JRIT ICHI

Data Management คือ การนำข้อมูลที่อยู่กระจัดกระจายมาจัดโครงสร้างใหม่ ให้สามารถนำไปใช้งานต่อได้ง่าย และรวดเร็ว ซึ่งควรทำควบคู่กับ Data Governance หรือธรรมาภิบาลข้อมูล โดยการออกกรอบนโยบาย หรือกฎระเบียบ เพื่อใช้บริหารจัดการข้อมูลในองค์กรให้มีคุณภาพ ส่งเสริมให้องค์กรนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างแม่นยำ และถูกกฎหมาย แต่ก็ยังฟังดูเป็นนามธรรมอยู่ดี ทีมงานอิจิ มีเดีย จึงขอความกรุณาจาก ดร.แป้ง – ดร.อสมา กุลวานิชไชยนันท์ CEO ของ Coraline Co., Ltd. ผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data ช่วยอธิบายให้เห็นประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรม เข้าใจได้ง่ายขึ้น

ยกตัวอย่าง โจทย์ที่ ดร.แป้งเคยเจอเมื่อครั้นทำงานที่ธนาคาร

เมื่อคราวที่ต้องวิเคราะห์ระบบ ATM ของธนาคาร พบปัญหาว่า แต่ละแผนกทำงานกันแบบต่างคนต่างทำ ยกตัวอย่าง ฝ่ายเติมเงินตู้ ATM ย่อย ซึ่งแต่ละทีมจะรับผิดชอบเฉพาะในเขตพื้นที่ของตน สมมติทีมละ 10 ตู้ พวกเขาก็จะชอบเรียกตู้ ATM แต่ละแห่งตามความเข้าใจในทีมของตน อาทิ ตู้หน้าร้านป้าไก่, ตู้หน้าร้านสะดวกซื้อ ฯลฯ เนื่องจากพื้นที่รับผิดชอบมีจำกัด แม้จะตั้งชื่อเรียกแปลกก็ไม่เกิดความสับสน เพราะใช้เรียกแล้วเข้าใจกันเองในทีม แต่ในทางกลับกัน ทีมอื่นๆ ก็อาจใช้รหัส ‘ตู้ ATM หน้าร้านสะดวกซื้อ’ ซ้ำกับทีมแรกก็เป็นได้ จึงกลายเป็นว่ารหัสที่ชื่อ ‘ตู้ ATM หน้าร้านสะดวกซื้อ’ อาจมีอยู่ในทุกเขต ทำให้ข้อมูลไม่สะอาด นำมาวิเคราะห์ยาก ต่างจากการใช้รหัส 001, 002, 003… หรือใช้รหัสพื้นที่นำตัวเลข ฯลฯ

นอกจากนี้ ตู้ ATM หน้าธนาคาร ก็มีรหัสต่างกัน ซึ่งมักเข้าใจเฉพาะพนักงานสาขานั้น ๆ เช่น ตู้ที่ 1, ตู้ที่ 2 การรวบรวมข้อมูลจึงไม่เป็นเอกภาพ

เมื่อไม่มีการรวมศูนย์ข้อมูล ทำให้การบริหารตู้ค่อนข้างยากลำบาก ต่อให้มี AI ที่เก่งแค่ไหน ก็จัดการเงินในตู้ ATM ไม่ได้

คอราไลน์ ผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data และมุ่งมั่นสร้าง Tech Ecosystem ในไทยอย่างเหมาะสม
คอราไลน์ คือ ผู้ให้บริการ Big Data ที่ทุ่มเทพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ เพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการในยุคดิจิทัลนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ โดยไม่แนะนำเทคโนโลยีที่ฟุ่มเฟือย เพื่อกระตุ้นให้ Tech Ecosystem ในประเทศไทยได้รับการผลักดันอย่างเหมาะสม

ดร.แป้ง CEO ของ คอราไลน์ เล่าถึงจุดเริ่มต้นของบริษัทว่า “แป้งจบด้าน High Dimensional Data Modelling มา เป็นสาขาที่เกี่ยวกับการจัดการ และออกแบบโมเดลข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งก็คือ Data Science นี่เอง แต่ตอนนั้นยังไม่รู้จักในชื่อนี้ คำว่า Big Data ก็ยังไม่มีเลยค่ะ”

