BusinessData

7 ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo

7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo | Skooldio Blog - 7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo

เชื่อหรือไม่ว่าการจัดระเบียบข้อมูลภายในองค์กรนั้น ต้องเจอปัญหาเดียวกับเจ้าของบ้านที่จัดการของในบ้านตนเอง เพียงแต่ปัญหานั้นใหญ่ และซับซ้อนกว่ากันมาก

ในปัจจุบัน องค์กรเป็นจำนวนมากเก็บข้อมูลที่ไร้ประโยชน์ (Dark Data) ไม่ว่าจะเป็น Web Log, อีเมลเก่า ๆ, หรือข้อมูลลูกค้าที่ out of date และเก็บมาแล้วไม่ได้ใช้ ไว้จำนวนมาก ในขณะที่ข้อมูลเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ หลาย ๆ อย่างก็เริ่มเข้ามาเป็นข้อจำกัด เช่น กฎหมาย PDPA เป็นต้น ทำให้การจัดการข้อมูลเข้ามามีบทบาทสำคัญมากในองค์กรยุคปัจจุบัน

ในบทความนี้ เราจะมาดู 7 ขั้นตอนของนักจัดบ้านชื่อดังอย่าง Marie Kondo ด้วยวิธี Konmari ที่จะทำให้คุณเริ่มจัดการข้อมูลในองค์กรเพื่อนำไปต่อยอดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo | Skooldio Blog - 7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo
ภาพจาก Netflix

1. เริ่มจากมีความตั้งใจ

ในการจัดระเบียบ ไม่ว่าจะเป็นการจัดอะไรก็ตาม อย่างแรกที่ต้องมีคือ “มีใจที่อยากทำ” การจัดการข้อมูลต่าง ๆ นั้นจะเกิดขึ้นจริงได้ ความอยากที่จะทำ จะต้องเริ่มตั้งแต่ระดับผู้นำองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการสนับสนุนด้านงบประมาณ และทรัพยากรต่าง ๆ

ทีมการจัดการข้อมูล (Information Governance Committee) ที่ประกอบไปด้วย ฝ่ายกฎหมาย (Legal) ฝ่ายกำกับดูแล (Compliance) ฝ่ายบริหารงานเอกสาร (Records Management) ฝ่ายดูแลข้อมูลส่วนบุคคล (Privacy) ฝ่ายดูแลความปลอดภัยข้อมูล (Security) และแผนกที่เกี่ยวกับธุรกิจต่าง ๆ จะเป็นแม่งานสำคัญในการจัดการข้อมูลขององค์กร ที่จะสามารถประสบความสำเร็จได้ในระยะยาว

ในสมัยก่อน การจัดการข้อมูลนั้น อาจจะยังไม่เป็นที่นิยมมากนัก แต่ในยุคที่ข้อมูลเริ่มมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ นั้น ก็ได้มีกฎหมายเกี่ยวกับข้อมูลที่เริ่มบังคับใช่อย่าง พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พุทธศักราช 2562 หรือเป็นที่รู้จักกันในนาม PDPA (อ่านสรุปได้ที่นี่) เข้ามา ทำให้การจัดการข้อมูลนั้นเป็นเรื่องที่จำเป็นมากขึ้น


2. นึกถึงไลฟ์สไตล์ขององค์กรที่อยากให้เป็น

การตั้งเป้าหมายในการจัดการข้อมูลนั้นสำคัญมาก ๆ เช่นกัน เราคงไม่อยากทำอะไรโดยไม่มีเป้าหมายกันใช่มั้ยล่ะ? ไม่ว่าจะเป็นการตั้งเป้าหมาย การวางแผน การดำเนินตามแผน และการวัดผลเป็นระยะ ๆ ก็ตาม สิ่งที่สำคัญอีกอย่างก็คือการตั้งเป้าหมายระยะยาว เพื่อที่แผนจะได้คืบหน้าได้ตลอดเวลา มิเช่นนั้นข้อมูลที่เราจะจัดการจะกลับไปอยู่ในสภาพที่ยุ่งเหยิงแบบเดิมก็เป็นได้ หรือว่าจะเป็นการจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติหลังจากที่ได้ข้อมูลดิบมา เพื่อที่เราจะได้ไม่ต้องมานั่งจัดการกันเองมากนัก


