ส่งมอบคุณค่าจาก Data Analytics

ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์

เรื่องของ Data Governanceที่มีประสิทธิภาพ เป็นมาตรฐานที่เหมาะสมกับแต่ ละองค์กร สามารถเชื่อมโยงกับกลยุทธ์ทางธุรกิจและการดำเนินการขององค์กรเป็นสิ่งจำเป็นจริงๆ แต่ก็ยังมีองค์ประกอบพื้นฐานเชิงการจัดการ อื่นๆ อย่างเช่น การจัดเก็บข้อมูลที่ต้องการ และทำการวิเคราะห์เพื่อหาคุณค่าซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการทำ Data Analytics

McKinsey Global Institute ได้สำรวจเมื่อปลายปี 2559 ว่าเปอร์เซ็นต์ของปริมาณการจัดเก็บข้อมูลและทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเก็บมาได้ในแต่ละภาคส่วนเป็นอย่างไรกันบ้าง อย่างข้อมูลเชิงพื้นที่มีการดำเนินการไปประมาณ 50-60% ทั้งนี้อาจด้วยข้อจำกัดของสัญญาณ GPS ที่ยังไม่สามารถเข้าถึงในบางพื้นที่ ส่วนภาคค้าปลีกในสหรัฐมีการจัดเก็บและวิเคราะห์เพียง 30-40% เนื่องจากขาดกำลังคนในการวิเคราะห์ ประกอบกับการเก็บข้อมูลภายใต้องค์กรยังเป็นแบบไซโล ไม่เชื่อมต่อกัน ภาคอุตสาหกรรมยังจัดเก็บและสร้างคุณค่าได้เพียง 20-30% เนื่องจากมีระบบไอทีรุ่นเก่าที่ยังขาดการเชื่อมโยงกัน ที่สำคัญกว่าคือผู้นำยังคงคลางแคลงใจถึงผลกระทบที่จะเกิดขึ้นจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่เชื่อมโยงกันเหล่านี้

สำหรับหน่วยงานภาครัฐของ อียู ยังคงจัดเก็บและทำประโยชน์จากข้อมูลได้เพียง 10-20% เหตุผลคือขาดนักวิเคราะห์มือฉมังและข้อมูลยังแบ่งเป็นไซโลอยู่ตามหน่วยงานต่างๆ ขณะที่การสาธารณสุขและสุขภาพของสหรัฐ ก็ยังจัดเก็บและสร้างมูลค่าจากข้อมูลได้ที่ 10-20% เช่นกัน เนื่องจากยังต้องการตัวอย่างการใช้งานเชิงคลินิกที่ได้ผลจริงและได้การยอมรับในวงกว้างมากกว่าในปัจจุบัน นอกจากนี้ก็ยังมีปัญหาการเชื่อมโยงข้อมูล โดยเฉพาะเรื่องของการแบ่งปันข้อมูล (Data Sharing) อีกด้วย

ขณะที่บ้านเรานั้นแม้จะมีสัญญาณความสนใจและใส่ใจในเรื่องของ Big Data Technology และ Data Analytics กันค่อนข้างมาก แต่ก็ยังไม่ปรากฏตัวเลขการใช้งานให้เห็นอย่างชัดเจนนัก อาจจะยังต้องรอการปรับตัวภายในองค์กรต่างๆ ที่หวังว่าจะได้เห็นเป็นรูปธรรมกันมากขึ้นในไม่ช้านี้

นั่นเพราะการสร้างมูลค่า หรือประโยชน์จากการทำ Data Analytics ไม่ได้เกิดจากการมีระบบ หรือมีคนที่ใช้ Advanced Analytics อย่าง Data Mining, Optimization, Forecasting หรือ Machine Learning เป็นอย่างเดียว แต่องค์กรเองอาจจะต้องปรับตัวและหัวใจด้วย เริ่มตั้งแต่สร้างความเข้าใจภาพกว้างของผลกระทบที่สามารถเกิดขึ้นได้ จากการเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ไปจนถึงการปรับโครงสร้างองค์กรเพื่อการเก็บเกี่ยวประโยชน์ที่จะเกิดขึ้นจากการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างเต็มเม็ดเต็มหน่วย ควบคู่ไปกับการจ้างงานและพัฒนา "คนที่คู่ควร"

สิ่งสำคัญที่ขาดไม่ได้คือ เรื่องของการปฏิบัติ ที่ทุกวันนี้มีส่วนประกอบทางเทคโนโลยีหลากหลายรูปแบบให้เลือกใช้ และ "พัฒนาต่อ" จนกลายเป็นโมเดลการทำงานที่เหมาะสม ดังนั้นการเลือกพัฒนาระบบและเครื่องมืออย่างเข้าใจในวัฒนธรรมองค์กร หรือคุณค่าที่ส่งมอบผ่านผลิตภัณฑ์เราให้กับสังคมได้ จะเป็นส่วนขับเคลื่อนสำคัญให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ลงทุนลงแรงงอกเงยงดงาม ได้ดีที่สุด n