Big Data Analytics: การใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจ
เมื่อข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญในธุรกิจ
ถ้าคุณเคยสงสัยว่าบริษัทใหญ่ๆ ตัดสินใจเสริมสร้างสินค้าใหม่ได้อย่างไร หรือทำไมพวกเขาดูเหมือนจะรู้สึกอกหักของลูกค้าก่อนที่ลูกค้าจะพูดออกมา คำตอบหนึ่งคือข้อมูล
ในช่วง 10-15 ปีที่ผ่านมา วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมหาศาล จากการที่เมืองนั้นต้องพึ่งพาเพียงแค่รายงานประจำปีและสถิติที่เก็บรวบรวมด้วยแรงคน มาเป็นการวิเคราะห์เรียลไทม์บนดาต้าเซ็ตจำนวนหลายพันล้านเรกคอร์ด ล้วนเกิดจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี
แต่นี่คือสิ่งที่น่าสนใจ: การมีข้อมูลมากไม่ได้หมายความว่าการตัดสินใจจะดีขึ้นโดยอัตโนมัติ คุณยังคงต้องเลือกวิธีการที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ
แนวทางดั้งเดิม: การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม (Traditional Data Analytics)
วิธีการแบบดั้งเดิมนี้ไม่ได้หมายความว่าเลิกสมัยแล้ว แต่เป็นรากฐานที่ผู้บริหารหลายคนยังคงใช้ได้ดี
ลักษณะของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิม มักจะมีข้อมูลมาจากแหล่งเดียวหรือแหล่งจำกัด เช่น ฐานข้อมูลของระบบขาย ระบบบัญชี หรือ ERP ผู้วิเคราะห์จะเก็บข้อมูล บ่อยครั้งวันละครั้ง หรืออาทิตย์ละครั้ง แล้วนำไปสร้างเป็นรายงาน เช่น ยอดขายเดือนนี้ เทียบกับเดือนที่แล้ว
ความสงบสุขของวิธีนี้คือมันง่ายเข้าใจ ถ้าคนในทีมของคุณมีความรู้พื้นฐาน Excel หรือ SQL เท่านั้น พวกเขาก็สามารถทำรายงานออกมาได้
จุดแข็ง:
- มีต้นทุนเริ่มต้นต่ำ ซอฟต์แวร์พื้นฐานก็พอใช้ได้
- ง่ายต่อการเข้าใจผลลัพธ์ ทุกคนในห้องประชุมจะรู้ว่าตัวเลขมาจากไหน
- ความเสี่ยงต่ำ เพราะคุณรู้ว่ามีอะไรเกิดขึ้นในแต่ละขั้นตอน
จุดอ่อน:
- ข้อมูลล้าหลัง บ่อยครั้งที่คุณเห็นปัญหาหลังจากที่มันเกิดขึ้นไปแล้ว
- ขาดความลึก ตัวเลขอาจบอกคุณว่ายอดขายลดลง แต่ไม่ได้บอกว่าทำไม
- ไม่สามารถรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ได้ เมื่อคุณมีลูกค้าหลายล้านคนและหลากหลายแหล่ง
ยุคใหม่: Big Data Analytics
บิ๊กดาต้า analytics ไม่ใช่แค่เรื่องเก็บข้อมูลหลายตันแบบป่าบ้าน เป็นการเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน วิเคราะห์ในเวลาเกือบเดียวกับที่เกิดขึ้น แล้วหาแพทเทิร์นที่ตัวตัดสินใจแบบเดิมจะไม่มองเห็น
ยกตัวอย่าง หากคุณมี 10 ล้านลูกค้า บิ๊กดาต้า analytics สามารถวิเคราะห์ว่ากลุ่มไหนที่มีแนวโน้มจะออกจากคุณในเดือนหน้า โดยดูจากรูปแบบการซื้อ การติดต่อสอบถาม ตำแหน่งภูมิศาสตร์ และอีกหลายปัจจัยพร้อมกัน
