องค์กรใหญ่ที่เริ่มทำการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ จนถือว่าเป็นองค์กรที่สามารถสร้างความสำเร็จในกระบวนการ

ทำการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง จะสามารถสร้างสิ่งใหม่ที่ทรงคุณค่าให้กับองค์กร ไม่ว่าจะเป็นลูกค้าใหม่ ผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ กระบวนการทำงานใหม่ ๆ  ข้อมูลทางการตลาดที่สร้างความได้เปรียบใหม่ ๆ  นั้นล้วนแต่จำเป็นที่จะต้องมีขั้นตอนในกระบวนการที่เป็นอันหนึ่งอันเดียวกัน ซึ่งไม่ใช่ลำพังแค่จุดประสงค์อะไร และต้องทำอย่างไร แต่ย่อมหมายถึงความเข้าใจอันชัดเจน ในบทบาท หน้าที่ ความรับผิดชอบ  ซึ่งในกระบวนการ Business Analytics นี้ หมายถึงทีมงานหลักเหล่านี้ ผู้ดำเนินงานธุรกิจ ( ผู้นำข้อมูลไปใช้)   ผู้จัดการศูนย์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientists) การทำงานที่ผสานผสาน และประสานงานกันอย่างลงตัวของบุคคลเหล่านี้ ย่อมเป็นที่มาของความสามารถในการวิเคราะห์ดังกล่าว เราจะลองนำเอาวงจรกระบวนการ  Business Analytics มาใช้จำแนกดูว่า พวกเขาทำงานประสานกันอย่างไรจนก่อให้เกิดความสำเร็จ ทั้งนี้ก็เพื่อเพิ่มมุมมองด้านการนำข้อมูลมาใช้วิเคราะห์ในธุรกิจของเรา

ผู้ดำเนินงานธุรกิจ ( ผู้นำข้อมูลไปใช้) (Business user)

เป็นผู้นำข้อมูลไปใช้ ดังนั้นกระบวนการทางธุรกิจต่าง ๆ ผู้ดำเนินงานธุรกิจจึงเป็นผู้กำหนดนิยาม กระบวนการหลักในการทำธุรกิจต่าง ๆ ให้นิยามอัตราการวัดต่าง ๆ กำหนดตัวชี้วัด รวมถึงกิจกรรมทางธุรกิจใดที่จะใช้วัดบ้าง ซึ่งสอดคล้องกับความรู้ ความสามารถของเขาที่เป็นผู้เข้าใจปัญหาทางธุรกิจที่เกิดขึ้นกับธุรกิจ มุมมองของเขาจึงนำมาใช้ตั้งคำถาม ตั้งโจทย์ เพื่อค้นคว้าหาทางออก หรือคำตอบกับคำถามเหล่านั้น จึงถือเป็นทีมที่นำข้อมูลที่วิเคราะห์ไปใช้ดำเนินธุรกิจ และคือผู้ตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูลต่าง ๆ ในกระบวนการการวิเคราะห์

ผู้จัดการศูนย์ข้อมูล  (Data warehouse manager) 

จะรับผิดชอบด้านการให้ความหมาย นิยาม พัฒนา บริหารจัดการศูนย์ข้อมูลขององค์กร ซึ่งเกี่ยวพันกับเทคโนโลยีด้านการเก็บฐานข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งปัจจุบันรูปแบบเทคโนโลยีในการจัดเก็บข้อมูลสมัยใหม่เปลี่ยนแปลงไปมาก เทคโนโลยีอย่าง Hadoop ที่ใช้กับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่นั้น สามารถเก็บข้อมูลได้ทั้งแบบมีโครงสร้าง ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง และรวบรวมข้อมูลได้ทั้งในองค์กร นอกองค์กร รวมเลยถึงความสามารถในการบรรจุเพิ่มเติมข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ดังนั้นทีมนี้จึงเป็นผู้ดูแลเทคโนโลยีต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientists)