3. โละทิ้งให้เสร็จก่อน

7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo | Skooldio Blog - 7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo
ภาพจาก Netflix

การโละทิ้งก็เป็นเรื่องสำคัญไม่แพ้กัน การลบข้อมูลที่ถูกจุด ถูกที่ ถือว่าเป็นสิ่งที่สมควรทำไม่แพ้กัน การลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกก่อนท่ีจะนำข้อมูลส่วนที่เหลือขึ้น cloud เป็นอะไรที่ควรทำเป็นอย่างยิ่ง เพราะเราไม่ควรเสียเวลา และงบประมาณไปกับการนำข้อมูลที่ไม่จำเป็น หรือที่เรียกว่า “Junk” ขึ้น cloud เลยแม้แต่น้อย

จากผลสำรวจของ Gartner และ Veritas Global Databerg พบว่ากว่า 85% ของข้อมูลในองค์กรนั้นไม่เป็น Dark Data ก็เป็น ROT (Redundant, Outdated, Trivial) ซึ่งข้อมูลประเภทนี้ ส่วนใหญ่จะถูกพบได้ตั้งแต่การวิเคราะห์ครั้งแรก ๆ

ถึงอย่างนั้นก็ตาม การลบล้างข้อมูลที่ไม่จำเป็นนั้น ก็ต้องทำอย่างเป็นระบบ และต้องคำนึงถึงเรื่องต่าง ๆ เช่น กฎระเบียบ ข้อบังคับ หรือนโยบายต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง


4. จัดการข้อมูลจากประเภท (Category) ไม่ใช่สถานที่เก็บ (Location)

7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo | Skooldio Blog - 7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo
ภาพจาก Facebook / Marie Kondo

ถ้าเปรียบเทียบระหว่างการจัดของตามประเภท เช่น เสื้อผ้า กับการจัดห้องเฉย ๆ ให้มันเสร็จ ๆ ไปแล้วล่ะก็ การจัดของตามประเภทย่อมง่ายกว่ามาก เวลาที่เราต้องการจะค้นหามัน ข้อมูลในระดับองค์กรก็เช่นกัน การจัดการข้อมูลประเภทเดียวกัน เช่น อีเมล ให้เหมือน ๆ กันทั้งองค์กร ย่อมดีกว่าการจัดอีเมลที่แบ่งฝ่ายต่าง ๆ ซึ่งจะเป็นการยากมากที่จะค้นหา และต่อยอดข้อมูลนั้น ๆ ทั้งฝ่ายตนเองไปฝ่ายอื่น ๆ ก็ดี หรือฝ่ายอื่น ๆ มาฝ่านตนเองก็ดี


5. ทำตามขั้นตอนที่ถูกต้อง

ขั้นตอนที่คุณ Marie Kondo ยกมาก็คือ การจัดการสิ่งของประเภทที่ง่ายที่สุดก่อนเพื่อทการตัดสินใจส่วนอื่น ๆ ต่อ ข้อมูลในองค์กรก็เช่นกัน การจัดการประเภทของข้อมูลที่ง่าย ๆ เช่น อีเมล Instant Message หรือข้อมูล Social Media ต่าง ๆ ก่อน แล้วค่อยไปยังประเภทที่ซับซ้อนมายิ่งขึ้น เช่น Cloud Apps หรือ ข้อมูล ERP เป็นต้น


6. ถามตัวเองว่า “Spark Joy” แล้วหรือยัง?​

7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo | Skooldio Blog - 7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo
ภาพจาก Freepik / jcomp

การนำอารมณ์มาตัดสินการวัดผลของการจัดการข้อมูลนั้น ฟังดูไม่ค่อยสมเหตุสมผลเท่าไหร่นัก นอกเสียจากว่าคุณจะให้ความหมายของคำว่า “Joy” หรือ “ความสุข” ว่า องค์กรคุณมีประสิทธิภาพโดยรวมเพิ่มขึ้นอยากเห็นได้ชัด

ในยุคสมัย Data-Driven การวิเคราะห์ข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญอันกับต้น ๆ แต่ว่า กว่า 73% ของข้อมูลในองค์กรไม่ได้ถูกวิเคราะห์เลย ซึ่งเหตุผลหลัก ๆ ก็คือข้อมูลไม่ได้ถูกจัดการให้เป็นระเบียบนั่นเอง ความจริงแล้วข้อมูลที่ไม่ได้ถูกวิเคราะห์มากที่สุด คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นตัวอักษรที่ถูกสร้างโดย “มนุษย์” เพื่อ “มนุษย์” เช่น อีเมล ซึ่งการทำความสะอาด และจัดการข้อมูลประเภทนี้จะทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และให้ insight ของธุรกิจในด้านบุคคล ซึ่งถือว่าเป็นการ Spark Joy มาก ๆ ในหลาย ๆ องค์กรเลยทีเดียว


7. สเกลไปทั้งองค์กร

หลักการการจัดการของในบ้านของ Marie Kondo นั้นเป็น Framework ที่ดีในการจัดการข้อมูลขององค์กร แต่ว่าทีมที่จัดการข้อมูลต้องพึงระวังถึงความแตกต่างของขนาด และความซับซ้อนต่าง ๆ ในองค์กรของตน ถึงขนาดที่ที่ว่างานง่าย ๆ ก็อาจจะยากกว่าเป็นได้ ดังนั้นการบริหารจัดการข้อมูลควรจะร่วมมือร่วมใจกันทั้งองค์กรเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด

แต่ว่าการที่จะจัดการข้อมูลเป็นจำนวนมากนั้น ด้วยแรงของมนุษย์อย่างเดียวเป็นสิ่งที่ไม่สามารถทำได้เลยแม้แต่น้อย การใช้เทคโนโลยี เช่น Data Pipeline เข้ามาช่วยทำงานถือว่าเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างมาก


เวิร์กชอปเข้มข้น 2 วัน รอบสุดท้ายของปี คอร์สแรกในเมืองไทย ที่จะสอนให้คุณสร้าง End-to-End Data Pipeline โดยใช้ Apache Airflow ตั้งแต่อ่านข้อมูล ทำความสะอาด ปรับให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม และอัปโหลดเพื่อนำไปวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป

สอนโดยผู้เชี่ยวชาญตัวจริง ดร. กานต์ อุ่ยวิรัช

  • Data Craftsman & Technical Consultant ที่ ODDS
  • Co-Lead of Facebook Developer Circle: Bangkok

ถ้าคุณคือ… 

  • Data Engineer ที่อยากพัฒนาทักษะการจัดการข้อมูลให้ดีขึ้น
  • Data Scientist ที่ไม่รู้ว่าจะดึง และคัดกรองข้อมูลดิบอย่างไรให้ได้ดั่งใจต้องการ
  • Software Engineer/Back-End Developer ที่ต้องการพัฒนาฟังก์ชั่นการเก็บข้อมูลในซอฟต์แวร์
  • ผู้ที่สนใจทำสาย Data และมีทักษะการเขียนโปรแกรม 

และอยากรู้เคล็ดลับการจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพแบบผู้เชี่ยวชาญตัวจริง มาเจอกันได้เลย!!

Automating Your Data Pipeline with Apache Airflow | Skooldio Blog - 7  ขั้นตอนจัดระเบียบ Data ในองค์กรให้ต่อยอดง่าย ๆ สไตล์ Marie Kondo

Source: Harvard Business Review

You may also like

Business

Talent ยุคใหม่หายาก หรือเพราะผู้นำไม่เข้าใจ Digital เรียนรู้จากประสบการณ์จริงกับ คุณเหม็ง-สมโภชน์ แห่ง KT Venture

ผู้ใหญ่หลายๆ คนบอกเด็กรุ่นใหม่ไม่ทน ทำงานไม่อึด แป๊ปๆ ก็ลาออก แต่ถ้าได้ทำงานกับเขา จะรู้ว่าเขาอยู่ในยุคที่ Productivity Lead อะไรที่ไม่ Efficient หรือมันมีทางที่ทำให้ดีกว่า เด็กกลุ่มนี้จะมองหา Solution นั้นๆ ...
Business

องค์กรทำ Agile ไม่สำเร็จเพราะอะไร?

ไม่ว่าจะเป็นองค์กรหรือใครก็ตามที่ให้ความสนใจกับการทำงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ปรับตัวได้เร็วขึ้น น่าจะคุ้นเคยกับคำว่า Agile แนวคิดการทำงานรูปแบบใหม่ที่เป็นที่พูดถึงกันอย่างกว้างขวางตลอดหลายปีมานี้ เริ่มต้นจากแนวคิดการทำงานรูปแบบใหม่ของกลุ่มนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ทุกวันนี้การทำงานแบบ Agile สามารถนำไปปรับใช้ได้กับแทบทุกส่วนงานที่ไม่ได้เป็นแค่เรื่องของทีมพัฒนา Digital Product เท่านั้น ไม่ว่าจะเป็นงานด้าน HR, Sales, ...

More in:Business

Business

Digital Transformation คืออะไร? เริ่มยังไง? ทำไมไม่สำเร็จสักที?

Digital Transformation เป็นหนึ่งในคำที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในแวดวงธุรกิจมาโดยตลอด องค์กรใหญ่ๆ แทบทุกแห่งมีบริษัทที่ปรึกษาวิ่งเข้าวิ่งออก บางที่ดึงเอาคนเก่งๆ ของทั้งบริษัทมารวมตัวกันสร้างทีมเฉพาะกิจ บางที่ถึงกับมีการแต่งตั้ง Chief Transformation Officer ขึ้นมาดูเรื่องนี้เป็นการพิเศษ และเมื่อมีวิกฤติโควิดเข้ามา ทุกธุรกิจก็ต่างพากันเร่งเปลี่ยนแปลงด้วยความหวังว่านี่คือสิ่งที่จะพาให้องค์กรรอดพ้นวิกฤติครั้งนี้ไปได้ Q: ...
becoming freshket blog cover Business

Becoming: กว่าจะมาเป็น Freshket เจาะขั้นตอนสร้าง Product ที่คนทำธุรกิจควรรู้

สำหรับคนที่สนใจในเรื่องของการเริ่มต้นธุรกิจในยุคดิจิทัล หรือเรื่องการสร้าง Digital Product น่าจะสนใจว่ากว่าที่ธุรกิจจะเริ่มต้นจากการเห็นปัญหาและโอกาส ฟอร์มทีมสร้าง Product และออกไปทดลองกับตลาด ปรับแก้ฟีเจอร์ เปลี่ยนโมเดลธุรกิจครั้งแล้วครั้งเล่าจนได้ Product ที่ตอบโจทย์ตลาดและการเติบโตของธุรกิจ ต้องผ่านขั้นตอนการเรียนรู้อะไรบ้าง เส้นทางของ Freshket ...
Productivity

ทำความรู้จัก Design Sprint รูปแบบการทำงานเพื่อสร้างนวัตกรรมจาก Google Ventures

ในโลกของแฟชั่นเชื่อว่าใครหลายๆ คนต้องรู้จักแบรนด์อย่าง H&M ในฐานะ 1 ในแบรนด์ชั้นนำของโลก ที่พยายามสร้างประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้แก่ลูกค้าในการเลือกซื้อ โดยใช้เทคโนโลยีต่างๆ เข้ามาช่วย 1 ในนั้นคือการร่วมมือกับ Google ในการพัฒนาใช้ Google Assistant ...
Behavioural Science คืออะไร Business

Behavioural Science คืออะไร มารู้จักกับเครื่องมือออกแบบพฤติกรรมกันดีกว่า

เชื่อว่าหลายๆ คนอาจจะเคยตั้งคำถามกับตัวเองว่ารู้ทั้งรู้ว่าการลดน้ำหนักเป็นเรื่องที่ดี แต่ทำไม่ได้สักที หรือบางทีอยากออมเงินให้ได้ตามเป้า แต่ก็ล้มเหลวไปซะทุกที แต่พอมาใช้ Application กลับช่วยให้เราเดินตาม Resolution ได้ง่ายขึ้น เหมือนตั้งใจออกแบบมาให้เราปรับพฤติกรรมโดยเฉพาะ หรือนโยบายบางอย่างขององค์กรทำไมถึงตอบโจทย์พนักงานขนาดนี้นะ  มารู้จักกับเทคนิคเบื้องหลังสิ่งเหล่านี้กันว่า Behavioural Science ...

Comments are closed.