JRIT ICHI

Data Visualization & Analysis มีความสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจ เนื่องจากช่วยในการวางแผน และวิเคราะห์การทำงานทุกมิติได้อย่างแม่นยำ หลายครั้งเมื่อพูดถึงเรื่องนี้ เรามักจะพุ่งเป้าไปที่ความสามารถของตัวแพลตฟอร์มเป็นหลัก จึงอาจทำให้หลายธุรกิจนึกภาพไม่ออกว่า Data Visualization & Analysis ที่ว่าใช้งานง่าย ช่วยวิเคราะห์ได้ดี ช่วยเพิ่มศักยภาพทางธุรกิจ มีหน้าตาเป็นอย่างไร เพราะแม้ว่าเทคโนโลยีจะช่วยสร้างประโยชน์มหาศาล แต่ก็มีเรื่องของการลงทุน รวมทั้งการปรับเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรเข้ามาเกี่ยวข้องด้วยเช่นกัน เมื่อมองไม่เห็นภาพชัดเจนก็ยากที่จะวางใจ เกี่ยวกับเรื่องนี้ คุณระพีพัฒน์ ธนะพัฒน์ – Assistant Consulting Manager, A-HOST Co., ltd. จะมาอธิบายให้เห็นภาพว่า แพลตฟอร์ม Data Visualization & Analysis มีหน้าตาเป็นอย่างไร และองค์กรจะสามารถใช้งานแพลตฟอร์มดังกล่าวเพื่อเพิ่มศักยภาพทางธุรกิจได้อย่างไร ผ่านบทสัมภาษณ์นี้

บริษัท เอ-โฮสต์ จำกัด ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Visualization & Analysis
บริษัท เอ-โฮสต์ จำกัด คือ ผู้ให้บริการ และที่ปรึกษาด้าน IT Professional Services ก่อตั้งเมื่อ ค.ศ. 1999 จึงมีความชำนาญ และเข้าใจระบบงาน IT อย่างยิ่ง กล่าวง่าย ๆ คือ เริ่มต้นตั้งแต่ให้บริการ Hosting กระทั่งเชี่ยวชาญเรื่องแอปพลิเคชัน และแพลตฟอร์ม AI ปัจจุบันเป็น Partner ที่ได้รับการไว้วางใจจากบริษัทชั้นนำระดับโลกหลายแห่ง ได้แก่ ORACLE, IBM, Microsoft และ AWS

ปัจจัยที่ทำให้ A-HOST ได้รับการไว้วางใจจากพาร์ทเนอร์ และลูกค้ามาอย่างนาวนาน ได้แก่
1. ยึดถือความสำเร็จร่วมกัน และยึดมั่นความพึงพอใจของลูกค้าเป็นเป้าหมายสูงสุด
2. พัฒนาบุคลากรอย่างต่อเนื่อง
3. ออกแบบ พัฒนาโซลูชั่นให้ตรงตามความต้องการของลูกค้า และทันสถานการณ์
4. สะสมองค์ความรู้อย่างไม่หยุดหย่อน และนำเอาเครื่องมือที่ทันสมัย มาใช้ในการให้บริการ

“Concept ของเรา คือ เน้นให้บริการด้านการเพิ่มมูลค่าให้ลูกค้า และ end to end service platform ครับ คือ เราดูแลตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ ลูกค้าต้องการ Implement ระบบอะไร สามารถเข้ามาปรึกษาได้จนครบทุกขั้นตอน”

บริการของ A-HOST
คุณระพีพัฒน์ แจกแจง Service ของ A-HOST ออกมาเป็น 4 ส่วน ดังนี้

1. Consulting Services
ให้คำปรึกษาด้านการติดตั้งโซลูชั่นต่าง ๆ ให้ผู้ประกอบการ และธุรกิจต่าง ๆ

2. Business Applications
ให้บริการด้านโซลูชั่นต่าง ๆ เช่น ระบบ ERP (Enterprise Resource Planning) การวางแผนทรัพยากรองค์กร ตั้งแต่การเข้าไปติดตั้ง และบริการครบวงจร