จะรับผิดชอบด้านการนำข้อมูลทั้งหมดไม่ว่าในรูปแบบมาสร้างความหมาย ค้นหาคุณค่า ค้นหารูปแบบสำคัญของข้อมูลที่มีความหมายสอดคล้องกับการพัฒนาธุรกิจ พวกเขาเป็นนักทดลองอย่างแท้จริง เพราะในสภาพแวดล้อมการทำงานที่ต้อง ผสมข้อมูล ตีความ ปรับปรุงข้อมูล จนกระทั้งทำให้คุณค่าที่ซ่อนอยู่หลังข้อมูลนั้นแสดงตัวออกมา นอกจากนั้นเขายังออกตามหาข้อมูลบางส่วนที่เข้ามาเติมเต็ม ในแบบจำลองการคาดการณ์ทางธุรกิจนั้นได้ผลเป็นรูปธรรมชัดเจนต่อโครงการ และการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งพวกเขาเหล่านี้จะต้องยอมรับความผิดพลาด ล้มเหลว มากมาย เพราะเป็นคุณสมบัติสำคัญนักวิทยาศาสตร์ ที่ต้องผ่านความล้มเหลวมากมายจนกว่าจะพบกับแบบจำลองที่ดี

นักวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ

จะรับผิดชอบด้านการนิยาม ให้ความหมาย การนำเสนอ กระบวนการการวัดต่าง ๆ ทางธุรกิจออกมาเป็นรูปแบบข้อมูลที่เข้าใจได้ทั่วไป ในรูปแบบ ของ แผนภาพ กราฟ แผนภูมิ มอนิเตอร์ต่าง ๆ เพื่อติดตามการปฏิบัติงาน ในการใช้วัดความสำเร็จในกิจกรรมทางธุรกิจแบบต่าง ๆ ขององค์กร นอกจากนั้นยังเป็นผู้ออกแบบรายงานแบบต่าง ๆ เพื่อแสดงให้ผู้นำข้อมูลไปใช้ สามารถนำไปประกอบการตัดสินใจในการดำเนินธุรกิจ ที่สามารถผสมผสานการคาดการณ์ทางธุรกิจ กับสถานการณ์ปัจจุบันได้ทันท่วงที

สุดท้ายคือย้อนกลับไปที่ผู้เริ่มต้น

หลังจากข้อมูลทุกอย่างถูกนำเสนอออกมาในรูปแบบต่าง ๆ  ผู้ดำเนินงานธุรกิจจึงได้นำความเข้าใจจากข้อมูลอันทรงคุณค่าเหล่านี้ ไปใช้ตัดสินใจในการดำเนินธุรกิจ ผลที่เกิดขึ้นจะสะท้อนประสิทธิภาพในการะบวนการทำงานต่าง ๆ ออกมาเป็นผลิตผล  และตัวชี้วัดต่าง ๆ ทางธุรกิจ อย่างที่ได้กำหนดไว้ ซึ่งไม่ว่าผลการดำเนินงานจะออกมาในรูปแบบใด ทั้งหมดก็จะกลายเป็นข้อมูลย้อนกลับ เข้าไปในวงจรกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป วนไปวนมาเป็นวงจรที่ไม่รู้จบ เพราะในเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่งานที่ทำครั้งเดียวจบ เพราะข้อมูลนั้นถูกผลิตใหม่ทุกวัน และต่างรูปแบบออกไปทุกวัน ๆ

ซึ่งแม้องค์กรแต่ละแห่งจะต่างกัน บทบาท และหน้าที่รับผิดชอบอาจจะปรับให้เข้ากับสถานการณ์บ้าง แต่หลักใหญ่ใจความก็คือ การกำหนดความชัดเจนในกระบวนการเหล่านี้ออกมาในลักษณะกรอบการทำงานกว้าง ๆ เพื่อความรื่นไหล และสร้างสมดุลในทีมงาน มากกว่าจะเจาะจงที่ทักษะและกิจกรรมที่ตายตัว

หลังจาก  SMEs ได้มองเห็นภาพกว้างของวงจรกระบวนการ  Business Analytics ผ่านบทบาทตำแหน่งและทีมงาน ก็จะสามารถประยุกต์ใช้ให้เข้ากับธุรกิจ เหมือนกับพอมองภาพเส้นทางได้ชัดขึ้น และสามารถเลือกสร้างทีมในการวิเคราะห์ข้อมูลของตนเอง ให้สอดคล้องกับธุรกิจต่อไป

เรียบเรียงจาก  Big Data: Understanding How Data Powers Big Business : Bill Schmarzo