กลยุทธ์ข้อมูลคืออะไร

การมีกลยุทธ์ข้อมูลที่ดีมีประโยชน์อื่นอีกมากมาย

แก้ปัญหาที่ท้าทายในการจัดการข้อมูล

องค์กรส่วนใหญ่ประสบปัญหาในการจัดการข้อมูล เช่น Data Silo การทำสำเนาข้อมูลข้ามหน่วยธุรกิจ การไหลของข้อมูลระหว่างแผนกที่ไม่มีประสิทธิภาพ และการขาดความชัดเจนในการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูล กลยุทธ์ด้านข้อมูลช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้โดยทำให้มีการเข้าถึงข้อมูล และแบ่งปันกันได้อย่างปลอดภัย คุณสามารถปลดล็อกคุณค่าของข้อมูลเพื่อตอบสนองการริเริ่มทางธุรกิจ การจัดวางข้อมูลที่ดีและการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม ช่วยให้องค์กรสามารถเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตหรือสิ่งที่ไม่คาดคิด

ปรับปรุงประสบการณ์และความภักดีของลูกค้า

องค์กรใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจลูกค้า และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าให้ดีขึ้น ตั้งแต่ประสบการณ์ออนไลน์ไปจนถึงศูนย์การติดต่อ องค์กรสามารถใช้ข้อมูลเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับลูกค้าและจัดการกับความต้องการที่ไม่ได้รับการตอบสนองในเชิงรุก ข้อมูลยังช่วยให้องค์กรสร้างธุรกิจใหม่หรือมีโอกาสในการสร้างรายได้ รวมทั้งสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่มีความเป็นส่วนตัวสูงตามความต้องการของลูกค้า ประสบการณ์แบบส่วนบุคคลยังช่วยเสริมความภักดีของลูกค้าไปตามกาลเวลา

ได้รับความสำเร็จในการวิเคราะห์ขั้นสูง

Gartner Analytic Ascendancy Model กำหนดสี่ขั้นตอนในการวิเคราะห์อย่างสมบูรณ์ องค์กรมักจะเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์เชิงบรรยายและทำการวินิจฉัยเพื่อทำความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นและเพราะเหตุใด การวิเคราะห์อย่างสมบูณ์เกิดขึ้นเมื่อองค์กรเปลี่ยนไปใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ใช้ข้อมูลเพื่อตอบคำถามว่าจะเกิดอะไรขึ้น องค์กรที่อยู่ในขั้นสุดท้ายนั้นใช้ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ดังนั้นกลยุทธ์ด้านข้อมูลจะวางผังไว้โดยละเอียดเพื่อช่วยให้องค์กรของคุณเปลี่ยนจากการตัดสินใจโดยอาศัยการมองการณ์ไกลแทนที่จะมองย้อนกลับไป

สร้างแอปพลิเคชันที่ปรับตัวตามอนาคต เช่น ML และ AI ช่วยสร้าง

ข้อมูลเป็นแกนหลักของ ML และแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างต่างๆ โมเดล ML และ AI ต้องการความสามารถในการนำเข้าและจัดการข้อมูลได้อย่างง่ายดายเพื่อที่จะฝึกโมเดลและเรียกใช้การอนุมาน กลยุทธ์ข้อมูลคำนึงถึงข้อมูลที่ป้อนสู่กรณีการใช้งานเช่น การจดจำภาพ การคาดการณ์ และการค้นหาอัจฉริยะไปยังแอปพลิเคชัน นอกจากนี้คุณยังต้องคำนึงถึงการกำกับดูแล ML ซึ่งรวมถึงการควบคุมดูแลโมเดลข้อมูลของคุณ

สร้างวัฒนธรรมข้อมูลทั่วทั้งองค์กร

กลยุทธ์ข้อมูลนำเสนอแผนงานในการปรับปรุงการรู้เท่าทันข้อมูลและประสิทธิภาพในการใช้งานทั่วทั้งองค์กร ทีมงานที่หลากหลายสามารถทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงคุณภาพข้อมูลและความถูกต้องของการรวบรวมข้อมูล นอกจากนี้ คุณยังสามารถพัฒนาการฝึกอบรมที่กำหนดเองและสร้างเส้นทางการเรียนรู้สำหรับผู้ทำงานร่วมกันตั้งแต่เริ่มต้นไปจนถึงผู้เชี่ยวชาญในการจัดการและการใช้ข้อมูล

รองรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

กลยุทธ์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพช่วยปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูล โดยใช้มาตรการจำกัดการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถพิจารณากฎและข้อบังคับการกำกับดูแลข้อมูลทั้งหมดในขณะทำการกำหนดนโยบายและกระบวนการ การดำเนินการทั้งหมดสามารถวางแผนได้อย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าการจัดการข้อมูลขององค์กรจะรักษาความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และความสมบูรณ์ของข้อมูลอยู่ตลอดเวลา

มีสองแนวทางหลักๆ ในการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลสำหรับองค์กรของคุณ

รวมศูนย์

วิธีที่มุ่งเน้นการควบคุมและรวมศูนย์อย่างมากในการจัดการข้อมูล โดยทั่วไปจะมีแหล่งความจริงแหล่งเดียวสำหรับทุกหมวดหมู่ข้อมูลโดยกว้าง ตัวอย่างเช่น แหล่งที่มาของข้อมูลด้านรายได้ ลูกค้า หรือข้อมูลการขายจากแหล่งพื้นฐานแหล่งเดียว ระบบข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ล้างข้อมูล และจัดเก็บไว้ในที่เก็บข้อมูลส่วนกลางนี้ การปกป้องข้อมูลจึงลดความเสี่ยงขั้นปลายโดยการระบุ สร้างมาตรฐาน และควบคุมแหล่งที่มาของข้อมูลที่เชื่อถือได้ เพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูลที่ไหลผ่านระบบภายในของบริษัท เป็นการจัดลำดับความสำคัญของกิจกรรม ดังตัวอย่างต่อไปนี้

• การปฏิบัติตามระเบียบและข้อบังคับ
• การตรวจจับการฉ้อโกงโดยใช้การวิเคราะห์
• มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อป้องกันการโจรกรรม

กระจายศูนย์

วิธีแบบกระจายศูนย์เพิ่มความยืดหยุ่นให้กับระบบการจัดการข้อมูลที่ควบคุมจากส่วนกลาง ต้องตระหนักว่าหน่วยธุรกิจต่างๆ ตีความข้อมูลเดียวกันแตกต่างกันออกไป วิธีนี้รองรับการตีความที่แตกต่างกันเหล่านั้นโดยอนุญาตให้มีการแปลงข้อมูลภายใต้การควบคุมซึ่งสามารถติดตามเส้นทางอย่างน่าเชื่อถือกลับไปยังแหล่งความจริงแห่งเดียว

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ทั้งฝ่ายการเงินและการตลาดจัดทำรายงานค่าใช้จ่ายโฆษณาบนโซเชียลมีเดียรายเดือน ฝ่ายการตลาด สนใจที่จะวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโฆษณา รายงานผลกระทบของการใช้จ่ายจากยอดการคลิกและยอดดู รายงานทางการเงิน แสดงผลกระทบของการใช้จ่ายต่อกระแสเงินสด รายงานมีตัวเลขต่างกัน แต่รายงานทั้งสองฉบับแสดงถึงความจริงที่ถูกต้อง

วิธีกลยุทธ์ข้อมูลแบบสมดุลต่างๆ

ทุกบริษัทจำเป็นต้องผสานทั้งวิธีแบบรวมศูนย์และกระจายศูนย์ไปใช้เพื่อให้กลยุทธ์ข้อมูลประสบความสำเร็จ แต่การหาสมดุลที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องยาก วิธีแบบกระจายศูนย์มักจะเป็นการดำเนินการแบบเรียลไทม์ และมีความเกี่ยวข้องกับฟังก์ชันทางธุรกิจที่มุ่งเน้นลูกค้ามากกว่า เช่น การตลาดและการขาย วิธีแบบรวมศูนย์มีความสำคัญมากกว่าสำหรับแผนกกฎหมาย แผนกการเงิน แผนกการปฏิบัติตามข้อกำหนด และแผนกไอที กลยุทธ์ข้อมูลที่สมดุลช่วยมอบความยืดหยุ่นให้ผู้นำธุรกิจปรับแปลงแหล่งความจริงเพียงแหล่งเดียวในรูปแบบที่สอดคล้องกันต่างๆ เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น