3. Infrastructure Service
Backup ข้อมูลให้ลูกค้า ซึ่งไม่ใช่แค่การกู้ข้อมูลธรรมดา ทว่าหากลูกค้าใช้บริการโซลูชั่นกับ เอ-โฮสต์ ทางบริษัทจะมี Server สำรองอีกตัว เพื่อเก็บข้อมูลไว้ให้ โดยที่ Server ตัวนี้ตั้งอยู่คนละสถานที่ เช่น ลูกค้ามีสำนักงานอยู่กรุงเทพฯ Server สำรองอาจวางอยู่ต่างจังหวัด เพื่อเมื่อเกิดเหตุไม่คาดฝัน เช่น แผ่นดินไหว กรุงเทพฯ ได้รับผลกระทบ Server หลักของลูกค้าเสียหายใช้งานไม่ได้ ก็สามารถดึงจาก Server สำรองมาใช้ได้ทันที และเมื่อตัวหลักซ่อมเสร็จแล้ว ก็สามารถย้ายข้อมูลจากตัวสำรองกลับมาได้อย่างรวดเร็ว เป็นต้น

4. Data Analytics & Application
การจัดการ Data เช่น ทำ Data Warehouse หรือ Data Visualization, Data Analytics และแอปพลิเคชันต่าง ๆ ให้กับลูกค้า เพราะตอนนี้แทบทุก Business ต้องใช้ Data Analytic และ Application ในการวางแผนธุรกิจ

Data Visualization & Analysis ที่นิยมใช้ในอุตสาหกรรมการผลิต
คุณระพีพัฒน์ ช่วยอธิบายให้เห็นภาพชัดในส่วนของอุตสาหกรรมการผลิตว่า

“Data Visualization คือ การนำข้อมูลดิบ ที่เราเก็บเอาไว้มาแสดงให้เป็นรูปแบบที่มีความหมาย เช่น กราฟ หรือ Infographic ดังนั้นการทำ Data Visualization จึงต้องใช้ทั้งศาสตร์และศิลป์ หากสังเกตดี ๆ จะพบว่า เวลาเราดู Infographic มองปราดเดียวก็เข้าใจแล้วว่า ข้อมูลไหนเป็นส่วนของผู้หญิง หรือของผู้ชาย ข้อมูลไหนเกิดขึ้นในภูมิภาคใด เพราะข้อมูลถูกแปลงมาเป็นภาพที่สื่อให้เข้าใจได้ทันที ข้อมูลเพศก็แสดงภาพผู้หญิงผู้ชายมาให้เห็น ข้อมูลสถานที่ ก็แสดงภาพแผนที่ขึ้นมา ทำให้ดูง่าย ตัดสินใจง่าย ดังนั้นการทำ Data Visualization จึงช่วยให้วางแผนธุรกิจง่ายขึ้น”

การได้มาซึ่งข้อมูลดิบ นอกจากเก็บสถิติตั้งแต่ต้นแล้ว การใช้ IoT ก็มีส่วนสำคัญ เพราะระบบ Internet of Things ที่ให้อินเทอร์เน็ตประสานสรรพสิ่งนั้น มีระบบเซ็นเซอร์ตรวจจับ สามารถนับได้ว่าเครื่องจักรทำงานไปกี่ครั้งแล้ว ใกล้ถึงเวลาซ่อมบบำรุงหรือยัง หรือทำงานเกินกำลังไปบ้างไหม อย่างนี้เป็นต้น ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ระบบ Data Visualization จะแปลงมาเป็น Infographic เมื่อผู้เกี่ยวข้องเปิดดู ก็จะทราบทันทีว่า เครื่องจักรตัวไหนทำงานน้อย หรือทำงานหนัก หรือใกล้ถึงเวลาซ่อมบำรุง หรือต้องพักเครื่อง ควรหาเครื่องสำรองมาใช้ หรือซื้ออะไหล่มาเปลี่ยนเมื่อไร สิ่งเหล่านี้หากเรารู้ล่วงหน้าก็สามารถรับมือปิดข้อบกพร่องได้ล่วงหน้า หากไม่ทราบ เมื่อเกิดเหตุเครื่องจักรหยุดทำงานกะทันหัน การผลิตไม่เดินหน้า เท่ากับว่า สูญเสียการผลิตไปโดยปริยาย

Data Visualization นอกจากช่วยในฝั่งการผลิตแล้ว ยังช่วยในการวางแผนอนาคตอีกด้วย ซึ่งคุณระพีพัฒน์ กล่าวถึงส่วนนี้ว่า

