5G Business Strategy = Data x Biz Process x Executing Team

      หนึ่งในเทพด้านกลยุทธ์ซีกโลกตะวันออกที่ถูกอ้างถึงมากที่สุด คือ "ซุนวู"  ถึงแม้นว่าจะมีข้อมูลเกี่ยวกับเขาน้อยมาก มีการอ้างอิงถึงตำราพิสัยสงครามที่เลืองชื่อของเขา ที่รู้จักกันในนามตำราพิชัยสงครามซุนวู หรือ Sun Tzu The Art of War ประมาณการว่า น่าจะถูกเขียนขึ้นในช่วง 600-400 ปีก่อนคริสตกาล เป็นที่อ้างอิงในวรรณกรรมสามก๊กบ่อยครั้ง ถึงกลศึกต่าง ๆ ที่ทำให้ชนะข้าศึก เป็นที่มาของการรับเอาคำว่า "กลยุทธ์" มาใช้ในโลกธุรกิจ และถูกใช้อย่างน่าเสียดายความหมายเชิงลึกของมัน ด้วยการถูกอ้างอย่างพร่ำเพรื่อ กลยุทธ์เป็น นโยบาย + อุบาย + วิธีการ ตั้งแต่ระดับเรียบง่ายจนถึงขั้นที่มีความซับซ้อน โดยมีเป้าหมายแรกเพื่อรวมสรรพกำลัง และยุทธปัจจัยที่จำกัดให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อสร้างความได้เปรียบ และชัยชนะเหนือคู่แข่ง โดยที่คู่แข่งขั้นสามารถเลียนแบบได้ยาก ทำซ้ำได้ยาก (;ปรมินทร์ เยาว์ยืนยง) 
      กลยุทธ์ต่าง ๆ ในซุนวูแบ่งเป็นหมวดหมู่ต่าง ๆ กว่า 13 หมวด ซึ่งเป็นกลศึกในดทคโนโลยีสมัยนั้น และแปรเปลี่ยนไปตามเทคโนโลยีของโลก ถึงแม้นว่าวิธีการ และเทคโนโลยี จะเปลี่ยนไปบ้างในช่วง 2400-2600 ปีที่ผ่าน ทว่า "วิธีคิด" ต่างหากที่ยังคงหลักการไว้ ทั้งในเชิง Manner ในการศึกสงคราม (ซึ่งเป็นมารยาทในโลกธุรกิจปัจจุบัน หรือหากเทียบกับโลกยุโรป คือ Chivary System) หรือ "วิธีคิด" ที่เกิดจากการประมวลข้อมูลต่าง ๆ และมาปรับเปลี่ยนกระบวนการ ตามยุทธปัจจัยและสิ่งแวดล้อม (ในธุรกิจเรียก Change Management)
      หากซุนวูไม่ได้สิ้นอายุขัย และอยู่มาเฉกเช่น Vampire แล้ว เขาคงจะพบว่าตลอด 2400-2600 ปีที่ผ่านมา "วิธีคิด และวิธีการที่ได้เปรียบคู่แข่ง = กลยุทธ์" ของเขานั้นได้วิวัฒน์ตามมา  เพราะว่าพื้นฐานสำคัญยังคงอยู่ที่ "ข้อมูล ผสานกับกระบวนการ" ผ่าน "นักลงมือทำ" ที่ดี จะต่างไปที่ในโลกปัจจุบันนั้น เราขาด "นักลงมือทำ" เรามีแต่นักคิดจำแลงที่หลอกตัวเองว่าใช้กลยุทธ์ 

เหตุใด Package ของ 5G Business Strategy จึงประกอบด้วย Data x Biz Process x Executing Team
     จริง ๆ แล้ว 5G เป็น Metaphor คือ การอุปมาให้ทันสมัย เพราะว่าในยุคสมัยแห่งความฉาบฉวยนี้ เราชื่อ ฺ Buzz Word กัน 5G เป็นการบ่งบอกถึงอนาคตที่คนทั่วไปต้องการ ที่เหลือจากชื่อบทความ คือ "ความสามัญ" ที่กลยุทธ์ทางธุรกิจใด ๆ ต้องมี 

