Main Idea
- ว่ากันว่า Big Data ที่มีประสิทธิภาพและชาญฉลาดสามารถนำไปใช้ประโยชน์ทางธุรกิจได้ แต่ผู้ประกอบการ SME น้อยรายนักที่จะเข้าใจ Big Data และมองออกว่าจะนำข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่ในมือนั้นไปใช้ต่อยอดธุรกิจได้อย่างไร
- มาคุยกับ Data Scientist หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่จะช่วยตอบคำถามอันซับซ้อนเหล่านี้ เพื่อให้ SME นำไปตีโจทย์ธุรกิจให้แตกได้
กลยุทธ์ที่นำมาใช้ต่อกรและช่วงชิงลูกค้าในสนามการแข่งขันทุกวันนี้ ต้องพึ่งพาการจัดการเชื่อมโยงข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data ที่มีประสิทธิภาพและชาญฉลาดเพียงพอให้นำไปใช้ประโยชน์ทางธุรกิจได้ แต่เชื่อหรือไม่ว่าผู้ประกอบการยังมีความเข้าใจ Big Data ผิดทางไป และมองไม่ออกว่าจะนำข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่ในมือนั้นไปใช้ต่อยอดธุรกิจได้อย่างไร ส่งผลให้ Data Scientist หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล กลายเป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ ที่จะช่วยตอบคำถามอันซับซ้อนเหล่านี้ เพื่อให้ SME นำไปตีโจทย์ธุรกิจให้แตกได้
ดร. อสมา กุลวานิชไชยนันท์ นักวิชาการ Data Scientist ผู้ร่วมก่อตั้งและกรรมการผู้จัดการบริษัท คอราไลน์ (Coraline) จำกัด บอกเราว่า Data Scientist เปรียบเสมือนมันสมองที่จะฉายภาพความเชื่อมโยงของข้อมูลต่างๆ ให้หัวเรือใหญ่ขององค์กรธุรกิจและผู้ปฏิบัติงาน เข้าใจ และไปต่อได้
"ไม่ใช่ทุกคนจะเข้าใจว่า Big Data คืออะไร แล้วจะบริหารข้อมูลนั้นอย่างไร ถึงแม้เราจะศึกษาเรื่องนี้และมีประสบการณ์คลุกคลีกับการเป็น Data Scientist มากว่า 10 ปี แต่ก็ต้องใช้เวลาถึง 2 ปีสำหรับศึกษาเรื่องแผนธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจงานของลูกค้า และต้องไปเรียนจิตวิทยาการสื่อสารเพิ่มเติมด้วยเพราะเรามีหน้าที่ทำเรื่องยากให้ง่าย ต้องสื่อสารให้ลูกค้าเข้าใจการทำงานของเรา ขณะเดียวกันก็ต้องเข้าใจตัวตนลูกค้าและความต้องการที่แท้จริงของเขาเพื่อให้ทำงานต่อได้"
Data Scientist ไม่ได้มุ่งแก้ปัญหาให้กับกลุ่มธุรกิจขนาดใหญ่เท่านั้น แต่เอื้อประโยชน์ต่อ SME โดยตรง เธอเล่าว่ากว่า 80 เปอร์เซ็นต์ของลูกค้าคอราไลน์ คือ SME โดยยกตัวอย่างธุรกิจค้าปลีกที่มีหน้าร้าน 7 สาขา หน้าที่ของ Data Scientist คือต้องเข้าใจโจทย์ของลูกค้าก่อน จากนั้นก็ไปดูข้อมูลตัวเลขต่างๆ ทั้งหมด เช่น ยอดสั่งซื้อสินค้า ยอดสต็อกสินค้า ยอดขาย แล้วเก็บข้อมูลแต่ละตัวมาวิเคราะห์ว่ามีความสัมพันธ์กันอย่างไร จัดการเชื่อมโยงกันทั้งระบบ แล้วสร้างโมเดลในการแก้ไขปัญหาของลูกค้า หรือเสนอโซลูชั่นใหม่ๆ ทำให้เป็นระบบงานอัตโนมัติที่ใช้งานง่าย สะดวก เหมาะสมกับธุรกิจนั้นจริงๆ
"ข้อมูลจำนวนมากอาจต้องใช้เวลา 1-2 วันในการจัดการข้อมูล ขึ้นอยู่กับการจัดเก็บข้อมูลของลูกค้า ซึ่งอาจจัดเก็บในรูปแบบ Excel ง่ายๆ หรือมีระบบวางแผนทรัพยากรองค์กร ERP เลย เราต้องดูคุณภาพของข้อมูลด้วยว่าดีหรือไม่ เพื่อนำมาวิเคราะห์และแก้ไขได้ถูกจุด ซึ่ง Data Scientist จะทำงานคนเดียวไม่ได้ เพราะการทำงานจะบรรลุเป้าหมายต้องเกิดจากหลายส่วน ผู้ประกอบการต้องเห็นคุณค่าของระบบการวิเคราะห์ และมีเป้าหมายที่ชัดเจน เราต้องผนึกกำลังร่วมมือกับ Data Engineer ที่จะออกแบบวิธีการจัดเก็บ และเรียกใช้งานข้อมูล มุมมองของข้อมูล Flowchart (ผังงาน) หรือ Pipeline รวมไปถึงการจัดเก็บ และเลือกใช้อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล (Storage) และยังต้องพึ่งพานักวิเคราะห์ข้อมูลที่จะใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์แนวโน้ม หรือแก้ปัญหาจากสิ่งที่ผิดแปลกไปจากแนวโน้มเดิม โดยใช้หลัก สถิติ ผ่านประสบการณ์ และมุมมองที่เฉียบขาด เพื่อทำให้การบริหารจัดการธุรกิจของลูกค้าดีขึ้น เพิ่มยอดขายได้ ลูกค้าของลูกค้าประทับใจมากขึ้น"
เธอย้ำอีกว่า ท่ามกลางกระแสธารของข้อมูลที่หลั่งไหลเข้ามามหาศาล SME ต้องอยู่บนพื้นฐานการทำความเข้าใจ Big Data ให้ถูกต้องและตระหนักถึงคุณภาพของข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงให้มากที่สุด ซึ่งผู้ประกอบการมีส่วนสำคัญยิ่งในการจัดเก็บข้อมูลที่มีคุณภาพเหล่านั้น เพื่อนำมาวิเคราะห์และช่วยในการตัดสินใจที่ถูกต้องในธุรกิจของตัวเองได้
แม้จะเป็นเรื่องใหม่ แต่ถ้า SME ไทย เข้าใจและรู้จักใช้ Big Data ให้เป็น ก็จะช่วยเพิ่มแต้มต่อในการทำธุรกิจยุคนี้ได้
www.smethailandclub.com
ศูนย์รวมข้อมูลธุรกิจเอสเอ็มอี
