Data Silos: ปัญหาใหญ่ที่ Data Strategy ช่วยแก้ได้

ในยุคที่ “Data is the new oil” ข้อมูลคือหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจ แต่รู้หรือไม่ว่า…องค์กรส่วนใหญ่มักมีทรัพยากรข้อมูลอยู่มากมาย แต่กลับใช้ไม่ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ เพราะติดปัญหา Data Silos

Data Silos คืออะไร และทำไมถึงเป็นปัญหา?

Data Silos คือสภาพที่ข้อมูลถูกแยกออกจากกันในแต่ละแผนกหรือระบบขององค์กร เช่น ข้อมูลลูกค้าอยู่กับทีม Marketing, ข้อมูลการซื้ออยู่กับทีม Sales, ข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์อยู่กับทีม Product ฯลฯ โดยไม่มีการเชื่อมต่อหรือแชร์กันอย่างมีระบบ

ผลกระทบของ Data Silos:

• ทีมงานแต่ละฝ่ายทำงานจากข้อมูลคนละชุด → ตัดสินใจไม่สอดคล้อง
• การวิเคราะห์เชิงลึก (เช่น Customer 360, Personalization) ทำไม่ได้
• พลาดโอกาสทางธุรกิจ เช่น การ Upsell, Cross-sell หรือการลด churn
• เพิ่มภาระงานซ้ำซ้อน เช่น ต้องรวบรวมข้อมูลมือ หรือล้างข้อมูลซ้ำซ้อนเอง

แล้ว Data Strategy เข้ามาแก้ตรงไหน?

Data Strategy คือแผนแม่บทที่ช่วยให้องค์กร จัดการ ใช้ และต่อยอดข้อมูลอย่างมีเป้าหมายและยั่งยืน
โดยการแก้ปัญหา Data Silos จะครอบคลุม 3 ด้านหลัก:

1. Alignment: เชื่อมทุกฝ่ายให้มีเป้าหมายข้อมูลร่วมกัน

Data Strategy จะเริ่มจากการเข้าใจเป้าหมายขององค์กร แล้ว mapping ความต้องการของแต่ละทีมให้สอดคล้องกัน เช่น ฝ่าย Marketing ต้องการ Lead Scoring / ฝ่าย Sales ต้องการ Timeline ลูกค้า / ฝ่าย Product ต้องการ Usage Insight → ทุกฝ่ายจึงต้องดึงข้อมูลร่วมกันแทนที่จะทำแยก

2. Architecture: วางโครงสร้างข้อมูลให้เชื่อมโยงกันได้

วางระบบ Data Infrastructure ที่สนับสนุนการรวมศูนย์ข้อมูล (เช่น CDP, DWH, Data Lake) พร้อมกำหนด Data Pipeline ที่เชื่อมต่อข้อมูลจากทุกระบบอย่างมีมาตรฐาน

3. Governance: วางหลักเกณฑ์การจัดการข้อมูลที่ชัดเจน

กำหนดสิทธิ์การเข้าถึง การตั้งชื่อ field, format, taxonomy, retention policy ฯลฯ เพื่อให้ข้อมูลเชื่อมโยงได้และตรวจสอบได้ทุกจุด

ตัวอย่างองค์กรระดับโลกที่เคยเจอปัญหา Data Silos

🔹 Airbnb

ก่อนจะปฏิวัติด้าน Data-Driven company ในปี 2016 ทีม Product, Design และ Marketing ของ Airbnb ทำงานบนข้อมูลคนละชุด ทำให้การตัดสินใจหลายอย่างไม่แม่นยำ
ทางออก: ตั้งทีม “Data Tools” เพื่อสร้างระบบกลางที่ทุกทีมเข้าถึงข้อมูลเดียวกัน พร้อมจัดทำ Data Dictionary และ Training ให้ทุกทีมใช้ Insight ร่วมกันได้

บทความอ้างอิง: https://brewstudio.in/airbnbs-product-model-a-deep-dive-into-innovation-and-strategic-transformations/?utm_source=chatgpt.com

🔹 Procter & Gamble (P&G)

องค์กรขนาดใหญ่ที่มีผลิตภัณฑ์หลายแบรนด์ เคยประสบปัญหาข้อมูลผู้บริโภคแยกตาม product line และ geography
ทางออก: วาง Global Data Strategy เพื่อรวม Customer Data และสร้างทีม Data Analytics Hub ที่ให้ insight แบบรวมศูนย์กับทุกฝ่ายในองค์กร

บทความอ้างอิง: https://www.microsoft.com/en/customers/story/1402016901008352804-procter-and-gamble-consumer-goods-azure?utm_source=chatgpt.com

แล้ว Predictive ช่วยอย่างไร?

Predictive ช่วยองค์กรวาง Data Strategy ที่แก้ปัญหา Data Silos ได้ โดยเริ่มจาก

• วิเคราะห์ landscape ข้อมูลที่มีอยู่ (Data Inventory Audit)
• วางเป้าหมายข้อมูลตาม Business Goal
• Design data flow และ architecture ที่เชื่อมโยงทุกแหล่ง
• กำหนด Data Governance ที่เหมาะกับบริบทองค์กรไทย
• แนะนำเครื่องมือที่เหมาะสม เช่น CDP, DWH หรือ Data Integration Tools

📌 ผลลัพธ์ที่ลูกค้าจะได้:

• มองเห็นข้อมูลลูกค้าแบบ 360°
• ใช้ข้อมูลร่วมกันทั้งองค์กรแบบ real-time
• ลดต้นทุนการทำงานซ้ำซ้อน
• ตัดสินใจแม่นยำและเร็วขึ้น

สรุป: อย่าปล่อยให้ข้อมูลกลายเป็นภาระ

Data Silos ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คืออุปสรรคต่อการเติบโตทางธุรกิจ
หากคุณกำลังเผชิญกับข้อมูลที่แยกส่วน ใช้งานไม่สะดวก หรือต้องการวางแผนระยะยาวเพื่อใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ → เริ่มจากวาง Data Strategy ที่ดี

👉 สนใจปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Strategy ที่เข้าใจบริบทขององค์กรไทย ติดต่อทีม Predictive ได้เลยวันนี้