Data Driven Transformation ตอนที่ 3

ตอนที่แล้วผมชี้ให้เห็นว่าทั้ง Google และ Amazon ทั้งสององค์กรมีกรอบแนวทางในการปรับองค์กรเข้าสู่การขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูลที่เหมือนกันคือ 1.กำหนดวัตถุประสงค์เพื่อตอบโจทย์ธุรกิจก่อน 2.สนับสนุนสภาพเทคโนโลยีแวดล้อม 3.สร้างวัฒนธรรมองค์กร 4. การตัดสินใจด้วยข้อมูลอย่างเป็นระบบ 5.ลดข้อจำกัดในการใช้ข้อมูล 6.มีตัวชี้วัดในการใช้ข้อมูล 7. มีระบบกำกับดูแลข้อมูลที่ชัดเจน ในตอนนี้ผมจะขอขยายเพิ่มเติมจนครบทั้ง 7 ข้อ

3. การสร้างวัฒนธรรมในองค์กรให้เข้าสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (ต่อ)

มีผู้กล่าวไว้ว่า “ทุกคนอยากจะอยู่ทีมที่ชนะ” ดังนั้นการปรับวัฒนธรรมองค์กรจะง่ายขึ้นบ้างถ้ามีกรณีประสพความสำเร็จเป็นตัวชูโรงเสียก่อน ทั้ง Google และ Amazon ไม่ได้ปรับองค์กรทุกส่วนไปพร้อมกัน และก็ไม่ได้ประกาศในองค์กรว่ากำลังจะทำการปรับไปสู่องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งที่ทั้งสององค์กรเริ่มคือการเลือกปัญหาธุรกิจของหน่วยงานที่มีขนาดไม่ใหญ่จนเกินไปและหาแนวทางและข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ในการที่จะแก้ปัญหานั้น แล้วจึงปรับสภาพเทคโนโลยีแวดล้อมในส่วนหน่วยงานนั้นให้มีศักยภาพที่เหมาะสมสำหรับการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งที่เกิดตามมาสำหรับทั้งสององค์กรก็คือสิ่งที่เรียกว่า “success breeds success” แต่ละหน่วยงานเริ่มอยากที่จะสำเร็จด้วย ผู้บริหารส่วนต่างๆ ของหน่วยอื่นๆ ก็อยากจะประสพความสำเร็จบ้าง การต่อต้านที่จะปรับองค์กรไปสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลก็จะลดลง ถึงแม้จะไม่หมดเสียทีเดียว แต่จากประสบการณ์ที่เจอผมพบว่าก็จะเริ่มมีการต่อต้านลดลงอย่างชัดเจน แต่ถ้าช่วงนี้ถ้าไม่มีความพยายามผลักดันและส่งเสริมจากองค์กรให้เต็มที่ การปรับตัวก็จะค่อยๆ สลายกลับไปสู่จุดก่อนหน้า

ผมได้มีโอกาสไปฟังและพูดคุยกับ Carme Artigas ซึ่งเป็นผู้ก่อตั้ง Synergic Partners และได้รับเลือกให้เป็นอันดับสี่ของผู้หญิงที่มีอิทธิพลต่อวงการ Big Data ในปี 2017 จาก Onalytica บริษัทของ Carme ได้ช่วยองค์กรขนาดใหญ่หลายองค์กรทั่ว EU โดยเฉพาะองค์กรทีเกียวข้องกับโทรคมนาคมทั้งหลายในการปรับองค์กรไปสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งที่ Carme เรียกว่าปัญหาปรกติในการช่วยเหลือองค์กรเหล่านี้คือปัญหาที่เกี่ยวกับคนทั้งสิ้น ซึ่งในการวางแผนปรับองค์กรจะต้องพิจารณาไว้ให้ครอบคลุมตั้งแต่ต้น เพราะการขับเคลื่อนเกิดขึ้นได้จากคนผู้ใช้เทคโนโลยีทั้งสิ้น และอีก 4 ข้อที่ผมจะกล่าวต่อไปคือแนวทางที่ผมเชื่อว่าสำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนาและสนับสนุนให้บุคคลากรในองค์กรขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล ซึ่งหมายความว่าคือการเปลี่ยนแปลงองค์กรไปสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั่นเอง

