ปัจจัยในการเลือกใช้ Cloud Computing สำหรับองค์กร

11709430_522234144590597_5709026408869460786_n

กระแสชของ Cloud Computing ในบ้านเราแรงขึ้นมาเรื่อยๆ ทุกคนพูดถึง  Cloud  พอถามว่าใครใช้ Cloud  บ้าง? ทุกคนจะบอกเสียงเดียวกว่าองค์กรตัวเองก็ติดตั้งระบบ Cloud  แล้ว แต่ที่ผมแปลกใจคือเวลาผมบรรยายตามที่ต่างๆให้กับคนไอทีที่เป็นผู้ดูแลระบบไอทีในองค์กร เมื่อเวลาถามว่าใครเคยใช้เคยเล่น  Public IaaS อย่าง  Amazon Web Services แล้วกลับพบว่าแทบจะมีจำนวนน้อยมากหรือเกือบไม่มีเลย จำนวนมากไม่เคยเห็นหน้าจอ Admin Console ของระบบ Amazon ไม่ทราบว่ามีบริการ IaaS อะไรอยู่ จึงอาจสรุปสั้นๆว่าโดยแท้จริงหน่วยงานส่วนใหญ่ในบ้านเรายังไม่เป็น  Cloud  เพราะแม้แต่ผู้ดูแลระบบยังไม่เข้าใจความหมาย Cloud  ที่แท้จริง ผู้ใช้จะมาใช้  Cloud ได้อย่างไร

ซึ่งเวลาองค์กรในบ้านเราเวลาพูดถึง Cloud จริงๆแล้วเรากำลังพูดถึง  Virtualization มากกว่า  Cloud Computing  เพราะระบบที่ทำอยู้ไม้ได้มีคุณสมบัติของ  Cloud ที่สำคัญ 5 อย่างคือ

  • On demand self service
  • Broad network access
  • Resource pooling
  • Rapid elasticity
  • Measured Service

อีกตัวอย่างหนึ่งที่อยากกล่าวถึง วันก่อนผมมีโอกาสได้ให้คำปรึกษากับหน่วยงานไอทีภาคเอกชนรายหนึ่ง ที่จะจัดหาซื้อเครื่อง Server  ราคาเป็นแสนแล้วต้องไปเช่า Data Center  เพื่อทำ  Co-Location เดือนละหลายพัน เพื่อทำระบบอีเมล์และ  Application  เล็กๆน้อย พอถามว่าทำไมไม่ใช้ Cloud  พร้อมทั้งแสดงหน้าจอราคาของ Cloud Provider  ต่างประเทศอย่าง  www.digitalocean.com หรือของในประเทศอย่าง True IDC ซึ่งดูเรื่องราคาจะคุ้มค่ากว่า คำตอบที่ผมได้รับกลับเป็นในเรื่องการอ้างความปลอดภัยบ้าง การจะขยาย Server  อนาคตบ้าง และพยายามนึกถึงข้อจำกัดต่างๆซึ่งบางครั้งขาดหลักการของ  Cloud จึงทำให้ผมเห็นชัดเจนว่า วัฒนธรรมผู้ดูแลระบบไอทีบ้านเรายังยึดติดกับความเป็นเจ้าของ อยากเห็นตัวเครื่อง และยังขาดความเข้าใจเรื่อง  Cloud ที่ถูกต้อง

digitalocean

รูปที่ 1 ราคาการใช้บริการ  Cloud ของ DigitalOcean

trueidc

รูปที่  2 True IDC  หนึ่งในผู้ให้บริการ IaaS Public Cloud  ในประเทศ

ระบบใดควรขึ้น Cloud Computing

คำถามแรกที่คนมักจะถามคือผมควรใช้ Public Cloud ดีไหม  Cloud มีความปลอดภัยไหม

ในแง่ของระบบความปลอดภัย ผมว่าก่อนที่เราจะถามว่า Cloud ปลอดภัยแค่ไหน เราจะต้องแยกแยะชั้นความลับข้อมูลและระบบเราก่อน กล่าวคือทำ Classification  ผมเชื่อว่าข้อมูลบางอย่างของเราเป็นความลับแต่บางอย่างก็ไม่เป็นความลับ ดังนั้นบางอย่างเราสามารถนำไปเก็บที่สาธารณะได้บางอย่างอาจต้องเก็บไว้ในองค์กร ผมอยากคิดเสมือนว่าถ้าเรามีตู้เซฟไว้ในบ้าน เราคงไม่เอาของทุกอย่างในบ้านเป็นเก็บไว้ในตู้เซฟและบางอย่างเราสามารถเอามาวางไว้นอกตัวบ้านด้วยซ้ำโดยไม่ต้องกังวลว่าจะสูญหายมากนัก

องค์กรต้องดูก่อนว่าองค์กรของตัวเองเป็นรูปแบบใด ถ้าองค์กรเป็น SME การใช้  Cloud  อาจมีความเหมาะสมข้อมูลส่วนใหญ่มักจะไม่เป็นความลับ และ  Cloud Provider  รายใหญ่ๆก็มักจะมีมาตรฐานความปลอดภัยที่ดี การใช้บริการ  Public Cloud  เผลอๆการรักษาความลับข้อมูลในองค์กรอาจปลอดภัยกว่าการให้พนักงานในองค์กรมาจัดการเสียอีก เพราะโดยมากการรั่วไหลของข้อมูลมักจะมาจากองค์กรภายใน

องค์กรใหญ่ๆก็สามารถนำระบบบางระบบที่ต้องออกอินเตอร์เน็ตอยู่แล้ว และไม่มีความลับมากขึ้น Public Cloud ได้เช่น  ระบบอีเมล์ที่มีหลายองค์กรหันไปใช้อีเมล์ของ  Google Apps  หรือ  Office 365 ซึ่งในปัจจุบันทราบว่ามีธนาคารหลายแห่ง รวมทั้งสถาบันการศึกษามาใช้กัน นอกจากนี้อาจรวมถึงระบบอื่นๆที่ไม่ได้มีผลกระทบต่อกฎระเบียบหรือมาตรฐานขององค์กรเช่นระบบ  Salesforce   ที่ทางธนาคารในประเทศไทยบางแห้งนำเข้ามาใช้ แต่อย่างไรก็ตามองค์กรที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย ความมั่นคง บางครั้งการใช้่ Public Cloud อาจไม่เหมาะสมนัก เช่น หน่วยงานด้านความมั่นคง หรือด้านสาธารณสุข ด้านภาษี

สำหรับการใช้ Server  ที่เป็น Public Cloud  ถ้าองค์กรห่วงเรื่องความปลอดภัย เราก็สามารถที่จะเลือกใช้ผู้ให้บริการที่สามารถทำ  Virtual Private Cloud ที่จะแยกระบบของเรา ออกจากบริการของ  Public Cloud ทั่วไปทำให้สามารถใช้บริการใน  Virtual Network  ที่มีความปลอดภัยยิ่งขึ้น ตัวอย่างของการให้บริการแบบนี้คือ Amazon Virtual Private Cloud  ของ  AWS และมีตัวอย่างของผู้ให้บริการในประเทศอย่าง WhiteSpace-Cloud

whitespace

รูปที่ 3 WhiteSpace  ผู้ให้บริการ Virtual Private Cloud ในประเทศไทย

การใช้ Server  ที่เป็น Public IaaS Cloud จะมีประโยชน์ในแง่ของการพัฒนาระบบ Application ใหม่ หรือย้ายระบบ Application เดิมที่อยู่ใน Server Hosting  ในองค์กรไปสู่ Public Cloud เพื่อลดค่าใช้จ่ายการที่จะต้องบำรุงรักษาและดูแล Data Center  ในองค์กรของตัวเอง ซึ่ง Application  ส่วนใหญ่ที่ไม่ได้ติดปัญหาเรื่องกฎระเบียบ เรื่องความปลอดภัยของข้อมูล โดยมากมักจะย้ายขึ้นมาบน Public Cloud ได้ แต่ก็มีบางระบบเช่น Legacy Application หรือ Mission Critical Application  ที่ไม่ควรรันหรือย้ายไปบน  Public Cloud เพราะอาจไม่สามารถย้ายได้ด้วยปัญหาทางเทคนิคและมีความเสี่ยง

อีกประเด็นหนึ่งที่น่าสนใจในการใช้ Public Cloud คือการใช้เป็นระบบสำรองหรือ DR Site  ซึ่งทำให้เราลดรายจ่ายในการที่จะต้องจัดหา Backup Server นอกจากนี้ระบบ  Software  หลายๆอย่างสามารถที่จะใช้  public SaaS  ได้อาทิเช่น ระบบ  Desktop Software, ระบบ  CRM, ระบบ  Workflow  หรือระบบ HR  ซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนา Application ไปด้วย

ระบบ Cloud Computing เสถียรพอหรือไม่

ประเด็นต่อมาที่มักจะได้ยินบ่อยคือกลัวระบบ Cloud Computing  จะล่ม เพราะแม้แต่ผู้ให้บริการรายใหญ่อย่าง  Amazon Web Services  ก็เคยล่ม

ผมคิดว่าประเด็นนี้เกิดจากเรามั่นใจในผู้ดูแลระบบของเรามากเกินไปว่าเก่งกว่าคนของผู้ให้บริการ  Cloud  ทั้งๆที่ผู้ให้บริการ  Cloud โดยมากจะมีผู้ดูแลระบบที่ดี มี Server อยู่เป็นจำนวนมากอาทิเช่น Amazon มี Server หลายแสนตัว จะมีระบบ  DR Site และผ่านมาตรฐานต่างๆที่ดี ผู้ดูแลระบบมักจะมีความเชี่ยวชาญด้าน Data Center โดยตรงดีกว่าองค์กรขนาดเล็ก

การที่เรามี Server เองก็เสมือนเราซื้อรถมาใช้เอง ต้องดูแลเอง บำรุงรักษาเอง ค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูง แต่การใช้บริการ Cloud  เปรียบเสมือนบริการเช่าหรือใช้รถสาธารณะซึ่งก็มีบริการหลายแบบ ตั้งแต่รถสองแถว รถเมล์ รถไฟฟ้า รถ Limousine ก็ขึ้นอยู่กับบริการที่เราเลือก ถ้าเราเรียกบริการทีดีก็อาจมีราคาสูงขึ้น แต่มีความปลอดภัย และมีความเสถียรขึ้น การที่  Cloud Server ใหญ่ๆอย่าง Amazon ล่ม ก็ย่อมเป็นข่าวใหญ่ เพราะเปรียบเสมือนเครื่องบินตกที่นานๆจะเกิดขึ้นที แต่ Server ในองค์กรทั่วๆไปบ่อยครั้งที่ล่ม และอาจมากกว่าของ  Amazon  แต่ไม่เป็นข่าวหรอกครับ เพราะมันเหมือนกับข่าวรถชนกันที่เกิดขึ้นประจำทุกๆวัน

ระบบ Cloud Computing ไม่รู้ว่าอยู่ใดเก็บข้อมูลเราตรงไหน

อีกประเด็นหนึ่งที่ผู้ใช้เป็นห่วงคือไม่ทราบตำแหน่งของเครื่อง Server หรือ ที่เก็บข้อมูล

คำว่า Cloud Computing ก็บอกอยู่แล้วว่าเป็นระบบประมวลผลบนก้อนเมฆ เราไม่ทราบว่าระบบหรือ Server  อยู่ที่ใด  คำถามที่ผมอยากถามกลับคือว่าแล้วจะทราบไปทำไมละ ทุกวันนี้เราใช้ไฟฟ้าเราทราบไหมว่าผลิตมาจากที่ใด เราใช้ Facebook ใช้ Line เราสนใจไหมว่าระบบรันมาจากที่ไหน ตราบใดที่ตอบโจทย์เราได้ ระบบทำงานอย่างต่อเนื่องไม่ล่ม เราก็พอใจและยินดีที่ใช้บริการอย่างต่อเนื่อง

