Data Monetization จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อภาคธุรกิจค้าปลีก ซึ่งหากกล่าวอย่างรวบรัด Data Monetization เป็นกระบวนการนำข้อมูลมาเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจ เพื่อสร้างรายได้จากข้อมูลในระยะยาว โดยธุรกิจสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก รูปแบบ และเทรนด์ต่างๆ เพื่อนำไปใช้สร้างมูลค่าให้เกิดขึ้น  

สำหรับธุรกิจค้าปลีกแล้ว การทำ Data Monetization แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่  

• การสร้างรายได้จากข้อมูลโดยตรง (Direct Monetization)  

• การสร้างรายได้จากข้อมูลทางอ้อม (Indirect Monetization) ที่เป็นการนำข้อมูลไปพัฒนาเป็นธุรกิจใหม่ๆ รวมถึงใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานต่างๆ  

ธุรกิจค้าปลีกจะใช้ข้อมูลอย่างไรเพื่อสร้างมูลค่าสูงสุด 

ในการทำ Data Monetization ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้แนวทางได้หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น 

1. โปรไฟล์ลูกค้าแบบครบวงจร 

การสร้างมุมมองลูกค้าแบบครบวงจรโดยการรวมข้อมูลจากช่องทางต่างๆ ที่ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ (Touchpoint) ซึ่งดำเนินการได้ดังนี้  

• สร้างมุมมองลูกค้า 360 องศา – การรวมข้อมูลจากปฏิสัมพันธ์ออนไลน์และออฟไลน์เพื่อให้ธุรกิจเข้าใจความชอบ พฤติกรรม และรูปแบบการซื้อของลูกค้า มุมมองแบบองค์รวมนี้ทำให้สามารถใช้กลยุทธ์การตลาดแบบส่วนบุคคลและเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าได้ 

• การวิเคราะห์เชิงทำนาย – การใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้าและแนวโน้มในการเปลี่ยนไปใช้แบรนด์อื่น ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับข้อเสนอและวิธีการสื่อสารให้เหมาะสม ซึ่งเพิ่มความพึงพอใจและความจงรักภักดีของลูกค้า 

2. การบูรณาการข้อมูลและการเข้าถึงข้อมูล 

ธุรกิจค้าปลีกควรมีการรวมศูนย์ข้อมูลไว้ในแหล่งเดียว เพื่อช่วยให้หน่วยธุรกิจต่างๆ ภายในองค์กรสามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้อย่างรวดเร็วราบรื่น  

• สร้างคลังข้อมูลกลาง – การใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลที่รวมศูนย์ทำให้กระบวนการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น ซึ่งสามารถปรับปรุงการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลัง กลยุทธ์การกำหนดราคา และแคมเปญการตลาด 

• การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ – การใช้เครื่องมือที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ร้านค้าสามารถตอบสนองการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างรวดเร็ว โดยการปรับราคาและระดับสินค้าคงคลังตามความต้องการปัจจุบัน 

3. เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง 

การลงทุนในเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ข้อมูลได้อย่างมาก 

• เครื่องมือ Business Intelligence (BI) – การใช้เครื่องมือ BI สามารถเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ ผ่านการแสดงภาพเช่น แดชบอร์ดและรายงาน ซึ่งช่วยให้พนักงานในองค์กรสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

• อัลกอริทึม Machine Learning – ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้เทคนิค Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาลักษณะและรูปแบบ ซึ่งสามารถแจกแจงกลยุทธ์การกำหนดราคา การจัดการสินค้าคงคลัง และการตลาดแบบเฉพาะเจาะจง ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการทำให้ยอดขายและผลกำไรเพิ่มขึ้น 

4. กลยุทธ์ในการสร้างประสบการณ์แบบส่วนบุคคล (Personalization)  

การใช้ข้อมูลเพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบส่วนบุคคลสามารถเพิ่มการมีส่วนร่วมกับแบรนด์สินค้าได้ในระยะยาว 

• แคมเปญการตลาดแบบมุ่งเป้า (Targeted Marketing) – โดยการวิเคราะห์ข้อมูลประชากรและประวัติการซื้อ ธุรกิจค้าปลีกสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่เหมาะสมกับกลุ่มลูกค้าเฉพาะกลุ่มได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสที่ลูกค้าจะซื้อสินค้ามากขึ้น  

• การแนะนำสินค้าสำหรับลูกค้าเฉพาะราย – การใช้เครื่องมือแนะนำสินค้าตามพฤติกรรมลูกค้า โดยอ้างอิงจากข้อมูลการซื้อสินค้าที่ผ่านมาของลูกค้า สามารถช่วยแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าในช่วงเวลานั้นๆ ได้ และเพิ่มโอกาสในการกลับมาซื้อสินค้าซ้ำ   

5. การพัฒนาปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง 

ธุรกิจค้าปลีกนำข้อมูลมาช่วยในการปรับปรุงกระบวนการทำงานต่างๆ อยู่ตลอดเวลา เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพงานให้ดียิ่งขึ้น  

• การเปิดรับฟีดแบ็กอย่างสม่ำเสมอ – การรวบรวมข้อเสนอแนะจากลูกค้าอย่างสม่ำเสมอเกี่ยวกับประสบการณ์ของซื้อสินค้าและใช้บริการต่างๆ สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ นำไปสู่แนวทางเชิงรุกในการตอบสนองความต้องการผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา 

• การฝึกอบรมและการพัฒนา – การลงทุนในการฝึกอบรมพนักงานเกี่ยวกับเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้พนักงานสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพในบทบาทของตน ส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลภายในองค์กร 

การนำแนวทางเหล่านี้ไปใช้ จะช่วยให้ธุรกิจปลีกสามารถเพิ่มมูลค่าของสินทรัพย์ข้อมูลให้สูงสุด นำไปสู่ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ดีขึ้น ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น และโอกาสในการสร้างรายได้ที่เพิ่มขึ้น 

กรณีศึกษา (Use Cases) ของ Data Monetization ในธุรกิจค้าปลีก 

1. การปรับปรุงการดำเนินงานภายในให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น 
   ธุรกิจค้าปลีกสามารถนำข้อมูลสามารถใช้ภายในเพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานในหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็น 

• การจัดการสินค้าคงคลัง – การวิเคราะห์ข้อมูลการขายและแนวโน้มตามฤดูกาลช่วยให้ธุรกิจจัดการระดับสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยงสินค้าหมดสต็อกหรือสินค้าล้นสต็อก  

• การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน – การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถระบุข้อผิดพลาดในห่วงโซ่อุปทาน ช่วยให้ร้านค้าปรับปรุงการขนส่งและลดเวลาในการจัดส่ง 

• การลดต้นทุน – การวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานช่วยให้ร้านค้าระบุจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพและลดต้นทุนในส่วนที่ไม่จำเป็นลง  

2. การเพิ่มประสบการณ์ลูกค้า 
   ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้ข้อมูลเพื่อสร้างประสบการณ์แบบส่วนบุคคลสำหรับลูกค้า 

• โปรโมชั่นแบบมุ่งเป้า – การวิเคราะห์ประวัติการซื้อและพฤติกรรมในการเลื่อนดูเว็บไซต์ ช่วยให้ร้านค้าสามารถส่งโปรโมชั่นและข้อเสนอที่มีแนวโน้มจะสอดคล้องกับลูกค้าแต่ละรายมากขึ้น 

• การแนะนำสินค้าแบบเฉพาะเจาะจง – ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้ข้อมูลเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับความชอบของลูกค้า ซึ่งเพิ่มประสบการณ์การช็อปปิ้งและกระตุ้นให้ซื้อซ้ำ    

• การสื่อสารแบบส่วนบุคคล – ข้อมูลช่วยใหธุรกิจค้าปลีกปรับกลยุทธ์การสื่อสารให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย เพิ่มการมีส่วนร่วมและความจงรักภักดีที่มีต่อแบรนด์ได้ 

3. การสร้างรายได้จากพื้นที่หน้าร้านและแพลตฟอร์มขายสินค้า 
   ธุรกิจค้าปลีกสามารถสร้างรายได้จากพื้นที่สื่อโดยการขายพื้นที่โฆษณาบนแพลตฟอร์มของตน ไม่ว่าจะเป็น  

• โฆษณาดิจิทัล – ธุรกิจค้าปลีกสามารถเปิดพื้นที่ให้ลงโฆษณาดิจิทัลบนเว็บไซต์ แอปมือถือ หรือจดหมายข่าวอีเมล 

• โฆษณาในร้าน – แบรนด์ต่างๆ สามารถซื้อพื้นที่โฆษณาในร้านค้า เช่น สัญญาณดิจิทัลหรือสื่อสิ่งพิมพ์เพื่อโปรโมทสินค้า 

• การทำคอนเทนต์สปอนเซอร์ – ธุรกิจค้าปลีกสามารถร่วมมือกับแบรนด์เพื่อสร้างำคอนเทนต์สปอนเซอร์ ซึ่งเป็นการโปรโมตสินค้าในรูปแบบที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น 

4. การประยุกต์ใช้ AI และ Machine Learning 
   ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้ AI และ Machine Learning เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน ไม่ว่าจะเป็น 

• การวิเคราะห์เชิงทำนาย – โมเดล AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มการขายในอนาคต ช่วยให้ร้านค้าปรับกลยุทธ์การจัดการสินค้าคงคลังและกำหนดราคา 

• การวางแผนความต้องการสินค้า – อัลกอริทึม Machine Learning สามารถวิเคราะห์แนวโน้มตามฤดูกาลและปัจจัยภายนอกเพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ความต้องการ 

• การจัดการสินค้าคงคลัง – AI สามารถช่วยให้การปรับระดับสินค้าคงคลังเป็นไปอย่างเหมาะสมโดยการคาดการณ์ความเสี่ยงของการขาดสินค้าและเกินสินค้า 

5. การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน 
   ข้อมูลสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานและระบุจุดที่ต้องการปรับปรุงได้ในหลายส่วน 

• การเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่ง – ร้านค้าสามารถใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการขนส่ง ลดเวลาในการจัดส่งและต้นทุน 

• การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์ – การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ร้านค้าประเมินประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์และเจรจาเงื่อนไขที่ดีกว่า 

มุ่งสู่การสร้างมูลค่าทางธุรกิจด้วยข้อมูลกับ Bluebik 

Bluebik ผู้นำด้านที่ปรึกษาและโซลูชันดิจิทัล พร้อมเป็นพันธมิตรที่ช่วยให้องค์กรธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลเป็นขุมพลังในการเติบโตอย่างยั่งยืนในอนาคต ผ่านแนวทางเชิงกลยุทธ์ดังนี้ 

✅ การวางแผนกลยุทธ์และการบริหารจัดการโครงการ (PMO): กำหนดทิศทางและบริหารจัดการโครงการเกี่ยวกับข้อมูล ให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ ภายใต้กรอบการกำกับดูแลข้อมูลและความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่เชื่อถือได้ 

✅ ระบบนิเวศข้อมูลแบบครบวงจร: วางรากฐานด้านข้อมูล พร้อมเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ลดการทำงานแบบไซโลพร้อมสร้างศูนย์กลางข้อมูล เพื่อสกัดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง 

✅ การวิเคราะห์ด้วย AI ขั้นสูง: ครอบคลุมตั้งแต่การตรวจจับการทุจริตไปจนถึงการนำเสนอประสบการณ์เฉพาะบุคคล ด้วยปรับใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์ขั้นสูง 

✅ กลยุทธ์ด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและกฎหมาย: รองรับการดำเนินงานให้สอดคล้องกับกฎระเบียบต่าง ๆ เช่น PDPA และข้อกำหนดอื่น ๆ เป็นต้น 

✅ โซลูชันการสร้างมูลค่าจากข้อมูลแบบครบวงจร: พัฒนาโมเดลการสร้างรายได้ที่มีความยืดหยุ่นสูง สามารถขยายตัวได้ทั้งทางตรงและทางอ้อม เพื่อตอบโจทย์เป้าหมายทางธุรกิจขององค์กร 

Data Monetization ไม่ใช่แค่ตัวเลือก แต่คือกลยุทธ์ที่ Bluebik พร้อมช่วยคุณสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ 

📩 ติดต่อ Bluebik วันนี้ เพื่อค้นหาโซลูชันที่ใช่ และปลดล็อกศักยภาพข้อมูลขององค์กรคุณ 

✉ hello@bluebik.com  

☎ 02-636-7011 

The post Data Monetization ในธุรกิจค้าปลีก ใช้ข้อมูลอย่างไรให้ปลดล็อกมูลค่าสูงสุด appeared first on Bluebik.

สาระสำคัญ: 

1. การสร้างช่องทางรายได้ใหม่: การปรับเปลี่ยนข้อมูลทั่วไปเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insights) เพิ่มช่องทางสร้างรายได้ทั้งทางตรงและทางอ้อม  

2. การเพิ่มการมีส่วนร่วมกับลูกค้า: ยกระดับการให้บริการเฉพาะบุคคล สนับสนุนกลยุทธ์ขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล รักษาฐานลูกค้าพร้อมเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายใหม่อย่างแม่นยำ 

3. การสร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขัน: สถาบันที่ดำเนินกระบวนการ Data Monetization สามารถสร้างข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่ง 

ท่ามกลางโลกธุรกิจที่แข่งขันกันอย่างรุนแรงและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว Data Monetization จึงมิใช่เพียง ‘ทางเลือก’ แต่กำลังกลายเป็นแผนงานที่ ‘จำเป็น’ โดยเฉพาะธุรกิจการเงินที่นับวันปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง 

จาก Insight สู่ Impact 

ธุรกิจการเงินเป็นอุตสาหกรรมที่มีความเป็นพลวัตสูง โดยมีนวัตกรรมและเทคโนโลยีเป็นหัวใจสำคัญในกระบวนการเปลี่ยนแปลง กระแสสำคัญที่สถาบันการเงินชั้นนำให้ความสนใจ คือ การใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลที่มีอยู่และข้อมูลที่กำลังเพิ่มจำนวนขึ้นทุกวัน ด้วยการสกัดคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลผ่านกระบวนการเปลี่ยนข้อมูลดิบจากหลายแหล่ง ให้เป็นข้อมูลเชิงลึก (Insights) แบบรวมศูนย์ที่สามารถสร้างมูลค่าเพิ่มให้ธุรกิจและปฏิรูปประสบการณ์ของลูกค้าเฉพาะราย   

รายงาน Global Economic Report ปี 2567 ของธนาคารโลก ระบุว่าสถาบันการเงินที่ให้ความสำคัญกับ Data Monetization บรรลุเป้าหมายการเติบโตของธุรกิจ้เร็วขึ้นถึง 1.5 เท่า อีกทั้งยังทำให้ประสิทธิภาพของกระบวนการดำเนินธุรกิจเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ 

