หลายองค์กรไม่มี Chief Information Officer (CIO) อาจเป็นเพราะเป็นองค์กรขนาดเล็ก และไม่ได้มี Core Business เป็นเรื่องเทคโนโลยี จึงทำให้ขาดผู้บริหารที่สามารถวางกลยุทธด้าน IT ได้ถูกทาง ในกรณีนี้ การวาง Direction ในการลงทุน และบริหาร Data ภายในองค์กรจึงเป็นการตัดสินใจของผู้บริหารสูงสุด อาจจะเป็น MD, CEO หรือ คณะกรรมการบริษัท
แต่ในขณะเดียวกัน บางองค์กรมีการแต่งตั้ง CIO ขึ้นมาทำหน้าที่เป็นผู้บริหารสายงาน IT และดูแล Data ขององค์กรทั้งหมด
อย่างไรก็ตาม พบว่าหลายองค์กรยังไม่สามารถวางกลยุทธด้าน IT ได้เหมาะสม เช่น การมีระบบแหล่งข้อมูลที่กระจัดกระจาย แต่ไม่มีการลงทุนในโครงการ Data Management เพื่อสร้าง Data Hub, การทำรายงานให้ผู้บริหารด้วยวิธี manual ใช้ Excel ทั้งๆ ที่เป็นข้อมูลชุดเดิม ๆ ที่ต้องนำเสนอทุกเดือน, การละเลยต่อการทำ Data Governance เพื่อวางนโยบายข้อมูล ทั้ง ๆ ที่ข้อมูล Customer ต้องใช้ข้ามแผนกอยู่ตลอดเวลา เป็นต้น
ปัญหาที่เกิดขึ้น เป็นเพราะการบริหารข้อมูลเป็นการวางโครงสร้างพื้นฐานที่อาจจะไม่ก่อให้เกิด ROI ได้ด้วยตัวโครงการเอง แต่เป็นการทำให้รากฐานด้านการเข้าถึง และใช้ข้อมูลมีประสิทธิภาพ ทำให้สามารถนำข้อมูลไปใช้งานต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ตัวอย่างวิธีการทดสอบ Vision ของผู้บริหารที่มีต่อโครงการ Data
จากรูปนี้ คือ การเขียน Business Flow เพื่อทำความเข้าใจว่า การสร้างรายงานด้านการเงินเพื่อนำเสนอผู้บริหาร มีกิจกรรมใดบ้าง โดยเริ่มจากทางซ้ายมือ คือ แหล่งข้อมูล ซึ่งสามารถนำข้อมูลออกจากแหล่งข้อมูลได้ 2 วิธี คือ การเชื่อมต่อด้วย Database และการ Export File ในรูปแบบของ Excel หรือ PDF จากนั้นจะเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลโดยผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งในเคสนี้ใช้ Excel ในการวิเคราะห์ โดยมีกลไกในรูปสีน้ำเงิน ต่อมาเป็นการส่งผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ เพื่อสร้างเป็นรายงาน ซึ่งผลจากการวิเคราะห์จะถูกส่งต่อไปยังส่วนงานต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง เป็น Excel หรือ PFD File ซึ่งบางกรณีเป็นการส่งทาง Email บางกรณีเป็นการ share file ใน Drive และบางกรณีเป็นการ Import Excel เข้าโปรแกรม BI เป็นต้น
กระบวนการนี้เหมือนจะเป็นการทำงานซ้ำ ๆ เดิม ๆ เพราะต้องทำอยู่ทุกเดือน แต่กลับพบว่า เกิด error หลายครั้ง และข้อมูลไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจจะเกิดจากสาเหตุดังต่อไปนี้
การ export เป็น manual snap shot ทำให้มีความคาดเคลื่อน
การส่ง File เป็นการส่งแบบ offline ไม่มี Data Hub หรือระบบบริหารข้อมูลให้เกิดเป็น Database ที่เหมาะสม
การวิเคราะห์ใช้วิจารณญาณของนักวิเคราะห์ ทำให้การวิเคราะห์แต่ละครั้งไม่เหมือนกัน
การส่ง file เป็นรูปแบบ offline หากมีการ update จะทำให้ผู้รับ file ไม่ได้รับการ update หากไม่มีการสื่อสารที่ดี
ดังนั้น การแก้ปัญหาที่ถูกต้องจะต้องแก้เรียงลำดับจาก 1 ไป 4 คือ
การแก้ที่ source ของข้อมูล เพื่อสร้าง Automated Pipeline ในการเชื่อมโยงข้อมูล
สร้าง Data Hub เพื่อเป็นแหล่งเก็บข้อมูลที่พร้อมใช้ โดยมีการ Transform ข้อมูล และ ทำความสะอาดให้เรียบร้อย เป็นไปตาม Data Governance ขององค์กร และมีการกำหนดสิทธิ์ในการเข้าถึง เพื่อความปลอดภัยของข้อมูลตาม Data Classification
เปลี่ยนการวิเคราะห์ด้วย Excel ที่ใช้วิจารณญาณเป็นระบบ Automated Analytics เช่น ใช้ Machine Learning หรือ เครื่องมือใหม่ ๆ
การแสดง Automated Dashboard เพื่อลดระยะเวลารอคอบในการทำรายงาน
ซึ่งหากทำได้ทุกข้อ การสร้างรายงานนี้จะทำได้ทุกวัน Update ได้ตลอดเวลา เพราะไม่ต้องทำงานแบบ manual รอให้มีคนมาทำตามรอบอีกต่อไป
ประเด็นที่สำคัญคือ ผู้บริหารส่วนใหญ่จะละเลยกระบวนการที่ 1-3 โดยเฉพาะ ส่วนที่ 1 และ 2 ซึ่งเป็นการบริหารข้อมูล เพราะเป็นส่วนที่ใช้เวลา และต้องลงทุนด้านระบบ และมีหลายองค์กรเลือกทำเฉพาะส่วนที่ 4 เพื่อให้มี Automated Dashboard ไปแสดงผล
ในกรณีเลือกทำเฉพาะข้อ 4 ผิดหรือไม่ ก็คงไม่ผิด เพราะองค์กรอาจจะมีงบน้อย หรือต้องการทำอะไรที่จับต้องได้ก่อน อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลที่จะนำมาแสดงผล ไม่ผ่านกระบวนการบริหาร และกำกับเสียก่อน จะทราบได้อย่างไรว่าข้อมูลนั้นสะอาด ถูกต้อง และพร้อมใช้ อีกทั่ง กระบวนการในการวิเคราะห์ที่เปลี่ยนไปเปลี่ยนมาตามความรู้สึกของนักวิเคราะห์จะเชื่อถือได้อย่างไร
Business Flow นี้ จึงเป็นวิธีทดสอบ Vision ของผู้บริหารที่มีต่อการลงทุนด้านข้อมูลได้ในรูปแบบหนึ่ง คือ ผู้บริหารที่สนใจในสิ่งที่จับต้องได้ แต่ไม่ได้ให้คุณค่ากับโครงสร้างพื้นฐาน กับผู้บริหารที่ให้ความสำคัญกับการบริหารข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่า ข้อมูลที่จะถูกนำไปใช้เป็นข้อมูลที่ถูกต้อง และสามารถใช้งานได้อย่างรวดเร็วจริงๆ
Comments