ้น เฉพาะที่ Salesforce เองมีจำนวนลูกค้าใหม่มาใช้บริการ Cloud มากถึง 17,000 คน และจากการศึกษา State of the connected customer (การมัดใจลูกค้า) พบว่า

  1. 88% ของลูกค้าให้ความสำคัญกับการพูดความจริงมากขึ้น
  2. 88% ของลูกค้าให้ความสำคัญกับบริษัทที่มีประสบการณ์สูงมากขึ้น
  3. 83% ของลูกค้าที่เข้ามารับบริการคาดหวังว่าผู้ให้บริการจะช่วยแก้ปัญหาได้ในการติดต่อหรือพูดคุยกับบุคคลเพียงคนเดียว
  4. 71% มีการเปลี่ยนบริษัทในการให้บริการมากขึ้น

โดยมีการยกตัวอย่างเคสตัวอย่างจาก Smile Direct Club พบว่า การรัน App บน Cloud ช่วยให้คนไข้ที่เข้ารับบริการหรือจะเข้ารับบริการ ได้รับ Information ที่รวดเร็ว และได้รับความสะดวกสบายในการติดต่อตลอด 24 ชั่วโมง รวมถึงการนำ ChatBot มาช่วยตอบคำถามคนไข้ และพบว่า 10% ของ ChatBot ช่วยรองรับคนไข้และช่วยในการบริหารจัดการได้อย่างดี ที่มา SmileDirectClub Case Study | Guidance (Link)

4F423B72-63D7-4DA6-805F-CB2ECF277486_1_105_c.jpeg

Purpose – Built Data Fabric: What, Why, And How it can accelerate self service analytics

Speaker#1 - คุณกวินธร ภู่ตระกูล 
Region Vice President, Sale Thailand at Tableau Software

กล่าวถึง Vision ของ Tableau Product ในอนาคตว่า การวิเคราะห์จะอยู่ในทุกกระบวนการของธุรกิจ (In every business process/For every user/Contextual, Predictive, Actionable) และงาน Data Science ในปัจจุบัน พบว่า 87% ของ Data Science Project ไม่สามารถนำไปใช้งานผลิตได้ ด้วยเหตุผลที่ว่า

  • มีความซับซ้อน
  • ต้องมีความเข้าใจเชิงลึกทางเทคนิค
  • มีราคาสูง
  • ยากในการปรับเปลี่ยน

89826A5D-8A3A-42BF-BD9A-2E1CF5B26048_1_105_c.jpeg

แล้วบริษัทต้องการอะไร?

Vision ของ Tableau ในอนาคตจะไปในทาง AI และ Business Science มากขึ้น เช่น No-Code ML Model / Visual Advanced Analytics & Prediction ทำให้มีความหลากหลายในการวิเคราะห์มากขึ้น ส่วนของ Customers หรือ ผู้ที่จะใช้งาน จะมีประสบการณ์หา insight ได้ด้วยตนเองจาก Tableau suggestion และต่อไปนักวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นส่วนหนึ่งของทีมธุรกิจ จากที่แต่เดิมศูนย์กลางการนำข้อมูลมาใช้เป็นรูปแบบ IT-centric

939D6BE2-523D-4F78-9693-42C3DAE24496_1_105_c.jpeg

6478e765-c8de-4d9e-846f-237bdcda0653.jpeg

Tableau Roadmap

Speaker#2 - K’Tammy Chaloemlak Panchuoi - Principal Solution Engineer at Tableau Software
 (Thailand) เล่าว่า ปัจจุบันมีการเปลี่ยนจาก Tableau Online เป็น Tableau Cloud แล้ว ซึ่ง Tableau Cloud มีการใช้งาน features ต่างๆ เพื่อความปลอดภัยของการใช้ข้อมูล เช่น Extract Encryption / Admin insight / Embedding API v3 / External Analytics

Tableau Cloud ยังให้ความสำคัญกับ Business Science

  • ปัจจุบัน Tableau connect data sources ได้มากว่า 100 Connectors
  • Data Preparation ใช้ได้จาก Tableau Prep
  • Visual Analytics สิ่งที่กำลังจะมีในอนาคตอันใกล้ คือ Build Models หลังจากนั้นจะเป็นการ Communicate ผ่าน Slack และคาดว่าจะมี Data Story Feature ซึ่งเป็นตัวช่วยที่ดีที่ทำให้เราสามารถเล่า Story ของข้อมูลได้อย่างน่าสนใจมากยิ่งขึ้น ดังนี้
  • นำข้อมูลที่มีอยู่มา Customize Function ที่ต้องการจะเล่า
  • มีการกำหนด เน้น ข้อความ Good/ Bad และ
  • Highlight Color based on Conditions