“เรียนจบมาก็เข้าทำงานที่แบงก์ และพบปัญหาว่า แม้แต่ธนาคารขนาดใหญ่ก็ยังใช้โปรแกรมสำเร็จรูปมาจัดการเงินสดจำนวนมหาศาล จึงเสนอไปที่ผู้บริหารว่า เงินเป็นหัวใจของธนาคาร ไม่ควรใช้โปรแกรมสำเร็จรูป เพราะไม่ตอบโจทย์ ปรากฏว่า 1 ปีผ่านไป ทางแบงก์ก็พบว่าโปรแกรมสำเร็จรูปนั้นไม่ตอบโจทย์จริง ๆ แป้งก็เลยมีโอกาสนำเสนอโมเดลการจัดการ Data ที่เหมาะสมให้ และใช้เวลาถึง 3 ปี กว่าโปรแกรมที่ออกแบบมาถึงจะ Success ค่ะ”

สาเหตุที่ใช้เวลานาน เพราะกว่าจะทำอะไรได้ ต้องขอความร่วมมือ ต้องรอการส่งข้อมูล ต้องทำความสะอาดข้อมูล และในยุคนั้น การเขียนโปรแกรมเองเป็นเรื่องใหม่มาก ทำให้ดร.แป้ง ต้องกลับมาเขียนโปรแกรมเองที่บ้านด้วยคอมส่วนตัว ที่ศักยภาพเหมาะกับการ run program มากกว่าเครื่องสำนักงาน และการที่คอมที่สำนักงานไม่สามารถใช้เขียนโปรแกรมได้ ทำให้ดร.แป้งฉุกคิดว่า เรากำลังใช้เทคโนโลยีที่ล้าหลัง นั้นคือสาเหตุหลักที่ทำให้ตัดสินใจลาออก จนออกมาเปิดเป็นบริษัท คอราไลน์

ระหว่างออกแบบโมเดลด้านการจัดการข้อมูลให้ธนาคาร ดร.แป้ง พบว่า ประเทศไทยเป็นผู้ตามเทคโนโลยีมาโดยตลอด จึงตั้งใจที่จะพัฒนา Solution จากฝีมือคนไทยอย่างแท้จริง คอราไลน์ จึงถูกก่อตั้งใน ปี 2017 เน้นที่ Data Scientist โดย ดร.แป้ง กล่าวว่า “น่าจะเป็นที่แรกของประเทศไทยค่ะ และมีงานด้าน Data หลายตำแหน่งที่เกิดขึ้นใหม่มาจากเรา”

จากจุดเริ่มต้น ถึงปัจจุบัน คอราไลน์ มีบริการด้านการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่อย่างครบวงจร ชนิดที่เรียกได้ว่า เป็นเบอร์ต้น ๆ ด้าน Data Governance ในประเทศไทยเลยทีเดียว ได้แก่
– ที่ปรึกษาด้านข้อมูล
– Data – Driven Transformation การขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล
– Data Governance การธรรมาภิบาลข้อมูล
– Data Management การบริหารจัดดการข้อมูล
– Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูล
– AI – Enabled Service การประยุกต์ใช้ AI เพื่อธุรกิจ
– Training การจัดการอบรมในหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับ Data – Driven Organization
– AI Governance การกำกับดูแล AI
– Data Products ประกอบด้วย AutoGov, Dart, HR AI Assistant

คอราไลน์ และการให้บริการด้าน Big Data
ลูกค้าของ คอราไลน์ ส่วนมากเป็นองค์กรขนาดใหญ่ ทั้งภาครัฐ และเอกชน เพราะต้องใช้ความชำนาญและประสบการณ์ระดับสูงในการจัดการข้อมูลมหาศาล แต่ถึงกระนั้น ธุรกิจ SME ก็อย่าเพิ่งปิดบทความหนี เพราะ คอราไลน์ ก็มีโซลูชันที่เหมาะกับ SME เช่นกัน

“เรามีโซลูชันชื่อว่า Dart พัฒนามาเพื่อ SME โดยตรง ราคาเริ่มต้นที่ 4,000 บาทเท่านั้น โซลูชันนี้ช่วยในการจัดการเรื่อง Demand Planning, Inventory Control และ CRM ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญมาก โดยเฉพาะกับธุรกิจซื้อมาขายไป”

