Blendata แนะ 7 กลยุทธ์ปรับใช้ Big Data และ AI สร้างธุรกิจแข็งแกร่ง ฉบับอัปเดต 2023

เบลนเดต้า (Blendata) บริษัท Deep Tech ผู้พัฒนาแพลตฟอร์มบริหารจัดการ Big Data อัจฉริยะ เผย Big Data และ AI เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมสามารถต่อสู้และเติบโตได้อย่างแข็งแกร่งในโลกการแข่งขัน ขณะเดียวกันหลายองค์กรยังขาดแนวทางในการเริ่มต้นปรับใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ชี้หัวใจสำคัญคือกลยุทธ์ที่ชาญฉลาด Blendata แนะ 7 กลยุทธ์ปรับใช้ Big Data และ AI สร้างธุรกิจแข็งแกร่ง ฉบับอัพเดทปี 2023 วางโรดแมปนำทางองค์กร ก้าวข้ามความซับซ้อนของการนำ AI ไปใช้งานและวางรากฐานสู่ความสำเร็จในระยะยาว

คอนเทนต์แนะนำ

สรุปคดี "แอม ไซยาไนด์" ศาลตัดสินประหารชีวิต วางยาฆาตกรรมเหยื่อ 15 ราย

จับพิรุธ ทนายตั้ม สัญญาทำแอปฯหวย “พี่อ้อย”เอกสารถูกตัดต่อ?

ส่อง 8 สถิติ "พรีเมียร์ลีก" ก่อนเปิดศึก นัดที่ 12

นายณัฐนภัส รชตะวิวรรธน์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้ง บริษัท เบลนเดต้า จำกัด เปิดเผยว่า ในยุคอุตสาหกรรม 4.0 โลกธุรกิจเต็มไปด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) พร้อมกับการเปลี่ยนแปลงอันรวดเร็วของเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือ AI คือเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมสามารถต่อสู้และเติบโตได้อย่างแข็งแกร่งในโลกการแข่งขัน ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็ว การทำนายแนวโน้ม การปรับปรุงกระบวนการธุรกิจแบบอัตโนมัติ การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ไปจนถึงการสร้างประสบการณ์ที่ดีในการใช้บริการของลูกค้า และอื่น ๆ อีกมากมาย ซึ่งมีข้อพิสูจน์จากกรณีศึกษาขององค์กรระดับโลก ไม่ว่าจะเป็น Walmart, Nike, Netflix หรือ Starbucks รวมถึงอีกหลายองค์กรที่ล้วนแล้วแต่ใช้ Big Data และ AI เพื่อเสริมศักยภาพการทำงานทั้งสิ้น สะท้อนว่าทั้ง 2 เทคโนโลยีได้รับการยอมรับว่าเป็นเครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจและการพัฒนาธุรกิจในปัจจุบันและอนาคต

การนำ Big Data และ AI มาปรับใช้กับธุรกิจไม่ได้เป็นแค่เรื่องที่สำคัญ แต่เป็นเรื่องที่จำเป็นอย่างมาก ซึ่งหัวใจสำคัญคือกลยุทธ์การปรับใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพ เพราะหากขาดแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมหรือตกหล่นในบางกระบวนการไป อาจทำให้การทำ AI นั้นไร้ประสิทธิภาพและสูญทรัพยากรไปอย่างเปล่าประโยชน์

Blendata แนะ 7 กลยุทธ์แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการนำ Big Data และ AI มาปรับใช้กับองค์กร ฉบับอัพเดทปี 2023 โดยมีกระบวนการขั้นตอนดังนี้

1. กำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจให้ชัดเจน การกำหนดวัตถุประสงค์ของธุรกิจที่องค์กรคาดหวังว่าจะได้รับประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่และการประยุกต์ใช้ AI ให้ชัดเจน แล้วจัดวัตถุประสงค์เหล่านั้นให้สอดคล้องกับเป้าหมายและกลยุทธ์โดยรวมของบริษัทนั้น ยังคงเป็น Strategy หลักซึ่งเป็นสิ่งที่ควรทำเป็นอย่างแรกตลอดมา เพื่อป้องกันการลงทุนผิดที่ จนได้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร
2. ประเมินแหล่งข้อมูลและกำหนดกลยุทธ์ ในปีที่มีการควบคุมการใช้ข้อมูล แหล่งที่มาภายนอกต่าง ๆ ถูกจำกัดการเข้าถึงมากขึ้น (อาทิ 3rd parties data) แต่ขณะเดียวกันการประยุกต์ใช้ Digital (Digitalize) ในองค์กรก็มีสูงขึ้น ทำให้ 1st party data ก็มีเพิ่มขึ้นเช่นเดียวกัน การระบุและประเมินแหล่งที่มาของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง โดยตรวจสอบความพร้อมและเชื่อถือได้ของข้อมูลจะทำให้เราวางกลยุทธ์ถึงการนำไปใช้ได้อย่างแม่นยำ
3. มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายที่คาดว่าจะทำสำเร็จได้เร็วที่สุด (Quick Win) หลังจากตรวจสอบและวางแผนการประยุกต์การใช้งานที่เป็นไปได้ทั้งหมดแล้ว (Applicable use-cases) การจัดลำดับความสำคัญและดำเนินการทำตามเป้าหมายหรือแก้ปัญหาที่สามารถแก้ไขได้อย่างรวดเร็วและได้ผลทันที (Quick win) เพื่อวัดผล และตอบสมมติฐานที่ตั้งไว้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่จับต้องได้อย่างรวดเร็ว จะทำให้องค์กรสามารถนำผลลัพธ์ไปใช้พร้อมกับมีความยืดหยุ่นรองรับต่อเทคโนโลยี เทรนด์ พฤติกรรมลูกค้า ที่เปลี่ยนไปได้ภายในระยะอันสั้นในยุคสมัยปัจจุบัน
4. สร้างทีมที่เชี่ยวชาญด้านข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีศักยภาพ ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI (หากจำเป็น) และทีมที่มีความเชี่ยวชาญใน Domain นั้น ๆ (Domain expert) ซึ่งสามารถที่จะนำพนักงานเดิม หรือจ้างบุคลากรใหม่มารวมทีมกันได้ทั้งในรูปแบบ Logical หรือ Physical ตามความเหมาะสมขององค์กรอีกด้วย
5. สร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่แข็งแกร่ง โดยการวางรากฐานที่มีประสิทธิภาพทั้งการจัดหาฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ด้านข้อมูลขนาดใหญ่ AI/ML และมาตรการรักษาความปลอดภัยที่จำเป็นและเหมาะสม ซึ่งโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งช่วยให้สามารถจัดการข้อมูล ผสานรวม วิเคราะห์ ประมวลผล และปรับขนาดให้รองรับการเติบโตของข้อมูลในอนาคต
6. ส่งเสริมวัฒนธรรมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การทำ Big Data & Analytics ไม่ใช่การนำ Spreadsheet มาสร้างกราฟที่สวยขึ้น แต่หากใช้เทคโนโลยีมาหา Insight หรือ Foresight ต่าง ๆ เพื่อประโยชน์ในธุรกิจ ซึ่งจำเป็นที่จะต้องส่งเสริมวัฒนธรรมการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ (Informed/Data-driven decision) รวมถึงจัดให้มีการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มทักษะในการคิด วิเคราะห์และใช้ข้อมูลให้กับพนักงานอย่างต่อเนื่องอีกด้วย
7. กำหนดกฏระเบียบและจัดการกับจริยธรรมทางข้อมูลและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างเคร่งครัด พัฒนานโยบายและแนวทางปฏิบัติที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลทั้งของลูกค้าและพนักงาน ความปลอดภัยของข้อมูล และการพิจารณาด้านจริยธรรมการใช้ข้อมูล รวมถึงการปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานอุตสาหกรรมเพื่อปกป้องข้อมูลและรักษาความเชื่อมั่นของลูกค้า รวมไปถึงสอดคล้องต่อนโยบายด้านความยั่งยืนในองค์กรอีกด้วย

 นายณัฐนภัส อธิบายเพิ่มเติมว่า “การปฏิบัติตามกลยุทธ์เหล่านี้จะช่วยให้องค์กรมีความพร้อมรับมือสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงองค์กรอย่างรวดเร็วในยุคอุตสาหกรรม 4.0 สามารถนำเทคโนโลยีที่ทันสมัยและข้อมูลมาใช้ในกระบวนการธุรกิจ จะช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมพลังของ Big Data และ AI เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรม เพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน เพื่อสร้างธุรกิจที่แข็งแกร่งและรากฐานที่ยั่งยืนต่อไป”