ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความได้เปรียบให้ธุรกิจ Data Literacy หรือความสามารถในการอ่าน ทําความเข้าใจ สื่อสารข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้งานในรูปแบบต่างๆ จึงเป็นเรื่องสำคัญ ทั้งการเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจโดยอ้างอิงจากข้อมูล และเพิ่มความเข้าใจในการนำข้อมูลไปใช้สร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
อย่างไรก็ตาม การผลักดันให้ทุกคนในองค์กรมีความรู้ความเข้าใจในการนำข้อมูลไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพมีความท้าทายไม่น้อย Bluebik จึงอยากชวนมาทำความเข้าใจ 8 ความท้าทายในการสร้าง Data Literacy และองค์กรประกอบสำคัญในการบ่มเพาะ Data Literacy ให้สำเร็จ
1.) ขาดความเข้าใจข้อมูล
ความท้าทายอย่างแรกคือการขาดความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลเมื่อเจอข้อมูลที่มีความซับซ้อนหรือเป็นข้อมูลเชิงสถิติ ซึ่งอาจทำให้ทำความเข้าใจข้อมูลไปผิดทาง และส่งผลให้นำข้อมูลไปใช้อย่างไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสมกับงาน สำหรับแนวทางการแก้ปัญหาคือองค์กรควรมีการจัดฝึกอบรมเพื่อสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มขึ้น โดยอาจจะเน้นที่การทำให้คำศัพท์และคอนเซ็ปต์ต่างๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลเข้าใจง่ายยิ่งขึ้น รวมไปถึงการอธิบายประเด็นสำคัญๆ เช่น คอนเซ็ปต์พื้นฐานของข้อมูล การวิเคราะห์เชิงสถิติ การแปลงผลข้อมูลออกมาเป็นรูปภาพ (data visualization) เป็นต้น
2.) ข้อมูลมีปริมาณมากเกินไป
เมื่อธุรกิจมีการเก็บข้อมูลมากขึ้นในทุกช่องทาง จึงไม่แปลกที่จะเกิดภาวะข้อมูลท่วมท้น (Data overload) ซึ่งหลายกรณีที่ข้อมูลมีปริมาณมากเกินไปอาจสร้างความสับสนและไม่สามารถนำข้อมูลไปใช้ตัดสินใจได้จนส่งผลให้เกิด Analysis Paralysis ที่เป็นกระบวนการใช้เวลาไปกับการวิเคราะห์ข้อมูลมากเกินจนทำให้การตัดสินใจบางอย่างไม่เกิดขึ้นหรือเกิดช้าเกินไป โดยแนวทางการแก้ไขเบื้องต้นคือการนำเครื่องมือ Data Visualization มาปรับใช้เพื่อสรุปชุดข้อมูลต่างๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายขึ้น สามารถนำไปใช้งานได้อย่างรวดเร็วขึ้น
3.) ปัญหาในการสื่อสารข้อมูล
เมื่อสามารถทำความเข้าใจข้อมูลและค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ได้แล้ว ความท้าทายลำดับถัดมาคือการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกที่ได้ให้ผู้อื่นเข้าใจ แนวทางหนึ่งที่สามารถทำได้เพื่อช่วยให้การสื่อสารข้อมูลเข้าใจได้ง่ายขึ้นคือการสร้าง Data Storytelling ที่ทักษะเป็นการผสมผสานข้อมูลเชิงลึกเข้ากับการเล่าเรื่องเพื่อให้กลุ่มผู้รับสารเห็นภาพชัดเจนขึ้น โดยการทำ Data Storytelling ไม่ใช่แค่การทำให้ข้อมูลออกมาเป็นรูปภาพหรือเป็นกราฟเท่านั้น แต่เริ่มตั้งแต่การให้ความสำคัญกับการเก็บข้อมูลดิบ (Raw Data) ที่ยังไม่ได้ประมวลผล ว่าธุรกิจควรเก็บข้อมูลอะไรและเก็บข้อมูลประเภทไหนบ้าง จากนั้นค่อยนำไปสู่การค้นหาข้อมูลเชิงลึกและโยงข้อมูลออกมาเป็นเรื่องราว
4.) ข้อมูลไม่มีคุณภาพ
