ข้อมูลของคุณมีประสิทธิภาพมากเพียงใด?
จากการสำรวจของนักดาราศาสตร์ในประเทศญี่ปุ่น แสดงให้เห็นว่าโลกมีการเคลื่อนที่เร็วขึ้นและเข้าใกล้หลุมดำมวลมหาศาลที่ใจกลางกาแลคซีมากกว่าที่เคยคิดไว้ (EarthSky, ธันวาคม 2020) แต่นั่นอาจไม่ใช่สิ่งที่น่ากังวล… อย่างไรก็ตาม บทความนี้ไม่เกี่ยวอะไรกับเรื่องราวของดาราศาสตร์ แต่กำลังจะพูดถึง 'ข้อมูล' ที่มีความสำคัญต่อผู้ผลิตและธุรกิจการผลิตอย่างมีนัยสำคัญ
จากการเปรีบนเทียบ หลุมดำมีความคล้ายคลึงกับสิ่งที่เกิดขึ้นกับข้อมูลภายในองค์กร
ในขณะที่เรากำลังเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล และมีแนวโน้มที่ข้อมูลจะมีเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ โดยประมาณ 55% จะกลายเป็น 'ข้อมูลมืด' ที่ไม่เคยได้ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใด ไม่เคยมีการหยิบข้อมูลเหล่านั้นขึ้นมาใช้ประโยชน์ บางองค์กรประมาณการข้อมูลมืดนั้นมีมากถึง 90% ของข้อมูลที่มีในระบบ
ดังนั้นระหว่าง 10% ถึง 45% ของข้อมูลที่องค์กรมีและ เป็นข้อมูลที่ได้ถูกนำมาใช้งาน อย่างน้อยนั่นคือสิ่งที่ตัวเลขเฉลี่ยแสดงในปัจจุบัน แต่ไม่ได้หมายความว่าในข้อมูลมืดนั้น จะเป็นข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ ไม่มีค่าที่เป็นไปได้ และไม่ได้หมายความว่าบริษัทของคุณจะไม่สามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้งานได้
สิ่งล้ำค่าภายใต้ความมืด
ในบล็อกโพสต์ก่อนหน้านี้ 'Data is the New Gold' ได้กล่าวถึงมูลค่าที่เพิ่มขึ้นของข้อมูล ซึ่งบริษัทต่างๆ ต้องรักษาความปลอดภัยและใช้ประโยชน์จากมูลค่าของข้อมูลเหล่านั้น และ มีตัวอย่างที่ดีอีกตัวอย่างหนึ่งของบริษัทประกันภัย ที่แสดงให้เห็นว่า มูลค่าของข้อมูลมาจากแหล่งที่ไม่คาดคิด พวกเขาค้นพบว่า บริษัทสามารถสร้างรายได้จากการประกันภัยรถยนต์ใหม่ในแต่ละวันได้มากขึ้น เนื่องจากบริษัทมีแหล่งข้อมูลสำคัญ ที่สามารถระบุรายละเอียดของลูกค้าเกี่ยวกับการขายรถยนต์ รวมไปถึงตัวเลขยอดขายรถยนต์อย่างเป็นทางการจาก OEM ดังนั้น ดังนั้นบริษัทประกันภัยสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เกี่ยวกับการขายรถ มาต่อยอดในการนำเสนอประกันภัยได้มากขึ้น
มองกลับมาที่บริษัทของคุณ แน่นอนว่าข้อมูลที่คุณมีอยู่ อาจเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ และไม่เคยถูกนำออกมาวิเคราะห์ เพื่อใช้ประโยขน์ บางทีข้อมูลเหล่านั้นอาจช่วยให้บริษัทสามารถสร้างรายได้เพิ่มขึ้น และแน่นอนว่ามีข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ที่อาจช่วยฝ่ายบริหารในการตัดสินใจได้ดีขึ้น และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันได้มากยิ่งขึ้นอีกด้วย
ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้จัดการฝ่ายไอที ผู้จัดการสายงาน หรือผู้จัดการฝ่ายบริหาร การแสวงหาข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆจากข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ ย่อมเป็นประโยชน์ต่อส่วนงานและองค์กร ดังนั้นคำถามคือ ต้องทำอย่างไร ถึงจะขุดข้อมูลเหล่านั้นออกมาใช้ประโยชน์ได้
การเลือกลำดับความสำคัญ
หากเทียบข้อมูลกับการขุดหาทองคำ เราจะพบว่า มีพื้นที่หลายพันแห่งที่สามารถพบทองคำใหม่ได้ ดังนั้นก่อนที่คุณจะเริ่มขุด คุณจะต้องมีกลยุทธ์ในการกำหนดสิ่งที่คุณหวังว่าจะพบ แทนที่จะเริ่มจากสิ่งที่คุณรู้อยู่แล้วเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ คุณควรเริ่มต้นด้วยการถามคำถามเกี่ยวกับพื้นที่หรือมิติข้อมูลที่คุณไม่รู้ เริ่มคำถามด้วย 'จะเกิดอะไรขึ้นถ้าฉันรู้ว่า …' และเติมสิ่งที่คุณไม่รู้ในวันนี้ ตัวอย่างเช่น 'จะเกิดอะไรขึ้นถ้าฉันรู้จำนวนการหยุดชะงักในกระบวนการผลิตใช้เวลานานมากกว่า 10 นาที' หรือ 'จะเกิดอะไรขึ้นถ้าฉันรู้เส้นโค้งของปริมาณการใช้ไฟฟ้าในแต่ละศูนย์งานในหนึ่งสัปดาห์' สำหรับแต่ละคำถาม ให้ลองคิดถึงประโยชน์ที่เราจะได้รับจากสิ่งที่เราคาด และจากข้อมูลที่มีอยู่ ยิ่งคุณถามคำถามเหล่านี้ได้มากเท่าไหร่ คุณก็จะใช้ความพยายามในการค้นหาข้อมูลเชิงลึก เพื่อตอบโจทย์ในสิ่งที่คุณขาดหายไปในวันนี้ พร้อมมูลค่าทางธุรกิจที่เป็นไปได้สูงสุดก็เป็นได้