ระบุการริเริ่มทางธุรกิจที่ได้รับเงินทุน

ขั้นตอนแรกคือการปรับให้สอดคล้องกับการเริ่มทางธุรกิจที่ได้รับเงินทุน เพื่อการนี้ คุณสามารถใช้ระเบียบวิธีการทำงานย้อนหลัง ของ Amazon จากนั้น กำหนดว่าข้อมูลใดจำเป็นสำหรับการริเริ่มทางธุรกิจเหล่านั้น  จากนั้นระบุว่าความสามารถของข้อมูลใดที่จำเป็นเพื่อสนับสนุนการริเริ่มทางธุรกิจเหล่านั้น

นี่คือขั้นตอนตัวอย่างสำหรับการสร้างกลยุทธ์ข้อมูล:  

• สนับสนุนการริเริ่มทางธุรกิจของผู้อื่นที่ได้รับเงินทุน
• ระบุความสามารถของข้อมูลที่จำเป็น
• กำหนดสภาพของข้อมูลที่จำเป็น
• สร้างแผนที่กลยุทธ์ข้อมูล
• ระบุว่าแนวทางปฏิบัติในการดำเนินงานขององค์กรใดบ้างที่สามารถสนับสนุนกลยุทธ์ข้อมูลของคุณได้ เช่น สถาปัตยกรรมองค์กรและการจัดการโครงการ
• ผสานรวมกับโปรแกรมกลยุทธ์ AI ต่างๆ

สร้างทีม

การหาคนที่เหมาะสมที่จะนำเสนอมุมมองที่หลากหลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในกลยุทธ์ข้อมูล ทีมของคุณจะรับผิดชอบงานหลายอย่าง ซึ่งอาจรวมถึงสิ่งต่อไปนี้

• การจัดสรรและแจกจ่ายทรัพยากร
• การจัดตั้งและปรับปรุงนโยบาย
• การจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล
• การสื่อสารสถานะและผลลัพธ์ของโปรแกรม

คุณยังสามารถกำหนดบทบาทการกำกับดูแลข้อมูล เพื่อกำหนดว่าใครมีหน้าที่รับผิดชอบในการปรับใช้เทคโนโลยี รับรองการปฏิบัติตามมาตรฐาน และให้ข้อมูลอัปเดตแก่ทุกคนเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงนโยบาย

เพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบโครงสร้างข้อมูลของคุณ

กลยุทธ์ด้านข้อมูลใดๆ ที่ต้องใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสมเพื่อให้ประสบความสำเร็จในทางปฏิบัติ คุณจะต้องตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีอยู่ วิเคราะห์ว่าทีมต่างๆ ใช้ข้อมูลอย่างไรในปัจจุบัน และระบุช่องว่างที่จะแก้ไข ขั้นตอนนี้มักเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่เน้นเทคโนโลยีโดยอิงจากความต้องการของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงสิ่งต่อไปนี้

• ปริมาณข้อมูลและประเภท
• คุณภาพของข้อมูลและการวิเคราะห์
• ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• วงจรการใช้งานของข้อมูล

ท้ายสุด เป้าหมายของคุณคือการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลที่ทำให้ข้อมูลของคุณสามารถเข้าถึงได้ แชร์ได้ และดำเนินการได้มากที่สุดสำหรับผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องทั้งหมดที่มีความต้องการ ทั้งยังมีการควบคุมความปลอดภัยที่เหมาะสม

ผสานรวมกับโปรแกรมกลยุทธ์ AI

ในการสร้างคุณค่าจาก AI และ ML ข้อมูลพื้นฐานจะต้องตอบสนองความต้องการของการริเริ่มเฉพาะอย่างที่เกี่ยวข้องกับโมเดล AI และ ML เพื่อให้แน่ใจถึงคุณภาพของข้อมูลที่เหมาะสม การบูรณาการ ความปลอดภัย และอื่นๆ เพราะฉะนั้น ควรมีความร่วมมือกันระหว่างกลยุทธ์ข้อมูลนั้นๆ และทีมกลยุทธ์ AI ต่างๆ

ข้อพิจารณาพิเศษด้านการกำกับดูแลสำหรับ AI/ML

AI/ML แนะนำความสามารถใหม่ๆ ที่เราต้องคำนึงถึงในกลยุทธ์ข้อมูลของเรา ตัวอย่างเช่น

• แหล่งเก็บคุณสมบัติ
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบเพิ่มเติม
• MLOps
• ข้อพิจารณาเชิงจริยธรรมใหม่ๆ
• ข้อพิจารณา AI ช่วยสร้าง