• Data หรือ จะให้ถูกต้องผมควรเรียกมันว่า Information หรือ Data ที่ผ่านการกระทำตามกระบวนการของ Data Analytics ในแฟชั่นความเชื่อของยุคนี้ (2019) ผมขอเรียกมันว่า ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจ; Data Driven Decision Making 
• Business Process เป็นกระบวนการใหญ่ ในความหมายนี้ ผมขอรวมตั้งแต่ การตั้ง Vision, Mission, Business Plan, Resources Management, Operation Plan, Measurement และ Tools รวมไว้ด้วยกัน
• Executing Team หรือทีมที่ลงมือทำให้สำเร็จ ถ้าพูดเท่ห์ ๆ คือ Change Maker, Visionary & Missionary Labor ซึ่ง (โคตร)มีความจำเป็นในยุคที่เราเน้นแต่ความสำเร็จที่ง่าย ๆ ตามการมะโน แต่ไม่มีคนลงมือทำ เพราะว่า แผนที่ดี ไม่มีคนทำ แล้วมันคงสำเร็จได้เอง (กระมัง) 

เข้าใจไปทีละกระบวนท่าโดย "พื้นฐาน" ของแต่ละกระบวนท่าต้อง "แน่น"
        ถ้าเป็นหนังกำลังภายในสมัยชอบราเดอร์ หรือในยุค 70-80 นั้น เราจะเห็นว่า พระเอกในหนัง จะต้องถูกสอนจากกระบวนท่าพื้นฐานเป็นเดือนเป็นปี คล้าย ๆ กับที่โขน และบัลเล่ต์ ฝึกฝนนักแสดงจากท่าพื้นฐานซึ่งใช้เวลายาวานาน และกว่าจะผ่านไปแต่ละขั้นได้นั้น ต้องมั่นใจว่า "ผ่าน" พื้นฐานเหล่านั้น โดยมีจุดประสงค์เพื่อสร้างความแข็งแรง ความยืดหยุ่นของกล้ามเนื้อ เส้นเอ็น เพื่อเตรรียมรับ "ท่ายาก" ในอนาคต
      ในปัจจุบัน เราอาจจะอยู่ในยุคที่ต้องเร็วไว้ก่อน หรือ ในการศึกษาไทยชอบให้เรียนแบบยัดเยียด โดยหลักสูตรใดๆ ตั้งแต่ ประถม-มหาวิทยาลัย ล้วน "เกิน" แทบทั้งสิ้น ยิ่งในโลกสมัยนี้ที่สถาบันการศึกษาระดับใด ๆ โดยเฉพาะระดับอุดมศึกษาด้วยแล้วนั้น ที่ต้องเร่งทำมาตรฐานวิชาเกิน เร่งจำนวนงานวิจัยที่ไม่สามารถ commercialize หรือ socialize ได้ แต่ต้องทำเพราะว่าเป็นตัวชี้วัด ยิ่งทำให้ครูอาจารย์ต้องหันความสนใจออกจากวัตถุประสงค์หลักคือ ผู้เรียน ไปเป็นงานวิจัย พอรวมเอาหลาย ๆ ปัจจัยที่ว่าใครจะโดดเด่นในด้านการอัดหลักสูตรวิชาเกินไปมาก ๆ แล้ว พื้นฐานของกระบวนท่านที่โลกภายนอกต้องการก็ถูกมองข้ามไป (ไม่บ่นแล้วดีกว่าเดี๊ยวยาว) เราจึงได้บัณฑิตที่ไม่พร้อมจำทำงาน เพราะว่า พื้นฐานก็กระท่อนกระแท่น, ทักษะที่ควรได้รับจากการฝึกฝนก็ข้ามขั้นตอน และเรานิยม Buzzword มาเล่นในท่ายาก ซึ่งพอเจาะเข้าไปแล้วพบว่า ข้างในติ้งโหน่ง

