[Guest Post] การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (data analytic) และภาคส่วนธุรกิจต่างๆในประเทศไทย

บทความโดย Nick Lim, General Manager, APJ, TIBCO Software 

 

1. ความต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (data analytic) ในประเทศไทยเป็นอย่างไรและทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data analytic) ถึงมีความสำคัญกับธุรกิจ

ประเทศไทยได้มาถึงจุดที่จะต้องเปลี่ยนแปลงไปสู่การเป็นตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อสร้างโอกาสใหม่ๆ ในการดำเนินธุรกิจ การใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกจะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถตัดสินใจได้อย่างครอบคลุมและรอบด้าน นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มความได้เปรียบด้านการแข่งขันในการแสวงหาธุรกิจใหม่ๆ  พร้อมการบริการลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น ปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการทำงาน และการลดต้นทุนดำเนินงาน

ในฐานะที่ประเทศไทยมีขนาดเศรษฐกิจใหญ่เป็นลำดับที่ 2 ในอาเซียน ไทยได้เปลี่ยนผ่านจากที่มุ่งเน้นเศรษฐกิจอุตสาหกรรมไปสู่เศรษฐกิจดิจิทัลที่สอดคล้องกับนโยบายไทยแลนด์ 4.0 การผลักดันให้ภาคเศรษฐกิจหลักปรับตัวสู่ความสมัยใหม่และความเป็นดิจิทัลเป็นก้าวสำคัญที่จะทำให้ประเทศไทยไปสู่เศรษฐกิจดิจิทัล โดยมุ่งเน้นเทคโนโลยีที่สำคัญ ได้แก่ ระบบ Big Data ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ (Robotic Process Automation) เทคโนโลยีคลาวด์ (Cloud) การให้บริการด้านซอฟท์แวร์ (SaaS) ระบบ IoT และอุปกรณ์อัจฉริยะ (Smart Devices) เช่น กล้องวงจรปิดและบลูทูธ นอกจากนี้ยังมีโครงการ เช่น ประเทศไทยอัจฉริยะ (Smart Thailand) และเมืองอัจฉริยะ (Smart City) ที่เป็นส่วนหนึ่งของแนวทางพัฒนาเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารของชาติ (National ICT framework) ทั้งหมดนี้ล้วนมุ่งสู่การพัฒนารูปแบบทางเศรษฐกิจที่อยู่บนพื้นฐานของนวัตกรรม ความคิดสร้างสรรค์ การบริการคุณภาพสูง และเทคโนโลยีใหม่ๆ ซึ่งจะยกระดับคุณภาพชีวิตของคนในสังคม

ในภาคเอกชน การที่บริษัทสัญชาติไทยต่างริเริ่มเสนอสิ่งที่จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่จะสร้างให้บริษัทเหล่านั้นเป็นผู้นำและผู้บุกเบิกทางด้านข้อมูล ตลาดของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล (data analytics) นั้นยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ความรู้ความเข้าใจด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกยังคงต้องใช้เวลาในการสั่งสมและเติบโตเพื่อให้ทัดเทียมกับตลาดที่ก้าวหน้า เช่นสหรัฐอเมริกา เราได้เห็นกรณีที่องค์กรต่างลงทุนอย่างหนักในเทคโนโลยีบางอย่างโดยที่ไม่ได้ศึกษาข้อมูลที่มีอยู่จริงเสียก่อน

แม้การนำเทคโนโลยีดิจิทัลสมัยใหม่มาใช้อย่างรวดเร็วนั้นเป็นพัฒนาการเชิงบวก แต่การเปลี่ยนแปลงด้วยเทคโนโลยีเหล่านั้นก็ได้สร้างความท้าทายใหม่ๆ ขึ้นมาด้วยเช่นกัน ด้วยลักษณะงานที่เปลี่ยนแปลงไป องค์กรต่าง ๆ ได้กำหนดยุทธศาสตร์ในการปรับทักษะและเพิ่มทักษะให้กับพนักงานเพื่อเตรียมความพร้อมเพื่อปรับตัวให้เข้ากับเศรษฐกิจดิจิทัล ในปัจจุบัน แม้จะมีการดำเนินการของแผนการแก้ไขช่องว่างทางทักษะภายในองค์กร แต่ก็ยังคงมีความท้าทายที่เพิ่มมากขึ้นในการค้นหาผู้ที่มีความสามารถเฉพาะในแต่ละอุตสาหกรรม การสำรวจการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในประเทศไทยของบริษัท Deloitte ในปี 2020 ระบุว่า นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะมีบทบาทที่สำคัญที่สุด พร้อมกันนั้นก็จะเผชิญความท้าทายมากที่สุดด้วยเช่นกันในการสรรหาบุคคลากรในแต่ละภาคส่วนของประเทศไทย ทั้งนี้องค์กรต่างๆ ยังคงพยายามที่จะเพิ่มบทบาททางด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันรวมถึงระบบอัตโนมัติและการออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้งานอีกด้วย

หากปราศจากบุคลากรที่เหมาะสม การใช้เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวก็คงไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่องค์กรต่างๆ ต้องการในการเปลี่ยนแปลงไปสู่ความเป็นดิจิทัลได้ ความสามารถของบุคคลากรที่แข็งแกร่งประกอบกับเทคโนโลยีอันล้ำสมัยเป็นส่วนประกอบสำคัญที่ขาดไม่ได้สำหรับองค์กรเพื่อแข่งขันและเติบโตในยุคดิจิทัลนี้ ในขณะที่ประเทศไทยกำลังเตรียมการสำหรับอนาคตแห่งดิจิทัล องค์กรธุรกิจต่างก็กำลังปรับเปลี่ยนกระบวนการและปรับปรุงด้านประสบการณ์ของลูกค้า ดังนั้นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจะกลายเป็นแกนกลางของความคิดริเริ่มและโครงการต่างๆ ในการก่อร่างพื้นฐานทางดิจิทัลของประเทศ เสริมสร้างการรวมกันทางดิจิทัล และก้าวไปสู่ความเป็นผู้นำทางดิจิทัลระดับโลก

 

2. ทำไมการใช้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ถึงสำคัญในภาคธุรกิจต่างๆ

ธุรกิจในหลายภาคส่วนและอุตสาหกรรมต่างๆกำลังเร่งค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ใช้เวลาในการรวบรวมหลายปีในองค์กร นอกจากนี้ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ภูมิทัศน์ธุรกิจได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก มีการแข่งขันที่สูงขึ้นรวมทั้งมีผู้เล่นรายใหม่และบริษัทสตาร์ทอัพเกิดขึ้นในตลาดอย่างรวดเร็ว องค์กรต่างๆ จึงต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลของตนเองในการพัฒนาความได้เปรียบในการแข่งขัน ธุรกิจจำนวนมากต่างกำลังปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อค้นหารูปแบบทางเศรษฐกิจรูปแบบใหม่หรือพัฒนาการให้บริการลูกค้าและความพึงพอใจของลูกค้า

กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data analytics) นั้นจะทำให้องค์กรสามารถตรวจสอบข้อมูลในอดีตได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างหรือแบบมีโครงสร้างเพื่อนำไปสู่การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกแบบมีคุณภาพในรูปแบบเรียลไทม์ และยังสามารถระบุรูปแบบการแจ้งข้อมูล หรือในบางกรณี ก็สามารถตัดสินใจได้เองซึ่งจะสามารถสร้างกระบวนการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับการดำเนินการได้ ด้วยโซลูชั่นที่สนับสนุนกระบวนการวิเคราะห์แบบ End-To-End ตั้งแต่การเข้าถึง การจัดเตรียมและการวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการดำเนินการวิเคราะห์เชิงลึกและตรวจสอบผลลัพธ์ ส่งผลให้องค์กรที่สามารถปรับเปลี่ยนธุรกิจของตนให้เป็นดิจิทัลได้จะกลายเป็นองค์กรแห่งนวัตกรรม และสามารถมองเห็นภาพในอนาคตเพื่อใช้ในการตัดสินใจได้มากขึ้น

นอกเหนือจากการวัดผล KPI แบบดั้งเดิม กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้องค์กรสามารถตรวจพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล และยังช่วยระบุแนวโน้มรวมถึงความต้องการของตลาดในระหว่างที่กำลังหาคำตอบว่า เหตุใดผลิตภัณฑ์หรือสินค้าบางชนิดสามารถทำตลาดได้ดีในขณะที่บางชนิดไม่สามารถทำได้ การตัดสินใจที่สำคัญทางธุรกิจควรจะเป็นการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล เช่น การขยายตลาด การเพิ่มชนิดของผลิตภัณฑ์หรือการบริการ นโยบายการตั้งราคา และการดูแลลูกค้า อีกทั้งด้วยการใช้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ธุรกิจต่างๆ จะสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่แสดงให้เห็นว่าพวกเข้ากำลังมุ่งหน้าไปในทิศทางที่ถูกต้องหรือต้องเปลี่ยนทิศทางในการประกอบธุรกิจ

 

3. ภาคธุรกิจใดบ้างในประเทศไทยที่ตอบรับการเปลี่ยนแปลงไปสู่ความเป็นดิจิทัลและการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกแล้วบ้าง?

เมื่อเปรียบเทียบกันระหว่างธุรกิจภาคส่วนต่างๆ ในประเทศ กลุ่มสถาบันการเงินถือเป็นผู้นำในการแข่งขันด้านการเปลี่ยนแปลงไปสู่ความเป็นดิจิทัล องค์กรในภาคการเงินได้ปรับใช้เทคโนโลยีและตอบรับการเปลี่ยนแปลงได้เร็วกว่าองค์กรใด ๆ ในภาคส่วนอื่น ๆ อย่างไรก็ตามองค์กรในภาคอุตสาหกรรมอื่น ๆ ไม่ว่าจะเป็น อุตสาหกรรมโทรคมนาคม อุตสาหกรรมน้ำมันและแก๊สธรรมชาติ อุตสาหกรรมค้าปลีก อุตสาหกรรมขนส่งและอุตสาหกรรมการผลิตต่างกำลังอยู่ในกระบวนการปรับใช้และพัฒนาแพลตฟอร์มกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลของตนเองอยู่ ถึงแม้ว่าภาคอุตสาหกรรมจะตระหนักรู้ถึงการปรับเปลี่ยนไปสู่ความเป็นดิจิทัลนั้นเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้แต่การปรับใช้เทคโนโลยีดิจิทัลยังคงเป็นไปด้วยความเชื่องช้า  อย่างไรก็ตามจากการระบาดของไวรัสโคโรนา 2019 ภาคธุรกิจของประเทศไทยส่วนมากต่างต้องเร่งดำเนินการตามแผนการปรับเปลี่ยนไปสู่ความเป็นดิจิทัลเพื่อรับมือกับสถานการณ์ที่เกิดขึ้น โดยเศรษฐกิจดิจิทัลนั้นได้รับการคาดการณ์ว่าจะมีขนาด 25 % ของผลิตภัณฑ์มวลรวมของไทย ภายในปี 2570 จากการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภคเนื่องจากโรคระบาด รัฐบาลมุ่งหวังที่จะเพิ่มความรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงไปสู่ความเป็นดิจิทัลเพื่อสนับสนุนให้มีการทำธุรกรรมออนไลน์เพิ่มขึ้น การจ่ายเงินด้วยระบบอิเล็กทรอนิกส์ รวมถึงการทำงานและการเรียนทางไกล ยิ่งไปกว่านั้นเพื่อเป็นการเตรียมความพร้อมสำหรับคลื่นแห่งการดิสรัปต์ลูกต่อไป การลงทุนในผลิตภัณฑ์และการบริการดิจิทัล เช่น สุขภาพ การศึกษา การเกษตร และการผลิตควรจะต้องเพิ่มสูงขึ้น

 

4. ผลิตภัณฑ์ของ TIBCO จะสามารถช่วยเหลือธุรกิจท้องถิ่นด้วยบริการและโซลูชั่นเฉพาะอุตสาหกรรมได้อย่างไร?

TIBCO นั้นสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์และโซลูชันอันหลากหลายที่สามารถช่วยธุรกิจท้องถิ่นในประเทศไทยให้ประสบความสำเร็จในเป้าหมายการปรับใช้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลได้ โดยบริษัทมี Use Case ต่าง ๆ ที่ชัดเจนและมีเรื่องเล่าของความสำเร็จมากมายจากหลายภาคธุรกิจและลูกค้าจำนวนหนึ่งที่สามารถสนับสนุนคำกล่าวข้างต้นได้

กลุ่มผลิตภัณฑ์ของเราครอบคลุมโซลูชันหลัก ๆ อยู่ 3 ประเภท ได้แก่ การเชื่อมต่อ (Connect) การผสานรวม (Unify) และการคาดการณ์ (Predict) ด้วยโซลูชันเฉพาะอุตสาหกรรมของ TIBCO เราสามารถให้ความช่วยเหลือบริษัทในประเทศไทยเพื่อให้ประสบความสำเร็จตามเป้าหมายการเปลี่ยนแปลงไปสู่ความเป็นดิจิทัลและยังเน้นยำถึงความคิดริเริ่มที่ขับเคลื่อนด้วยคุณค่าในการที่จะพัฒนาประสบการณ์ลูกค้าและเพิ่มความมีประสิทธิภาพของการดำเนินงานพร้อมกับสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ไปด้วยกัน  

ตัวอย่างเช่น ในภาคอุสาหกรรมการบริการทางการเงิน เราได้สนับสนุนธนาคารและบริษัทให้บริการทางการเงินในการเพิ่มความสามารถในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ อย่างรวดเร็วเพื่อเป็นการเร่งการพัฒนาการมอบประสบการณ์ดิจิทัลให้กับลูกค้า ตัวอย่างที่สำคัญคือ กสิกร บิซิเนสแอนด์เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG) ซึ่งเป็นสถาบันการเงินของไทยที่ TIBCO ได้เข้าไปสนับสนุนในเส้นทางแห่งการเป็นธนาคารดิจิทัลแห่งอนาคต

องค์กรจำนวนมากในอุตสาหกรรมการบินต่างหันมาใช้เครื่องมือติดตาม เช่น การรายงานข้อมูลแบบ 360 (360 Digital Dashboard) เพื่อติดตามเมตริกซ์และข้อมูลสำคัญที่เกี่ยวข้องธุรกิจของตนเอง เนื่องจากการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำและเรียลไทม์เป็นเรื่องสำคัญสำหรับสายการบินในการตัดสินใจที่รวดเร็วและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ด้วยแหล่งข้อมูลที่กระจัดกระจายไปตามหน่วยและระบบต่างๆ การเชื่อมโยงข้อมูลจึงกลายเป็นกระบวนการที่สำคัญสำหรับธุรกิจเพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของตนเอง ภาคส่วนที่สำคัญ เช่น สาธารณูปโภค น้ำมันและแก๊สธรรมชาติ และโทรคมนาคม กำลังใช้ประโยชน์จากวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เชิงลึกรวมถึงความสามารถของ Data-as-a-Service (DaaS) สำหรับการผสานรวมและการเชื่อมโยงข้อมูล