ยุคนี้ธุรกิจที่มีแค่ ‘เทคโนโลยี’ อยู่ในมือไม่ได้ถือว่ามีแต้มต่อ เพราะถ้ามองกันดีๆ แทบจะทุกธุรกิจ ทุกอุตสาหกรรมก็มีเรื่องเทคโนโลยีมาเกี่ยวข้อง
ทางเดียวที่ธุรกิจจะติดสปีดดีดตัวเองออกจากวงโคจรเดิมๆ เพื่อสเกลไปอีกขั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ คือต้องมีทั้ง ‘เทคโนโลยี’ และ ‘ข้อมูล’ พร้อมความเข้าใจว่าจะนำเทคโนโลยีมาช่วยให้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลต่างๆ เพื่อเพิ่มขีดความสามารถและเสริมธุรกิจไปข้างหน้าได้อย่างไร
แต่การนำเทคโนโลยีมาใช้งานจริงให้มีประสิทธิภาพกลับไม่ง่ายอย่างที่คิด เพราะหลายเทคโนโลยียังเป็นเรื่องใหม่ Case Study ที่จะนำมาถอดบทเรียนก็มีไม่มาก โดยเฉพาะ ‘Deep Tech’ เทคโนโลยีขั้นสูงที่เพิ่งถูกคิดค้นมาไม่นาน ยิ่งจำเป็นต้องมี Know-How ที่ดีจากผู้เชี่ยวชาญและมีประสบการณ์ตรงมาเพื่อเรียนรู้และปรับใช้ในธุรกิจ
จึงเป็นที่มาของพอดแคสต์ THE SME HANDBOOK by UOB Season 4 รวม Know-How การนำเทคโนโลยีมาใช้ในธุรกิจ SMEs ผ่านประเด็นสำคัญอย่าง Deep Tech, Blockchain, Metaverse รวมไปถึงเทคโนโลยี Carbon Capture and Storage (CCS) เรื่องสำคัญที่ต้องพูดถึงในวิกฤตโลกร้อน พร้อมเคสตัวอย่างจริงของธุรกิจที่ประสบความสำเร็จแล้ว
ประเดิมตอนแรกกับ ‘Deep Tech’ เทคโนโลยีขั้นสูง ผ่านแนวคิด วิธีการ และ Case Study ของ พชร อารยะการกุล ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) ผู้มีประสบการณ์ในการให้คำปรึกษาลูกค้าเกี่ยวกับโลกของเทคโนโลยีเพื่อติดสปีดให้กับภาคธุรกิจ นำไปสู่ ‘คู่มือเทคโนโลยีสำหรับ SMEs จาก Big Data สู่ AI ถึง Machine Learning’ เพื่อให้ SMEs ทุกภาคธุรกิจนำไปปรับใช้ได้จริง
Deep Tech คืออะไร ทำไม SMEs ทุกภาคธุรกิจในโลกยุคใหม่ต้องให้ความสำคัญ
พชรอธิบายสั้นๆ ว่า Deep Tech คือเทคโนโลยีขั้นสูงที่เพิ่งถูกคิดค้น แต่ด้วยความลึกและค่อนข้างเฉพาะเจาะจงจึงถูกนำไปใช้ในวงแคบ แต่ช่วงหลังผู้คนเริ่มเห็นประโยชน์ในการนำมาแก้ปัญหาที่กว้างขึ้น และลดต้นทุนการใช้ที่ต่ำลงได้ Deep Tech จึงเริ่มถูกนำมาประยุกต์ใช้ในวงกว้างมากขึ้น
แล้ว Big Data, AI และ Machine Learning นับว่าเป็น Deep Tech อยู่หรือไม่? พรชบอกว่า “วันนี้ยังใช่ แต่อีกไม่กี่ปีเราอาจจะมองเป็นเทคโนโลยีทั่วๆ ไป”
Big Data เป็นเทคโนโลยีในการจัดเก็บและประมวลผลในปริมาณมาก โดยข้อมูลตรงนี้อาจจะมีทั้งในมุมของความหลากหลายของข้อมูล ปริมาณข้อมูล และความรวดเร็วของการอัปเดตข้อมูล ยิ่งปัจจุบันข้อมูลมีปริมาณเยอะขึ้น จำเป็นต้องมีเทคโนโลยีในการจัดเก็บ ประมวลผล สามารถเรียกใช้ได้อย่างรวดเร็ว เพื่อนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อได้ง่ายและใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในขณะที่ AI (Artificial Intelligence) คือการสร้างความฉลาดขึ้นมาโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มนุษย์ประดิษฐ์ขึ้น และเป็นเทคโนโลยีที่มีหลายแขนง ช่วง 5-10 ปีที่ผ่านมา Machine Learning ซึ่งเป็นอีกศาสตร์หนึ่งของ AI ค่อยๆ เติบโตขึ้น เป็นการทำให้คอมพิวเตอร์หรือซอฟต์แวร์นั้นๆ มีความฉลาดขึ้นได้เรื่อยๆ จากการนำ Big Data ไปเทรนตัวโมเดลของมันเองให้มันฉลาดขึ้นได้เรื่อยๆ โดยที่มนุษย์ไม่ต้องไปสอน และไม่แน่ว่าในอนาคต Machine Learning อาจจะฉลาดกว่ามนุษย์ด้วยซ้ำ
“เช่น การแข่งโกะ ซึ่งเป็นเกมที่มีความซับซ้อนมาก ว่ากันว่าตาเดินของเกมโกะมีมากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาล การจะจับแพตเทิร์นทั้งหมดทำได้ยาก ซึ่งทีม DeepMind ได้สร้างซอฟต์แวร์แล้วลองเทรนด้วยการแข่งโกะกับคนบนอินเทอร์เน็ต แข่งไป เทรนไป เพื่อเรียนรู้ว่าเวลาแข่งกับคนต้องเดินเกมอย่างไร สุดท้ายคอมพิวเตอร์สามารถชนะมนุษย์ได้ นี่เป็นเคสที่ทำให้เห็นว่า AI ฉลาดกว่าคนได้จริง”
พชรยังบอกด้วยว่าให้จับตาคำว่า ‘การสร้างความฉลาดในแนวกว้าง’ ให้ดี เพราะในอนาคตอันใกล้เราจะได้เห็น AI กลายเป็นจักรกลอัจฉริยะที่ติดอาวุธ Multi Skills เหมือนที่มนุษย์คนหนึ่งมีทักษะหลากหลายในตัวเอง สามารถพูด เล่นกีฬา เล่นดนตรีได้
คำถามที่คนทำธุรกิจอยากรู้คือ แล้ว Big Data, AI, Machine Learning สำคัญแค่ไหนกับธุรกิจ SMEs ในวันนี้
ทุกคนคงคิดเห็นเช่นเดียวกับพชร เรื่องการแข่งขันที่สูงขึ้นในโลกธุรกิจ ดังนั้นธุรกิจไหนตัดสินใจได้ดีกว่าก็สามารถสร้างโอกาสใหม่ๆ ทางธุรกิจได้มากกว่า มีโอกาสลดต้นทุน และทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่อย่าลืมว่ามนุษย์มีข้อจำกัด เราคงไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้ากว่า 2 ล้านรายได้ การประยุกต์ใช้ AI เพื่อทำให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น นำไปสู่โอกาสที่ดีกว่าคู่แข่ง จึงเป็นเทรนด์ที่ทุกธุรกิจต้องมุ่งไป
“ธุรกิจทุกไซส์มุ่งเน้นเรื่องการประยุกต์ใช้ AI ในมุมของ SMEs แม้จะเป็นบริษัทไซส์เล็ก แต่ก็ต้องให้ความสำคัญเช่นกัน เพราะปัจจุบันเทคโนโลยีเริ่มเข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวัน แอปพลิเคชันทุกอันมี AI หมด อย่างเวลาเข้าเฟซบุ๊กสิ่งที่ขึ้นมาบนฟีดให้เราอ่าน เขาใช้ AI มาจับพฤติกรรมของเรา ผู้ประกอบการจึงต้องเข้าใจว่าเมื่อเทคโนโลยีเข้ามาอยู่ในชีวิตเราทุกอย่าง ทำให้เทคโนโลยีมีราคาที่ถูกลง เริ่มมีธุรกิจใหม่ๆ เข้าไปใช้งานมากขึ้น แล้วถ้าเราไม่ได้ทำ แต่คู่แข่งของเราทำ การแข่งแพ้ก็อาจจะเกิดขึ้นได้”