ด้าน Data และองคาพยพของมัน

• พื้นฐาน และความเป็นจริงวางอยู่บน "ตรรกะ" หรือกระบวนการสังเคราะห์ วิเคราะห์ ข้อมูล มิใช่การสอนใช้เครื่องมือที่กำลงเป็น Trend แห่แหนกันไปในประเทศไทยยุคนี้ (2019) 
• พื้นฐานอยู่ที่กระบวนการการจัดการ Data ซึ่งสอนทุกที่ แต่ไม่มีข้อมูลให้ได้ปฏิบัติทดลองเป็นตัวอย่าง (ดูรายละเอียดด้านล่าง)
• พื้นฐานอยู่ที่ Hard Skill (ความรู้) ใน 2 ด้าน
  • ​ด้านแรก คือ Hard Skill หรือความรู้เฉพาะด้านที่ Data จะถูกนำมาประมวล เพื่อเข้าใจ (Descriptive) อธิบายวินิจฉัย (Diagnostic) คาดการณ์ (Predictive) และ วาง action (Perscriptive) เพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ของแต่ละงาน เช่น ความรู้พื้นฐานทางธุรกิจ เช่น บัญชี, การตลาด ฯลฯ ความรู้พื้นฐานด้านการจัดการในสาขาวิชาต่าง ๆ, ในการใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์สังคม, ภูมิศาสตร์, เศรษฐกิจ, ประวัติศาสตร์ ซึ่งใช้เป็นข้อมูลในการเข้าใจ อธิบาย คาดการณ์ และวางมาตรการด้านนโยบายเศรษฐกิจ เป็นต้น จำเป็นจะต้องมีความรู้ + ทฤษฎีวิจัยในแต่ละศาสตร์ (ซึ่งเป็นพื้นฐานของการทำ Data Anlytics เช่น ระเบียบวิธีวิจัยทางสังคมศาสตร์ เป็นต้น) + ความรู้ในสาขาใกล้เคียงที่จำเป็น  ทว่าน่าเสียดายที่ความรู้เหล่านี้ในประเทศไทยนั้น เหมือน "ขี้ไม่สุด" เมื่อคุณจบการศึกษาจากสถาบันการศึกษา ทั้งนี้ในด้านแรกนี้ยังรวมไปถึงความเข้าใจในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ที่จะใช้กระบวนการด้าน Data ในการอธิบายด้วย เพราะว่า แต่ละอุตสาหกรรม มี Termiology เฉพาะที่แตกต่างกันไป ทำให้เกิดปัญหาหากคนที่จะทำ Data Analytics ไม่เข้าใจกระบวนการแบบนี้ ซึ่งในประเทศไทยเรามักเรียน หรือศึกษาเรื่องเหล่านี้ "แยก" กัน 
  • ด้านที่สอง คือ Hard Skills ในสายเทคนิคด้าน Data ซึ่งเป็นความเข้าใจถึงกระบวนการที่ถูกต้องในการวิเคราะห์ข้อมูล กระบวนท่ามีความสำคัญยิ่งนักในสายนี้ ก่อนที่จะข้าขั้นไปยังขั้นกว่าและขั้นสูงต่อไป กระบวนการต่าง ๆ เช่น Collection เริ่มต้นควบคุ๋ับ Hard Skills ด้านบน ทว่ามักไม่ถูกเชื่อมโยงกันในกระบวนการวางแผน, Cleaning ด้วยกรรมวิธีการต่าง ๆ, Categorising, Structuring, Import, Formulating, Modeling, Analyzing ซึ่งมักเรียนกันบน Mock up data หรือ data set เท่าที่พอจะหาได้ และก็ขาดความเข้าใจใน Hard skills นี่เป็นสาเหตุที่ในหนังจีนกำลังภายในมักมีเเหตุการณ์ธาตุไฟเข้าแทรก ซึ่งละม้ายคล้ายกันกับว่า เริ่มต้นที่ท่ายากเช่น Data Modeling และพบว่า ยังขาด Data ที่สำคัญตั้งแต่แรก ทำนองนั้น

