4 เหตุผลที่ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองจะอยู่กับเราไปอีกนาน
การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง (Self-Service Analytics) หมายถึง การเป็นเจ้าของแบบกระจายอำนาจของข้อมูลเชิงลึกในกระบวนการการผลิต (โดยไม่ใช่แค่การ”ดึงข้อมูลมาจากแดชบอร์ด”เท่านั้น) ยกตัวอย่างเช่น สิ่งที่เราคาดหวังให้เกิดในสายทางของผู้เชี่ยวชาญทางธุรกิจหรือนักวิเคราะห์คือ การที่พวกเขาสามารถทำงานจากข้อมูล เพื่อสร้างออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึก หรือแผนภาพข้อมูล โดยมีความช่วยเหลือเล็กน้อยจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, ไอที, หรือทีมข้อมูลขนาดใหญ่ (ถึงแม้ว่าตัวผลิตภัณฑ์ข้อมูลและแพลตฟอร์มที่ใหญ่กว่าตัวมันเองควรมีการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้อยู่แล้วก็ตาม)
การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากมันช่วยให้บุคคลทั่วไปและองค์กรต่างๆ สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองโดยไม่ต้องพึ่งไอทีหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลเลย ซึ่งส่งผลให้การตัดสินใจมีความรวดเร็ว, แม่นยำ และมีความยืดหยุ่นยิ่งขึ้น และยังจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่จะมีผลสำคัญต่อการประเมินประสิทธิภาพธุรกิจต่อไป
มีเหตุผลมากมายที่ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองจะไม่หายไปจากชีวิตเรา แม้ว่าชื่อของมันอาจเปลี่ยนแปลงไปบ้างตามกาลเวลาก็ตาม
1. การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองเป็นสิ่งจำเป็นในอนาคตการทำงานหากองค์กรใดไม่มีการปรับตัวให้เข้ากับวัฒนธรรมการแชร์ข้อมูล (ซึ่งหนึ่งใน “เส้นทาง” ดังกล่าวก็คือการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง) องค์กรนั้นก็เสี่ยงที่จะล้มเหลวในฐานะองค์กรที่พร้อมรองรับกับอนาคตในภายภาคหน้า องค์กรที่มีความเป็นเลิศในด้านนวัตกรรมข้อมูลจะไม่จำกัดการแชร์ข้อมูลไว้เพียงแค่ประปรายหรือแค่บางโอกาส ตรงกันข้าม การแชร์ข้อมูลจะถูกบูรณาการร่วมกับกระบวนการทำงานในชีวิตประจำวัน ด้วยการเข้าถึงข้อมูลต่อแผนกและทีมต่างๆ องค์กรจะสามาถทำการตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและรอบรู้ ช่วยส่งเสริมวัฒนธรรมการใช้ซ้ำ และปลดล็อคศักยภาพกรณีการใช้งานข้อมูลใหม่ๆ ที่เคยถูกเก็บไว้ในไซโลมาก่อน
2. การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองช่วยยืนยันข้อเท็จจริงที่ว่าการประเมินผลงานของ AI จำเป็นต้องใช้มากกว่าแค่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลนีในโลกอุดมคติที่คิดไว้นั้น ผลิตภัณฑ์เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองจะสร้างขึ้นโดยการรวมตัวของผู้ใช้งานข้อมูลด้านเทคนิคและเหล่านักธุรกิจ ผลิตภัณฑ์จะถูกสร้างขึ้นมาร่วมกันให้มีความทนทานเกินกว่าจะถูกแยกส่วน, ลักลอบนำไปวิเคราะห์ หรือใช้งานในด้านอื่นๆ
เนื่องจากผู้ใช้งานทางธุรกิจสามารถเข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้น และผู้เชี่ยวชาญเองก็มีความเต็มใจในการร่วมมือกันนำเนื้อหาทางธุรกิจที่สำคัญรวมถึงหัวข้อต่างๆที่ต้องใช้ความชำนาญ ผู้ใช้งานทางธุรกิจจึงสามารถร่วมมือกันกับผู้เชี่ยวชาญสร้างเวิร์คโฟลว์การวิเคราะห์ได้ดียิ่งขึ้น การร่วมมือครั้งนี้บวกกับทักษะใหม่ๆ รวมไปถึงการเข้าถึงเครื่องมืออันทรงพลังอย่าง Dataiku จะนำไปสู่หนทางที่เร็วกว่าเพื่อพบกับผลตอบแทนอันน่าตื่นตา
ด้วยการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในองค์กร จะทำให้ทุกคน (ที่มีสิทธิ์ถูกต้องเหมาะสม) สามารถค้นพบและใช้งานข้อมูล, จัดเตรียมข้อมูล, และสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลขึ้นได้ อีกทั้งยังทำให้ผู้พัฒนาผลิตภัณฑ์ข้อมูลสามารถร่วมแชร์งานของพวกเขากับผู้ร่วมงานคนอื่นๆ ทั่วทั้งทีมและแผนก ตลอดจนทีมที่ไม่ใช้ข้อมูลก็สามารถพัฒนาการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้ดียิ่งขึ้น , มีความเข้าใจตัวชี้วัดคุณภาพองค์กรสำคัญๆ, และพัฒนากระบวนการทำงานให้ดีขึ้นด้วย
ที่ Dataiku มีความเชื่อเป็นอย่างยิ่งว่าโปรเจคข้อมูลต่างๆ ต้องการความมีส่วนร่วมและการประสานงานกันของผู้เชี่ยวชาญทั้งด้านข้อมูลและโดเมน และองค์กรจะไม่ทำการขยายโครงสร้าง AI ใดๆโดยปราศจากความคิดเห็นจากผู้ไม่เชี่ยวชาญทางเทคนิคร่วมด้วย
3. คุณค่าทางธุรกิจขั้นต่อไปจะเกิดขึ้นได้ด้วยการนำผู้ไม่เชี่ยวชาญเข้ามามีส่วนร่วมด้วยเท่านั้นการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง เป็นองค์ประกอบสำคัญของความสำเร็จด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความเข้าใจคลาดเคลื่อนอยู่ในเรื่องของการติดตั้งการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองและมูลค่าที่แท้จริงของธุรกิจ บางองค์กรอาจมองว่าการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองเป็นนวัตกรรมที่ล้มเหลวหรือมีคุณค่าจำกัด ยิ่งไปกว่านั้น ผู้ใช้งานบางคนอาจรู้สึกขาดการดูแลและไม่มั่นใจว่ากำลังใช้ข้อมูลถูกต้องหรือไม่ ซึ่งนำไปสู่ความคิดแง่ลบกับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง
เพื่อเอาชนะความท้าทายดังกล่าว และมอบผลงานทางธุรกิจที่สามารถจับต้องได้ องค์กรจำเป็นต้องทำให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของเขามีลักษณะดังต่อไปนี้ :
- มีรากฐานจากความเข้าใจ และความต้องการของธุรกิจอย่างถ่องแท้ โดยคำนึงถึงความท้าทายและอุปสรรคเฉพาะที่ต้องเผชิญ และมีการใช้งานข้อมูลเพื่อค้นหาโซลูชั่นที่เหมาะสมกับจุดประสงค์และ KPIs ของธุรกิจ
- ส่งเสริมความร่วมมือและการมีส่วนร่วมระหว่างทีมไอทีและทีมธุรกิจ
- มีกฎเกณฑ์ควบคุมและหลักปฏิบัติอันถูกต้องเหมาะสม
- มีความยั่งยืนและใช้งานซ้ำได้อีกในโปรเจคหน้า เพิ่มทรัพยากรเพื่อใช้ระบุโอกาสทางการสร้างมูลค่าใหม่ๆ
เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง ก็ต้องคำนึงถึงแง่มุมต่างๆ ของความไว้วางใจและความน่าเชื่อถือด้วย :
- องค์กรจะต้องมีความเชื่อมั่นในความสามารถด้านการใช้งานข้อมูลในสภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองของพนักงาน
- ธุรกิจที่ใช้ปรโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองจะต้องเชื่อในข้อมูลที่มี จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องมีคนคอยดูแลให้ข้อมูลนั้นๆ มีคุณภาพ, อัพเดทข้อมูลอยู่เสมอ, ฟอร์แมตมาอย่างถูกต้องและใช้งานได้อย่างเหมาะสม
- ทั้งผู้จัดการและผู้บริหารจะต้องไว้วางใจข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากเครื่องมือวิเคราะห์ด้วยตนเองเหล่านี้
เพื่อให้แน่ใจว่าแนวทางปฏิบัติเป็นไปตามกฎเกณฑ์ องค์กรจะต้องสร้างสมดุลระหว่างการควบคุมดูแลและความคล่องตัวในการดำเนินงาน พวกเขาจำเป็นต้องสร้างกลยุทธ์ที่มั่นคงแต่ยืดหยุ่น เพื่อให้สายงานธุรกิจเข้าถึงข้อมูลที่ต้องใช้ได้ ขณะเดียวกันก็จำกัดการเข้าถึงข้อมูลในส่วนที่ไม่จำเป็นต้องเข้าถึงไว้ด้วย และยังต้องคงไว้ซึ่งกลยุทธ์การใช้งานฟีดแบค ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงข้อมูลที่พวกเขาไม่มี แต่จำเป็นต้องใช้ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการเข้าถึงข้อมูลที่อาจทำให้โปรเจคข้อมูลล้มเหลว สมดุลนี้สร้างได้ดีที่สุดในระบบนิเวศแบบรวมศูนย์ (อย่าง Dataiku) ที่ซึ่งบทบาทและสิทธิต่างๆ สามารถจัดการและอัพเดทได้อย่างง่ายได้ท่ามกลางความเปลี่ยนแปลงของหน้าที่รับผิดชอบและลำดับความสำคัญที่ไม่เคยหยุดพัฒนา
เริ่มสร้างการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองในยุค AI คลิกที่นี่
หัวข้อข่าวที่น่าสนใจ:
