NEWS /

8 สิ่งจำเป็นของการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ

ค้นหาว่า การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจสามารถทำอะไรให้คุณได้และจะเริ่มต้นอย่างไร

บทความโดย นายทวีศักดิ์ แสงทอง กรรมการผู้จัดการ บริษัท แซส ซอฟท์แวร์ (ไทยแลนด์) จำกัด

               ธนาคารชั้นนำต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ทางธุรกิจเพื่อคาดการณ์และป้องกันการฉ้อโกงสินเชื่อ ซึ่งช่วยให้พวกเขา สามารถประหยัดเงินได้นับล้าน ขณะที่ผู้ค้าปลีกใช้การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจเพื่อคาดการณ์สถานที่ตั้งที่ดีที่สุดในการเปิดร้านค้าและการจัดการด้านสต็อกสินค้า ส่วนบริษัทยาก็ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจเพื่อให้ได้ตัวยารักษาโรคออกสู่ตลาดรวดเร็วยิ่งขึ้น หรือแม้แต่ทีมกีฬาก็กำลังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจเพื่อกำหนดกลยุทธ์การแข่งขันและตั้งราคาตั๋วให้เหมาะสมที่สุด

               แม้ว่าการใช้งานของธุรกิจเหล่านี้จะเป็นเพียงการบอกเล่าเรื่องราวบางส่วนเท่านั้น แต่จะเกิดอะไรขึ้นกับบริษัทชั้นนำของตลาดที่หันมาให้ความสนใจกับการปรับใช้ดังกล่าว

               พวกเขามีความมุ่งมั่นที่จะปรับใช้บุคลากร เทคโนโลยี และกระบวนการทางธุรกิจในแนวทางใหม่ๆ ตลอดจนยึดมั่นต่อวัฒนธรรมที่ตั้งอยู่บนฐานของการตัดสินใจตามข้อเท็จจริง ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถทำนายและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนทางธุรกิจได้อย่างครอบคลุมทั่วทั้งองค์กร ในการนำแนวทางด้านการวิเคราะห์เข้ามาใช้ จะช่วยให้บริษัทเหล่านี้สามารถระบุลูกค้าที่สามารถทำกำไรได้สูงสุด ร่นระยะเวลาในการนำผลิตภัณฑ์นวัตกรรมออกสู่ตลาด ปรับห่วงโซ่อุปทาน (supply chain) และราคาให้เหมาะสมสูงสุด และสามารถระบุสิ่งที่เป็นตัวขับเคลื่อนที่แท้จริงของประสิทธิภาพทางการเงินได้

               คุณก็สามารถทำได้เช่นกัน เพียงเริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจด้วยการทำ 8 ข้อ ที่จำเป็นดังต่อไปนี้

               1. ปรับปรุงความยืดหยุ่นของข้อมูล

               ข้อมูลคุณภาพสูงต้องได้รับการผสานรวมและเข้าถึงได้ครอบคลุมทั้งองค์กรของคุณ และควรมีโครงสร้างที่ยืดหยุ่นเพื่อให้นักวิเคราะห์ของคุณสามารถค้นหามุมมองใหม่ๆ และจัดเตรียมข้อมูลที่จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถนำไปใช้เพื่อปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ การเสริมความแข็งแกร่งและปรับโครงสร้างหลักของข้อมูลภายในองค์กรของคุณให้ยืดหยุ่นถือเป็นสิ่งที่คุ้มค่าอย่างยิ่งโดยเฉพาะเมื่อคุณจำเป็นต้องเปลี่ยนกระบวนการทางธุรกิจอย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาด กฎระเบียบข้อบังคับต่างๆ หรือความต้องการของผู้ถือหุ้น

               2. เลือกเทคโนโลยีที่ถูกต้องเหมาะสม

               องค์กรต้องมีการวิเคราะห์และการบริหารจัดการข้อมูลที่เอื้อต่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น ขจัดคลังข้อมูล เทคโนโลยี หรือความเชี่ยวชาญที่ไม่มีความจำเป็นทิ้งไป โดยเทคโนโลยีของคุณควรมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้

                      - มีการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อสนับสนุนธุรกิจหลัก และการค้นหามุมมองใหม่ๆ

                      - มีการผสานข้อมูลและซอฟต์แวร์ที่ดูแลคุณภาพข้อมูล

                      - มีซอฟต์แวร์ด้านการวิเคราะห์พร้อมเครื่องมือต่างๆ ที่จะช่วยในการปรับใช้ สำรวจ และรายงานแบ่งปันผลในแนวทางที่เข้าใจได้ง่าย

                      - มีการรวมแอพพลิเคชันด้านการวิเคราะห์ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาที่ระบุได้อย่างรวดเร็ว

               เมื่อจะต้องเลือกเทคโนโลยีมาใช้งาน จะต้องพิจารณา "ความเสี่ยงที่มีต่อมูลค่า" (risk-to-value) นั่นคือ เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้เพื่อช่วยลดต้นทุนและเพิ่มรายได้ได้หรือไม่ และการได้มาซึ่งเทคโนโลยีที่เหมาะสมนั้นไม่จำเป็นต้องยกเครื่องระบบใหม่ทั้งหมด