“ผมชอบยกตัวอย่างเวลาที่เราเล่น social network เช่น Facebook หรือ Instagram สมมติเลื่อน ๆ หน้าจอไป แล้วบังเอิญเจอบางสิ่งที่สนใจ เราก็จะหยุดดูสักพักหนึ่ง ตรงนี้แหละระบบจะจับ การที่เราหยุดดูแสดงว่าต้องสนใจเรื่องนี้ สักพักแพลตฟอร์มก็จะส่งเนื้อหาที่คล้ายกันขึ้นมาให้อีก”

“และแม้ว่าเราจะไม่หยุดดูอะไรเลย แต่หากพูดเรื่องที่สนใจกับเพื่อนผ่านโทรศัพท์มือถือ ระบบก็จับว่าเราสนใจอะไร เพราะสมาร์ทโฟนเปิดไมค์อยู่ เมื่อระบบรู้ ก็จะนำเสนอเรื่องนั้น ๆ มาให้ หรือส่งโฆษณาเกี่ยวกับเรื่องที่พูดถึงมาเสนอ”

จากตัวอย่าง คุณระพีพัฒน์ อธิบายเพิ่มว่า การเก็บข้อมูลดิบนั้น นอกจากเซ็นเซอร์ของ IoT แล้ว ยังมี AI อีกด้วย ซึ่งปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์แทรกตัวอยู่ในอุปกรณ์ IT แทบทุกอย่าง โดยเฉพาะในสื่อ social media ซึ่งธุรกิจต่าง ๆ นำมาใช้ในการหา Social Listening ซึ่งก็คือ การฟังว่ากลุ่มเป้าหมายพูดถึงผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจอย่างไร มีความคาดหวังอย่างไร แล้วนำมาปรับปรุงสินค้า และบริการของตัวเองให้ตรงตามความต้องการ

เมื่อพิจารณาตามตัวอย่างข้างต้นแล้วจะเห็นภาพของ Data Visualization ชัดขึ้น เพราะข้อมูลดิบไม่ว่าจะใน social media หรือในโรงงานเอง ล้วนมีความละเอียดอ่อน และมีจำนวนมหาศาล แต่เมื่อถูกนำมาย่อย หรือนำมาแปลงให้เป็นภาพด้วยเทคโนโลยี ผู้บริหารจะมีโอกาสมองเห็นได้ทันทีว่า สินค้าขององค์กรถูกพูดถึงอย่างไร เพศไหนใช้มากกว่ากัน ทำให้สามารถพัฒนาสินค้าให้ตอบโจทย์กลุ่มเป้าหมายได้ดีที่สุด

แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น คุณระพีพัฒน์ เตือนว่า AI จะไม่เห็นภาพว่าข้อมูลที่ส่งให้ มีประโยชน์กับเราหรือไม่ เพราะมันจะส่งมาให้ทั้งหมด เช่น เราอยากรู้แค่เรื่องเวลาที่ลูกค้าซื้อสินค้า แต่ AI ส่งมาให้ทั้งหมด ตั้งแต่เวลา อายุ และสถานที่ ดังนั้นบุคลากร จึงมีส่วนสำคัญ โดยการเข้าไปมอนิเตอร์ว่า ข้อมูลที่ส่งมาให้ จำเป็นแค่ไหน แล้วค่อยไปบอก AI อีกทีว่า ข้อมูลลักษณะไหนที่ต้องการมาก ลักษณะไหนต้องการน้อย เป็นต้น

รูปแบบต่างๆ ของ Data Visualization
Profitability Overview รายการต้นทุน กำไร เพื่อวางแผนอนาคต
“เริ่มจากมุมมองที่ง่ายที่สุดก่อน” คุณระพีพัฒน์กล่าว “คือในมุมของผู้บริหาร เพราะผู้บริหารเวลาจะดูว่าธุรกิจเป็นอย่างไร เขาอยากรู้ในส่วนกำไร และต้นทุนก่อนครับ ว่ามีแนวโน้มเฉลี่ยเป็นอย่างไร ซึ่งแดชบอร์ดของ Data Visualization จะแสดงพวกรายได้ ค่าใช้จ่าย Margin ว่าเขาจะได้กำไรเท่าไร แล้วก็แสดงเทรนด์ต่าง ๆ ออกมาเลยว่า เขาเสียต้นทุนที่ตรงไหนบ้าง จึงทำให้ผู้บริหารเห็นแล้วตัดสินใจได้เลยว่า ตอนนี้ Performance ของธุรกิจดีไหม? ถ้าไม่ดี ควรจะปรับปรุงที่จุดไหน ผู้บริหารที่ผมเคยดูแลระบบให้ สิ่งแรกเลยที่เขาทำ คือ ตื่นเช้ามาปุ๊บ! เปิด iPad เลย เพื่อดู Profitability Overview เพราะอยากรู้ว่า เมื่อวานธุรกิจเขาดีหรือไม่ดี และจะวางแผนอย่างไรต่อไป”

