- 21
- February
หลายองค์กรลงทุนหลักสิบล้านกับโครงการ Big Data, Data Lake หรือ Business Intelligence — แต่ผ่านไป 1-2 ปี กลับพบว่า ระบบไม่มีข้อมูลให้วิเคราะห์ Dashboard ว่างเปล่า รายงานไม่ตรงกับความจริง และทีมงานกลับมานั่ง key ข้อมูลลง Excel เหมือนเดิม สาเหตุไม่ใช่เรื่องTechnology — แต่เพราะ องค์กรยังไม่มี "Data" ที่จะป้อนให้ "Big Data"
Big Data คืออะไร? — ทบทวนสั้นๆ
Big Data หมายถึงข้อมูลที่มี ปริมาณมหาศาล (Volume), เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว (Velocity), และ มาจากหลายแหล่งหลายรูปแบบ (Variety) — หรือที่เรียกว่า 3V เป้าหมายของ Big Data คือนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ
แนวคิดนี้ดีมาก — แต่ปัญหาคือ หลายองค์กรยังไม่มีแม้แต่ "Small Data" ที่จัดเก็บอย่างเป็นระบบ
สถิติที่น่าตกใจ — โครงการ Big Data ล้มเหลวมากแค่ไหน?
- 60-85% ของโครงการ Big Data ไม่บรรลุเป้าหมาย (Gartner, NewVantage Partners)
- 87% ของโครงการ Data Science ไม่เคยถูกนำไปใช้งานจริง (VentureBeat)
- เหตุผลอันดับ 1 ไม่ใช่Technology — แต่เป็น "คุณภาพข้อมูล" และ "วัฒนธรรมองค์กร"
5 สาเหตุหลักที่โครงการ Big Data ล้มเหลว
| # | สาเหตุ | คำอธิบาย |
|---|---|---|
| 1 | ไม่มี Data จริงๆ | องค์กรยังใช้ Excel, กระดาษ หรือ Line ส่งข้อมูลกัน ไม่มี Transactional Data ที่จัดเก็บในระบบ |
| 2 | ข้อมูลไม่สะอาด (Dirty Data) | ข้อมูลซ้ำซ้อน ขาดหาย รูปแบบไม่เหมือนกัน — ชื่อลูกค้าคนเดียวกันแต่สะกดต่างกัน 5 แบบ |
| 3 | ไม่มี Single Source of Truth | ข้อมูลกระจายอยู่ในหลายระบบที่ไม่เชื่อมต่อกัน — ฝ่ายขายดูตัวเลขหนึ่ง ฝ่ายAccountingดูอีกตัวเลขหนึ่ง |
| 4 | ขาด Data Governance | ไม่มีคนรับผิดชอบคุณภาพข้อมูล ไม่มีนโยบายว่าใครกรอก อะไร เมื่อไหร่ ในรูปแบบไหน |
| 5 | กระโดดข้ามขั้น | ยังไม่มีระบบ ERP แต่อยากทำ AI/ML — เหมือนสร้างตึกชั้น 10 โดยไม่มีฐานราก |
3 ตัวอย่างสถานการณ์จริงที่พบบ่อย
กรณีที่ 1: ซื้อ BI Tool ราคาแพง แต่ต้องนั่ง Key ข้อมูลเอง
องค์กรแห่งหนึ่งลงทุนซื้อ Business Intelligence tool ระดับ Enterprise เพื่อทำ Dashboard ให้ผู้บริหาร — แต่พอเริ่มใช้งานพบว่า ไม่มีข้อมูลไหลเข้า Dashboard อัตโนมัติ เพราะข้อมูลยอดขาย สต็อก และค่าใช้จ่ายอยู่ใน Excel หลายสิบไฟล์ กระจายอยู่ในเครื่องพนักงานหลายคน
ผลสุดท้าย: ต้องจ้างเจ้าหน้าที่ 2 คน มานั่งรวบรวมข้อมูลจาก Excel แล้ว key เข้า BI tool ทุกสัปดาห์ — ข้อมูลจึงล่าช้า ไม่ Real-time และผิดพลาดบ่อย
กรณีที่ 2: Dashboard สวย แต่ข้อมูลเก่า 3 เดือน
อีกองค์กรหนึ่งทำ Data Visualization ได้สวยงามมาก กราฟสี infographic เต็มจอ — แต่เมื่อผู้บริหารถามว่า "ข้อมูลนี้เป็นของวันไหน?" คำตอบคือ "ของไตรมาสที่แล้วครับ"
สาเหตุเพราะองค์กรไม่มีระบบที่บันทึกข้อมูลแบบ Real-time ทุกอย่างต้องรอปิดงวดก่อนถึงจะรวบรวมตัวเลขได้ — Dashboard จึงกลายเป็นกระจกมองหลัง ไม่ใช่กระจกมองหน้า
กรณีที่ 3: Data Lake กลายเป็น Data Swamp
องค์กรขนาดใหญ่ลงทุนสร้าง Data Lake เพื่อรวมข้อมูลจากทุกระบบ — แต่เมื่อเริ่มเก็บข้อมูลพบว่าแต่ละระบบใช้ รหัสสินค้า รหัสลูกค้า และรูปแบบวันที่ ต่างกันหมด ข้อมูลที่เทลงไปจึงปนกันจนใช้งานไม่ได้
Data Lake ที่ตั้งใจจะเป็นแหล่งข้อมูลรวม กลายเป็น "Data Swamp" — บึงข้อมูลที่เน่าเสีย ไม่มีใครกล้าเอาไปใช้ เพราะไม่รู้ว่าข้อมูลไหนถูก ข้อมูลไหนผิด