ข้อมูลไม่มีคุณภาพนับเป็นความท้าทายใหญ่สุด โดยหากสรุปแบบรวบรัด ข้อมูลไม่มีคุณภาพหมายถึงข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วน ไม่สอดคล้องกันและไม่อัพเดทเป็นปัจจุบัน เมื่อข้อมูลไม่มีคุณภาพย่อมไม่สามารถนำไปหา Insight หรือนำไปใช้งานต่อเพราะจะสร้างผลลัพธ์ที่ผิดพลาด สำหรับแนวทางการแก้ปัญหาเรื่องข้อมูลไม่มีคุณภาพคือการวางแนวทางด้านธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ที่เป็นการสร้างมาตรฐานการบริหารจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพด้วยการกำหนดทิศทาง ควบคุม ให้ข้อมูลมีคุณภาพที่ดี ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การวางนโยบายการดูแลข้อมูล กำหนดกลุ่มบุคคลที่รับผิดชอบดูแลจัดการข้อมูล และวางแนวทางการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ
5.) ขาดเครื่องมือและกระบวนการที่เหมาะสม
เครื่องมือและกระบวนการที่เหมาะสมเป็นอีกปัจจัยสำคัญในการสร้างความเข้าใจ วิเคราะห์ และนำข้อมูลไปใช้งาน โดยคำแนะนำเบื้องต้นคือองค์กรควรลงทุนในเครื่องมือที่จำเป็น เช่น เครื่องมือการทำ Data Visualization รวมถึงจัดฝึกอบรมพนักงานเพื่อให้สามารถใช้เครื่องมือได้อย่างมีประสิทธิภาพ
6.) ขาดความตระหนักเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
ปัจจุบันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นอีกเรื่องที่ต้องให้ความสำคัญเป็นลำดับแรกๆ เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการละเมิดข้อมูล เหตุข้อมูลรั่วไหล หรือการนำข้อมูลไปใช้ในทางที่ไม่เหมาะสม โดยการวางแนวทางด้าน Data Governance สามารถช่วยกำกับดูแลเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลได้ แต่อีกส่วนหนึ่งคือพนักงานในองค์กรต้องตระหนักถึงความสำคัญของการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลด้วยเช่นกัน รู้ว่าข้อมูลประเภทไหนเป็นข้อมูลที่มีความอ่อนไหว ระมัดระวังอยู่เสมอเมื่อมีการแชร์ข้อมูลหรือนำข้อมูลไปใช้งาน
7.) ความไม่มั่นใจในทักษะด้านข้อมูล
การขาดความมั่นใจเรื่องทักษะด้านข้อมูล เช่น ไม่กล้านำข้อมูลไปใช้งาน จะเป็นสาเหตุที่ขัดขวางการนำข้อมูลไปใช้ตัดสินใจในกระบวนการต่างๆ หรือ Data-driven Decision ดังนั้น การจัดโปรแกรมฝึกอบรมอย่างสม่ำเสมอและส่งเสริมให้นำข้อมูลไปใช้งานจริงจะช่วยสร้างความมั่นใจและพัฒนาทักษะด้านข้อมูลได้ในระยะยาว
8.) ขาด Mindset เรื่อง Data-driven
ความท้าทายอย่างสุดท้ายเป็นเรื่องของการขาด Mindset ด้าน Data-driven ทั้งในแง่การขาดความเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลและความไม่ต้องการการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานจากการนำข้อมูลมาใช้งาน สำหรับแนวทางจัดการความท้าทายควรเริ่มต้นจากผู้บริหารองค์กร ซึ่งมีอำนาจในการตัดสินใจและมีอิทธิพลในการขับเคลื่อนให้เกิดการเปลี่ยนแปลง เมื่อผู้บริหารมี Data-driven Mindset ที่เข้าใจและเป็นแบบอย่างในการใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ วัฒนธรรมองค์ย่อมเป็นไปในทิศทางเดียวกัน
สร้างองค์ประกอบหลักของ Data Literacy
หากธุรกิจต้องการผลักดันให้ Data Literacy ประสบความสำเร็จ ควรให้ความสำคัญกับองค์ประกอบ 3 ด้านด้วยกัน
- ความเข้าใจเรื่องข้อมูล (Data Understanding)