การมี  Server  ของตัวเองบ่อยครั้งเราก็จะจัดหา  Server  มาแล้วก็เห็นเครื่องเพียงแค่ไม่กี่ครั้ง ก่อนที่จะย้ายไปอยู่ใน  Data Center  แล้วเราก็็แทบจะไม่เคยเห็นเครื่องอีกเลยยกเว้นว่าจะมีปัญหาเราถึงจะเข้าไปดูว่าเกิดอะไรขึ้น ลองจินตนาการว่าถ้าเราใช้ Cloud แล้วระบบไม่เคยล่ม เราก็คงไม่มีเหตุที่จะต้องเข้าไปดู หรือถ้ามีปัญหาแล้วเราสามารถติดต่อผู้ให้บริการมาแก้ปัญหาให้เราได้ เราก็ไม่ต้องไปกังวลอะไร

ส่วนเรื่อง  Data  อาจมีประเด็นที่จะต้องพิจารณาเพราะ  ข้อมูลเราย้ายไปอยู่บน Cloud  ถึงแม้ผู้ให้บริการจะไม่มายุ่งเกี่ยวกับข้อมูลของเรา แต่การสำรองข้อมูลสำหรับเก็บไว้ใช้เองในอนาคตอาจเป็นหน้าที่ของเราเอง เพราะเมื่อเราเลิกใช้บริการ Cloud หรือจะย้ายผู้ให้บริการเป็นเจ้าอื่นก็เป็นหน้าที่ของเราต้องจัดการเรื่องข้อมูลเอง

เราควรเลือกผู้ให้บริการ   Cloud อย่างไร

ปัจจุบันเรามีผู้ให้บริการ Data Center หรือ  Software  จำนวนมากที่พยายามบอกว่าตัวเองเป็นผู้ให้บริการ  IaaS หรือ  SaaS  ผู้ให้บรืการ  Data Cenetr บางรายก็อาจทำแค่  Virtualization ผู้ให้บริการ  Software  บางรายก็อาจเป็นแค่  Web Application ที่โฮสต์อยู่บน  Server ตัวเองไม่สามารถขยายได้โดยง่ายและไม่เสถียร

การจะเลือกผู้ให้บริการ Cloud จึงจำเป็นต้องศึกษาข้อมูลต่างๆให้ดีโดยอาจต้องดูข้อมูลต่างๆเช่น

  • ข้อมูลด้าน  Data Center  จำนวน  Server ที่ใช้
  • Technology  ด้่าน Cloud Computing  ที่ใช้
  • ลูกค้่าที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน
  • การรับประกันเรื่อง  Reliability/Uptime
  • มาตรฐานด้านความปลอดภัยและด้านอื่นๆของผู้ให้บริการ
  • ข้อตกลงการใช้บริการ
  • ความน่าเชื่อถือและมั่นคงของผู้ให้บริการ

ประเด็นสำคัญในการเลือกใช้บริการ  Cloud  จึงอยู่ที่มีข้อตกลงการใช้บริการ  (SLA: Service Level Agreement)  ทีดี ประเด็นนี้เราต้องรอบคอบและควรศึกษาให้ละเอียด เพื่อจะได้ดูว่าผู้บริการรับรองการบริการเพียงใด หากมีข้อเสียหายจะรับผิดชอบเพียงใด

ประเด็นหนึ่งเรื่องผู้ให้บริการ  IaaS Public Cloud หลายคนจะเห็นว่าราคาของผู้บริการต่างประเทศจะราคาถูกกว่าของผู้ให้บริการในประเทศ ข้อนี้จริงอยู่เพราะระบบของผู้ให้บริการต่างประเทศมีขนาดใหญ่ มีความสมบูรณ์และบริการที่หลากหลายกว่า มีลูกค้าจำนวนมากกว่า แต่ก็จะติดเรื่องของการ  Support และการบริการที่ถ้าเราใช้บริการจากผู้ให้บริการในประเทศ เราอาจได้บริการที่เข้าถึงได้ง่ายกว่า

บทสรุปเราจะใช้บริการรายใดก็ขึ้นอยู่กับการพิจารณาของเราเองอยู่ที่ความพร้อมด้านบุคลากรของเรา งบประมาณ และประเภทของการบริการ

ดร.ธนชาติ นุ่มนนท์

ผอ.  IMC Institute 

Open Government Data กับการปฎิรูปประเทศไทย

กระแสการปฎิรูปประเทศไทยมีการพูดถึงกันอย่างต่อเนื่องตั้งแต่เริ่มมีการชุมนุมของกปปส.จนกระทั่งเกิดการรัฐประหารของคสช.และกำลังจะมีการตั้งสภาปฎิรูปขึ้น โดยตั้งเป้าหมายที่จะปฎิรูปไว้ 11 ด้าน ซึ่งส่วนหนึ่งก็จะเน้นถึงปัญหาที่เกิดจากการทุจริตคอร์รัปชั่นในบ้านเราที่เป็นรากฐานของปัญหาต่างๆ หลายๆคนมองว่าการแก้ปัญหาคอร์รัปชั่นเป็นเรื่องยากและต้องใช้เวลา ในแง่ของคนไอทีเรามองว่าการนำเทคโนโลยีสารสนเทศเข้ามาใช้ในการทำงานจะมีส่วนช่วยในการสร้างธรรมภิบาลในการบริหารประเทศ โดยเฉพาะเรื่องของ  “Open Data” แต่เมื่อไปพิจารณาโครงสร้างการปฎิรูปที่วางแผนไว้ทั้ง 11  ด้านจะเห็นได้ว่าเราไม่มีการพูดถึงเรื่องไอทีเลยทั้งๆที่เป็นหนึ่งในเรื่องที่สำคัญที่สุดในการตรวจสอบการทำงานของภาครัฐ

