บทบาทของผู้นำ IT ในยุค Big Data Boom

ciodatacentreกระแส Big Data ที่ครอบครองพื้นที่สื่อในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา ส่งผลให้หน่วยงาน IT กลับมาเป็นที่จับตามองในองค์กรอีกครั้ง ซึ่งถึงแม้ว่าจะเป็นเรื่องดี แต่ในเวลาเดียวกัน ก็อาจสร้างความท้าทายใหม่ๆ ให้ได้เช่นกัน

การจะประสบความสำเร็จในการนำ Big Data มาใช้งานในองค์กร ความรู้ในเชิงเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ หากผู้บริหาร IT มองปรากฎการณ์ Big Data เป็นเพียงกลุ่มของเทคโนโลยีที่จะเข้ามาแทนเทคโนโลยีเก่าๆ ตามวงรอบของการพัฒนา ก็เป็นที่น่าเสียดาย ที่องค์กรของท่าน อาจไม่สามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากศักยภาพของ Big Data ได้อย่างเต็มที่

บทความนี้จะกล่าวถึงบทบาทที่ผู้นำ IT  ในองค์กร ควรพิจารณา เพื่อให้องค์กรของท่านได้รับประโยชน์จาก Big Data อย่างเต็มที่

Big Data, Big Opportunity

หากพิจารณาความต้องการขององค์กรในยุคใหม่ตามภาพ จะพบว่าการใช้งานเทคโนโลยีที่เกี่ยวกับข้อมูลในองค์กร จะยังคงวนเวียนอยู่กับเรื่องการลดต้นทุนสร้างรายได้ หรืออย่างเก่งก็คือเพิ่ม customer satisfaction เท่านั้น แต่ความต้องการที่มีลำดับสูงยิ่งขึ้นไปกว่านั้น IT ยังแทบไม่มีส่วนเกี่ยวข้องด้วยเลย

Maslows-Hierarchy-of-Enterprise-2.0-Needs-1024x8301

 

Big Data เป็นโอกาสอันดี ที่จะพลิกบทบาทดังกล่าว เปลี่ยนหน่วยงาน IT ให้กลายเป็นหนึ่งในผู้เล่นหลักขององค์กร แทนที่จะเป็นเพียงหน่วยสนับสนุนเหมือนในช่วงที่ผ่านมา ด้วยการตอบสนองความต้องการที่สูงขึ้น

สิ่งที่ผู้บริหารด้าน IT ควรพิจารณา คือการมองหาและสร้างโอกาสในการปฎิรูปธุรกิจ (ฺBusiness Transformation) ผ่านทางการใช้ข้อมูล

Roles of IT leaders

หากเราเปรียบข้อมูลเป็นเหมือนน้ำมันดิบ ที่จำเป็นจะต้องผ่านกระบวนการกลั่นก่อนจึงจะมีคุณค่า บทบาทหน้าที่ของผู้บริหารด้าน IT ก็คงเปรียบได้กับการสร้างและดำเนินงานโรงกลั่นน้ำมัน ตลอดจนกระตุ้นให้องค์กรมีการนำผลลัพธ์ที่ได้มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

  • พัฒนากลยุทธ์สำหรับ Big Data
  • สร้างและบริหารแพลตฟอร์มจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
  • สร้างและพัฒนาทีมงานพร้อมทักษะใหม่
  • กระตุ้นการเปลี่ยนแปลงการใช้งานข้อมูลในองค์กร


Developing Big Data Strategy

การพัฒนากลยุทธ์เกี่ยวกับ Big Data  เป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญ หลังจากที่ได้ทำการศึกษารวบรวมข้อมูลและศึกษาตลาดแล้ว และก่อนที่จะเริ่มลงมือทำโครงการ Big Data ในองค์กร  จากการสำรวจของ IBM ร่วมกับมหาวิทยาลัย Oxford ในปี 2012 มีองค์กรถึง 47% ที่กำลังอยู่ในขั้นตอนดังกล่าวนี้

