‘ออโตเมชั่น’ ตัวช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการสร้างความได้เปรียบธุรกิจห้างค้าปลีก เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมอื่นๆ ระบบอัตโนมัติหรือออโตเมชั่นมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงระบบการทำงานแบบดั้งเดิมได้อย่างรวดเร็วและรุนแรงในทำนองเดียวกับที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientist) สร้างการเปลี่ยนแปลงให้กับประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างน่าทึ่งแถมยังช่วยเสริมคุณค่าในงานของเขาให้มีมูลค่าสูงยิ่งขึ้นในบทความนี้วีเจย์บาลาจิแมเดสวารัน ผู้อำนวยการฝ่าย Applied Data Science ของดันน์ฮัมบี้ APAC จะมาเผยถึงมุมมองว่าด้วยเรื่องศักยภาพของระบบอัตโนมัติที่จะส่งผลต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมถึงอุปสรรคที่ขัดขวางไม่ให้เกิดการนำมาใช้อย่างแพร่หลาย

“คุณทำอาชีพอะไร?” นี่คือหนึ่งในคำถามที่บรรดานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักถูกถามอยู่เสมอและคำตอบก็สามารถเปลี่ยนไปได้เรื่อยๆ ขึ้นอยู่กับว่าใครเป็นผู้ถามและเขาหรือเธอมีระดับความเข้าใจที่เราคิดว่าพวกเขามีต่อสายงานของพวกเราแค่ไหน?

สำหรับอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสิ่งที่เรา "ทำเพื่อหาเลี้ยงชีพ" อาจอธิบายออกมาเป็นคำพูดได้ยากเป็นพิเศษวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำกว้างๆที่เต็มไปด้วยบทบาทหน้าที่และทักษะงานในด้านต่างๆ มากมายซ่อนอยู่ซึ่งโดยส่วนใหญ่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านดังนั้นผมจึงคิดว่าคำตอบส่วนใหญ่ที่คุณจะได้รับเมื่อถามนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลว่างานของพวกเขาเกี่ยวข้องกับอะไร? คุณจะได้รับคำตอบไม่ข้อใดก็ข้อหนึ่งในห้าข้อนี้

i. การแสวงหาและจัดเก็บข้อมูล: การรวบรวมการเก็บรักษา และจัดเก็บข้อมูลอย่างเหมาะสม

ii. การจัดการ: การชำระข้อมูลการแยกแยะการดัดแปลงและการนำเข้าข้อมูลตลอดจนการตรวจจับความผิดปกติของข้อมูล

iii. การรายงาน: การประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่สามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ (BI)เช่นการวิเคราะห์ตัวชี้วัดและการแบ่งส่วนทางการตลาด(Segmentation)

iv. การเรียนรู้: การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงรวมถึงเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรอย่างง่าย (machine learning)

v. AI หรือปัญญาประดิษฐ์: การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรขั้นสูง (advanced machine Learning)

ถึงแม้ผมจะคิดว่าทั้งห้าข้อด้านบนนี้เป็นบทสรุปที่สมเหตุสมผลกับการอธิบายลักษณะงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแต่ผมก็คิดว่ายังมีบางอย่างขาดหายไปซึ่งก็คือระบบออโตเมชั่นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่มักไม่นับรวมระบบออโตเมชั่นว่าเป็นองค์ประกอบหลักในงานของตนแต่มันมีความสำคัญเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการวัดผลตอบแทนการลงทุน (ROI)

เฉกเช่นเดียวกับ data literacy ซึ่งมีศักยภาพมากพอที่จะเปลี่ยนโฉมคำนิยามของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบพลิกหน้ามือเป็นหลังมือย่อมกลายเป็นสิ่งที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายตามมา โดยภาพรวมระบบออโตเมชั่นถูกมองว่าจะสร้างผลกระทบในระดับการเปลี่ยนแปลงของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและที่สำคัญประโยชน์ที่พึงได้รับนั้นมีมากกว่าแค่การทำให้กระบวนการทำงานรวดเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นหากระบบออโตเมชั่นถูกนำไปใช้งานอย่างเต็มประสิทธิภาพมันจะเป็นเสมือนตัวช่วยในแทบทุกเรื่อง ตั้งแต่สร้างระเบียบปฏิบัติให้แก่พนักงานตลอดจนการสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันเพราะเหตุใดผมจึงเชื่อเช่นนั้น? ลองพิจารณาตามนี้ดู