ข้อดีอีกอย่างหนึ่งของการทำ Data Visualization คือ อยู่ที่ไหนก็สามารถดูได้ผ่านหน้าจอแท็ปเล็ต และสมาร์ทโฟน

ERP to Visualization ช่วยวิเคราะห์ผลกำไรขาดทุน
โซลูชั่น Data Visualization มีแดชบอร์ดให้มอนิเตอร์ครบถ้วน สามารถวิเคราะห์ผลกำไรขาดทุน ในระบบ ERP ได้เช่นกัน ส่วนนี้คุณระพีพัฒน์ อธิบายว่า
“ส่วนของ ERP มีโมดูลหนึ่ง เกี่ยวกับบัญชีและการเงิน ส่วนนี้สามารถเข้ามาดูผลกำไรขาดทุนได้อย่างเห็นภาพ เพราะระบบโชว์เลยว่า งบประมาณเท่าไร ต้นทุนเท่าไร ผลต่างของกำไรเท่าไร ทำให้องค์กรเห็นรูปแบบบัญชีได้ทันทีแบบทะลุปรุโปร่ง”
นอกจากนี้คุณระพีพัฒน์ ยังกล่าวอีกว่าในงานด้าน ERP นั้นช่วยให้ตัดสินใจเรื่องของต้นทุนวัตถุดิบได้อีกด้วย เพราะระบบจะรายงานเป็นภาพให้เข้าใจง่ายออกมาว่า วัตถุดิบจากแหล่งไหนราคาเท่าไร ส่วนต่างเท่าไร เป็นต้น ทำให้ควบคุมตุ้นทุนได้ดี โดยที่คุณภาพไม่ลดลง
ซึ่ง Data Visualization รูปแบบนี้ เป็นประโยชน์ต่อโรงงานอุตสาหกรรมการผลิตอย่างยิ่ง เพราะสามารถรู้ได้ว่า สินค้าที่ผลิตออกมานั้นมีคุณภาพตามเป้าหมายหรือไม่ มีต้นทุนมากน้อยแค่ไหน ตอบโจทย์ลูกค้าตามที่คาดหวังไหม? ตลอดจนผลิตได้ตรงตามเป้าที่วางไว้หรือเปล่า ซึ่ง Data Visualization จะช่วยให้มองเห็นภาพได้อย่างรวดเร็ว แก้ปัญหาได้ตรงจุด

Predictive Maintenance รู้สภาพเครื่องจักร
ส่วนนี้ คือ แดชบอร์ดที่แสดงว่าเครื่องจักรที่ใช้อยู่มีความเสื่อมเป็นอย่างไรบ้าง อย่างที่กล่าวก่อนหน้านี้ว่า หากรู้สภาพเครื่องจักรก็จะลดปัญหาความเสียหาย ลดการสะดุดในสายงานการผลิตได้ ดังนั้นการทำ Data Visualization จึงทำให้เห็นว่า เครื่องจักรแต่ละตัวมีสถานะเป็นอย่างไร ซึ่งคุณระพีพัฒน์ กล่าวว่าโซลูชั่นของ A-HOST สามารถบอกสภาพของเครื่องจักรได้ตามความต้องการ เช่น รายงาทุก 1 นาที, ทุก 10 นาที หรือทุก 1 ชั่วโมง

Overall Equipment Effectiveness ผู้ตรวจเครื่องจักร
แดชบอร์ดนี้ คุณระพีพัฒน์ กล่าวว่า คือ OEE (ประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักร)
“โดยปกติมีสูตรคำนวณดูความพร้อมของเครื่องจักร คือ ดูที่ หนึ่ง. อัตราการเดินเครื่องจักร (Availability) สอง. ประสิทธิภาพของเครื่องจักร (Performance Efficiency) คือ ทำได้ตามประสิทธิภาพเท่าไร และสาม. อัตราคุณภาพ (Quality Rate) คือ สิ่งที่ผลิตออกมาได้คุณภาพเท่าไร”
โดยผลคำนวนของทั้ง 3 อย่างจะออกมาเป็นค่า OEE สมมุติว่าบริษัทตั้งค่ากลางไว้ที่ 70 เปอร์เซ็นต์ แต่ระบบคำนวนแล้วกลับได้เพียง 60 เปอร์เซ็นต์ เราก็สามารถมาดูได้ว่า ใน 3 ส่วนนี้ ส่วนไหนที่ด้อยลงไป สามารถไปแก้ไขส่วนนั้นได้ เพราะแดชบอร์ดรายงานเป็นภาพให้เห็นชัดเจนอยู่แล้ว

