สรุปหนังสือ Road to Data-Driven Organization หนทางสู่องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ปฏิเสธไม่ได้ว่าเราอยู่ในโลกยุค Data-Driven Everything มาพักใหญ่แล้ว และโลกเราวันนี้กำลังก้าวเข้าสู่ยุค AI Transformation หรือ AI Disruption ก็ว่าได้ ดังนั้นบริษัทไหนหรือองค์กรใดที่มี Data มากกว่าและดีกว่า ย่อมได้เปรียบในโลกธุรกิจยุคใหม่ ซึ่งก็คือยุคปัจจุบันที่แข่งขันกันด้วยดาต้านี่แหละครับ

หนังสือเล่มนี้ช่วยทำให้เห็นภาพรวมของการจะเป็นองค์กรที่ใช้ Data-Driven จริงๆ มีรายละเอียดทุกอย่างครบถ้วน บางประเด็นเองผมก็มองข้ามไปเพราะคิดว่าไม่สำคัญ แต่แท้จริงแล้วสำคัญ หรือทำให้มองเห็นในประเด็นที่ไม่เคยรู้มาก่อนด้วยซ้ำ

ก่อนเราจะเป็นองค์กรหรือบริษัทที่ใช้ Data-Driven ได้ เลยจำเป็นต้องบริหารจัดการ Fundamental Data ให้ดีหรือที่เรียกว่า Data Governance ให้เรียบร้อยก่อน เพราะไม่อย่างนั้นก็จะเหมือนมีแต่น้ำมันดิบที่ยังไม่ผ่านการสกัด การหยิบมาใช้ก็อาจจะยุ่งยากมากกว่าการเริ่มต้นเก็บดาต้าใหม่ การจะเป็นบริษัทที่ใช้ดาต้าขับเคลื่อนได้ ต้องเริ่มจากการทำให้ถูกต้องตั้งแต่แรก แต่จากประสบการณ์ Data-Driven Advisor แบบผมก็พบว่าถ้าเราไม่เริ่มทำ เราจะไม่รู้เลยว่าตกลงไอ้ดาต้าที่คิดว่ามีมาก นั้นใช้งานจริงได้แค่ไหน

ดาต้าเดิมที่มีต้องตัดใจทิ้งแล้วเริ่มต้นเก็บนับหนึ่งใหม่เมื่อไหร่ ดังนั้นการจะเริ่มต้นเป็นบริษัทที่ใช้ Data-Driven จริงๆ ได้ ขอให้เริ่มต้นจาก Culture และ Mindset ที่จะพยายามใช้ดาต้าอย่างเต็มที่ก่อนครับ

อย่าง Case Study องค์กรที่เป็น Data-Driven Organization เล่มนี้ก็มีให้เห็นหลากหลายมิติ

ตั้งแต่ระบบชนส่งมวลชนสิงค์โปร อย่างระบบรถบัสรถเมล์บ้านเขา ที่เอา Real-time data การขึ้นลงของผู้โดยสาร การเดินรถ ความเร็ว การจอดนิ่ง การติดบนท้องถนน มาประมวลผลเพื่อปรับปรุงบริการหรือเส้นทางการเดินรถให้ดียิ่งขึ้น

ถ้าถามว่าขนส่งมวลชนสิงค์โปรเก็บดาต้าจากเราอย่างไร บ้านเขาใช้ระบบใช้บัตรแตะมานานแล้ว ตั้งแต่รถเมล์ รถบัส ยันรถไฟฟ้า บัตรเดียวขึ้นได้ทุกอย่าง ผิดกับบ้านเราต้องใช้สิบบัตรเพื่อขึ้นสิบบริการก็ว่าได้

เมื่อใช้บัตรเดียวผู้ให้บริการก็รู้ว่า ตกลงเจ้าของบัตรใบนี้เคยเดินทางไปที่ไหน ด้วยอะไรบ้าง ขึ้นรถตอนไหน ลงเมื่อไหร่ กลับมาใช้บริการอีกทีเมื่อไหร่ แม้ดาต้าจะไม่ได้ระบุเจ้าของบัตรชัดๆ ว่าเป็นใคร แต่จากที่การใช้บัตรใครบัตรมันเป็นส่วนใหญ่ ก็ทำให้การหยิบดาต้าไปต่อยอดใช้เกิดประโยชน์มหาศาลครับ