ด้านธุรกิจ และองคาพยพของมัน​

• ความเข้าใจเรื่องกระบวนการทางธุรกิจ หรือ Business Process (ฺBPI, BPM)  โดยเข้าใจการไหลของกระบวนการ โดยอาศัยหลักพื้นฐานของธุรกิจ และความเข้าใจเรื่องการจัดการประกอบรวมกัน เพื่อวัดผล กับเป้าหมายที่วางไว้ (แผนธุรกิจ+แผนการตลาด+แผนการดำเนินการอื่น ๆ) Business Data Analytics นั้นมีความจำเป็นจะต้องเข้าใจเรื่องเหล่านี้ เพื่อเติมเต็มกระบวนการ เข้าใจ (Descriptive) >> อธิบายวินิจฉัย (Diagnostic) >> คาดการณ์ (Predictive) >> วาง action ที่เหมาะสม (Perscriptive)
  • พื้นฐานความเข้าใจเรื่องของธุรกิจ
    • บัญชี, การจัดซื้อ และรายละเอียดที่เกี่ยวข้อง, พื้นฐานความเข้าใจเรื่องกระแสเงินสด, พื้นฐานความเข้าใจเรื่องการอ่านงบดุลย์เพื่อเชื่อมโยงกับกิจกรรม และ เป้าหมายของการทำธุรกิจ โดยประโยชน์ที่เกิดขึ้น จะสามารถ Cross Check, Healthy Check และวางแผนทางการเงินให้สอดคล้องกับกิจกรรมได้ 
    • การทำตลาด การตั้งราคา, Margin, Profit Margin  เพื่อกระบวนการหารายได้ และกระบวนการสร้างกำไร 
  • พื้นฐานความเข้าใจเรื่องการจัดการ
    • ​การจัดการด้านโลจิสติกส์ และการจัดการห่วงโซ่อุทาน  เพื่อเข้าใจ และเชื่อมโยง เกยทับ Lead Time เพื่อหาวิธีการดำเนินการที่สั้น เร็ว มีระสิทธิภาพ และสิ้นเปลืองน้อยที่สุด เพื่อประสิทธิภาพการจัดการระดับสินค้า และวัตถุดิบคงคลัง เพื่อประโยชน์ด้านกระแสเงินสด และความพึงพอใจของลูกค้าและส่วนงานที่เกี่ยวข้อง
    • การจัดการการผลิต และการซ่อมบำรุง สำหรับกลุ่มอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับการผลิต 
    • การจัดการทุนมนุษย์ เพื่อสรรหา เพิ่มพูนศักยภาพ และรักษาทีมงานไว้กับองค์กร (ดูรายละเอียดใหหัวข้อถัดไป)
  • ​​​พื้นฐานด้านเทคโนโลยีที่มีต้นทุนและประสิทธิภาพที่เหมาะสมกับกิจกรรมและขนาดของกิจการ เช่น ความรู้เรื่อง IT Infrastructure และ Application ที่เกี่ยวข้อง เช่น ERP และ Software ตัวอื่น ๆ เพื่อเลือกใช้เทคโนโลยีด้านการจัดการที่เหมาะสมไม่เป็นต้นทุนที่สูงเกินไป สามารถเพิ่มขนาดโดยไม่กระทบกระบวนการภายในของบริษัท เป็นต้น 

ด้าน Executing Team และองคาพยพของมัน
     ผมไม่ค่อยห่วงปัจจัยด้านนี้ในภาคเอกชน ในระดับ SME รายเล็กรายย่อยนั้นเจ้าของกิจการเป็นผู้ขับเคลื่อนในฐานะ Executing Team อย่างเต็มสูบ และเจ้าของพร้อมหุ้นส่วนความสำเร็จก็มีแนวโน้มในการพัฒนาตนเองด้วยศาสตร์และวิธีการใหม่ ๆ ในฐานะผู้ใช้งาน จะมีปัญหาคือ ไม่สามารถเชื่อมโยงศาสตร์และเทคโนโลยีใหม่ ๆ ได้ในทันที ด้วยข้อจำกัดด้านงบประมาณ ซึ่งก็ขอให้ท่านเข้าจองกิจการเหล่านี้เป็น Power User ของ Platform ต่าง ๆ ที่กำลังใช้งานก่อน และในระหว่างรอสะสมทุนเพื่อขยายต่อก็ขอให้ศึกษาข้อมูลต่าง ๆ เพื่อที่จะได้ตัดสินใจไม่ผิดพลาดเมื่อโอกาสมาถึง 
    ในส่วนของผู้ประกอบการขนาดกลาง และขนาดใหญ่ กลับน่าเป็นห่วงกว่า เพราะว่าเมื่อครั้งเคยเป็นรายเล็กรายย่อยและสะสมทุนมาได้ ก็มักจะประสบปัญหาคือ การพัฒนาไปต่อได้ยากและลำบาก ส่วนหนึ่งเป็นเพราะ Execting Team และ Wokring Mindset ของทีมงานทั้งสิ้น

