ความแตกต่างระหว่างบริษัทที่ประสบความสำเร็จและบริษัทที่ซบเซามักสรุปลงที่ทักษะสำคัญอย่างหนึ่ง นั่นคือ การแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงเพื่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ แม้ว่าหลายบริษัทจะมีข้อมูลมากมาย แต่น่าแปลกใจที่มีเพียงไม่กี่บริษัทเท่านั้นที่เชี่ยวชาญกระบวนการเปลี่ยนแปลงนี้ ในบทความนี้ เราจะสรุปเส้นทางที่เป็นระบบจากข้อมูลดิบไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่จะยกระดับธุรกิจไปอีกขั้น

‍

ขั้นตอนที่ 1: การระบุตัวตนและการรวบรวมข้อมูล

ความท้าทาย : องค์กรส่วนใหญ่ไม่ได้ประสบปัญหาจากการขาดข้อมูล แต่เกิดจากแหล่งข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบและไม่เชื่อมโยงกัน ซึ่งทำให้การวิเคราะห์อย่างครอบคลุมแทบจะเป็นไปไม่ได้

โซลูชัน : เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบแหล่งข้อมูลที่มีอยู่อย่างมีกลยุทธ์ โดยจัดลำดับความสำคัญของแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับประเด็นสำคัญทางธุรกิจมากที่สุด ซึ่งรวมถึง:

• ข้อมูลโครงสร้างภายใน (CRM, ERP, ระบบการเงิน)
• ข้อมูลภายในที่ไม่มีโครงสร้าง (อีเมล เอกสาร ตั๋วสนับสนุน)
• แหล่งข้อมูลภายนอก (การวิจัยตลาด โซเชียลมีเดีย ฐานข้อมูลอุตสาหกรรม)
• เทคโนโลยีข้อมูลและการปฏิบัติการ IoT

กรณีศึกษา : ลูกค้าปลีกพบว่าการบูรณาการข้อมูลสภาพอากาศกับข้อมูลการขาย ช่วยให้คาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลังได้แม่นยำกว่าการใช้ข้อมูลการขายในอดีตเพียงอย่างเดียวถึง 42%

‍

ขั้นตอนที่ 2: การเตรียมและบูรณาการข้อมูล

ความท้าทาย : ข้อมูลดิบมักจะไม่เป็นระเบียบ ไม่สอดคล้องกัน และเต็มไปด้วยช่องว่าง ทำให้ไม่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ที่มีความหมาย

โซลูชัน : นำกระบวนการจัดเตรียมข้อมูลอัตโนมัติมาใช้เพื่อจัดการ:

• การล้างข้อมูล (ลบข้อมูลซ้ำ แก้ไขข้อผิดพลาด จัดการค่าที่หายไป)
• การสร้างมาตรฐาน (ให้แน่ใจว่ารูปแบบมีความสอดคล้องกันในทุกแหล่ง)
• การเสริมคุณค่า (การเพิ่มข้อมูลที่ได้รับหรือจากบุคคลที่สามเพื่อเพิ่มมูลค่า)
• การบูรณาการ (การสร้างที่เก็บข้อมูลแบบรวม)

กรณีศึกษา : ลูกค้าผู้ผลิตลดเวลาในการจัดเตรียมข้อมูลลง 87% ช่วยให้นักวิเคราะห์มีเวลาในการสร้างข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นแทนที่จะต้องทำความสะอาดข้อมูล

‍

ระยะที่ 3: การวิเคราะห์ขั้นสูงและการจดจำรูปแบบ

ความท้าทาย : วิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมมักจะละเลยความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

โซลูชัน : นำการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ ซึ่งไปไกลกว่าการวิเคราะห์ทางสถิติพื้นฐานเพื่อเปิดเผย:

• ความสัมพันธ์ที่ไม่ชัดเจนระหว่างตัวแปร
• แนวโน้มที่เกิดขึ้นก่อนที่จะปรากฏชัดเจน
• ความผิดปกติที่บ่งชี้ถึงปัญหาหรือโอกาส
• ความสัมพันธ์เชิงเหตุผลมากกว่าความสัมพันธ์แบบง่ายๆ

กรณีศึกษา : องค์กรบริการทางการเงินระบุรูปแบบพฤติกรรมลูกค้าที่ไม่เคยตรวจพบมาก่อน ซึ่งมีระยะเวลาเฉลี่ย 60 วันก่อนที่จะปิดบัญชี ทำให้สามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้าไว้ได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้าให้ดีขึ้นได้ถึง 23%

‍

ระยะที่ 4: การตีความเชิงบริบท

ความท้าทาย : ผลการวิเคราะห์แบบดิบมักจะตีความได้ยากหากไม่มีบริบททางธุรกิจและความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม

โซลูชัน : การรวมการวิเคราะห์ AI เข้ากับความเชี่ยวชาญของมนุษย์ผ่าน:

• เครื่องมือสร้างภาพแบบโต้ตอบที่ทำให้โมเดลสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่ไม่ใช่ช่างเทคนิค
• เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์เชิงร่วมมือที่รวมความเชี่ยวชาญด้านโดเมน
• กรอบการทดสอบสมมติฐานเพื่อตรวจสอบผลการวิเคราะห์
• การสร้างภาษาธรรมชาติเพื่ออธิบายผลลัพธ์ที่ซับซ้อนในแง่ที่เรียบง่าย

กรณีศึกษา : บริษัทด้านการดูแลสุขภาพนำเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์เชิงร่วมมือที่รวมความเชี่ยวชาญของแพทย์เข้ากับการวิเคราะห์ด้วย AI มาใช้ ทำให้ความแม่นยำในการวินิจฉัยดีขึ้น 31% เมื่อเทียบกับแนวทางเดียว

‍

ขั้นตอนที่ 5: การเปิดใช้งานข้อมูลเชิงลึก

ความท้าทาย : แม้แต่ข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาดที่สุดก็ไม่สามารถสร้างมูลค่าได้จนกว่าจะนำไปปฏิบัติ

แนวทางแก้ไข : จัดทำกระบวนการเชิงระบบเพื่อเปิดใช้งานข้อมูลเชิงลึก:

• ความรับผิดชอบที่ชัดเจนในการนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้
• กรอบงานลำดับความสำคัญตามผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นและความเป็นไปได้
• การบูรณาการกับเวิร์กโฟลว์และระบบที่มีอยู่
• การวัดแบบวงปิดเพื่อติดตามผลกระทบ
• กลไกการเรียนรู้ขององค์กรเพื่อปรับปรุงการนำไปใช้ในอนาคต

กรณีศึกษา : บริษัทโทรคมนาคมแห่งหนึ่งนำกระบวนการเปิดใช้งานข้อมูลเชิงลึกมาใช้ ซึ่งช่วยลดเวลาเฉลี่ยตั้งแต่การค้นพบข้อมูลเชิงลึกจนถึงการนำระบบไปใช้งานจริงจาก 73 วันเหลือเพียง 18 วัน ส่งผลให้มูลค่าที่เกิดขึ้นจริงของโปรแกรมวิเคราะห์เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

‍

ระยะที่ 6: การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

ความท้าทาย : สภาพแวดล้อมทางธุรกิจเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ทำให้โมเดลคงที่และการวิเคราะห์แบบครั้งเดียวกลายเป็นเรื่องล้าสมัยอย่างรวดเร็ว

แนวทางแก้ไข : นำระบบการเรียนรู้ต่อเนื่องมาใช้โดย:

• การตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลอัตโนมัติ
• รวมข้อมูลใหม่เมื่อมีพร้อมใช้งาน
• การปรับตัวให้เข้ากับสภาวะธุรกิจที่เปลี่ยนแปลง
• แนะนำการปรับปรุงตามผลการใช้งานของคุณ

กรณีศึกษา : ลูกค้าอีคอมเมิร์ซนำโมเดลการเรียนรู้ต่อเนื่องมาใช้งาน ซึ่งปรับให้เข้ากับพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไปโดยอัตโนมัติในช่วงการระบาด โดยรักษาความแม่นยำในการคาดการณ์ไว้ที่ 93% ในขณะที่โมเดลคงที่ที่คล้ายกันมีความแม่นยำลดลงต่ำกว่า 60%

‍

ความได้เปรียบในการแข่งขัน

องค์กรที่สามารถเปลี่ยนจากข้อมูลดิบไปเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จะได้รับประโยชน์ทางการแข่งขันที่สำคัญ:

• ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้เร็วขึ้น 3.2 เท่า
• เพิ่มผลผลิตในทีมวิเคราะห์ได้ 41%
• ผลลัพธ์ดีขึ้น 28% จากการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
• ผลตอบแทนการลงทุน (ROI) สูงขึ้น 64% จากการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล

เทคโนโลยีที่ช่วยให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้สามารถเข้าถึงได้แล้วสำหรับองค์กรทุกขนาด คำถามไม่ได้อยู่ที่ว่าคุณจะยอมจ่ายค่าใช้จ่ายด้านการวิเคราะห์ขั้นสูงได้หรือไม่ แต่เป็นว่าคุณจะสามารถปล่อยให้คู่แข่งของคุณแซงหน้าคุณในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นการปฏิบัติได้หรือไม่