ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความได้เปรียบให้ธุรกิจ Data Literacy จึงเป็นเรื่องสำคัญ นอกจากนี้ การผลักดันให้ทุกคนในองค์กร มีความรู้ความเข้าใจในการนำข้อมูลไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพนั้น ก็มีความท้าทายอยู่ไม่น้อย ‘บลูบิค (Bluebik)’ จึงอยากชวนมาทำความเข้าใจ 8 ความท้าทายในการสร้าง Data Literacy และองค์ประกอบสำคัญในการบ่มเพาะ Data Literacy ให้สำเร็จ
Data Literacy คืออะไร
Data Literacy หรือทักษะความสามารถด้านข้อมูล คือ ความสามารถในการอ่าน ทําความเข้าใจ สื่อสารข้อมูล และนำข้อมูลไปใช้งานในรูปแบบต่างๆ ซึ่งมีผลต่อการเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจโดยอ้างอิงจากข้อมูล และเพิ่มความเข้าใจในการนำข้อมูลไปใช้สร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
8 ความท้าทายในการสร้าง Data Literacy
1. ขาดความเข้าใจข้อมูล
ความท้าทายอย่างแรก คือ การขาดความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูล เมื่อต้องเจอข้อมูลที่มีความซับซ้อนหรือเป็นข้อมูลเชิงสถิติ ซึ่งอาจทำให้การทำความเข้าใจข้อมูลไปผิดทาง และส่งผลให้นำข้อมูลไปใช้อย่างไม่ถูกต้อง หรือไม่เหมาะสมกับงาน
สำหรับแนวทางการแก้ปัญหา คือ องค์กรควรมีการจัดฝึกอบรม เพื่อสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มขึ้น โดยอาจจะเน้นที่การทำให้คำศัพท์และคอนเซ็ปต์ต่างๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลเข้าใจง่ายยิ่งขึ้น รวมไปถึงการอธิบายประเด็นสำคัญๆ เช่น คอนเซ็ปต์พื้นฐานของข้อมูล การวิเคราะห์เชิงสถิติ การแปลงผลข้อมูลออกมาเป็นรูปภาพ (Data Visualization) เป็นต้น
2. ข้อมูลมีปริมาณมากเกินไป
เมื่อธุรกิจมีการเก็บข้อมูลมากขึ้นและในทุกช่องทาง จึงไม่แปลกที่จะเกิดภาวะข้อมูลท่วมท้น (Data Overload) ซึ่งหลายกรณีที่ข้อมูลมีปริมาณมากเกินไป อาจสร้างความสับสนและไม่สามารถนำข้อมูลไปใช้ตัดสินใจได้ จนส่งผลให้เกิด Analysis Paralysis ที่เป็นกระบวนการใช้เวลาไปกับการวิเคราะห์ข้อมูลมากเกินไป จนทำให้การตัดสินใจบางอย่างไม่เกิดขึ้นหรือเกิดช้าเกินไป
โดยแนวทางการแก้ไขเบื้องต้น คือ การนำเครื่องมือ Data Visualization มาปรับใช้ เพื่อสรุปชุดข้อมูลต่างๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายขึ้น และสามารถนำไปใช้งานได้อย่างรวดเร็วขึ้น
3. ปัญหาในการสื่อสารข้อมูล
เมื่อสามารถทำความเข้าใจข้อมูลและค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ได้แล้ว ความท้าทายลำดับถัดมาคือ การสื่อสารข้อมูลเชิงลึกให้ผู้อื่นเข้าใจ โดยแนวทางหนึ่งที่สามารถทำได้เพื่อช่วยให้การสื่อสารข้อมูลเข้าใจได้ง่ายขึ้น คือ การสร้าง Data Storytelling ที่เป็นทักษะการผสมผสานข้อมูลเชิงลึกเข้ากับการเล่าเรื่อง เพื่อให้กลุ่มผู้รับสารเห็นภาพชัดเจนขึ้น
โดยการทำ Data Storytelling ไม่ใช่แค่การทำให้ข้อมูลออกมาเป็นรูปภาพหรือเป็นกราฟเท่านั้น แต่จะเริ่มตั้งแต่การให้ความสำคัญกับการเก็บข้อมูลดิบ (Raw Data) ที่ยังไม่ได้ประมวลผลว่า ธุรกิจควรเก็บข้อมูลอะไรและเก็บข้อมูลประเภทไหนบ้างง จากนั้นค่อยนำไปสู่การค้นหาข้อมูลเชิงลึก และโยงข้อมูลออกมาเป็นเรื่องราว
4. ข้อมูลไม่มีคุณภาพ
