เมื่อ “Data Literacy” คือพื้นฐาน ของ “Workforce” ยุคปัจจุบัน
ต้องเข้าใจว่าจะตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในมือ (Data-driven Problem Solving) ได้อย่างไร
“Golden Age of Data” มาถึงแล้วอย่างแท้จริง เพราะเวลานี้ บริษัทต่างๆ สามารถสร้าง Data Tank ของตัวเอง โดยใช้ “คลาวด์-เบส ซิสเต็ม” ได้อย่างไม่ยากเย็นบนงบประมาณที่สมเหตุสมผล และแทบทุกอุตสาหกรรมทั่วโลกต่างหันมาให้ความสำคัญกับการรวบรวมดาต้าอย่างยิ่งยวด ไม่ว่าจะเป็นการเก็บข้อมูลการสั่งซื้อสินค้าต่างๆ โดยธุรกิจอีคอมเมิร์ซและค้าปลีก การบันทึกบทสนทนาทางโทรศัพท์ อีเมล โดยหน่วยงานบริการลูกค้า (Customer Service) ของบริษัทต่างๆ หรือแม้กระทั่งข้อมูลส่วนบุคคล และการมีปฏิสัมพันธ์ที่ผู้บริโภคแชร์ หรือเผยแพร่บนโซเชียลมีเดีย ย่อมถูกรวบรวมไว้ในฐานข้อมูลของแพลตฟอร์มนั้นๆ เช่นกัน
เมื่อการนำเทคโนโลยีเข้ามาติดตั้งเพื่อช่วยรวบรวมดาต้า และประมวลผลไม่ใช่ปัญหา ความท้าทายหลักๆ ในการสร้าง Data-driven Organization จึงอยู่ที่การพัฒนา Data Literacy ให้แก่บุคลากร เนื่องจากดาต้าจำนวนมหาศาลที่รายล้อมอยู่รอบตัวเราจะไม่มีประโยชน์แต่อย่างใด ถ้าบุคลากรในองค์กรไม่สามารถหยิบข้อมูลมาวิเคราะห์และตีความให้เป็นประโยชน์ต่อกรทำงานได้
ดังนั้น บุคลากรยุคปัจจุบันไม่เพียงต้องมีความเข้าใจเบื้องต้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ Data System และมีทักษะการใช้งานขั้นพื้นฐาน แต่ยังต้องเข้าใจว่าจะทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในมือ (Data-driven Problem Solving) ได้อย่างไร และแน่นอนว่าการพัฒนาทักษะเหล่านี้ ไม่ควรถูกจำกัดอยู่เพียงแค่ในกลุ่ม Business Analyst หรือ Data Scientist เท่านั้น
โชคดีที่ Data-driven Problem Solving เป็นความสามารถที่พวกเราทุกคนสามารถพัฒนากันได้ ไม่ว่าจะอยู่ในสายงานใดก็ตาม เริ่มต้นได้ง่ายๆ จากการฝึกฝน 5 ด้าน ได้แก่ 1. รู้จักตั้งคำถามให้ถูกต้อง ตอบโจทย์ต่อแต่ละสถานการณ์ เช่น ข้อมูลชี้ไปในทิศทางเดียวกันหมดหรือไม่ บทวิเคราะห์นี้ ได้นำปัจจัยที่อาจส่งผลกระทบมาคำนวณร่วมด้วยอย่างครอบคลุมแล้วใช่หรือไม่ ต้องใช้ข้อมูลใดเพิ่มเติมเพื่อทำการตัดสินใจ เป็นต้น
2. ทำความเข้าใจว่าจะสามารถหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแต่ละประเด็นจากที่ใด และจะพิสูจน์และยืนยันความถูกต้องแม่นยำได้อย่างไร 3. การวิเคราะห์และสรุปข้อมูลดิบ 4. การปรับปรุงรูปแบบข้อมูลให้ง่ายต่อการทำความเข้าใจ 5. การนำเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยให้ทีมทำงานหรือผู้บริหารสามารถมองเห็นภาพรวม และสามารถตัดสินใจหรือทำงานต่อบนข้อมูลเหล่านั้น
เพราะฉะนั้น จะเห็นได้ว่า Data Literacy ไม่ใช่แค่ทักษะเชิงเทคนิค แต่ยังรวมไปถึง Soft Skills ซึ่งมีบทบาทสำคัญเป็นอย่างมากอีกด้วย
หากเครื่องมือพร้อม คนพร้อม การสร้างวัฒนธรรมการทำงานแบบ Data-driven ก็เป็นไปได้ ทั้งนี้ ก่อนที่จะเดินหน้าฝึกฝนทักษะต่างๆ อย่างเต็มตัว องค์กรอาจต้องสร้างความเข้าใจให้พนักงานทุกคนตระหนักเสียก่อน ถึงประโยชน์ที่ดาต้า สามารถนำมาสู่องค์กร และบทบาทของแต่ละคนที่เป็นผู้รวบรวม วิเคราะห์ และรักษา ดาต้า เหล่านี้
แน่นอนว่าในช่วงแรกอาจมีความเข้าใจอยู่บ้าง แต่ถ้าหากมีการผนวกการใช้ดาต้าเข้ามาในทุกๆ การประชุมหรือการตัดสินใจที่มีความสำคัญ มีการตั้งคำถามที่ถูกต้อง เช่น ข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจนี้คืออะไร มีข้อมูลใดบ้างที่ขัดแย้งต่อทางเลือกนี้ พนักงานจะเริ่มทราบถึงวิธีการนำ ดาต้ามาใช้จริง และเริ่มที่จะวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอย่างรอบคอบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทั้งยังจะตระหนักว่าการลงแรงกับดาต้า ช่วยยกระดับ Performance ของพวกเขาและองค์กรได้อย่างมีนัยสำคัญ
สรุปได้ว่า 4-Step หลักๆ ในการสร้าง Data-driven Organization ได้แก่ 1. ให้เครื่องมือในการเข้าถึงและประมวล Data (Tools) 2. สร้างทัศนคติที่เปิดรับ (Mindset) 3. พัฒนาความเข้าใจและทักษะการใช้ดาต้า (Awareness & Skills) 4. การส่งเสริมและผลักดันจากทีมบริหารให้เกิดการใช้จริง (Implementation)
เมื่อมาถึงเรื่อง Data Literacy องค์กรไม่ควรทิ้งใครไว้ข้างหลัง และภาคธุรกิจไม่ควรปล่อยให้เป็นหน้าที่ของสถาบันการศึกษาเพียงผู้เดียว เพราะในตอนนี้ โลกแห่งการทำงานต้องการ “คน” ที่สามารถทำความเข้าใจขุมทรัพย์ยุคดิจิทัลอย่าง “ดาต้า” เพื่อสร้างการเติบโตและความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับองค์กร มากยิ่งกว่าเวลาไหนๆ