พชรยกตัวอย่างเครื่องมือใกล้ตัวสุดอย่างการลงโฆษณาในเฟซบุ๊กที่สามารถเลือกกลุ่มเป้าหมายได้ เป็นการใช้ AI ของเฟซบุ๊กในการทำการตลาด ทำโฆษณาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ธุรกิจไหนที่รู้ว่ามันมีเครื่องมือเหล่านี้อยู่ในตลาด ย่อมมีโอกาสชิงส่วนแบ่งการตลาดได้ง่ายขึ้น
“ตอนนี้เครื่องมือต่างๆ มันอยู่ใกล้ตัวเรามากๆ และไม่ได้จำกัดอยู่แค่ธุรกิจขนาดใหญ่ แต่ธุรกิจขนาดกลางและเล็กก็สามารถเข้าถึงได้อย่างสบายๆ ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องการประมวลผล การจัดเก็บข้อมูล ไปจนถึงการสร้างปัญญาประดิษฐ์ แค่ต้องพยายามมองหาว่ามันอยู่ตรงไหนบ้างและนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์เท่านั้นเอง
ส่องแนวทางธุรกิจทั่วโลกกับทิศทางการนำ Deep Tech ไปปรับใช้
เราคุ้นชินกับ AI ในธุรกิจการแพทย์ เช่น นำไปใช้ในเรื่องของการวิเคราะห์ภาพถ่ายจากเอกซเรย์หรือการคิดค้นยาใหม่ๆ แต่อุตสาหกรรมใกล้ตัวอย่างค้าปลีก หลายแบรนด์จะมี Loyalty Program คอยเก็บข้อมูลพฤติกรรมการจับจ่ายของคุณ ตั้งแต่ช่วงเวลา ของที่ซื้อเป็นประจำ สาขาที่ชอบไป ข้อมูลที่ได้แบรนด์จะนำไปวิเคราะห์ต่อว่าจะทำโปรโมชันแบบไหน หรือควรจะขายอะไรให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อง่ายขึ้น หรือแม้แต่ Personalize Campaign ที่ตอบโจทย์แต่ละบุคคลที่สุด
ด้านอุตสาหกรรมการผลิตก็มีการใช้ AI เป็นจำนวนมาก ยกตัวอย่างการทำ Demand Forecast เพื่อคำนวณปริมาณการผลิตให้พอเหมาะกับความต้องการของตลาด ปริมาณสต๊อกสินค้า การคำนวณเส้นทางขนส่งสินค้าที่แม่นยำ หรือแม้แต่เรื่องของการตั้งราคา
หรือในอุตสาหกรรมการเงิน เช่น ธนาคาร เดิมที AI มีบทบาทในฝั่งหลังบ้าน เพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้ โดยใช้สถิติจากเทคนิค Machine Learning ในการคำนวณคะแนน เพื่อให้เห็นว่าลูกค้าคนนี้มีความเสี่ยงแค่ไหน ยุคนี้หน้าบ้าน AI เขยิบเข้าใกล้ผู้บริโภคมากขึ้น ทุกครั้งที่มีการโอน จ่าย สแกน ข้อมูลต่างๆ จะถูกเก็บเพื่อนำไปสร้างผลิตภัณฑ์ย้อนกลับมาตอบโจทย์พวกเรามากขึ้น
ใช้ Deep Tech ติดเทอร์โบให้ธุรกิจ ต้องเริ่มอย่างไร
หลักคิดง่ายๆ ที่ทุกธุรกิจเริ่มต้นได้ทันที 2 ข้อคือ
- เตรียมความพร้อมในเรื่องการใช้ระบบงานดิจิทัล สร้างความคุ้นชินก่อนนำมาใช้งานจริง เริ่มจากเปลี่ยนวิธีการทำงานแบบเดิมๆ เช่น ระบบบัญชี งานเอกสารภายใน จากเดิมใช้กระดาษก็เปลี่ยนมาใช้ซอฟต์แวร์ หรือระบบ CRM ระบบจัดการลูกค้า พวกนี้จะเป็นก้าวแรกที่ทำให้เริ่มนำข้อมูลต่างๆ ที่สมัยก่อนวิเคราะห์อะไรไม่ได้เลยเพราะมันอยู่ในกระดาษ เมื่อเข้าไปจัดเก็บอยู่ในระบบงานดิจิทัลก็จะนำมาใช้ประโยชน์ได้มากขึ้น
- เริ่มใช้ข้อมูลในการตัดสินใจแทนการใช้ความรู้สึก ยังไม่ต้องลงลึกไปถึง AI ง่ายที่สุดคือการดูสถิติย้อนหลัง เช่น ที่ผ่านมาทำกำไรกับลูกค้ากลุ่มไหนเยอะที่สุด ก็หมายความว่าเป็นกลุ่มที่น่าสนใจในการขยายผลต่อ หรือนำข้อมูลไปวิเคราะห์ในมุมของต้นทุน ส่วนไหนกำลังเพิ่มมากขึ้นเป็นพิเศษ ควรโฟกัสตรงไหน
