Data Analytics สำหรับผู้บริหาร

ในปัจจุบันในแต่ละองค์กรได้มีการสร้าง Data มากมายและรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็น Data ขนาดเล็กไปจนถึง Data ที่ต้องจัดการด้วย Big Data Technology บทความนี้ขออนุญาตแปลบทความจาก Harvard Business Review ผสมกับประสบการณ์ส่วนตัว เพื่อให้ผู้บริหารในองค์กร ตื่นตัว ตั้งรับ กับ โลกในยุคปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหรือ Data-driven

Data นั้นถูกบันทึกไว้ทุกครั้งที่มีการสั่งซื้อสินค้าออนไลน์ กด Like หรือ Post โซเชียลมีเดีย หรืออื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ได้สร้างโอกาสมากมายให้กับ Manager หรือผู้ที่กำลังทำธุรกิจในยุก 5G

Data ช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์ (Prediction) เหตุการณ์ในอนาคตได้ ไม่ว่าจะเป็นการหาที่ตั้งร้านค้าใหม่, การหาที่ดินสร้างโครงการบ้านจัดสรร, ไปจนถึงการจัดสรรงบประมาณธุรกิจในปีหน้า

Data ยังมีประโยชน์ในการระบุสาเหตุของเหตุการณ์บางอย่างที่เกิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็น แคมเปญโฆษณาที่ล้มเหลว, ยอดขายไตรมาสที่ไม่ดี หรือแม้แต่การด้อยประสิทธิภาพของพนักงาน ทำให้เราสามารถปรับแผนการทำงานได้หากจำเป็น อีกทั้งยังช่วยให้คุณสามารถแยกปัจจัย (Variables) ตัวแปรเพื่อให้คุณสามารถระบุความต้องการหรือสิ่งที่จำเป็น สำหรับลูกค้า เพื่อช่วยประเมินโอกาสที่การริเริ่มจะทำอะไรบางอย่างจะประสบความสำเร็จหรือไม่

เท่านั้นยังไม่พอ Data ช่วยให้คุณเข้าใจถึงปัจจัยที่มีผลกระทบต่ออุตสาหกรรมหรือตลาดของคุณ และสามารถแจ้งการตัดสินใจของคุณเกี่ยวกับสิ่งต่าง ๆ ตั้งแต่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ไปจนถึงการจ้างงานพนักงานเลยทีเดียว

แต่….ตามที่ได้เกริ่นไว้ว่าปัจจุบันมี Data เข้ามามากมาย การจัดการหรือทำความเข้าใจนั้นเป็นเรื่องที่ยาก การจ้าง Data Scientist หรือ Data Analyst ให้เข้ามาจัดการทุกอย่างก็คงเป็นเรื่องที่ทำได้ง่าย แต่ก็ยังจะมีปัญหาต่อไปคือ เราจะสามารถสร้างความแตกต่างได้อย่างไร หากเราไม่สามารถวิเคราะห์ Report ที่ Data Scientist หรือ Data Analyst เสนอมา Report ที่สวยหรูนั้นก็คงเป็นได้แค่เพียงตัวเลขธรรมดาเท่านั้นเอง

จากที่กล่าวมาทั้งหมด Data Analytics จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผู้บริหาร เพื่อทำความเข้าใจ Data ก่อนที่จะทำการตัดสินใจอะไรบางอย่าง แต่เราไม่จำเป็นที่ต้องเป็น Data Scientist หรือ นักสถติ ที่ต้องเข้าใจ Machine Learning Algorithm หรือ ต้องแม่นสถิติขนาดลึกซึ้ง เพียงแต่ในฐานะผู้บริหารแล้ว การเข้าใจว่าผลลัพธ์ทีทาง Data Scientist หรือ Data Analyst ได้นำมาเสนอนั้นมีที่มาและจะนำไปใช้งานอย่างไร การตั้งสมมติฐานจาก Data ที่มีอยู่ ไปจนถึงการประเมิณผลหรือนำเสนอผลลัพธ์ นั่นเป็นสิ่งที่สำคัญมากกว่า ที่ผู้บริหารทุกคนต้องให้ความสำคัญ

Data Analytics Process

1. Gathering the information

   ในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นเราจำเป็นต้องมี Data เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ ขั้นตอนแรกคือการหา Data ที่เหมาะสมและจำเป็นต่อการทำ Data analytics ซึ่งเราสามารถหาได้จากสิ่งที่มีอยู่แล้วหรือการสร้าง Data ขึ้นมาใหม่

2. Analyze the data

   เมื่อเราได้ Data มาแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์ จากการตั้งสมมติฐานทางธุรกิจ เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ตรงจุด ไปจนถึงการอ่านลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์

3. Communicate your findings

   เมื่อไราได้ผลวิเคราะห์มาแล้ว การสื่อสารและใช้ Data นั้นเพื่อโน้มน้าวผู้อื่น ไม่ว่าจะเป็นผู้บริหาร พนักงานในองค์กร น้องในทีม เข้าใจความหมายและเชื่อในผลลพัทธ์นั้นๆ เพื่อให้เกิด Action ขึ้นจริง

การทำธุกิจแบบดั้งเดิมที่อาศัยประสบการณ์หรือคนในการตัดสินใจนั้นดูเหมือนจะเป็นสิ่งที่ล้าหลัง อีกทั้งยังมีความเสี่ยงในอนาคต เพราะทุกวันนี้มีการ Disrupt มากมาย แทบจะทุกอุตสาหกรรม การปรับตัวหรือเปลี่ยนแปลงเป็นสิ่งจำเป็น อย่ารอจนกว่าถูกบังคับให้เปลี่ยน

Change before you’re forced to change