การวางกลยุทธ์ด้านบิ๊กดาต้า (Big Data Strategy)

จากภาพข้างต้น จะเห็นถึงวิวัฒนาการของการใช้ข้อมูลขององค์กร เริ่มจากการปฏิเสธที่จะใช้ข้อมูล พัฒนามาเรื่อยๆจนกระทั่งตัดสินใจไม่ได้หากปราศจากข้อมูลที่เพียงพอ ซึ่ง Data-Driven Organization นั้น จำเป็นต้องใช้ทั้งข้อมูล กระบวนการวิเคราะห์ และเทคโนโนโลยีเข้าสนับสนุน

การวางกลยุทธ์ด้านบิ๊กดาต้า (Big Data Strategy)

สำหรับองค์กรที่มีความตระหนักในด้านการปรับเปลี่ยน (Transformation) ให้พร้อมในการก้าวเข้าสู่ยุคดิจิทัลแล้ว การเปลี่ยนแปลงที่ไร้วิสัยทัศน์หรือเป้าหมายที่ชัดเจน ย่อมสำเร็จได้ยาก ทั้งนี้ไม่ว่าองค์กรของคุณนั้นจะมีขนาดใหญ่ กลาง หรือเล็ก สิ่งหนึ่งที่เหมือนกันก็คือการวางกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่ต้องตอบคำถามภายในองค์กรได้ ที่จะช่วยให้องค์กรสามารถกำหนดวิสัยทัศน์และวัตถุประสงค์ด้านข้อมูลได้อย่างชัดเจน พร้อมทั้งช่วยในกระบวนการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพนั่นเอง

กลยุทธ์ที่ 1. แหล่งของข้อมูล (Data Source)

องค์กรสามารถเริ่มต้นกลยุทธ์แรก โดยการประเมินความพร้อมขององค์กรด้วย 4 คำถาม ได้แก่

• ข้อมูลที่มีอยู่สามารถตอบคำถามได้หรือไม่ (Do you have enough to answer key questions)

องค์กรต้องเริ่มต้นด้วยคำถามที่ชัดเจน หมายถึงต้องเข้าใจในเรื่องข้อมูล เพราะหากขาดความเข้าใจ จะส่งผลให้เกิดการคาดหวังว่าข้อมูลนั้นจะเป็นสิ่งวิเศษ อีกทั้งหากไม่ทราบวัตถุประสงค์ของการใช้ข้อมูลแล้ว สิ่งที่มีอยู่ก็อาจเปล่าประโยชน์

• ปัจจุบันมีข้อมูลอะไรอยู่แล้วบ้าง (What data do you currently have?)

คำถามนี้จะช่วยให้ทราบว่าข้อมูลใดที่ขาดหายไปบ้าง และการจัดลำดับความสำคัญในการจัดวาง roadmap

• ข้อมูลเหล่านั้นจัดเก็บอยู่แหล่งไหนบ้าง (What is the data being stored?)

เนื่องจากในปัจจุบันพบว่าหลายๆองค์กรจัดเก็บข้อมูลแบบ Silo คนอื่นหรือหน่วยงานอื่นนำไปใช้ไม่ได้ ซึ่งจะเป็นอุปสรรคสำคัญในการปรับเปลี่ยนองค์กรเป็น Data-Driven ดังนั้นหากองค์กรปรับเปลี่ยนการเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ (Centralized) และมีมาตรฐานแล้ว จะทำให้ข้อมูลนั้นมีความ “น่าเชื่อถือ” นั่นเอง

• ข้อมูลอะไรบ้างที่สามารถเข้าถึงได้ (What’s the data accessibility?)

การเข้าถึงข้อมูลสำคัญๆ ที่มีความจำเป็นต้องใช้ในการให้บริการนั้น ถือเป็นปัจจัยสำคัญอีกประการ ที่จะช่วยให้องค์กรนำหน้าคู่แข่ง เป็น Data-Driven Organization จริงๆ

กลยุทธ์ที่ 2. ความสามารถของการวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics Capabilities)

กลยุทธ์นี้เป็นการเพิ่มขีดความสามารถในการวิเคราะห์ผล ซึ่งจะช่วยให้ข้อมูลที่มีอยู่นั้นเพิ่มมูลค่าหรือสามารถนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์มากยิ่งขึ้นนั่นเอง

1. การนำไปใช้ (Usage)

เป็นการนำผลของการวิเคราะห์นั้นไปฝังไว้ในเครื่องมือต่างๆ เพื่อให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถนำข้อมูลไปใช้ได้ เช่น ในงานคอลเซ็นเตอร์ มีการออกแบบ Dashboard และรายงานที่ครอบคลุม Metrics ที่สำคัญๆ ช่วยให้เข้าใจสถานการณ์ต่างๆในแต่ละรายชั่วโมง และสามารถนำข้อมูลเชิงลึกมาใช้ในการบริหารจัดการหน้างานได้

2. การทำให้ชัดเจน (Visibility)

เป็นการสร้าง Dashboard และรูปแบบรายงานมาตรฐาน ในระดับบริหาร เพื่อการนำไปใช้สำหรับในด้าน Business Intelligence และ Predictive Model

3. การนำข้อมูลไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด (Optimization)

ในขั้นตอนนี้จะช่วยให้เข้าใจผลการวิเคราะห์ขั้นสูง สามารถคาดการณ์ได้ว่าจะเกิดอะไรขึ้ยนบ้าง อันจะนำไปสู่การเตรียมรับมือด้วยแผนปฏิบัติงานที่มีประสิทธิภาพนั่นเอง

กลยุทธ์ที่ 3. วัฒนธรรมองค์กรด้านการใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ (Data Informed Culture)

การมีข้อมูลแต่ข้อมูลเหล่านั้นไม่ถูกนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจ ก็ไม่ต่างอะไรไปจากการมีเศษกระดาษ ดังนั้นองค์กรควรเริ่มต้นจากการปรับกระบวนการทางความคิด (mindset) ของทุกคนในองค์กร ให้เป็น Data informed กล่าวคือมีการใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ ไม่ใช่การใช้ประสบการณ์หรือสัญชาตญาณล้วนๆ Data informed อยู่ตรงกลางระหว่าง Data driven ยกตัวอย่างเช่น การขับรถโดยใช้ GPS นำทาง แต่เราจะไม่เชื่อ GPS จนขับรถลงคลอง นั่นเพราะบางครั้งเทคโนโลยียังมีข้อบกพร่อง ดังนั้นบางอย่างต้องใช้ทั้งข้อมูลและประสบการณ์ร่วมตัดสินใจด้วย

 

จากกลยุทธ์ทั้ง 3 ด้าน ที่กล่าวมาแล้วนั้น เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงเท่านั้น ทั้งนี้ยังมีอีกหลายปัจจัยสำคัญอีกหลายด้านที่ต้องโฟกัส ซึ่งสามารถติดตามตอนต่อไปของบทความดีๆ ที่ JDC จะนำมาฝากคุณผู้อ่านอย่างต่อเนื่อง

 

ที่มา JIB