Stock รู้ล่วงหน้าว่าควรผลิตเท่าไร
การรักษาสต็อกสินค้าที่เหมาะสมเป็นหัวใจหนึ่งในการผลิต แดชบอร์ด Data Visualization รูปแบบนี้ ขจัดปัญหาระบบสต็อกเกิน สต็อกขาดได้อย่างหมดจด เพราะมันแสดงเป็นตารางกราฟให้เห็นเลยว่า สินค้า ณ ตอนนี้อยู่ในระดับพอดี หรือเกิน หรือขาด ผู้บริหารมองปราดเดียวก็ทราบได้ทันทีว่าปริมาณสินค้าในคลังมีเท่าไร ไม่ต้องเสียเวลาเรียกกองคลังมาประชุม

Supply Chain Management การหา Supplier ที่เหมาะสม
แดชบอร์ด Data Visualization ซึ่งเป็นผู้ช่วยในการเลือก Supplier พร้อมข้อมูลเพื่อต่อรองราคา เพราะโซลูชั่นจะบอกข้อมูลทุกอย่างว่าราคาวัตถุดิบจากเจ้าไหนราคาเท่าไร เคยขายให้เราเท่าไร และราคา ณ ปัจจุบันควรเป็นเท่าไร เจ้าไหนสินค้าคุณภาพดี ฯลฯ ส่วนนี้ทำให้ตัดสินใจเลือก Supplier ได้ดี
นอกจากช่วยในการตัดสินใจเลือก Supplier แล้ว คุณระพีพัฒน์ ยังกล่าวว่า สามารถช่วยในเรื่องของ ROI หรือ อัตราส่วนของกำไรสุทธิกับค่าใช้จ่ายได้อีกด้วย

“ROI ย่อมาจาก Return on Investment ใช้ดูว่าจุดคุ้มทุนอยู่ตรงไหน ในมุมของ Supplier เราสามารถดูได้ว่า Supplier เจ้านี้ขายวัตถุดิบเท่าไร มีโปรโมชั่นอย่างไรบ้าง ให้เครดิตนานกี่วัน เรื่องเครดิตที่ให้เวลาจ่ายค่าสินค้าได้นานแค่ไหนนี่ก็มีส่วนในการทำกำไรเช่นกัน เพราะส่วนใหญ่ยิ่งจ่ายเงินช้าเท่าไร เราก็จะยิ่งได้กำไรมากขึ้น”

ตัวอย่างความสำเร็จกับงาน Data Visualization
คุณระพีพัฒน์ เปิดเผยตัวอย่างความสำเร็จกับทีมงานของเรา ดังนี้

“เราเคยดูแลระบบให้บริษัทขุดเจาะน้ำมัน ซึ่งเขามีการเก็บข้อมูลอยู่แล้ว จากแท่นขุดเจาะ และการบำรุงรักษาเครื่องจักร แล้วเขาต้องการนำข้อมูลเหล่านี้มาทำ Machine Learning, AI และใช้งานบน Cloud ทั้งนี้เขาใช้ระบบการเก็บข้อมูลที่ชื่อว่า PI System มาก่อน แต่ก็ไม่มีปัญหาครับ เพราะโซลูชั่น Azure และ Power BI ของ Microsoft ที่เราใช้งานสามารถดึงไฟล์มาทำงานต่อได้ ไม่ว่าจะเป็น Data lake หรือ Data Warehouse”

“อีกตัวอย่างหนึ่ง คือ ลูกค้าให้ย้าย Data Warehouse เดิมที่มีอยู่แล้ว ไปขึ้นบน Cloud ซึ่งต้องเรียนว่าลูกค้าเป็นธุรกิจด้านการเงิน ข้อมูลจึงเยอะมาก ทั้งสินเชื่อ ทั้งข้อมูลโอนเงิน รับเงิน ดังนั้น Data Warehouse จึงใหญ่มาก แต่เราก็เสิร์ฟให้ได้ เพราะโซลูชั่นที่ใช้เป็นสากล รองรับทุกระบบ และเป็นมาตรฐาน”