กรณีศึกษาเชิงกลยุทธ์ของ Data Monetization  

1. การเพิ่มช่องทางการสร้างรายได้ รับมือเทรนด์ขาลงของ NIM 

ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา อัตราส่วนต่างรายได้ดอกเบี้ยสุทธิ (Net Interest Margin – NIM) ปรับตัวลดลงต่อเนื่องเฉลี่ย 12% ต่อปี (รายงาน Financial Stablility ของ IMF 2566) สถาบันการเงินกำลังเผชิญกับแรงกดดัน ให้หาช่องทางการสร้างรายได้ใหม่ ๆ เพื่อทดแทนรายได้ที่ลดลงของ NIM ด้วยเหตุนี้ Data Monetization จึงเป็นกระแสใหม่ที่กำลังได้รับความสนใจในอุตสาหกรรมการเงิน  

ยกตัวอย่าง ธนาคารชั้นนำแห่งหนึ่งในเอเชีย สามารถสร้างรายได้ 15 ล้านดอลลาร์ต่อปี จากการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้บริโภคแบบไม่ระบุตัวตน ให้แก่พันธมิตรค้าปลีกและหน่วยงานภาครัฐ (Statista, 2566) 

2. พลิกโฉมการให้บริการด้วย Hyper-Personalized Services  

ผู้บริโภคกว่า 78% พึงพอใจกับบริการทางการเงินและการแก้ปัญหาที่ธนาคารออกแบบสำหรับลูกค้าแต่ละราย ด้วยการใช้ AI ประมวลผลข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภค และปรับแต่งผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความต้องการและปัญหาที่ลูกค้าเผชิญอยู่ ส่งผลให้ธนาคารสามารถรักษาฐานลูกค้าเดิมได้ (การศึกษาของ Statista ปี 2566) 

การก้าวล้ำนำ Fintech 

ปี 2566 การลงทุนในธุรกิจ Fintech ทั่วโลกมีมูลค่าถึง 180 พันล้านดอลลาร์ (OECD, 2023) ส่งผลให้เกิดการแข่งขันในภาคธุรกิจการเงินอย่างรุนแรง กดดันให้ธนาคารแบบดั้งเดิมหันมาให้ความสำคัญกับการใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อรักษาขีดความสามารถในการแข่งขัน และสร้างนวัตกรรมใหม่ได้เร็วมากขึ้น  

กรอบการทำงาน 5 ขั้นตอนสู่ความสำเร็จ Data Monetization 

กรอบการดำเนินงาน (Framework) เป็นหัวใจสำคัญของการบรรลุเป้าหมายการลงทุนด้านเทคโนโลยี ที่ต้องสร้างมูลค่าเพิ่มให้แก่ธุรกิจได้อย่างจริง  ดังนั้น กรอบการทำงานสำหรับกระบวนการ Data Monetization จึงต้องมีโครงสร้างชัดเจน สามารถแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติและวัดผลทางธุรกิจได้้ 

1. โครงสร้างพื้นฐาน (Foundation): สร้างระบบนิเวศข้อมูลแบบรวมศูนย์ 

รากฐานสำคัญของ Data Monetization คือ โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลแบบรวมศูนย์และมีความปลอดภัยสูง  

หลักการดำเนินงาน: 

• ทลายระบบการจัดเก็บข้อมูลแบบไซโล ด้วยการรวบรวมข้อมูลไปยังพื้นที่จัดเก็บที่เชื่อถือได้เพียงแหล่งเดียว 

• รับรองความถูกต้อง คุณภาพ และความสมบูรณ์ของข้อมูล ผ่านกรอบการกำกับดูแลอย่างเคร่งครัด 

• ปฏิบัติตาม พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของลูกค้า 

2. การวิเคราะห์ขั้นสูง: สร้างข้อมูลเชิงลึก 

ระบบวิเคราะห์ขั้นสูง ช่วยแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ทางธุรกิจ สร้างรายได้และยกระดับประสิทธิภาพกระบวนการดำเนินงาน 

หลักการดำเนินงาน: 

• ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) ประเมินความต้องการและความเสี่ยงของลูกค้า 

• เปิดใช้งานระบบประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงและการมีส่วนร่วมของลูกค้า (Customer Engagement)  

• การใช้ Agentic AI เพื่อสร้างโมเดลการให้คำแนะนำทางการเงินแบบอัตโนมัติ โดยอิงจากข้อมูลตลาดและพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อพัฒนา Hyper-Personalized Services  

3. โมเดลการสร้างรายได้: เลือกแนวปฏิบัติที่เหมาะสมกับธุรกิจ 

  ธนาคารหรือสถาบันการเงิน ต้องกำหนดกลยุทธ์การสร้างรายได้ที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ขององค์กร โดยแบ่งออกได้ดังนี้  

การสร้างรายได้โดยตรง: 

• ขายข้อมูลเชิงลึกแบบไม่ระบุตัวตนให้กับพันธมิตรในระบบนิเวศ เช่น บริษัทประกันภัย ผู้ค้าปลีก หรือหน่วยงานภาครัฐ 

ตัวอย่าง: ธนาคารในยุโรปสร้างรายได้กว่า 12 ล้านดอลลาร์ต่อปีจากการให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสมาชิก (Statista, 2024) 

การสร้างรายได้ทางอ้อม: 

• ใช้ข้อมูลเพื่อยกระดับกระบวนการภายใน ปรับปรุงมาตรฐานการรักษาฐานลูกค้าและลดต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ 

4. การดำเนินการ: ใช้กรณีศึกษา (Use Cases) เป็นแกนนำขยายผล 

นำโครงการ Data Monetization ที่ประสบความสำเร็จและวัดผลตอบแทนได้ มาเป็นต้นแบบเพื่อขยายผลต่อ  

ตัวอย่างกรณีศึกษา: 

• การตรวจจับการทุจริต: เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI  (AI-Powered Tools) ช่วยลดความสูญเสียจากการฉ้อโกงได้ถึง 40% (Forrester, 2023) 

• การออกแบบผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล: ปรับแต่งแผนการออมหรือสินเชื่อให้ตรงกับประวัติและข้อจำกัดของลูกค้าแต่ละราย 

• การประสิทธิภาพการดำเนินงาน: ระบบอัตโนมัติจะปฏิบัติตามกฎระเบียบและปรับปรุงกระบวนการอนุมัติให้รวดเร็วขึ้น 

 5. การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง: ตรวจสอบและวัดผล 

การตรวจสอบประสิทธิภาพการดำเนินงานโครงการและวัดผลอย่างสม่ำเสมอ เป็นหัวใจสำคัญของความสำเร็จในระยะยาว 

แนวทางปฏิบัติสำคัญ: 

• ติดตาม KPI เช่น การเติบโตของรายได้ การประหยัดต้นทุนและการรักษาฐานลูกค้า เป็นต้น 

• ขีดความสามารถในปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบและตลาด 

• ขยายผลกรณีศึกษาที่ประสบความสำเร็จไปยังแผนกหรือภูมิภาคอื่น  

ผลลัพธ์ของ Data Monetization ต่อบริการทางการเงิน 

1. การป้องกันและตรวจจับการทุจริต 

การทุจริตหรือฉ้อโกงยังคงเป็นความเสี่ยงอันดับต้น ๆ ของสถาบันการเงิน ระบบ AI และ Machine Learning – ML ขั้นสูง ระบบวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ จะช่วยระบุรูปแบบกิจกรรมที่ผิดปกติและแจ้งเตือนธุรกรรมต้องสงสัย 

• แนวปฏิบัติ: โมเดล AI จะเปรียบเทียบข้อมูลธุรกรรมกับแนวโน้มในอดีต (Historical Trends) เพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน เช่น การตัดสินใจซื้ออย่างรวดเร็วในหลายพื้นที่ กิจกรรมหรือธุรกรรมน่าสงสัยของบัญชี เป็นต้น 

• ผลกระทบ: รายงานของ Forrester Research ในปี 2566 เปิดเผยว่าระบบที่เปิดใช้งาน AI สามารถลดความสูญเสียจากการฉ้อโกงได้กว่า 40% ลดการแจ้งเตือนผิดพลาด (False Positive) ในขณะเดียวกันช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน 

• ยกตัวอย่าง: ธนาคารแห่งหนึ่งในยุโรปปรับใช้ระบบ AI (AI-Powered Systems) สามารถลดการฉ้อโกงได้ถึง 35% ในปีแรกของการเปิดใช้งาน และลดต้นทุนการดำเนินงานลง 25% จากระบบกระบวนการตรวจสอบการทุจริตอัตโนมัติ 

2. สร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ทางการเงินแบบ Hyper-Personalized Services 

การให้บริการที่ออกแบบเฉพาะบุคคลไม่ใช่ ‘สิ่งที่ควรมี’ แต่เป็น ‘สิ่งที่ต้องมี’ สำหรับการให้บริการภาคการเงิน เพื่อสร้างความแตกต่างให้ธุรกิจ ซึ่งบริการแบบ Hyper-Personalized Products เป็นผลจากการใช้ประโยชน์จากข้ อมูลพฤติกรรมการใช้จ่ายและดัชนีบ่งชี้ต่าง ๆ ที่ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่ตรงใจ  

• วิธีการทำงาน: ใช้ AI ในการแบ่งกลุ่มลูกค้า (AI-powered customer segmentation) เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่าย ประวัติสินเชื่อและรูปแบบการออมของแต่ละบุคคล เพื่อนำเสนอหรือปรับแต่งผลิตภัณฑ์ให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละราย เช่น สินเชื่อ พอร์ตการลงทุน หรือบัตรเครดิต เป็นต้น 

• ผลกระทบ: Statista (2024) รายงานว่าผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล ช่วยเพิ่มการใช้บริการในกลุ่มลูกค้าเดิมได้ถึง 30% เพราะบริการตอบโจทย์ความต้องการได้แม่นยำมากขึ้น  

• ตัวอย่าง: ธนาคารในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้แห่งหนึ่ง เปิดตัวข้อเสนอบัตรเครดิตที่ปรับแต่งตามรูปแบบการใช้จ่าย ส่งผลให้ยอดขายผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับสินค้าหลัก (Cross-Selling Rate) เพิ่มขึ้น 20% ในขณะเดียวกันการใช้งานบัตรเครดิตสูงขึ้น 15% ภายในหกเดือน 

3. เทรนด์ Embedded Finance ระบบนิเวศการเงินยุคใหม่ 

Embedded Finance คือ การผสานบริการทางการเงินเข้ากับแพลตฟอร์มหรือบริการอื่น ๆ ที่ไม่ใช่แพลตฟอร์มของสถาบันการเงิน เช่น มาร์เก็ตเพลสอีคอมเมิร์ซ แอปพลิเคชันเรียกรถ หรือเว็บไซต์จองบริการเกี่ยวกับการท่องเที่ยว เป็นต้น เทรนด์นี้จะช่วยลดความยุ่งยากและขั้นตอนซับซ้อนในกระบวนการชำระเงินของลูกค้า อีกทั้งยังเป็นการขยายบริการทางการเงินนอกเหนือจากช่องทางธนาคารแบบดั้งเดิม 

• วิธีการทำงาน: ผนึกกำลัง Application Programing Interface –  API และ AI เพื่อให้ธนาคารสามารถนำเสนอบริการและผลิตภัณฑ์ทางการเงินต่าง ๆ เช่น การอนุมัติสินเชื่อทันที ตัวเลือกผ่อนชำระ (BNPL) และการชำระเงินแบบฝังตัวในระบบการชำระเงินของแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ 

• ผลกระทบ: Embedded Finance จะเป็นเทรนด์เทคโนโลยีที่จะผลักดันให้เกิดโอกาสในการสร้างรายได้ใหม่ในกลุ่มอุตสาหกรรมการเงินทั่วโลกถึง 230,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2571  (Juniper Research, 2023)  

• ตัวอย่าง: Fintech ในประเทศไทยรายหนึ่งได้ผสาน Embedded Finance เข้ากับแอปฯอีคอมเมิร์ซยอดนิยม สามารถอนุมัติสินเชื่อทันทีสำหรับรายการซื้อสินค้าที่มีมูลค่าสูง ส่งผลให้มูลค่าธุรกรรมบนแพลตฟอร์มเพิ่มขึ้น 25% และขยายฐานลูกค้าของธนาคารไปยังกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่มีความคุ้นเคยเทคโนโลยี 

4. การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคาดการณ์ 

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) เป็นการจัดการความเสี่ยงเชิงรุกให้แก่สถาบันการเงิน อาทิ การผิดนัดชำระหนี้ ความผันผวนของตลาดหรือการละเมิดกฎระเบียบ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งในอดีตและแบบเรียลไทม์ เพื่อส่งสัญญาณเตือนล่วงหน้าหากพบความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต 

• วิธีการทำงาน: โมเดล AI วิเคราะห์ประวัติสินเชื่อ แนวโน้มตลาดและปัจจัยภายนอกอื่น ๆ ประกอบ เช่น ทิศทางเศรษฐกิจ เป็นต้น เพื่อประเมินความน่าจะเป็นในการผิดนัดชำระหนี้หรือภาวะตลาดขาลง 

• ผลกระทบ: รายงาน Financial Stability Review ปี 2567 ของธนาคารโลก ชี้ว่า การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถลดผลขาดทุนด้านเครดิต (Credit Loss) ได้ถึง 25% และยังเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจในสภาวะที่ตลาดหุ้นหรือเศรษฐกิจมีความผันผวนสูงอีกด้วย 

• ตัวอย่าง: ธนาคารชั้นนำในประเทศไทยแห่งหนึ่ง ปรับใช้โมเดลคาดการณ์ (Predictive Analytics) ระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงผิดนัดชำระหนี้ เพื่อนำเสนอทางการปรับโครงสร้างหนี้ล่วงหน้า ส่งผลให้การผิดนัดชำระหนี้ลดลงถึง 15% ในขณะที่อัตราการชำระคืนสินเชื่อเพิ่มขึ้น 20% 

5. เทรนด์ Win-Win ในระบบนิเวศทางธุรกิจยุคดิจิทัล 

นอกจาก Data Monetization สามารถปรับปรุงระบบการทำงานภายในสถาบันการเงิน แล้วการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกแบบไม่ระบุตัวตนและการรวมศูนย์ข้อมูล ยังช่วยให้ธนาคารสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีคุณค่า สำหรับพันธมิตรทางธุรกิจในระบบนิเวศได้อีกด้วย เช่น บริษัทประกันภัย ผู้ค้าปลีกและหน่วยงานภาครัฐ เป็นต้น   

• วิธีการทำงาน: การพัฒนาแพลตฟอร์มในรูปแบบเก็บค่าสมาชิก สำหรับองค์กรที่ต้องการเข้าถึง ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการสังเคราะห์รูปแบบการใช้จ่ายของผู้บริโภค แนวโน้มหรือสถานะสินเชื่อ ความเคลื่อนไหวทางเศรษฐกิจในภูมิภาคและข้อมูลอื่น ๆ  

