หน้าแรก > เงินติดล้อสตอรี่ > ดิจิทัล > 9 เคล็ด (ไม่) ลับการใช้ Data เพื่อสร้างประโยชน์กับลูกค้า พนักงาน และองค์กร

9 เคล็ด (ไม่) ลับการใช้ Data เพื่อสร้างประโยชน์กับลูกค้า พนักงาน และองค์กร

9 เคล็ด (ไม่) ลับการใช้ Data เพื่อสร้างประโยชน์กับลูกค้า พนักงาน และองค์กร
ในบทความก่อนหน้านี้ เราได้พาไปทำความรู้จักกับทีม “Analytics & Development” กับบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กร สู่ความเป็น Data-Driven Company ไปแล้ว วันนี้เรามีเคล็ด (ไม่) ลับ ในการทำงานกับข้อมูล มาฝากกัน
  1. เข้าใจธุรกิจที่ทำ (Business Understanding) ข้อแรกนี้ต้องบอกว่าสำคัญไม่ยิ่งหย่อนไปกว่าความสามารถในการใช้เครื่องมือขุดค้นข้อมูล เราต้องทำความเข้าใจธุรกิจก่อนเป็นอันดับแรก แล้วจึง ทำความเข้าใจข้อมูล (Data Understanding) จัดเตรียมข้อมูล (Data Preparation) นำข้อมูลมาวิเคราะห์ (Data Analyzing) หรือสร้างแบบจำลอง (Data Modelling) ตรวจสอบความถูกต้อง (Data Validation) และนำชุดข้อมูลมาสร้างเป็นกราฟหรือภาพที่เข้าใจง่าย (Data Visualization) ก่อนจะนำข้อมูลนั้นไปใช้ประโยชน์ให้ตรงกับจุดประสงค์ได้ ที่เงินติดล้อจึงให้ความสำคัญกับการฝึกอบรมให้พนักงานเข้าใจทั้งเทคนิค การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ และเข้าใจธุรกิจที่เงินติดล้อทำควบคู่กันไปอย่างต่อเนื่อง
  2. หา Financial Benefit  สิ่งที่ควรทำก่อนนำข้อมูลใดๆ มาวิเคราะห์ คือการหาความคุ้มค่าที่จะได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูลนั้น (หากพบว่าวิเคราะห์ไปก็ไม่คุ้มค่าจะได้ไม่ต้องเสียเวลาไปโดยเปล่าประโยชน์) มากไปกว่านั้น การวิเคราะห์ความคุ้มค่า ยังสามารถนำมาพิจารณาร่วมกับความยากง่ายในการทำงาน เพื่อจัดเรียงลำดับความสำคัญของงานก่อน/หลังได้อีกด้วย
  3. มีประเด็นที่ชัดเจน รู้ว่ากำลังค้นหาข้อมูลอะไร? และโจทย์ของธุรกิจหรืองานที่กำลังจะทำคืออะไร? แต่หากประเด็นที่ได้รับมายังไม่ชัด เราจำเป็นจะต้องสืบค้น ลงรายละเอียดเพิ่มเติมที่หน้างาน และพิจารณาประเด็นต่าง ๆ อย่างรอบด้าน
  4. ไม่ทิ้งโอกาสจากข้อมูลอื่น ๆ เป็นไปได้ว่าในระหว่างการขุดค้นข้อมูล เราอาจได้พบเจอประเด็นอื่นที่น่าสนใจ ดังนั้น ถึงแม้จะเข้าใจประเด็นที่ตั้งไว้ชัดเจน แต่ก็ไม่ควรทิ้งโอกาสที่จะขุดค้นประเด็นอื่น ๆ เพิ่มเติมด้วย
  5. ใช้เหตุผลในการจัดเก็บข้อมูล การพิจารณาการจัดเก็บข้อมูลเป็นอีกเรื่องสำคัญ เพราะการจัดเก็บข้อมูลใด ๆ นั้น ต้องใช้ทั้งเวลา ทรัพยากร รวมถึงพื้นที่ในการจัดเก็บ หากข้อมูลที่จัดเก็บไว้ไม่มีประโยชน์ก็จะก่อให้เกิดความสูญเสีย (Waste) แต่ในทางกลับกันหากเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์แต่ไม่ได้จัดเก็บไว้ ก็อาจทำให้เสียโอกาสทางธุรกิจได้เช่นกัน
  6. สร้างทักษะการเชื่อมโยงข้อมูล การนำข้อมูลคนละด้านที่แยกกันเก็บไว้มาเชื่อมโยงกัน อาจทำให้ได้ข้อมูลใหม่ ๆ
  7. ทำความเข้าใจว่างานวิเคราะห์ไม่ใช่งาน Waterfall งานวิเคราะห์จึงไม่สามารถนับ 1 2 3 แล้วจบที่ 10 ได้ ขณะเดียวกันก็ต้องทำใจยอมรับว่าระหว่างการทำงานอาจเกิด Loop ที่ส่งผลให้ต้องย้อนกลับมา เริ่มนับ 1 หรือ 2 กันใหม่ก็เป็นได้
  8. การจัดเตรียมข้อมูล สิ่งที่ต้องคำนึงถึงคือความง่ายและสะดวกในการเข้าถึงและใช้งาน แต่ขณะเดียวกันก็ต้องแน่ใจว่ามีความปลอดภัยมากพอที่จะปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าและพนักงานไว้ได้ด้วย
  9. ทีมที่ดี ต้องมีความสามัคคี คู่กับทักษะที่หลากลาย (Multi-skilled team) เพราะการหาคนที่มีความสามารถหลากหลายในตัวคนเดียวเป็นเรื่องยาก การสร้างทีมจึงต้องประกอบด้วยคนที่มีทักษะแตกต่างกัน และตัวเชื่อมความหลากหลายที่ดีที่สุดก็คือ ‘ความสามัคคี’ ซึ่งจะช่วยนำพาให้งานที่แต่ละคนช่วยกันทำตามทักษะที่ตนเองมีบรรลุเป้าหมายได้ภายในเวลาอันรวดเร็ว
การเปรียบเทียบว่า Data is the new oil นอกจากสะท้อนถึงมูลค่าแล้ว ในอีกมุมมอง คือ เราไม่สามารถขุดเจาะน้ำมันดิบแล้วเอามาใช้เติมรถยนต์ได้ทันที แต่ต้องผ่านการสกัด กลั่น และ ส่งต่อไปยังผู้ขาย จึงจะสามารถสร้างเม็ดเงินให้งอกเงยได้ เช่นเดียวกับข้อมูล เพราะลำพังเพียงข้อมูลดิบที่ได้มานั้น เรายังไม่สามารถนำไปใช้อะไรได้ แต่ต้องนำไปผ่านกระบวนการอีกมากมาย ข้อมูลนั้นจึงจะเกิดประโยชน์ขึ้นมา

สตอรี่อื่นๆ