UN E-Government Index

หากเราได้ศึกษาการสำรวจด้าน E-Government ขององค์การสหประชาชาติที่ทำกันมาอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ปี 2001  จากรายงาน United Nation E-Government Survey ที่ออกมาทุกสองปี เราจะเห็นได้ว่าบริบทของการสำรวจ เปลี่ยนแปลงไปตามเทคโนโลยีและการสร้างธรรมาบิบาล รวมถึงพิจารณาการมีส่วนรวมของภาคประชาชนดังแสดงในรูปที่ 1  ที่เราจะเห็นได้ว่าในครั้งแรกปี 2001  E-Government อาจจะเน้นเรื่องของการพัฒนาเว็บไซต์ของภาครัฐ แล้วเปลี่ยนมาเน้นในเรื่องของการใช้  Social Media ของภาครัฐในปี 2004/2006 และกลายมาเป็นเรื่องของ Cloud Computing/Smartphone ในปี 2010 และรายงานล่าสุดการสำรวจจะเน้นเรื่องของ Open Government Data/Linked Data

e-GovSurvey

รูปที่  1 การสำรวจ UN E-Government Survey

ผลการสำรวจด้าน E-Government ขององค์การสหประชาชาติก็จะสอดคล้องกับดัชนีความโปร่งใสของประเทศ ซึ่งเราจะพบว่าประเทศที่มีอัตราการคอร์รัปชั่นน้อยก็จะมีอันดับ E-Government ที่สูง ซึ่งการสำรวจล่าสุดในปี 2014 ก็จะเน้นเรื่อง Big Data และ  Open Government Data และพบว่าประเทศที่มีการเปิดข้อมูลในภาครัฐก็จะมีคะแนนค่อนข้างสูง โดยประเทศเกาหลีใต้ก็มีอันดับที่หนึ่งอย่างต่อเนื่องมาสามสมัยทั้งนี้เพราะประเทศเขาได้ปรับระบบ E-Government มาตลอดเพื่อเน้นให้เกิดการทำงานภาครัฐที่รวดเร็วและโปร่งใส ส่วนประเทศไทยเราจะพบว่าอันดับด้าน E-Government ของเราตกลงมาตลอด ส่วนหนึ่งไม่ใช่แค่เรื่องของการนำเทคโนโลยีมาใช้ในภาครัฐ แต่เป็นเพราะดัชนีการคอร์รัปชั่นของประเทศสูงขึ้น ก็ทำให้การนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้เพื่อให้เกิดความโปร่งใสเป็นไปได้ยาก เพราะผู้บริหารประเทศก็ย่อมไม่อยากให้เกิดการตรวจสอบโดยง่า เราจะเห็นได้ในรูปที่ 2  ว่าประเทศไทยมีอันดับด้าน E-Government ตกลงมาในอันดับที่ 102 และมีคะแนนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของโลกและภูมิภาคเอเซีย

Thailand-Index

รูปที่  2 E-Government Index ของประเทศไทย

Open Government Data

Open Government Data (OGD) คือการความพยายามของทั่วโลกที่จะเปิดข้อมูล (และ Information) ของรัฐบาลและองค์กรสาธารณะต่างๆซึ่งไม่ใช่ข้อมูลส่วนบุคคลของประชาขน ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐานเปิด (Open Format) ไม่ใช่มาตรฐานเฉพาะ (Proprietary format)  เพื่อคนหรือหรือเครื่องคอมพิวเตอร์อ่านได้ แล้วนำไปใช้หรือต่อยอดในการพัฒนาข้อมูลอื่นๆต่อไปได้  การเปิดข้อมูลจะเป็นการลดอุปสรรคในการเข้าถึงข้อมูลของภาคประชาชนและยังช่วยทำให้เกิดการนำไปใช้ในด้านอื่นๆที่มีประโยชน์ต่อไป

UNData

รูปที่  3 เว็บไซต์ data.un.org

ในปัจจุบันมีหลายๆประเทศและองค์กรที่พยายามสร้าง Open Data  อาทิเช่นองค์การสหประชาชาติได้สร้าง Portal ที่ชื่อ data.un.org หรือทางสหราชอาณาจักรก็มีเว็บไซต์อย่าง data.gov.uk ที่มีข้อมูลของภาครัฐด้านต่างๆรวมถึงข้อมูลการใช้จ่ายของภาครัฐ และก็มีการนำข้อมูลไปพัฒนา Application ต่างๆถึง  300 กว่า  App ประเทศในเอเซียหลายๆประเทศทั้งญี่ปุ่น เกาหลีใต้ และสิงคโปร์ต่างก็พัฒนา Portal สำหรับ  Open Data  หลายประเทศก็ได้ออกกฎหมายให้มีการเปิดข้อมูลภาครัฐให้เป็นมาตรฐานที่คนอื่นๆอ่านได้ ทางสหรัฐอเมริกาโดยประธานาธิบดีโอบามาก็ได้ประกาศนโยบาย Open Data เมื่อเดือนพฤษภาคม  2013 และมีการประกาศเรื่อง  Data Act  ในเดือนพฤษภาคม  2014

UKData

รูปที่  4 เว็บไซต์ data.gov.uk

หลักการของ OGD จะมี 8 ด้านดังนี้

  • Completeness ข้อมูลภาครัฐทั้งหมดที่ไม่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลหรือความมั่นคงจะต้องถูกเปิด
  • Primacy ข้อมูลที่จะถูกเปิดจะเป็นรูปแบบเดียวกับที่ถูกเก็บไว้ โดยไม่มีการปรับปรุงและแก้ไขก่อนเปิด
  • Timeliness ข้อมูลจะถูกเปิดโดยทันทีทันใด
  • Ease of Physical and Electronic Access ข้อมูลถูกเปิดเพื่อให้ผู้ใช้ที่หลากหลายและมีจุดประสงค์ต่างกัน
  • Machine readability  ข้อมูลจะต้องอยู่ในรูปแบบที่นำไปประมวลผลได้โดยอัตโนมัติ
  • Non-discrimination ทุกคนสามารถนำข้อมูลไปใช่้ได้ โดยไม่ต้องมีการลงทะเบียนผู้ใช้
  • Open formats ข้อมูลต้องเป็นมาตรฐานที่เปิด
  • Licensing  ข้อมูลจะต้องไม่มีปัญหาเรื่องลิขสิทธิ์ในการใช้งาน