ลักษณะของบิ๊กดาต้า analytics
- ข้อมูลจากหลายแหล่ง: เว็บไซต์ แอปมือถือ โซเชียลมีเดีย เซนเซอร์ IOT ระบบ CRM ทั้งหมดถูกรวมไว้ในที่เดียว
- ความเร็ว: สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ไม่ใช่รอจนถึงท้ายวัน
- คำนาย: ไม่เพียงแค่บอกว่าเกิดอะไร แต่บอกว่าจะเกิดอะไรต่อไป
จุดแข็ง:
- ค้นพบสิ่งที่ซ่อนอยู่ เมื่อคุณมีข้อมูลเยอะขนาดนี้ ความสัมพันธ์ใหม่ๆ จะปรากฏขึ้น
- ตัดสินใจเร็วกว่า ลดเวลารอจากสัปดาห์เป็นชั่วโมง
- ประหยัดค่าใช้จ่าย โดยการตั้งเป้าหมายว่างานไหนต้องทำจริง
- ความแม่นยำในการคาดการณ์สูง โดยเฉพาะเมื่ออายุของข้อมูลมากพอ
จุดอ่อน:
- ต้นทุนเริ่มต้นสูง เทคโนโลยีและทีมผู้เชี่ยวชาญไม่ถูก
- ความซับซ้อน การตั้งค่าและการสอบเทียมต้องใช้เวลา
- ความเสี่ยงด้านข้อมูล เมื่อข้อมูลเยอะ ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยก็มากตามไปด้วย
- ต้องการการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง รูปแบบผู้บริโภคเปลี่ยนแปลง โมเดลก็ต้องเปลี่ยนไปด้วย
เปรียบเทียบด้านต่างๆ
ด้านความสมบูรณ์ของข้อมูล
วิธีดั้งเดิม: ข้อมูลมาจากระบบเดียวหรือสองสามระบบ ถ้าลูกค้าซื้อของจากหลายช่องทาง คุณอาจไม่เห็นภาพรวม
บิ๊กดาต้า: สามารถรวบรวมข้อมูลจากทุกจุดแตะกับลูกค้า ก่อนซื้อ ตอนซื้อ หลังซื้อ ตลอดเวลา
ด้านความเร็วในการตัดสินใจ
หากผู้บริหารของคุณต้องรอรายงานเป็นสัปดาห์ ในตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็ว คุณอาจจะตกหลังคู่แข่ง ด้วยบิ๊กดาต้า คุณสามารถเห็นการเปลี่ยนแปลงเกือบเดียวกับที่มันเกิดขึ้น
ด้านความสามารถในการพยากรณ์
สิ่งที่ทำให้บิ๊กดาต้า มีความมหัศจรรย์คือความสามารถในการบอกว่าจะเกิดอะไรต่อไป วิธีดั้งเดิมบอกคุณว่าเกิดอะไร แต่บิ๊กดาต้าช่วยให้คุณเตรียมตัวก่อน
ด้านตัวตนของข้อมูล
วิธีดั้งเดิม: ข้อมูลสะอาด แต่อาจจะล้าหลัง บ่อยครั้งคนมีความเชื่อมั่นมากกับตัวเลข
บิ๊กดาต้า: ข้อมูลใหม่ แต่ซับซ้อน บ่อยครั้งต้องการการบ้านเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง
| เกณฑ์ | วิธีดั้งเดิม | บิ๊กดาต้า Analytics |
|---|---|---|
| ต้นทุนเริ่มต้น | ต่ำ (หลักพัน-แสน) | สูง (หลักล้าน) |
| ความเร็วการเข้าถึงผลลัพธ์ | หลายวัน-สัปดาห์ | นาที-ชั่วโมง |
| ความสามารถในการคาดการณ์ | จำกัด | สูง |
| ความเข้าใจง่าย | สูง | จำกัด |
| ความเสี่ยง | ต่ำ | ปานกลาง-สูง |
| ความสามารถในการขยายตัว | จำกัด | ไม่มีเกณฑ์ |
| เหมาะสำหรับ | ธุรกิจเล็ก-กลาง | ธุรกิจใหญ่ ที่เติบโตเร็ว |
