ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลเปรียบเสมือนขุมทรัพย์ล้ำค่า องค์กรที่มุ่งสู่ความสำเร็จจำเป็นต้องปรับตัวเป็น “Data-driven Organization” หรือองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
บทความนี้ ADPT ร่วมกับ SIFT Analytics Group ผู้ให้บริการโซลูชันวิเคราะห์ข้อมูลระดับองค์กร ขอพาทุกธุรกิจเตรียมความพร้อมสู่การเป็น Data-driven Organization
ร่วมสำรวจ Checklist องค์ประกอบสำคัญเพื่อสร้างความสำเร็จจากการใช้ Data พร้อมเรียนรู้แนวทางและขั้นตอนที่จะช่วยองค์กรของคุณก้าวเข้าสู่ยุค Data-Driven Decision และปลดล็อกศักยภาพจากข้อมูลด้วยเครื่องมือล้ำสมัยที่จะช่วยลดภาระงานและเพิ่มประสิทธิภาพจากการใช้ Data ในองค์กรคุณ
พร้อมรับชมวิดีโอการบรรยายย้อนหลังของ ADPT x SIFT Webinar หัวข้อ “Empowering Your Organization: A Guideline to Becoming Data-Driven | เตรียมความพร้อมสู่การเป็น Data-Driven Organization” ได้ในบทความนี้
8 หลุมพราง ขวางกั้นความสำเร็จของกระบวนการ Data-driven
ทุกวันนี้ ไม่ว่าจะเป็นองค์กรขนาดเล็ก SME หรือองค์กรขนาดใหญ่ ล้วนมีข้อมูลจำนวนมาก แต่นั่นก็ไม่ได้หมายความว่า ข้อมูลเหล่านั้นจะพร้อมนำไปวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ หรือสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจเหนือคู่แข่งได้ทั้งหมด
องค์กรที่ไม่สามารถก้าวไปสู่ Data-driven Organization ได้สำเร็จ อาจกำลังประสบกับ 8 กับดัก ในกระบวนการสร้าง Data-driven ดังต่อไปนี้
- ขาดข้อมูลที่มีคุณภาพและสมบูรณ์
- ขาดทักษะและความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล
- ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ไม่สามารถนำไปใช้ได้จริง อันเนื่องมาจากกระบวนการที่ผิดพลาด
- ขาดการสื่อสารที่ดีภายในองค์กร ทำให้เห็นภาพไม่ตรงกัน และล้มเหลวในกระบวนการ
- ขาดความเข้าใจในการแปรผลข้อมูล ส่งผลให้การวิเคราะห์ข้อมูลผิดพลาด
- ตัดสินใจผิดพลาด
- วางแผนกลยุทธ์ผิดพลาด
- ขาดการเรียนรู้และต่อยอดทักษะ
องค์กรจึงควรย้อนกลับมาพิจารณาสาเหตุต่าง ๆ ข้างต้น เพื่อเริ่มต้นเส้นทางสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
Data-driven คืออะไร?
