เดลล์ เทคโนโลยีส์ เผยผลวิจัยใหม่ ชี้ธุรกิจในประเทศไทยต้องแบกภาระข้อมูลล้น
เดลล์ เทคโนโลยีส์ เผยผลการศึกษาที่จัดทำขึ้นทั่วโลก* โดยมอบหมายให้ฟอร์เรสเตอร์ คอนซัลติ้ง ดำเนินการ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าธุรกิจจำนวนมากในประเทศไทยกำลังประสบปัญหากับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แทนที่จะเป็นการสร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขัน ข้อมูลกลับกลายเป็นภาระอันเนื่องมาจากอุปสรรคมากมาย
ได้แก่ ช่องว่างด้านทักษะข้อมูล (skills gap) ไซโลข้อมูล (data silos) ไปจนถึงกระบวนการต่างๆ ที่ต้องดำเนินการด้วยตัวเอง (manual) ไซโลของธุรกิจ และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (data privacy) รวมถึงจุดอ่อนด้านความปลอดภัยของข้อมูล ทั้งนี้ “Data Paradox” หรือ “ความขัดแย้งของข้อมูล” เป็นผลมาจากปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูลที่ท่วมท้นทั้งในส่วนธุรกิจ เทคโนโลยี บุคลากรและกระบวนการ
ผลลัพธ์ของการวิจัยเกิดขึ้นจากการสำรวจความคิดเห็นของผู้มีอำนาจในการตัดสินใจมากกว่า 4,000 คนจาก 45 ประเทศ และเป็นผลที่สร้างต่อยอดขึ้นจากการวิจัย ดัชนีชี้วัดการปฏิรูปทางดิจิทัล หรือ Digital Transformation Index ของเดลล์ เทคโนโลยีส์ ซึ่งประเมินพัฒนาการด้านดิจิทัลของธุรกิจทั่วโลก โดยดัชนีชี้วัดการปฏิรูปทางดิจิทัลเผยถึง “ข้อมูลที่มากเกินไป (overload) การที่ไม่สามารถสกัดข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลได้” ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการปฏิรูปที่สูงสุดเป็นอันดับสามทั่วโลก สูงขึ้นจากอันดับที่ 11 ในปี 2559
- ความเข้าใจถึงความขัดแย้ง (Paradox)
สองในสามของผู้ตอบแบบสอบถาม (66 เปอร์เซ็นต์) (ประเทศไทย: 67 เปอร์เซ็นต์) กล่าวว่าธุรกิจขององค์กรตนขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและระบุว่า “ข้อมูลคือสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง (lifeblood) ขององค์กร” แต่มีเพียง 21 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 12 เปอร์เซ็นต์) เท่านั้นที่ยืนยันว่ามีการจัดการด้านข้อมูลเสมือนเป็นสินทรัพย์และให้ความสำคัญอย่างสูงกับการนำข้อมูลมาใช้ในธุรกิจทั้งหมด
เพื่อให้เกิดความกระจ่างเกี่ยวกับความขัดแย้งนี้ การวิจัยจึงสรุปย่อวัตถุประสงค์ของการวัดความพร้อมทางด้านข้อมูลขององค์กรธุรกิจ
คะแนนความพร้อมด้านข้อมูล: ทั่วโลก
คะแนนความพร้อมด้านข้อมูล: ประเทศไทย
ผลการวิจัยพบว่า 88 เปอร์เซ็นต์ของธุรกิจ (ประเทศไทย: 95 เปอร์เซ็นต์) ยังไม่ก้าวหน้าทั้งในส่วนของเทคโนโลยีและกระบวนการทางข้อมูล และ/หรือวัฒนธรรมและทักษะทางด้านข้อมูล มีเพียง 12 เปอร์เซ็นต์ของธุรกิจเท่านั้น (ประเทศไทย: 5 เปอร์เซ็นต์) ที่ได้รับการจำกัดความให้เป็น Data Champions ซึ่งได้แก่บริษัทที่มีส่วนร่วมอย่างจริงจังทั้งสองด้าน (เทคโนโลยี/กระบวนการ และวัฒนธรรม/ทักษะ)