 

banking-IBV-5-2

ประเด็นที่ควรพิจารณาในระหว่างการพัฒนากลยุทธ์ ควรจะครอบคลุมทั้งเรื่องของเทคโนโลยี การจัดการข้อมูล และเรื่องของการพัฒนาบุคลากร แต่ที่ควรให้ความสำคัญเป็นอันดับแรก คือการกำหนดแนวทางปัญหาที่จะเลือกนำ Big Data มาใช้

ก่อนที่เราจะทำการลงทุนสร้างโรงกลั่นข้อมูล เราจำเป็นต้องทราบก่อนว่า เราต้องการนำผลลัพธ์นั้นไปใช้ทำอะไร นี่เป็นข้อแตกต่างประการสำคัญระหว่างข้อมูลและน้ำมัน เพราะสิ่งที่เราจะกลั่นมาได้จาก Big Data คือ Insights นั้นมีได้หลากหลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับโจทย์ทางธุรกิจเป็นสำคัญ

กลยุทธ์ที่ดีจะเป็นแนวทางในการเลือก where to play ซึ่งผู้บริหารทาง IT จะมีบทบาทสำคัญ โดยการผสานความรู้ระหว่าง “สิ่งที่เป็นไปได้” ในแง่เทคโนโลยี และ “สิ่งที่ต้องการ” จากฟากธุรกิจ ไม่ว่าจะมาจากวิสัยทัศน์เป้าหมายพันธกิจ หรือจากปัญหาที่องค์กรกำลังประสบอยู่

ในระหว่างขั้นตอนการพัฒนากลยุทธ์ Big Data นี้ ผู้บริหาร IT ควรทำงานร่วมกับผู้บริหารฝ่ายอื่นๆ ด้วย โดยมีวัตถุประสงค์หลักดังนี้

  • ทำความเข้าใจความต้องการของแต่ละฝ่าย แต่ละแผนกอย่างชัดเจน
  • ประสานความต้องการแต่ละหน่วยงาน เพื่อให้แนวทางการพัฒนางาน Big Data เป็นไปในทิศทางเดียวกัน ไม่ขัดแย้ง หรือซ้ำซ้อนกันระหว่างหน่วยงาน
  • ร่วมกำหนดดัชนีความสำเร็จในระดับองค์กร ที่จะนำไปใช้ในการคัดเลือกโครงการพัฒนาในอนาคต

การทำงานร่วมกับผู้บริหารแผนกต่างๆ จะทำให้ผู้บริหาร IT สามารถพัฒนากลยุทธ์ ที่ตอบสนองความต้องการของหลากหลายแผนก โดยยังคงแนวทางที่สอดคล้องกันได้

Build and maintain Big Data platform

เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับงานด้าน Big Data มีเป็นจำนวนมากและเกิดขึ้นใหม่แทบจะทุกวัน อีกทั้งยักษ์ใหญ่เจ้าตลาดไอที ต่างก็กระโดดลงมาเล่นในตลาดนี้กันถ้วนหน้า ส่งผลให้เกิดการสร้างศัพท์ใหม่ๆ  ผลิตภัณฑ์ชื่อแปลกๆ มากจนทำให้สับสนได้ง่ายๆ

เราสามารถจัดหมวดหมู่เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลเป็นชั้นๆ ได้ดังนี้

bigdatastack

 

ชั้นเทคโนโลยีเหล่านี้ หากดูตามชื่อแล้ว แนวคิดก็คงไม่แตกต่างจากระบบ IT แบบทั่วไป รายละเอียดที่แตกต่างไปจะอยู่ที่ตัวเทคโนโลยีในแต่ละชั้น ซึ่งจะถูกออกแบบมาให้จัดการกับข้อมูลจำนวนมากโดยเฉพาะ