Data-driven คือ การนำข้อมูลเข้ามาช่วยในการขับเคลื่อนองค์กร ผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ประมวลผล ทำนายอนาคต และนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คาดหวัง โดยการนำข้อมูลเข้าไปประยุกต์ใช้ในแต่ละองค์กรมีความแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับรูปแบบข้อมูล รวมถึงประเภทธุรกิจในแต่ละอุตสาหกรรมด้วย
3 องค์ประกอบสำคัญสู่การสร้าง Data-driven Organization ให้สำเร็จ
- การเก็บข้อมูลที่ถูกต้องและละเอียดมากที่สุด เพื่อตอบโจทย์ธุรกิจ
- การนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อ เพื่อนำผลลัพธ์ไปประกอบการตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
- การวางกลยุทธ์ Data-driven ที่เฉียบคมมากขึ้น
4 ขั้นตอนสู่การสร้าง Data-driven Organization
1. จัดเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบ
การบริหารจัดเก็บข้อมูลที่ถูกต้อง มีเครื่องมือในการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสม จะช่วยให้องค์กรสามารถบริหารจัดการข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น อีกทั้งยังสามารถควบคุมคุณภาพของข้อมูลได้อีกด้วย
นอกจากนี้ องค์กรตรวจสอบว่า ข้อมูลที่จัดเก็บมีความครบถ้วนสมบูรณ์หรือไม่ เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ขับเคลื่อนองค์กรได้
2. เพิ่มทักษะการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลให้กับบุคลากรในองค์กร
เมื่อมีข้อมูลพร้อมใช้งานแล้ว พนักงานในแผนกต่าง ๆ ขององค์กรควรมีทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อหา Insight ที่นำไปสู่การวางแผนกลยุทธ์ทางธุรกิจต่อไป
3. พัฒนาการใช้งานและเทคโนโลยี
ปัจจุบันแม้จะมีองค์กรส่วนน้อยที่พนักงานสามารถทำหน้าที่ครบถ้วนในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล แต่องค์กรสามารถใช้โซลูชันซอฟต์แวร์ต่าง ๆ เป็นเครื่องมือในการทำงานเหล่านี้ได้ในทุกขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูล
เครื่องมือที่เลือกนำมาใช้งานควรออกแบบมาให้ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้งานทั่วไป โดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโค้ด ซึ่งจะสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ดีให้กับพนักงาน ตลอดจนลูกค้าที่ได้รับบริการด้วย
4. ปรับกระบวนการภายในองค์กร
ธุรกิจสามารถนำเฟรมเวิร์ก CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP DM) มาปรับใช้เพื่อช่วยขับเคลื่อนองค์กรให้มีความยืดหยุ่นและมีมาตรฐาน และพัฒนาทักษะของบุคลากรในองค์กรให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างครบถ้วนตั้งแต่ต้นจนจบ
โดยเริ่มต้นจากการเข้าใจธุรกิจ การเข้าใจ Data จากนั้นจึงเตรียมความพร้อมของข้อมูลเหล่านั้นเพื่อนำไปสร้างโมเดล แล้วประเมินผลความพร้อมสมบูรณ์ของโมเดลก่อนนำไปใช้งานจริง
เจาะลึกกระบวนการสร้าง Data-driven Organization
จากแนวทางต่าง ๆ ข้างต้น ทุกท่านคงพอมองภาพรวมออกแล้วว่า องค์กรจะสามารถสร้าง Data-driven Organization ได้อย่างไร และเพื่อให้เข้าใจและเห็นภาพที่ชัดเจนขึ้น จึงขอยกตัวอย่าง Use case ของธุรกิจห้างสรรพสินค้ากับการใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจตามเฟรมเวิร์ก CRISP DM พร้อมเครื่องมือที่สนับสนุนในแต่ละกระบวนการ
ขั้นตอนที่ 1: Business Understanding