- ความขัดแย้งของ “ความต้องการที่มีมากเกินกว่าจะจัดการได้”
จากการวิจัยพบว่า 70 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 73 เปอร์เซ็นต์) กล่าวว่าสามารถรวบรวมข้อมูลได้เร็วเกินความสามารถที่จะนำมาวิเคราะห์และใช้งานได้ แต่ 67 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 70 เปอร์เซ็นต์) กล่าวว่าต้องการข้อมูลมากกว่าที่สามารถหามาได้ในปัจจุบัน ซึ่งอาจเป็นผลมาจาก
- 64 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 61 เปอร์เซ็นต์) ปกป้องข้อมูลปริมาณมากภายในดาต้าเซ็นเตอร์ของตัวเองหรือที่ควบคุมอยู่ แม้จะทราบถึงประโยชน์ของการประมวลผลข้อมูลที่ปลายทาง (Edge) (ซึ่งเป็นจุดที่สร้างข้อมูล)
- ความเป็นผู้นำด้านข้อมูลที่ไม่ดีพอ (poor) โดย 70 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 68 เปอร์เซ็นต์) ยอมรับว่าบอร์ดหรือคณะกรรมการของบริษัทยังไม่ได้ให้การสนับสนุนอย่างชัดเจนเรื่องกลยุทธ์ด้านข้อมูลและการวิเคราะห์
- กลยุทธ์ด้านไอทีที่ไม่รองรับการขยายขีดความสามารถ โดย 49 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 48 เปอร์เซ็นต์) กำลังเร่งเพิ่มจำนวน data lake มากขึ้น แทนการควบรวมที่มีอยู่เข้าด้วยกัน
ผลที่ตามมาก็คือ การเพิ่มจำนวนข้อมูลอย่างรวดเร็วซึ่งทำให้ชีวิตการทำงานยากขึ้นแทนที่จะง่ายขึ้น โดย 64 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 65 เปอร์เซ็นต์) บ่นว่ามีข้อมูลจำนวนมากที่ไม่สามารถทำให้ถูกต้องตามข้อกำหนดด้านการรักษาความปลอดภัยและที่ต้องปฏิบัติตามได้ และ 61 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 63 เปอร์เซ็นต์) กล่าวว่าทีมทำงานของพวกเขามีข้อมูลท่วมท้นเป็นจำนวนมากอยู่แล้ว
“ในช่วงเวลาที่ธุรกิจอยู่ภายใต้แรงกดดันมหาศาลในการเปิดรับการปฏิรูปทางดิจิทัล เพื่อการให้บริการลูกค้าที่ฉับไวรวดเร็วยิ่งขึ้น องค์กรธุรกิจจำเป็นที่จะต้องดำเนินการเพื่อให้มีข้อมูลที่มากขึ้น รวมทั้งเพื่อขุดค้นข้อมูล (mining) ที่มีอยู่ให้ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัจจุบัน ด้วยจำนวนผู้ตอบแบบสอบถาม 44 เปอร์เซ็นต์ในประเทศไทยระบุว่า การระบาดของไวรัสทำให้ข้อมูลที่จำเป็นต้องรวบรวบ จัดเก็บและวิเคราะห์เพิ่มสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ” นายนพดล ปัญญาธิปัตย์ กรรมการผู้จัดการประจำประเทศไทย เดลล์ เทคโนโลยีส์ กล่าว “การที่จะเป็นองค์กรธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคือการเดินทาง และองค์กรจำเป็นต้องได้รับคำแนะนำเพื่อความช่วยเหลือในตลอดเส้นทาง”
- ความขัดแย้งของการ “มองเห็นโดยไม่ทำอะไร”
ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา ภาคธุรกิจแบบ on-demand ได้มีการเติบโตและขยายตัว ก่อให้เกิดคลื่นลูกใหม่ของธุรกิจที่ข้อมูลมีความสำคัญเป็นอันดับหนึ่ง (data-first) และข้อมูลอยู่ในทุกที่ (data-anywhere) อย่างไรก็ตาม จำนวนขององค์กรธุรกิจที่ย้ายแอปพลิเคชันและโครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่ไปสู่โมเดล หรือรูปแบบของ as-a-Service ยังมีอยู่เป็นจำนวนน้อย (20 เปอร์เซ็นต์: ประเทศไทย: 12 เปอร์เซ็นต์) แม้ว่า
- 64 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 72 เปอร์เซ็นต์) มองเห็นโอกาสในการที่จะสเกลหรือปรับขยายการให้บริการตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงของลูกค้า
- 63 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 61 เปอร์เซ็นต์) เชื่อว่าการดำเนินการในรูปแบบนี้จะช่วยให้องค์กรมีความคล่องตัวมากยิ่งขึ้น
- 60 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 63 เปอร์เซ็นต์) คาดการณ์ว่าองค์กรธุรกิจต่างๆ จะสามารถทำการโพรวิชันแอปพลิเคชันได้เรียบง่ายและรวดเร็ว (เพียงนิ้วสัมผัสปุ่มคำสั่งเท่านั้น)
- โมเดลแบบ on-demand จะช่วยให้ 83 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย:83 เปอร์เซ็นต์) ของธุรกิจที่กำลังต่อสู้กับอุปสรรคอย่างใดอย่างหนึ่งหรือทั้งหมดต่อไปนี้เพื่อจัดเก็บ วิเคราะห์ และดำเนินการกับข้อมูลได้ดีขึ้น ทั้งในเรื่องของค่าใช้จ่ายสูงสำหรับสตอเรจในการในการจัดเก็บข้อมูล คลังข้อมูลที่ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสม ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่ล้าสมัย และกระบวนการที่ใช้คนดำเนินการมากเกินกว่าที่จะตอบสนองความต้องการของพวกเขาเองได้
ความหวังที่เริ่มมองเห็น
แม้ว่าธุรกิจต่างๆ จะประสบปัญหาในวันนี้ แต่หลายองค์กรมีแผนที่จะสร้างอนาคตที่ดีกว่า: 66 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 65 เปอร์เซ็นต์) ตั้งใจที่จะใช้แมชชีน เลิร์นนิ่ง (ML) ในการตรวจจับข้อมูลที่ผิดปกติโดยอัตโนมัติ ขณะที่ 57 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 52 เปอร์เซ็นต์) กำลังพิจารณาที่จะปรับรูปแบบเพื่อใช้ data-as-a-service และ 52 เปอร์เซ็นต์ (ประเทศไทย: 44 เปอร์เซ็นต์) กำลังวางแผนที่จะมองลึกเข้าไปถึงกลุ่มของประสิทธิภาพในการทำงานเพื่อการปรับโครงสร้างใหม่ว่าจะประมวลผลและใช้ข้อมูลอย่างไรในอีก 1-3 ปีข้างหน้า
มีอยู่สามหนทางที่ธุรกิจสามารถเปลี่ยนภาระด้านข้อมูล (data burden)ให้กลายเป็นข้อได้เปรียบ (data advantage)
- ปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของตนให้ทันสมัยเพื่อให้รองรับข้อมูลที่อยู่ปลายทาง (edge) ซึ่งรวมถึงการนำระบบโครงสร้างพื้นฐานและแอปพลิเคชันทางธุรกิจมาไว้ใกล้ข้อมูลที่ต้องการจัดเก็บ วิเคราะห์ และดำเนินการ พร้อมทั้งหลีกเลี่ยงการสร้างข้อมูลที่หลากหลายในปริมาณมหาศาล โดยใช้โมเดลการดำเนินงานแบบมัลติคลาวด์ที่สอดคล้องกัน
- การเพิ่มประสิทธิภาพช่องทางของ/ข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลสามารถไหลเวียนไปได้อย่างอิสระและปลอดภัยในขณะที่นำ AI/ML มาช่วยเสริมการจัดการ
- การพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อมอบประสบการณ์ความเป็นส่วนตัว และในแบบบูรณาการได้ตามที่ลูกค้าต้องการ