ในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเช่นนี้ โดยเฉพาะเทคโนโลยีที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทำให้มีความต้องการอย่างมากที่ในภาคธุรกิจนั้นต้องการผู้เชี่ยวชาญ หรือ มืออาชีพที่จะสามารถเปลี่ยน Data หรือแปล Data ให้กลายเป็นข้อมูลที่จะใช้ในธุรกิจได้โดยการวิเคราะห์ Data และสร้างคำแนะนำที่ได้จากข้อมูล Data นั้นมาลงมือเพื่อให้เกิดผลที่ดีขึ้นในการทำธุรกิจได้นั้นเอง
ซึ่งทุกวันนี้ Data นั้นมีอย่างมากมาย และในหลายๆ ธุรกิจก็มีการใช้ Data ในรูปแบบต่างๆ และต้องการที่จะใช้ Data เหล่านั้นมาช่วยในการตัดสินใจที่ดีขึ้น หรือสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน โดยการที่คนทำ Data นั้นต้องสามารถเล่าเรื่องความหมายของ Data ที่แปรผลออกมาให้กลายเป็น actionable insights ของแต่ละฝ่ายที่ทำงานได้ เพื่อทำให้แต่ละฝ่ายนั้นเข้าใจว่า เกี่ยวข้องกับตัวเองอย่างไร ทั้งนี้ Data และ Insight นั้นมีความแตกต่างกันอยู่ดังนี้
Data : เป็นข้อมูลดิบและยังไม่ได้ผ่านการประมวลผล วิเคราะห์ ทั้งนี้อาจจะเป็น ตัวเลข ข้อความ ภาพ เสียง หรือไฟล์วิดีโอและอื่น ๆ อาจจะมีความหมายในตัวเอง หรือไม่มีความหมายก็ตามในเชิงธุรกิจก็ได้
Insight : เป็นผลมาจากการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ออกมาเป็นบทสรุปที่เกิดจากการประมวลผลข้อมูลดิบเหล่านั้นๆ ซึ่งในทุกวันนี้ ในเชิงธุรกิจนั้นเราใช้ insight มากกว่า data ในการทำให้ธุรกิจนั้นมีกำไร หรือต้นทุนมีประสิทธิภาพ จนถึงในงานการตลาดก็ตาม ทั้งนี้เพื่อที่จะสามารถเปลี่ยน Data ให้กลายเป็น Actionable Business Insights ให้ได้ ตามเป้าหมาย จึงมีขั้นตอน 6 ขั้นตอนนี้คือ
1. เข้าใจธุรกิจและพัฒนาความเฉียบแหลมในธุรกิจนั้น : เพื่อที่จะแก้ไขปัญหาทางธุรกิจด้วยข้อมูลได้ การเข้าใจธุรกิจอย่างถ่องแท้จึงเป็นเรื่องสำคัญอย่างมาก ตั้งเข้าใจตั้งแต่ ปัญหาธุรกิจ ความท้าทาย ความต้องการทางธุรกิจ ความต้องการของผู้บริโภค โอกาสทางธุรกิจและความเสี่ยง เพื่อที่จะได้เข้าใจว่า Data ที่วิเคราะห์ออกมา จะแปลเป็น insight ที่เกี่ยวกับธุรกิจได้อย่างไร
2. เข้าใจปัญหาก่อน : ก่อนที่จะไปทำ Data สิ่งหนึ่งที่ต้องทำความเข้าใจก่อนเลยคือ ปัญหา การเข้าใจปัญหาทางธุรกิจอย่างลึกซึ้ง จะสามารถสร้างกรอบความคิด หรือวิธีการที่จะได้มาซึ่งกระบวนการวิเคราะห์ทางแก้ไขของปัญหานั้นได้มากขึ้นสามารถเข้าใจได้ว่า ปัญหา นั้นจะต้องใช้วิธีการอะไรในการวิเคราะห์ หรือสร้างโมเดลอะไรเพื่อที่จะตอบปัญหาทางธุรกิจขึ้นมา
3. ทำงานโดยใช้ Funnel Analysis : แต่ละแผนกของการทำงานนั้นมี KPI เป็นของตัวเอง และ KPI ตัวเองนั้นสำคัญมากที่สุดเมื่อเทียบกับคนอื่นเสมอ ดังนั้นในการทำ Data Analyst เพื่อให้ได้ Actionable Business Insights ออกมาในการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจ จึงพึงรำลึกว่า KPI ของการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องของตัวเองนั้นสำคัญเสมอ และควรทำงานภายใต้การทำการวิเคราะห์แบบ funnel analysis เพื่อให้ได้คำตอบของการทำวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ
4. ใช้ rule of three : มนุษย์นั้นมีการทำงานของสมองที่มหัศจรรย์ โดยมนุษย์นั้นจะมีการรับรู้และประมวลผลที่เป็น Pattern ได้ง่ายกว่าแบบอื่น และโดยเฉพาะอะไรที่มี Pattern เป็น 3 จะทำให้เกิดการรับรู้และประมวลผลข้อมูลนั้นได้ง่ายอย่างทันทีทั้งนั้นเมื่อการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว การสรุปผล ควรสรุปไม่เกิน 3 ข้อ หรือมากสุดไม่เกิน 5 ข้อ เพื่อให้จำได้
5. ทำให้ง่ายเข้าไว้ : การทำให้ง่ายเข้าไว้นั้นทำให้การนำเสนอข้อมูลที่ออกมาเป็น insight นั้นทำให้เกิดการรับรู้ได้ง่ายมากขึ้น และเข้าใจได้เร็วมากขึ้น ลดขั้นตอนการคิดหรือทำความเข้าใจไป สิ่งที่ควรทำคือการลดศัพท์เทคนิคต่างๆ ลง การใช้สีที่มากเกินไปในการนำเสนอ และการใช้ภาพที่สีได้เลย โดยเฉพาะการ Label ข้อมูลต่าง ๆ และการทำ Format ของแต่ละการนำเสนอให้มี Pattern ที่เหมือนๆ กัน เพื่อที่จะทำให้เกิดการย่อยข้อมูลได้ง่ายลง
6. ทำการนำเสนอที่น่าสนใจ : การเปลี่ยน Data ให้กลายเป็น Actionable Business Insights ไม่ใช่การนำเสนอข้อมูล Data นั้น แต่เป็นการเล่าเรื่องราวของ Data ให้เข้าใจได้ง่ายที่สุด ซึ่งมนุษย์ชอบฟังเรื่องราวมากกว่าตัวเลขที่ต้องมาคิด ดังนั้นการเล่าเรื่องที่สอดแทรกตัวเลขไปจึงสำคัญอย่างมากที่จะเข้าใจความหมายของข้อมูลที่ทำการวิเคราะห์มา อย่างหนึ่งก็คือ การเข้าใจผู้ฟังว่าเป็นใคร และผู้ฟังต้องการการเล่าเรื่องข้อมูลนั้นแบบไหนขึ้นมา