องค์กรจำเป็นต้องทำความเข้าใจธุรกิจก่อนเป็นอันดับแรก โดยระบุปัญหา เป้าหมาย ทิศทางธุรกิจ เพื่อให้เห็นภาพของธุรกิจได้มากขึ้น
ในกรณีของห้างสรรพสินค้า ต้องมีการวิเคราะห์หลาย ๆ ปัจจัย เช่น ต้นทุน ยอดขาย ลูกค้า โดยตรวจสอบสิ่งที่ส่งผลต่อต้นทุนยอดขายและพฤติกรรมลูกค้า เพื่อคาดการณ์ยอดขายอนาคตได้อย่างแม่นยำ ซึ่งจะนำไปสู่การจัดการสต็อกสินค้า การทำการตลาด และการลดต้นทุนธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ขั้นตอนที่ 2: Data Understanding
เมื่อเข้าใจธุรกิจแล้ว ลำดับต่อไปคือ การเข้าใจข้อมูลหรือ Data ที่มีอยู่ โดยจำเป็นต้องตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์ เช่น ข้อมูลพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้า โดยเลือกเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีผลต่อการวิเคราะห์ข้อมูลมาสำหรับใช้สร้างโมเดลในลำดับถัดไป
ขั้นตอนที่ 3: Data Preparation
เมื่อมีชุดข้อมูลดิบแล้ว สิ่งที่ธุรกิจต้องทำต่อไปคือ การเตรียมข้อมูลให้พร้อมก่อนนำไปใช้ในการสร้างโมเดล โดยทำการ Cleansing Data ส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป
เมื่อก่อน กระบวนการ Cleansing Data จำเป็นต้องอาศัยบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะทาง แต่ปัจจุบันมีเครื่องมือซอฟต์แวร์สำเร็จรูปแบบ Low-code/No-code อย่าง Alteryx Designer ที่เข้ามาช่วยในกระบวนการนี้ได้ โดยพนักงานในองค์กรไม่จำเป็นต้องมีทักษะเขียนโค้ด พร้อมต่อยอดทักษะการจัดเตรียมข้อมูลได้ด้วยตนเอง
ขั้นตอนที่ 4: Modeling
หลังจาก Cleansing Data เรียบร้อยแล้ว ก็เข้าสู่กระบวนการสร้างโมเดล โดยแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ส่วน คือ ส่วนที่ใช้สร้างโมเดล และส่วนที่ใช้ทดสอบโมเดล
การเลือกโมเดลจำเป็นต้องเลือกให้สอดคล้องกับข้อมูลที่เราต้องการ เช่น
- ห้างสรรพสินค้าที่ต้องการวิเคราะห์ยอดขาย และมีข้อมูลเชิงแนวโน้ม ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับช่วงเวลา ก็ควรเลือกใช้ Time series model
- หากข้อมูลไม่ได้มีแนวโน้มหรือความเกี่ยวข้องกับช่วงเวลาก็อาจจะเลือกใช้เป็น Predictive model เพื่อคาดการณ์ยอดขายได้
- หากต้องการแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อทำ Segmentation ก็สามารถนำ Clustering model เข้ามาช่วยได้ เป็นต้น
Alteryx Designer นับเป็นตัวอย่างหนึ่งของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้งานง่ายแบบลากวาง สร้างเวิร์กโฟลว์ได้เองโดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะเขียนโค้ด หรือหากมีทักษะการเขียนโค้ด โปรแกรมก็รองรับ Plug-in Python หรือ R ด้วยเช่นกัน
ขั้นตอนที่ 5: Evaluation
หลังจากพัฒนาโมเดลเสร็จสิ้นเป็นที่เรียบร้อย ก็ถึงเวลาตรวจสอบประเมินความแม่นยำของโมเดล โดยนำชุดข้อมูลที่แบ่งไว้ในตอนแรกมาทดสอบโมเดล หากมีค่า Error ต่ำ ก็แสดงว่า โมเดลนั้นสามารถทำงานได้ด้วยความแม่นยำสูง
ขั้นตอนที่ 6: Deployment
หลังจากพัฒนาโมเดลที่มีความแม่นยำสูงแล้ว ก็ถึงเวลานำโมเดลนั้นไปใช้งานจริง และนำไปสู่การสร้าง Dashboard หา Insight ต่าง ๆ ด้วยเครื่องมือที่ช่วยในการสร้าง Visualization รวมถึงหา Insight ได้อย่างอัตโนมัติ ได้แก่ Qlik และ Alteryx Auto Insights เพื่อให้ผู้บริหารหรือทีมนำไปวางแผนตัดสินใจปรับแผนกลยุทธ์ธุรกิจต่อไป
3 ประโยชน์ของการเป็น Data-driven Organization
