ခေတ်မီစီးပွားရေးလောကမှာ “ဒေတာ” ဟာ ကုမ္ပဏီတွေအတွက် အရေးအကြီးဆုံး အရင်းအမြစ်တွေထဲက တစ်ခုဖြစ်လာပါတယ်။ အထူးသဖြင့် ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ လက်လီရောင်းဝယ်ရေး (retail)၊ နည်းပညာလုပ်ငန်း၊ စီမံခန့်ခွဲမှုတို့မှာ ဒေတာကို မှန်မှန်ကန်ကန် အသုံးချနိုင်ခြင်းက ဆုံးဖြတ်ချက်ကောင်းတွေ ချမှတ်နိုင်ဖို့၊ ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်ကို နားလည်နိုင်ဖို့၊ လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်နိုင်ဖို့ အရေးပါလာပါတယ်။ ဒေတာကို ကြည့်တယ်ဆိုတာက ဂဏန်းတွေကို များများစားစား ရှာဖွေကြည့်ရုံမဟုတ်ပါဘူး။ လုပ်ငန်းတစ်ခုရဲ့ အခြေအနေ၊ ပြဿနာ၊ အခွင့်အလမ်း၊ အနာဂတ်လမ်းကြောင်းတွေကို ဖော်ထုတ်နိုင်ဖို့ အချက်အလက်တွေကို စနစ်တကျ စုဆောင်း၊ ခွဲခြမ်း၊ အဓိပ္ပါယ်ဖော်၊ အသုံးချနိုင်ဖို့ လိုပါတယ်။
ဘဏ်လုပ်ငန်းမှာ ဒေတာရဲ့ အရေးပါမှုကို အလွယ်ဆုံးနားလည်နိုင်တဲ့ ဥပမာတစ်ခုက အကောင့်ဖွင့်ခြင်းနဲ့ ချေးငွေစိစစ်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဘဏ်တစ်ခုက ချေးငွေပေးမယ်ဆိုရင် အတိတ် transaction history, အတိုးအလဲအချိန်မှန်ပေးဆောင်မှု, ဝင်ငွေအခြေအနေ, အသုံးစရိတ်ပုံစံတွေကို ကြည့်ပြီး အန္တရာယ်ကို ခန့်မှန်းပါတယ်။ ဒေတာမရှိရင် စိတ်ခံစားချက်နဲ့သာ ဆုံးဖြတ်ရနိုင်ပြီး အမှားဖြစ်နိုင်ခြေ မြင့်တက်လာပါတယ်။ ဒေတာကို မှန်ကန်စွာအသုံးချတဲ့ဘဏ်တွေကတော့ customer တစ်ဦးချင်းစီအတွက် သင့်တော်တဲ့ credit limit သတ်မှတ်နိုင်သလို default risk ကိုလည်း လျှော့ချနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် လစဉ်ဝင်ငွေတည်ငြိမ်ပြီး ကာလရှည်အထိ ငွေသွင်းငွေထုတ်မှတ်တမ်းကောင်းတဲ့ customer ကို ပိုမိုသင့်တော်တဲ့ loan offer ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါက ဒေတာကို အကျိုးရှိရှိ အသုံးချတဲ့ practical case တစ်ခုပါ။
လက်လီရောင်းဝယ်ရေးလုပ်ငန်းတွေမှာလည်း ဒေတာက အရောင်းတိုးဖို့ အဓိကသော့ချက်ဖြစ်ပါတယ်။ ဆိုင်တစ်ဆိုင်က ဘယ်ပစ္စည်းတွေ ရောင်းအားကောင်းသလဲ၊ ဘယ်နေ့တွေမှာ customer များသလဲ၊ ဘယ်အချိန်မှာ stock ပြတ်လေ့ရှိသလဲဆိုတာကို သိဖို့ sales data, inventory data, customer feedback တွေလိုပါတယ်။ ဥပမာ supermarket တစ်ခုမှာ နွေရာသီလာရင် အအေးသောက်၊ ရေခဲမုန့်၊ ရေသန့်ရောင်းအား တက်နိုင်ပါတယ်။ ဒီလို seasonal pattern တွေကို ကြိုသိထားရင် stock ကို အချိန်မီ ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး ပစ္စည်းပြတ်လပ်မှု၊ အလွန်အကျွံ stock တင်မိမှုတွေကို လျှော့ချနိုင်ပါတယ်။ ထို့အပြင် loyalty program သုံးပြီး customer purchase history ကို ကြည့်ရင် ဘယ်သူက ဘယ်လိုပစ္စည်းတွေ ဝယ်လေ့ရှိတယ်ဆိုတာ သိနိုင်ပြီး personalized promotion ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ မကြာခဏ baby products ဝယ်တတ်တဲ့ customer ကို အုပ်စုလိုက် လျှော့စျေးပေးခြင်း၊ coffee ဝယ်သူကို snack bundle offer ပေးခြင်းတို့က ရောင်းအားတိုးစေပါတယ်။
နည်းပညာလုပ်ငန်းတွေမှာတော့ ဒေတာဟာ product development နဲ့ user experience ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်စေပါတယ်။ app တစ်ခု သို့မဟုတ် platform တစ်ခုကို အသုံးပြုသူတွေ ဘယ်နေရာကိုနှိပ်လေ့ရှိသလဲ၊ ဘယ် feature ကို ပိုသုံးသလဲ၊ ဘယ်အချိန်မှာ app ကိုပိတ်သွားသလဲဆိုတာကို အသေးစိတ်ကြည့်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ food delivery app တစ်ခုမှာ user တွေက checkout page ရောက်ပြီးမှ ပြန်ထွက်သွားတတ်တယ်ဆိုရင် payment process ရှုပ်ထွေးနေတယ်ဆိုတဲ့ အချက်ကို တွေ့နိုင်ပါတယ်။ အဲဒီအခါ developer team က UI/UX ကို ပြင်ဆင်ပြီး payment step ကို လျှော့ချနိုင်ပါတယ်။ ဒေတာကိုအခြေခံပြီး feature တစ်ခုကိုပျောက်သွားတဲ့အထိ မလုပ်ဘဲ၊ အသုံးပြုမှုနည်းတဲ့အတွက် ပိုမိုတိုးတက်အောင် ပြုပြင်နိုင်တာပါ။ ဒီလိုပဲ software company တွေက A/B testing လုပ်ပြီး button color, page layout, message wording တွေကို စမ်းသပ်ကြပါတယ်။ စမ်းသပ်မှုကနေ ရလာတဲ့ data က ဘယ် design က user conversion rate မြင့်စေသလဲဆိုတာ ပြောပြပေးပါတယ်။
စီမံခန့်ခွဲမှုအပိုင်းမှာတော့ ဒေတာမရှိဘဲ management လုပ်တာဟာ မီးမမြင်ဘဲ လမ်းလျှောက်တာနဲ့တူပါတယ်။ မန်နေဂျာတစ်ဦးအနေနဲ့ ဝန်ထမ်းစွမ်းဆောင်ရည်၊ project timeline, customer complaint rate, operating cost စတဲ့ metrics တွေကို ကြည့်ရပါတယ်။ ဥပမာ call center တစ်ခုမှာ customer complaint များလာတယ်ဆိုရင် အကြောင်းရင်းကို data နဲ့စစ်ကြည့်ရမယ်။ သင်တန်းမလုံလောက်တာလား၊ ဝန်ထမ်းအရေအတွက်မလုံလောက်တာလား၊ script မကောင်းတာလားဆိုတာကို သတ်မှတ်နိုင်ပါတယ်။ ဒေတာကို မခွဲခြမ်းဘဲ “ဝန်ထမ်းတွေ မကောင်းလို့” ဆိုပြီးသာ ဆုံးဖြတ်ရင် ပြဿနာအမှန်ကို မထိရောက်ဘဲ ဖြေရှင်းသွားနိုင်ပါတယ်။ ဒေတာအခြေပြု management က အမှားကို လူပုဂ္ဂိုလ်အပေါ်မတင်ဘဲ လုပ်ငန်းစနစ်အပေါ်မှာ ပြန်ကြည့်စေပါတယ်။
Practical understanding အတွက် အရေးကြီးတာတစ်ခုက ဒေတာအားလုံးက အလိုအလျောက် အကျိုးရှိတာမဟုတ်ပါဘူး။ မှန်ကန်တဲ့ data quality မရှိရင် မှားယွင်းတဲ့ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ထွက်လာနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ ဘဏ်တစ်ခုမှာ customer income data ကို မှားသွင်းထားရင် credit scoring မမှန်နိုင်ပါဘူး။ Retail ဆိုင်တစ်ခုမှာ stock data မတိကျရင် ပစ္စည်းရှိတယ်လို့ထင်ပြီး