ขั้นตอนการ Implement ระบบ Data Visualization
เชื่อว่าภาพของการทำ Data Visualization น่าจะฉายชัดแล้ว จุดนี้หากผู้อ่าน หรือผู้ประกอบการต้องการ Implement ระบบ ต้องทำอย่างไร คุณระพีพัฒน์ ตอบโดยยกประสบการณ์ตรงว่า การติดตั้งมี 3 รูปแบบหลัก ๆ ได้แก่

1. New Project: หากยังไม่เคยทำการ Data Visualization มาก่อนเลย ก็สามารถให้เราไปตรวจสอบและให้คำปรึกษาตั้งแต่ต้นได้เลย

2. Move to cloud: ช่วงนี้เจอบ่อยเพราะการทำงานบน cloud เป็นเทรนด์ และสะดวก ประเด็นนี้ก็ต้องมาปรึกษากันก่อน เรามีทีมพร้อมให้คำแนะนำ แต่สิ่งที่เราตั้งเป้า คือ เมื่อย้ายแล้วประสิทธิภาพของการใช้งานต้องไม่ลดลง และต้นทุนต้องไม่เพิ่มขึ้น

3. Managed Service: คือการที่ลูกค้าต้องการทีมช่วยเหลือ เพราะบางครั้งเขาจัดการระบบเสร็จแล้ว แต่ไม่มีทีมดูแล สิ่งนี้เราก็พร้อมให้บริการครับ”

ขั้นตอนการ Implement ระบบ Data Visualization ที่คุณระพีพัฒน์ยกตัวอย่างมา จึงสรุปได้ว่า หากต้องการติดตั้งระบบ ควรสำรวจองค์กรก่อนว่าอยู่ในขั้นตอนไหน แล้วเลือกที่ปรึกษาที่เชี่ยวชาญเพื่อดำเนินการอย่างเหมาะสม

ความท้าทายในการ Implement ระบบ Data Visualization
คุณระพีพัฒน์ กลั่นกรองความท้าทายของการ Implement ระบบ Data Visualization จากประสบการณ์ตรง โดยแยกเป็นหัวข้อออกมาดังนี้

1. Fulfilment of Requirement ถือเป็นความท้าทายที่มาจากฝั่งผู้บริหารเป็นหลัก ประกอบด้วย
– ความคาดหวังของผู้บริหาร คือ ผู้บริหารต้องการนำระบบ Data Visualization เข้ามาใช้ เพราะหวังว่าจะช่วยยกระดับองค์กร แต่หลายครั้งผู้บริหารกำหนด Scope Project หรือขอบเขตของโครงการกว้างเกินไป และไม่ชัดเจน ผู้รับไม้ต่อจึงไปไม่ถูก ซึ่งวิธีแก้ไขนั้นนอกจากต้องกำหนดขอบเขตที่ชัดเจนแล้ว ยังสามารถขอคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญได้เช่นกัน

– ระยะเวลา เนื่องจากหลายครั้งเมื่อผู้บริหารตัดสินใจติดตั้งระบบแล้ว ก็ต้องการใช้ในทันที เช่น ต้องใช้ได้ภายใน 2 เดือน หรือภายใน 1 เดือน ซึ่งการวางระบบให้เสถียรต้องใช้เวลามากกว่านั้น เมื่อเจอความท้าทายนี้ คุณระพีพัฒน์ บอกถึงวิธีแก้ปัญหาว่า “กรณีต้องการใช้ภายใน 1 เดือน ผมก็มาดูว่า ภายในองค์กรต้องใช้โซลูชั่นไหนก่อน ก็ติดตั้งโซลูชั่นนั้นให้สมบูรณ์พร้อมใช้ที่สุด เพื่อให้ใช้ได้ภายใน 1 เดือน แล้วค่อย ๆ ขยับปรับในส่วนอื่นๆ และอธิบายให้ผู้บริหารทราบว่า 1 เดือนจะใช้ประสิทธิภาพระบบได้เท่าไร 2 เดือนได้เท่าไร 3 เดือนได้เท่าไร เป็นต้น”