การนำแนวคิด Data-driven มาประยุกต์ใช้ในองค์กรนั้นสร้างประโยชน์ให้กับธุรกิจได้มากมาย โดยสรุปแล้วมี 3 ประโยชน์หลักด้วยกัน ได้แก่
1. ลดอคติในการตัดสินใจ
เนื่องจากประสบการณ์ของแต่ละบุคคลนั้นแตกต่างกันไป อาจทำให้เกิดอคติในการตัดสินใจ แต่หากนำข้อมูลมาประกอบ จะช่วยให้คนในองค์กรเห็นภาพร่วมกัน และนำไปสู่การตัดสินใจที่เป็นเหตุและผล
2. ลดระยะเวลาในการตัดสินใจ
เมื่อองค์กรนำข้อมูลทั้งหมดมาประมวลผล ผ่านกระบวนการ Cleansing data และสร้างโมเดลวิเคราะห์ข้อมูลได้สำเร็จ ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลจนเห็น Insight ที่เป็นประโยชน์ จะช่วยให้ผู้บริหารหรือผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาประกอบการตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว
3. คาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้
โมเดลที่พัฒนาได้นั้นถือว่ามีความสามารถในการทำนายอนาคตได้อย่างแม่นยำ ทำให้องค์กรเตรียมพร้อมรับมือกับสถานการณ์ในอนาคต ลดความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น และวางกลยุทธ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้าในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อต่อยอดธุรกิจต่อไปได้อย่างยั่งยืน
รู้จัก SIFT Analytics Group
SIFT Analytics Group เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการ Data Analytics ที่ติดอันดับ Top 10 ในภูมิภาคอาเซียน ปัจจุบันมีลูกค้าองค์กรกว่า 500 ราย ทั้งภาครัฐและภาคเอกชน ครอบคลุมหลากหลายอุตสาหกรรม อาทิ พลังงาน Healthcare การธนาคารและประกันภัย การค้าปลีก รวมถึงธุรกิจการศึกษา ที่ไว้วางใจให้ SIFT Analytics Group บริการส่งมอบบริการโซลูชัน Data Analytics เพื่อการทำ Digital Transformation แบบ End-to-end ตามกระบวนการดังภาพด้านล่าง
โซลูชันเด่นที่ SIFT Analytics Group ส่งมอบพร้อมกระบวนการทำ End-to-end Digital Transformation ได้แก่
- IBM SPSS Statistics: เครื่องมือวิเคราะห์เชิงสถิติ
- Alteryx: Self-service Analytics Platform แบบ End-to-end
- Qlik: เครื่องมือ Data Analytics & Data Visualization
- Snowflake: Database on Cloud
- Talend: เครื่องมือ Data Governance & Integration
- Freshworks: เครื่องมือ CRM & IT Service Management
- รวมถึงโซลูชันอื่น ๆ อย่าง AWS, Denodo และ Tableau
นอกจากโซลูชันเครื่องมือ Data Analytics & IT Solutions แล้ว SIFT Analytics Group ยังมีบริการให้คำปรึกษาทั้งด้าน Data, Analytics, Cloud รวมถึงบริการอบรมภายในองค์กร โดยทีมงานผู้เชี่ยวชาญจาก SIFT Analytics Group ด้วย
ติดตามข่าวสาร อัปเดตเทรนด์และโซลูชัน หรือสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อรับคำปรึกษา หรือทดลองใช้งานโซลูชันวิเคราะห์ข้อมูล สามารถติดต่อทีมงาน SIFT Analytics Group ได้ตามช่องทางต่าง ๆ ดังนี้
- Tel: 02 645 2544
- Website: https://sift-ag.com/
- Line: https://lin.ee/baUUeAi
- Email: [email protected]
- Facebook: https://www.facebook.com/SiftAnalyticsGroupTH
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/sift-analytics-group-thailand
รับชมวิดีโอการบรรยายย้อนหลังของ ADPT x SIFT Webinar กับหัวข้อ “Empowering Your Organization: A Guideline to Becoming Data-Driven | เตรียมความพร้อมสู่การเป็น Data-Driven Organization” พร้อมชม Demo เครื่องมือด้าน Data Analytics ได้ที่นี่