C0A09818-3ADD-4C44-BCAD-28F06E8A3542_1_105_c.jpeg

Native Model Builder Feature – Tableau

กำลังพัฒนาทางด้าน No Code Model Builder ซึ่งปัจจุบันการวิเคราะห์เชิงลึกต้องอาศัยความรู้เฉพาะทางด้าน Data Scientist โดยวิสัยทัศน์ของ Tableau ก็เน้นให้ผู้ใช้งาน Tableau สามารถสร้างโมเดลและการวิเคราะห์เชิงลึกได้ด้วยตนเองด้วยการคลิก โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ในการเขียนโปรแกรมก็สามารถสร้าง Predictive Model ขึ้นมาได้ เพื่อใช้ในการพยากรณ์ และการตัดสินใจทางธุรกิจ

โดยในงานนี้คุณ Tammy ได้แสดงตัวอย่างของ Tableau Model Builder โดยตัวอย่าง สามารถเลือก Function Target → Model Goal → Modeling Algorithm → Preview Result → Training model → Show Result (AUC Score / Model Percent and other) จนกระทั่ง Deploy Model

59be9388-f68b-4f12-b485-69c714cb160a.jpeg

Insight Global: Accelerate your Data Culture with a centre of excellence

Speaker#3 - คุณยี อาภาพร วุฒิกุลภาคย์ Enterprise & Public Sector Country Sales Lead at Tableau

คุณอาภาพร บรรยายเรื่อง Data Culture ในองค์กร ว่าในหลากหลายองค์กรมีความต้องการเปลี่ยนเป็น Digital transformation and Data-Driven Organization แต่ประสบความสำเร็จแค่ 5% เท่านั้น เนื่องด้วยอุปสรรคหลัก คือ Data Culture

32B6FCC9-2710-4992-9021-0C7072784BFC_1_105_c.jpeg

ซึ่ง Tableau จะช่วยเป็นอีก Tools หนึ่งในการปรับเปลี่ยน Data Culture ได้โดยใช้ Concept

“We help people see and understand data”

อีกทั้งต้องมีองค์ประกอบต่อไปนี้ใน Tableau Blueprint

  1. Agility - สมาชิกสามารถเข้าใจวิธีการออกแบบข้อมูลและสามารถปรับใช้ เพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการของธุรกิจ
  2. ความเชี่ยวชาญ/ชำนาญ - ให้ความรู้กับผู้ใช้งานและทำความเข้าใจข้อมูล เพื่อประกอบการตัดสินใจ
  3. ชุมชน - สร้างชุมชนของผู้ที่ชื่นชอบข้อมูลที่เป็นแรงบันดาลใจ สนับสนุน และเฉลิมฉลองชัยชนะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไปด้วยกัน

71D53291-4B3B-4E67-BF0E-EC20F1BD7A5C_1_105_c.jpeg

The Future of Tableau: Dev on Stage

Speaker#4 - คุณสาโรจน์ ปุญญพัฒนกุล Head of Technology, Amazon Web Services, Thailand 7C2C2EFB-5211-473F-B17C-E58BD61C5665_1_105_c.jpeg

82D1818E-850C-4206-BF04-9D493C51A9FE_1_105_c.jpeg

คุณ Saroj มาพูดเรื่อง “ขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูลจากวิสัยทัศน์สู่คุณค่า” และเล่าถึงวิวัฒนาการของการใช้ข้อมูล ณ ปัจจุบัน แบ่งเป็น 3 ส่วนหลัก ๆ เพื่อตอบคำถาม What → Why → How โดยใช้ Data ดังนี้ Data → Insights → Actions โดยยกตัวอย่างการใช้งาน Data กับการแข่งรถ F1 ซึ่งเป็นตัวอย่างที่ดีมากกับการนำ Data มาใช้เพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน เช่น ความเร็ว ปริมาณน้ำมัน สมรรถนะของรถ ที่ใช้งานร่วมกับ AWS S3.