ระบบออโตเมชั่นช่วยทำลายความน่าเบื่อ การทำสิ่งเดิมซ้ำแล้วซ้ำเล่าเป็นเรื่องที่น่าเบื่อหน่ายยิ่งไปกว่านั้นมันยังเป็นการเสียเวลาเสียแรงทุ่มเทและที่แย่ที่สุดก็คือมันทำให้คุณสูญเสียต้นทุนทางปัญญาที่คุณอุตส่าห์ลงทุนไประบบออโตเมชั่นจะช่วยป้องกันไม่ให้ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มากความสามารถต้องสิ้นเปลืองเวลาไปกับการแก้ไขปัญหาเดิมๆ ซ้ำๆหรือทำงานซ้ำซากซึ่งผลลัพธ์ที่ได้ทำให้พวกเขามีเวลาไปทำงานด้านอื่นๆ ที่มีคุณค่ามากขึ้นและทำงานที่มีส่วนร่วมมากขึ้น

คอมพิวเตอร์ช่วยให้เกิดการสินใจที่ดีขึ้นได้อย่างรวดเร็ว หากคุณเป็นผู้ค้าปลีกที่ต้องจัดโปรโมชั่น 15,000 รายการทุกสัปดาห์การผลักภาระงานลักษณะนี้ให้มนุษย์เป็นผู้วิเคราะห์ข้อเสนอทั้งหมดดูจะมากกว่าเกินกว่าที่จะรับไหวต่อให้ทีมงานของคุณมีความสามารถเปี่ยมล้นเพียงใดก็ตามหากคุณเปลี่ยนให้ระบบออโตเมชั่นเข้ามาทำหน้าที่ในการวิเคราะห์แทนโดยตั้งให้เครื่องแสดงและแนะนำแนวทางปฏิบัติพร้อมใส่ค่าผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้จะเป็นการช่วยให้ทีมงานที่เป็นบุคคลากรสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและถูกต้องชัดเจนยิ่งขึ้น

ระบบออโตเมชั่นช่วยให้คุณจำลองสูตรสำเร็จและขยายขอบเขตงานได้ สมมติว่าทีมงานคุณมี 15 คนที่ทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ขับเคลื่อน 1,000 แคมเปญต่อปีการทำให้กระบวนการเบื้องหลังการทำงานเป็นแบบออโตเมชั่นจะช่วยให้คุณสามารถลดทีมงานให้เหลือเพียงสองคนและสามารถจัดสรรทีมงานที่เหลือซึ่งมากความสามารถไปช่วยแก้ปัญหาใหม่ๆขยายงานไปสู่พื้นที่อื่นๆ หรือพัฒนาแนวคิดใหม่ๆซึ่งประโยชน์ที่เพิ่มมาทั้งหมดนี้ได้มาด้วยค่าใช้จ่ายเท่าเดิม

ความเร็วเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน  การตัดสินใจที่ล่าช้ามีค่าเท่ากับการไม่ได้ตัดสินใจยิ่งการตัดสินใจทางธุรกิจของคุณเร็วเท่าไหร่คุณก็ยิ่งสามารถเอาชนะคู่แข่งได้เร็วขึ้นเท่านั้นระบบออโตเมชั่นจะช่วยให้องค์กรมีโอกาสสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันซึ่งเป็นปัจจัยที่จะมีความสำคัญเพิ่มมากขึ้นก็ต่อเมื่อเกิดการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในวงกว้างหรือใช้กันอย่างแพร่หลาย

เช่นเดียวกับปัญญาประดิษฐ์(AI) มีประเด็นถกเถียงเกิดขึ้นมากมายเกี่ยวกับระบบออโตเมชั่นซึ่งอาจจะเดาได้ง่ายๆว่าเป็นเพราะทุกธุรกิจเกือบทุกแห่งได้เดินหน้าและเปลี่ยนให้กระบวนการและขั้นตอนส่วนใหญ่ขององค์กรเป็นระบบออโตเมชั่นแล้วแต่น่าเสียดายที่ในกรณีนี้ไม่ใช่และจะยังคงไม่ได้เป็นเช่นนั้นจนกว่าเราจะสามารถเอาชนะอุปสรรคพื้นฐานบางประการที่ขวางทางการยอมรับในวงกว้างให้ได้เสียก่อน