“นอกจากนี้ เจ้า Dart ยังต่อยอดเป็น Sales Chatbot หรือ Scheduled Chatbot ได้อีกด้วย เหมาะกับธุรกิจแลกเงิน คลินิกเสริมความงาม หมอฟัน ฯลฯ จากประสบการณ์ตัวเอง ครั้งหนึ่งเคยต้องการไปหาหมอฟัน แต่ก็นัดหมอไม่ได้สักที งานก็ยุ่ง จะให้คอยโทรไปตลอดก็ไม่ได้ จึงออกแบบโซลูชันมาตอบโจทย์ Pain Point ที่เจอกับตัวเองนี้ค่ะ แทนที่จะให้ลูกค้าโทร. นัด ก็ใช้ Scheduled Chatbot เข้ามาช่วย โดยการพิมพ์จองคิวแทนการโทรศัพท์ ง่าย และสะดวกกว่า” ดร. แป้ง อธิบาย

จากกรณีตัวอย่างที่ SME นำ Dart มาใช้ พบว่า สามารถลดพนักงานลงได้ถึง 2 คน

“บริษัทหนึ่ง ทำเกี่ยวกับการนำเข้าสินค้ามาขาย เมื่อใช้ Dart ปรากฏว่าเขาสามารถดึงเงินสดนั้นกลับมาได้ถึง 60 ล้านบาท เพราะสามารถวางแผนในการซื้อของเข้ามาได้อย่างแม่นยำว่า ต้องซื้อตอนไหน และเท่าไร ทำให้บริษัทมีรายได้ และกำไรมากขึ้น” ดร. แป้ง เสริมเรื่องกรณีตัวอย่าง

การละเลยความสำคัญของข้อมูล อุปสรรคหลักต่อการจัดการ Data ในองค์กร
การจัดการ Data ในองค์กร ควรเริ่มจากอะไร? ดร. แป้ง ตอบว่า ‘ควรเริ่มจากการสำรวจปัญหาของตัวเอง’ พร้อมยกตัวอย่างประโยชน์ของโซลูชัน Dart มาเป็นคำอธิบายเสริม เพื่อให้เห็นภาพดังนี้

“ถ้า Data Source ที่มีอยู่เยอะแยะทั้งหมด แล้วต้องดึงออกมาเป็น Excel เพื่อนำไปใช้ต่อ หรือ ส่งกระจายให้แผนกต่าง ๆ นำไปใช้ จะเกิดปัญหาข้อมูลไม่ถูกต้องตรงกัน และต้องทำ Manual Excel Report ซึ่งใช้เวลานาน บางครั้งทำเป็น Excel เพื่อนำไปแปะลง PowerPoint เตรียมเข้าบอร์ดผู้บริหาร กระบวนการนี้ หากมีคนลาออกสัก 1 คน จะกลายเป็นภาระหนักทันที”

ทั้งนี้แม้จะตอบไปว่า การจัดการข้อมูลในองค์กร ควรเริ่มจากการสำรวจปัญหา แต่หลายแห่งกลับมองว่า ปัญหา คือ สิ่งที่เหมาะสมแล้ว

“หลายองค์กรลืม และละเลย เพราะคิดว่า บริษัทมีระบบ SAP แล้ว มีระบบ PLC อยู่ การวิเคราะห์ข้อมูลใช้ Excel ก็เพียงพอแล้ว แต่อยากให้คิดตามนี้ หากองค์กรของคุณ Export ข้อมูลลง Excel 2 สัปดาห์ 1 ครั้ง โดยใช้พนักงานเป็นคนตรวจสอบ แล้วหากบุคคลนั้นลาออก จะเกิดอะไรขึ้น ซึ่งเรื่องการตรวจสอบข้อมูลไม่ใช่จะส่งต่อทักษะกันง่าย ๆ คนใหม่ที่เข้ามาแทนก็ต้องเริ่มต้นใหม่ เกิดปัญหาหน้างานที่ต้องตามแก้กันเพิ่มขึ้นอีกมาก”

“ดังนั้น ถ้าเราเตรียม Data ให้พร้อม แล้ว Export ง่าย ๆ ด้วยระบบอัตโนมัติ ก็เท่ากับว่า ทำงานครั้งเดียว ที่เหลือโปรแกรมจัดการให้ เป็นการทำงานแบบ One Time ไม่ต้องตามแก้ไขเรื่อย ๆ”

จากการที่ผู้ประกอบการมักมองไม่เห็น และละเลยต่อปัญหา ดร.แป้ง จึงแนะนำว่า เริ่มต้นด้วยการปรึกษาที่ปรึกษาก็เป็นเรื่องที่เหมาะสม

จุดอ่อนของการจัดการ Data ด้วย Excel
ผู้อ่านอาจรู้สึกว่า Excel ก็ใช้งานได้ดี ไม่เกิดปัญหาใด ๆ ข้อนี้ ดร.แป้ง อธิบายถึงจุดอ่อนของ Excel ว่า