• ผลกระทบ: นอกจากแหล่งรายได้ใหม่แล้ว Data Monetization ยังช่วยเสริมสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสถาบันการเงินและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย อาทิ บริษัทประกันภัยสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกจากธนาคารเพื่อปรับปรุงโมเดลการกำหนดราคาเบี้ยประกัน  

• ตัวอย่าง: JPMorgan Chase ร่วมมือกับ Airbnb วิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมแบบไม่ระบุตัวตน เพื่อให้ Airbnb สามารถปรับปรุงอัลกอริธึม AI กำหนดราคาและระบุโอกาสทางการตลาดใหม่ ๆ ด้วยการใช้ข้อมูลเชิงลึกจากพฤติกรรมการใช้จ่ายและแนวโน้มเศรษฐกิจระดับภูมิภาค ส่งผลให้ Airbnb สามารถเพิ่มยอดจองได้ 5% ในขณะที่ JPMorgan Chase สามารถขยายการให้บริการข้อมูลเชิงลึกทางการเงิน เพิ่มรายได้และเสริมแกร่งภาพลักษณ์ผู้นำด้านการวิเคราะห์ข้อมูล (JPMorgan Chase Data & Analytics Initiatives (2023) (ข่าวประชาสัมพันธ์ของ JPMorgan Chase) 

มุ่งสู่การสร้างมูลค่าทางธุรกิจด้วยข้อมูลกับ Bluebik 

Bluebik ผู้นำด้านที่ปรึกษาและโซลูชันดิจิทัล พร้อมเป็นพันธมิตรที่ช่วยให้องค์กรธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลเป็นขุมพลังในการเติบโตอย่างยั่งยืนในอนาคต ผ่านแนวทางเชิงกลยุทธ์ดังนี้ 

✅ การวางแผนกลยุทธ์และการบริหารจัดการโครงการ (PMO): กำหนดทิศทางและบริหารจัดการโครงการเกี่ยวกับข้อมูล ให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ ภายใต้กรอบการกำกับดูแลข้อมูลและความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่เชื่อถือได้ 

✅ ระบบนิเวศข้อมูลแบบครบวงจร: วางรากฐานด้านข้อมูล พร้อมเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ลดการทำงานแบบไซโลพร้อมสร้างศูนย์กลางข้อมูล เพื่อสกัดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง 

✅ การวิเคราะห์ด้วย AI ขั้นสูง: ครอบคลุมตั้งแต่การตรวจจับการทุจริตไปจนถึงการนำเสนอประสบการณ์เฉพาะบุคคล ด้วยปรับใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์ขั้นสูง 

✅ กลยุทธ์ด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและกฎหมาย: รองรับการดำเนินงานให้สอดคล้องกับกฎระเบียบต่าง ๆ เช่น PDPA และข้อกำหนดอื่น ๆ เป็นต้น 

✅ โซลูชันการสร้างมูลค่าจากข้อมูลแบบครบวงจร: พัฒนาโมเดลการสร้างรายได้ที่มีความยืดหยุ่นสูง สามารถขยายตัวได้ทั้งทางตรงและทางอ้อม เพื่อตอบโจทย์เป้าหมายทางธุรกิจขององค์กร 

Data Monetization ไม่ใช่แค่ตัวเลือก แต่คือกลยุทธ์ที่ Bluebik พร้อมช่วยคุณสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ 

📩 ติดต่อ Bluebik วันนี้ เพื่อค้นหาโซลูชันที่ใช่ และปลดล็อกศักยภาพข้อมูลขององค์กรคุณ 

✉ hello@bluebik.com  

☎ 02-636-7011 

The post จาก Insight สู่ Impact: Data Monetization กระบวนการปฏิวัติอุตสาหกรรมการเงินครั้งใหม่  appeared first on Bluebik.

สาระสำคัญ 

• เทรนด์ Data Monetization มาแรง: จับตา 5 เทรนด์สำคัญพลิกโฉมการสร้างมูลค่าทางธุรกิจด้วยข้อมูลประจำปี 2568 

• ความท้าทายที่รออยู่จากการทำ Data Monetization: ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การผสานเทคโนโลยีขั้นสูงและข้อกังวลด้านจริยธรรมยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ 

• กลยุทธ์การจัดการข้อมูล: การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเกิดขึ้นใหม่ การสร้างระบบนิเวศ และการให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลข้อมูล เป็นกลยุทธ์สร้างการเติบโตที่ขาดไม่ได้ขององค์กรยุคใหม่ 

• Data Monetization สำเร็จได้ต้องมีกรอบการทำงาน (Framework) ที่เหมาะสม: ธุรกิจจะเติบโตได้ต้องรู้จักใช้เทคโนโลยีเกิดใหม่ สร้างระบบนิเวศและให้ความสำคัญกับความโปร่งใส 

วิวัฒนาการของข้อมูลในฐานะสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ 

ปัจจุบันข้อมูลเป็นสินทรัพย์และรากฐานสำคัญของการสร้างมูลค่าทางธุรกิจ (Data Monetization) องค์กรชั้นนำทั่วโลกเล็งเห็นโอกาสทางธุรกิจและสร้างข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งจาก Data Monetization ตั้งแต่การค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Data Insights) ใช้ประโยชน์จากข้อมูลในฐานะสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ จนถึงการค้นหา New S-Curve ที่สามารถสร้างการเติบโตอย่างต่อเนื่องให้ธุรกิจ 

อย่างไรก็ตาม การผลักดันให้กระบวนการ Data Monetization มีความท้าทายรออยู่ ตั้งแต่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความซับซ้อนทางเทคโนโลยี ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม ตลอดจนผลตอบแทนจากการลงทุน (Return on Investment – ROI) ด้วยเหตุนี้ การริเริ่มกระบวนการ Data Monetization จึงต้องดำเนินอย่างมีกลยุทธ์และรัดกุม  

จับตา 5 เทรนด์สำคัญ Data Monetization ปี 2568

1. การแบ่งปันข้อมูลข้ามระบบนิเวศอุตสาหกรรม (Data Collaboration in Cross-Industry Ecosystems) 

โอกาส: องค์กรชั้นนำกำลังสร้างระบบนิเวศข้อมูลที่เอื้อต่อการแบ่งปันข้อมูล (Collaborative Data Ecosystems)อย่างปลอดภัย กับพันธมิตรทางธุรกิจหรือบริษัทในอุตสาหกรรมอื่น ๆ  

กรณีศึกษา: JPMorgan Chase ร่วมมือกับ Amazon ออกโปรแกรมบัตรเครดิตร่วมกัน โดยใช้วิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ ซึ่งการร่วมมือครั้งนี้ส่งผลให้มีจำนวนบัตรเครดิตใหม่มากกว่า 5 ล้านใบในปีแรก และเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าขึ้น 45% 

 (Source: JPMorgan Chase Annual Report 2566, SEC Filings Q4 2566). 

2. AI และ Machine Learning (ML) เครื่องมือสำคัญ 

โอกาส: โมเดล AI/ML ขั้นสูงจะมีบทบาทสำคัญ อาทิ Narrow AI ในการวิเคราะห์และค้นหาข้อมูลเชิงลึกเฉพาะด้านในองค์กรแบบเรียลไทม์และช่วยให้การตัดสินใจ หรือแก้ปัญหาทางธุรกิจทำได้อย่างรวดเร็วแม่นยำมากขึ้น  

กรณีศึกษา: Wells Fargo รายงานว่าการฉ้อโกงทางธุรกรรมลดลงถึง 35% หลังจากนำระบบ ML มาตรวจจับธุรกรรมต้องสงสัยจากกว่า 8 พันล้านรายการต่อปี โดยยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวผ่านการใช้เทคนิค Federated Learning (FL) 

(Source: Wells Fargo Technology Innovation Report 2566, Federal Reserve Financial Technology Analysis 2567). 

3. การสร้างมูลค่าข้อมูลผ่าน Data as a Service (DaaS) 

โอกาส: องค์กรสามารถเพิ่มช่องทางการสร้างแหล่งรายได้ใหม่ ผ่านโมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบระบบสมาชิก แบ่งปันชุดข้อมูลแบบไม่ระบุตัวตน (Anonymized Datasets) ไปจนถึงการให้บริการข้อมูลเชิงลึกผ่าน API 

กรณีศึกษา: โปรแกรม Data Ventures ของ Walmart สร้างมูลค่าจากข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคแบบไม่ระบุตัวตน ทำให้บริษัท CPG สามารถปรับปรุงการจัดวางสินค้าและการจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่งการปรับปรุงการจัดการสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพ สร้างรายได้เพิ่มเติมถึง 100 ล้านดอลลาร์ ในขณะที่การจัดการสินค้าคงคลังของซัพพลายเออร์มีประสิทธิภาพมากขึ้นถึง 30% 

(Source: Walmart Annual Report 2566, NYSE Market Analysis 2567). 

4. การกำกับดูแลและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล 

โอกาส: พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Personal Data Protection Act: PDPA) และกฎหมายอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง ขับเคลื่อนให้เกิดนวัตกรรมใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Privacy-Enhancing Technologies (PETs)) เปิดโอกาสให้กับธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวในกระบวนการ Data Monetization  

กรณีศึกษา: Allianz Insurance นำเทคนิค Homomorphic Encryption และ Differential Privacy มาใช้ในการดำเนินงานทั่วยุโรป มีการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้ามากกว่า 50 ล้านรายการภายใต้กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของยุโรป หรือ General Data Protection Regulation (GDPR) การปรับใช้เทคโนโลยีดังกล่าวส่งผลให้ประสิทธิภาพ Cross-Selling เพิ่มขึ้นถึง 38% โดยไม่ส่งผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคล  

(Source: Allianz Digital Transformation Report 2566, EU Digital Innovation Observatory 2567). 

5. การเข้าถึงข้อมูลอย่างเท่าเทียม 

โอกาส: Self-Service Analytics Platforms หรือแพลตฟอร์มที่พนักงานสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยตัวเอง กำลังเปลี่ยนวิถีการสร้างมูลค่าเพิ่มจากข้อมูลในทุกระดับชั้น นอกจากนี้ยังช่วยให้พนักงานตัดสินใจได้อย่างรวเร็วและแม่นยำ รวมถึงก่อให้เกิดการสร้างสรรนวัตกรรมใหม่ ๆ ได้อีกด้วย 

กรณีศึกษา: Target Corporation ติดตั้ง Self-Service Analytics Platforms ยกระดับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ให้แก่พนักงานในร้านค้า 1,900 แห่ง ส่งผลให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้นและประหยัดต้นทุนได้ 300 ล้านดอลลาร์จากปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง 

 (Source: Target Digital Innovation Report 2566, NASDAQ Retail Technology Index 2567). 

ความท้าทายของ Data Monetization 

1. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: ความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและการรั่วไหลของข้อมูลเป็นหนึ่งในความท้าทายสำคัญในกระบวนการสร้างมูลค่าจากข้อมูล 

ผลกระทบ: การใช้ข้อมูลในทางที่ผิดและการรั่วไหลของข้อมูลอาจส่งผลให้เกิดความเสียหายต่อชื่อเสียง สูญเสียความไว้วางใจจากลูกค้าและบทลงโทษทางกฎหมาย 

แนวทางแก้ไข: 

• การนำเทคโนโลยี PETs มาใช้: ยกตัวอย่างเทคนิคที่สามารถนำมาใช้ ดังนี้ การใช้ข้อมูลแบบไม่ระบุตัวตน (Anonymization) การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของรหัสแทน (Tokenization) และการเข้ารหัสแบบรักษาความสามารถในการคำนวณโดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว (Homomorphic Encryption) 

• การลงทุนในเครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคาม 

• สถาปัตยกรรมความปลอดภัยแบบ Zero-trust 

• การตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำเพื่อระบุและแก้ไขช่องโหว่ในระบบ เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล  

2. การบูรณาการเทคโนโลยี AI และ ML ขั้นสูง: องค์กรต้องเผชิญกับความซับซ้อนในการเชื่อมโยงเทคโนโลยี AI และ ML กับระบบเดิม เป็นอุปสรรคสำคัญในกระบวนการสร้างมูลค่าเชิงพาณิชย์จากข้อมูล 

ผลกระทบต่อธุรกิจ: การบูรณาการที่ขาดประสิทธิภาพจะส่งผลโดยตรงต่อกระบวนการดำเนินงาน และผลตอบแทนจากการลงทุน 

แนวทางการดำเนินการ: 

• ประยุกต์ใช้ระบบคลาวด์เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการปรับเพิ่ม/ลดการใช้ทรัพยากร และเพิ่มความคล่องในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ 

• นำสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสมาใช้ในกระบวนการบูรณาการ AI และ ML ด้วยแนวทางแบบโมดูลาร์ (Modular) 

• พัฒนาศักยภาพบุคลากรให้สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

3. คุณภาพข้อมูลและระบบ Silos: ข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพและระบบการทำงานที่แยกส่วน เป็นอุปสรรคสำคัญต่อ Data Monetization 

ผลกระทบ: ข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพจะส่งผลต่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจ ทำให้ผลลัพธ์ขาดความน่าเชื่อถือ และการมีข้อมูลแบบไซโล (Silo) ทำให้ความเข้าใจข้อมูลไม่ตรงกัน  

แนวทางการรับมือ:  

• ศูนย์รวมข้อมูล (Centralized Data Hubs): จัดตั้งศูนย์ข้อมูลกลางเพื่อลดการแยกส่วนในการดำเนินงานหรือระบบการทำงานแบบ Silos 

• การตรวจสอบข้อมูลแบบเรียลไทม์: เลือกใช้เครื่องมือที่สามารถตรวจสอบและจัดทำ Data Cleansing อย่างสม่ำเสมอ 

• กำหนดกรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่มีความรัดกุมและครอบคลุม 

• การจัดทำ Business Glossary และ Data Catalog เพื่อให้สามารถอธิบายข้อมูลให้คนในองค์กรเข้าใจความหมายไปในทิศทางเดียวกัน  

4. การเลือกโมเดล Data Monetization ที่เหมาะสม: องค์กรส่วนใหญ่ประสบปัญหาในการเลือกกลยุทธ์และโมเดลที่เหมาะสมสำหรับการสร้างมูลค่าจากข้อมูล 

ผลกระทบต่อธุรกิจ: การเลือกกลยุทธ์ที่ไม่เหมาะสมทำให้องค์กรสูญเสียโอกาสการสร้างรายได้และต้นทุนการจัดการข้อมูลสูง เสี่ยงต่อการละเมิดกฎหมายและค่าปรับมหาศาล กรณีที่ไม่ได้รับการยินยอมจากลูกค้า  

แนวทางการดำเนินการ: 

• การประเมินแนวทางการใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานภายในองค์กร สร้างรายได้หรือแบ่งปันข้อมูลกับพันธมิตรทางธุรกิจ 