ความเข้าใจเรื่องข้อมูลคือการเข้าใจและแปรความข้อมูลที่อยู่ในหลายๆ รูปแบบออกมาได้ ซึ่งหากแบ่งตามโครงสร้างข้อมูลสามารถแตกออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ 1. ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured data) ที่หมายถึงชุดข้อมูลที่มีการจัดเรียงโครงสร้างอย่างเป็นระเบียบ มีความชัดเจน หรือระบุได้ด้วยตัวเลข พร้อมใช้งานได้ทันที เช่น จำนวนการซื้อขายกับลูกค้า เปอร์เซ็นต์การเติบโตของยอดขาย 2. ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) ที่หมายถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่ชัดเจน หรือไม่สามารถระบุความแน่นอนของข้อมูลนั้นๆ ได้ ยังไม่สามารถประมวลผลเพื่อนำไปใช้ได้ทันที เช่น ข้อความบนโซเชียลมีเดีย รูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เสียง 3. ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data) หมายถึงชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างระดับหนึ่งแต่ยังไม่สมบูรณ์ เช่น Email header หรือ Hashtag (#) หมวดหมู่คอนเทนต์บนโซเชียลมีเดีย
- การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)
การเตรียมข้อมูลเริ่มต้นตั้งแต่กระบวนการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั้งจากภายในและภายนอกองค์กร โดยหากองค์กรมี Data Governance จะสามารถวางแนวทางและกระบวนการจัดการข้อมูลได้ตั้งแต่เริ่มแรก ซึ่งจะช่วยให้การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการนำข้อมูลไปใช้งานมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น หลังรวบรวมข้อมูลแล้ว จะเข้าสู่การทำความสะอาดข้อมูล (Data cleansing) เพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้ที่สุด ไม่ว่าจะเป็นลบข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เติมข้อมูลส่วนที่ขาดหาย และปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน
- การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Culture)
สุดท้ายแล้วคนคือผู้ที่นำข้อมูลไปใช้ การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงเป็นเรื่องสำคัญ โดยต้องทำให้ทุกคนมองว่าข้อมูลคือทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์ (Strategic asset) ซึ่งสามารถช่วยสร้างจุดแข็งให้ธุรกิจ เพิ่มความรวดเร็วในการดำเนินงาน เพิ่มความสามารถในการแข่งขัน และเปิดทางสู่การสร้างแหล่งรายได้ใหม่ๆ โดยสิ่งแรกต้องเริ่มที่ Mindset ด้วยการทำให้ทุกฝ่ายเห็นความสำคัญของการนำข้อมูลมาใช้ในกระบวนการทำงานและการตัดสินใจ ควบคู่ไปกับการพัฒนา ทักษะของคนในองค์กร ไม่ว่าจะเป็นทักษะการทำความเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น หรือวิธีการใช้เครื่องมือต่างๆ ในการนำข้อมูลมาใช้งาน
แม้การสร้าง Data Literacy หรือความสามารถในการอ่าน ทําความเข้าใจ สื่อสารข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้งานในรูปแบบต่างๆ จะมีความท้าทายไม่น้อย แต่หากมีเป้าหมายและแนวทางที่เหมาะสม การสร้างองค์กรที่เป็น Data-driven ย่อมเกิดขึ้นได้จริง สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data & AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร Bluebik มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจรและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร
