Bluebik แนะองค์กรประยุกต์ Agile ในงาน Data Science เร่งอัตรารายได้โต เพิ่มโอกาสการแข่งขันยุคดิจิทัล

จันทร์ ๑๔ ธันวาคม ๒๐๒๐ ๑๕:๓๙

บลูบิค (Bluebik) บริษัทที่ปรึกษาชั้นนำด้านกลยุทธ์และการจัดการด้วยนวัตกรรมและเทคโนโลยี แนะธุรกิจปรับใช้ Agile ในกระบวนการด้าน Data Science เพิ่มความรวดเร็วการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยเร่งการเติบโตของรายได้และกำไรจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยการดำเนินการ 3 ชั้นตอนหลัก 1. การปรับให้ทีม Data Science ทำงานแบบ Agile 2. ปรับเส้นทางการไหลของข้อมูล (Data Pipeline) เป็นแบบอัตโนมัติมากที่สุด และ 3. นำ Augmented Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ ไปปรับใช้กับกระบวนการทำงานภายในหน่วยธุรกิจ

Bluebik แนะองค์กรประยุกต์ Agile ในงาน Data Science เร่งอัตรารายได้โต เพิ่มโอกาสการแข่งขันยุคดิจิทัล

นายพชร อารยะการกุล ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด เปิดเผยว่า ในโลกยุคใหม่ที่การตัดสินใจทางธุรกิจขับเคลื่อนด้วยข้อมูล องค์กรที่สามารถนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพย่อมได้เปรียบในการแข่งขันมากกว่า ดังนั้นองค์กรจำนวนมากขึ้นจึงเลือกจัดตั้งหน่วยงานด้าน Data Science หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อวิเคราะห์และนำข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่มาสร้างมูลค่าเพิ่มให้ธุรกิจ ทั้งในแง่การทำการตลาดให้ตรงจุด หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการเพื่อสร้างกำไรให้ธุรกิจมากขึ้น ซึ่งกระบวนการของ Data Science ครอบคลุมตั้งแต่ขั้นตอนการเก็บข้อมูล การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการนำข้อมูลมาช่วยในการตัดสินใจ

"แม้ว่าแทบทุกองค์กรต่างพยายามสร้างหน่วยงาน Data Science ขึ้นมา และผลักดันโครงการที่เกี่ยวข้องเพื่อมุ่งก้าวไปสู่การเป็น Data-Driven Organization หรือองค์กรขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แต่ไม่ใช่ทุกองค์กรจะประสบความสำเร็จ เนื่องจากยังติดกับดักการพัฒนาโมเดลวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้เวลาพัฒนานานเกินไป และยังไม่ยืดหยุ่นมากพอในการแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ รวมถึงไม่สามารถวิเคราะห์สถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปตลอดเวลาได้" นายพชร กล่าว

จากปัญหาดังกล่าวส่งผลให้หลายองค์กรยังไม่ประสบความสำเร็จในการแปลงข้อมูลทั่วไป (Data) ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่สร้างมูลค่าเพิ่มให้องค์กร โดยพบว่ามีเพียง 15% ของโครงการ Data Science ทั่วโลกที่สามารถช่วยแก้ปํญหาและวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจได้จริง ตามการเปิดเผยเมื่อปี 2562 ของ Gartner บริษัทเทคโนโลยีชื่อดังของสหรัฐ

ทั้งนี้ หากองค์กรต้องการประสบความสำเร็จในการทำโครงการ Data Science สามารถนำหลักการ Agile มาปรับใช้ได้ โดย Agile เป็นแนวคิดการทำงานที่เน้นความคล่องตัว ลดขั้นตอนการทำงาน มุ่งเน้นการสื่อสารระหว่างบุคลากรต่างทีมเพื่อสร้างความเข้าใจ กระจายอำนาจการตัดสินใจ วางแผนและส่งมอบงานเป็นชิ้นเล็กๆ เพื่อให้สามารถแก้ปัญหาหรือข้อผิดพลาดในแต่ละในส่วนได้ในเวลาอันรวดเร็ว โดยหลักการ Agile แตกต่างจากการทำงานแบบ Waterfall ที่มีการวางแผนการทำงานตั้งแต่เริ่มต้นจนจบโครงการในรอบเดียว ทำให้แก้ไขปัญหาไม่ทันเมื่อพบความผิดพลาด

ฉะนั้น การปรับใช้ Agile กับ Data Science จะสามารถเร่งกระบวนการพัฒนาโมเดลวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อเพิ่มมูลค่าให้องค์กรได้ในเวลาอันรวดเร็ว โดยมีหลักการทำงาน 3 ข้อ ซึ่งเริ่มตั้งแต่

