Data Analytics for CFO: ไม่ใช่แค่เรื่องของตัวเลข แต่คือเข็มทิศพารวยของบริษัท!
CFO คือใคร? แล้วทำไมต้องแคร์ Data ด้วยล่ะพี่?
ลืมภาพจำเก่าๆ ที่ว่า CFO คือลุงใส่แว่นหนาเตอะ นั่งจมอยู่กับกองเอกสารและเครื่องคิดเลขไปได้เลย! CFO ยุคดิจิทัล คือนักกลยุทธ์ตัวท็อปขององค์กร หน้าที่ของเขาไม่ใช่แค่การทำบัญชีหรืออนุมัติงบประมาณ แต่คือการมองภาพรวมทั้งหมดของธุรกิจ แล้วตอบคำถามสำคัญๆ เช่น:
- เราควรจะลงทุนกับโปรเจกต์ไหน ถึงจะคุ้มค่าที่สุด?
- อีก 3 เดือนข้างหน้า สถานการณ์การเงินของบริษัทจะเป็นยังไง?
- คู่แข่งกำลังทำอะไรอยู่ แล้วเราจะชิงความได้เปรียบมาได้ยังไง?
- การเปิดตัวสินค้าใหม่ในตลาดภาคอีสาน มีความเสี่ยงอะไรบ้าง?
เมื่อก่อน CFO อาจจะใช้ “ประสบการณ์” หรือ “สัญชาตญาณ” ในการตอบคำถามเหล่านี้ ซึ่งมันก็เหมือนกับการขับรถโดยมองแต่กระจกหลังอะน้องๆ คือเห็นแต่สิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้ว แต่ในโลกธุรกิจที่หมุนเร็วอย่างกับรถไฟเหาะ การตัดสินใจแบบนั้นมันเสี่ยงเกินไป
นี่แหละคือจุดที่ Data Analytics เข้ามาเปลี่ยนเกม! มันคือการเปลี่ยนมาใช้ “GPS นำทางอัจฉริยะ” ที่ไม่ใช่แค่บอกว่าเราอยู่ตรงไหน แต่ยังวิเคราะห์สภาพการจราจรข้างหน้า คาดการณ์เวลาถึงที่หมาย และแนะนำเส้นทางที่ดีที่สุดให้เราได้ด้วย CFO ยุคใหม่จึงไม่ใช่แค่ “ผู้เฝ้าประตู” แต่เป็น “ผู้ร่วมขับเคลื่อน” (Co-pilot) ที่ใช้ข้อมูลเป็นเข็มทิศนำทางให้ CEO และทั้งบริษัทมุ่งไปสู่เป้าหมายได้สำเร็จ
Data Analytics คืออะไรกันแน่? ไม่ใช่แค่สูตร Excel นะ!
หลายคนพอได้ยินคำว่า “วิเคราะห์ข้อมูล” อาจจะนึกถึงตาราง Excel ที่มีตัวเลขยุบยับเต็มไปหมด ซึ่งนั่นก็เป็นส่วนหนึ่ง แต่จริงๆ แล้วมันลึกซึ้งกว่านั้นมาก! Data Analytics คือกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การรวบรวม, ทำความสะอาด, แปลงสภาพ, และวิเคราะห์ข้อมูลดิบ (Raw Data) เพื่อหา “ข้อมูลเชิงลึก” (Insights) ที่ซ่อนอยู่ข้างใน แล้วนำเสนอออกมาในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เพื่อใช้ในการตัดสินใจ
เรามาลองแบ่งประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบง่ายๆ ให้เห็นภาพกันดีกว่า เหมือนเวลาเราไปหาหมอเลย:
- Descriptive Analytics (เกิดอะไรขึ้น?): นี่คือขั้นพื้นฐานที่สุด เหมือนการวัดไข้ วัดความดัน เป็นการสรุปสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต เช่น “เดือนที่แล้วยอดขายรวมของเราคือ 10 ล้านบาท” หรือ “สินค้า A ขายดีที่สุดในกรุงเทพฯ”
- Diagnostic Analytics (ทำไมถึงเกิดขึ้น?): ขั้นนี้คือการวินิจฉัยหาสาเหตุ เหมือนหมอถามอาการว่า “ทำไมถึงมีไข้?” ในทางธุรกิจคือ “ทำไมยอดขายเดือนที่แล้วถึงตกลง 5%?” อาจจะเป็นเพราะคู่แข่งออกโปรโมชั่นตัดราคา หรือแคมเปญโฆษณาของเราไม่ปัง
- Predictive Analytics (จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป?): ขั้นนี้เริ่มแอดวานซ์ขึ้นมา เหมือนหมอคาดการณ์ว่าถ้าไม่กินยา ไข้จะสูงขึ้นอีก ในโลกธุรกิจคือการใช้โมเดลทางสถิติและ Machine Learning เพื่อทำนายอนาคต เช่น “จากข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า คาดว่าลูกค้ากลุ่มนี้มีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการของเราในอีก 2 เดือนข้างหน้า” หรือ “คาดการณ์ว่ายอดขายไอศกรีมจะพุ่งสูงขึ้น 30% ในช่วงสงกรานต์”
- Prescriptive Analytics (แล้วเราควรทำอะไรดี?): นี่คือขั้นสุดยอดของการวิเคราะห์! เหมือนหมอสั่งยาและแนะนำวิธีปฏิบัติตัวที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเราโดยเฉพาะ ในธุรกิจคือการที่ระบบแนะนำทางเลือกที่ดีที่สุดให้เลย เช่น “เพื่อป้องกันลูกค้าเลิกใช้บริการ ควรเสนอส่วนลดพิเศษ 15% ให้กับลูกค้ากลุ่มเสี่ยงทันที” หรือ “ควรเพิ่มสต็อกไอศกรีมรสช็อกโกแลตที่สาขาในเชียงใหม่ 50% ก่อนช่วงสงกรานต์”
เห็นมั้ยว่ามันไปไกลกว่าการบวกลบคูณหารใน Excel มาก และนี่คือพลังที่ CFO ยุคใหม่ต้องมีไว้ในมือ!
