Data Transformation คือพื้นฐานก่อนการต่อยอดไป Digital Transformation

ทำ Digital Transformation ให้สำเร็จ จำเป็นต้องใช้ Data Transformation เป็นพื้นฐานประกอบที่สำคัญ

การทำ Digitization ของธุรกิจต่าง ต้องประกอบด้วย IT Technology หลายๆอย่าง เพื่อให้เป็นประโยชน์ แต่ว่าสิ่งหนึ่งที่สำคัญมาก และ จะขาดไม่ได้ ก็คือเรื่องของข้อมูลนั่นเอง

หลายบริษัทที่ได้เริ่มทำ Digital Transformation ไปแล้วจะพบว่าประสบปัญหาบางอย่างในการที่จะนำเทคโนโลยีใหม่เข้ามาใช้กับเทคโนโลยีแบบเก่าที่บริษัทมีอยู่ ซึ่งอาจจะต้องใช้การเปลี่ยนแปลงมากหรือน้อยก็แล้วแต่บริษัท เพื่อสร้างประโยชน์ให้สูงที่สุดสำหรับธุรกิจ และลูกค้า ทาง CIO เลยได้ออกบทความ เพื่อแนะนำว่า เราควรจะทำเรื่อง Data เป็นเรื่องพื้นฐาน เพื่อให้การทำ Digital Transformation นำไปต่อยอดได้

เค้าแนะนำว่า เรื่องหนึ่งที่ถือเป็นสิ่งที่จำเป็นต้องทำ และต้องปรับตัวแบบที่เลี่ยงไม่ได้ ก็คือการมุ่งเน้นไปที่ข้อมูล เพราะการที่เราจะทำ Digital Transformation หรือการตัดสินใจใดๆ เราจำเป็นต้องมีข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจ แต่ไม่เพียงแค่ประโยชน์ในการตัดสินใจยังสามารถใช้เป็นข้อมูลเพื่อสร้างแนวทางหรือธุรกิจใหม่ๆได้ด้วย ซึ่งทั้งหมดนี้เราจะเรียกว่า Data Transformation

เพื่ออธิบายให้เข้าใจเพิ่มเติม Data Transformation ไม่ใช่เพียงแค่การ “extract, transform, load”  (ขั้นตอนในการสกัดข้อมูลดิบ เพื่อให้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์)  แต่กำลังหมายถึง ขั้นตอนในการเก็บข้อมูลที่ถูกต้อง, กระบวนการกรองข้อมูลส่วนที่จะเป็นเจ็บและที่ไม่จำเป็นทิ้งไป , การปรับรูปแบบของข้อมูลเพื่อให้สามารถใช้ประโยชน์ได้ ,และการเก็บข้อมูลที่ถูกต้อง ซึ่งหมายรวมถึงการนำข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์ และแสดงผลส่วนที่เป็นประโยชน์ต่อการทำงาน แบบ real time เพื่อให้มีผลต่อการตัดสินใจหรือการทำงานใดๆในกระบวนการ และนี่คือการสร้าง กลยุทธ์ Digital Transformation ขั้นสูง

โดยทั่วๆไปทุกคนจะรับรู้อยู่แล้วว่าการที่เราจะได้ข้อมูลจำนวนมากๆจะเกิดจากกิจกรรมตามปกติของธุรกิจ และรวมไปถึงกิจกรรมต่างๆที่เกิดขึ้นกับลูกค้าที่มีปฏิสัมพันธ์กับบริษัท สิ่งนี้เป็นข้อมูลที่มีมูลค่ามากๆในเชิงทฤษฎี สำหรับในชีวิตจริง หลายบริษัทไม่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ เพราะยังไม่เข้าใจว่าจะใช้ประโยชน์ได้อย่างไร หรือข้อมูลเหล่านั้นมีประโยชน์กับบริษัทอย่างไร 

มีการสำรวจ Executive 190 คนของ อเมริกา โดย Accenture พบว่า เพียงแค่ 32 % เท่านั้นสามารถวัดผลคุณค่าจากข้อมูลและสามารถทำเป็นรูปธรรมได้ อีก 27% บอกได้ว่ามีการทำ Data Analytics เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกและเป็นแนวทางในการช่วยตัดสินใจดำเนินการใดๆได้