ประโยชน์ของ Open Government Data

การทำ OGD นอกเหนือจากการสร้างความโปร่งใสและทำให้เกิดธรรมาภิบาลในการบริหารงานภาครัฐ เพราะข้อมูลของภาครัฐในด้านต่างๆเช่น การจัดซื้อจัดจ้าง การใช้จ่ายเงินงบประมาณ ถูกเปิดเผยออกมาแล้ว ยังทำให้เกิดประโยชน์ในด้านอื่นๆอีกดังแสดงในรูปที่ 5  คือการช่วยทำให้บริการของรัฐดีขึ้นอาทิเช่น การเปิดเผยข้อมูลจราจรทำให้เกิดบริการสาธารณะที่ดีขึ้น การเปิดเผยข้อมูลอาชญกรรมก็จะช่วยลดปัญหาต่างๆ ดังแสดงตัวอย่างของการสร้าง Mobile App ที่เป็นประโยชน์จากการเปิดข้อมูลในประเทศอังกฤษดังแสดงในรูปที่ 6

OpenDataBenefit

รูปที่  5 ประโยชน์ของการทำ Open Government Data

UKApp

รูปที่  6 ตัวอย่างการบริการภาครัฐที่ดีขึ้นจาก OGD ของสหราชอาณาจักร

นอกจากนี้ OGD ยังทำเกิดธุรกิจต่างๆขึ้นมากมายและเป็นประโยชน์ต่อสังคม โดยมีรายงานระบุว่าการทำ  OGD ในกลุ่มประเทศยุโรปทำให้เกิดมูลค่าทางเศรษฐกิจสูงถึง 4 หมื่นล้านยูโรต่อปี การเปิดข้อมูลพยากรณ์อากาศในสหรัฐอเมริกาทำให้เกิดบริษัทใหม่ๆถึง 400 บริษัทและมีการว่าจ้างงานใหม่ถึง  4,000  ตำแหน่ง สำหรับประเทศสเปนการเปิดข้อมูลทำให้เกิดธุรกิจถึง 600 ล้านยูโรและตำแหน่งงานใหม่มากกว่า 500 ตำแหน่ง

ล่าสุดการเลือกตั้งประธาธิบดีในประเทศอินโดนีเซีย ทางคณะกรรมการการเลือกตั้งของเขาได้เปิดข้อมูลการนับคะแนน ทำให้เกิดการเลือกตั้งที่โปร่งใสยิ่งขึ้นและเกิดปรากฎการณ์ที่เรียกว่า  Crowdsourcing ที่ภาคประชาชนจากที่ต่างๆมาร่วมกันตรวจสอบและนับคะแนนการเลือกตั้ง

บทสรุป

จากที่กล่าวมาทั้งหมดจะเห็นได้ว่า ถ้าเราจะปฎิรูปประเทศไทย และให้เกิดความโปร่งใส แล้วยังได้บริการภาครัฐที่ดีขึ้น รวมถึงประโยชน์เชิงธุรกิจ ถึงเวลาแล้วที่เราจะต้องผลักดันให้เกิดกฎหมาย Open Government Data   ที่สอดคล้องกับหลักการทั้ง  8 ข้อของการเปิดข้อมูลภาครัฐ

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

สิงหาคม 2557

บุคลากรไทยกับความพร้อมสู่การเป็นผู้นำด้านอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์

ต้องยอมรับว่าไม่ได้เขียนบล็อกมานานมาก อาจเพราะนอกจากวุ่นกับงานและสถานการณ์บ้านเมืองทำให้ไม่มีเวลาจะมาเขียนบล็อกหรือบทความแม้จะถูกทวงถามมาหลายครั้งแล้วก็ตาม มาช่วงนี้เริ่มว่างขึ้นและก็มีโอกาสเข้าไปบรรยายพูดคุยกับสถาบันการศึกษาและผู้ประกอบการอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์มากขึ้น ตลอดจนได้อ่านความเห็นต่างๆทาง Social Media เกี่ยวกับบุคลากรทางด้านไอที ก็มักจะได้ยินปัญหาเดิมว่า “สถาบันการศึกษาผลิตคนไม่ตรงกับความต้องการของภาคอุตสาหกรรม” “บริษัทหาคนเข้าทำงานได้ยากมาก” แต่ขณะเดียวกันก็กลับได้ข่าวมาอีกด้านว่าหนึ่งในสาขาที่มีบัณทึตตกงานมากที่สุดก็คือทางด้านคอมพิวเตอร์

ดูข้อมูลอย่างนี้แล้วมันเหมือนกับว่า Demand และ Supply ไม่สอดคล้องกัน อุตสาหกรรมก็บ่นว่าหาคนไม่ได้ เด็กที่จบมาก็บ่นว่าหางานทำไม่ได้ สถาบันการศึกษาก็ตั้งหน้าผลิตบัณฑิตออกมา บังเอิญสัปดาห์ก่อนได้มีโอกาสร่วมวงเสวนากับคณาจารย์ด้านวิศวกรรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์มหาวิทยาลัยชั้นนำ และเอกชนที่ต้องการบัณฑิต มาถกปัญหากันเรื่องนี้ ผมฟังแล้วเลยสรุปเองว่า จริงๆหลักสูตรของสถาบันการศึกษาดีๆส่วนใหญ่ก็ไม่ได้ผิดอะไร เราทำตามมาตรฐานสากล แต่เราผิดที่ไปตั้งความคาดหวังสูงเกินไป เราทำตัวเป็นนักการตลาดพยายามจะสร้างภาพว่า เราจะก้าวเป็นผู้นำอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์โลกโดยไม่ดูความจริง เลยรับนักศึกษามามากไปบนความไม่พร้อม

