Knowledge Sharing ชุมชนแห่งการเรียนรู้...

สวัสดีพี่ ๆ กปว. ทุกท่านครับ ขออนุญาตนำประเด็นบางประเด็นที่ได้จากการอบรมเรื่อง Digital Transformation มาขยายความต่อ และหาข้อมูลเพิ่มเติมอีกนิดหน่อยเพื่อมาแลกเปลี่ยนความรู้กับพี่ ๆ ครับ

ประเด็นที่สนใจคือ Data Driven Enterprise Strategy

Data Driven คืออะไร ?

การนำข้อมูลต่าง ๆ ที่รวบรวมข้อมูลจากหลายช่องทาง จากแพลตฟอร์มต่าง ๆ มาทำการรวบรวมและวิเคราะห์ วัดผล เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Insights) หรือเพื่อประยุกต์ใช้กับการพัฒนาสินค้า บริการการบริหารองค์กร การบริหารบุคคลและการตัดสินใจต่าง ๆ ไปจนถึงแนวทางการทำ Customer Relationship Management (CRM) ให้ตอบโจทย์ความต้องการและพฤติกรรมของผู้บริโภค Data-Driven ยังรู้จักกันในชื่อ Data Driven Marketing, Data Driven Organization, Data Driven Business, Data Driven Decision Making, Data Driven Strategy และชื่ออื่น ๆ อีกมากมาย โดยเรียกตามการใช้งานที่แตกต่างกัน

 5 ขั้นตอนการใช้ Data-Driven

1. กำหนดเป้าหมายในการทำ Data Driven Strategy เป็นสิ่งแรกที่ต้องทำเพื่อกำหนดวัตถุประสงค์ กำหนดประเภทข้อมูลที่ต้องการรวบรวม หรือรูปแบบข้อมูลที่ต้องการ เพื่อให้โฟกัสกับสิ่งที่ต้องการ

และทำงานตามขั้นตอนอื่น ๆ ได้อย่างมีเป็นระบบต่อไป

2. กำหนดแหล่งข้อมูลทั้งหมด รวมถึงการรวบรวมข้อมูลให้พร้อมใช้งาน การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data collection) จากแหล่งต่าง ๆ มาไว้ที่เดียว เพื่อสะดวกต่อการดึงข้อมูลไปใช้ ซึ่งสิ่งที่ต้องคำนึงในการเก็บข้อมูลคือ ความยินยอมจากเจ้าของข้อมูล ไม่ละเมิดสิทธิและเผยแพร่ข้อมูลหากไม่ได้รับอนุญาต และอยู่ภายใต้ พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ PDPA (Personal Data Protection Act)

3. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics)  เป็นขั้นตอนต่อจากการรวบรวมข้อมูล เพื่อที่จะสามารถเลือกรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสม และเพื่อหาจุดแข็ง หรือมีส่วนไหนที่ต้องปรับปรุง ตลอดจนทำให้เกิดวางแผนได้ตรงจุด โดยรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นมีดังนี้

• Descriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบพื้นฐาน โดยวิเคราะห์สิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต
• Diagnostic Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงวินิจฉัย เป็นการวิเคราะห์เพื่อหาคำตอบหรือคำอธิบายปัจจัยและตัวแปรที่เป็นสาเหตุในการเกิดสิ่งนั้น ๆ
• Predictive & Prescriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ หรือคาดการณ์แนวโน้มที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคต ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากในอดีต
• Prescriptive Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ ช่วยแนะนำแนวทางการดำเนินงานในขั้นตอนที่เหมาะสม เพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจภายในององค์กร

4. การพัฒนาบุคลากร (People Empowerment) ให้สามารถใช้ทักษะที่มีอยู่ในการทำงานพร้อมปลูกฝังแนวคิดที่ก้าวทันโลกอนาคต ไม่ว่าจะเป็นการให้ความรู้ด้านเครื่องมือ (Tools) หรือเทคโนโลยีใหม่ ๆ หากมีการพัฒนาบุคลากรให้มีความรู้ในด้านนี้ก็จะช่วยให้การทำงานราบรื่นมากขึ้น

5. การนำ Insights มาประยุกต์ใช้   เป็นขั้นตอนสุดท้ายที่สำคัญในการก้าวเข้าสู่ยุค Data Driven คือ การนำข้อมูลเชิงลึกหรือ Insights ที่ได้จากการวิเคราะห์มาตั้งสมมติฐาน วางกลยุทธ์ ทดลองทำสิ่งใหม่ๆ และหมั่นวัดผลอยู่เสมอ เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลใหม่ที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

...........

จากการได้ลองหาข้อมูลเพิ่มเติมเพียงเล็กน้อยก็ทำให้ตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูล (Data) มากขึ้น ประโยคที่ว่า “Data is the New Oil” นั้นไม่เกินจริง และจากการเรียนรู้เรื่อง Data Driven เพียงเล็กน้อยทำให้นึกย้อนมาถึง กปว. ของเราที่มีข้อมูลน่าที่สนใจ และเป็นประโยชน์มากมาย แต่ยังขาดการรวบรวมข้อมูลให้สามารถใช้งานร่วมกันได้อย่างอิสระ และง่ายต่อการนำไปใช้งาน นี่คงเป็นโจทย์ในการทำงานต่อไปของตัวพี่ ๆ กปว. รวมถึงตัวผมเองที่จะทำอย่างไรให้ข้อมูลที่น่าสนใจมหาศาลของ กปว. ของเรา มารวมเป็นหนึ่งเดียว และง่ายต่อการนำไปใช้วิเคราะห์ ประมวลผลข้อมูลต่อไป ....
 

...................
อ้างอิงข้อมูลจาก เอกสารประกอบการประชุมเชิงปฏิบัติการ เรื่อง การพัฒนาศักยภาพบุคลากรของ กปว. เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงในยุค Disruption และ Agility ของ กปว. 

และ

• https://www.dittothailand.com/dittonews/what-is-data-driven/
• https://blog.readyplanet.com/17679979/strategy-to-drive-business-with-data-driven
• https://thedigitaltips.com/blog/data-for-business/data-driven/