เมื่อผู้บริหารสนใจแต่ Dashboard

Dashboard คืออะไร?

ในยุคก่อน เราจะนำข้อมูลต่างๆ มาคำนวณในโปรแกรม Excel แล้วสร้างตารางกับกราฟ เพื่อนำไปวางในโปรแกรม PowerPoint ก่อนที่จะนำ Slide นั้นไปนำเสนอ

ขั้นตอนต่างๆเหล่านี้เรียกว่าเป็นการทำงานแบบ Manual เพราะจะต้องใช้พนักงานเป็นผู้ Import ข้อมูลเข้า Excel คำนวณ สร้างกราฟ ก่อนที่จะนำไปแสดงผลได้ทำให้ต้องใช้ระยะเวลาแม้จะเป็นการ Set Template เอาไว้แล้วก็ตาม

เพื่อแก้ปัญหานี้จึงมีการคิดค้นโปรแกรม BI ขึ้นมา เพื่อทำหน้าที่ในการแสดง Dashboard ที่มีทั้งแบบ Realtime และ Batch และดูเหมือนว่าสิ่งนี้จะทำให้ผู้บริหารพอใจเป็นอย่างมาก

หลายครั้งจะเห็นได้ว่าโครงการ Data ส่วนใหญ่จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อทำ Dashboard แต่ Dashboard นั้นทำเพื่อวัตถุประสงค์อะไรเป็นอีกประเด็นหนึ่ง

วัตถุประสงค์ของ Dashboard คืออะไรกันแน่? ความเป็นจริงแล้วเราใช้ Dashboard เพื่อ Visualize Data ทำให้เราเห็นมุมมองความเคลื่อนไหวของข้อมูลซึ่งอาจจะเป็นข้อมูลดิบหรือข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์ออกมาจนเป็นผลลัพธ์เชิงลึกหรือ Insight ก็ได้ ดังนั้นวัตถุประสงค์ของการทำ Dashboard ก็เพื่อให้ตอบโจทย์ใดโจทย์หนึ่ง เช่นต้องการดูประมาณการณ์ยอดขายในอนาคต ต้องการดูการจำแนกกลุ่มลูกค้าตามภูมิภาค เป็นต้น

ในการทำ Dashboard มีขั้นตอนดังนี้ 1. นำเข้าข้อมูล 2. จัดเรียงข้อมูล 3. คำนวณผลลัพธ์ โดยใช้เครื่องมือที่กำหนด เช่น หาค่าเฉลี่ย จัดกลุ่ม เรียงลำดับ เป็นต้น 4. เลือกมุมมองในการนำเสนอข้อมูล เช่น สร้างตาราง สร้างกราฟในรูปแบบต่างๆจัดวางในแผนที่ เป็นต้น

เพียง 4 ขั้นตอนจะทำให้ได้ Dashboard ที่ทำงานได้อย่างอัตโนมัติโดยที่ไม่จำเป็นต้องนำเข้าข้อมูลใหม่ จัดเรียงใหม่ คำนวณใหม่ หรือเลือกมุมมองใหม่ และ Dashboard นั้นก็สามารถเชื่อมโยงกันได้ตราบใดก็ตามที่ใช้ชุดข้อมูลเดียวกันเป็นรูปแบบการทำงานแบบ Automated

อย่างไรก็ามปัญหาอยู่ที่ว่าข้อมูลที่จะนำเข้านั้นไม่ควรเป็นข้อมูลที่เป็น File เพราะถ้าต้องนำข้อมูลที่เป็น File มา Import ก็คงเป็นการทำงาน Manual แบบเดิมแต่ควรเป็นข้อมูลที่เชื่อมต่อผ่าน Database เพื่อให้ Dashboard นั้นทำงานได้ด้วยตัวเอง

ซึ่งหลายองค์กรมักจะจัดซื้อโปรแกรม BI มาเพื่อใช้เฉพาะหน้าโดยไม่มีการเตรียม Database เอาไว้ก่อน จนสุดท้ายกลายเป็นว่าซื้อ BI มาก็ไม่ก่อให้เกิดประโยชน์อะไรไปมากกว่าการมี Dashboard ที่ดูสวยขึ้น ทันสมัยขึ้น แต่ก็ต้องทำงานแบบ Manual เหมือนเดิม

นอกจากนี้ยังมีปัญหาข้อมูลที่อยู่กระจัดกระจาย จนทำให้การเชื่อมแหล่งที่มาของข้อมูลเป็นไปได้ยาก จนต้อง Export ของจากระบบต่างๆด้วยวิธี Manual เพื่อนำมาเข้า Dashboard

ปัญหาเหล่านี้เกิดขึ้นจากความไม่เข้าใจอาจจะเป็นเพราะความต้องการแค่ Dashboard จนลืมไปว่า Pipeline ของข้อมูลที่เรียบร้อยต่างหากคือหัวใจสำคัญของการแสดงผลข้อมูล ทั้งนี้ การจะสร้าง Pipeline ที่ดี อาจจะต้องรื้อ Database ใหม่ ซึ่งต้องใช้เวลาในการจัดการและผู้บริหารอาจจะไม่สามารถรอได้

การมี Data Pipeline ที่ดีเปรียบเสมือนการมีท่อที่มีประสิทธิภาพ สามารถส่งทรัพยากรไปยังปลายทางได้อย่างราบรื่น ประหยัดทั้งเวลาและประหยัดแรงงานแถมยังสามารถสร้างผลลัพธ์ใหม่ๆได้อีกด้วย

ยิ่งไปกว่านั้นวิธีการคำนวณก็สำคัญเช่นกัน ซึ่งบางครั้งการวิเคราะห์พื้นฐานอาจไม่ตอบโจทย์ จำเป็นต้องมีการคำนวณนอก Dashboard เช่นการใช้ Machine Learning เป็นต้น

ดังนั้นการที่ผู้บริหารสนใจแต่ Dashboard โดยที่ไม่สนใจ Data Pipeline จึงเป็นความเสี่ยงที่เกิดขึ้นในองค์กร และหากปล่อยผ่านไป สุดท้ายแล้วองค์กรอาจจะเสียประโยชน์ที่ควรจะได้จากการมี Dashboard ที่ดีก็เป็นได้

บทความที่เกี่ยวข้อง — โปรแกรม BI เหมาะกับใคร https://bit.ly/2WX6a5l

- ปัญหาของการเริ่มต้นใช้โปรแกรม BI https://bit.ly/2LUUj5V

- ในช่วงวิกฤต ควรลงทุน Big Data ด้านใด https://bit.ly/2VVeN1Q

- การเชื่อมโยงข้อมูล คือ ปัญหาใหญ่ ที่รอไม่ได้ https://bit.ly/2CHn3ZF

- การเชื่อมโยงข้อมูล ต้องแก้ด้วย “ผู้เชี่ยวชาญ” https://bit.ly/2GHOl6W

We seek to be the acknowledged leader in Data Science & Operations Research in searching for new solutions and bringing customer’s big data into real action.

We seek to be the acknowledged leader in Data Science & Operations Research in searching for new solutions and bringing customer’s big data into real action.