คุณภาพของนักศึกษาในสถาบันอุดมศึกษา

ผมจบมหาวิทยาลัยสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าในปี 2529 สมัยนั้นมีคณะวิศวกรรมศาสตร์อยู่เพียงแค่ 8 สถาบันรวมบัณฑิตทางด้านทั้งหมดไม่เกิน 2 พันคน ผมเองจบมาก็ไม่ได้มีความพร้อมหรือมีทักษะตรงกับที่อุตสาหกรรมต้องการทันที จบไปก็ต้องเรียนรู้เพิ่มเติมครับ และถ้าพูดถึงทางด้านคอมพิวเตอร์ผมก็เรียนมาแค่วิชาเดียวคือ การเขียนโปรแกรมภาษา  Fortran IV  สมัยนั้นยังเจาะบัตรอยู่เลยครับ เครื่องเป็นแบบในรูปนั้นละครับ มาปีสุดท้ายถึงจะเริ่มเห็นเครื่องพีซีเครื่องแรก แต่สิ่งที่ได้เรียนรู้จากหลักสูตรคือวิขาคณิตศาสตร์ ที่เรียนมา 8-9 วิชา และก็ผมถูกสอนให้เรียนรู้เพิ่มเติมครับ คือ Learn to Learn ก็ไม่ต้องแปลกใจครับ แม้ผมจะเรียน Programming มาตัวเดียว แต่เพราะพื้นฐานคณิตศาสตร์ที่ดีืทำให้ผมสามารถเขียนโปรแกรมภาษาใหม่ เรียนรู้วิชาตามเทคโนโลยีใหม่ๆได้ดี มาวันนี้พอพูดถึงการเขียนโปรแกรมบน  Cloud Computing   หรือ Hadoop Big Data ผมก็ยังเขียนได้อยู่

NEAC220

 รูปที่ 1 เดรื่องคอมพิวเตอร์ NEAC 2200 / 200 

ผมสอนนักศึกษามาเกือบ 30 ปีและวิชาหนึ่งที่สมัยก่อนสอนนักศึกษาวิศวกรรมศาสตร์เป็นประจำก็คือวิชา Basic Programming ที่เราเปลี่ยนภาษามาสอนตลอดจาก Fortran เป็น Pascal  เป็น  C เป็น C++ เป็น  Java แต่ไม่ว่าจะสอนภาษาอะไรก็ตาม พอตัดเกรดนักศึกษาที่ไรก็ตกเป็นจำนวนมาก ทั้งๆที่ตอนนั้นนักศึกษาเราเมื่อเทียบกับสถาบันอื่นๆใก้ลเคียงกันจัดอยู่ในกลุ่มค่อนข้างเก่ง แต่เมื่อตอนหลังๆพอเราเริ่มมีการรับนักศึกษามากเข้า สถาบันการศึกษาหลายๆแห่งที่มีคะแนนสูงกว่าเพิ่มจำนวนรับนักศึกษา จำนวนนักศึกษาวิศวฯที่ตกวิชา Basic Programming ก็เพิ่มขึ้นตาม บางครั้งเกือบ 50% บางทีเราก็ต้องชี้แจงให้ฟังว่า ทีมที่สอนไม่ได้โหด ข้อสอบก็เหมือนเดิมเผลอๆง่ายกว่าสมัยก่อนด้วยซ้ำไป แต่เรารับนักศึกษามาเยอะไปและนักศึกษาอ่อนวิชาคณิตศาสตร์ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการเขียนโปรแกรม ดังนั้นไม่แปลกใจข้อสอบที่ออกให้หาค่าเฉลี่ยหรือผลรวมข้อมูลบางอย่างนักศึกษาจะทำไม่ได้ ก็เพราะนักศึกษาไม่เข้าใจเรื่อง ตรรกะศาสตร์ อนุกรม ดีพอ แล้วจะเขียนโปรแกรมได้อย่างไร

ยิ่งเมือเห็นคะแนนคณิตศาสตร์ของเด็กไทยที่ตกยกชั้น ก็ยิ่งไม่แปลกใจหรอกครับว่าทำไมเด็กเราถึงมาเป็น Programmer ไม่ได้ ก็คณิตศาสตร์เป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาโปรแกรม แต่ทางแก้ของเรากลับเป็นว่า นักศึกษาเรียนไม่ไหวก็ลดวิชาทางคณิตศาสตร์ไป จัดหลักสูตรให้ง่ายขึ้นเอาคนนอกวงการศึกษาที่ไม่ได้พัฒนาซอฟต์แวร์มาพัฒนาหลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ อ้างว่าต้องการให้ตรงกับความต้องการของอุตสาหกรรมทั้งๆที่หลักสูตรพื้นฐานเป็นเรื่องจำเป็น เราไม่สามารถที่จะสอนเพียงเพื่อให้รู้อะไรเพียงผิวเผิน หรือฝึกทำตาม Tool บางอย่างได้ พอเทคโนโลยีเปลี่ยนไปเราจะพบว่าคนเหล่านั้นก็จะทำงานไม่ได้เพราะขาดพื้นฐานการเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ดีพอ

