ขอบคุณรูปสวยๆ จาก Jordan Harrison on Unsplash

จากโพสต์ของเพจ Marketeer Online ที่มาบอกจำนวนครั้งที่ระบบออนไลน์ของธนาคารล่มตามรูปด้านล่างนี้

ผมคิดว่าเป็นตัวอย่างที่น่าสนใจในการนำเสนอมุมมองจากข้อมูล ที่มีโอกาสให้ชวนคิดไปในแง่ที่จริงๆ แล้วระบบเค้าอาจจะไม่ได้แย่ขนาดนั้นซะทีเดียว ซึ่งจากรูป ดูแล้วเป็นการเรียงลำดับจำนวนครั้งที่ระบบล่มจากมากไปน้อย และตัวเลขจำนวนครั้งที่ล่มก็ดูจะเป็นจุดสนใจกับคนที่มาอ่านข่าว

ถ้าเราเอาจำนวนครั้งที่ล่มอย่างเดียวมาลองวาดกราฟเล่นๆ ดู จะได้เปรียบเทียบกันง่ายมากขึ้น (บทความนี้จะขอเลือกเฉพาะ Mobile Banking มาชวนคุยกันนะครับ)

จะเห็นว่ามีอยู่ 2 ธนาคาร (SCB กับ ttb) ที่มีจำนวนครั้งที่ล่มสูงที่สุดในรอบครึ่งปี 64 และอีก 4 ธนาคารมีจำนวนครั้งที่ล่มเพียงแค่ 1 ครั้งเท่านั้น.. ถึงตรงนี้แล้วเราสามารถตอบได้เลยไหมว่า ระบบของธนาคาร 4 ธนาคารนั้นทำได้ดีกว่าธนาคาร 2 ธนาคารแรกหรือไม่?

คำตอบของผมคือ "ก็อาจจะเป็นไปได้" แต่จะให้ฟันธงเลยจริงๆ คงไม่ได้ครับ ในแง่การวิเคราะห์ข้อมูลนั้น สิ่งที่อันตรายมากที่สุดคือ การมองข้อมูลเพียงมุมเดียว ดังนั้นเราควรหาข้อมูลอื่นมาเสริมด้วย

OK! ทีนี้ถ้าเราเอาจำนวน ชม. ที่ล่มรวม มาด้วยล่ะ? กราฟที่ได้ก็จะประมาณนี้

เนื่องจากของธนาคารกสิกรไทยเค้าไม่ได้เจาะจงตัวเลข ชม. มา ผมขอตั้งเป็น 0.7 ชม. นะครับ เป็นตัวเลขที่ผมสุ่มขึ้นมานะ

ทีนี้จากกราฟจะเห็นได้ว่า ธนาคารกรุงศรีล่มนานที่สุดคือ 11 ชม. และที่น้อยที่สุดคือธนาคารกสิกรไทย ถึงตรงนี้มีสิ่งที่น่าสนใจเกิดขึ้นครับ คือจากกราฟแรก ธนาคารที่มีจำนวนครั้งที่ล่มน้อยๆ เริ่มกลับมาอยู่ด้านหน้าแหละ ซึ่งก็เป็นการยืนยันได้ในระดับหนึ่งว่า การที่เราดูจำนวนครั้งที่ระบบล่ม ไม่น่าจะเพียงพอในการที่เราจะบอกว่าระบบของธนาคารนั้นๆ ดีแค่ไหน เราควรเอาปัจจัยอื่น อย่างเช่น เวลาล่มรวม เข้ามาด้วย

จากข้อมูล 2 อย่างนี้ เราจะเทียบได้อย่างไรว่าระบบของธนาคารไหนทำได้ดีที่สุด?

ถึงตรงนี้แล้วเราอาจจะต้องมาดูข้อมูลในมุมมองด้านอื่นเพิ่ม อย่างเช่น มุมมองของการกู้ระบบกลับมาให้ทำงานเหมือนเดิม เป็นต้น ซึ่งจากข้อมูลแล้วเราสามารถวิเคราะห์ได้เบื้องต้น คือ เราอาจจะดูว่าการที่ระบบล่มในแต่ละครั้งโดยเฉลี่ยแล้ว เค้าล่มเป็นเวลานานเท่าไหร่?

ผมลองคำนวณง่ายๆ ครั้ง คือเอาเวลาที่ล่มโดยรวม มาหารด้วย จำนวนครั้งที่ล่ม จะได้กราฟมาตามนี้

เห็น Surprise อะไรไหมครับ? 🙂 บางทีการที่ระบบล่มหลายครั้ง ก็ไม่ใช่ว่าระบบจะแย่เสมอไปถ้าเค้ามีความสามารถในการกู้คืนระบบกลับมาได้เร็ว

ถ้าพูดจากข้อมูลทั้ง 3 มุมมองนี้ ระบบธนาคารไหนทำได้ดี เค้าก็จะเกาะกลุ่มท้ายๆ ของข้อมูลทั้ง 3 มุมมองนี้ ส่วนธนาคารไหนที่ดูสลับไปสลับมาระหว่างกลุ่มต้น กับ กลุ่มท้าย ก็อาจจะต้องมาดูเพิ่มเติมว่าเค้าควรจะปรับอะไรให้ดีขึ้นบ้าง

ทิ้งท้าย

สุดท้ายสิ่งที่อยากจะสื่อในบทความนี้ก็คือว่า เวลาที่เราวิเคราะห์ข้อมูล เราควรมองจากหลายๆ มุมครับ มันจะอันตรายมาก ถ้าเรามองแค่ไม่กี่มุม แล้วตัดสินใจจากจุดนั้น

สิ่งที่เราควรทำคือ หาข้อมูลในมุมอื่นมาเสริม เก็บข้อมูลเพิ่ม ทดสอบสมมุติฐานของเราเรื่อยๆ เปิดรับมุมมองใหม่ๆ อยู่เสมอ ทั้งนี้ทั้งนั้นก็เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลของเราแน่นขึ้น และน่าเชื่อถือมากขึ้นด้วยครับ

ปล. ถ้าถามผมว่าในกรณีธนาคารนี้ แค่ 3 มุมมองนี้พอไหมในการวิเคราะห์? ตอบได้เลยว่า ไม่พอครับ ต่างธนาคาร ต่างบริบท ถ้าจะเทียบกันจริงๆ น่าจะมีมุมมองอีกเป็น 100 ให้เอามาคิดเพิ่ม 😎