“ดึงความร่วมมือเพื่อการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ ขับเคลื่อนข้อมูล” บทความโดย: ชอว์น โรเจอร์ส รองประธานฝ่ายกลยุทธ์การวิเคราะห์ TIBCO
การย้อนกลับไปเพื่อประเมินความสำเร็จหรือความล้มเหลวของการตัดสินใจทางธุรกิจในอดีตนั้นอาจจะมีประโยชน์ แต่ก็เพียงแค่ช่วยให้เห็นว่าคุณได้ทำหรือไม่ได้ทำอะไรลงไปบ้าง โดยไม่ได้บอกทิศทางและวิธีการก้าวเดินต่อไปในอนาคต ความสามารถในการสะท้อนถึงอดีตนั้นเป็นพื้นฐานสำคัญของการวิเคราะห์ในช่วงต้น ปัจจุบันนี้นวัตกรรมด้านการวิเคราะห์นั้นถูกใช้ในธุรกิจที่ต้องการมองเห็นสิ่งต่างๆ ในปัจจุบันแบบเรียลไทม์ เพื่อใช้คาดการณ์และทำความเข้าใจกับสิ่งที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นในวันถัดไป
การมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอดีต ปัจจุบัน และอนาคตจะให้มุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับสถานะของการวิเคราะห์ และเป็นการรวมตัวกันของสามสิ่งนี้ที่เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ กล่าวโดยย่อ การวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จช่วยให้ธุรกิจที่มีการแข่งขันสามารถดำเนินการกับเหตุการณ์และข้อมูลได้เมื่อเกิดขึ้นด้วยความเร็วของธุรกิจและเมื่อมูลค่าของการดำเนินการอยู่ที่ระดับสูงสุด
เริ่มจริงจังกับการวิเคราะห์
ในอดีต องค์กรต่างๆ ลงทุนกับการวิเคราะห์เพราะต้องการทำความเข้าใจข้อมูลในอดีต ซึ่งยังคงเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับธุรกิจใดๆ แต่อย่างไรก็ตาม ในการก้าวไปข้างหน้าและจริงจังกับการวิเคราะห์ คุณต้องมีพื้นฐานที่จะให้ข้อมูลเชิงลึกแก่คุณได้ในมุมมองทั้งสาม ซึ่งนี่เป็นสิ่งที่ดีทางทฤษฎี แต่เมื่อนำไปปฏิบัติแล้ว สิ่งต่างๆ จะเริ่มเชื่องช้าเมื่อคุณเริ่มใช้ข้อมูลและประเภทข้อมูลใหม่จากหน่วยต่างๆ ในธุรกิจ การรวมทีมเข้าด้วยกันต้องใช้ความคิดแบบ “การร่วมมือกันหลายฝ่ายในหมู่บ้าน” โดยยอมรับว่าต้องใช้ความเข้าใจที่หลากหลายและผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านเพื่อสร้างและเพิ่มมูลค่าให้กับรากฐานของการวิเคราะห์
การรวมความคิดเข้าด้วยกันคือสิ่งที่ท้าทายที่สุดในการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ และลำดับถัดมาคือการค้นหาแหล่งข้อมูลของคุณ ทุกคนมีจุดยืนของตนเองในด้านการวิเคราะห์แบบเสริมองค์รวมนี้ และข้อมูลของคุณก็เช่นกัน ด้วยข้อมูลในอดีต คุณสามารถดึงรายงานและสร้างแดชบอร์ดเพื่อทำความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น ซึ่งการคาดการณ์และตัดสินใจจากข้อมูลสด รวมถึงการฟัง ตรวจสอบ และดำเนินการกับข้อมูลที่ไหลเข้ามาแบบสตรีมมิงนั้นยังคงมีความซับซ้อนกว่ามาก
รากฐานข้อมูลที่ซับซ้อน
การวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จจะรวมแหล่งข้อมูลเข้าด้วยกันเป็นรากฐาน การรวมเข้าด้วยกันก็เพื่อให้คุณสามารถใช้คาดการณ์ได้ เปรียบได้กับการนำข้อมูลทั้งหมดในหมู่บ้านมารวมกันเป็น “บ่อน้ำ” ส่วนกลางที่ทุกคนไปรับ “น้ำ” โดยโมเดลนี้ปฏิเสธพฤติกรรมที่ผู้คนไปที่แหล่งน้ำที่ใกล้ที่สุดเพื่อจุ่มถังและรับข้อมูลที่ไม่ได้ดูแลจากการรวมศูนย์กลาง ซึ่งโมเดลนี้ เป็นการสร้างแหล่งข้อมูลบริสุทธิ์เพียงแหล่งเดียว
สิ่งนี้จะเป็นการช่วย ควบคู่ไปกับการใช้โซลูชันการจำลองเสมือนของข้อมูล โซลูชันเหล่านี้ไม่เพียงแต่รวบรวมข้อมูล แต่ยังกำหนดวิธีที่ผู้ใช้เชื่อมต่อกับข้อมูล จากนั้นจึงกรองและสะท้อนข้อมูลสตรีมมิงออกมา ในการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ คุณจะก้าวไปอีกขั้นและรวมข้อมูลนี้เข้ากับโซลูชันเชิงวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกและความรู้ที่จำเป็นต่อการคาดการณ์