  1. การปรับให้ทีม Data Science ทำงานแบบ Agile เพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการทำงาน โดยมีหลักการดังนี้
    1. พัฒนาโมเดลวิเคราะห์ตามข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อเน้นเปลี่ยนข้อมูลธรรมดาให้กลายเป็นข้อมูลที่มีคุณค่าต่อการทำธุรกิจในเวลาอันรวดเร็ว
    2. แบ่งปันข้อมูลร่วมกันเป็นประจำ ทั้งภายในทีม Data Science ทีมนักพัฒนาผลิตภัณฑ์ และตัวผู้ใช้ผลิตภัณฑ์เพื่อให้ได้ข้อมูลใหม่ๆ แบบเรียลไทม์
    3. ส่งมอบผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ ผ่านการทดลองสร้างโมเดลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบต่างๆ เพื่อลองดูผลตอบรับ และหาทางสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
  2. การปรับเส้นทางการไหลของข้อมูล (Data Pipeline)
    การปรับ Data Pipeline สามารถดำเนินการได้โดยทำให้เส้นทางการไหลของข้อมูลเป็นไปอย่างอัตโนมัติมากที่สุดเพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการนำข้อมูลมาใช้ หรือที่เรียกว่า DataOps ตั้งแต่ขั้นตอนการจัดเก็บข้อมูล ทำความสะอาดข้อมูล กรองข้อมูล เรียนรู้ข้อมูล ทำรายงานข้อมูล นำเสนอข้อมูล และการแบ่งปันข้อมูล โดยแนวทางการนำ DataOps มาปรับใช้
  3. การปรับการทำงานของหน่วยงานภายในเป็นแบบอัตโนมัติด้วย Augmented Analytics
    การเพิ่มความรวดเร็วภายในหน่วยธุรกิจ เป็นส่วนสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการนำข้อมูลไปใช้เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insights) ซึ่งสามารถดำเนินการผ่านการผสมผสานการเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence/ Machine Learning: AI/ML) เข้ากับการประมวลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) กลายเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ หรือที่เราเรียกว่า Augmented Analytics โดยการประยุกต์ใช้ Augmented Analytics สามารถนำไปปรับใช้ได้กับทั้งระบบงานส่วนหน้า (Front Office) ระบบงานส่วนกลาง (Middle Office) และระบบงานส่วนหลัง (Back Office)

"หากธุรกิจต้องการนำข้อมูลมหาศาลในมือมาขับเคลื่อนให้รายได้เติบโตอย่างรวดเร็ว และสร้างความได้เปรียบในสมรภูมิการแข่งขันยุคดิจิทัล การนำ Data Science มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพียงอย่างเดียวคงไม่เพียงพอ แต่ต้องทำให้ข้อมูลสร้างมูลค่าเพิ่มให้องค์กรในเวลาอันรวดเร็ว โดยนำหลักการ Agile มาปรับใช้กับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อเพิ่มศักยภาพขององค์กร จนสามารถก้าวขึ้นเป็นผู้นำในยุคดิจิทัล" นายพชร ทิ้งท้าย

ข่าวประชาสัมพันธ์ล่าสุด

๐๕ มี.ค. เสริมความแข็งแกร่งคณะผู้บริหารโรงแรมเซ็นทาราแกรนด์ หัวหิน แต่งตั้งผู้จัดการโรงแรมล่าสุดพร้อมขับเคลื่อนธุรกิจท่องเที่ยวเต็มที่
๐๕ มี.ค. เซ็นทรัลเวิลด์ ท็อปฟอร์ม FOOD DESTINATION ระดับโลก ขนทัพร้านใหม่ต่อคิวเปิดต่อเนื่องตลอดทั้งปี ย้ำตัวจริงเดสติเนชั่นที่รวมร้านอาหารมากที่สุดในโลก
๐๕ มี.ค. SPY COSMETIC เชื่อมั่นตลาดแฮนด์ครีมโอกาสเติบโต ย้ำผู้บริโภคส่วนใหญ่มีปัญหามือแห้งจากการใช้เจลฆ่าเชื้อ
๐๕ มี.ค. GEC ชูระบบ ONE PDPA กระตุ้นองค์กรทั่วประเทศพร้อมรับมือ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 บังคับใช้เต็ม 1 มิถุนายน
๐๕ มี.ค. Comviva เปิดตัวโซลูชัน Data Science-as-a-Service (DSaaS) และ AI workbench (MobiLytix AIX) เพื่อเพิ่มผลตอบแทนจากโครงการจัดการคุณค่าลูกค้า
๐๕ มี.ค. Realty ONE Group เดินหน้าขยายธุรกิจทั่วโลก คาดทำผลงานดีที่สุดเป็นประวัติการณ์ปีนี้
๐๕ มี.ค. ZTE เปิดตัว Precise RAN Solution และการใช้งาน NodeEngine เชิงพาณิชย์ครั้งแรกในอุตสาหกรรม เพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล
๐๕ มี.ค. เคทีซี มอบสิทธิผ่อนชำระ พร้อมรับเครดิตเงินคืน เมื่อซื้อสินค้า Apple ที่ KTC APPLE REWARDS STORE
๐๕ มี.ค. SCB 10X ประกาศร่วมลงทุนใน Anchorage แพลตฟอร์มรับฝากสกุลเงินดิจิทัล แก่นักลงทุนสถาบัน รายแรกของสหรัฐฯ เตรียมพร้อมปูทางสู่โลกการเงินแห่งอนาคต
๐๕ มี.ค. Gojek จับมือ ธนาคารกรุงเทพ มอบส่วนลดเอาใจผู้ใช้บริการแอปโมบายแบงก์กิ้งฯ กดรับเลยส่วนลดสั่งอาหาร 40 บาท สำหรับบริการ