4. การตัดสินใจด้วยข้อมูลอย่างเป็นระบบ

ข้อมูลที่ได้ใช้เวลาบริหารจัดเก็บและประมวลมาเป็นมูลค่าจะไม่มีประโยชน์เลยแม้แต่น้อยถ้าไม่ถูกนำมาช่วยในการตัดสินใจ การตัดสินใจด้วยข้อมูลให้เป็นระบบเริ่มจากการเลือกปัญหาทางธุรกิจที่จะนำข้อมูลมาช่วยในการตัดสินใจ ซึ่งผมได้กล่าวไว้ในข้อ 1 แล้วนั่นเอง แต่ก่อนที่จะนำข้อมูลมาใช้ตัดสินใจอย่างเป็นระบบ เราคงจะต้องกล่าวถึงการปฎิบัติทั่วไปในการตัดสินใจขององค์กรก่อน แทบทุกหน่วยงานแทบทุกองค์กรจะต้องมี HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion) โดยคำนี้ได้มาจาก Avinash Kaushik

โดยทั่วไป HiPPO จะเป็นผู้ที่มีประสพการณ์ในองค์กรมายาวนาน และจะเป็นผู้ที่ตัดสินใจมาตลอดจากประสพการณ์ของตัวเอง ทำให้จะไม่ค่อยยอมเชื่อถือข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าผลวิเคราะห์ไม่ตรงกับความเชื่อของตัวเอง โดยจากข้อมูลจากแบบสอบถามพบว่า HiPPO ค่อนข้างจะมีมากในองค์กรที่ผลของการตัดสินใจไม่ได้ถูกนำมาประเมินผู้ตัดสินใจ วิธีหนึ่งที่ช่วยลดผลกระทบของ HiPPOได้คือการทำเปรียบเทียบ A/B testing เมื่อผลการวิเคราะห์ไม่ตรงกับความเชื่อของ HiPPO

เมื่อเราเข้าใจว่าอาจจะต้องเจอกับ HiPPO แล้วและพอจะมีแนวทางในการบริหารจัดการ HiPPO แล้ว ก้าวถัดมาคือการที่จะต้องหาว่าข้อมูลอะไรที่จำเป็นในการที่จะตอบปัญหานี้ได้ ในขั้นนี้ผมพบว่าหลายองค์กรพิจารณาเพียงแค่ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว หรือเพียงแค่ข้อมูลที่มีอยู่ในคลังข้อมูล ผมอยากจะให้มองให้ทั่วว่าข้อมูลอะไรจะช่วยเราตัดสินใจได้ดีที่สุด ยิ่งถ้าพบว่าข้อมูลเหล่านี้ไม่มีเก็บไว้จะยิ่งดี เพราะจะช่วยให้เราสามารถเพิ่มเติมได้ ศักยภาพที่จะสร้างช่องทางเพิ่มเพื่อจะเก็บข้อมูลที่ต้องการได้ เช่นจัดทำแอปต่างๆ ควรจะได้รับการพิจารณาไว้ด้วยในข้อ 2 ซึ่งเกี่ยวกับการสนับสนุนสสภาพแวดล้อมด้านเทคโนโลยี

ในขั้นนี้นอกจากจะช่วยให้เราทราบว่าเรามีข้อมูลอะไรอยู่ในมือแล้วบ้างยังช่วยให้เรามาพิจารณาว่าข้อมูลที่มีได้ใช้ประโยชน์แค่ไหน หลายองค์กรบอกผมว่าต้องการความเร็ว ว่าต้องรีบ แต่ไม่พร้อมที่จะทำความสะอาดข้อมูลที่มี ไม่พร้อมที่จะใช้เวลาทำพจนานุกรมข้อมูล (Data Dictionary) ผมเชื่อว่าวิธีที่เร็วที่สุดมาจากการที่เข้าใจข้อมูลขององค์กรเองให้มากที่สุด อย่างที่ได้กล่าวไว้ในตอนก่อนว่าการปรับองค์กรไปสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่ใช่เพียงแค่ซื้อเทคโนโลยี ซึ่งควรจะซื้อก็ต่อเมื่อพิจารณาแล้วว่าจำเป็น

ถ้าพิจารณาแล้วว่าข้อมูลที่มีอยู่ไม่เพียงพอเราจะได้เริ่มพิจารณาค่าใช้จ่ายในการที่จะจัดเก็บและหาข้อมูลเพิ่มได้ ก้าวถัดไปก็คือการที่จะนำข้อมูลเหล่านี่ที่พิจารณาไว้แล้วว่าจะช่วยในการตัดสินใจได้ เพื่อนำมาประมวลวิเคราะห์หาคำตอบ แล้วจึงนำข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้ในประกอบการตัดสินใจ และก้าวสุดท้ายคือการเผยแพร่เพื่อสร้างวัฒนธรรมการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจต่อไป

5.ลดข้อจำกัดในการใช้ข้อมูล

ข้อจำกัดในการใช้ข้อมูลเป็นประเด็นที่ทำให้การเปลี่ยนองค์กรไปเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแทบจะเป็นไปไม่ได้ ข้อจำกัดแรกคือกระบวนการเข้าถึงข้อมูล กว่าจะสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์ได้จะต้องทำเอกสาร ต้องผ่านระบบ ต้องผ่านหัวหน้าส่วนขึ้นไปแล้วจึงขึ้นไปผู้อำนวยการแล้วจากผู้อำนวยการอนุมัติแล้วจึงส่งลงมาหัวหน้าส่วนให้สามารถทำเรื่องไปยังอีกส่วนเพื่อขอข้อมูลมาวิเคราะห์ กรณีลักษณะที่ผมกล่าวมานี้ผมมั่นใจว่าทุกคนที่ทำงานในสายงานวิเคราะห์ข้อมูลต้องเจอกันมาแทบทุกคน วิธียอดนิยมหลักสองแนวที่ผมพบก็คือ 1) หน่วยงานพยายามทำเพื่อให้มีข้อมูลไว้วิเคราะห์ก็คือการเก็บข้อมูลเป็นของตัวเอง พยายามเก็บทุกอย่างไว้ก่อน หรือพยายามสร้าง data silo ขึ้น ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นคือการที่มีข้อมูลซ้ำซ้อนกันไปทั้งองค์กร หรือไม่ก็ต่างกันบ้างบางส่วน 2) ส่วนอีกแนวหนึ่งคือไม่วิเคราะห์อะไรที่ต้องหาข้อมูลเพิ่ม คือมีเท่าไรก็ใช้แค่นั้น ซึ่งทั้งสองกรณีไม่มีผลที่ดีต่อการปรับองค์กรไปสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแม้แต่น้อย

ข้อจำกัดที่สองมีส่วนเกี่ยวข้องกับข้อหนึ่ง เมื่อกระบวนการการเข้าถึงข้อมูลยุ่งยากดังนั้นผู้ที่ถือข้อมูลอยู่ก็จะมีอำนาจอยู่ในมือ ข้อจำกัดที่สองคือการเมือง หน่วยงาน หัวหน้าหน่วยงาน ผู้อำนวยการ ที่เป็นผู้ดูแลข้อมูลไม่อยากที่จะแบ่งปันข้อมูลหรือไม่อยากที่จะให้ทุกคนเข้าถึงข้อมูลได้อย่างสะดวกเพราะจะทำให้มีอำนาจที่มีอยู่ในมือลดลง เหตุผลที่ผมได้ยินบ่อยที่สุดและเป็นเหตุผลยอดนิยมว่าทำไมจึงไม่สามารถแชร์ข้อมูลได้ครบถ้วนหรือทำไมจึงยุ่งยากนักที่จะแชร์ข้อมูล คือเหตุผลว่าเพื่อความปลอดภัยของข้อมูล เหตุผลนี่เป็นเหตุผลที่ดีมากและเป็นเหตุผลที่สำคัญว่าผู้ที่ดูแลความปลอดภัยของข้อมูลจึงควรจะเป็นส่วนกลางขององค์กรที่จัดตั้งมากำกับและดูแลข้อมูลโดยตรง

ข้อจำกัดที่สามคือการที่ผูกติดไว้กับ vendors ทำให้ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ใน Silo ที่โดยกำหนดไว้ว่าสามารถเข้าถึงได้สะดวกจากอุปกรณ์หรือระบบที่ผูกติดเอาไว้กับ vendor นั้น แนวทางหนึ่งที่สามารถนำมาช่วยลดปัญหาเหล่านี้คือการนำทะเลสาบข้อมูลเข้ามาใช้
 
6.มีตัวชี้วัดในการใช้ข้อมูล

การมีตัววัดช่วยให้สามารถพิจารณาได้ว่าสถานภาพขององค์กรในการใช้ข้อมูลอยู่ที่ใด และยังสามารถที่จะให้รางวัลแก่หน่วยงานหรือบุคคลที่นำข้อมูลมาใช้ตามแนวทางที่มีประโยชน์แก่องค์กรได้ ในส่วนนี้ผมกำลังทำงานวิจัยโดยใช้ทฤษฏีกราฟและทฤษฎีเกมมาช่วยในการวิเคราะห์การใช้ข้อมูลและการแชร์ข้อมูลภายในองค์กร ตัวชึ้วัดเหล่านี้จำเป็นที่จะต้องได้รับการพิจารณาให้ชัดเจนโดยเฉพาะถ้าไม่เคยมีตัวชี้วัดในการใช้ข้อมูลให้เป็นประโยชน์มาก่อน ตัวชี้วัดเหล่านี้ยังควรที่จะสามารถช่วยที่จะตอบได้ว่าการปรับองค์กรไปขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั้นเมื่อพิจารณาจากผู้ใช้เทคโนโลยีข้อมูลแล้วเป็นอย่างไร และยิ่งถ้าเราสามารถแสดงข้อมูลเหล่านี้ออกมาเป็นภาพที่สามารถวิชวลได้ดีแล้วก็จะมีประโยชน์ต่อการปรับองค์กรอย่างมาก

7. มีระบบกำกับดูแลข้อมูลที่ชัดเจน

งานที่ได้ทำมาทั้งหมดจะไม่ยั่งยืนถ้าเราไม่มีการกำกับข้อมูลที่ดี Randy Beans เขียนบทความลง Forbes เกี่ยวกับเหตุผลที่ทำไมองค์กรจึงควรที่จะต้องมีการกำกับข้อมูลที่ดี (Good Data Governance) ชี้ให้เห็นว่าองค์กรที่ปรับตัวเข้าสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้แล้วจะมีลักษณะเกี่ยวกับข้อมูลในองค์กรที่คล้ายกัยอยู่ 5 ข้อและเพราะลักษณะเหล่าที่นี้ทำให้ต้องมีการกำกับข้อมูลที่ดีและชัดเจน

1) ข้อมูลคือทรัพยากรที่ต้องแบ่งปัน จึงต้องมีการควบคุมกำกับให้แบ่งปัน องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะต้องมีการแบ่งปันข้อมูล ทั้งข้อมูลดิบและข้อมูลที่ถูกวิเคราะห์แล้ว ในขณะเดียวกันข้อมูลบางส่วนอาจจะต้องถูกกำกับในการเข้าถึงและแบ่งปันเพื่อความปลอดภัยและป้องกันการรั่วไหล

2) ข้อมูลจะถูกบริโภคหรือใช้จากหลากหลายส่วนในองค์กร นอกจากจะกำกับให้ต้องแบ่งปันแล้วยังจะต้องมีการกำกับให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้จากหน่วยงานต่างๆ ที่เหมาะสมและจำเป็นอีกด้วย เพราะถ้ากำกับให้แบ่งปันแต่เข้าถึงข้อมูลไม่ได้ก็ไม่สามารถนำมาวิเคราะห์ใช้ได้

3) ความเป็นเจ้าของข้อมูลมาพร้อมกับความรับผิดชอบ หน่วยงานที่เป็นเจ้าของข้อมูลมีความรับผิดชอบโดยตรงที่จะพยายามแบ่งปันและพยายามให้หน่วยงานที่เหมาะสมสามารถและนำข้อมูลไปใช้ได้ ในหลายกรณีที่ผมเจอกลับกลายเป็นตรงกันข้าม ผมพบว่าหน่วยงานเจ้าของข้อมูลกลายเป็นผู้ขัดขวางการแบ่งปันและกีดกันการบริโภคข้อมูลจากหน่วยงานอื่นเพื่อให้หน่วยงานตัวเองมีอำนาจในการต่อรอง ดังนั้นส่วนหนึ่งของการกำกับจะต้องเกี่ยวข้องกับกำกับความรับผิดชอบของหน่วยงานต่างๆที่เป็นเจ้าของข้อมูลให้มีการส่งเริมการเข้าถึงข้อมูลและการแบ่งปันข้อมูล ในกรณีนี้สามารถนำตัวชี้วัดเข้ามาเกี่ยวข้องเพื่อช่วยในการจูงใจให้หน่วยงาน