การตั้งค่าสู่ความสำเร็จ
เมื่อคุณทราบข้อมูลเชิงลึก เพื่อไปจะนำไปสู่เป้าหมายแล้ว ลองคิดดูว่าคุณจะได้รับข้อมูลเหล่านี้มาได้อย่างไร คุณสามารถส่งอีเมลถึงคนในทีมของคุณเพื่อขอให้ค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการ หากคุณมีทีมที่ดีและพร้อมจะสนับสนุน ดังนั้นคุณสามารถคาดหวังคำตอบจากทีม และคำตอบนั้นเชื่อถือได้ แต่หากเป็นไปในทางตรงกันข้าม ทีมของคุณไม่มีเวลาในการหา และข้อมูลที่ได้มานั้นไม่น่าเชื่อถือพอ สิ่งที่คุณร้องขออาจเป็นการสร้างภาระงานเพิ่มเติมให้กับทีม และผลที่ได้ก็ไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง
จะดีกว่าไหม หากเรามีวิธีที่ดีกว่าในการค้นหาข้อมูลเชิงลึก และเข้าถึงข้อมูลได้ในทันที ด้วยการนำเทคโนโลยี หรือโซลูชันในการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาใช้ ที่จะทำให้คุณได้ข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้ และอย่างยั่งยืน ทั้งนี้วัตถุประสงค์หลักในโซลูชันหรือ ตัวชี้วัด KPI (ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก) ที่แสดงคำตอบ ในทุกๆคำถามของคุณ ซึ่งสามารถเชื่อมโยงเข้าด้วยกันในภาพรวมหรือแดชบอร์ด
ในอุตสาหกรรมถูกกำหนดด้วยมาตฐาน KPI มากมาย ดังนั้นในฐานะผู้ผลิตจึงควรตรวจสอบว่าข้อมูลเชิงลึกหรือเป้าหมายเฉพาะของคุณ ตรงกับ KPI มาตรฐานเหล่านั้นหรือไม่ คุณสามารถค้นหาจากใน แอปพลิเคชั่นผ่านทางเวปและอาจให้นำเสนอแนวคิดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีปรับแต่งข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้ตรงกับความต้องการนำไปใช้ประโยชน์อย่างแท้จริง
ซึ่งหนึ่งในโซลูชันที่จะช่วยให้คุณสามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกได้อย่างแม่นยำ นั่นก็คือ การวิเคราะห์ด้วย QAD Adaptive ERP ที่มีการฝังการวิเคราะห์ด้วย KPI ที่มีมาตรฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้ามากกว่า 350 รายการในทุกด้านของธุรกิจ:
ประสิทธิผลของสินค้าคงคลังในการจัดซื้อ
สินทรัพย์ถาวร
ความสมบูรณ์ของข้อมูลสินค้าคงคลัง
การจัดการผลิตให้สามารถส่งมอบตรงเวลาและครบถ้วน
CRM
การจัดการฝ่ายขายและบริการลูกค้า
การเงิน
ด้วยโซลูชันการวิเคราะห์แบบ Self-service ยังสามารถสร้าง KPI ใหม่ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมหรือ SQL โดยตรง เพียงใช้มุมมองข้อมูลจาก QAD Adaptive ERP ที่มีอยู่ ก็จะสามารถกำหนดการรวม การคำนวณ และการแสดงภาพที่เหมาะกับกรณีธุรกิจของคุณได้ทันที
โซลูชันการวิเคราะห์แบบ Embedded Analytics ยังมีข้อได้เปรียบที่คุณสามารถเจาะลึกข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ เพื่อประสิทธิภาพในการทำงานผ่านอุปกรณ์ต่างๆเช่น คอมพิวเตอร์ แทปเลท หรือ มือถือ ได้อย่าง ง่ายดาย ซึ่งยังคงรักษาการทำธุรกรรมผ่านระบบ ERP ให้มีความปลอดภัยสูงสุด ไปพร้อมกัน
เคล็ดลับสุดท้ายสำหรับการค้นหาข้อมูลเชิงลึก: ในแต่ละโครงการใหม่ที่คุณเริ่มต้น ให้คิดว่าคุณจะวัดความสำเร็จของโครงการได้อย่างไร วาง KPI ที่มีเป้าหมายเป็นเป้าหมายล่วงหน้า ไม่ใช่คิดย้อนกลับ เพื่อให้คุณสามารถวัดผลกระทบและความสำเร็จของโครงการของคุณได้อย่างแท้จริง หากท่านสนใจข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ERP Software โทร. 02 202 9363 หรืออีเมล์ [email protected]
ผู้เขียน
Alban Bentein เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของ QADในการพัฒนาโซลูชันการวิเคราะห์ ซึ่งมีประสบการณ์กว่า 35 ปีในฐานะวิศวกรซอฟต์แวร์ที่พัฒนาระบบการเงินและโลจิสติกส์
แหล่งที่มา https://www.qad.com/blog/2021/05/black-holes-and-kpis