พชรแนะว่า หากเริ่มต้นด้วยสองแนวคิดนี้และอยากทำอะไรที่แอดวานซ์มากขึ้น ให้เริ่มจากการหาวิธีในการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่เอาไปวิเคราะห์ต่อได้ง่าย เพื่อนำเครื่องมือจากการวิเคราะห์มาประมวลผลใช้งานต่อ
“ในเชิงของ Big Data จะมีเทคโนโลยีของการจัดเก็บข้อมูลที่เป็นฐานตรงกลาง เช่น Data Warehouse หรือ Data Lake ในองค์กรขนาดใหญ่อาจจะมีเทคโนโลยีเหล่านี้จัดการอยู่ แต่องค์กรที่เพิ่งเริ่มต้น นี่เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการนำข้อมูลต่างๆ เข้ามาเชื่อมโยงและเก็บในที่เดียวกัน เพราะฉะนั้นการลงทุนด้านนี้อาจจะเริ่มจากเทคโนโลยีที่เกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลก่อน หลังจากนั้นค่อยมาในสเต็ปของการวิเคราะห์ข้อมูล หรือวิธีเบสิกที่สุดถ้าเราพื้นฐานน้อยจริงๆ ก็เริ่มจากการใช้ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปก่อนก็ได้” พชรกล่าวเสริม
สิ่งที่ต้องให้ความสำคัญควบคู่ไปกับการเริ่มต้นด้วยแนวคิดที่ถูกต้อง การเลือกข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อให้เกิดประโยชน์กับธุรกิจสูงสุด ประเด็นดังกล่าวพชรบอกว่า แต่ละอุตสาหกรรมก็อาจจะต้องใช้วิธีการแตกต่างกัน
ยกตัวอย่าง อุตสาหกรรมไหนที่แข่งขันกันด้วยราคา ต้นทุนสำคัญที่สุด จึงต้องเน้นเรื่องของเพิ่มประสิทธิภาพ ทำอย่างไรจึงจะทำงานได้เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น ต้นทุนลดลง
แต่ถ้าเป็นอุตสาหกรรมที่เน้นความสะดวกสบายหรือ Customer Experience อาจต้องหยิบเอา Pain Point ของลูกค้ามาวิเคราะห์ ทำอย่างไรจึงจะแก้ Pain Point ได้ถูกจุด ตรงใจ ถูกที่ ถูกเวลา
“นอกจากจะพิจารณาความแตกต่างของธุรกิจ สิ่งที่ลืมไม่ได้เลยคือ Position ของธุรกิจจะเน้นจุดเด่นไปในทิศทางไหน เช่น เพื่อเป็นการสร้างความแตกต่าง หรือการสร้างประสิทธิภาพ แต่ท้ายที่สุดเมื่อเจอจุดเริ่มแล้วก็ต้องเดินหน้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่อง”
ประโยชน์ของการนำ Deep Tech มาใช้ในภาคธุรกิจ
พชรชี้ให้เห็นว่า แค่นำเทคโนโลยีทั่วไปมาปรับใช้กับธุรกิจ ก็เพิ่มโอกาสในการแข่งขัน ลดต้นทุน และนำไปพัฒนาในอีกหลายด้านกับทุกๆ ธุรกิจ แต่หากธุรกิจไหนเรียนรู้ที่จะนำ Deep Tech มาใช้ ย่อมสร้างความได้เปรียบมากกว่าเทคโนโลยีอื่นๆ
“เพราะตอนนี้คนยังใช้ไม่เยอะ แปลว่าโอกาสที่คนเริ่มต้นก่อนย่อมมีโอกาสมากกว่าที่จะได้ลอง ได้เล่น ได้นำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ โอกาสชนะหรือดิสรัปต์วงการก็สูง และมี Market Share ที่ก้าวกระโดดขึ้นมาได้”
วางแผนการลงทุน Deep Tech อย่างไรดี?