ถัดมา Coca Cola ในต่างประเทศก็มีการใช้ Data จากตู้ Vending Machine หรือตู้กดน้ำนี่แหละครับ ใช้เพื่อคำนวนว่าจะต้องมาเติมสินค้าอะไร เมื่อไหร่ ตอนไหน ใช้ในการเติมล่วงหน้าก่อนที่ของจะขาด แต่ก็ไม่ได้มาเร็วเกินไปตอนที่ของยังเต็มอยู่

จากการใช้ดาต้าดังกล่าวก็ทำให้ Coca Cola เองทำยอดขายเพิ่มขึ้น 15% บวกกับลดต้นทุนได้ถึง 18% พอเห็นข้อดีของการใช้ดาต้ากับธุรกิจไหมครับ การจะทำกำไรให้มากขึ้นไม่จำเป็นต้องมาจากการพยายามทำการตลาดเสมอไป แต่มาจากการพยายามทำธุรกิจให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นก็เพียงพอ

Coca Cola เองยังใช้การวิเคราะห์ดาต้าจนพบเครื่องดื่มรสใหม่ที่ผู้บริโภคชอบ อย่าง Cherry Sprite เกิดจากการเปิดให้ลูกค้าได้ผสมรสชาติเครื่องดื่มด้วยตัวเอง จนพบว่ารสชาตินี้ได้รับความนิยมอย่างมาก และก็นำมาสู่การพัฒนาเป็นสินค้าใหม่อย่างจริงจัง

นี่แหละครับข้อดีของการใช้ดาต้า มันทำให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้น ลดการเดา ใช้การดู และก็นำมาสู่ยอดขายหรือกำไรที่เพิ่มขึ้นในที่สุด

แต่ข้อควรระวังของการใช้ดาต้าก็มีนะครับ นั่นก็คือเรื่องความซื่อตรง จริยธรรม หรือการขายดาต้าโดยไม่ได้รับความยินยอมจากลูกค้าหรือผู้ใช้บริการ

ในหนังสือเล่มนี้พูดถึงเคสของ Grindr แอปหาคู่ยอดนิยมที่โดนปรับเพราะขายดาต้าผู้ใช้งานให้กับบริษัทโฆษณา และยังมีเคสของดาต้ารั่วไหลถูกเจาะ ถูกแฮกออกไป บอกให้รู้ว่าการรักษาความปลอดภัยของดาต้าเป็นเรื่องสำคัญมากของบริษัทยุค Data-Driven ทุกวันนี้

สุดท้ายคือเรื่องของ Data Monetization หรือการต่อยอดธุรกิจจากดาต้าตรงๆ ไม่ว่าจะเป็นการให้หน่วยงานภายในเอาดาต้าไปใช้สร้างคุณค่าใหม่ๆ หรือเอาดาต้าไปทำเป็นบริการใหม่ๆ อย่างการขาย Insight ให้ธุรกิจที่สนใจ (แต่ไม่ได้ขายข้อมูลเป็นรายคน) หรือแม้แต่การขายระบบวิเคราะห์ก็ตาม

สรุปหนังสือ Road to Data-Driven Organization หนทางสู่องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ใครที่สนใจอยากรู้เรื่องดาต้าแบบละเอียด ครบทุกมิติ ส่วนตัวผมแนะนำหนังสือเล่มนี้ครับ ใครที่รู้เรื่องดาต้าอยู่แล้วก็อยากแนะนำให้อ่าน เพราะหนังสือเล่มนี้จะช่วย Recap หลายๆ เรื่องที่เราอาจรู้มานานแล้วแต่หลงลืมไป และทำให้เราได้รู้ว่าควรให้ความสำคัญกับอะไรมากน้อยในการทำ Data-Driven

อ่านแล้วเล่า เล่มที่ 8 ของปี 2023

สรุปหนังสือ Road to Data-Driven Organization หนทางสู่องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ดร. อสมา กุลวานิชไชยนันท์ เขียน

อ่านสรุปหนังสือแนว Data-Driven ต่อ https://www.summaread.net/category/big-data/

สั่งซื้อออนไลน์ > https://www.naiin.com/product/detail/570384