  • Storage เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลที่ดีขึ้นเรื่อยๆ ส่งผลให้ต้นทุนการเก็บข้อมูลลดต่ำลงอย่างต่อเนื่อง ที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดคงเป็นบริการ Cloud Storage  ความท้าทายอยู่ที่การเลือกส่วนผสมให้ลงตัวระหว่างข้อมูลที่จัดเก็บบน cloud ได้กับข้อมูลที่ยังจำเป็นต้องจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมอยู่
  • Platform Infrastructure เทคโนโลยีในส่วนโครงสร้างพื้นฐาน ทำหน้าที่สำคัญในการจัดการกระจายโหลดการประมวลผลไปตามเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ เทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมแพร่หลายที่สุดในชั้นนี้คือ Hadoop
  • Data เทคโนโลยีการจัดการข้อมูล เป็นอีกชั้นหนึ่งที่มีความสำคัญ โดยเฉพาะเมื่อต้องการจัดกับข้อมูลปริมาณมาก เทคโนโลยีในชั้นนี้ประกอบไปด้วย เครื่องมือจัดการคุณภาพข้อมูล การตรวจสอบข้อมูล และการรักษาความปลอดภัยข้อมูล
  • Application Codes, Functions, and Services เทคโนโลยีในชั้นนี้เปรียบเสมือนเครื่องจักรที่ทำหน้าที่วิเคราะห์ และคำนวณข้อมูล ตามความต้องการของโจทย์ทางธุรกิจ ดังนั้นเทคโนโลยีในกลุ่มนี้จึงมีความหลากหลายแตกต่างกันไปตามลักษณะของการคำนวณที่ต้องการ
  • Business View เทคโนโลยีในกลุ่มนี้ เป็นการนำผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณในชั้น Application Code มารวบรวมไว้ให้อยู่ในมุมมองที่สามารถเข้าใจได้ในทางธุรกิจ เพื่อให้สามารถถูกเรียกใช้ได้โดยเครื่องมือและบุคคลากรที่มีอยู่แล้วในองค์กร
  • Presentation and Consumption เทคโนโลยีในกลุ่มนี้ที่เห็นพัฒนาการอย่างชัดเจนคือกลุ่ม Data Visualization ซึ่งกลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูลมีสูงมากขึ้น เครื่องมือนำเสนอข้อมูลจึงจำเป็นต้องมีความสามารถสูงขึ้นด้วย

การพิจารณาเทคโนโลยี Big Data ด้วยมุมมองของชั้นเทคโนโลยีเหล่านี้ จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถจัดหมวดหมู่ เปรียบเทียบ และเลือกใช้องค์ประกอบเทคโนโลยีที่เหมาะสมได้

บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อย่าง IBM อาจจะนำเสนอแพลตฟอร์มที่มีองค์ประกอบครบถ้วนทุกชั้นเทคโนโลยี ในขณะที่ผู้ผลิตรายอื่นๆ อาจจะมุ่งเน้นพัฒนาเทคโนโลยีที่เจาะจงเฉพาะองค์ประกอบส่วนใดส่วนหนึ่งเท่านั้น

สร้างและพัฒนาทีมงานที่ดูแลการกลั่นข้อมูล

นอกจากต้องจัดการกับเทคโนโลยีใหม่ๆ แล้ว ผู้นำ IT ในองค์กร ยังต้องเผชิญปัญหาเกี่ยวกับการขาดแคลนทักษะที่จำเป็นอีกด้วย งาน Big Data จำเป็นต้องใช้ความรู้ ความสามารถ และทักษะใหม่ๆ ที่บุคลากรในองค์กรภายในปัจจุบันยังไม่มี ทีมงานที่จำเป็นประกอบไปด้วยสองส่วนหลักๆ คือ

  • นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists) เป็นหนึ่งในอาชีพที่กำลังเป็นที่ต้องการอย่างสูง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นส่วนผสมของนักวิเคราะห์ข้อมูลใช้ความรู้ทางสถิติ สร้างโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูล นักคอมพิวเตอร์ที่สามารถใช้ซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลได้ และมีความเข้าใจทางธุรกิจเพียงพอที่จะแปลผลและสื่อสารผลที่ได้จากการวิเคราะห์เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจได้ Data Scientists เปรียบได้กับนักกลั่นที่คิดค้นสูตรในการกลั่นข้อมูล เพื่อสร้างเป็น insights ที่สามารถนำไปใช้งานต่อได้
  • บุคลากรทาง IT ที่สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ นอกจาก Data Scientists แล้ว ทีมงาน IT ที่เคยดูแลระบบจัดการข้อมูล ก็จำเป็นต้องได้รับการพัฒนาความรู้และทักษะใหม่ๆ เพื่อจัดการข้อมูลแบบ Big Data ด้วย งานต่างๆ อย่างเช่น data administration, back up & restore, query optimization, หรือการจัดการระบบรักษาความปลอดภัยหรือคุณภาพข้อมูล ต่างก็มีรายละเอียดทางเทคนิคที่แตกต่างไปจากเดิม หากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้คิดสูตรการกลั่น เจ้าหน้าที่ IT ก็คือเหล่าวิศวกรที่จะดูแลให้กระบวนการกลั่นข้อมูล ดำเนินไปอย่างมีประสิทธิภาพ

