การสร้าง Big Data Business Case

Big Dataการสร้าง Big Data Business Case

จากบทความที่แล้วเราคงพอเห็นภาพแล้วว่า Big Data คืออะไร และทำไมถึงมีความจำเป็นอย่างมากในการทำธุกิจในยุคสมัยนี้ การที่จะ Implement Big Data ให้เกิดขึ้นภายในองค์กรนั้นก่อนที่จะเริ่ม เราจะต้องมีการเตรียม Business case เพื่อขออนุมัติงบประมาณจากผู้บริหาร บอร์ด หรือนักลงทุน เพราะการ Implement Big Data นั้นจำเป็นต้องใช้เงินจำนวนหนึ่ง และทรัพยากรในการพัฒนาด้วย และเป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับ Culture ของการทำงานด้วย เพราะหากมี Big Data มีข้อมูลมากมาย แต่ไม่มีการนำไปวิเคราะห์ หา insight นำไปใช้ในการประกอบการตัดสินใจ เรียกได้เลยว่าการลงทุนนั้นก็แทบจะไม่มีความหมายเลยทีเดียว

Benefit หรือ ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับจาก Big Data

ส่วนที่ยากที่สุดในการพัฒนา Big Data กลับกลายเป็นว่าเรื่องที่ยากที่สุดกลับไม่ใช่เรื่อง Technology แต่เป็นการสร้าง Business Use-case เพื่อขออนุมัติจากทางผู้บริหาร เพราะไม่ว่าคุณจะเลือกทำเอง หรือจ้าง Vendor มาทำ ยังงัยก็แล้วแต่มันก็ต้องมีการลงทุน ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องของ Technology หรือ คน รวมไปจนถึงหน้าตาของผลตอบแทนจากการลงทุนจะออกมาเป็นเช่นไร (ROI: Return of investment) เพราะฉะนั้นการเขียน Business use case เป็นด่านสำคัญ ด่านแรกที่คุณต้องเจอโดยปกติแล้ว ตามประสบการณ์ของผู้เขียน มีหลักๆ 3 มุมที่ Big Data สามารถเข้ามาช่วยธุรกิจได้ คือ

man in grey crew-neck t-shirt smiling to woman on counter

มีความเข้าใจลูกค้ามากขึ้น

Big Data สามารถรวบรวมข้อมูล เพื่อให้บริษัทเข้าใจลูกค้าของพวกเขาได้ดีมากขึ้น สินค้าหรือบริการที่ลูกค้าชื่อชอบ พฤติกรรมในการจับจ่ายใช้สอย และความคิดเห็นต่างๆ บนโลก Social media ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในการทำ data analytics และ Predict เพื่อสร้าง marketing campaign ที่ตรงกับกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยในการปรับปรุงการบริการลูกค้า รวมไปจนถึงการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ที่ตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น รวมไปจนถึงการทำ personalized marketing

เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้ดีขึ้น

อีก Use case ที่สามารถทำได้คือ การเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน เช่น การจัดการสินค้าภายในคลังให้เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้า บางครั้งเราสามารถวิเคราะห์ Demand Forecast ว่าความต้องการของสินค้าตัวใดมีเพิ่มหรือลดในอนาคต ซึ่งการจัดการคลังสินค้าอย่างเหมาะสมจะช่วยให้ทางบริษัทลดต้นทุนในการดำเนินการได้ดีขึ้น

การตัดสินใจที่ดีขึ้น

ในการวางแผนการทำกลยุทธของแต่ละองค์กรหากเรามีข้อมูลที่ช่วยในการตัดสินใจ เช่น ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า ข้อมูลสินค้า ข้อมูลการขาย ข้อมูลของคู่แข่ง สิ่งเหล่านี้หากนำมาใช้ประกอบกับการวางแผนหรือตัดสินใจในการทำธุรกิจ ก็อาจจจะช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจในการวางแผนกลยุทธของธุรกิจได้

การคำนวณ ROI (Return of Investment)

หลังจากได้ข้อดีของการดำเนินการ Big Data แล้ว ขั้นต่อไปคือการคำนวณ ROI (Return of Investment) หรือประโยชน์ที่เราจะได้กลับมาจากการลงทุน Big Data ซึ่งโดยปกติแล้ว การคำนวณจุดคุ้มทุนในการลงทุน จะใช้ระยะเวลา 5 ปี หรือ 3 ปี ขึ้นอยู่กับนโยบายของบริษัท และองค์ประกอบที่เราควรที่จะต้องพิจารณามีดังต่อไปนี้

  • ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน (Implementation Cost)
    • External cost: หากเรา Implement Big Data ด้วยการใช้ Vendor เราจะต้องรู้ว่าในการพัฒนา Big Data นั้นใช้งบประมาณในการดำเนินการเท่าไหร่
    • Internal cost: ค่าแรงของทรัพยากรภายในองค์กร เนื่องจากว่าเราจำเป็นจะต้องใช้คนภายในองค์การ ไม่ว่าจะเป็น การให้ Business requirement, การเรียนรู้การใช้งานระบบ
  • Software/Hardware cost / Cloud Cost:
    • อีกจุดที่ต้องพิจารณาคือ เราจะใช้ Big data infrastructure แบบไหน ซึ่งโดยหลักการจะมีสองวิธีใหญ่ ๆ คือ On premise และ On cloud โดยค่าใช้จ่ายในการใช้ งานแบบ On premise นั้นจะประกอบไปด้วย Software/Hardware และ Admin cost รวมไปจนถึงค่า Overhead ต่างๆ เช่น ค่าไฟ ค่าแอร์ ให้ครบด้วย แต่ในส่วนของ Cloud นั้น จะมีราคาที่ค่อนข้างชัดเจน และจ่ายในลักษณะเหมาจ่ายหรือ Pay-per-use ไปได้เลย
  • Business impact:
    • ผลประโยชน์จากการนำ Big Data ไปใช้งาน ซึ่งสามารถคิดได้ทั้งในมุมเพิ่มยอดขาย เช่น การทำ Product recommendataion ช่วยให้ลูกค้าซื้อสินค้ามากขึ้น และคิดในมุมการลดต้นทุนในการดำเนินงาน เช่น การลดต้นทุนในการเก็บสินค้าในคลังสินค้าได้อย่างเหมาะสมกับความต้องการของลูกค้าเป็นต้น