Case Study เจาะลึก: CFO ใช้ข้อมูลเปลี่ยนเกมธุรกิจยังไง?
พูดทฤษฎีมาเยอะแล้ว มาดูตัวอย่างจริงแบบเข้าใจง่ายๆ กันดีกว่า ว่า CFO เขาเอาข้อมูลไปใช้ตัดสินใจเรื่องใหญ่ๆ ในบริษัทได้ยังไงบ้าง
สถานการณ์ที่ 1: การวางแผนงบประมาณและการลงทุนที่เฉียบคม
แบบเก่า: ทีมการตลาดมาของบเพิ่ม 10 ล้านบาทสำหรับปีหน้า โดยอ้างอิงจากงบปีที่แล้วที่เพิ่มขึ้น 5% ตามปกติ CFO ก็อาจจะต่อรองลดลงมาหน่อยแล้วก็อนุมัติไปตามธรรมเนียม
แบบใหม่ (ใช้ Data): CFO ขอดูข้อมูล Performance ของทุกแคมเปญการตลาดที่ทำไปในปีที่แล้ว แล้วใช้เครื่องมืออย่าง Power BI หรือ Tableau สร้าง Dashboard แสดงผลแบบ Real-time พบว่า…
- แคมเปญโฆษณาบน Facebook ให้ผลตอบแทนการลงทุน (ROI) แค่ 1.5 เท่า
- แต่แคมเปญที่จ้าง Influencer บน TikTok กลับให้ ROI สูงถึง 5 เท่า!
- และพบว่าลูกค้าที่มาจาก TikTok มีแนวโน้มจะกลับมาซื้อซ้ำมากกว่าลูกค้าจาก Facebook ถึง 30%
การตัดสินใจ: แทนที่จะเพิ่มงบให้เท่าๆ กัน CFO ตัดสินใจ โยกงบประมาณส่วนใหญ่จาก Facebook ไปทุ่มให้กับแคมเปญบน TikTok และให้งบเพิ่มสำหรับทดลองทำแคมเปญกับ Influencer หน้าใหม่ๆ ผลลัพธ์คือใช้งบประมาณเท่าเดิม (หรืออาจจะน้อยกว่าเดิม) แต่สร้างยอดขายและฐานลูกค้าที่ภักดีได้มากกว่าเดิมมหาศาล!
สถานการณ์ที่ 2: การบริหารความเสี่ยงและกระแสเงินสด
แบบเก่า: บริษัทขายของแบบเชื่อ (ให้เครดิต) กับลูกค้ารายย่อยมากมาย พอสิ้นเดือนก็ต้องมาลุ้นว่าใครจะจ่ายตรงเวลา ใครจะเบี้ยวหนี้ ทำให้กระแสเงินสด (Cash Flow) ของบริษัทแกว่งไปมา วางแผนลำบาก
แบบใหม่ (ใช้ Data): CFO ให้ทีม Data Analyst สร้าง Predictive Model เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในอดีต ทั้งประวัติการชำระเงิน, ประเภทสินค้าที่ซื้อ, ที่อยู่, ช่องทางการติดต่อ ฯลฯ เพื่อให้คะแนนความเสี่ยง (Credit Scoring) ของลูกค้าแต่ละราย
- ลูกค้ความเสี่ยงต่ำ: อาจจะเสนอโปรโมชั่นพิเศษเพื่อกระตุ้นให้ซื้อเยอะขึ้น
- ลูกค้าความเสี่ยงปานกลาง: ระบบจะส่ง SMS หรืออีเมลแจ้งเตือนวันครบกำหนดชำระโดยอัตโนมัติ
- ลูกค้าความเสี่ยงสูง: อาจจะต้องปรับลดวงเงินเครดิต หรือให้ทีมโทรติดตามอย่างใกล้ชิดก่อนถึงวันกำหนดชำระ
การตัดสินใจ: บริษัทสามารถคาดการณ์กระแสเงินสดรับในแต่ละเดือนได้แม่นยำขึ้นมาก ลดปัญหาหนี้เสีย และบริหารเงินทุนหมุนเวียนได้อย่างมีประสิทธิภาพสุดๆ ทำให้มีเงินสดเหลือไปลงทุนในโอกาสใหม่ๆ ได้อีกด้วย
อยากเป็น CFO ยุคใหม่ หรือ Data Analyst สุดเทพ ต้องเริ่มยังไง?