สูตรไม่ตายตัวแต่เหมาะกับธุรกิจที่เพิ่งเริ่มต้นคือ 80% ลงทุนกับเรื่องพื้นฐานก่อน และ 20% ทดลองสิ่งใหม่ๆ
พชรอธิบายเพิ่มเติมว่า 80% ที่ว่านั้นให้โฟกัสไปที่การเตรียมความพร้อมเรื่องการใช้งานระบบดิจิทัล และฝึกใช้ข้อมูลในการตัดสินใจแทนความรู้สึกอย่างที่กล่าวไปข้างต้น แก้ปัญหาพื้นฐานให้ดีก่อน ส่วน 20% ให้น้ำหนักกับการทดลองสิ่งใหม่ๆ แต่อะไรคือสิ่งที่ถูกต้องคงให้คำตอบที่แน่ชัดไม่ได้ เนื่องจาก Deep Tech ยังมีสัดส่วนของการใช้น้อย Case Study ที่ให้ศึกษาจึงมีไม่เยอะ
“คนทำธุรกิจอาจต้องไปทดลองและรีบปรับตัวอยู่เรื่อยๆ จนกว่าจะเจอวิธีที่ใช่ ทำแล้วไม่ใช่ก็นำฟีดแบ็กกลับมาพัฒนาและเปลี่ยนวิธีใหม่ หรือที่เรียกว่า Agile ทำให้ตัวเองคล่องตัวเพื่อทดลองและปรับเปลี่ยนได้ไว และเนื่องจากมันมีโอกาสผิดพลาดได้ จึงแนะนำให้ลงทุนส่วนนี้แค่ 20%”
ตัวอย่าง Case Study ที่เริ่มจากรูปแบบดั้งเดิมไปสู่ Deep Tech จนประสบความสำเร็จ
พชรยกบทเรียนจาก Netflix องค์กรที่ทุกคนน่าจะคุ้นเคยอย่างดี มาเล่าให้ฟังว่า Netflix เริ่มต้นจากธุรกิจร้านเช่าดีวีดีก่อนปรับมาเป็นสตรีมมิง ซึ่งการสตรีมมิงทำให้เขามีข้อมูลลูกค้ามากขึ้นจาก Digital Footprint เวลาลูกค้าตัดสินใจจะดูหนังสักเรื่อง เขาเลื่อนไปดูอันไหนก่อน เวลาดูอยู่แล้วกดหยุดดูตรงไหน บอกได้ว่าชอบเรื่องนี้หรือไม่ด้วยการกดไลก์ หรือ Save Bookmark ไว้ดู
“ปัจจุบัน Netflix ไม่ใช่บริษัทที่ทำสตรีมมิงทั่วไป แต่เป็นธุรกิจที่พึ่งพาข้อมูลเพื่อใช้ตัดสินใจ ตั้งแต่การ Recommend ให้ตรงใจกับคนดูได้มากขึ้น หรือตอนที่เขาจะลงทุนในหนังหรือซื้อลิขสิทธิ์หนัง เขาจะใช้ข้อมูลพวกนี้ในการตัดสินใจ สามารถคำนวณได้เลยว่าเมื่อตัดสินใจแล้ว โอกาสที่คนจะมาดูมันคุ้มค่ากับเงินที่ต้องลงทุนไป จึงเป็นเหตุผลสำคัญที่ต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลกลุ่มลูกค้า แม่นเซ็กเมนต์ แม่นต้นทุน แม่นในเรื่องการส่งมอบประสบการณ์และให้คำแนะนำกับลูกค้า เพื่อให้เขาพึงพอใจและใช้บริการต่อไปเรื่อยๆ”
เช็กลิสต์ 3 สิ่งควรพิจารณา ก่อนนำ Deep Tech มาใช้ในธุรกิจ
- กฎหมาย เช่น พ.ร.บ.ข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ที่มีข้อกำหนดเรื่องการเก็บข้อมูลและประมวลผล ควรศึกษาข้อกฎหมายให้ดีก่อนนำข้อมูลมาใช้
- ความเสี่ยงต่อการโจมตีทางไซเบอร์ อาจส่งผลให้เกิดความเสียหายที่ต้องชดใช้ตามกฎหมาย ความเสียหายเชิงความเชื่อมั่นของลูกค้า รวมไปถึงถูกขโมยข้อมูลที่เป็นความลับทางธุรกิจ หรืออาจทำให้ระบบงานเราใช้ไม่ได้เลย จึงควรจัดการเรื่องความมั่นคงปลอดภัยที่ดีของระบบ