– งบประมาณ จากประสบการณ์ คุณระพีพัฒน์ พบว่า แม้ผู้บริหารจะทราบว่าการทำ Data Visualization เช่น Social listening จะเป็นผลดีกับการขาย แต่ก็ไม่ค่อยอนุมัติงบบประมาณออกมาให้มากพอ เพราะมองไม่เห็นว่าการมอนิเตอร์ผู้ใช้ออนไลน์ต้องใช้งบมากไปทำไม วิธีแก้ปัญหา คือ ต้องอธิบายทำความเข้าใจ ซึ่งก็เป็นความท้าทายอย่างยิ่ง

2. Project Organization Management ส่วนนี้เป็นความท้าทายระหว่างการ Implement
คุณระพีพัฒน์ กล่าวว่า ความท้าทายนี้ คือ การเลือกบุคลากรที่เหมาะสมเข้ามาอยู่ในทีมติดตั้งเพื่อให้ระบบทำงานตอบโจทย์ที่สุด ทั้งทางฝั่งลูกค้า และทีมของ A-HOST เอง เพราะพนักงานของลูกค้าโดยปกติก็มีภาระงานของตัวเองอยู่แล้ว การดึงมาเป็นตัวแทนดูแลระบบจึงเป็นเหมือนเพิ่มภาระงานให้เขา ดังนั้นต้องเลือกคนที่เต็มใจ และมีความพร้อมจริง ๆ ทั้งยังควรมีทักษะด้าน IT ด้วยเช่นกัน

สำหรับสาเหตุที่ต้องมีบุคลากรของลูกค้าเข้ามาร่วมทีม เนื่องจากเมื่อติดตั้งเสร็จแล้วต้องมีเจ้าหน้าที่ภายในคอยดูแลระบบด้วยนั่นเอง

นอกจากการเลือกทีมแล้ว การประสานงานก็เป็นความท้าทายหนึ่ง “เพราะโดยปกติแล้วเมื่อจะติดตั้งระบบ Data Visualization ผู้บริหารจะมอบหมายงานผ่าน IT มาสื่อสารกับเรา เพราะมันเกี่ยวกับเทคโนโลยี ทั้ง ๆ ที่หลายครั้งฝ่าย IT ไม่ได้ใช้แพลตฟอร์มนี้ แต่เป็นฝ่ายบัญชีที่ต้องใช้ ดังนั้นจึงเป็นความท้าทายที่ว่า เราจะสื่อสารอย่างไรให้ตรงจุด และครบถ้วน เพราะต้องสื่อสารผ่านคนกลางไปหาผู้บริหาร หรือฝ่ายที่ใช้งานจริง ๆ” คุณระพีพัฒน์ ขยายความ

3. Timely Execution ความท้าทายด้านเวลา
ความท้าทายนี้ คุณระพีพัฒน์ อธิบายว่า “สมมติโครงการหนึ่งต้องการทำเรื่อง Social Listening อยากรู้ว่าเทรนด์ปัจจุบันมีผลกระทบต่อองค์กรอย่างไรบ้าง เราก็เริ่มดำเนินการเลย ใช้เวลาครึ่งปีถึงจะเรียบร้อย ได้ผลลัพธ์ออกมา ปรากฎว่าเทรนด์เปลี่ยนไปแล้ว ใช้งานไม่ได้ นี่คือตัวอย่างความท้าทายด้านเวลาครับ”

สำหรับการแก้ปัญหาเรื่องเวลา คือ การวางแผนงานที่ชัดเจนนั่นเอง

4. External Factors ความท้าทายที่เหนือการควบคุม
ความท้าทายภายนอกนี้มักมาจากปัจจัยที่เหนือการควบคุม เช่น ภาวะเศรษฐกิจโลก, โรคระบาด, สงคราม ที่ส่งผลกระทบให้เศรษฐกิจชะลอตัว องค์กรไม่มีงบพัฒนาระบบ เป็นต้น

ประเด็นความท้าทาย External Factors ดูเหมือนจะมีเพียงเท่านี้ แต่คุณระพีพัฒน์ ยกตัวอย่างของการเกิดโรคระบาด แล้วส่งผลกระทบต่อการทำงานด้าน Data Visualization อย่างน่าสนใจว่า