ins01

 รูปที่ 2 จำนวนวิชาคณิตศาสตร์ที่มาตรฐานหลักสูตร ACM ให้ศึกษา

อีกประเด็นที่สำคัญคือปัจจุบันอุดมศึกษามีตัวชีวัดที่จำนวน ตอนหลังเราตั้งเกณฑ์มาว่าสถาบันการศึกษาจะต้องไม่ตกออกเยอะ จำนวนผู้สำเร็จการศึกษาต้องมีเปอร์เซ็นต์ที่สูงเมื่อเทียบกับจำนวนนักศึกษาที่รับเข้ามา ดังนั้นอาจารย์ยิ่งไม่กล้าที่จะทำให้นักศึกษาสอบตกวิชาใดวิชาหนึ่งเป็นจำนวนมากๆ เพราะกลัวจะตกคะแนนตัวชี้วัด ซึ่งต่างกับสมัยก่อนที่หลายๆวิชามีนักศึกษาตกเกือบยกชั้นทั้งๆที่คุณภาพนักศึกษาเก่งกว่าปัจจุบัน ยิ่งในช่วงหลังเมื่อสาขาไอทีได้รับความสนใจมากขึ้น สถาบันการศึกษาต่างๆทั้งภาครัฐและเอกชน ต่างก็เปิดหลักสูตรทางด้านไอทีและเพิ่มจำนวนรับ มีทั้งสาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ สารสนเทศ คอมพิวเตอร์ธุรกิจ เกม แอนนิเมชั่น สารพัดชื่อที่คิดมาได้ แต่พอมาดูเนื้อหาและผู้สอนแล้วก็ไม่แน่ใจว่ามีคุณภาพดีพอที่จะเปิดไหม

จำนวนบัณฑิตและสถาบันอุดมศึกษาด้านไอที

ปัจจุบันเรามีสถาบันอุดมศึกษาร้อยกว่าแห่งที่เปิดรับนักศึกษาทางด้านไอที รับนักศึกษาต่อปีมากกว่า 20,000 คน คำถามจึงมีว่าเรารับคนมาเยอะเกินไปหรือเปล่า? เรากำลังคิดว่าคนทุกคนสามารถจบมาทำงานด้านไอทีได้ สามารถจบมาเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ได้ เราคิดว่าคนทุกคนเขียนโปรแกรมได้ทั้งๆที่ไม่เป็นความจริง คนทุกคนไม่สามารถเป็นหมอได้ ไม่สามารถเป็นนักดนตรีหรือนักกีฬา แต่ละอาชีพต้องการคนที่มีทักษะและพื้นฐานความรู้ที่ต่างกัน  ถ้าเรารับนักศึกษามาเยอะๆแล้วตั้งตัวชี้วัดว่าจะต้องมีเปอร์เซ็นต์จบออกไปจำนวนมากๆ ก็ไม่แปลกใจหรอกครับที่เราจะเห็นบัณฑิตที่ไม่มีคุณภาพจบออกไปจำนวนมาก สมัยที่ผมยังสอนหนังสือในสถาบันอุดมศึกษาอยู่และเราเริ่มรับนักศึกษามาเยอะไป ผมยังจำคำพูดของอาจารย์ผู้ใหญ่ท่านหนึ่งบอกไว้ว่า “ผมไม่สามารถสอนลิงชิมแปนซีให้เป็นวิศวกรได้” ก็เพราะตอนนั้นท่านบอกว่าเรารับคนมาง่ายไป คะแนนแค่ 20-30%  ก็เข้าได้แล้ว โดยไม่ดูคะแนนวิชาพื้นฐานต่างๆ

ในปัจจุบันถ้าเราแบ่งกลุ่มของอุดมศึกษาด้านไอทีออกมาตามคุณภาพของนักศึกษาที่กำลังศึกษาอยู่ เราอาจแบ่งได้สามกลุ่ม

  • กลุ่ม  Top คือสถาบันที่มีภาควิชาที่มีนักศึกษาพร้อมที่จะเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์กลุ่มนี้มีไม่เกิน 10 แห่ง กลุ่มนี้นักศึกษาส่วนมากเก่งจำนวนรวมกันอาจประมาณไม่เกิน  1.000 คน แต่พบว่าจำนวนมากเมื่อจบออกมาก็ไม่ได้ทำงานด้านไอที และหลายๆคนไปศึกษาต่อสาขาอื่น
  • กลุ่มระดับกลางอาจมีประมาณ 20  แห่ง ซึ่งจะได้นักศึกษาที่มีคุณภาพพอใช้ได้ในห้องประมาณ  20-30%ซึ่งจำนวนคนเหล่านี้มีประมาณรวมกันซัก  1,000 คน แต่ที่เหลือก็ไม่เก่งพอและขาดพื้นฐานที่ดี
  • กลุ่มสุดท้ายซึ่งเป็นสถาบันส่วนใหญ่ที่เปิดสอน จะมีนักศึกษาที่มีคุณภาพน้อยมาก บางทีทั้งห้องหานักศึกษาที่พร้อมจะทำงานและเรียนทางด้านไอทีไม่เกิน 3-5  คนในชั้นเรียน

จากจำนวนที่กล่าวมาจะเห็นว่ารวมๆต่อปีเรามีบัณฑิตที่พร้อมจะเข้าสู่วิชาชีพประมาณ 2  พันคนแต่เราเล่นผลิตบัณฑิตด้านนี้ออกมาเป็นหมื่น ดังนั้นจึงไม่แปลกใจหรอกครับว่าทำไม บัณฑิตจำนวนมากไม่มีคุณภาพ ไม่เก่ง และบางทีเราก็ได้ยินบ่อยๆว่าจบไอทีเขียนโปรแกรมไม่เป็น บางครั้งก็เป็นแค่  Superuser หลักสูตรของสถาบันในกลุ่ม Top ก็ไม่ได้ผิดอะไรหรอกครับ บัณฑิตอาจไม่ได้พร้อมทำงานทันทีแต่พอเขามีพื้นฐานที่ดี เขาก็พร้อมจะปรับตัวเรียนรู้สิ่งใหม่ แต่สิ่งที่น่าเป็นห่วงของเด็กเก่งคือแนวคิดที่เปลี่ยนไป การเปลี่ยนงานง่าย ความซื่อสัตย์และจริยธรรมที่น้อยลง ส่วนหนึ่งก็เพราะสังคมที่เปลี่ยนไปและเขาเห็นแบบอย่างที่ไม่ดี

ความต้องการบัณฑิตของภาคเอกชน

ผมมีโอกาสสอนคนมาเป็นจำนวนมาก หลังๆเปิดสอนหลายหลักสูตร มีโอกาสไปบรรยายให้กับสถาบันต่างๆจำนวนมาก เคยสอนทั้งอาจารย์ บัณฑิต คนทำงานและนักศึกษา ยอมรับครับว่าคุณภาพของบุคลากรด้่นไอทีเราน่าเป็นห่วง แต่จะโทษสถาบันอุดมศึกษาฝ่ายเดียวไม่ได้หรอกครับ ภาคเอกชน อุตสาหกรรมเองเราก็มีความต้องการที่ไม่ถูกต้องหนัก เราจะพบว่าอุตสาหกรรมไอทีเราเป็น Follower  ที่ค่อนข้างช้ามาก

เราตามแนวโน้มของเทคโนโลยีไม่ทันในด้านการวิจัยและพัฒนา เราต้องการบัณฑิตที่ไม่ได้   Hi-Tech  อะไรมากมายหรอกครับ จึงไม่แปลกที่บัณฑิตเก่งๆในสถาบัน  Top   จบออกมาเมื่อได้งานทำไม่ตรงกับความถนัดของตัวเอง เขาก็ต้องออกมาเป็น Freelance ทำงานเอง เปิด  Start-up เอง แม้จะมีบริษัทชั้นนำที่ทำซอฟต์แวร์บางแห่งก็ใช้เทคโนโลยีชั้นนำแต่กลุ่มเหล่านี้ก็มีจำนวนจำกัด ซึ่งบัณฑิตเก่งๆเข้าไปทำงานเมื่อได้เรียนรู้เทคโนโลยีเหล่านี้ บางทีก็จะย้ายงานเพื่อให้ได้รายได้และโอกาสที่ดีกว่า

แต่บริษัทจำนวนมากยังไม่ได้ตามเทคโนโลยีที่เปลี่ยนไป จึงต้องหาคนเข้าทำงานจากบัณฑิตในสถาบันกลุ่มที่สองหรือสามและเมื่อถามว่าต้องการบัณฑิตไปทำอะไรก็จะพบว่าไปเขียน  Web Programming ที่ไม่ซับซ้อนนักเป็น  Java, PHP ที่อาจไม่ท้าทายกับกลุ่มแรกนัก แต่กลุ่มที่สองก็พอทำได้บ้างแต่ต้องเรียนรู้อีกมาก เราจึงเจอโจทย์บ่อยว่าหาคนไม่ได้ และเมื่อคนเหล่านี้เริ่มเก่งขึ้นก็อยากทำงานที่ท้าทายกว่าเดิม

TDRI-SWEng

รูปที่ 3 ข้อมูลจาก TDRI ประมาณการจำนวนบุคลากรในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์และบริการในประเทศไทย ในปี 2556

ข้อมูลจาก TDRI  เมื่อเร็วๆนี้ระบุว่าประเทศไทยมีพนักงานด้านพัฒนาซอฟต์แวร์และบริการซอฟต์แวร์ไม่เกิน  40,000  คน ซึ่งถ้าดูจำนวนบัณฑิตที่จบมาในสาขานี้จะไม่แปลกใจที่พบว่า จำนวนมากไม่เข้าสู่อุตสาหกรรม ทั้งนี้ก็เพราะว่าแต่ละปีมีเพียงแค่ไม่กี่พันคนที่จะทำงานได้

แนวทางการแก้ปัญหา

จากที่กล่าวมาทังหมดนี้ ปัญหาอยู่ที่เราไม่อยู่กับความจริง ไม่อยู่กับข้อมูลและตัวเลข เราไปสร้างภาพและการตลาดว่าเราจะเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมนี้ มันจะเป็นไปได้ยังไงละครับในเมื่อเด็กเราอ่อนคณิตศาสตร์ บัณฑิตเราเขียนโปรแกรมไม่เป็น มีบัณฑิตที่มีคุณภาพจำนวนไม่เกิน  2 พันคนต่อปี ทางแก้ก็คือยอมรับความจริงและวางแผนสร้างคนในอนาคต

  • เราต้องส่งเสริมอุตสาหกรรมด้านนี้ตามแนวทางทีถูกต้อง ถ้าต้องการโปรแกรมเมอร์มากๆในระยะนี้เราอาจต้องไปทำในต่างประเทศหรือต้องออกกฎหมายให้เอื้อต่อโปรแกรมเมอร์ต่างชาติ มาทำงานในไทยได้ง่ายขึ้นและจะต้องจ่ายเงินสูงๆ ซึ่งอาจเป็นเรื่องยาก
  • เรามีกลุ่มเด็กเก่งๆจำนวนหนึ่งที่กำลังจะสร้างธุรกิจตัวเอง พัฒนาโปรแกรม เราต้องส่งเสริมคนเหล่านี้ให้เขาไปสู้บนเวทีโลก แต่เมื่อเขาต้องการขยายบริษัทต้องการโปรแกรมเมอร์จำนวนมากๆเราอาจต้องหนุนให้ไปทำที่อื่นครับ จนกว่าเราจะพร้อม
  • เราต้องลดการรับนักศึกษาเข้าเรียน ปีหนึ่งรวมกันไม่ควรเกิน  4-5 พันคน และต้องปิดหลักสูตรทางด้านนี้ในหลายๆสถาบันครับ เพื่อลดปัญหาการมีบัณฑิตจบออกมามากอย่างขาดคุณภาพ
  • หากเราต้องการสร้างบุคลากรทางด้านนี้ต้องวางแผนในระยะยาว ส่งเสริมการเรียนคณิตศาสตร์  วิทยาศาสคร์ ตั้งแต่เด็กๆครับ ต้องใช้เวลา  15  ปีเป็นอย่างน้อยในการสร้างคนรุ่นใหม่ออกมา