ฟังมาถึงตรงนี้ ถ้าน้องๆ คนไหนเริ่มรู้สึกว่า “เฮ้ย! เจ๋งอะ” “นี่แหละทางของเรา” พี่ก็มีไกด์ไลน์ง่ายๆ มาฝาก ว่าถ้าอยากเดินบนเส้นทางสาย Data นี้ ควรจะเตรียมตัวยังไงตั้งแต่วันนี้
Hard Skills: อาวุธที่ต้องมีติดตัว
- คณิตศาสตร์และสถิติ: ไม่ต้องถึงกับเป็นไอน์สไตน์ แต่พื้นฐานเรื่องความน่าจะเป็น, แคลคูลัส, พีชคณิตเชิงเส้น คือหัวใจสำคัญของการสร้างโมเดลต่างๆ
- ภาษาโปรแกรม: เริ่มจาก Python หรือ R ซึ่งเป็นภาษาที่นิยมที่สุดในวงการ Data Science ใช้สำหรับจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล
- การจัดการฐานข้อมูล: เรียนรู้ SQL (Structured Query Language) ซึ่งเป็นภาษามาตรฐานในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลต่างๆ บอกเลยว่าสกิลนี้จำเป็นมากๆ!
- เครื่องมือ Data Visualization: ฝึกใช้ Microsoft Power BI, Tableau, หรือ Google Data Studio เพื่อเปลี่ยนข้อมูลตัวเลขน่าเบื่อให้กลายเป็นกราฟและ Dashboard สวยๆ ที่เล่าเรื่องได้
Soft Skills: เสน่ห์ที่ทำให้เราโดดเด่น
- Business Acumen (ความเข้าใจในธุรกิจ): ต้องเข้าใจว่าธุรกิจทำงานยังไง มีเป้าหมายอะไร เพื่อที่จะตั้งคำถามและวิเคราะห์ข้อมูลได้ตรงจุด
- Critical Thinking (การคิดเชิงวิพากษ์): ไม่ใช่แค่รันโค้ดแล้วเชื่อผลลัพธ์ แต่ต้องตั้งคำถามเสมอว่า “ข้อมูลนี้สมเหตุสมผลมั้ย?” “มีปัจจัยอื่นที่เรามองข้ามไปรึเปล่า?”
- Storytelling with Data (การเล่าเรื่องด้วยข้อมูล): สกิลที่สำคัญที่สุด! คือการสื่อสารสิ่งที่ค้นพบจากข้อมูลที่ซับซ้อน ออกมาเป็นเรื่องราวที่ผู้บริหาร (ที่ไม่ใช่สายเทคนิค) เข้าใจและคล้อยตามได้
- Curiosity (ความขี้สงสัย): คนทำ Data ที่เก่งคือคนที่ไม่เคยหยุดตั้งคำถาม และสนุกกับการขุดค้นหาคำตอบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
เรียนต่อคณะไหนดี?: คณะบริหารธุรกิจ (BBA) สาขาการเงิน, ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ (MIS), เศรษฐศาสตร์, สถิติ, วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือคณะใหม่ๆ ที่เปิดสอนด้าน Data Science และ Business Analytics โดยตรงเลยก็มีเพียบ!
Q&A เคลียร์ทุกข้อสงสัยกับพี่รหัส!
Q1: เรื่อง Data Analytics นี่ใช้กับบริษัทใหญ่ๆ เท่านั้นรึเปล่าครับ/คะ?
A: ไม่เลย! จริงๆ แล้วธุรกิจเล็กๆ หรือแม้แต่ร้านค้าออนไลน์ของเราเองก็ใช้ได้นะ เช่น การวิเคราะห์ว่าสินค้าชิ้นไหนคนกดเข้ามาดูบ่อยที่สุดแต่ไม่ซื้อ, ช่วงเวลาไหนที่คนทักแชทเข้ามาเยอะที่สุด หรือลูกค้าส่วนใหญ่อยู่ในจังหวัดอะไร เราก็สามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้มาปรับปรุงร้านของเราให้ดีขึ้นได้เหมือนกัน แค่สเกลมันเล็กลงมาเท่านั้นเอง
Q2: หนู/ผม ไม่เก่งเลขเลย จะเรียนสายนี้รอดมั้ย?
A: ถ้าไม่ชอบเลยอาจจะเหนื่อยหน่อย แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นอัจฉริยะทางคณิตศาสตร์นะ! สิ่งสำคัญกว่าคือ “Logical Thinking” หรือการคิดอย่างเป็นเหตุเป็นผล และ “ความสงสัยใคร่รู้” เดี๋ยวนี้มีเครื่องมือและไลบรารีใน Python ที่ช่วยให้การคำนวณซับซ้อนเป็นเรื่องง่ายขึ้นเยอะ ขอแค่เราเข้าใจคอนเซปต์เบื้องหลังก็พอแล้ว!
Q3: Data Analyst กับ Data Scientist ต่างกันยังไงคะ/ครับ?
A: คำถามยอดฮิต! พูดง่ายๆ คือ Data Analyst จะเน้นการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อหา Insights และสร้างรายงาน (ใช้ Descriptive & Diagnostic Analytics เป็นหลัก) ส่วน Data Scientist จะเน้นการใช้โมเดลทางสถิติและ Machine Learning เพื่อ “ทำนาย” อนาคต (ใช้ Predictive & Prescriptive Analytics) แต่ในชีวิตจริงสองบทบาทนี้ก็มีส่วนที่ทับซ้อนกันอยู่เยอะมาก
Q4: ควรเริ่มเรียนรู้เครื่องมือ (Tool) อะไรเป็นอย่างแรก?
A: พี่แนะนำให้เริ่มจาก Microsoft Excel ให้คล่องก่อนเลย โดยเฉพาะ PivotTables กับสูตรซับซ้อนต่างๆ มันคือพื้นฐานที่ดีมาก จากนั้นขยับไปเรียน SQL เพื่อดึงข้อมูล และตามด้วย Python (พร้อม library อย่าง Pandas, Matplotlib) หรือเครื่องมืออย่าง Power BI เพื่อทำ Visualization ครับ
Q5: อาชีพสาย Data ในประเทศไทยตอนนี้เป็นยังไงบ้าง แล้วเงินเดือนดีมั้ย?
A: บอกเลยว่าเป็นตลาดของคนทำงานสุดๆ! ทุกบริษัทในไทยตอนนี้กำลังแย่งตัวคนที่มีทักษะด้านข้อมูลกันอยู่ เพราะความต้องการสูงมากแต่คนทำเป็นยังมีน้อย ทำให้เป็นสายอาชีพที่เติบโตเร็วและมีโอกาสก้าวหน้าสูงมาก ส่วนเรื่องรายได้ก็ถือว่าสูงเป็นอันดับต้นๆ ของเด็กจบใหม่เลย ถ้าเรามีฝีมือจริง ไม่ต้องกลัวตกงานแน่นอน!
บทสรุป: อนาคตของการเงินอยู่ในมือของข้อมูล
โลกธุรกิจได้เปลี่ยนไปแล้ว การตัดสินใจโดยอาศัยแค่ความรู้สึกหรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียวมันไม่เพียงพออีกต่อไป CFO และผู้บริหารยุคใหม่ต้องสามารถพูดคุยกับ “ข้อมูล” ได้ ต้องเปลี่ยนจากตัวเลขที่ไร้ชีวิตชีวาให้กลายเป็นกลยุทธ์ที่สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
สำหรับน้องๆ ทุกคน ไม่ว่าจะฝันอยากเป็น CFO, นักการตลาด, เจ้าของธุรกิจ หรืออาชีพอะไรก็ตาม การมีความเข้าใจในเรื่อง Data Analytics จะเป็นแต้มต่อที่สำคัญมากๆ ในอนาคต ลองเริ่มจากสิ่งเล็กๆ รอบตัวก็ได้ ลองเก็บข้อมูลค่าขนมของตัวเองในแต่ละเดือนแล้วดูว่าเงินส่วนใหญ่หมดไปกับอะไร หรือลองวิเคราะห์สถิติของทีมฟุตบอลที่ชอบ มันคือการฝึกฝนทักษะการคิดวิเคราะห์ที่ดีที่สุด
เพราะในท้ายที่สุดแล้ว คนที่เข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งที่สุด ก็คือคนที่จะเป็นผู้ชนะในเกมธุรกิจแห่งอนาคต!
“`