กลับไปสู่พื้นฐาน
การสร้างบ่อน้ำของหมู่บ้านเป็นกระบวนการที่ต้องมีหลายชั้น รวมถึงการสนับสนุนของผู้บริหารโครงการ งบประมาณ ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค และเครื่องมือ คุณต้องการผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดในหมู่บ้านของคุณมาร่วมด้วย แนวคิดที่ว่าทุกสิ่งที่เก่าจะกลายเป็นสิ่งใหม่อีกครั้งนั้นจะเป็นจริงเมื่อพยายามใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ เราได้พูดถึงการจัดการข้อมูลหลักที่ดีและคุณภาพข้อมูลมาตั้งแต่ยุค 90 และถ้าคุณยังทำมันได้ไม่ดี คุณก็จะพบว่าทีมของคุณหันหน้าไปมาคนละทิศทาง และโครงการที่ต้องพึ่งพาข้อมูลก็จะล้มเหลว เหล่าโครงการต่างๆ จะใช้เวลานานมากขึ้นในการเริ่มต้น เนื่องจากทีมของคุณกำลังแก้ไขปัญหาข้อมูลไปพร้อมๆ กับสร้างโมเดลและแอปพลิเคชัน
ถ้าคุณไม่ทดสอบคุณภาพน้ำก่อนที่จะเติมมันลงไปในบ่อของหมู่บ้าน อาจจะกลายเป็นว่าคุณได้วางยาพิษคนทั้งหมู่บ้านก็เป็นได้ การจัดการข้อมูลอาจไม่เซ็กซี่เท่าการวิเคราะห์ แต่ถ้าไม่มีพื้นฐานเหล่านี้ แม้แต่การวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานก็ยังต้องใช้เวลานาน ซึ่งการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จคงไม่ต้องพูดถึงเลยทีเดียว
คุณค่าที่แตกต่าง
สิ่งสำคัญ คือ คุณต้องเข้าถึงข้อมูลด้วยความเร็วของธุรกิจของคุณ นี่คือข้อมูลตามเวลาจริง และความเร็วนี้จะเป็นตัวกำหนดระยะเวลาต่อมูลค่าขององค์กรของคุณ โดยอิงจากการตีความสิ่งที่ข้อมูลบอกคุณ เมื่อคุณสามารถมองย้อนกลับไปและดูว่าเกิดอะไรขึ้นในวันนี้ คุณก็จะเริ่มตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับวันพรุ่งนี้ได้ เมื่อมีการวิเคราะห์แล้ว ความแตกต่างก็คือสมมติฐานเหล่านี้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับความคิดเห็น แต่เป็นข้อเท็จจริงมากกว่า ซึ่งสามารถทำนายอนาคตตามรูปแบบที่ค้นพบในข้อมูลได้
เมื่อหมู่บ้านของคุณได้รับน้ำจากบ่อเดียว ผู้นำของหมู่บ้านจะทราบได้ทันทีว่าน้ำจะสามารถค้ำจุนเมืองให้อยู่ต่อไปในระยะยาวหรือไม่ ในกรณีของข้อมูล การมีรากฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการปรับขนาดระบบของคุณกับทั้งองค์กร คุณสามารถดูแลจัดการโซลูชันที่จำเป็นในการเข้าถึงข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณก็สามารถใช้ถังเดียวกันนี้เพื่อตักน้ำ ในทำนองเดียวกัน พวกเขาก็สามารถนำอัลกอริธึมหรือแบบจำลองที่ผู้อื่นสร้างขึ้นมาใช้ซ้ำได้ และเร่งเวลาในการสร้างมูลค่าให้กับคุณ ตัวอย่างเช่น มันจะรู้สึกขัดแย้งถ้าจะต้องสร้างแบบจำลองการแบ่งกลุ่มลูกค้าใหม่ หากทีมของคุณในสหราชอาณาจักรได้สร้างไว้แล้ว ด้วยสภาพแวดล้อมการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ คุณจะสามารถมองเห็นที่จำเป็นเพื่อดูว่ามีอะไรเกิดขึ้นบ้าง และที่สำคัญกว่านั้นคือ สามารถนำสิ่งเหล่านั้นกลับมาใช้ซ้ำ
การนำองค์ประกอบการวิเคราะห์มาใช้ซ้ำนั้นเทียบเท่ากับการทำงานร่วมกันเป็นกลุ่มในหมู่บ้านของคุณ การใช้ประโยชน์จากสิ่งที่ได้สร้างขึ้นแล้วนั้นเป็นรูปแบบที่ ModelOps ถือกำเนิดขึ้น และในแบบจำลองนี้ เราดึงมาจากเฟรมเวิร์กการวิเคราะห์ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ซึ่งอาศัยพลเมืองทุกคนในหมู่บ้านของคุณไม่ใช่แค่พลังของคนคนเดียว สภาพแวดล้อมของการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จนั้น ธุรกิจจำเป็นต้องยอมรับ ModelOps เพื่อสามารถเน้นคุณค่าให้มากยิ่งขึ้น