“อย่างช่วงที่เกิดโควิด – 19 เห็นได้ชัดเลยว่า มีผลมากกับการทำโปรเจคในรูปแบบเดิม ๆ เพราะแต่ก่อน จะเริ่มโครงการอะไรสักอย่างต้องนัดประชุมกัน หารือกันแบบเจอหน้า แต่หลังจากเราเจอวิกฤตการณ์โควิด-19เข้าไป ทำให้ทุกอย่างเปลี่ยนหมด ตอนนี้ไม่ต้องเจอหน้าแล้ว ประชุมออนไลน์แทน ซึ่งสิ่งนี้มีทั้งข้อดีและข้อเสีย”

“ข้อดี คือ ไม่ว่าอยู่ที่ไหนก็สามารถประชุมออนไลน์ได้เลย ประหยัดทั้งเวลาเดินทาง และค่าเดินทาง”

“แต่ข้อเสีย คือ เราไม่สามารถเจอหน้ากันได้ ธรรมชาติของการประชุม คือ นั่งกันหลายคน มีการเสนอความคิดเห็น และมีการโต้แย้ง เพื่อหาจุดลงตัว ประชุมแบบเจอหน้าทุกคนสามารถยกมือเสนอความคิด หรือแย้งได้ทันที ต่างกับประชุมออนไลน์ ที่ต้องกดยกมือให้ Host อนุมัติ แล้วก็เสนอความคิดเห็นได้ครั้งละ 1 คน มาถึงคนท้าย ๆ อาจจะลืมไปแล้วว่าจะพูดเรื่องอะไร”

แนวโน้มในอนาคตของ Data Visualization
สำหรับแนวโน้มในอนาคตของ Data Visualization คุณระพีพัฒน์ มองว่า อย่างไรก็หนี AI ไม่พ้น เพราะการทำ Data Visualization สัมพันธ์กับข้อมูลขนาดใหญ่ จะให้คนไปนั่งค้นหาขนาดมูลมหาศาลขนาดนั้นคงไม่ไหว ต้องใช้ AI ช่วย แต่คนต้องมากำกับดูแล AI อีกที เพื่อให้ได้ Data ที่สะอาด และตรงกับความต้องการของธุรกิจ
“ตอนนี้หลายท่านอาจมองว่า AI เก่งมาก สามารถแทนคนได้ทุกอาชีพ แต่ในความเป็นจริงแล้ว AI ยังเป็นเหมือนเด็กอนุบาลอยู่ครับ เพราะต้องมีคนคอยสอน และสมมติถ้าคนสอน สอนผิด หรือ AI ได้รับสิ่งที่ผิดเข้ามา มันย่อมตัดสินใจผิดได้เช่นเดียวกัน ดังนั้นจึงต้องมีคนคอยสอดส่องดูการทำงานของ AI เพื่อให้สามารถเข้ามาช่วยมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น”

ฝากถึงผู้ประกอบการที่ยังลังเลเรื่องการ Implement ระบบ Data Visualization
บทสนทนาดำเนินมาถึงย่อหน้าสุดท้าย ก่อนจากกัน สำหรับผู้ประกอบการท่านใดที่ยังลังเลเรื่องการ Implement ระบบ Data Visualization คุณระพีพัฒน์ แนะนำว่า

“ปัจจุบันเราหลีกเลี่ยงเทคโนโลยีอย่าง Visualization, AI รวมถึง Cloud ได้ยาก หลายบริษัทมีความพยายามที่จะหลีกเลี่ยง เพราะไม่อยากไปตามเทรนด์เหล่านี้ เนื่องจากมีค่าใช้จ่ายสูง ต้องใช้ความสามารถในการปรับเปลี่ยนเยอะ แต่สุดท้ายก็ต้องเรียนว่า คุณไม่น่าจะสามารถต้านทานได้ เพราะเป็นเทรนด์ของโลก ยังไงก็ต้องมา”

“ดังนั้นหากอ่านบทความนี้แล้วไม่แน่ใจว่าจะทำอย่างไรดี ควรจะต้องปรับตัวอย่างไรดี มาปรึกษาทาง A-HOST ได้ เรายินดีให้คำปรึกษาในทุกมุม เพื่อให้ท่านก้าวทันโลกในอนาคต และสามารถแข่งขันในตลาดได้ดีขึ้นครับ”

ช่องทางการติดต่อ A-HOST
Tel. (66) 2298-0625-32 Ext. 4509 (คุณกนกรัตน์)
E-Mail: channelmarketing@a-host.co.th
Website: www.a-host.co.th
Facebook Page: www.facebook.com/ahostgroup

********