ရောင်းလိုက်ပေမယ့် တကယ်မရှိတော့ customer dissatisfaction ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ Technology product တစ်ခုမှာ user activity data က incomplete ဖြစ်နေရင် feature usage ကို လွဲမှားစွာအနက်ဖွင့်နိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် data ကို အသုံးပြုမယ်ဆိုရင် တိကျမှု၊ လတ်ဆတ်မှု၊ consistency ကို ထိန်းသိမ်းဖို့ လိုပါတယ်။
တစ်ဖက်မှာလည်း ဒေတာကို ခွဲခြမ်းရာမှာ context ကို မမေ့သင့်ပါဘူး။ ဥပမာ sales ကျဆင်းတာကို ကြည့်ပြီး product မကောင်းဘူးလို့ တိုက်ရိုက်မသတ်မှတ်သင့်ပါဘူး။ အဲဒီအချိန်မှာ တိုင်းပြည်စီးပွားရေးအခြေအနေ၊ ရာသီဥတု၊ competitor campaign, supply chain issue စတာတွေပါ ပါဝင်နိုင်ပါတယ်။ ဘဏ်လုပ်ငန်းမှာလည်း repayment delay ကို ကြည့်ပြီး customer ကို အလိုအလျောက် risk အမြင့်ဆုံးသတ်မှတ်မယ်ဆိုရင် temporary cash flow issue နဲ့ long-term default risk ကို ခွဲခြားမရနိုင်ပါဘူး။ ဒါကြောင့် data analysis ဆိုတာဂဏန်းကြည့်ခြင်းတင်မကဘဲ လုပ်ငန်းအခြေအနေကိုပါ နားလည်ဖို့လိုပါတယ်။
လုပ်ငန်းအတွင်း data-driven culture တည်ဆောက်ခြင်းကလည်း အရေးကြီးပါတယ်။ ဝန်ထမ်းတိုင်းက intuition တစ်ခုတည်းနဲ့ မဟုတ်ဘဲ data ကိုဖတ်တတ်၊ မေးခွန်းထုတ်တတ်၊ သက်သေအပေါ်အခြေခံပြီး ဆုံးဖြတ်တတ်ဖို့ လိုပါတယ်။ Manager တွေကလည်း report တွေကို အလွတ်ရုံကြည့်မယ့်အစား “ဒီဂဏန်းက ဘာကို ဆိုလိုတာလဲ”, “ဘာကြောင့် ဒီလိုဖြစ်တာလဲ”, “ဘယ် action ကို ယူသင့်လဲ” ဆိုတဲ့ မေးခွန်းတွေ မေးတတ်ရမယ်။ Retail chain တစ်ခုမှာ branch အလိုက် sales ကွာခြားနေတာကို တွေ့ရင် location, customer profile, staff performance, local promotion တွေကို စနစ်တကျ ပြန်စစ်ရပါမယ်။ ဒီလိုလုပ်ခြင်းက ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုတိကျတဲ့ operational improvement ကိုပေးပါတယ်။
နောက်ဆုံးအနေနဲ့ ဒေတာကို အသုံးချခြင်းရဲ့ အဓိကရည်ရွယ်ချက်က report လှလှလေးထုတ်ဖို့မဟုတ်ပါဘူး။ လုပ်ငန်းရဲ့ တကယ့်ပြဿနာကို မြင်အောင်လုပ်ပြီး ပိုကောင်းတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချနိုင်ဖို့ပါ။ ဘဏ်လုပ်ငန်းမှာ risk ကို လျှော့ချပြီး customer service ကောင်းအောင်လုပ်နိုင်မယ်။ Retail လုပ်ငန်းမှာ stock နဲ့ promotion ကို မှန်ကန်စွာ စီမံနိုင်မယ်။ Technology လုပ်ငန်းမှာ product တိုးတက်အောင်လုပ်နိုင်မယ်။ Management အပိုင်းမှာ productivity နဲ့ accountability ကို မြှင့်တင်နိုင်မယ်။ ဒါကြောင့် ခေတ်မီစီးပွားရေးလုပ်ငန်းတိုင်းအတွက် data ကို နားလည်ပြီး practical အနေနဲ့ အသုံးချနိုင်ခြင်းဟာ ယနေ့ခေတ် အောင်မြင်မှုရဲ့ အခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။