สร้างมาตรฐานการใช้งาน
ข้อมูลของคุณมีการเปลี่ยนแปลงทุกนาที นี่คือเหตุผลที่เราต้องย้ายไปยังการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ และที่สำคัญกว่านั้นคือเหตุผลที่เราจำเป็นต้องสร้างมาตรฐานของการดำเนินการข้อมูล กระบวนการ และโซลูชัน เมื่อคุณยอมรับความจริงที่ว่าทุกคนในหมู่บ้านของคุณนั้นมีบทบาท ตั้งแต่ผู้นำไปจนถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ ผู้ดูแลระบบข้อมูล คุณก็จะเข้าใกล้การสร้างความสามัคคีระหว่างระบบและผู้คนมากขึ้น
การเริ่มใช้สภาพแวดล้อมการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ หรือการสร้างบ่อน้ำในหมู่บ้านนั้น ไม่ได้เป็นเพียงการสร้างศูนย์กลางในการเก็บข้อมูลของคุณ ซึ่งนั่นเป็นแค่เพียงองค์ประกอบเดียวของประโยชน์โดยรวมเท่านั้น ได้แก่ การรวมบัญชีที่ดีขึ้น การจัดการ การกำหนดมาตรฐาน การควบคุม และการใช้ซ้ำ ทั้งหมดนี้ทำขึ้นเพื่อปรับปรุงความเร็วที่คุณสามารถดำเนินการกับข้อมูลและเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจของคุณ
ตัวอย่างที่ชัดเจนของแนวทางนี้คือ AA Ireland ซึ่งเป็นผู้ให้บริการช่วยเหลือฉุกเฉินบนท้องถนนอันดับหนึ่งในไอร์แลนด์ ในฐานะผู้ให้บริการประกันภัย การทำกำไรนั้นจำเป็นต้องมีความสามารถในการใช้เทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อกำหนดราคาได้อย่างแม่นยำตามปัจจัยสำคัญต่างๆ ของผู้ถือกรมธรรม์แต่ละรายซึ่งรวมถึงความเสี่ยงด้วย ในขณะที่ยังคงสามารถทำให้ราคาสามารถแข่งขันได้และดึงดูดผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า
AA Ireland ได้สร้างแพลตฟอร์มการแข่งขันที่ไม่เพียงแต่ช่วยลดต้นทุนโดยรวม แต่ยังให้ความยืดหยุ่นในการเป็นเจ้าของอินพุตและการกำหนดค่าของระบบทั้งหมด ส่งผลให้ AA Ireland เพิ่มส่วนแบ่งการตลาดที่ทำกำไรได้ มีรายได้เพิ่มขึ้น 22% จากการกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่เหมาะสม และในลักษณะที่ลดความเสี่ยงและเพิ่มอัตราการแปลง โดยสร้างขึ้นจากข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าเพื่อกระชับความสัมพันธ์อันแน่นแฟ้นกับผู้ถือกรมธรรม์ เพิ่มการรักษาลูกค้า และพัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพเพื่อขายสายผลิตภัณฑ์เพิ่มเติมอย่างต่อเนื่อง แนวทางนี้ช่วยเปลี่ยนบริษัทจากการเป็นเพียงนายหน้าประกันภัยให้เป็นบริษัทแพลตฟอร์มที่มีรากฐานมาจากการแก้ปัญหาด้านข้อมูลเพื่อขยายสายธุรกิจ เพิ่มรายได้ และเพิ่มส่วนแบ่งการตลาด
แนวคิดเบื้องหลังการวิเคราะห์แบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ คือ ธุรกิจยอมรับอัตราการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล รวมถึงมีรากฐานและศูนย์กลางความเป็นเลิศในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้น ด้วยการจัดการโมเดลอย่างถูกต้องและการสังเกตว่าพฤติกรรมการซื้อในปัจจุบันแตกต่างไปจากปีที่แล้วอย่างมาก ธุรกิจจึงมีความคล่องตัวมากขึ้นในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และเร่งเวลาในการสร้างมูลค่าให้เร็วขึ้น ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถมั่นใจได้ว่าบ่อน้ำในหมู่บ้านของคุณจะไม่แห้ง และชาวบ้านแต่ละคนยังคงมีส่วนร่วมในการรู้ว่าอะไรรออยู่ข้างหน้า เขียนโดย โดย ชอว์น โรเจอร์ส รองประธานฝ่ายกลยุทธ์การวิเคราะห์ TIBCO