หากเราสามารถกำหนด Business impact แล้วนำมาหักลบกับ Cost ที่จะเกิดขึ้นภายในระยะเวลา 5 ปี แล้วพบว่าสามารถช่วยให้ธุริกจเติบโตได้ ก็ถือว่าการลงทุนนั้นเหมาะสม เพื่อที่จำนำเสนอในการขออนุมัติงบประมาณในการดำเนินการต่อไป

ตัวอย่างการคิด Business Impact

 

สรุป

การกำหนด Business Case สำหรับ Big Data เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนที่ต้องการวิเคราะห์อย่างละเอียดเกี่ยวกับ Business impact และค่าใช้จ่ายของโครงการ เพื่อให้เราเห็นภาพว่าในการลงทุนเพื่อสร้าง Big Data นั้นจะเป็นประโยชน์กับองค์กรหรือไม่ ซึ่งในการคิดเราอาจจะสามารถนำ Opportunity Cost หรือ ค่าเสียโอกาสมาคิดเพิ่มเติมได้ หากคู่แข่งสามารถใช้ข้อมูลในการตัดสินใจได้ดีกว่าเรา เพราะอย่าลืมว่า

ในธุรกิจที่มีคนเท่ากัน องค์กรที่ชนะคือ องค์กรที่มีคนเก่งมากกว่า

ในธุรกิจที่มีคนเก่งเท่ากัน องค์กรที่ชนะคือ องค์กรที่มีเทคโนโลยีดีกว่า

ในธุรกิจที่เทคโนโลยีเท่ากัน องค์กรที่ชนะคือ องค์กรที่มีข้อมูลมากกว่า

Related articles

การใช้ Cline บน VSC Code เพื่อใช้ AI ช่วยเขียนโปรแกรม: คู่มือฉบับสมบูรณ์จาก Data-Espresso

เรียนรู้วิธีใช้ Cline AI บน VS Code เพื่อปฏิวัติการเขียนโปรแกรมของคุณ! เพิ่มประสิทธิภาพ ลดข้อผิดพลาด และเร่งการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยผู้ช่วย AI อัจฉริยะ อ่านเลย!

Google เปิดตัว Gemini AI Ultra กับผลกระทบของการทำงานจริงหรือ?

เจาะลึก Google Gemini AI Ultra จากงาน I/O 2025 ฟีเจอร์ใหม่ ผลกระทบต่อการทำงาน และวิธีที่ธุรกิจ SME จะปรับตัวและใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อการเติบโต โดย Data-Espresso

MCP A2A Protocol กับ AI: การเปลี่ยนแปลงใหม่ในโลกดิจิทัล

ทำความเข้าใจ MCP และ A2A Protocol มาตรฐานใหม่ที่ปฏิวัติการทำงานร่วมกันของ AI Agents และผลกระทบต่อธุรกิจ รวมถึงวิธีที่ Data-Espresso ช่วยคุณได้

สรุปงาน Google I/O 2025 Update สำคัญที่ต้องอ่าน

อัปเดตล่าสุดจาก Google I/O 2025! สรุปไฮไลท์สำคัญ Gemini AI, Project Astra, Android 16 และนวัตกรรม AI อื่นๆ ที่ธุรกิจและนักพัฒนาต้องรู้ อ่านเลย!

SME ควรเริ่มลงทุนและใช้ AI อย่างไรให้ประสบความสำเร็จ

คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ SME ที่ต้องการเริ่มต้นลงทุนและนำ AI มาใช้ในธุรกิจอย่างมีกลยุทธ์ ตั้งแต่การวางแผน การเลือกเครื่องมือ จนถึงการวัดผล เพื่อเพิ่มศักยภาพและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

Related Article

Perplexity เปิดตัว Labs: เขย่าวงการ AI ด้วยเครื่องมือสร้างคอนเทนต์แห่งอนาคต

Perplexity Labs คืออะไร? ค้นพบศักยภาพเครื่องมือ AI ใหม่จาก Perplexity ที่สร้างได้ทั้งรายงาน สเปรดชีต แดชบอร์ด และเว็บแอปฯ พร้อมวิธีที่ธุรกิจคุณจะนำไปใช้ประโยชน์ในการทำ AI consulting และ AI automation workflows

A2A (Agent to Agent) คืออะไร? ปฏิวัติการทำงานร่วมกันของ AI Agent

เจาะลึก A2A (Agent to Agent) โปรโตคอลเปิดที่ช่วยให้ AI Agent ต่างค่ายสื่อสารและทำงานร่วมกันได้ พร้อมประโยชน์สำหรับธุรกิจ SME และ AI consulting โดย Data-Espresso

MCP คืออะไร? เจาะลึกมาตรฐานใหม่ พลิกเกม AI Agent และ Workflow Automation

MCP (Model Context Protocol) คืออะไร? ทำความเข้าใจมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ AI Agent เชื่อมต่อข้อมูลภายนอกอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมประโยชน์ ตัวอย่างการใช้งานใน n8n และอนาคตของ AI
สอบถามข้อมูล