- การต่อต้านของคนในองค์กร หากไม่มีการบริหารจัดการเรื่องการเปลี่ยนแปลง หรือ Change Management ที่ดี ไม่ว่าจะเป็นการเสริมความรู้ให้คนในองค์กร ให้เขามีโอกาส มีความสามารถเพียงพอที่จะใช้เทคโนโลยีให้เป็น หรือการปรับแรงจูงใจต่างๆ ให้เหมาะสม ก็อาจทำให้ผลลัพธ์ที่คาดหวังผิดพลาด สิ่งเหล่านี้เป็นศาสตร์และศิลป์ที่ผู้บริหารต้องพิจารณาในการนำเทคโนโลยีมาใช้
สิ่งที่ ‘ควรทำ’ และ ‘ไม่ควรทำ’ ถ้าอยากนำ Deep Tech มาใช้ในองค์กร
สิ่งที่ควรทำ
1. ศึกษาข้อมูลเพื่อเตรียมความพร้อม ปัจจุบันสามารถค้นหาข้อมูลมากมายในอินเทอร์เน็ต อีกทั้งเทคโนโลยีใหม่ๆ ก็ถูกพัฒนาให้ใช้งานง่าย เรียนรู้ได้ง่ายๆ รวมไปถึงคอร์สเรียนต่างๆ มากมาย พยายามศึกษาให้มากพอ เพื่อทำความเข้าใจว่าธุรกิจของเราสามารถนำเทคโนโลยีที่มีในปัจจุบันมาประยุกต์ใช้อะไรได้บ้าง
2. ต้องเข้าใจโจทย์ทางธุรกิจของตัวเอง ต้องวิเคราะห์ให้ถูกว่าเราอยู่ในอุตสาหกรรมแบบไหน เทรนด์ในอุตสาหกรรมตอนนี้เป็นอย่างไร อย่าลืมวิเคราะห์ตัวเองกับคู่แข่ง จุดอ่อนคืออะไร จุดไหนที่เราทำได้ดี จุดไหนคือโอกาส ย้อนเทียบกับตัวเองในอดีต อะไรยังไม่พัฒนา อะไรพัฒนาแล้ว นี่คือการวิเคราะห์ในเชิงธุรกิจ
“เมื่อเราเข้าใจเทคโนโลยี เข้าใจตัวธุรกิจแล้ว สองมุมนี้มันจะมาบรรจบกัน แล้วบอกเราได้ว่าทิศทางที่ต้องเดินคือตรงไหน ควรใช้เทคโนโลยีตัวไหนให้น่าสนใจและแก้ปัญหาตรงจุด” พชรกล่าวเสริม
สิ่งที่ไม่ควรทำ
ลงทุนกับเทคโนโลยีโดยขาดความเข้าใจ อาจทำให้เสียเงินโดยเปล่าประโยชน์ เช่น นำเทคโนโลยีมาใช้ได้ตรงจุด ใช้ได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ และไม่ตอบโจทย์ธุรกิจ
คำแนะนำทิ้งท้ายสำหรับองค์กรที่มี Data อยู่ในมือมากมาย แต่ยังใช้ได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ
พชรบอกว่า การเลือกใช้ Data มาพัฒนาธุรกิจ เป็นโจทย์ทางธุรกิจมากกว่าโจทย์ทางเทคโนโลยี คำแนะนำคือ “องค์กรที่เริ่มนำข้อมูลมาใช้แต่ยังจับทิศทางไม่ถูก อาจจะต้องกลับมาทบทวนแผนธุรกิจของตัวเองดีๆ ว่าลำดับความสำคัญของธุรกิจเราคืออะไร กับดักที่พบบ่อยคือ มีข้อมูลเยอะ มีอุปกรณ์เยอะ และพยายามจะทำทุกอย่าง
“อย่าลืมว่าทุกธุรกิจมีเวลาและทรัพยากรจำกัด บางทีซื้อเครื่องมือมาแล้ว แต่คนที่เอาเครื่องมือไปใช้มีจำกัด จึงต้องเข้าใจลำดับความสำคัญที่เชื่อมโยงกับธุรกิจของเราก่อน วันนี้คุณจะโฟกัสเรื่องอะไร รายได้ ลูกค้า หรือรายจ่าย ตรงนี้เป็นสิ่งที่ผู้บริหารต้องเข้าใจธุรกิจตัวเองแล้วตัดสินใจก่อนที่จะเอาเทคโนโลยีมาใช้ เพราะถ้าไม่ตัดสินใจและพยายามทำทุกอย่าง สุดท้ายเราจะไม่ได้อะไรสักอย่างเลย”