 

กระตุ้นการเปลี่ยนแปลงการใช้งานข้อมูลในองค์กร

บทบาทสุดท้าย และน่าจะเป็นเรื่องที่ท้าทายที่สุดสำหรับผู้บริหาร IT คือการกระตุ้นให้เกิด “วัฒนธรรมองค์กร” แบบใหม่ เกิดเป็น Data-Driven Organization หรือองค์กรที่นำข้อมูลสารสนเทศมาใช้อย่างเกิดประโยชน์สูงสุด

แม้ว่าเราอาจจะมีแพลตฟอร์มที่เก็บรวบรวมประมวลผล และมีทีมงานที่วิเคราะห์และนำเสนอผลลัพธ์จาก Big Data มาแล้ว  แต่เราอาจไม่สามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จาก Big Data ได้อย่างเต็มที่ หากกระบวนการทำงาน ขั้นตอนการตัดสินใจในองค์กร ยังไม่ได้มีการผนวกรวมเอา insights ที่ได้ เข้าไปเปลี่ยนให้เกิด Business Transformation อย่างที่ควรจะเป็น

ผลการวิจัยโดย Economist Intelligence Unit (www.eiu.com) ระบุว่าผู้บริหารกว่าครึ่งยังคงเลือกที่จะเชื่อ Gut Feeling ในการตัดสินใจ และโดยมากมักจะขอให้มีการวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ หรือเก็บข้อมูลเพิ่มเติม หากพบว่าข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจขัดแย้งกับความรู้สึก

ผู้นำ IT ในองค์กรสามารถใช้โอกาสที่ได้จาก Big Data เพื่อกระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในการใช้งานได้ด้วยวิธีการดังต่อไปนี้

  • สร้างระบบจัดการข้อมูลในองค์กรที่มีลักษณะเป็น Single Verion of Truth ลดและกำจัดข้อมูลที่ขัดแย้งกันเอง
  • ส่งเสริมกระบวนการตัดสินใจ โดยใช้ข้อมูล
  • สร้างศูนย์กลางการแบ่งปัน best practices ระหว่างหน่วยงานภายใน
  • เล่าเรื่องราวความสำเร็จ หรือ Success Story ของการนำข้อมูลและการวิเคราะห์ไปใช้งาน
  • พัฒนาทักษะการ “ให้คำปรึกษา” แก่เจ้าหน้าที่ IT ในการช่วยฝ่ายธุรกิจใช้ประโยชน์จากข้อมูล
  • ช่วยฝ่ายธุรกิจพัฒนาวิธีการวัดและประเมินผลสำเร็จของโครงงานต่างๆ ที่มีการนำการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้

 

กระแสความสนใจในการนำ Big Data มาใช้งาน เป็นโอกาสอันดียิ่งอีกครั้ง ที่ฝ่าย IT จะได้ใช้ศักยภาพของเทคโนโลยีอย่างเต็มที่ การจะประสบความสำเร็จในการนำ Big Data มาใช้ จำเป็นจะต้องใช้มากกว่าความรู้ทางเทคโนโลยีใหม่ๆ ผู้นำ IT ในองค์กรจำเป็นต้องเรียนรู้ เปิดใจรับแนวคิดใหม่ๆ ทำงานร่วมกับหน่วยงานอื่น จึงจะสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จาก Big Data ได้อย่างเต็มที่

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *