ได้อ่านบทความเรื่อง BI from a student perspective แล้ว ผมก็หันมานั่งทบทวนความรู้สึกของตัวเองเมื่อ 13-14 ปีที่แล้วครั้งสมัยที่เรียนป.โทด้าน MIS และเริ่มสนใจงานด้าน decision support system กับ data warehouse ใหม่ๆ ผมถูกดึงดูดด้วยศักยภาพของงานด้านนี้ที่จะสามารถทำ data mining ค้นหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ การวิเคราะห์ข้อมูลชั้นสูงที่จะเปิดตลาดใหม่ เพิ่มยอดขาย ลดต้นทุน และอื่นๆ อีกมาก

ผมฝันถึงการนำระบบ IT เข้ามาใช้ในองค์กร แล้วเพิ่มผลผลิตอย่างก้าวกระโดด ทุกคนในองค์กร ทุกระดับ สามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว มีข้อมูลสนับสนุนทุกๆ การตัดสินใจ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบใหม่ๆ เกิดขึ้น ส่งผลให้เกิดธุรกิจใหม่ตามมา สารพัดจะฝันแหละครับ ถ้าอ่านโบรชัวร์ของระบบ BI/DW สมัยนี้แล้ว “อิน” ตามคำโฆษณา ก็จะเข้าใจความรู้สึกของผมได้ไม่ยาก

แต่มาจนถึงวันนี้ หลังจากเวลาผ่านไป 10 กว่าปี ผมประเมินว่า ขีดความสามารถในการนำเอา BI มาใช้ในธุรกิจ ยังอยู่ในระดับที่ผิวเผินมาก หน่วยงานต่างๆ ไม่ได้ใช้สารสนเทศในการตัิดสินใจมากเท่าที่ควร สิ่งที่ผมสรุปได้กับตัวเองก็คือ การนำ BI มาใช้ในธุรกิจ ในโลกแห่งความเป็นจริง มันยากกว่าที่เราเคยเรียนมาหลายขุม ไม่ใช่แค่ เอาละ สร้าง database ขึ้นมาตัวหนึ่ง โหลดข้อมูลจาก transaction system ต่างๆ ลงไป เลือก BI tool หรือ reporting tool เข้าซักตัว install ให้ผู้ใช้ ตูม จบ ทุกคนได้รายงานตรงเวลา ทำวิเคราะห์กันสนุกสนาน ไม่เลยครับ มันไม่เคยง่ายอย่างนั้นเลย

อะไรทำให้ “ยาก” ?

ผมประเมินคร่าวๆ จากประสบการณ์ส่วนตัว พอจะจัดกลุ่มความท้าทายได้ดังนี้

  1. Data Quality Issue : ปัญหาโลกแตกของงาน BI เลยละครับ คุณภาพของข้อมูล อะไรที่เคยหมกๆ เอาไว้ตอนทำระบบงานต่างๆ พอนำ BI เข้ามาใช้ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลห่วยๆ จะผุดขึ้นมาเป็นดอกเห็ด
  2. Fighting the legacy : การนำระบบ BI เข้าไปใช้ทดแทน legacy system หรือระบบงานแบบเดิมๆ เป็นความท้าทายอย่างมาก เวลาพูดถึง legacy system อาจจะไม่ได้มีระบบอะไรมากมายไปกว่าการใช้พนักงานมานั่งโทรศัพท์ตามข้อมูลที ละตัว แล้วก็พิมพ์ลง Excel ส่งอีเมล์ไปถึงทุกคนในบริษัท บ่อยครั้งที่ถึงแม้เราจะติดตั้งระบบรายงานอัตโนมัติ แต่รายงาน Excel ฉบับ handmade นี้ก็ยังคงอยู่ แถมวกกลับมากัดเอาเสียด้วย ตอนที่ผู้ใช้เปรียบเทียบรายงานทำมือกับรายงานอัตโนมัติ แล้วถามว่า “ทำไมตัวเลขมันไม่ตรงกัน ?”
  3. Driving Adoption : อันนี้ปัญหาต่อเนื่องจากข้อ 2 นะครับ เครื่องมือ BI ที่หรูเลิศอลังการ ทำการวิเคราะห์ได้หลากหลายรูปแบบ drill-down, slice & dice, dashboard, และอื่นๆ บางทีมันก็ “เกิน” ความต้องการของผู้ใช้ับางคน แถมเครื่องมือชั้นดี มักจะมาพร้อมกับความอุ้ยอ้าย โหลดช้า ติดตั้งยาก ใช้งานยาก ต้อง online เท่านั้นถึงจะใช้ได้ ผู้ใช้จำนวนมากลองๆ ดู 2-3 หนแล้วก็หันไปบอกเลขาให้ส่งไฟล์ Excel ทำมือให้อย่างเดิมดีกว่า
  4. Working through organizations : ปัญหาเรื่องภายในองค์กรก็มีส่วน อันนี้ไม่ได้หมายความถึงเรื่องการเมืองภายในนะครับ แต่แน่นอนที่องค์กรขนาดใหญ่ จะมีการแบ่งเป็นหน่วยธุรกิจที่แตกต่างกัน แต่ละฝ่าย แต่ละแผนก ก็จะมีความต้องการที่แตกต่างกัน เผลอๆ แต่ละแผนกมีเจ้าหน้าที่ IT ของตัวเองเสียอีก บางทีระบบงานที่แต่ละแผนกเลือกใช้ต่างกัน หรือใช้เทคโนโลยีต่างกัน การจะผสานข้อมูลของแต่ละส่วนงานเข้าด้วยกัน เลยไม่ใช่เรื่องง่ายๆ แถมถ้ายังมีเรื่องการเมืองมาเกี่ยวด้วย ยิ่งแย่เข้าไปใหญ่
  5. There’s no one size fits all : ลักษณะรูปแบบการทำงาน วิธีการตัดสินใจของแต่ละหน่วยงาน ในงานแต่ละแบบ มีความแตกต่างกัน ความพยายามผลักดันให้ใช้ระบบหรือเครื่องมือชนิดเดียวกัน รายงานแบบเดียวกัน ในบางกรณีจึงไม่ใช่สิ่งที่ควรจะทำ ยิ่งองค์กรใหญ่ มีความหลากหลายมากเท่าไหร่ โอกาสที่ BI solution จะแตกลูกออกหลานมาก็ยิ่งมากขึ้นเท่่านั้น อย่างไรก็ตาม ถึงแม้จะเป็นไปไม่ได้ที่ทุกคนจะใช้ระบบแบบเดียวกัน แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าเราควรจะมีระบบ หรือเครื่องมือเป็นสิบๆ แบบที่ทำงานคล้ายคลึงกัน แบบนั้นงาน support คงปวดหัวตาย ประเด็นสำคัญคือการหาจุดสมดุล

ผมว่าแต่ละเรื่อง มีความเกี่ยวพันกัน และอาจจะมีดีกรีความยากแตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร แต่ละธุรกิจ แต่ความท้าทายเหล่านี้ทำให้ปัญหาเรื่องเทคโนโลยีกลายเป็นเรื่องเล็กน้อยไป เลย แต่ถึงจะยากแค่ไหน ถ้าเราจัดการปัญหาพวกนี้ได้ ผมว่า BI จะเป็น competitive advantage ให้กับธุรกิจได้มากจริงๆ