ปิรามิดข้อมูล — ต้องเริ่มจากฐาน
หลายองค์กรพยายาม "กระโดด" ไปที่ชั้นบนสุดของปิรามิดข้อมูล โดยไม่ได้สร้างฐานให้แข็งแรงก่อน:
┌─────────────┐
│ AI/ML │ ← องค์กรอยากอยู่ตรงนี้
├─────────────┤
│ Analytics │
├─────────────┤
│ Reporting/BI│
├─────────────┤
│Data Warehouse│
├─────────────┤
│ ERP System │ ← แต่ต้องเริ่มตรงนี้ก่อน
└─────────────┘
ERP คือ "โรงงานผลิตข้อมูล" — เมื่อพนักงานทำงานในระบบ ERP ทุกวัน ข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ: ใบสั่งซื้อ, ใบรับสินค้า, ใบแจ้งหนี้, การเคลื่อนไหวสต็อก, บันทึกAccounting — ทั้งหมดนี้คือ "วัตถุดิบ" ที่ Big Data ต้องการ
ถ้าฐานของปิรามิดไม่แน่น ชั้นบนไม่มีทางสำเร็จ — ไม่ว่าจะลงทุนกับTechnologyดีแค่ไหนก็ตาม
Checklist — ก่อนลงทุน Big Data ต้องตอบคำถามเหล่านี้ได้
| ✓ | คำถาม | ถ้าตอบ "ไม่" หมายความว่า... |
|---|---|---|
| ☐ | ข้อมูลการขาย สต็อก และAccountingอยู่ในระบบเดียวกันหรือไม่? | ยังไม่มี Single Source of Truth |
| ☐ | ข้อมูลถูกบันทึกอัตโนมัติเมื่อเกิด Transaction หรือไม่? | ยังพึ่งพาการ key ข้อมูลด้วยมือ |
| ☐ | สามารถดึงรายงานยอดขายวันนี้ได้ภายใน 5 นาทีหรือไม่? | ข้อมูลยังไม่ Real-time |
| ☐ | รหัสสินค้า/ลูกค้าเป็นมาตรฐานเดียวกันทั้งองค์กรหรือไม่? | ยังไม่มี Data Standardization |
| ☐ | มีคนรับผิดชอบคุณภาพข้อมูลในแต่ละแผนกหรือไม่? | ยังไม่มี Data Governance |
ถ้าตอบ "ไม่" มากกว่า 2 ข้อ — ยังไม่พร้อมสำหรับ Big Data ต้องแก้ที่ฐานก่อน
ERP คือจุดเริ่มต้น — ผลิตข้อมูลโดยไม่ต้อง "ทำเพิ่ม"
ข้อดีของระบบ ERP คือ เมื่อพนักงานทำงานประจำวันในระบบ ข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีขั้นตอน "กรอกข้อมูลเพิ่ม":
| กิจกรรมปกติ | ข้อมูลที่ได้อัตโนมัติ |
|---|---|
| สร้างใบสั่งซื้อ (PO) | ข้อมูลจัดซื้อ, ราคาวัตถุดิบ, ข้อมูลผู้ขาย, Lead Time |
| รับสินค้าเข้าคลัง | ปริมาณสต็อก, ต้นทุนสินค้า, Lot/Batch Tracking |
| ออกใบแจ้งหนี้ | ยอดขายรายลูกค้า, สินค้าขายดี, ลูกหนี้คงค้าง |
| บันทึกรับชำระเงิน | กระแสเงินสด, อายุลูกหนี้, พฤติกรรมการชำระ |
| เบิกวัตถุดิบเข้าผลิต | ต้นทุนผลิต, อัตราของเสีย, ปริมาณใช้จริง vs แผน |
| ปิดAccountingสิ้นเดือน | งบกำไรขาดทุน, งบดุล, Cash Flow Statement |
ข้อมูลเหล่านี้คือ "อิฐทุกก้อน" ที่จะก่อตัวเป็น Big Data ที่มีคุณภาพ — โดยไม่ต้องจ้างทีม Data Engineer มานั่งรวบรวมข้อมูลจาก Excel
Big Data ไม่ได้ล้มเหลวเพราะTechnology — แต่ล้มเหลวเพราะไม่มี "Data" ที่จะป้อนให้ระบบ ก่อนจะวิเคราะห์ข้อมูลได้ ต้องมีข้อมูลที่ถูกต้อง ครบถ้วน และเป็นปัจจุบันก่อน — และนั่นคือสิ่งที่ระบบ ERP ทำได้
- Saeree ERP Team
สรุป — 3 บทเรียนจากความล้มเหลวของ Big Data
- เริ่มจากระบบ ERP ที่ครอบคลุมทุกกระบวนการ — ทำให้ข้อมูลเกิดขึ้นอัตโนมัติจากการทำงานประจำวัน ไม่ต้องพึ่งพาการกรอกข้อมูลด้วยมือ
- ทำ Data Standardization ก่อน — กำหนดรหัสสินค้า รหัสลูกค้า และรูปแบบข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเดียวกันทั้งองค์กร
- สร้างวัฒนธรรม Data-Driven — ให้ทุกแผนกเข้าใจว่า "การกรอกข้อมูลเข้าระบบ" ไม่ใช่งานเพิ่ม แต่คือส่วนหนึ่งของงาน
หากองค์กรของคุณกำลังวางแผนลงทุนกับ Big Data หรือ BI แต่ยังไม่มั่นใจว่าข้อมูลพื้นฐานพร้อมหรือยัง สามารถนัดหมาย Demo หรือติดต่อทีมที่ปรึกษาเพื่อประเมินความพร้อมขององค์กร
