Tag: data jobs
-
คำที่ได้ยินทุกที่ แต่ไม่มีใครอธิบายให้เข้าใจได้จริงๆ “Big Data” เป็นคำที่ผมได้ยินในห้องประชุมบ่อยมากครับ บางทีก็พูดกันแบบมั่นใจมาก บางทีก็พยักหน้าตามกันโดยที่ไม่แน่ใจว่าตัวเองเข้าใจจริงหรือเปล่า ถ้าคุณเป็นคนนึงที่เคยนั่งฟังแล้วคิดว่า “ฉันน่าจะรู้เรื่องนี้แล้วแต่ยังงงอยู่” ไม่ต้องรู้สึกแย่ครับ เพราะส่วนใหญ่คนที่พูดเรื่อง Big Data ก็อธิบายได้ไม่ครบเหมือนกัน Big Data ไม่ใช่แค่ “data เยอะๆ” ครับ มันมีความหมายที่เฉพาะเจาะจงกว่านั้น และถ้าเข้าใจมันจริงๆ จะเห็นว่ามันเกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันและธุรกิจในแบบที่ไม่เคยนึกถึงมาก่อน Big Data ไม่ใช่แค่ “data เยอะ” — มันต่างกันอย่างไร? นิยามที่ใช้กันมากที่สุดในวงการคือ 3V ครับ ซึ่งย่อมาจาก Volume, Velocity และ Variety บางคนเพิ่ม V ที่ 4 และ 5 เข้าไปด้วย คือ Veracity ความน่าเชื่อถือของข้อมูล และ Value ว่าข้อมูลที่มีสร้างประโยชน์จริงได้ไหม แต่ 3V หลักก็เพียงพอให้เข้าใจภาพรวมแล้วครับ Big…
-
เกริ่นนำ – ทุกคนถามว่า AI จะเข้ามาแทนที่ในงานต่างๆไหม แต่ไม่มีใครถามว่า แล้วมันสร้างงานอะไรใหม่ๆบ้าง ? ผมเข้าใจว่าทำไมคำถามแบบนี้ถึงน่ากลัวครับ แต่มันเป็นคำถามที่ผิดประมานครึ่งนึงเลยแหละ ประวัติศาสตร์ไม่เคยมีครั้งไหนที่เทคโนโลยีใหม่เข้ามาแล้วทำให้งานในโลกหายไปหมด มันเปลี่ยนรูปแบบบ้าง ย้ายคนบ้าง และแน่นอนว่าก็สร้างสิ่งใหม่ๆขึ้นมาแทนเสมอ เครื่องพิมพ์ดีดฆ่าอาชีพนักคัดลอก แต่สร้างเลขาและ typesetter อินเทอร์เน็ตฆ่าร้านเช่าวิดีโอ แต่ก็สร้าง YouTuber และ UX Designer AI ก็กำลังทำแบบเดียวกันครับ และถ้าดูให้ดี งานบางอย่างที่มันสร้างขึ้นน่าสนใจกว่างานที่มันกำลังค่อยๆแทนที่มากๆ หัวข้อที่ 1 – Prompt Engineer — อาชีพที่ฟังดูแปลก แต่ตลาดต้องการจริงๆ สองปีที่แล้วถ้าบอกว่ามีคนได้เงินเดือนหกหลักจากการ “คุยกับ AI ให้เป็น” คงมีคนหัวเราะอย่างแน่นอนครับ แต่ประเด็นคือ “ตอนนี้ไม่ตลกแล้ว” Prompt Engineer คือคนที่รู้ว่าจะสั่ง AI ยังไงให้ได้ผลลัพธ์ที่ใช้งานได้จริงในบริบทของธุรกิจ ฟังดูง่าย แต่ทำจริงๆยากกว่าที่คิดมากครับ เพราะมันไม่ใช่แค่พิมพ์คำถามสวยๆ มันคือการเข้าใจว่า model มีข้อจำกัดอะไร มันตอบสนองต่อ context…
-
หมอที่ดีที่สุดคือตัวเราเอง ถ้าเรารู้จักร่างกายตัวเองดีมากพอ มีคำพูดเก่าๆ ที่ว่า “ร่างกายเราส่งสัญญาณเตือนก่อนเสมอ แค่เราไม่ฟัง” และส่วนใหญ่เราไม่ฟังเพราะเราไม่มีข้อมูลครับ เราแค่ “รู้สึก” ว่าตัวเองโอเคหรือไม่โอเค แต่ไม่รู้ว่าจริงๆ แล้วร่างกายกำลังทำอะไรอยู่ ลองนึกดูนะครับ คุณนอนหลับกี่ชั่วโมงต่อคืนโดยเฉลี่ยในเดือนที่ผ่านมา? หัวใจเต้นกี่ครั้งต่อนาทีตอนที่คุณเครียด? คุณเดินกี่ก้าวในวันที่ทำงานหนักที่สุด? และวันที่รู้สึกเหนื่อยมากผิดปกตินั้น ก่อนหน้านั้นคุณนอนหลับลึกแค่ไหน? คำถามพวกนี้ฟังดูเหมือนต้องให้หมอตอบ แต่จริงๆ แล้วในยุคนี้ เราตอบได้เองครับ ด้วยข้อมูลที่เราเก็บได้จากอุปกรณ์รอบตัว บทความนี้ผมจะพาไปดูว่า data กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราดูแลสุขภาพตัวเองยังไง ทั้งในระดับปัจเจกบุคคลและในระดับระบบสาธารณสุข และที่สำคัญ จะบอกด้วยว่าเริ่มต้นใช้ข้อมูลดูแลสุขภาพตัวเองได้ยังไงโดยไม่ต้องลงทุนมาก หัวข้อที่ 1 — ทำไมการดูแลสุขภาพแบบ “รู้สึกว่าโอเค” ถึงไม่พอในยุคนี้? คนส่วนใหญ่ไปหาหมอเมื่อป่วยแล้วครับ ไม่ใช่ก่อนที่จะป่วย นั่นคือปัญหาใหญ่ที่สุดของการดูแลสุขภาพแบบดั้งเดิม เราทำแบบ reactive คือรอให้มีอาการก่อนแล้วค่อยแก้ แทนที่จะเป็น proactive คือป้องกันก่อนที่มันจะเกิดขึ้น และเหตุผลที่เราทำแบบ reactive ส่วนหนึ่งเป็นเพราะเราไม่มีข้อมูลที่บอกได้ว่าร่างกายกำลังเริ่มมีปัญหาครับ เราไม่รู้ว่าความดันโลหิตของเราในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาเป็นอย่างไร ไม่รู้ว่าคุณภาพการนอนหลับของเราแย่ลงมาตั้งแต่เมื่อไหร่ หรือไม่รู้ว่าอัตราการเต้นของหัวใจผิดปกติไปจากเดิมยังไง แต่ตอนนี้สิ่งเหล่านี้เปลี่ยนไปแล้วครับ เทคโนโลยีทำให้การเก็บ health…