ข้อมูลไม่มีคุณภาพนับเป็นความท้าทายใหญ่ที่สุด หากสรุปแบบรวบรัดแล้ว ข้อมูลไม่มีคุณภาพ หมายถึงข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วน ไม่สอดคล้องกัน ไม่อัปเดตเป็นปัจจุบัน และเมื่อข้อมูลไม่มีคุณภาพย่อมไม่สามารถนำไปหา Insight หรือนำไปใช้งานต่อได้ เพราะจะสร้างผลลัพธ์ที่ผิดพลาด
สำหรับแนวทางการแก้ปัญหาเรื่องข้อมูลไม่มีคุณภาพ คือ การวางแนวทางด้านธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ที่เป็นการสร้างมาตรฐานการบริหารจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ ด้วยการกำหนดทิศทาง ควบคุม ให้ข้อมูลมีคุณภาพที่ดี ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การวางนโยบายการดูแลข้อมูล กำหนดกลุ่มบุคคลที่รับผิดชอบดูแลจัดการข้อมูล และวางแนวทางการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ
5. ขาดเครื่องมือและกระบวนการที่เหมาะสม
เครื่องมือและกระบวนการที่เหมาะสม เป็นอีกปัจจัยสำคัญในการสร้างความเข้าใจ วิเคราะห์ และนำข้อมูลไปใช้งาน โดยคำแนะนำเบื้องต้น คือ องค์กรควรลงทุนในเครื่องมือที่จำเป็น เช่น เครื่องมือการทำ Data Visualization รวมถึงจัดฝึกอบรมพนักงาน เพื่อให้สามารถใช้เครื่องมือได้อย่างมีประสิทธิภาพ
6. ขาดความตระหนักเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
ปัจจุบันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นอีกเรื่องที่ต้องให้ความสำคัญเป็นลำดับแรกๆ เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการละเมิดข้อมูล เหตุข้อมูลรั่วไหล หรือการนำข้อมูลไปใช้ในทางที่ไม่เหมาะสม โดยการวางแนวทางด้าน Data Governance สามารถช่วยกำกับดูแลเรื่องความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยของข้อมูลได้
แต่อีกส่วนหนึ่ง คือ พนักงานในองค์กรต้องตระหนักถึงความสำคัญของการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลด้วยเช่นกัน ต้องรู้ว่าข้อมูลประเภทไหนเป็นข้อมูลที่มีความอ่อนไหว และระมัดระวังอยู่เสมอเมื่อมีการแชร์ข้อมูล หรือนำข้อมูลไปใช้งาน
7. ความไม่มั่นใจในทักษะด้านข้อมูล
การขาดความมั่นใจเรื่องทักษะด้านข้อมูล เช่น ไม่กล้านำข้อมูลไปใช้งาน จะเป็นสาเหตุที่ขัดขวางการนำข้อมูลไปใช้ตัดสินใจในกระบวนการต่างๆ หรือ Data-Driven Decision ดังนั้นการจัดโปรแกรมฝึกอบรมอย่างสม่ำเสมอ และส่งเสริมให้นำข้อมูลไปใช้งานจริง จะช่วยสร้างความมั่นใจและพัฒนาทักษะด้านข้อมูลได้ในระยะยาว
8. ขาด Mindset เรื่อง Data-Driven
ความท้าทายอย่างสุดท้ายเป็นเรื่องของการขาด Mindset ด้าน Data-Driven ทั้งในแง่การขาดความเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูล และความไม่ต้องการการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานจากการนำข้อมูลมาใช้งาน
สำหรับแนวทางจัดการความท้าทาย ควรเริ่มต้นจากผู้บริหารองค์กร ซึ่งมีอำนาจในการตัดสินใจและมีอิทธิพลในการขับเคลื่อนให้เกิดการเปลี่ยนแปลง เมื่อผู้บริหารมี Data-Driven Mindset ที่เข้าใจและเป็นแบบอย่างในการใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ วัฒนธรรมองค์ย่อมเป็นไปในทิศทางเดียวกัน
3 องค์ประกอบในการผลักดัน Data Literacy ให้สำเร็จ
หากธุรกิจต้องการผลักดันให้ Data Literacy ประสบความสำเร็จ ควรให้ความสำคัญกับองค์ประกอบ 3 ด้านด้วยกัน ดังนี้
1. ความเข้าใจเรื่องข้อมูล (Data Understanding)
ความเข้าใจเรื่องข้อมูล คือ การเข้าใจและแปลความข้อมูลที่อยู่ในหลายๆ รูปแบบออกมาได้ ซึ่งหากแบ่งตามโครงสร้างข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่
- ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) หมายถึง ชุดข้อมูลที่มีการจัดเรียงโครงสร้างอย่างเป็นระเบียบ มีความชัดเจน หรือระบุได้ด้วยตัวเลข และพร้อมใช้งานได้ทันที เช่น จำนวนการซื้อขายกับลูกค้า เปอร์เซ็นต์การเติบโตของยอดขาย
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) หมายถึง ข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่ชัดเจน หรือไม่สามารถระบุความแน่นอนของข้อมูลนั้นๆ ได้ ยังไม่สามารถประมวลผล เพื่อนำไปใช้ได้ทันที เช่น ข้อความบนโซเชียลมีเดีย รูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เสียง
- ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data) หมายถึง ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างในระดับหนึ่งแต่ยังไม่สมบูรณ์ เช่น Email Header หรือ Hashtag (#) หมวดหมู่คอนเทนต์บนโซเชียลมีเดีย
2. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)
การเตรียมข้อมูลเริ่มต้นตั้งแต่กระบวนการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั้งจากภายในและภายนอกองค์กร โดยหากองค์กรมี Data Governance จะสามารถวางแนวทางและกระบวนการจัดการข้อมูลได้ตั้งแต่เริ่มแรก ซึ่งจะช่วยให้การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการนำข้อมูลไปใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
หลังรวบรวมข้อมูลแล้วจะเข้าสู่การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) เพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งานที่สุด ไม่ว่าจะเป็นลบข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เติมข้อมูลส่วนที่ขาดหาย และปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน
3. การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Culture)
สุดท้ายแล้วมนุษย์ คือ ผู้ที่นำข้อมูลไปใช้ ดังนั้นการสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงเป็นเรื่องสำคัญ โดยต้องทำให้ทุกคนมองว่า ข้อมูลคือทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์ (Strategic Asset) ซึ่งสามารถช่วยสร้างจุดแข็งให้ธุรกิจ เพิ่มความรวดเร็วในการดำเนินงาน เพิ่มความสามารถในการแข่งขัน และเปิดทางสู่การสร้างแหล่งรายได้ใหม่ๆ
โดยสิ่งแรกต้องเริ่มที่ Mindset ด้วยการทำให้ทุกฝ่ายเห็นความสำคัญของการนำข้อมูลมาใช้ในกระบวนการทำงานและการตัดสินใจ ควบคู่ไปกับการพัฒนาทักษะของคนในองค์กร ไม่ว่าจะเป็นทักษะการทำความเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น หรือวิธีการใช้เครื่องมือต่างๆ ในการนำข้อมูลมาใช้งาน
แม้การสร้าง Data Literacy หรือความสามารถในการอ่าน ทําความเข้าใจ สื่อสารข้อมูล และนำข้อมูลไปใช้งานในรูปแบบต่างๆ จะมีความท้าทายอยู่ไม่น้อย แต่หากมีเป้าหมายและแนวทางที่เหมาะสม การสร้างองค์กรที่เป็น Data-Driven ย่อมเกิดขึ้นได้จริง
สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data & AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร ‘บลูบิค (Bluebik)’ มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจรและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011