• ประเด็นแรกที่สำคัญมากคือ Team Work แบบไทย ๆ นั้น เข้าใจผิดอย่างคลาดเคลื่อน กลุ่มคนที่ทำงานด้วยกัน แต่ไม่ได้มีเป้าหมายร่วมกันไม่เรียกว่าเป็นทีม ทีมแบบไทย ๆ ขับเคลื่อนด้วยคนหยิบมือเดียวเสมอ ตั้งแต่งานระดับงานกลุ่มในโรงเรียนจนกระทั่งระดับ ป.โท และจบออกมาทำงาน ก็ล้วนแต่เอา practice และ attitude ในการทำงานเป็น Team ที่ผิดติดตัวมาเสมอ เริ่มต้นกระบวนการใหม่ด้วยการสร้าง TEAM ที่เป็น TEAM แท้จริง โดยกำหนดเป้าหมาย เมื่อมีเป้าหมายแล้ว กำหนดวิธีการทำงานร่วมกันบนทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัด แลกเปลี่ยนข้อมูลที่ช่วยห้การทำงานรื่นไหล (ซึ่งไม่ค่อยมีธรรมเนียมปฏิบัตินี้ในไทย) กำหนด Measurement (ค่าวัดความ "สำเร็จ") ในแต่ละขั้นตอนพร้อมกรอบระยะเวลา (ในไทยนั้นเป็นแบบเสร็จเมื่อใดก็ได้ ไม่เสร็จไม่เป็นไร) 
• ประเด็นต่อมา คือเรื่องของ Working Mindset คือ เจนตคติสำหรับการทำงาน ในแง่มุมนี้ผู้เขียนขอแนะนำให้ Entrepernuerial Mindset (นักแก้ปัญหา มีส่วนได้ส่วนเสียในงานที่ทำ) เป็น Mindset ระดับจำเป็นและสำคัญที่ต้องสร้างให้เกิดเป็น "วัฒนธรรม" ในองค์กร โดยที่ระบบขององค์กรจะต้องเอื้อให้เกิดวัฒนธรรมนี้ด้วย มิใช่ยังคงเป็นแบบ Hierachy ที่มีลำดับชั้น และมีกระบวนการภายใน (internal Business Process) ที่ไม่เอื้ออำนวย (ดู Digital Transformation Reference Model ของ อ.ดนัยรัตน์ ธนบดีธรรมจารี ประกอบ)
• Executing Team จะต้องดำเนินงานให้สำเร็จลุล่วง หรือหากพบอุปสรรคใด ๆ ระหว่างการดำเนินการ จะต้องดำเนินการหาทางแก้ไขปัญหา ให้ตรงตามเวลาและสถานการณ์ และต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่าง การทำให้เสร็จ กับการทำให้สำเร็จ เพื่อที่จะบรรลุเป้าหมายด้วยวิธีการ และผลตอบรับที่แตกต่างกัน

