ความท้ายทางในปัจจุบัน:
ธุรกิจส่วนมากในปัจจุบันขับเคลื่อนและเพิ่มประสิทธิภาพโดยข้อมูลเป็นสำคัญ หมายความว่าคุณยิ่งใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ได้จำนวนมากเท่าไหร่ ยิ่งส่งผลในเชิงบวกต่อการตัดสินใจทางธุรกิจมากยิ่งขึ้นเท่านั้น ดังนั้นระบบวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบัน (Traditional analytical platforms) อาจมีข้อจำกัดต่อการใช้งาน
20 ปีที่ผ่านมา Traditional analytical platforms โดยทั่วไปแล้วประสบความสำเร็จในการให้คำตอบแก่ผู้ใช้เพียง “เกิดอะไรขึ้น” และ “อย่างไร” โดยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลจากรายงานบนประวัติข้อมูลที่มีหรือรายงานวิเคราะห์เฉพาะกิจ บนเครื่องมือ Business intelligence ที่สามารถใช้งานได้ง่าย
แต่แพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมประสบปัญหาในการจัดการข้อมูลที่มีปริมาณมากหรือมีความหลากหลายในยุคดิจิทัลสมัยใหม่ และมีความยุ่งยากหากต้องการวิเคราะห์และใช้งานบนกรณีมีข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real time) รวมถึงความยุ่งยากในการพัฒนาที่ตายตัวและไม่ยืดหยุ่น ทำให้ยากต่อการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วตามความต้องการทางธุรกิจ
ผลกระทบที่จะเกิดขึ้นในกรณีระบบวิเคราะห์ข้อมูลไม่รองรับข้อมูลและความต้องการในยุคดิจิตอล เช่น
· การสูญเสียข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่นำไปสู่การตามหลังคู่แข่ง
· การตัดสินใจทางธุรกิจที่ไม่มีประสิทธิภาพโดยอิงจากข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่ถูกต้อง
· ไม่สามารถระบุแนวโน้มทางธุรกิจในเวลาเหมาะสมเพื่อสร้างความได้เปรียบ
· ไม่สามารถระบุและกำหนดเป้าหมายลูกค้าภายในและภายนอกได้อย่างถูกต้อง หมายความว่าการพัฒนาหรือส่งเสริมการขายอาจเป็นไปในทิศทางที่ไม่ถูกต้องหรือไม่มีประสิทธิผล
ทำอย่างไรถึงสามารถปรับปรุงแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ของคุณให้ทันสมัย
แพลตฟอร์มการวิเคราะห์สมัยใหม่ (Modern analytics platform) เหมาะสมธุรกิจในยุคปัจจุบันที่ต้องการใช้งานข้อมูลโดยมีความยืดหยุ่น รองรับการเปลี่ยนแปลง และมีความคล่องตัว
ซึ่งจากเดิมที่สามารถตอบได้เพียง “เกิดอะไรขึ้น” และ “อย่างไร” แพลตฟอร์มการวิเคราะห์สมัยใหม่พัฒนาคำตอบจากรากฐานดังกล่าวเพื่อนำไปสู่คำตอบถึง
· “สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น” จากความสามารถในการรับข้อมูลในแบบ(กึ่ง)เรียลไทม์
· “สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต” ผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive analytics) และ
· “เราจะทำอย่างไรได้บ้าง” โดยใช้การวิเคราะห์ที่กำหนดผลลัพธ์ (Prescriptive analytics)
สิ่งเหล่านี้มักเรียกว่าการวิเคราะห์ขั้นสูงและทำได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning)
โดยการการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีนี้ต้องได้รับการสนับสนุนในการเปลี่ยนแปลง เครื่องมือ กระบวนการ และบุคคลหรือพฤติกรรมการทำงานซึ่งมีความสำคัญควบคู่กัน
แม้จะมีเทคโนโลยีที่ทันสมัยที่สุดหรือมีกระบวนการ/วิธีการใช้งานที่ชัดเจนบนเอกสารแล้ว แต่สิ่งที่สำคัญผู้ใช้จำเป็นต้องรู้สึกประโยชน์และความจำเป็นในการนำโซลูชัน Business intelligence บน Modern Analytics Platform มาใช้งาน เนื่องจากพวกเขาเป็นเจ้าของข้อมูลและเป็นผู้ตัดสินใจในขับเคลื่อนกระบวนการและกิจกรรมทางธุรกิจด้วยข้อมูลเชิงลึก การเปลี่ยนแปลงนี้ต้องการการสนับสนุนผู้ใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การฝึกอบรมและถ่ายทอดความรู้ให้ผู้ใช้ปลายทาง การเปลี่ยนไปใช้บริการด้วยตนเอง (self-service) เพื่อสร้างวัฒนธรรมการเป็นเจ้าของ และการสร้างชุมชนการมีส่วนร่วม การลงทุนในบุคลากรช่วยลดความยุ่งยากในการเปลี่ยนจากแพลตฟอร์มดั้งเดิมไปเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์สมัยใหม่ โดยเตรียมความพร้อมของผู้ใช้ตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อรับประโยชน์สูงสุดจากการลงทุนและเพิ่มความสำเร็จต่อการใช้งาน
หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับปรุงแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูล หรือแนวทางการนำไปใช้งานโปรดติดต่อ BizOne เพื่อรับคำปรึกษาฟรี!