• ใช้แนวทาง Consent-Based Monetization โดยให้ลูกค้าควบคุมข้อมูลตนเอง 

• พัฒนาโมเดลการสร้างมูลค่าแบบผสมผสานที่รวมการสร้างคุณค่าทั้งทางตรงและทางอ้อม 

• นำข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้ามาปรับปรุงแนวทางการสร้างมูลค่าเพิ่มอย่างต่อเนื่อง 

• ดำเนินโครงการนำร่องเพื่อทดสอบและปรับแต่งก่อนขยายผลในวงกว้าง 

5. การสร้างสมดุลด้านจริยธรรม: ความกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลกำลังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง อาทิ อคติใน AI และการบิดเบือนพฤติกรรมลูกค้า เป็นต้น  

ผลกระทบต่อธุรกิจ: ความเสี่ยงด้านชื่อเสียงและความท้าทายทางกฎหมายจากประเด็นจริยธรรมจากการใช้ AI/ML 

แนวทางการดำเนินการ: 

• กำหนดนโยบายที่โปร่งใสในการจัดการข้อมูลตลอดกระบวนการ Data Monetization  

• การใช้ Ethical AI และหลีกเลี่ยงอคติของข้อมูล (Bias) จัดให้มีการตรวจสอบอคติของโมเดล AI หรือ ML อย่างเป็นระบบและสม่ำเสมอ 

• การเลือกโมเดลที่ ปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล เช่น Federated Learning, Homomorphic Encryption  

• จัดตั้งคณะกรรมการจริยธรรมภายในเพื่อกำกับดูแลการใช้ข้อมูลอย่างเหมาะสม 

กลยุทธ์ Data Monetization รับมือเทรนด์ธุรกิจปี 2568 

1. การลงทุนในเทคโนโลยีใหม่ (Emerging Technologies Investment) 

• การประยุกต์ Agentic AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ Data Monetization โดยสร้างข้อมูลเชิงลึกและดำเนินการแบบอัตโนมัติ 

• การนำเทคโนโลยี PETs เช่น Homomorphic Encryption มาใช้ เพื่อการแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัย 

2. การสร้างระบบนิเวศด้านข้อมูล (Data Ecosystem Development): 

• การสร้างความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับพันธมิตรในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ฟินเทคและธุรกิจค้าปลีก เป็นต้น 

• การเข้าร่วมตลาดข้อมูล (Data Marketplaces) เพื่อขยายการช่องทางการเข้าถึงและสร้างแหล่งรายได้เพิ่มเติม 

3. การให้ความสำคัญกับประสบการณ์ลูกค้า (Customer-Centric Approach) 

• การให้ความสำคัญกับการสร้างคุณค่าที่จับต้องได้ ผ่านบริการที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลและการลดต้นทุน 

• การนำข้อมูลเชิงลึกมาใช้ในการตอบสนองความต้องการและแก้ไขข้อกังวลของลูกค้า 

• การใช้แนวทาง Consent-Based Monetization โดยให้ลูกค้าควบคุมข้อมูลของตนเอง  

4. การใช้กลยุทธ์ข้อมูลแบบ Agile (Agile Data Strategies)  

• การดำเนินการทบทวนและปรับปรุงกลยุทธ์อย่างต่อเนื่องให้สอดคล้องกับพลวัตของตลาดและการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบ 

• การใช้ Iterative Models เพื่อปรับปรุงกระบวนการสร้างมูลค่าจากข้อมูลอย่างต่อเนื่อง 

5. การพัฒนาตัวชี้วัดที่น่าเชื่อถือ (Reliable Metrics Development) 

• กำหนดดัชนีชี้วัดผลการดำเนินงาน ครอบคลุมตั้งแต่การเติบโตของรายได้ จำนวนลูกค้าใหม่ที่เพิ่มขึ้นและรักษาลูกค้าเดิม ตลอดจนต้นทุนการดำเนินงานที่ลดลง 

กรอบการดำเนินงานเชิงกลยุทธ์สำหรับ Data Monetization 

1. การออกแบบ Value Proposition ที่มีลูกค้าเป็นศูนย์กลาง 

กระบวนการ Data Monetization จะสำเร็จได้ จำเป็นต้องเข้าใจถึงพลวัตของตลาด ปัญหาและความต้องการของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง โดยองค์กรต้องระบุได้ว่าโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Solution) ใดบ้าง ที่สามารถเติมเต็มความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง และสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มอย่างเป็นรูปธรรมให้กับลูกค้าได้ ซึ่งการบรรลุเป้าหมายดังกล่าวนี้ต้องอาศัยการวิเคราะห์ตลาดอย่างต่อเนื่อง รวมถึงการได้รับความร่วมมือจากลูกค้า เพื่อรับรองว่าโซลูชันนั้น ๆ ตรงกับความต้องการและส่งผลลัพธ์เชิงบวกอย่างแท้จริง  

2. การเปลี่ยนแปลง DNA องค์กร  

องค์กรชั้นนำตระหนักดีว่า Data Monetization จะสำเร็จได้ต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงในองค์กร ตั้งแต่แนวคิดจนถึงกระบวนการดำเนินงาน ยกตัวอย่างเช่น การยกระดับข้อมูลให้เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ การปรับใช้กระบวนการตัดสินใจด้วยข้อมูลและสนับสนุนให้เกิดการร่วมมือข้ามหน่วยงาน จากการศึกษาของบลูบิคพบว่าองค์กรที่มีวัฒนธรรมขับเคลื่อนกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล มีโอกาสประสบความสำเร็จจากการสร้างรายได้จากข้อมูลมากกว่าองค์กรที่ไม่มี 

3. การกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่ง 

คุณภาพและการกำกับดูแลข้อมูลเป็นรากฐานความสำเร็จของ Data Monetization ดังนั้น องค์กรจำเป็นต้องมีกรอบการทำงานที่สามารถรับรองได้ว่าข้อมูลนั้น ๆ มีความถูกต้อง น่าเชื่อถือและเป็นไปตามกฎระเบียบข้อบังคับต่าง ๆ รวมถึงมีการกำหนด Data Ownership มาตรการรักษาคุณภาพข้อมูลที่เข้มงวดและการปฏิบัติตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ เช่น พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ Personal Data Protection Act (PDPA) เป็นต้น 

4. การใช้ระบบวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง  

การผสมผสานการทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ (Artificial Intelligence – AI), Machine Learning – ML และระบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) สามารถสร้างโอกาสใหม่ ๆ ทางธุรกิจ ผ่านการค้นพบรูปแบบ (Pattern) ที่ซ่อนอยู่ การตัดสินใจที่ซับซ้อนได้อัตโนมัติ พร้อมนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถสร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขัน องค์กรที่สามารถใช้ประโยชน์จากระบบวิเคราะห์ขั้นสูงอย่างมีประสิทธิภาพจะสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนใน Data Monetization ได้อย่างมีนัยสำคัญ 

5. การให้ความสำคัญโครงการที่สร้างผลกระทบสูงสุดก่อน 

กลยุทธ์การสร้างรายได้ที่ประสบความสำเร็จจะให้ความสำคัญกับโครงการที่สร้างผลกระทบทางธุรกิจสูงสุดกับบริษัทก่อนเสมอ ด้วยเหตุนี้ องค์กรควรจัดลำดับความสำคัญโดยอ้างอิงจากแนวโน้มการสร้างรายได้ ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ได้รับและความเชื่อมโยงทางยุทธศาสตร์ ซึ่งแนวทางนี้จะช่วยให้องค์กรสามารถจัดสรรทรัพยากรและทำให้กรอบเวลาของกระบวนการทำ Data Monetization ลดลงได้   

6. การปรับใช้ Scalable IT Infrastructure รองรับการเติบโตในอนาคต 

โครงสร้างพื้นฐานที่มีความยืดหยุ่นเป็นปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนโครงการ Data Monetization อย่างยั่งยืน การวางแผนการลงทุนเทคโนโลยีทันสมัยจึงจำเป็นอย่างยิ่ง ยกตัวอย่างเช่น Cloud-Based Platforms เพื่อรับมือปริมาณจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ระบบวิเคราะห์และการเรียกใช้ข้อมูลทางธุรกิจได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานนี้จะช่วยรับมือกับเปลี่ยนแปลงด้านนวัตกรรมอย่างรวดเร็วและรักษาขีดความสามารถในการแข่งขันในระยะยาว   

7. การพัฒนาโซลูชันตอบโจทย์ความต้องการตลาด 

การเปลี่ยนข้อมูลทั่วไปให้เป็นข้อมูลที่สามารถสร้างรายได้ให้ธุรกิจ ต้องใช้แนวทางการพัฒนาที่มีซับซ้อนสูง ดังนั้น การพัฒนาโซลูชันขั้นสูงจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนโครงการ เช่น แพลตฟอร์มวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ โมเดลคาดการณ์ล่วงหน้า และชุดข้อมูลรายอุตสาหกรรม เป็นต้น ซึ่งโซลูชันที่สามารถตอบโจทย์ทางธุรกิจได้จริง ล้วนผ่านกระบวนการเรียนรู้และปรับปรุงซ้ำไปซ้ำมา ผ่านข้อเสนอแนะจากตลาดและความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา  

8. การพัฒนาระบบนิเวศเชิงกลยุทธ์  

โครงการ Data Monetization ที่ประสบความสำเร็จ มักรู้จักใช้ประโยชน์จากพันธมิตรทางธุรกิจเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับข้อมูล การเข้าร่วมในระบบนิเวศด้านข้อมูลจะช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลที่แต่ละองค์กรแบ่งปันซึ่งกันและกัน ส่งผลให้ธุรกิจสามารถขยายตลาดและส่งเสริมให้เกิดการพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ซึ่งการขับเคลื่อนกระบวนการ Data Monetization ผ่านระบบนิเวศข้อมูลนี้ สามารถเพิ่มรายได้จากข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการดำเนินกระบวนการเพียงลำพัง   

เปิดประตูรับความสำเร็จ ‘Data Monetization’ กับบลูบิค 

นับจากปี 2568 เป็นต้นไป Data Monetization จะเป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรธุรกิจ ตั้งแต่การประยุกต์ใช้ AI ค้นหาและสร้างข้อมูลเชิงลึก การพัฒนาระบบนิเวศข้อมูลที่เชื่อมโยง ไปจนถึงการสร้าง New S-Curves ใหม่ให้ธุรกิจ นอกจากการส่งมอบประสบการณ์ที่เหนือความคาดหมายให้แก่ลูกค้าแล้ว Data Monetization ยังเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน สร้างการเติบโตอย่างยั่งยืนอีกด้วย  

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จใน Data Monetization ต้องอาศัยมากกว่าข้อมูลดิบและเทคโนโลยี การบริหารจัดการความซับซ้อนเหล่านี้ต้องมีการดำเนินการเชิงกลยุทธ์และโครงสร้างที่ชัดเจน ที่สามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของกฎระเบียบ เทคโนโลยีและเทรนด์ธุรกิจ ความท้าทายเหล่านี้ คือ พันธกิจสำคัญของ Bluebik เพื่อส่งมอบผลลัพธ์ที่ดีที่สุดให้แก่องค์กรลูกค้า ผ่านกรอบการดำเนินงาน Data Monetization ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับแต่ละองค์กร ครอบคลุมตั้งแต่:  

การวางแผนเชิงกลยุทธ์: การวางกลยุทธ์ที่สามารถสร้างมูลค่าจากข้อมูล สอดรับกับเป้าหมายทางธุรกิจและออกแบบให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร 

• การวางรากฐานด้านข้อมูล: มุ่งเน้นการสร้างระบบนิเวศข้อมูลที่ปลอดภัย สอดคล้องกับกฎระเบียบและรองรับนวัตกรรมใหม่ ๆ และการขยายตัวในอนาคต 

• การค้นหาข้อมูลเชิงลึก: เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกด้วยเทคโนโลยี AI และ ML ขั้นสูง ที่สามารถนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดแก่ธุรกิจ ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องรวดเร็ว พร้อมยกระดับประสบการณ์/ความพึงพอใจของลูกค้า 

• แนวทางการสร้างมูลค่า: กำหนดและดำเนินกลยุทธ์ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับองค์กร ที่สามารถจัดการ Pain Points และค้นหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ พร้อมปรับปรุงบริการ/สินค้าที่มีอยู่ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น 

• การส่งมอบผลลัพธ์ที่วัดผลได้: ให้ความสำคัญกับการส่งมอบผลลัพธ์ที่วัดผลได้จริงและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง 

➡️ ติดต่อ Bluebik วันนี้ เพื่อเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้กลายเป็นความได้เปรียบทางธุรกิจ!  

The post Data Monetization: เปลี่ยนความท้าทายวันนี้เป็นโอกาสธุรกิจในวันหน้า  appeared first on Bluebik.

