Blendata แนะ 7 กลยุทธ์ปรับใช้ Big Data และ AI สร้างธุรกิจแข็งแกร่ง ฉบับอัพเดท 2023 [Guest Post]

0

เบลนเดต้า (Blendata) บริษัท Deep Tech ผู้พัฒนาแพลตฟอร์มบริหารจัดการ Big Data อัจฉริยะ เผย Big Data และ AI เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมสามารถต่อสู้และเติบโตได้อย่างแข็งแกร่งในโลกการแข่งขัน ขณะเดียวกันหลายองค์กรยังขาดแนวทางในการเริ่มต้นปรับใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ชี้หัวใจสำคัญคือกลยุทธ์ที่ชาญฉลาด Blendata แนะ 7 กลยุทธ์ปรับใช้ Big Data และ AI สร้างธุรกิจแข็งแกร่ง ฉบับอัพเดทปี 2023 วางโรดแมปนำทางองค์กร ก้าวข้ามความซับซ้อนของการนำ AI ไปใช้งานและวางรากฐานสู่ความสำเร็จในระยะยาว

นายณัฐนภัส รชตะวิวรรธน์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้ง บริษัท เบลนเดต้า จำกัด เปิดเผยว่า ในยุคอุตสาหกรรม 4.0 โลกธุรกิจเต็มไปด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) พร้อมกับการเปลี่ยนแปลงอันรวดเร็วของเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือ AI คือเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมสามารถต่อสู้และเติบโตได้อย่างแข็งแกร่งในโลกการแข่งขัน ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็ว การทำนายแนวโน้ม การปรับปรุงกระบวนการธุรกิจแบบอัตโนมัติ การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ไปจนถึงการสร้างประสบการณ์ที่ดีในการใช้บริการของลูกค้า และอื่น ๆ อีกมากมาย ซึ่งมีข้อพิสูจน์จากกรณีศึกษาขององค์กรระดับโลก ไม่ว่าจะเป็น Walmart, Nike, Netflix หรือ Starbucks รวมถึงอีกหลายองค์กรที่ล้วนแล้วแต่ใช้ Big Data และ AI เพื่อเสริมศักยภาพการทำงานทั้งสิ้น สะท้อนว่าทั้ง 2 เทคโนโลยีได้รับการยอมรับว่าเป็นเครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจและการพัฒนาธุรกิจในปัจจุบันและอนาคต

การนำ Big Data และ AI มาปรับใช้กับธุรกิจไม่ได้เป็นแค่เรื่องที่สำคัญ แต่เป็นเรื่องที่จำเป็นอย่างมาก ซึ่งหัวใจสำคัญคือกลยุทธ์การปรับใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพ เพราะหากขาดแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมหรือตกหล่นในบางกระบวนการไป อาจทำให้การทำ AI นั้นไร้ประสิทธิภาพและสูญทรัพยากรไปอย่างเปล่าประโยชน์

Blendata แนะ 7 กลยุทธ์แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการนำ Big Data และ AI มาปรับใช้กับองค์กร ฉบับอัพเดทปี 2023 โดยมีกระบวนการขั้นตอนดังนี้

1. กำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจให้ชัดเจน การกำหนดวัตถุประสงค์ของธุรกิจที่องค์กรคาดหวังว่าจะได้รับประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่และการประยุกต์ใช้ AI ให้ชัดเจน แล้วจัดวัตถุประสงค์เหล่านั้นให้สอดคล้องกับเป้าหมายและกลยุทธ์โดยรวมของบริษัทนั้น ยังคงเป็น Strategy หลักซึ่งเป็นสิ่งที่ควรทำเป็นอย่างแรกตลอดมา เพื่อป้องกันการลงทุนผิดที่ จนได้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร

2. ประเมินแหล่งข้อมูลและกำหนดกลยุทธ์ ในปีที่มีการควบคุมการใช้ข้อมูล แหล่งที่มาภายนอกต่าง ๆ ถูกจำกัดการเข้าถึงมากขึ้น (อาทิ 3rd parties data) แต่ขณะเดียวกันการประยุกต์ใช้ Digital (Digitalize) ในองค์กรก็มีสูงขึ้น ทำให้ 1st party data ก็มีเพิ่มขึ้นเช่นเดียวกัน การระบุและประเมินแหล่งที่มาของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง โดยตรวจสอบความพร้อมและเชื่อถือได้ของข้อมูลจะทำให้เราวางกลยุทธ์ถึงการนำไปใช้ได้อย่างแม่นยำ

3. มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายที่คาดว่าจะทำสำเร็จได้เร็วที่สุด (Quick Win) หลังจากตรวจสอบและวางแผนการประยุกต์การใช้งานที่เป็นไปได้ทั้งหมดแล้ว (Applicable use-cases) การจัดลำดับความสำคัญและดำเนินการทำตามเป้าหมายหรือแก้ปัญหาที่สามารถแก้ไขได้อย่างรวดเร็วและได้ผลทันที (Quick win) เพื่อวัดผล และตอบสมมติฐานที่ตั้งไว้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่จับต้องได้อย่างรวดเร็ว จะทำให้องค์กรสามารถนำผลลัพธ์ไปใช้พร้อมกับมีความยืดหยุ่นรองรับต่อเทคโนโลยี เทรนด์ พฤติกรรมลูกค้า ที่เปลี่ยนไปได้ภายในระยะอันสั้นในยุคสมัยปัจจุบัน

4. สร้างทีมที่เชี่ยวชาญด้านข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีศักยภาพ ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI (หากจำเป็น) และทีมที่มีความเชี่ยวชาญใน Domain นั้น ๆ (Domain expert) ซึ่งสามารถที่จะนำพนักงานเดิม หรือจ้างบุคลากรใหม่มารวมทีมกันได้ทั้งในรูปแบบ Logical หรือ Physical ตามความเหมาะสมขององค์กรอีกด้วย

5. สร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่แข็งแกร่ง โดยการวางรากฐานที่มีประสิทธิภาพทั้งการจัดหาฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ด้านข้อมูลขนาดใหญ่ AI/ML และมาตรการรักษาความปลอดภัยที่จำเป็นและเหมาะสม ซึ่งโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งช่วยให้สามารถจัดการข้อมูล ผสานรวม วิเคราะห์ ประมวลผล และปรับขนาดให้รองรับการเติบโตของข้อมูลในอนาคต

6. ส่งเสริมวัฒนธรรมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การทำ Big Data & Analytics ไม่ใช่การนำ Spreadsheet มาสร้างกราฟที่สวยขึ้น แต่หากใช้เทคโนโลยีมาหา Insight หรือ Foresight ต่าง ๆ เพื่อประโยชน์ในธุรกิจ ซึ่งจำเป็นที่จะต้องส่งเสริมวัฒนธรรมการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ (Informed/Data-driven decision) รวมถึงจัดให้มีการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มทักษะในการคิด วิเคราะห์และใช้ข้อมูลให้กับพนักงานอย่างต่อเนื่องอีกด้วย

7. กำหนดกระเบียบและจัดการกับจริยธรรมทางข้อมูลและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างเคร่งครัด พัฒนานโยบายและแนวทางปฏิบัติที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลทั้งของลูกค้าและพนักงาน ความปลอดภัยของข้อมูล และการพิจารณาด้านจริยธรรมการใช้ข้อมูล รวมถึงการปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานอุตสาหกรรมเพื่อปกป้องข้อมูลและรักษาความเชื่อมั่นของลูกค้า รวมไปถึงสอดคล้องต่อนโยบายด้านความยั่งยืนในองค์กรอีกด้วย

นายณัฐนภัส อธิบายเพิ่มเติมว่า “การปฏิบัติตามกลยุทธ์เหล่านี้จะช่วยให้องค์กรมีความพร้อมรับมือสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงองค์กรอย่างรวดเร็วในยุคอุตสาหกรรม 4.0 สามารถนำเทคโนโลยีที่ทันสมัยและข้อมูลมาใช้ในกระบวนการธุรกิจ จะช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมพลังของ Big Data และ AI เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรม เพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน เพื่อสร้างธุรกิจที่แข็งแกร่งและรากฐานที่ยั่งยืนต่อไป”

Futuristic robot technology development, artificial intelligence AI, and machine learning concept. Global robotic bionic science research for future of human life.