ประการแรก คือ การตระหนักรู้องค์กรและผู้คนจำนวนมากไม่ได้ตระหนักถึงประโยชน์ที่ระบบออโตเมชั่นมีต่อองค์กรแม้แต่ผู้ที่เข้าใจว่ามันว่ามีประโยชน์ก็ยั่งหวั่นใจว่าจะดำเนินการอย่างไรเพื่อให้ออกมาดีที่สุดหรืออย่างน้อยก็เกิดผลสำเร็จความไม่แน่ใจนี้ยังทำให้ยากต่อการประเมินค่าใช้จ่ายที่จำเป็นในการขับเคลื่อนระบบออโตเมชั่นไปข้างหน้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อองค์กรส่วนใหญ่ยังแบกหนี้ต้นทุนด้านเทคนิคเป็นจำนวนมากอยู่แล้วซึ่งจะยิ่งเพิ่มแรงต่อต้านการเปลี่ยนแปลงให้มากยิ่งขึ้น

นอกจากนี้เราต้องคำนึงถึงปัจจัยด้าน ’มนุษย์’ ด้วยตามที่กล่าวไว้ข้างต้นระบบออโตเมชั่นจะลดปริมาณทรัพยากรบุคคลที่จำเป็นต้องใช้ในการแก้ปัญหาลงอย่างมากแต่นั่นไม่ใช่ปัญหาสำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ผู้เชี่ยวชาญสามารถปรับใช้ทักษะกับงานสาขาอื่นได้อย่างไรก็ตามแนวคิดระหว่าง "มนุษย์กับเครื่องจักร" นั้นยากที่จะสั่นคลอนอย่างไม่ต้องสงสัยและมีบางสิ่งที่พิสูจน์ให้เห็นด้วยว่าการวิเคราะห์ของมนุษย์นั้น "สร้างสรรค์" มากกว่าเครื่องจักร

ในท้ายที่สุดสำหรับคนบางกลุ่มระบบออโตเมชั่นจะไม่มีความสำคัญเร่งด่วนเพราะพวกเขาอาจเชื่อว่าความต้องการของพวกเขาเปลี่ยนแปลงเร็วเกินกว่าที่จะได้รับประโยชน์จากมัน หรือคนเหล่านี้ยังพยายามมองหาแรงจูงใจในแง่ของผลตอบแทนเพื่อใช้ประกอบการพิจารณาอย่างจริงจังซึ่งแน่นอนว่ามันก็ถูกหากต้องมีการเปลี่ยนแปลงอะไรก็ตาม

สำหรับองค์กรที่ต้องการเปิดรับศักยภาพของระบบออโตเมชั่นการใส่ใจต่อสิ่งสำคัญบางประการสามารถเร่งให้เกิดการพัฒนาอันนำไปสู่การใช้งานจริงได้:

i. สร้างการตระหนักรู้:อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดของระบบออโตเมชั่นมักเป็นเรื่องของภายในองค์กรดังนั้นความตระหนักรู้ความเข้าใจและการยอมรับล้วนมีความสำคัญ

ii. เน้นที่คุณค่า: มีเป้าหมายที่ชัดเจนและตั้งคำถามอยู่เสมอว่ากระบวนการที่คุณต้องการเปลี่ยนให้เป็นระบบออโตเมชั่นจะให้คุณค่ามากกว่าในที่สุดใช่หรือไม่

iii. ทำให้ระบบออโตเมชั่นมีความสำคัญ: ขจัดอุปสรรคที่มีอยู่และพยายามมองหาสิ่งที่อาจเป็นปัญหาในอนาคตจัดการกับความกลัวและข้อกังวลต่างๆและช่วยให้ผู้คนเข้าใจถึงประโยชน์ที่จะได้รับจากระบบออโตเมชั่นอย่างแท้จริง

ผู้เขียน

วีเจย์ บาลาจิ แมเดสวารัน ผู้อำนวยการฝ่าย Applied Data Science ของ dunnhumby APAC ดูแลรับผิดชอบทางด้านการลงทุน การสร้างพันธมิตร การเข้าถึงและปรับแต่งระบบ เพื่อช่วยให้ธุรกิจค้าปลีกและแบรนด์ต่างๆ ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการตระหนักถึงคุณค่ามหาศาลของข้อมูลที่มีอยู่