บทความนี้จึงอยากชวนมาทำความรู้จัก Data Monetization ที่เป็นแนวทางการนำข้อมูลมาสร้างมูลค่าทางธุรกิจในหลากหลายแง่มุม ครอบคลุมตั้งแต่คำจำกัดความ รูปแบบ องค์ประกอบที่เป็นรากฐานของการทำ Data Monetization รวมไปถึงตัวอย่าง Data Monetization ในภาคธุรกิจต่างๆ  

Data Monetization คืออะไร 

Data Monetization เป็นกระบวนการนำข้อมูลมาเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจ เพื่อสร้างรายได้จากข้อมูลในระยะยาว โดยธุรกิจสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก รูปแบบ และเทรนด์ต่างๆ เพื่อนำไปใช้สร้างมูลค่าให้เกิดขึ้น โดยทั่วไปแล้ว การทำ Data Monetization แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่  

1. การสร้างรายได้จากข้อมูลโดยตรง (Direct Monetization)  

2. การสร้างรายได้จากข้อมูลทางอ้อม (Indirect Monetization)  

ที่เป็นการนำข้อมูลไปต่อยอดทางธุรกิจสำหรับพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ 

Data Monetization ทำไมสำคัญ  

• สร้างแหล่งรายได้ใหม่ๆ ให้ธุรกิจ  

• ช่วยนำข้อมูลที่มีอยู่ไปวิเคราะห์เป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ  

• เพิ่มการนำข้อมูลไปใช้พัฒนาการสร้างประสบการณ์ให้ลูกค้า 

• ใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงานและลดค่าใช้จ่าย 

รูปแบบของ Data Monetization  

• Internal Data Monetization 

การนำข้อมูลไปใช้ภายในองค์กรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจทางธุรกิจ และช่วยในกระบวนการทำงานต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น  

• เพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานด้วยการนำข้อมูลมาใช้ในการตัดสินใจ 

• พัฒนาการสร้างประสบการณ์ลูกค้าด้วยผลิตภัณฑ์และบริการแบบ Personalized 

• นำข้อมูลมาวิเคราะห์หาเทรนด์และโอกาสทางต่างๆ เพื่อสร้างนวัตกรรมและการเติบโต 

• วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับระบบซัพพลายเชนให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น และลดรายจ่าย 

• External Data Monetization 

การนำข้อมูลไปสร้างรายได้ใหม่ๆ ผ่านการให้บริการด้านข้อมูล เช่น 

• จับมือเป็นพันธมิตรกับองค์กรอื่นๆ เพื่อแชร์ข้อมูลเชิงลึกด้านธุรกิจร่วมกัน  

• ให้บริการผลิตภัณฑ์ด้านข้อมูล เช่น Market Research  

• ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงกับธุรกิจรายอื่นๆ  

องค์ประกอบรากฐานของ Data Monetization  

• กลยุทธ์ด้านข้อมูล (Data Strategy)  

กลยุทธ์ด้านข้อมูลควรสอดคล้องกับเป้าหมายของธุรกิจ โดยครอบคลุมถึงแนวทางการนำข้อมูลไปสร้างมูลค่าหรือเพิ่มมูลค่าของข้อมูลที่มีอยู่ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก ซึ่งต่อยอดไปสู่โอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ รวมถึงสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) และมีกรณีการใช้งาน (Use Case) ที่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้จริง  

• คุณภาพและการกำกับดูแลข้อมูล (Data Quality and Governance)  

การมีแนวทางการกำกับดูแลข้อมูลที่ดีจะสร้างความมั่นใจว่าข้อมูลขององค์กรมีคุณภาพ ครบถ้วนสมบูรณ์ มีความเป็นปัจจุบัน รวมถึงการเก็บรวบรวมและนำข้อมูลไปใช้เป็นไปตามระเบียบข้อกำหนดต่างๆ ซึ่งข้อมูลที่มีคุณภาพจะส่งผลต่อการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์และนำข้อมูลไปใช้ในกระบวนการต่างๆ  

• การนำเทคโนโลยีมาปรับใช้ (Technology Enablement)  

เทคโนโลยีสามารถช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการทำ Data Monetization ในหลายส่วน ไม่ว่าจะเป็น AI/ML ที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การเพิ่มความปลอดภัยขของข้อมูล รวมถึง API ที่ช่วยเพิ่มการเชื่อมต่อและนำข้อมูลไปใช้ในส่วนต่างๆ  

• วัฒนธรรมองค์กร (Data-driven Culture) 

การสร้างวัฒนธรรมองค์กรแบบ Data-driven เป็นจุดเริ่มต้นสำคัญ ที่ครอบคลุมถึงการพัฒนาทักษะต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูล รวมถึงการแชร์ข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้ทำงานร่วมกันระหว่างแผนกต่างๆ 

ตัวอย่าง Data Monetization ในภาคธุรกิจ  

• ธุรกิจการเงิน  

ธุรกิจการเงินสามารถทำ Data Monetization ด้วยการนำฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการทำธุรกรรมของลูกค้า เทรนด์ในตลาด หรือการประเมินความเสี่ยงต่างๆ มาใช้สร้างรายได้ทั้งทางตรงและทางอ้อม  

ตัวอย่างเช่น การนำข้อมูลการทำธุรกรรมต่างๆ ไปพัฒนาโมเดลการชี้วัดความสามารถในการชำระหนี้ของลูกค้าแต่ละราย (Credit Scoring) เพื่อนำเสนอสินเชื่อหรือผลิตภัณฑ์ทางการเงินต่างๆ รวมถึงการจับมือกับพันธมิตรต่างๆ เพื่อนำเสนอโปรโมชันสินค้าและบริการร่วมกัน  

• ธุรกิจค้าปลีก  

สำหรับธุรกิจค้าปลีกแล้ว การทำ Data Monetization สามารถทำได้ด้วยการนำข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าและประวัติการซื้อสินค้าต่างๆ เพื่อวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก เพื่อประกอบการตัดสินใจในการคิดแคมเปญการตลาด การกำหนดราคาสินค้า หรือการบริหารจัดการคลังสินค้าให้เหมาะสมกับช่วงเวลาต่างๆ   

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อสินค้าเพื่อนำเสนอสินค้าที่ตรงความต้องการแบบเฉพาะเจาะจง (personalized offers) รวมถึงการสร้างรายได้โดยตรงจากข้อมูลนิรนาม (Anonymous Data) เช่น เทรนด์ตลาด เทรนด์การซื้อสินค้าในแต่ละช่วงเวลาของผู้บริโภค ร่วมกับแบรนด์และซัพพลายเออร์  

• ธุรกิจบริการสุขภาพ 

ธุรกิจบริการสุขภาพสามารถวางแนวทางการทำ Data Monetization ได้จากการนำข้อมูลต่างๆ ของผู้มาใช้บริการ ไม่ว่าจะเป็นประวัติการรักษาหรือข้อมูลต่างๆ ไปพัฒนาการให้บริการลูกค้าให้เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มมากยิ่งขึ้น  

ตัวอย่างเช่น การนำข้อมูลลูกค้าที่รวบรวมจากการใช้บริการหรืออุปกรณ์สวมใส่มาใช้ออกแบบแพคเกจบริการสุขภาพแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Healthcare Plan)  รวมถึงโปรโมชันการตรวจสุขภาพต่างๆ ที่เหมาะกับช่วงอายุและช่วงเวลา  

• ธุรกิจพลังงาน  

ในธุรกิจพลังงานนั้น การทำ Data Monetization สามารถนำข้อมูลเชิงลึกที่วิเคราะห์จากข้อมูลที่เก็บรวบรวมมา ไปช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนการทำงานภายในองค์กร หรือพัฒนาสู่ผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ เพื่อสร้างรายได้จากแหล่งอื่นๆ ให้ธุรกิจ  

ตัวอย่างเช่น การนำข้อมูลการใช้พลังงานไปพัฒนาโซลูชันช่วยประหยัดพลังงานและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม เช่น อุปกรณ์ Smart Home หรือเทคโนโลยีที่เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานอย่างคุ้มค่า 

Data Monetization จะช่วยปลดล็อกศักยภาพของธุรกิจที่แตกต่างไปจากเดิม ต่อยอดข้อมูลที่มีอยู่จนพัฒนากลายเป็นนวัตกรรมที่สร้างคุณค่าให้ธุรกิจยิ่งขึ้น บลูบิคมองว่าองค์กรที่นำข้อมูลและเทคโนโลยีมาปรับใช้ได้อย่างรวดเร็ว ย่อมสามารถสร้างความได้เปรียบและโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ที่จะขับเคลื่อนการเติบโตได้อย่างต่อเนื่องในอนาคต และด้วยความซับซ้อนของเทคโนโลยี หากองค์กรต้องการพัฒนาและต่อยอด การปรึกษาผู้เชี่ยวชาญจากภายนอก เป็นอีกปัจจัยสำคัญที่จะช่วยให้สามารถทรานส์ฟอร์มองค์กรได้อย่างต่อเนื่องและสร้างการเติบโตในระยะยาว สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้านข้อมูลและ AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร Bluebik มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจรและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ติดต่อเราสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่ ✉ hello@bluebik.com , ☎ 02-636-7011 

Reference polestarllp, gooddata, stibosystems, secoda

The post Data Monetization กลยุทธ์สร้างมูลค่าจากข้อมูล เพิ่มโอกาสทางธุรกิจ  appeared first on Bluebik.

ผลกระทบจากภัยคุกคามไซเบอร์และการนำข้อมูลไปใช้แบบไร้การควบคุม กำลังกดดันธุรกิจให้จริงจังกับ Data Governance อย่างไรก็ตาม การผลักดัน Data Governance ให้ประสบความสำเร็จนั้นไม่ง่าย แต่ก็ยังมีตัวช่วยให้ธุรกิจสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ของการกำกับดูแลข้อมูลได้ นั่นคือ ‘Three Lines Model’  

Three Lines Model คืออะไร 

Three Lines Model คือ แนวทางการบริหารจัดการความเสี่ยงด้านข้อมูล ที่สามารถช่วยองค์กรระบุและบริหารจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผ่านการสร้างแนวป้องกัน 3 ด่าน ได้แก่ ฝ่ายธุรกิจและหน่วยปฏิบัติการ ฝ่ายบริหารความเสี่ยงและปฏิบัติตามข้อกำหนด รวมถึงการตรวจสอบภายในและภายนอกองค์กร 

The Institute of Internal Auditors – IIA ระบุว่า Three Lines Model เกิดจากการประสานความร่วมมือของปราการทั้ง 3 ด่าน ที่มีเป้าหมายบริหารจัดการความเสี่ยง และการกำกับดูแลภายใน (Internal Governance)  

วัตถุประสงค์ของ Three Lines Model 

สำหรับ Three Lines Model มีการกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบที่ชัดเจน รวมถึงการกำกับดูแลโดยคณะทำงาน ผู้บริหารระดับสูง และการรับรองโดยหน่วยงาน/บุคคลภายนอก เพื่อบรรลุเป้าหมายดังต่อไปนี้ 

• การปรับเปลี่ยนเพื่อบรรลุเป้าหมายองค์กร 

• การให้ความสำคัญกับการบริหารจัดการความเสี่ยง เพื่อผลักดันให้การกำกับดูแลประสบความสำเร็จ และเป็นไปตามวัตถุประสงค์ที่วางไว้ 

• การกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบ รวมถึงความเกี่ยวข้องกันของทุกตำแหน่งในโมเดล 

• การดำเนินมาตรการเพื่อให้กิจกรรมและวัตถุประสงค์ สอดรับกับผลประโยชน์ของผู้ที่มีส่วนได้ส่วนเสีย 

3 ด่านแนวป้องกันของ Three Lines of Defense 

Three Lines Model จะใช้วิธีเข้าไปจัดการความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีหน่วยธุรกิจ การปฏิบัติตามข้อบังคับ การตรวจสอบและบริหารจัดการความเสี่ยงจากพนักงาน เป็นแกนหลักของโมเดลและทุกฝ่ายมีหน้าที่เฉพาะของตนเอง ซึ่งแบ่งออกเป็น 3 ด่าน ดังต่อไปนี้  

ด่านที่ 1 หรือ First Line : ฝ่ายธุรกิจและหน่วยปฏิบัติการ 

ประกอบไปด้วยหน่วยผู้ปฏิบัติงาน ดังต่อไปนี้ 

1. เจ้าของข้อมูล (Data Domain Owner/Data Owner) มีหน้าที่  

• อนุมัติการดำเนินการต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล 

• ดูแลการบริหารจัดการข้อมูลให้เป็นไปตามนโยบาย มาตรฐาน และระเบียบปฏิบัติเกี่ยวกับ Data Governance 

• จัดทำทะเบียนข้อมูลและอัปเดตให้เป็นปัจจุบัน รวมถึงกำหนดลำดับชั้นความลับ และเกณฑ์คุณภาพของข้อมูล  

2. หัวหน้าบริกรข้อมูล (Lead Data Steward) มีหน้าที่  

• กำหนดปริมาณงานของบริกรข้อมูลในแต่ละฟังก์ชัน  

• ให้คำปรึกษาปัญหาด้านข้อมูล อาทิ คุณภาพข้อมูลและ Cyber Security 

• สื่อสารให้ความรู้ แนะนำนโยบายและระเบียบเกี่ยวกับ Data Governance  

• ทำงานร่วมกับฝ่ายกำกับดูแลข้อมูล (DG Office)  

• ติดตามการปฏิบัติตามนโยบายข้อมูล และสถานะการบริหารจัดการในภาพรวม รวมถึงรายงานผล/ปัญหา/ความเสี่ยงต่อผู้ที่เกี่ยวข้อง 

3. บริกรข้อมูล (Data Steward) มีกรอบการทำงานคล้ายกับ Lead Data Steward เพียงแต่บริกรข้อมูลจะรายงานผลและประเด็นปัญหา/ความเสี่ยงที่พบต่อหัวหน้าบริกรข้อมูล 

4. ผู้สร้างข้อมูล (Data Creator) มีหน้าที่บันทึก แก้ไข ปรับปรุงหรือลบข้อมูลให้สอดคล้องกับโครงสร้างที่กำหนด และทำงานร่วมกับบริกรข้อมูลในการตรวจสอบ และแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพข้อมูลและ Cyber Security 

5. ผู้ใช้ข้อมูล (Data User) มีหน้าที่ ปฏิบัติตามนโยบาย มาตรฐานและระเบียบของ Data Governance และรายงานถึงปัญหาคุณภาพและความปลอดภัย ที่พบระหว่างการใช้ข้อมูลให้แก่บริกรข้อมูล 

6. ผู้ดูแลข้อมูล (Data Custodian) มีหน้าที่ ดูแล จัดเก็บหรือจัดการข้อมูลให้เป็นไปตามนโนบาย มาตรฐาน และระเบียบปฏิบัติขององค์กร  

ด่านที่ 2 หรือ Second Line : ฝ่ายบริหารความเสี่ยงและปฏิบัติตามข้อกำหนด 

กลุ่มงานที่ทำหน้าที่กำหนดกฎเกณฑ์ และควบคุมดูแลการดำเนินงานของหน่วยงานต่าง ๆ ได้แก่  

1. Data Governance Office (DG Office) มีหน้าที่ ดังนี้ 

• กำหนดกลยุทธ์และวัตถุประสงค์เกี่ยวกับการขับเคลื่อนองค์กร ด้วยข้อมูลร่วมกับ DG Council 

• กำหนด ทบทวนและแนะนำ เปลี่ยนแปลงนโยบาย มาตรฐาน แนวทางและกระบวนการต่าง ๆ เกี่ยวกับการบริหารจัดการข้อมูลและ Data Governance ให้เป็นปัจจุบัน  

• ผลักดันการจัดตั้งและกำกับดูแลโครงการ/โปรแกรมการจัดการข้อมูล  

• สนับสนุนการดำเนินงานของ DG Council รวมถึงเสนอแนวทางและการจัดการข้อมูลร่วมกับทีมบริกรข้อมูล 

• ติดตาม ดูแล ให้คำปรึกษา ตรวจสอบ และรายงานผลการปฏิบัติงานด้านข้อมูล 

2. แผนกบริหารความเสี่ยง (Risk Management) มีหน้าที่ ดังนี้ 

• จัดทำกรอบและกระบวนการบริหารจัดการความเสี่ยงของธุรกิจ 

• ให้คำปรึกษา ติดตาม และทบทวนความเสี่ยงด้านข้อมูลให้อยู่ในระดับที่ยอมรับได้ รวมถึงรวบรวมและเชื่อมโยงความเสี่ยงด้านข้อมูล และด้านอื่น ๆ ของธุรกิจ พร้อมนำเสนอผลการบริหารจัดการความเสี่ยงแก่คณะกรรมการที่เกี่ยวข้อง 