เราไม่มีข้อมูลเชิงลึกเพื่อใช้ประกอบในการดำเนินการตัดสินใจ การทำ Digital transformation ก็เปรียบเสมือนกับการหลับตาเดิน อ้างอิงถึง แบบสำรวจจาก Qlik  บอกว่า 4 แนวทาง ที่จะสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนใน Data-Driven transformation (การขับเคลื่อน การเปลี่ยนแปลงด้วยข้อมูล) มีดังนี้ 

ข้อมูลของลูกค้าเชิงลึก 

เราต้องดูให้ได้โดยละเอียดว่าความต้องการของลูกค้ามีอะไรยังไง สามารถจัดกลุ่มได้ยังไงบ้าง มีแนวโน้มเปลี่ยนแปลงเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างไร เพื่อใช้ในการทำความเข้าใจในการพัฒนาสินค้าและบริการ รวมไปถึงความต้องการที่เกี่ยวข้องกับ supply chain และยังสามารถสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้ารวมถึง Customer royalty อีกด้วย 

Customer Profile
Photo by Kaboompics .com from Pexels

ปรับปรุงกระบวนการทำงานใหม่ 

ต้องค้นหากระบวนการทำงานที่ไม่มีประสิทธิภาพให้เจอ เพื่อที่จะปรับปรุงหรือเปลี่ยนแปลงการทำงานเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น หรือลดเวลาที่ใช้ให้น้อยลง จะสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิผลของกระบวนการ supply chain ได้ และรวมไปถึงการควบคุมต้นทุนได้ด้วย 

Photo by Digital Buggu from Pexels

โอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ

เราจะต้องมองหาภัยคุกคาม, โอกาสใหม่ๆ รวมไปถึงแนวโน้มของตลาดให้ออก และใช้ องค์ความรู้หรือข้อมูลที่มีดังนี้ในการประกอบธุรกิจ เพื่อเข้าไปดูตลาดใหม่ หรือใช้สร้างกลยุทธ์ใหม่ขึ้นมา 

ดู Risk / Reward ให้เหมาะสม

เราจะต้องจำลองสถานการณ์ตลาดในอนาคตขึ้นมา โดยอาจจะอาศัยดูจากข่าวสารกฎระเบียบข้อบังคับต่างๆที่เกิดขึ้น น่าจะเป็นการพยายามลด carbon footprintsรวมเหตุการณ์วิเคราะห์ข้อมูลเดิมเบื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยมีความเสี่ยงต่ำที่สุด 

Photo by Jordan Benton from Pexels

อาจจะมีเรื่องหนึ่งที่เป็นปัญหาของหลายๆบริษัทเจอกันอยู่ ก็คือเก็บข้อมูลให้ได้อย่างถูกต้องและต่อเนื่องในทุกๆกิจกรรม และหมายรวมไปถึง การ cleaning data (ปรับแก้ และ ปลี่ยนข้อมูลบางอย่าง เพื่อให้ใช้งานในการทำ analytics ได้) การ organizing (การจัดเก็บ และ การจัดระบบ แยกแยะหมวดหมู่ รวมถึงการนำกลับมาใช้) ที่ยังเป็นปัญหาพื้นฐานที่มักจะเจอกันอยู่ ปัญหาเหล่านี้ส่งผลกระทบกับเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์และการหาประโยชน์จากข้อมูล มีการศึกษาและประเมินกันว่า data scientist โดยทั่วไปใช้เวลา 80 % ในการบริหารจัดการข้อมูล มากกว่าเวลาในการนำข้อมูลมาใช้ให้เป็นประโยชน์ 

สรุปแล้วอยากให้ทุกบริษัทใส่ใจและให้ความสำคัญกับการบริหารจัดการข้อมูล เริ่มตั้งแต่กระบวนการจัดเก็บ ต้องจัดเก็บให้ถูกต้องและเป็นระเบียบ มีการบริหารจัดการแยกแยะอย่างดี ให้พร้อมสำหรับการนำมาใช้ เพื่อลดเวลา และให้เกิดประโยชน์ในขั้นตอนนำมาใช้ให้สูงที่สุด รวมทั้งขอให้การบริหารจัดการข้อมูลเป็นเรื่องพื้นฐานก่อนที่จะเริ่มต่อยอดไปยังการทำ Digital Transformation ต่อไป

ถ้าสนใจการทำ Digital Transformation ขั้นพื้นฐาน สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้