Data Culture ไม่ใช่ IT Project มันคือ Competitive Advantage ที่ซื้อไม่ได้

ลองคิดแบบนี้ครับ 

สองบริษัทในอุตสาหกรรมเดียวกัน ขนาดใกล้เคียงกัน ใช้เครื่องมือเดียวกัน ทรัพยากรใกล้เคียงกัน แต่บริษัทหนึ่งสามารถเดินเข้าห้องประชุม เปิดตัวเลขชุดเดียว แล้วถกกันเรื่องกลยุทธ์ได้เลย 

ส่วนอีกบริษัทหนึ่งยังต้องเสียเวลา 20 นาทีแรกของการประชุมทุกครั้งไปกับการถามว่า “ตัวเลขของใครถูก?” และแต่ละฝ่ายก็ไม่อยากถูกนิยามว่าข้อมูลของตัวเองผิด 

สองบริษัทนี้ต่างกันตรงที่ Data Culture ครับ ไม่ใช่เรื่องของทรัพยากร ไม่ใช่เรื่องของเครื่องมือ และไม่ใช่จำนวนวิศวกรข้อมูลในทีมครับ 

Data Culture คืออะไร และทำไมมันถึงไม่ใช่สิ่งที่ซื้อได้ 

คำที่ใช้บ่อยที่สุดเวลาพูดถึง Data Culture หรือ วัฒนธรรมข้อมูล คือ “Digital Transformation” ซึ่งในทางปฏิบัติมักแปลว่า “ซื้อเครื่องมือหรือตัวช่วยใหม่” ไม่ว่าจะเป็น SAP, Power BI, หรือ Data Lake ราคาหลักล้าน 

แต่นั่นคือความเข้าใจผิดที่แพงที่สุดที่องค์กรสามารถทำได้ 

Data Culture หรือที่หลายองค์กรเรียกว่า Data-driven Culture ไม่ใช่เรื่องของเครื่องมือ มันคือวิธีที่คนในองค์กรคิด ตัดสินใจ และสื่อสาร โดยใช้ข้อมูลเป็นฐานจริงๆ ไม่ใช่แค่เป็นข้อมูลอ้างอิง 

ลองเปรียบเทียบง่ายๆ ครับว่า เครื่องมือ คือ “ร่างกาย” แต่ Data Culture คือ “วิธีคิด” ถ้าวิธีคิดของคนในองค์กรไม่เปลี่ยน ต่อให้คุณเปลี่ยนเครื่องมืออีกสักกี่รอบ ผลลัพธ์ก็ยังเหมือนเดิม 

มีโปรเจกต์หนึ่งกับบริษัทในตลาดหลักทรัพย์ที่พิสูจน์เรื่องนี้ชัดมากครับ ทีมสร้าง P&L Dashboard ที่ครอบคลุมทุกหน่วยธุรกิจ (Business Unit) ตัวเลขถูกต้อง ระบบทำงานได้ดีทุกอย่าง แต่ทีม Business หลายคนกลับไม่เชื่อตัวเลขในระบบ เพราะมันไม่ตรงกับในไฟล์ Excel ที่แต่ละฝ่ายใช้มาหลายปี  

สิ่งที่ยากที่สุดในโปรเจกต์นั้นไม่ใช่เรื่องทางเทคนิคเลย แต่คือการทำให้คนเชื่อว่า “ระบบคือ Source of Truth”  

ที่กล่าวไปข้างต้นไม่ใช่ระบบที่พัง แต่คือระบบที่ยังไม่ถูกนำไปปรับใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดครับ

บทความที่เกี่ยวข้อง: พนักงานใช้ Dashboard บ้างหรือเปล่า เช็คง่ายๆ ด้วย Usage Metrics Report บน Power BI

องค์กรที่มี Data Culture แข็งแรง หน้าตาเป็นยังไง 

ก่อนจะพูดถึงวิธีสร้าง ผมอยากให้คุณเห็นภาพปลายทางก่อนครับ เพราะหลายองค์กรไม่รู้ว่า “เป้าหมาย” ที่แท้จริงคืออะไร 

องค์กรที่มี Data Culture ที่แข็งแรงมีลักษณะร่วมกัน 3 อย่างที่สังเกตได้ชัดครับ: 

1. คนตั้งคำถามด้วยตัวเลข ไม่ใช่ด้วยความรู้สึก ในที่ประชุม แทนที่จะได้ยิน “ผมรู้สึกว่าเดือนนี้ยอดดีขึ้น” คุณจะได้ยิน “เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนเทียบแผนที่วางไว้เดิม อยู่ที่เท่าไหร่ และมันมาจากหน่วยธุรกิจไหน” การเปลี่ยนแปลงเล็กๆ นี้แตกต่างกันมากในแง่คุณภาพของการตัดสินใจ 

2. ทุกคนเข้าถึงข้อมูลได้ ไม่ใช่แค่ทีม IT ทีม Business สามารถดู Dashboard ได้เอง กรองข้อมูลได้เอง ไม่ต้องรอให้ทีม IT ดึงข้อมูลและสรุปผลให้ทุกครั้ง ฟังดูง่าย แต่ในองค์กรที่ยังไม่มีวัฒนธรรมข้อมูล ข้อนี้แทบเป็นไปไม่ได้เลยครับ 

3. มีนิยามข้อมูลที่ทุกคนเห็นตรงกัน เช่น “รายได้” หมายถึงอะไร? รวมภาษีมูลค่าเพิ่มหรือเปล่า? นับจากวันเปิดใบแจ้งหนี้หรือวันรับเงิน? ถ้าเกิดการคืนสินค้า หักยอดออกเลยไหม? ในองค์กรที่มีวัฒนธรรมข้อมูลที่ดี ทุกฝ่ายจะมีคำตอบเดียวกัน 

องค์กรที่ทำได้ทั้ง 3 ข้อนี้ไม่ได้แค่ “มีข้อมูลดีกว่า” ครับ พวกเขามีความได้เปรียบทางการแข่งขันที่คนอื่นลอกเลียนได้ยากมาก เพราะเครื่องมือใครก็ซื้อได้ แต่วิธีคิดแบบนี้ต้องใช้เวลาสร้างขึ้นมาเองครับ 

สิ่งที่เกิดขึ้นจริงเมื่อ Data Culture เปลี่ยน 

นี่คือส่วนที่สำคัญที่สุดของบทความครับ เพราะหลายคนรู้ว่าการมีวัฒนธรรมข้อมูลนั้นดี แต่ไม่รู้ว่ามัน “ดียังไง” ในแง่ที่จับต้องได้จริง 

ผลลัพธ์สุดท้ายที่สำคัญที่สุดคือ ความเร็วในการตัดสินใจ ครับ องค์กรที่มีวัฒนธรรมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้เร็วกว่า เพราะไม่ต้องเสียเวลาไปกับขั้นตอนที่ไม่ก่อให้เกิดคุณค่า 

และในยุคที่ความเร็วของการตัดสินใจคือ Competitive Advantage หรือความได้เปรียบทางการแข่งขัน องค์กรที่สร้าง Data-driven Culture ได้สำเร็จมีมูลค่าของสิ่งนี้มากกว่าที่คิดครับ  

3 ขั้นตอนสร้าง Data Culture: Define → Deliver → Develop 

การ Transform Data Culture ที่ได้ผลไม่ใช่การซื้อเครื่องมือใหม่ แต่คือการทำ 3 สิ่งนี้อย่างสม่ำเสมอ และซ้ำเป็นวัฏจักร ตามการเติบโตขององค์กร 

STEP 1 — DEFINE: พูดภาษาเดียวกันก่อน ก่อนจะเริ่มต้นอะไร ต้องให้ทุกคนนิยามคำเดียวกันให้ตรงกันก่อน จุดเริ่มต้นที่ดีคือทำ Business Glossary ง่ายๆ ระบุว่าแต่ละตัวชี้วัดหมายความว่าอะไร คำนวณจากอะไร และใครรับผิดชอบ ขั้นตอนนี้ดูน่าเบื่อที่สุด แต่ถ้าข้ามไป ปัญหาจะตามมาทีหลังแน่นอน 

STEP 2 — DELIVER: ทำให้ข้อมูลใช้ได้จริง ไม่ใช่แค่สวย Dashboard ที่ดีต้องตอบคำถามของผู้ใช้ได้ภายใน 30 วินาที และต้องแยกตามกลุ่มผู้ใช้ ผู้บริหารต้องการดูภาพรวม ทีมปฏิบัติการต้องการรายละเอียดที่สามารถเจาะลงลึกได้ การยัดทุกอย่างไว้หน้าเดียวทำให้ทั้งสองกลุ่มใช้งานไม่ถนัด 

STEP 3 — DEVELOP: ให้คนในองค์กรใช้ข้อมูลได้เอง Data Literacy ไม่ได้แปลว่าทุกคนต้องเขียน SQL เป็น แต่คือการที่ทีม Business อ่าน Dashboard แล้วตีความได้ถูก รู้ว่าเมื่อเห็นตัวเลขผิดปกติต้องถามอะไรต่อ เป้าหมายคือให้ทีมดูแลระบบต่อได้เองโดยไม่ต้องพึ่งใครทุกครั้งที่มีปัญหา 

สิ่งที่ต้องจำคือ 3 ขั้นตอนนี้ไม่ใช่ทำครั้งเดียวแล้วจบ แต่เป็นวัฏจักร ที่เกิดขึ้นซ้ำตามการเติบโตขององค์กร องค์กรที่ Data Culture แข็งแรงคือองค์กรที่สามารถทำให้วัฏจักรนี้เกิดได้เร็วและราบรื่นกว่าคนอื่น 

บทความที่เกี่ยวข้อง: Operational vs Executive Dashboard เจาะลึกความแตกต่างผ่านสถานการณ์ใช้งานจริง

จากประสบการณ์จริง: ปัญหาที่ยากที่สุดไม่ใช่ปัญหาด้านเทคนิค

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น ขอยกสองเคสที่เจอบ่อยในโปรเจกต์จริงครับ 

เคสที่ 1: Dashboard ที่ถูกต้องแต่ไม่มีใครเชื่อ อย่างที่ผมได้เกริ่นไปข้างต้นแล้วครับ โปรเจกต์หนึ่งกับบริษัทในตลาดหลักทรัพย์ ทีมใช้เวลาหลายเดือนสร้าง P&L Dashboard ที่ครอบคลุมทุกหน่อยธุรกิจ ตัวเลขถูกต้อง ระบบทำงานได้สมบูรณ์ แต่เมื่อ Go-live แล้ว ทีม Business หลายคนกลับไม่ยอมรับตัวเลขในระบบ เพราะมันไม่ตรงกับ Excel ที่พวกเขาใช้มาหลายปี 

สิ่งที่ต้องทำไม่ใช่แก้ระบบ แต่คือนั่งคุยกับแต่ละทีมทีละคน อธิบายว่าทำไมตัวเลขถึงต่างกัน และช่วยให้พวกเขาเห็นว่าความแตกต่างนั้นมาจากนิยามที่ไม่ตรงกัน ไม่ใช่ระบบที่ผิด กว่าจะผ่านจุดนี้ได้ใช้เวลานานกว่าการ สร้างระบบทั้งหมดเสียอีกครับ 

เคสที่ 2: ตัวเลขที่เทียบกันไม่ได้เพราะพูดคนละภาษา เช่นเดียวกันครับ อีกโปรเจกต์หนึ่งที่มีหลายหน่วยธุรกิจ ทีมพบว่าแต่ละหน่วยนิยามคำว่า “กลุ่มลูกค้า” ต่างกันโดยสิ้นเชิง บางหน่วยนับตามอุตสาหกรรม บางหน่วยนับตามขนาดบริษัท บางหน่วยนับตามภูมิภาค พอเอาตัวเลขมารวมกันเพื่อเตรียมสรุปผล เนื่องจากนิยามที่ต่างกันจึงเทียบกันไม่ได้เลยครับ 

ต้องนั่งประชุมกับผู้จัดการจากทุกหน่วยธุรกิจพร้อมกัน สิ่งที่ทำในวันนั้นไม่ใช่การตัดสินว่าใครถูกใครผิด แต่คือการช่วยให้ทุกคนเห็นภาพเดียวกันว่าถ้ายังใช้นิยามคนละแบบ ตัวเลขที่รวมขึ้นมาจะไม่มีความหมายสำหรับใครเลย 