ด่านที่ 3 หรือ Third Line : การตรวจสอบภายในและภายนอกองค์กร 

ประกอบไปด้วย ผู้ตรวจสอบจากภายในและนอกองค์กร ที่เข้ามาทำหน้าที่ตรวจสอบประสิทธิภาพการดำเนินงานของแนวป้องกันที่ 1 และ 2 ผ่านการรีวิวและประเมินการออกแบบ รวมถึงการนำโปรแกรมจัดการความเสี่ยงไปปฏิบัติ โดยทั่วไปแล้ว ผู้ตรวจสอบภายในองค์กรจะทำหน้าที่รายงานฝ่ายบริหารและผู้ควบคุม ในขณะที่ผู้ตรวจสอบจากภายนอกจะช่วยในส่วนของการปกป้องผลประโยชน์ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ มาตรฐาน รวมถึงประเมินการออกแบบและกระบวนการจัดการความเสี่ยงขององค์กรโดยภาพรวม  

5 ประโยชน์ของ Three Lines Model 

Three Lines Model สามารถช่วยองค์กรธุรกิจจัดการ และควบคุมความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผ่านการยกระดับการกำกับดูแลข้อมูล และขีดความสามารถในการฟื้นตัวเมื่อเกิดปัญหา โดยประโยชน์ของโมเดล มีดังต่อไปนี้ 

1. บทบาทหน้าที่ชัดเจน 

มีการระบุบทบาทและความรับผิดชอบผู้ปฏิบัติงานอย่างชัดเจนทั้ง 3 ด่านป้องกัน ลดช่องว่าง และปัญหาการกำกับดูแลความเสี่ยงในภาพรวม 

2. ประเมินความเสี่ยง 

ในส่วนของ Third Line ที่มีความเป็นอิสระและการประเมินอย่างเป็นรูปธรรม เกี่ยวกับประสิทธิภาพของกระบวนการจัดการความเสี่ยง ทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายนอกมั่นใจได้ว่า ความเสี่ยงถูกจัดการอย่างเหมาะสม ในขณะที่มุมมองภายในเห็นการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง  

3. การกำกับดูแลเข้มแข็งขึ้น 

การดำเนินงานในส่วนของ Second Line ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการความเสี่ยง และการปฏิบัติตามนโยบาย มาตรฐานหรือข้อบังคับ ช่วยให้กระบวนการบริหารจัดการความเสี่ยง และการบังคับใช้กฎระเบียบต่าง ๆ ดำเนินไปในทิศทางเดียวกัน ส่งผลให้องค์กรปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐานอุตสาหกรรม ลดความเสี่ยงต่อภาพลักษณ์และการกระทำที่ผิดกฎหมาย 

4. จัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ 

การกระจายความรับผิดชอบไปยัง 3 ด่านป้องกัน ช่วยให้การจัดสรรทรัพยากรขององค์กรมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยพนักงานสามารถโฟกัสกับการจัดการความเสี่ยงในแต่ละวัน ในขณะที่ฝ่ายบริหารจัดการกับความเสี่ยงโดยภาพรวม และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านโฟกัสกับตรวจสอบดูแลภาพรวม ทั้งภายในและภายนอกได้อย่างเต็มที่ 

5. รับรู้ข้อมูลความเสี่ยงในทุกมิติ 

โมเดลนี้ทำให้ธุรกิจเห็นภาพรวมความเสี่ยงทั้งหมด ทำให้สามารถเลือกใช้กลยุทธ์และแผนจัดการความเสี่ยงได้อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ องค์กรยังสามารถจัดการกับความเสี่ยงใหม่ได้อย่างรวดเร็ว และใช้ประโยชน์จากโอกาสต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น ที่สำคัญโมเดลนี้ยังส่งเสริมให้เกิดวัฒนธรรมการตัดสินใจ ด้วยข้อมูลและการตระหนักถึงภัยคุกคามไซเบอร์ในองค์กรอีกด้วย  

ความท้าทายที่มาพร้อมกับประสิทธิภาพของ Three Lines Model 

แม้ Three Lines Model มีประโยชน์มากมาย แต่ก็ปฏิเสธไม่ได้ว่า มันมีความท้าทายและอุปสรรครอให้องค์กรธุรกิจรับมือและจัดการ ได้แก่ 

• ความรู้ความเข้าใจของผู้ปฏิบัติงาน  

• การให้ความสำคัญกับกฎระเบียบมากเกินไป  

• การจัดสรรทรัพยากร  

• การรับมือกับความเปลี่ยนแปลง  

• การประเมินและรายงานผล 

• ขีดความสามารถในการปรับใช้โมเดลในองค์กร 

• ความสามารถในการรับความเสี่ยงของแต่ละภาคส่วน 

แน่นอนว่า การจัดการกับความท้าทายดังกล่าวนี้ไม่ง่าย เพราะต้องอาศัยความรู้ความเข้าใจทั้งด้านเทคโนโลยี ประสบการณ์และบริบทต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Data Governance ‘บลูบิค (Bluebik)’ ในฐานะที่ปรึกษาด้านการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง พร้อมเป็นส่วนหนึ่งในการวางรากฐาน Data Governance ขององค์กรคุณ ด้วยการยกระดับความมั่นคงปลอดภัยให้แก่ข้อมูลได้อย่างแท้จริง 

สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data Governance เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร บลูบิค (Bluebik) มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจร ตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ hello@bluebik.com หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก theiia, techtarget 

The post Three Lines Model แนวทางการเสริมการกำกับดูแลข้อมูลให้แข็งแกร่ง    appeared first on Bluebik.

วันนี้ บลูบิค (Bluebik) จึงอยากชวนมาดู 4 เหตุผลสำคัญที่ทำให้ Data Governance ยังไปไม่ถึงฝั่ง พร้อมแนวทางเบื้องต้นในการผลักดันให้การกำกับดูแลข้อมูลภายในองค์กรดำเนินการได้จริง  

4 เหตุผลสำคัญที่ทำให้ Data Governance ไม่สำเร็จ 

1. ขาดการสื่อสารที่ชัดเจนและการบริหารจัดการความเปลี่ยนแปลง  

การริเริ่มการทำ Data Governance ควรมีกระบวนการบริหารจัดการความเปลี่ยนแปลง (Change Management) ครอบคลุมทั้งเรื่องกลยุทธ์การสื่อสาร เพื่อสร้างความเข้าใจกับทุกฝ่าย เพราะ Data Governance ไม่ได้เกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วภายในข้ามคืน แต่ต้องใช้ระยะเวลาดำเนินการอย่างต่อเนื่องในระยะยาว และต้องอาศัยความร่วมมือจากทุกฝ่าย ไม่ใช่แค่เฉพาะฝ่ายไอทีเท่านั้น แต่รวมถึงฝ่ายธุรกิจ และทีมข้อมูล หากทุกฝ่ายไม่ได้เข้าใจและมองเห็นภาพเดียวกัน จะเป็นเรื่องยากในการร่วมมือทำงานและการทำงานอย่างสอดคล้องกัน  

การมีกระบวนการเรื่อง Change Management ที่ดี จะช่วยลดแรงต้านจากความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น เช่น จากการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีต่าง ๆ ที่นำมาใช้ในการจัดการข้อมูล และที่สำคัญ คือ แนวทางทำงานกับข้อมูลที่อาจต่างไปจากในอดีต อย่างการเปลี่ยนรูปแบบการจัดเก็บข้อมูล กระบวนการเข้าถึงและนำข้อมูลไปใช้ เป็นต้น  

2. ขาดเป้าหมายและตัววัดผลที่ชัดเจน  

Data Governance ยากที่จะเกิดผลลัพธ์จริงในองค์กร หากปราศจากเป้าหมายในการดำเนินงานและตัววัดผลที่ชัดเจน โดยการวัดผลอาจแบ่งออกเป็นในหลายแง่มุม ไม่ว่าจะเป็น  

• การวัดผลเรื่องคุณภาพข้อมูล เช่น อัตราความแม่นยำและความถูกต้องของข้อมูล ความเป็นปัจจุบันของข้อมูล  

• การวัดผลเรื่องแนวทางปฏิบัติ เช่น เปอร์เซ็นต์การปฏิบัติตามแนวทางบริหารจัดการข้อมูล จำนวนเหตสุ่มเสี่ยง กรณีการนำข้อมูลไปใช้อย่างไม่เหมาะสม เป็นต้น  

• ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เช่น ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน หรือการตัดสินใจทางธุรกิจได้มากน้อยแค่ไหน  

3. ขาดแนวทางปฏิบัติที่ยืดหยุ่น ไม่ได้ปรับให้สอดคล้องกับกระบวนการทำงานของพนักงานในองค์กรจริง ๆ  

อีกปัจจัยสำคัญที่มีผลสำเร็จต่อการผลักดัน Data Governance คือ แนวทางการกำกับดูแลที่ยืดหยุ่น สอดคล้องกับกระบวนการทำงานของพนักงาน และครอบคลุมกลุ่มพนักงานทั้งหมดในองค์กร เช่น ภาษาเกี่ยวกับแนวทางการดำเนินงานที่เข้าใจยาก มองไม่เห็นภาพ หรือนิยามต่าง ๆ เกี่ยวกับข้อมูลที่ซับซ้อน ศัพท์เทคนิคเฉพาะ ซึ่งอาจไม่ได้เกี่ยวข้องกับการทำงานของพนักงานบางฝ่าย เป็นต้น  

เมื่อแนวทางปฏิบัติไมได้นำไปใช้จริง จึงเป็นเรื่องยากที่จะทำให้กระบวนการกำกับดูแลข้อมูลมีประสิทธิภาพ และต่อยอดไปสู่การสร้างผลลัพธ์ ดังนั้นกรอบด้าน Data Governance จึงควรมีความยืดหยุ่น สอดคล้องกับโครงสร้างองค์กรและกระบวนการทำงานจริง เพื่อให้สามารถนำไปปรับใช้ได้อย่างครอบคลุม และเมื่อองค์กรเติบโตขึ้น กรอบ Data Governance ต้องปรับให้รองรับทั้งแหล่งข้อมูล ผู้ใช้ข้อมูล และเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เพิ่มขึ้นด้วยเช่นกัน 

4. ขาดทีมผู้ดูแลรับผิดชอบโดยเฉพาะ 

การทำ Data Governance เป็นกระบวนการที่ใช้เวลา มีความซับซ้อน และต้องอาศัยความร่วมมือจากทุกฝ่าย ดังนั้นองค์กรควรมีการตั้งทีมงาน เพื่อมาดูแลด้านนี้โดยเฉพาะ ซึ่งก็เปรียบเสมือนผู้จัดการโครงการ ที่จะผลักดันให้การดำเนินงานไปสู่ความสำเร็จนั่นเอง  

โดยเมื่อมีการจัดตั้งทีมงานแล้ว ควรกำหนดความชัดเจนเรื่องบทบาทหน้าที่ ความรับผิดชอบและสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลที่เหมาะสม ซึ่งกระบวนการนี้อาจใช้เวลานาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในองค์กรขนาดใหญ่ เนื่องจากครอบคลุมขั้นตอนหลายส่วน ทั้งการสร้างและกำหนดบทบาทหน้าที่ด้านการบริหารข้อมูลของบุคลากร การบันทึกสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล และการสร้างความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับหน้าที่ความรับผิดชอบของแต่ละบุคคล ภายในกรอบการบริหารข้อมูล 

4 แนวทางการทำ Data Governance ฉบับรวบรัด 

1. วางกลยุทธ์และกำหนดเป้าหมายในการนำข้อมูลไปใช้งาน  

การขาดเป้าหมายที่ชัดเจนในการนำข้อมูลไปใช้งาน ทำให้ขาดทิศทางในการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล โดยส่งผลตั้งแต่ทำให้องค์กรเก็บรวบรวมข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน ซึ่งไม่ช่วยสนับสนุนเป้าหมายของธุรกิจในภาพรวม  

2. กำหนดนโยบาย บทบาท และหน้าที่ความรับผิดชอบ  

การวางแนวทางด้าน Data Governance มีเป้าหมายเพื่อกำหนดสิทธิ หน้าที่ และบทบาทความรับผิดชอบของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียกับข้อมูลภายในองค์กรให้ชัดเจน โดยสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามประเภทธุรกิจ เนื่องจากแต่ละองค์กรมีแหล่งที่มาของข้อมูลไม่เหมือนกัน รวมถึงประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บ และหน่วยงานที่รับผิดชอบด้านข้อมูลก็มีความแตกต่างกัน สำหรับการแนวทางด้าน Data Governance สามารถแบ่งออกเป็น 3 ส่วนหลัก ได้แก่ 

• นโยบายการดูแลข้อมูล (Data Policy) 

• กลุ่มบุคคลที่รับผิดชอบดูแลจัดการข้อมูล (Data Governance Team) 

• กระบวนการจัดการข้อมูล (Process) 

3. สร้างแพลตฟอร์มรวมศูนย์ข้อมูล  

เพื่อให้มี ‘Single Source of Truth’ ที่รวมศูนย์ข้อมูลในองค์กรไว้ที่เดียวกัน จะทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้สะดวก นำข้อมูลไปใช้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ส่งผลให้ผู้บริหารและผู้ตัดสินใจ มองเห็นภาพรวมและมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับธุรกิจ ทำให้สามารถทำความเข้าใจเทรนด์ต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว และช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น 

[H3] 4. สร้าง Data-Driven Culture 

การสร้าง Data-Driven Culture ต้องทำให้ทุกคนมองว่า ข้อมูลคือทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์ (Strategic asset) ซึ่งสามารถช่วยสร้างจุดแข็งให้ธุรกิจ เพิ่มความรวดเร็วในการดำเนินงาน เพิ่มความสามารถในการแข่งขัน และเปิดทางสู่การสร้างแหล่งรายได้ใหม่ ๆ โดยสิ่งแรกต้องเริ่มที่ Mindset ด้วยการทำให้ทุกฝ่ายเห็นความสำคัญของการนำข้อมูลมาใช้ในกระบวนการทำงานและการตัดสินใจ ควบคู่ไปกับการพัฒนา Skillset ของคนในองค์กร ไม่ว่าจะเป็นทักษะการทำความเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น หรือวิธีการใช้เครื่องมือต่าง ๆ ในการนำข้อมูลมาใช้งาน เช่น Data Visualization Tools 

Data Governance ต้องเริ่มอย่างไร 

แน่นอนว่า การผลักดันให้ Data Governance เกิดขึ้นและประสบความสำเร็จในระยะยาวย่อมเต็มไปด้วยความท้าทาย แต่หากมีเป้าหมายและแนวทางที่เหมาะสม การสร้างองค์กรที่เป็น Data-Driven ย่อมเกิดขึ้นได้จริง  

สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data Governance เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร บลูบิค (Bluebik) ในฐานะที่ปรึกษาชั้นนำผู้ให้บริการดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันครบวงจร มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจร และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ hello@bluebik.com หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลจาก atlan, montecarlodata, diginomica, informationweek, stibosystems 

The post 4 ปัจจัยที่ทำให้ Data Governance ไม่สร้างผลลัพธ์จริงในองค์กร  appeared first on Bluebik.

อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางโลกธุรกิจและเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงไป ทำให้แนวทางบางอย่างในการทำ Data Governance เองก็เปลี่ยนไปเช่นกัน วันนี้ ‘บลูบิค (Bluebik)’ จึงอยากชวนมาดู 4 เทรนด์ที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Data Governance 

4 เทรนด์ที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Data Governance 

1. Cloud-Based Data Governance 

ในปัจจุบันการใช้ระบบคลาวด์ (Cloud) กำลังเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ซึ่งแนวโน้มนี้มีผลต่อเรื่องการทำ Data Governance ด้วยเช่นกัน โดยเฉพาะในแง่การค้นหา ติดตาม และจัดระเบียบข้อมูล ทำให้ Cloud-Based Data Governance กลายเป็นเทรนด์หนึ่งที่จะช่วยให้การกำกับดูแลข้อมูลมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยเมื่อองค์กรย้ายข้อมูลและระบบขึ้นไปอยู่บนคลาวด์ จะทำให้สามารถเชื่อมต่อและเข้าถึงคลังข้อมูลต่าง ๆ เช่น Data Warehouse, Data Lake หรือ Data Lakehouse 

นอกจากนี้ เทคโนโลยีและเครื่องมือต่าง ๆ ที่พัฒนาขึ้นและซับซ้อนยิ่งขึ้น จะทำให้แนวทางทำ Data Governance แบบเดิมที่ไม่ได้อยู่บนคลาวด์ อาจทำได้ยากขึ้นและไม่รองรับการขยายตัวของธุรกิจในอนาคต  

2. Data Governance as a Service  

Data Governance ไม่ใช่เพียงแค่กระบวนการทำงานและเครื่องมือที่ใช้อย่างแบบเดี่ยว ๆ (Standalone Tool) แต่ประกอบด้วยขั้นตอนที่ต้องผสานกันระหว่างบุคลากร กระบวนการ และเทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อให้องค์กรสามารถกำกับดูแลข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น ขณะที่บางองค์กรอาจจำเป็นต้องปรับโครงสร้างและกระบวนการทำงานขนานใหญ่ เพื่อให้สามารถผลักดันการทำ Data Governance ให้เกิดผลลัพธ์ได้จริง 

จากความซับซ้อนนี้ ทำให้ Data Governance as a Service กลายเป็นอีกหนึ่งเทรนด์ที่กำลังเกิดขึ้น เพื่อเข้าไปช่วยองค์กรดำเนินการวางแนวทางกำกับดูแลด้านข้อมูล ซึ่งครอบคลุมกระบวนการหลายส่วน ไม่ว่าจะเป็น  

• การจำแนกและทำแผนผังข้อมูลที่จะช่วยให้องค์กรหรือบริษัท สามารถดำเนินการสำรวจข้อมูล และสามารถมองเห็นภาพรวมของข้อมูลที่เรามีอยู่ทั้งหมดได้อย่างง่าย และชัดเจนยิ่งขึ้น  

• การจัดเก็บข้อมูลในนแพลตฟอร์มที่อยู่บนคลาวด์ (Cloud-Based Platform) ซึ่งเชื่อมต่อกับเครื่องมือต่าง ๆ ที่ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลเป็นไปอย่างอัตโนมัติ 

• การทำ Data Observability ที่เป็นการสังเกตเกี่ยวกับความผิดปกติของข้อมูล และแนะนำแนวทางแก้ปัญหา เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องเชื่อถือได้  

• การวาง Data Governance Model ที่เหมาะสมกับองค์กรให้สอดคล้องกับเป้าหมายของธุรกิจ ครอบคลุมเรื่องการวางนโยบาย โครงสร้างบุคลากรและหน้าที่ความรับผิดชอบ 

3. Data Democratization  

หากต้องการมุ่งไปสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) การเปิดกว้างให้สามารถเข้าถึงและนำข้อมูลไปใช้ได้ดียิ่งขึ้น (Data Democratization) เป็นเรื่องสำคัญ ควบคู่ไปกับการบริหารจัดการการใช้ข้อมูลอย่างปลอดภัย และมีความรับผิดชอบ  

ในการผลักดันให้ Data Democratization สามารถเกิดขึ้นได้จริง องค์กรควรให้ความสำคัญกับเรื่อง Data Strategy ที่เป็นการวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูล โดยตั้งต้นจากการวางเป้าหมายธุรกิจที่ชัดเจน (Business Objective) เพื่อกำหนดทิศทางว่า จะนำข้อมูลไปใช้พัฒนาขีดความสามารถ หรือสร้างมูลค่าเพิ่มให้ธุรกิจในส่วนไหน รวมไปถึงการวาง Data Architecture ที่เป็นการออกแบบและวางกระบวนการบริหารจัดการข้อมูลให้สามารถเข้าถึง แชร์ และใช้งานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ ครอบคลุมตั้งแต่แหล่งที่มาของข้อมูล  

ไปจนถึงการวางแนวทางด้าน Data Security & Privacy เพื่อกำกับดูแลด้านความปลอดภัย และความเป็นส่วนของข้อมูล รวมถึงการสร้าง Data Literacy ให้กับบุคลากรในองค์กร เพื่อให้สามารถทำความเข้าใจและนำข้อมูลไปใช้งานในรูปแบบต่าง ๆ ตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการ  

4. Adoption of AI, ML, Gen AI 

ขณะนี้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning (ML) มีความสำคัญยิ่งขึ้น ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหลากหลายส่วน รวมถึงการทำ Data Governance ด้วยเช่นกัน การทำเทคโนโลยี AI/ML มาผสมผสานเข้ากับกระบวนการกำกับดูแลข้อมูล จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความรวดเร็วในการปฏิบัติตามนโยบายและระเบียบข้อบังคับต่าง ๆ รวมถึงเพิ่มความสามารถในกระบวนการทำงาน เช่น การตรวจจับและระบุความผิดพลาดของข้อมูล การตรวจพบความผิดปกติที่เกิดขึ้นภายใน Data Pipeline ไปจนถึงการทำให้การประมวลผลข้อมูลต่าง ๆ เป็นไปแบบอัตโนมัติ เช่น การทำ Data Discovery หรือ Data Mapping 

นอกจาก AI/ML แล้ว Generative AI (Gen AI) ยังสามารถนำมาเพิ่มขีดความสามารถในการทำ Data Lineage ที่เป็นการทำแผนที่การเดินทางของข้อมูล ตั้งแต่จุดเริ่มต้นไปจนถึงปลายทางการใช้งาน ทั้งการช่วยตรวจจับความผิดพลาดที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้น และการทำ Post-Hoc Analysis ที่เป็นการเทียบผลลัพธ์จากโมเดล AI เพื่อหาความแตกต่าง ซึ่งจะทำให้องค์กรสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้น และเชื่อถือได้มากขึ้นจากการวิเคราะห์ข้อมูล  

คงกล่าวได้ว่า Data Governance นั้นมีความซับซ้อนมาก จึงจำเป็นต้องมีการเตรียมความพร้อมและการวางกลยุทธ์อย่างครอบคลุม บลูบิค (Bluebik) ในฐานะที่ปรึกษาชั้นนำผู้ให้บริการดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันครบวงจร ครอบคลุมตั้งแต่การวางรากฐาน Data Governance จนถึงการพัฒนาโมเดล AI และ ML ขั้นสูง สามารถช่วยปลดล็อกพร้อมยกระดับการกำกับดูแลข้อมูลของ AI ให้มีความปลอดภัยและเป็นไปตามนโนบายขององค์กร กฎระเบียบและกฎหมายที่เกี่ยวข้อง ควบคู่กับการใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด  

สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data Governance เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร บลูบิค (Bluebik) มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ hello@bluebik.com หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก montecarlodata, sganalytics 

The post เปิด 4 เทรนด์ Data Governance เมื่อโลกเปลี่ยนธุรกิจควรปรับตัวอย่างไร  appeared first on Bluebik.

Data Quality คืออะไร

นิยามของ Data Quality คือระดับความถูกต้อง ความสอดคล้องเชื่อมโยง ความครบถ้วนสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่เก็บรวบรวม และใช้งานภายในองค์กรหรือใช้สำหรับวัตถุประสงค์ต่างๆ โดยเฉพาะ โดยข้อมูลที่มีคุณภาพสูงเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง  ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจหรือวางกลยุทธ์องค์กร  

6 ลักษณะของ Data Quality 

คำถามสำคัญในการสร้าง Data Quality คือธุรกิจจะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลแบบไหนมีคุณภาพ โดยการวัดว่าข้อมูลแบบไหนมีคุณภาพ ข้อมูลนั้นๆ ควรประกอบด้วยลักษณะ 6 ข้อด้วยกัน 

 1.) ความถูกต้อง (Accuracy) 

ข้อมูลที่มีอยู่ไม่ผิดพลาด สะท้อนถึงข้อเท็จจริงหรือสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริงหรือไม่ 

 2.) ความครบถ้วนสมบูรณ์ (Completeness) 

ข้อมูลในชุดข้อมูลของเรามีความครบถ้วนมากน้อยแค่ไหน ไม่ได้มีส่วนที่ตกหล่นในส่วนที่ควรจะมี

 3.) ความทันเวลาและเป็นปัจจุบันของข้อมูล (Timeliness and currency) 

ข้อมูลเป็นข้อมูลล่าสุดตามสถานการณ์จริง และพร้อมใช้งานในเวลาที่ต้องการหรือไม่

 4.) ความสอดคล้องของข้อมูล (Consistency) 

ข้อมูลที่จัดเก็บและมีที่มาจากแหล่งต่างๆ มีความสอดคล้องกัน โดยข้อมูลเดียวกันที่จัดเก็บในที่ต่างกัน ไม่ควรมีความขัดแย้งกัน

 5.) ความเป็นเอกลักษณ์ (Uniqueness) 

ข้อมูลที่มีอยู่เป็นข้อมูลซ้ำหรือมีความทับซ้อนกันหรือไม่ 

 6.) ความละเอียดและความเชื่อมโยงของข้อมูล (Data granularity and relevance) 

ข้อมูลในชุดข้อมูลของเรามีรายละเอียดและเชื่อมโยงกับวัตถุประสงค์ที่ต้องการหรือไม่ โดยบางกรณี หากข้อมูลมีรายละเอียดมากเกินไปอาจส่งผลให้เกิดความซับซ้อนเกินความจำเป็น หรือถ้ารายละเอียดไม่เพียงพอ อาจทำให้ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลขาดความเฉพาะเจาะจงตามที่ต้องการ

สร้าง Data Quality เริ่มอย่างไร 

สำหรับแนวทางในการสร้างคุณภาพข้อมูล เพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์และใช้ในกระบวนการวิเคราะห์ ประกอบด้วย

 การวางธรรมาภิบาลข้อมูล (Data governance) 

วางนโยบายและกระบวนการที่เกี่ยวข้องในการบริหารจัดการข้อมูลให้มีคุณภาพและมีมาตรฐาน กำหนดบทบาทและความรับผิดชอบในการดูแลชุดข้อมูลต่างๆ โดยการวางแนวทางที่ชัดเจนในการเก็บ รวบรวม ประมวลผล และใช้งานข้อมูล จะช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาคุณภาพข้อมูลในภาพรวมให้ดีขึ้นได้ 

 การทำความเข้าใจข้อมูล (Data profiling) 

ศึกษาและทำความเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่เพื่อค้นหาความผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกัน เมื่อเห็นภาพรวมข้อมูลที่มีอยู่จะทำให้รู้ว่าควรเริ่มแก้ไขหรือปรับปรุงคุณภาพข้อมูลจากจุดไหน

 การทำความสะอาดข้อมูล (Data cleansing) 

ตรวจสอบ แก้ไข หรือจัดรูปแบบข้อมูลให้มีความถูกต้องพร้อมใช้งานที่สุด วางมาตรฐานข้อมูลให้เป็นไปในรูปแบบเดียวกัน รวมไปถึงคัดกรองข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่จำเป็นออกไปจากชุดข้อมูลที่จะใช้วิเคราะห์หรือประมวลผล เพื่อให้ชุดข้อมูลที่จะใช้มีความสมบูรณ์ มีคุณภาพ พร้อมนำไปวิเคราะห์และใช้งาน

 การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data validation) 

ตรวจสอบว่าข้อมูลใหม่ที่เข้ามาในฐานข้อมูลมีความถูกต้องตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ก่อนหน้านี้ เพื่อรักษามาตรฐานข้อมูลให้มีความสอดคล้องกัน โดยเข้าไปตรวจสอบในทุกวงจรชีวิตข้อมูล (Data Lifecycle) ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล การแปลงหรือแก้ไขข้อมูล และการจัดเก็บข้อมูล 

 การสังเกตและติดตามผล (Data monitoring) 

เมื่อดำเนินการตามขั้นตอนต่างๆ ก่อนหน้านี้แล้ว ควรมีการตรวจสอบและติดตามผลเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดข้อมูลที่มีปัญหา และนำข้อผิดพลาดที่พบไปพัฒนาให้ข้อมูลมีคุณภาพดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง

แน่นอนว่าการสร้างคุณภาพข้อมูลเป็นกระบวนการที่ต้องทำอย่างต่อเนื่องในระยะยาว การวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลและแนวทางการดำเนินงานที่ชัดเจนจึงเป็นสิ่งสำคัญ สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data & AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร Bluebik มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจรและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร

ติดต่อเราสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่ 

✉ hello@bluebik.com  

☎ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลจาก ibm, atlan

The post 6 ลักษณะของ Data Quality พร้อมแนวทางสร้างข้อมูลคุณภาพ appeared first on Bluebik.