4) ข้อมูลไม่ควรจะถูกใช้เพียงแค่ผู้เชี่ยวชาญ ข้อนี้ก็เป็นผลในลักษณะเดียวกับการครอบครองอำนาจผ่านการครอบครองข้อมูล และยังเป็นผลมาจากการที่ไม่ผลักดันให้บุคคลากรมีศักยภาพในการที่จะประมวลผลข้อมูล ไม่เช่นนั้นแล้วข้อมูลก็จะถูกใช้เพียงแค่ผู้เชี่ยวชาญ ผลร้ายข้างเคียงก็จะทำให้บุคลากรสามารถโยนความรับผิดชอบในการที่จะนำข้อมูลมาวิเคราะห์ต่างๆเพื่อประโยชน์ในการตัดสินใจ ในการขับเคลื่อนไปที่ผู้เชี่ยวชาญเพียงลำพัง องค์กรก็จะกลายเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยผู้เชี่ยวชาญ ในการกำกับจึงจำเป็นที่จะกำกับให้การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลไม่กระจุกอยู่แต่เพียงเฉพาะผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น

5) ความสำเร็จของการปรับองค์กรเกิดได้ก็ต่อเมื่อมีพันธมิตร ระหว่าง ฝ่ายข้อมูล ฝ่ายเทคโนโลยี และฝ่ายธุรกิจ ถ้าทั้งสามฝ่ายหลักขององค์กรไม่มีการทำงานร่วมกัน การขับเคลื่อนขององค์กรด้วยข้อมูลจะไม่สามารถเกิดขึ้นได้ ผมคิดว่าคำว่าพันธมิตรเป็นคำที่ชัดเจนแล้วว่าทั้งสามส่วนจะต้องได้ผลประโยชน์ร่วมกันในการผลักดันองค์กรให้เข้าสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ทั้งมีกลยุทธ์ข้อมูลองค์กรที่ชัดเจนที่แสดงถึงการทำงานร่วมกันและผลประโยชน์ร่วมกันอย่างชัดเจน ส่วนนี้เป็นส่วนชัดเจนว่าหน่วยงานที่ดูแลในการกำกับข้อมูลจะต้องมาจากทั้งสามส่วนหลัก และจะต้องได้รับการสนับสนุนอย่างชัดเจนจาก CEO จาก MD อย่างเปิดเผยต่อองค์กร

ตอนนี้เป็นตอนที่ 3 และเป็นตอนสุดท้ายของบทความ Data Driven Transformation ครับ ผมหวังว่าคงจะเป็นแนวทางได้บ้างในการปรับองค์กรครับ ผมเชื่อว่ามีหลากหลายแนวทางในการที่จะปรับองค์กร แต่ทุกแนวทางจะต้องคำนึงถึงคนเป็นหลักเพราะการขับเคลื่อนองงค์กรจะไม่มีทางเกิดขึ้นได้ถ้าไม่มีคนขับเคลื่อนน่ะครับ ขอให้โชคดีและมีปี 2018 ที่ดีกันทุกคนครับ

คลิกอ่าน >>
• Data Driven Transformation ตอนที่ 1
• Data Driven Transformation ตอนที่ 2

• https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2016/06/22/the-case-for-data-governance/#3957566b54be
• https://hbr.org/2016/12/breaking-down-data-silos
• https://www.smartinsights.com/goal-setting-evaluation/web-analytics-strategy/5-ways-encourage-data-driven-decision-making/
• https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/06/14/data-driven-decision-making-10-simple-steps-for-any-business/2/#460482d4589
• https://www.cmswire.com/digital-workplace/4-strategies-to-create-a-data-driven-company-culture/
• https://www.forbes.com/sites/chuckcohn/2014/10/17/how-to-create-and-maintain-a-workplace-culture-that-will-make-your-company-thrive/
• http://www.oliverwyman.com/our-expertise/insights/2017/may/transforming-into-a-data-driven-organization.html
• https://www.informationweek.com/strategic-cio/want-to-succeed-at-data-driven-transformation-start-slow/a/d-id/1329186
• https://www.salesforce.com/blog/2016/07/data-driven-strategies.html
• https://www.quirks.com/articles/the-five-pillars-of-data-driven-strategy
• https://www.upwork.com/hiring/for-clients/data-driven-content-marketing/