สองเคสนี้มีบทเรียนร่วมกันครับ ปัญหาที่ยากที่สุดในการ Transform Data Culture ไม่ใช่ปัญหาด้านเทคนิคแต่คือปัญหาของคน วิธีคิด และความเชื่อ 

ทำไมองค์กรส่วนใหญ่ถึงต้องการคนที่ยืนได้สองฝั่ง 

หลายองค์กรเข้าใจแล้วว่าต้องทำอะไร แต่ก็ยังติดขัด เหตุผลหลักไม่ใช่เรื่องทรัพยากรหรือเครื่องมือ แต่เป็นเพราะขาดคนที่ยืนได้สองฝั่งพร้อมกันระหว่าง Business และ IT 

ทีม IT เก่งเรื่องระบบแต่มักไม่รู้ว่าทีม Business ต้องการตัดสินใจเรื่องอะไร  

ส่วนทีม Business เข้าใจขอบเขตการทำงานของตัวเองดีแต่ไม่รู้ว่าระบบทำอะไรได้บ้าง  

เมื่อสองฝั่งไม่คุยภาษาเดียวกัน ช่องว่างก็กว้างขึ้นเรื่อยๆ และเครื่องมือที่ลงทุนไปก็กลายเป็นของที่ไม่มีใครใช้ 

นี่คือบทบาทของทีม Business Intelligence หรือ BI ครับ งานที่มีคุณค่าที่สุดไม่ใช่การเขียนโค้ด แต่คือการเป็นสะพานระหว่างสองฝั่ง แปลความต้องการของผู้บริหารให้กลายเป็นตัวชี้วัดที่ชัดเจน และสื่อสารกลับมาให้ทีมฝั่ง Business เข้าใจได้ว่าระบบทำอะไรได้และได้แค่ไหน 

และที่สำคัญกว่านั้น BI Consultant ที่ผ่านหลายโปรเจกต์มีข้อได้เปรียบตรงที่เคยเห็นแพทเทิร์นของปัญหาที่ซ้ำกัน รู้ว่าเคยเจอแบบนี้มาแล้วและแก้ด้วยวิธีไหน ซึ่งช่วยลด Trial and Error ให้องค์กรได้มากโดยไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ 

เป้าหมายของทีม BI ที่ดีคือการทำให้ตัวเองไม่จำเป็นในที่สุด ไม่ใช่การสร้างการร่วมงานที่ต้องพึ่งพากันและกัน แต่เป็นการสร้างความสามารถในการพึ่งพาตัวเองให้ทีมของคุณดูแลและต่อยอดต่อได้เอง 

Data Culture ที่แท้จริงต้องเติบโตจากภายใน 

ข้อสรุปที่สำคัญที่สุดคือ Data Culture หรือ Data-driven Culture ที่แท้จริงไม่ใช่สิ่งที่ใครเอามาใส่ให้คุณได้ครับ ไม่ว่าจะเป็นที่ปรึกษาที่เก่งแค่ไหน เครื่องมือที่แพงแค่ไหน หรือ การอบรมที่ครอบคลุมแค่ไหน 

มันต้องเติบโตจากข้างใน จากการที่คนในองค์กรเปลี่ยนวิธีคิด เปลี่ยนวิธีตั้งคำถาม และเปลี่ยนวิธีตัดสินใจ ทีละคน ทีละการประชุม ทีละการตัดสินใจ 

สิ่งที่ BI ทำได้คือช่วยให้กระบวกการเปลี่ยนแปลงนั้นสั้นลงและราบรื่นขึ้น โดยไม่ต้องเรียนรู้จากความผิดพลาดที่คนอื่นเคยผ่านมาแล้ว

Author: Jirasak W.

References:

• Data-Driven Decision Making: Latest Stats, Trends & Benchmarks
• Creating a Data-Driven Culture in Your Business

---

ถ้าองค์กรของคุณกำลังอยู่ระหว่างกระบวกการเปลี่ยนแปลงนี้ ไม่แน่ใจว่าควรเริ่มจากยังไง หรืออยากประเมินว่าองค์กรของคุณว่าอยู่ในขั้นตอนไหนแล้ว

ZyGen ยินดีให้คำปรึกษาฟรี! สามารถกรอกฟอร์มด้านล่างเพื่อสอบถามหรือนัดหมายได้เลยครับ