อย่างไรก็ตาม การนำข้อมูลไปสร้างมูลค่าทางธุรกิจจำเป็นต้องผ่านกระบวนการวางแผน และบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ นั่นเป็นสาเหตุว่า ทำไมองค์กรจึงควรให้ความสำคัญกับ Data Strategy 

Data Strategy คืออะไร 

Data Strategy คือ การวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลเพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปสร้างผลลัพธ์ได้จริง ซึ่งหากองค์กรมีการวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลที่แข็งแกร่ง ย่อมสามารถเพิ่มศักยภาพของธุรกิจได้ในระยะยาว 

4 ปัจจัยที่ส่งผลให้ Data Strategy ไม่ประสบความสำเร็จ 

แน่นอนว่าการสร้าง Data Strategy เป็นกระบวนการที่ท้าทาย และมีหลายปัจจัยที่ส่งผลให้การวางกลยุทธ์ไม่ประสบความสำเร็จ ไม่ว่าจะเป็น 

1. ขาดเป้าหมายธุรกิจ (Business Objective) 

การขาดเป้าหมายที่ชัดเจนในการนำข้อมูลไปใช้งาน ทำให้ขาดทิศทางในการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล โดยส่งผลตั้งแต่ทำให้องค์กรเก็บรวบรวมข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน ซึ่งไม่ช่วยสนับสนุนเป้าหมายของธุรกิจในภาพรวม 

2. ขาดแนวทางด้าน Data Governance 

การขาดแนวทางบริหารจัดการข้อมูลที่ดี ทำให้ไม่สามารถวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลให้สร้างผลลัพธ์ได้ ดังนั้นจึงควรให้ความสำคัญกับ Data Governance หรือธรรมาภิบาลข้อมูล ที่เป็นการสร้างมาตรฐานการบริหารจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ ด้วยการกำหนดทิศทาง ควบคุม ให้ข้อมูลมีคุณภาพที่ดี 

3. ขาดการรวมศูนย์ข้อมูล (Consolidated Data) 

ความหลากหลายของแหล่งข้อมูล ประเภทข้อมูล วิธีการจัดเก็บ รวมไปถึงความกระจัดกระจายของข้อมูลภายในองค์กร ทำให้องค์กรไม่สามารถนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างรวดเร็ว  

นอกจากนี้ยังส่งผลต่อเรื่องคุณภาพของข้อมูล เนื่องจากไม่สามารถตรวจสอบได้ว่าข้อมูลต่างๆ ภายในองค์กรมีความถูกต้องมากน้อยแค่ไหน โดยกุญแจสำคัญในการนำข้อมูลมาใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ จึงต้องมีการรวมศูนย์ข้อมูล เพื่อสร้างระบบข้อมูลที่มีคุณภาพ เชื่อถือได้ เป็นหนึ่งเดียวไม่ซ้ำซ้อน เพื่อให้สามารถหา Insight ได้นั่นเอง 

4. ขาดการสร้าง Data-Driven Culture 

หากขาด Data-Driven Culture ซึ่งเป็นวัฒนธรรมการนำข้อมูลมาใช้ช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ ข้อมูลที่ผ่านการเก็บรวบรวม หรือวิเคราะห์มาจะไม่ถูกนำไปใช้จริง ดังนั้น องค์กรจึงควรส่งเสริมให้พนักงานตระหนักถึงการนำข้อมูลไปใช้ในกระบวนการทำงานต่างๆ  

4 แนวทางปิดจุดอ่อนการสร้าง Data Strategy 

1. กำหนด KPI ที่ชัดเจน  

เพื่อไม่ธุรกิจติดหล่มเป้าหมายที่ไม่ชัดเจน หรือไม่มีทิศทางในการใช้ข้อมูลอย่างเหมาะสม องค์กรควรกำหนด KPI อย่างชัดเจนก่อนลงมือเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้สามารถวัดผลได้ว่ากระบวนการและแนวทางการนำข้อมูลไปใช้ รวมถึงผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์มีประสิทธิภาพ และสร้างมูลค่าให้ธุรกิจได้จริงมากแค่ไหน 

2. วางแนวทางด้าน Data Governance 

การวางแนวทางด้าน Data Governance มีเป้าหมายเพื่อกำหนดสิทธิ หน้าที่ และบทบาทความรับผิดชอบของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียกับข้อมูลภายในองค์กรให้ชัดเจน โดยสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามประเภทธุรกิจ เนื่องจากแต่ละองค์กรมีแหล่งที่มาของข้อมูลไม่เหมือนกัน รวมถึงประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บและหน่วยงานที่รับผิดชอบด้านข้อมูลก็มีความแตกต่างกัน  

สำหรับการแนวทางด้าน Data Governance สามารถแบ่งออกเป็น 3 ส่วนหลัก คือ 

• นโยบายการดูแลข้อมูล (Data Policy) 

• กลุ่มบุคคลที่รับผิดชอบดูแลจัดการข้อมูล (Data Governance Team) 

• กระบวนการจัดการข้อมูล (Process) 

3. สร้างแพลตฟอร์มรวมศูนย์ข้อมูล (Consolidated Data Platform) 

Consolidated Data Platform ที่รวมศูนย์ข้อมูลในองค์กรไว้ที่เดียวกัน จะทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้สะดวก ให้นำข้อมูลไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ส่งผลให้ผู้บริหารและผู้ตัดสินใจมองเห็นภาพรวม และมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับธุรกิจ ทำความเข้าใจเทรนด์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว และช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น 

4. สร้าง Data-Driven Culture 

การสร้าง Data-Driven Culture ต้องทำให้ทุกคนมองว่า ข้อมูลคือทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์ (Strategic asset) ซึ่งสามารถช่วยสร้างจุดแข็งให้ธุรกิจ เพิ่มความรวดเร็วในการดำเนินงาน เพิ่มความสามารถในการแข่งขัน และเปิดทางสู่การสร้างแหล่งรายได้ใหม่ๆ โดยสิ่งแรกต้องเริ่มที่ Mindset ด้วยการทำให้ทุกฝ่ายเห็นความสำคัญของการนำข้อมูลมาใช้ในกระบวนการทำงานและการตัดสินใจ ควบคู่ไปกับการพัฒนา Skillset ของคนในองค์กร ไม่ว่าจะเป็นทักษะการทำความเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น หรือวิธีการใช้เครื่องมือต่างๆ ในการนำข้อมูลมาใช้งาน เช่น Data Visualization Tools 

แม้การสร้าง Data Strategy ที่เป็นการวางกลยุทธ์ข้อมูล เพื่อขับเคลื่อนองค์กรจะไม่ใช่เรื่องง่าย แต่หากมีเป้าหมายและแนวทางที่เหมาะสม กลยุทธ์ย่อมสร้างผลลัพธ์ได้จริง  

สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data & AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร ‘บลูบิค (Bluebik)’ มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจร และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ hello@bluebik.com หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลจาก erp.today, confiz 

The post Data Strategy คืออะไร ทำไมองค์กรต้องให้ความสำคัญ  appeared first on Bluebik.

Data Management คืออะไร 

Data Management คือ การบริหารจัดการข้อมูล เป็นกระบวนการสำคัญเพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ซึ่งถือเป็นสินทรัพย์ที่จะสร้างมูลค่าให้ธุรกิจ และขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กร 

4 ความท้าทายของ Data Management และแนวทางการแก้ปัญหา 

1. คุณภาพข้อมูล (Data Quality)  

ความท้าทายที่เกิดขึ้น: 

ข้อมูลไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วนสมบูรณ์ หรือไม่เชื่อมโยงสอดคล้องกัน จนส่งผลให้ไม่สามารถนำข้อมูลไปใช้วิเคราะห์ เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกได้ (insight) ซึ่งจะกระทบต่อการนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ หรือการใช้เทรนโมเดล AI สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง หรือใช้ในกระบวนการอื่นๆ  

แนวทางการแก้ปัญหา: 

สำหรับแนวทางการแก้ปัญหาเรื่องคุณภาพข้อมูล สามารถดำเนินการได้ใน 3 ส่วนหลักๆ  

• วางนโยบายและแนวทางด้านธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ที่จะวางกรอบนโยบาย เพื่อสร้างมาตรฐานด้านข้อมูล ระบุแนวทางและกระบวนการในการจัดข้อมูล รวมถึงกำหนดบทบาทและหน้าที่ของผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง เพื่อให้การจัดการข้อมูลเป็นไปอย่างมีระบบ และเป็นมาตรฐานเดียวกัน  

• ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Validation) และทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) เพื่อตรวจสอบ แก้ไข หรือจัดรูปแบบข้อมูลให้มีความถูกต้องพร้อมใช้งานที่สุด วางมาตรฐานข้อมูลให้เป็นไปในรูปแบบเดียวกัน รวมไปถึงคัดกรองข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือไม่จำเป็นออกไปจากชุดข้อมูลที่จะใช้วิเคราะห์หรือประมวลผล เพื่อให้ชุดข้อมูลที่จะใช้มีความสมบูรณ์ มีคุณภาพ พร้อมนำไปวิเคราะห์และใช้งาน 

• รวมศูนย์ข้อมูลในองค์กรไว้ที่เดียวกัน เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลสะดวก นำข้อมูลไปใช้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ส่งผลให้ผู้บริหารและผู้ตัดสินใจมองเห็นภาพรวมและมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับธุรกิจ ทำความเข้าใจเทรนด์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว และช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น 

2. ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Security and Privacy)  

ความท้าทายที่เกิดขึ้น: 

การขาดแนวทางในการปกป้องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล จะสร้างความเสี่ยงและช่องโหว่ที่นำไปสู่เหตุการละเมิดข้อมูล เหตุข้อมูลสำคัญรั่วไหล การเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต การนำข้อมูลไปใช้อย่างไม่เหมาะสม หรือการโจมตีทางไซเบอร์จากภายนอก รวมถึงการไม่มีแนวทางดูแลข้อมูลให้เป็นไปตามระเบียบข้อบังคับทางกฎหมาย เช่น PDPA ทำให้อาจก่อความเสียหายทางการเงิน และส่งผลกระทบต่อชื่อเสียงขององค์กรธุรกิจในระยะยาว 

แนวทางการแก้ปัญหา: 

นอกเหนือจากการวางนโยบายด้าน Data Governance ที่จะช่วยควบคุมและกำกับดูแลการบริหารจัดการข้อมูลแล้ว ธุรกิจสามารถเพิ่มแนวทางและตัวควบคุม เพื่อเพิ่มความครอบคลุมและเสริมความปลอดภัยในการจัดการข้อมูล ไม่ว่าจะเป็น  

• ใช้การเข้ารหัสข้อมูลที่รัดกุมยิ่งขึ้น (Data Encryption) ที่ผู้ใช้จะเข้าถึงข้อมูลได้ก็ต่อเมื่อใช้รหัสการเข้าถึงที่ถูกต้องเท่านั้น โดยที่ผู้ใช้คนอื่นไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลนั้นๆ ได้แม้จะได้ไฟล์ข้อมูลไปแล้วก็ตาม  

• ใช้การยืนยันตัวตนแบบหลายปัจจัย (Multi-Factor Authеntication) เพื่อช่วยควบคุมและเสริมความปลอดภัยในการเข้าถึงข้อมูล  

• อัปเดตระบบความปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอ เพื่อลดความเสี่ยงและช่องโหว่ความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น  

3. การรวมศูนย์ข้อมูล (Data Integration)  

ความท้าทายที่เกิดขึ้น: 

เมื่อข้อมูลมาจากหลายแหล่งที่มา มาจากหลายระบบ หรือมีหลายรูปแบบ หากองค์กรเก็บข้อมูลไว้แบบกระจัดกระจาย และไม่ได้มีมาตรการเรื่องการจัดเก็บข้อมูล จะทำให้องค์กรไม่สามารถนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ หรือนำข้อมูลมาใช้ได้อย่างรวดเร็วทันเวลา ขณะเดียวกัน การเก็บข้อมูลแบบกระจัดกระจายยังส่งผลต่อเรื่องคุณภาพของข้อมูล เนื่องจากไม่สามารถตรวจสอบได้ว่าข้อมูลต่างๆ ภายในองค์กรมีความถูกต้องมากแค่ไหน 

แนวทางการแก้ปัญหา: 

สำหรับแนวทางการจัดการปัญหาข้อมูลไม่รวมศูนย์ สามารถจัดการได้ด้วยการวางโครงสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture) เพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่รวมศูนย์ข้อมูลไว้ในที่เดียวกัน (Consolidated Data Platform) ซึ่งจะช่วยให้กระบวนการจัดการข้อมูลเป็นมาตรฐานเดียวกันง่ายต่อการค้นหา เข้าถึง และนำไปใช้งานจริง ทำให้ทุกคนในองค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องตรงกัน 

นอกจากนี้ ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision) ทำให้ผู้บริหารและผู้ตัดสินใจมองเห็นภาพรวม และมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับธุรกิจ ทำความเข้าใจเทรนด์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว และช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น 

4. การรองรับการเติบโตของธุรกิจ (Scalability)   

ความท้าทายที่เกิดขึ้น: 

เมื่อธุรกิจขยายตัวขึ้น ทำให้ปริมาณข้อมูลภายในและภายนอกองค์กรมีจำนวนเพิ่มขึ้นตามมา จนทำให้หลายองค์กรอาจเผชิญความท้าทายในการบริหารจัดการข้อมูล ให้สอดคล้องกับขนาดธุรกิจที่เติบโตขึ้น ทั้งในแง่ข้อมูลที่มีปริมาณและความซับซ้อนยิ่งขึ้น เทคโนโลยีที่เปลี่ยนไป และจำนวนผู้ใช้งานที่เพิ่มขึ้น  

แนวทางการแก้ปัญหา: 

เพื่อให้การบริหารจัดการข้อมูลสามารถปรับเปลี่ยน และรองรับการเติบโตของธุรกิจ (Scalability) องค์กรสามารถพิจารณาย้ายระบบการจัดเก็บข้อมูลไปไว้บนคลาวด์ (Cloud-Based Platform) เพิ่มเติม จากที่เดิมอาจเก็บข้อมูลไว้บนเซิร์ฟเวอร์องค์กรเพียงอย่างเดียว (On-Premise) เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการปรับแนวทางต่างๆ ตามการเปลี่ยนแปลง ไม่ว่าจะเป็น 

• เทคโนโลยีใหม่ๆ เมื่อองค์กรนำเทคโนโลยีหรือแหล่งข้อมูลใหม่ๆ มาใช้ แนวทางจัดการข้อมูลควรสามารถรองรับและปรับตามการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ได้ ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงนโยบาย ขั้นตอนการปฏิบัติ และเครื่องมือต่างๆ  

• จำนวนผู้ใช้ข้อมูลและกรณีการใช้งานที่เพิ่มขึ้น เมื่อจำนวนผู้ใช้ข้อมูลในองค์กรของเพิ่มขึ้น ต้องมั่นใจว่าแนวทางจัดการข้อมูลสามารถรองรับผู้ใช้ บทบาท และสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมไปถึงกรณีการใช้งานข้อมูลใหม่ๆ (Use cases) ที่อาจต้องมีการคำนึงถึงโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น ระเบียบปฏิบัติใหม่ๆ หรือประเด็นความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล 

แม้ว่า Data Management เป็นกระบวนการสำคัญเพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ และสร้างมูลค่าต่อองค์กรได้จริง แต่สำหรับการผลักดัน้ Data Management ให้มีประสิทธิภาพและสร้างมูลค่าต่อองค์กรได้จริงนั้น ต้องเริ่มตั้งแต่การวางกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับองค์กร 

สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data & AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร ‘บลูบิค (Bluebik)’ มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจร และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ hello@bluebik.com หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก rivery.io, sagacitysolutions, imperva 

The post Data Management คืออะไร พร้อมแนวทางแก้ปัญหาเมื่อต้องจัดการข้อมูล appeared first on Bluebik.