059DEC32-9440-4B2A-BBBD-2E72FF2AF12C_1_105_c.jpeg

Tableau APIs

Speaker#5 - คุณปิง วรพล สันทัดกลการ
 Solutions Architect Director at Business Applications Co., Ltd. (BAC) คุณปิง ขอมาแชร์การเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ด้วย “Data Fabric” โดย “Data Fabric” เป็นแนวคิดในการออกแบบซึ่งทำหน้าที่เป็นขั้นตอนของข้อมูลและการเชื่อมต่อกระบวนการ โดยเชื่อมต่อข้อมูลจากที่ต่าง ๆ อย่างต่อเนื่อง เพื่อค้นหาความสัมพันธ์เฉพาะที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ ศึกษาต่อได้ที่ Using Data Fabric Architecture to Modernize Data Integration

Analytics First Approach

จากอดีตจนถึงปัจจุบันกระบวนเตรียมข้อมูลและ การสร้าง Dashboard มี IT เป็นศูนย์กลาง ซึ่งผลกระทบที่ได้คือ "งานช้า" "ผลงานไม่ตอบโจทย์ต่อ Business" "รายงานไม่ได้ถูกนำไปใช้ได้จริง เนื่องจากไม่เข้าใจ Business" ฯลฯ ปัจจุบันมีแนวคิดเพื่อพัฒนากระบวนการให้ Business User สามารถสร้าง Dashboard เพื่อตอบสนองธุรกิจได้ด้วยตนเอง เมื่อ Domain Business รู้ว่าต้องการอะไรและ Data ส่วนไหนที่ต้องการนำไปวิเคราะห์ ทำให้ Dashboard ที่ได้ออกมาตอบโจทย์ทางธุรกิจได้ดีกว่า เหมาะสมกว่า

image-20220719-043708.png

E8031558-FFE0-4034-B5AA-5ED0BAC037EC_1_105_c.jpeg

ซึ่งปัจจุบัน AWS สามารถแสดงรายละเอียดของแต่ละหมวดหมู่ได้ ตัวอย่าง คือ เครื่องมือใน AWS ที่สามารถรองรับได้แต่ละกระบวนการตามภาพด้านล่าง

image-20220719-045855.png

image-20220719-044854.png Tableau Developer’s API ปัจจุบัน Tableau มี APIs ให้ใช้งานหลากหลาย เพิ่มความสะดวกและความยืดหยุ่นในการพัฒนาองค์กร ให้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ Tableau Server Client (TSC) จะมาช่วยให้การบริหารจัดการ Tableau Server แบบง่ายซึ่งจากเดิมถ้าใช้ Rest API จะต้องเขียนสคริปต์แบบยืดยาว แต่ TSC จะลดวิธีการเขียนให้ใช้ code ได้ simple มากขึ้น

Use Case การดึงข้อมูลจาก API แล้วแปลงไฟล์ให้เป็น Hyper File เพื่อเป็น Data Source ใน Tableau Server

C82DE120-3C9D-40A4-BD58-517DDB126539_1_105_c.jpeg

Extension API ต่าง ๆ ที่มีใน Tableau

60165CA2-6038-4325-A561-A34AE2B81A70_1_105_c.jpeg

Tableau Embedded Analytics V3 โปรแกรมได้เพิ่มความปลอดภัยมากขึ้นโดยการเข้ารหัส

F1824622-DFE2-4E6A-BB84-9E05E84C3B78_1_105_c.jpeg

ท้ายที่สุดแล้ว เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้เข้าร่วมในงาน Tableau DataFest Thailand 2022 หลังจากที่สถานการณ์โควิด-19 ทำให้ไม่มีงาน Tableau Thailand Conference ในระยะเวลา 2 ปีที่ผ่านมา ทั้งเรายังได้เรียนรู้ความเป็นมาเป็นไปและการขับเคลื่อนในสายอาชีพ การดำเนินธุรกิจ วิธีการการแก้ปัญหาทางธุรกิจ สถานการณ์ในปัจจุบันของ Data Culture, Digital transformation และ Data-Driven Organization ซึ่งปัจจุบัน Tableau พยายามตอบสนองโจทย์ธุรกิจดังกล่าวนี้ และยังมีการพัฒนาในด้าน AI/ML ในอนาคตอีกด้วย ซึ่งทีมงานได้ทดลองใช้งานบาง feature แล้ว ค่อนข้างประทับใจเลยทีเดียว โอกาสไว้ทีมงานเก็บประเด็นมาเล่าให้ฟังต่อไปนะครับ

ผู้เขียน

บุรินทร์ บุญวัชราภัย, Data Analyst, SiData+

ผู้ร่วมแชร์ประสบการณ์

ดร.วัชราภรณ์ ตันโชติศรีนนท์, Data Scientist, SiData+

ณัฏฐชัย บวรมงคลศักดิ์, Data Scientist, SiData+

บรรณาธิการ

ศศินิภา อุทัยสอาด SiData+

ศศินา เถียรพรมราช SiData+

 
Share this