เลือกอะไรเมื่อไหร่
ใช้วิธีดั้งเดิมหากคุณ:
- เพิ่งเริ่มต้นธุรกิจ และต้องการให้การตัดสินใจเป็นข้อมูล แต่ไม่มีงบประมาณมากมาย
- มีลูกค้าหลักพันคน ไม่ใช่หลายล้าน
- สินค้าหรือบริการของคุณมีรอบเวลาขายยาว (เช่น อสังหาริมทรัพย์ สินค้าราคาแพง)
- ทีมของคุณไม่มีทักษะเทคนิคสูง และต้องการความเรียบง่าย
- ลูกค้าของคุณไม่ได้เปลี่ยนพฤติกรรมเร็วจนเกินไป
ใช้บิ๊กดาต้า analytics หากคุณ:
- บริหารจัดการลูกค้าจำนวนมาก และต้องการทำความเข้าใจพวกเขาเชิงลึก
- ตลาดของคุณเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และคุณต้องการได้ข่าวเร็วกว่าคู่แข่ง
- มีทรัพยากรการเงินเพียงพอที่จะลงทุนในเทคโนโลยีและบุคลากร
- ต้องการให้บริหารวิตรรมานความเสี่ยงลดลง เช่น ป้องกันการหลอกลวงหรือความผิดปกติ
- ประสบการณ์ลูกค้าคือสิ่งที่ชี้ขาด
- ต้องการนำหน้าในการนวัตกรรมผลิตภัณฑ์
วิธีไฮบริด: ทำทั้งสองแบบ
บริษัทขนาดกลางหลายแห่ง ไม่ได้ต้องเลือกเพียงวิธีเดียว พวกเขาเริ่มต้นด้วยวิธีดั้งเดิม ค่อยๆ เพิ่มระบบบิ๊กดาต้าสำหรับพื้นที่ที่สำคัญที่สุด
ตัวอย่างเช่น ยังคงใช้ Excel สำหรับรายงานประจำเดือน แต่เพิ่มระบบวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าแบบเรียลไทม์ด้วยบิ๊กดาต้า เพื่อตรวจจับการหลุดลอก
สิ่งที่ไม่ควรลืม
ไม่ว่าคุณเลือกวิธีไหน ข้อมูลนั้นเป็นเพียงเครื่องมือเท่านั้น ถ้าทีมของคุณไม่ได้รับการฝึกอบรม หรือไม่เข้าใจว่าจะทำอะไรกับผลลัพธ์ ทั้งเทคโนโลยีราคาแพงก็ไม่มีประโยชน์
บางครั้งปัญหาใหญ่ไม่ใช่ข้อมูล แต่คือกระบวนการการตัดสินใจ คุณต้องให้ผู้บริหารเชื่อใจว่าการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลดีกว่าการตัดสินใจโดยรู้สึก
นอกจากนี้ อย่าลืมว่าข้อมูลของลูกค้าคือความรับผิดชอบ ต้องเก็บเป็นความลับและปกป้องให้ดี
สรุป
บิ๊กดาต้า analytics ไม่ใช่ "ต้องมี" ของธุรกิจทั้งหมด นั่นคือข้อความหลัก หากคุณเป็นร้านกาแฟเล็กๆ ในย่านเพชรบุรี อาจไม่จำเป็นต้องลงทุนหลักล้านในระบบ Machine Learning
แต่ถ้าคุณมีแอปมือถือที่ผู้ใช้นับล้าน หรือบริหารห้องพักโรงแรมนับพันห้อง แล้วคุณยังใช้วิธีดั้งเดิม นั่นคือโอกาสที่สูญเสีย
กุญแจสำเร็จคือการเลือกอย่างมีสติ โดยพิจารณาจากขนาดธุรกิจ งบประมาณ ความเร็วของตลาด และความพร้อมของทีม คำตอบที่ถูกต้องสำหรับธุรกิจหนึ่งอาจไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้องสำหรับอีกธุรกิจหนึ่ง
สิ่งที่แน่ใจคือว่า คุณต้องทำบางสิ่ง ด้วยข้อมูลของคุณ มิฉะนั้น คุณจะเป็นเพียงแค่ผู้เลือกปฏิบัติตาม นั่นไม่ใช่ธุรกิจที่ยั่งยืน
