เราเชื่อว่าในปัจจุบันนี้ เรื่อง Big Data และการใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้กลายเป็นเรื่องพื้นฐานที่ทุกธุรกิจเข้าใจ และเป็นขั้นตอนสำคัญในการทำ Digital Transformation ขององค์กร แต่การจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มศักยภาพจะเป็นไปไม่ได้เลยถ้าหากขาดสิ่งที่เรียกว่า “Data Strategy”
ในบทความนี้เซอร์ทิสจะพาผู้อ่านไปทำความรู้จักว่า Data Strategy คืออะไร? ทำไมถึงเป็นสิ่งจำเป็น? มีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไร? และจะออกแบบ Data Strategy ที่ดีได้นั้น ต้องประกอบไปด้วยอะไรบ้าง?
Data Strategy คืออะไร?
Data Strategy คือกลยุทธ์หรือแผนการระยะยาวเกี่ยวกับแนวทางในการใช้ข้อมูล ที่บริษัทต่าง ๆ ออกแบบขึ้นเพื่อวางแผนและควบคุมการใช้ข้อมูลของตนเอง ตั้งแต่การออกแบบขั้นตอนในการรวบรวม จัดเก็บ วิเคราะห์ รวมถึงนำข้อมูลไปใช้ต่อ ไปจนถึงการเลือกใช้เทคโนโลยี กฎข้อบังคับในการใช้ข้อมูล และการอบรมทีมงานที่มีส่วนเกี่ยวข้อง เพื่อให้ได้แนวทางการใช้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ และสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจของตนเองมากที่สุด
ทำไมธุรกิจต้องมี Data Strategy?
เนื่องจากปัจจุบัน ในแต่ละธุรกิจมีข้อมูลไหลเวียนอยู่จำนวนมหาศาล ทั้งข้อมูลของลูกค้า ข้อมูลของตัวธุรกิจเอง และข้อมูลในตลาด ซึ่งข้อมูลจะเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าก็ต่อเมื่อเราสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลมหาศาลเหล่านั้นได้ และการจะทำสิ่งนั้นให้เกิดขึ้นต้องอาศัยการจัดการข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้ในรูปแบบที่เหมาะสม และสอดคล้องกับธรรมชาติของธุรกิจ
ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะมีประโยชน์อย่างมากในการช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม ช่วยวางแผนแนะแนวทางธุรกิจให้ไปในทิศทางที่ถูกต้อง เติบโต และเกิดผลกำไร และนี่คือสาเหตุที่ว่าทำไมทุกธุรกิจที่ต้องการจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้น ควรมี Data Strategy ที่รัดกุม แม่นยำ และครอบคลุมทุกแง่มุมของการใช้ข้อมูล
Data Strategy ดีต่อธุรกิจอย่างไร?
ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจแบบ Data-Driven โดยมีข้อมูลเป็นพื้นฐานในการตัดสินใจอย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ
ลดความผิดพลาดในการทำงาน เพราะมีข้อมูลที่พร้อมใช้ คอยยืนยันความถูกต้องของทุกกระบวนการ
เพิ่มประสิทธิภาพให้ระบบปฏิบัติงาน มีข้อมูลมาช่วยให้มองเห็นภาพรวมของกระบวนการ และพัฒนาจุดที่ขาดอยู่ได้
ช่วยลดต้นทุนในการทำงาน เนื่องจากมองเห็นต้นทุนที่ไม่จำเป็นจากข้อมูล
เพิ่มความเป็นไปได้ในการประสบความสำเร็จในงานด้านต่าง ๆ เช่น การเปิดตัวสินค้าและบริการใหม่ที่ผ่านการออกแบบที่อิงจากข้อมูลแล้ว
นำข้อมูลไปพัฒนาต่อเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยลดภาระงาน และยกระดับการดำเนินธุรกิจได้ เช่น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง หรือโมเดล Generative AI
องค์ประกอบสำคัญในการออกแบบ Data Strategy
People: ทีมทั้งหมดที่มีส่วนเกี่ยวข้อง รวมถึงหน้าที่และความรับผิดชอบของทีมต่าง ๆ
Process: แนวทางการทำงานกับข้อมูล ทั้งนโยบาย มาตรฐาน และขั้นตอนการนำข้อมูลมาใช้
Data: รูปแบบและโครงสร้างในการใช้ข้อมูลที่เหมาะสมกับธุรกิจ
Technology: เทคโนโลยีและแพลตฟอร์มในการนำข้อมูลมาประมวลผล ซึ่งต้องรองรับการขยายขนาดและการเปลี่ยนแปลงของธุรกิจได้
ขั้นตอนการออกแบบ Data Strategy ประกอบด้วยอะไรบ้าง?
Assess
ทำการประเมินสถานการณ์ด้านข้อมูลในปัจจุบันขององค์กร รวมถึงหาข้อมูลเกี่ยวกับแนวทางการใช้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจากตัวอย่างในอุตสาหกรรมเดียวกัน
Business Discovery
ระบุโอกาสและคุณค่าที่จะเกิดขึ้นจากการวาง Data Strategy เพื่อพัฒนาองค์กรด้วยข้อมูล เช่น เพิ่มยอดขาย ลดทรัพยากร เพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการ โดยกำหนดเป้าหมายและจุดประสงค์ในการใช้ข้อมูลขององค์กรให้ชัดเจนก่อนว่าเราจะนำข้อมูลไปใช้ทำอะไร และใช้ในส่วนใดบ้าง ควรกำหนดจุดประสงค์ในการใช้ข้อมูลให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ และกำหนด KPI เพื่อให้วัดผลได้ชัดเจน
Future-proof Solution
ระบุแนวทางการใช้ข้อมูลอย่างละเอียดในทุกแง่มุม เพื่อวาง Data Strategy ที่ใช้ต้นทุนได้อย่างเหมาะสม และให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรบรรลุเป้าหมายได้ทั้งในปัจจุบันและต่อเนื่องไปในอนาคต โดยครอบคลุมหัวข้อดังต่อไปนี้:
Data Governance: กำหนดแนวทางในการจัดการกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นแนวทางการนำเข้า จัดระเบียบ และการรักษาความปลอดภัย เพื่อให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลในองค์กรจะมีคุณภาพ พร้อมใช้งาน และโปร่งใส
Data Architecture: วางโครงสร้างพื้นฐานในการจัดการข้อมูล ตั้งแต่ขั้นตอนการจัดเก็บ ประมวลผล และนำข้อมูลไปใช้ต่อ โดยเลือกเทคโนโลยีในการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมกับรูปแบบข้อมูลของเรา เช่น การเลือกใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ Cloud เลือกใช้ Data Warehouse หรือการออกแบบ Pipeline ลำเลียงข้อมูล
Data Tools: ต่อมาคือการเลือกใช้เครื่องมือให้เหมาะสม ตั้งแต่เครื่องมือที่ใช้รวบรวมและเก็บข้อมูลทั้งหมด เครื่องมือที่ใช้ส่งต่อข้อมูล เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือแสดงผลด้วย Data Visualization และ Dashboard ต่าง ๆ ซึ่งควรเลือกใช้ให้สอดคล้องกับเป้าหมาย มีประสิทธิภาพ และปลอดภัย
People and Skills: การออกแบบ Data Strategy ที่ดี ต้องให้ความสำคัญกับบุคลากรในองค์กรด้วย โดยต้องเตรียมทุกคนให้พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงเข้าสู่การเป็น Data-Driven อย่างเต็มตัว ซึ่งแน่นอนว่าต้องมีการปรับตัวกันทุกภาคส่วน การเตรียมเทรนนิงและเตรียมทีมที่คอยตอบคำถามและช่วยเหลือให้พนักงานปรับตัวได้ เป็นอีกองค์ประกอบสำคัญที่ขาดไม่ได้
Actionable Outcomes
ระบุแนวทางการเริ่มดำเนินงานตาม Data Strategy ที่จะช่วยให้มองเห็นผลลัพธ์ที่จับต้องได้อย่างรวดเร็ว และกระตุ้นให้เกิดการยึดมั่นตาม Data Strategy ดังกล่าวต่อไป
มี Data Strategy แล้ว ควรทำอะไรต่อ?
หลังจากที่องค์กรได้ Data Strategy ที่พร้อมใช้งานมาแล้ว 3 สิ่งที่ควรพัฒนาต่อได้แก่:
วางแผนการใช้งานข้อมูล: นำข้อมูลที่พร้อมแล้วมาใช้ให้เกิดประโยชน์ ออกแบบ Action Plan ในการใช้ข้อมูลแต่ละส่วนอย่างละเอียด รวมถึงกำหนดกรอบเวลา และตัวชี้วัดให้ชัดเจน
ลงทุนในการพัฒนาเทคโนโลยีและเครื่องมือ: เมื่อนำไปใช้งานจริง อาจจำเป็นต้องมีการลงทุนกับเทคโนโลยีและเครื่องมือที่มากขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการจริง จึงควรวางแผนเพื่อลงทุนอย่างคุ้มค่า
ติดตามผลและปรับปรุงอยู่เสมอ: การใช้ข้อมูลในองค์กร ควรมีการติดตามผลและปรับปรุงกระบวนการต่าง ๆ ให้สอดคล้องกับความเปลี่ยนแปลง เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดอยู่ตลอดเวลา
การออกแบบ Data Strategy เป็นงานที่ซับซ้อน ต้องการทรัพยากรและเวลาสูง และต้องอาศัยความแม่นยำและวิสัยทัศน์ที่เฉียบขาด ในบางครั้ง การร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญจึงเป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ดีของธุรกิจที่ต้องการการันตีประสิทธิภาพของ Data Strategy
ที่เซอร์ทิส เราเป็นผู้ให้บริการโซลูชันด้านดาต้าและเอไอครบวงจร ที่พร้อมทำงานกับลูกค้าอย่างใกล้ชิด เพื่อให้คำปรึกษา ร่วมวางแผน ไปจนถึงพัฒนาโซลูชันต่าง ๆ เพื่อออกแบบ Data Strategy ที่ตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะตัวของธุรกิจ ช่วยให้ธุรกิจมีพื้นฐานด้านข้อมูลที่จะสร้างประโยชน์ได้มหาศาลต่อไป
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันจากเซอร์ทิสได้ที่: https://www.sertiscorp.com/solutions
Comments