               3. พัฒนาความสามารถที่คุณต้องการ

               พัฒนาหรือเปิดรับผู้ที่มีความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์เพื่อค้นหาและสำรวจข้อมูลที่เหมาะสมต่อการสร้างมุมมองใหม่ๆ ในการดำเนินงานวิเคราะห์นั้น นักวิเคราะห์จะต้องสามารถสื่อสารกับผู้นำได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเชื่อมโยงการวิเคราะห์กับการตัดสินใจหลักๆ และส่วนที่สำคัญที่สุดได้

               4. ความต้องการในการตัดสินใจตามข้อเท็จจริง

               บริษัท ด้านการวิเคราะห์แห่งหนึ่งนำเสนอการตัดสินใจที่ครอบคลุม โดยที่การตัดสินใจบางอย่างอาจเป็นเรื่องเฉพาะ บางอย่างอาจเป็นไปโดยอัตโนมัติ และบางอย่างอาจสามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งในขั้นตอนการตัดสินใจโดยทั่วไปแล้ว สิ่งสำคัญคือจะต้องมีข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจดังกล่าวทั้งหมด บรรดาผู้จัดการมักจะส่งเสริมให้เกิดการถามคำถามที่เหมาะสมเกี่ยวกับข้อมูลเพื่อให้ได้มุมมองที่ดีที่สุด และการนำผลลัพธ์ที่ได้ไปปรับใช้ก็ถือเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง ทั้งนี้ การปรับใช้ผลลัพธ์สามารถเกิดขึ้นได้ผ่านระบบการดำเนินงานต่างๆ เช่น แอพพลิเคชั่นการบริหารจัดการลูกค้าสัมพันธ์ หรือแอพพลิเคชั่นการตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ ไปจนถึงแดชบอร์ดแบบโต้ตอบได้ การเคลื่อนที่ของข้อมูล และภายในฐานข้อมูล ไม่ว่าจะเกิดขึ้นที่ใดก็ตามจะต้องแน่ใจให้ได้ว่าผู้มีอำนาจตัดสินใจมีข้อมูลที่เหมาะสมเมื่อจำเป็นต้องใช้งาน (และสามารถใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด)

               5. กระบวนการต้องโปร่งใส

               ความโปร่งใส หมายถึงการเปิดกว้าง การสื่อสาร และสำนึกแห่งความรับผิดชอบ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่จะทำให้โครงการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจประสบผลสำเร็จได้ โดยมูลค่าที่ได้จากการลงทุนในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจนั้น จะต้องสามารถมองเห็นและวัดผลได้ นอกจากนี้ การรู้ว่านักวิเคราะห์คือใครและสิ่งที่พวกเขากำลังค้นหาเพื่อให้ประสบความสำเร็จนั้น ควรที่จะมีการสื่อสารต่อภาคธุรกิจอย่างชัดเจน เช่นเดียวกับข้อมูลที่ได้มา

               6. พัฒนาศูนย์ความเป็นเลิศด้านการวิเคราะห์

               สร้างแนวทางของทีมงานที่ทำงานเป็นศูนย์กลาง นั่นคือ ศูนย์ความเป็นเลิศด้านการวิเคราะห์ (Analytical Center of Excellence: ACE) ซึ่งส่งเสริมการใช้การวิเคราะห์และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่มีความสอดคล้องกัน แม้ว่าการปรับใช้ ACE ของคุณจะขึ้นอยู่กับภาวะและความต้องการขององค์กรคุณเป็นหลัก แต่การปรับใช้ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดจะช่วยจัดการกับองค์ประกอบทั้งหมดของโครงสร้างพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ขององค์กร ซึ่งประกอบด้วยบุคลากร กระบวนการ เทคโนโลยี และวัฒนธรรมเพื่อสนับสนุน กลยุทธ์และการดำเนินงานทางธุรกิจได้

               7. แปลงโฉมวัฒนธรรม

               วัฒนธรรมการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งจะต้องได้รับการสนับนสนุนจากผู้บริหารและส่งเสริมให้เกิดความคิดสร้างสรรค์ขึ้น การลองผิดลองถูกควรได้รับการพิจารณาให้เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ และพนักงานควรมีสิทธิ์ดำเนินการผิดพลาดได้เมื่อพวกเขาพยายามที่จะเรียนรู้ในสิ่งใหม่ๆ

                8. ทบทวนกลยุทธ์ของคุณอยู่เสมอ

                คู่แข่งของคุณมักจะเดินตามแนวทางการวิเคราะห์เดียวกับคุณอยู่เสมอ การที่จะสามารถอยู่เหนือคู่แข่งได้นั้นจึงจำเป็นต้องมีการทบทวนกลยุทธ์ และมีการพัฒนาทักษะตลอดจนความสามารถใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง

เริ่มต้นเดี๋ยวนี้

                ค้นหาคำถามสำคัญที่จำเป็นต้องได้รับคำตอบ และตรวจหาปัญหาที่ต้องมีการแก้ไข ตอบคำถามเหล่านั้น แก้ไขปัญหาดังกล่าว และสร้างมูลค่าให้เกิดขึ้นภายในองค์กร การสร้างชัยชนะเล็กๆ ให้เกิดขึ้นในธุรกิจ ระบบ หรือฝ่ายใดก็ตามอยู่เสมอ จะทำให้บริษัทของคุณกลายเป็นบริษัทชั้นนำทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลได้ในที่สุด