“พอองค์กรมีข้อมูลเยอะ แล้วดึงมายำ หรือรวมกันใน Excel แบบ Manual จากนั้นส่งต่อให้ทีมต่าง ๆ ปัญหาแรกเลย ก็คือ สิ่งที่ส่งไปมีความถูกต้องหรือไม่ เพราะมี Human Error เข้ามาเกี่ยวข้อง หากผิดพลาด ก็ต้องแก้ไข แล้วส่งใหม่ ก็จะกลายเป็นว่ามีไฟล์ชื่อ Sale report 1, Sale report_ Edition, Sale Report Final Edition ฯลฯ เต็มไปหมด ซึ่งจะยุ่งยากมาก แต่ถ้าเป็นโซลูชัน Dashboard ระบบจะแก้ให้อัตโนมัติ”

AI กับข้อควรระวัง
ก่อนจบบทสัมภาษณ์ ดร. แป้งกล่าวว่า “คอราไลน์ ไม่ใช่องค์กรที่เน้นขายของ และไม่ได้เปิดมาเพื่อระดมทุน แต่เราต้องการแสดงความสามารถให้โลกเห็น มอบ Software ที่ดีให้ลูกค้า และหากสร้างประโยชน์ให้กับคนอื่นได้ เราก็รู้สึกว่า Success ดังนั้นหากมีเรื่องเกี่ยวกับ Data ให้คิดถึงเราได้เลย”

ท้ายนี้ในฐานะที่คร่ำหวอดในวงการเทคโนโลยี เมื่อโลกเข้าสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ ดร.แป้ง จึงขอฝากความห่วงใยไปยังผู้อ่าน เกี่ยวกับการใช้ AI ดังนี้

“ตอนนี้ AI มาแรงมาก และ AI มีผลต่อชีวิตเรา เช่น การตัดสินใจด้านการเงิน ดังนั้นจึงอยากให้คำนึงถึงการทำงานร่วมกับ AI ไว้ด้วยค่ะ”

การทำงานร่วมกับ AI แบ่งออกได้เป็น 4 ลักษณะ ได้แก่
1. Human-in-the-loop – AI มีหน้าที่เสนอ แล้วมนุษย์ตัดสินใจว่าจะนำไปทำอะไรต่อ
2. Human-on-the-loop – AI ทำงาน โดยมีมนุษย์เฝ้ามอง หาก AI ผิดพลาด มนุษย์จะเข้าแก้ไขทันที
3. Human-over-the-loop – มนุษย์ตั้งกฎให้ AI ทำงาน และหาก AI ทำงานผิดพลาด มันจะแจ้งไปยังมนุษย์ เพื่อให้มนุษย์เป็นผู้เข้ามาแก้ไข
4. Human-out-of-the-loop – AI ทำงานลำพัง ไม่มีมนุษย์ทำงานร่วมด้วยเลย

จากทั้ง 4 ลักษณะงาน ดร.แป้ง ชวนมองที่ประเภทสุดท้ายเป็นหลัก โดยยกตัวอย่างกรณีสแกนหน้า เมื่อชำระเงินหรือโอนเงินผ่านแอปฯ ธนาคารมูลค่ามากกว่า 50,000 บาท

“กรณีนี้ตามกฎหมายสากล ต้องมี Human-in-the-loop หรืออย่างน้อย คือ Human-on-the-loop คำถาม คือ เวลาเราสแกนหน้าไม่ผ่าน มีคนมาคุยกับเราไหม? ดังนั้นกรณีนี้แสดงว่าเป็น Human-out-of-the-loop ซึ่งประเทศเรา ยังยอมให้การใช้ AI ไม่มีกฎระเบียบขนาดนี้ได้อยู่ ดังนั้นจึงต้องระวังในการใช้ AI เป็นอย่างยิ่ง ทั้งนี้ไม่ได้พูดเพื่อบอกว่า ‘อย่าใช้ AI นะ มันเสี่ยง’ แต่จะชวนให้ทำความรู้จักมันอย่างแท้จริงว่า ‘AI ที่กำลังใช้อยู่นี้ เป็นลักษณะการทำงานอย่างไร มีความเสี่ยงอะไรบ้าง?’ เพื่อจะได้รู้เท่าทัน และลดความเสี่ยงลงได้ค่ะ”

ข้อมูลติดต่อ Coraline Co., Ltd.
โทร. 02 096 4465
Website: https://www.coraline.co.th
E-mail: inquiry@coraline.co.th
FB: Data Driven Business by Coraline

——————————————————————————————–