เคล็ดวิชาในการฝึกฝนกระบวนท่า ร้อยเรียงและพัฒนาเป็น "ท่าไม้ตาย" ได้อย่างไร

1. เรียนรู้ และฝึกฝนกระบวนท่าพื้นฐาน เพื่อที่จะสามารพัฒนาต่อยอดในกระบวนท่าที่ยากขึ้นไปได้ ซึ่งแน่นอนว่าในที่นี้ คือ กระบวนท่าพื้นฐานในสาขาวิชาหลักของแต่ละท่าน โดยต้องมั่นใจว่าท่านสามารถใช้ทฤษฎีไปทำงานได้ หมายถึงมความเข้าใจทฤษฎีนั้น และรู้ว่าจะเลือกใช้หรือไม่ใช้ทฤษฎีนั้น ๆ ใน environment แบบไหน ท่ายากลำดับต่อไป คือ การประสานเอาส่วนหนึ่งของทฤษฎีที่หนึ่ง ผสมเข้ากับ อีกส่วนของทฤษฎีอื่น ๆ และใช้ขั้นตอนในการเรียงร้อยให้เกิดเป็นผลลัพท์ได้ 
2. ไปศึกษาพื้นฐานกระบวนท่าของวิชาที่ขาด หรือพร่องไป ในศาสตร์ด้านกลยุทธ์ล้วนแล้วแต่ใช้ศาสตร์ต่าง ๆ มาเชื่อมโยงกันทั้งสิ้น (Integrated Knowledge) ถึงแม้นว่าการศึกษาไทยที่ผ่านมาจะโชคร้ายที่พยายามให้เป็ี Silo Base Learning ก็ตาม และเน้นให้ลึกล้าแต่ใช้งานไม่ได้ซักกระบวนท่าเดียว แต่ในโลกยุค Distuptive นี้ ใครที่มัวแต่โทษโลก ไม่ปรับตัวก็จะตายตกลงไปเหมือนอุตสาหกรรมต่าง ๆ ที่ไม่ปรับตัว เช่น เป็นสาย Business ก็หันมาเสริมความแข็งแกร่งเรื่อง Data Analytics และเติมเต็มความรู้อื่น ๆ ที่จำเป็น เพื่อทำให้ เกิดวงจร เข้าใจ (Descriptive) >> อธิบายวินิจฉัย (Diagnostic) >> คาดการณ์ (Predictive) >> วาง action ที่เหมาะสม (Perscriptive) 
3. เชื่อมโยงโลกทั้งสองสามใบที่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกัน กระบวนท่าตัวอย่างในการเชื่อม Business เข้ากับ Data Analytics เช่น
   1. ในกระบวนการทางธุรกิจ แต่ละกิจกรรมจะก่อให้เกิด Data กำกับไว้เสมอ (ให้ท่านเข้าใจที่มาทีี่่ไปของ Data เพราะว่าเป็นพื้นฐานในการวิเคราะห์ต่อไป) 
   2. เมื่อเรากรวมกิจกรรมที่ทำซ้ำ ๆ เกิดซ้ำ ๆ เราจะได้ Data Intensitivity Pattern ในกิจกรรมใด ๆ  เรียนรู้รูปแบบของ Data และ ผลลัพม์ที่เกิดขากกิจกรรมนั้น ๆ (หากให้ดีให้เห็นเหตุผลกิจกรรมนั้น ๆ ซึ่งเป็น Data อีกชุดหนึ่ง) ทำเช่นนี้ได้ จะได้ Desriptive 
   3. ให้เอากิจกรรมซ้ำ ๆ (Data Pattern) ไปหาเหตุและผลเชื่อมโยงกับกิจกรรมอื่น ๆ  จะเห็นเหตุและผลที่เชื่อมโยงกัน ทำเช่นนี้จะได้ Diagnostic
   4. พอเอา Data Pattern มาวางโดยใช้มิติอื่น ๆ เช่น เวลา และ Resource ปัจจัย จะได้ Predictive 
   5. เมื่อได้ Predictive แล้ว นำเอา Data อื่น ๆ ที่มากระทบวางเป็น Route ในการตัดสินใจ จะได้ Perscriptive 
   6. เมื่อเห็นซ้ำ ๆ เป็น Pattern ที่สะสมระยะเวลาก็จะสามารถทำวงรอบที่ใหญ่ขึ้นได้ 
4. ฝึกฝน ฝึกฝน ฝึกฝน เพื่อให้เกิดเป็นความชำนาญ เชี่ยวชาญ ที่เรียกว่า "ทักษะ" ในการแก้ไขปัญหาต่างๆ โดยใช้ศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกันมาบูรณาการร่วมกัน 
5. มีเพื่อนร่วมโลกและอุดมการณ์จากโลกนอกกะลา (หมายถึง โลกอุตสาหกรรมอื่น ๆ ความรู้ศาสตร์อื่น ๆ)  นอกจากจะะได้ทักษะใหม่ๆ อีกกระบุงโกยแล้ว ยังสามารถที่จะได้รับการเติมเต็มด้านสรรพวิชาจากโลกนอกกะลาด้วย เพราะว่า บางคั้รงไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ทุกกระบวนท่าน แต่เราสามารถขอคำแนะนำเพื่อพลิกแพลงให้เกิดเป็นท่าไม้ตายใหม่ได้ 

บทสรุป
     ข้อมูลมีความจำเป็นยิ่งยวดในการตัดสินใจ ความสามารถในการใช้จัดการข้อมูล (รวบรวม ตรวจสอบ คัดกรอง วิเคราะห์) จะทำให้ได้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ และเมื่อข้อมูลเหล่านั้น ผสานเข้ากับ ความรู้อื่น ๆ ทักษะที่จำเป็น ในการแก้ไขปัญหา ด้วย Entreprenuerial Mindset จะทำให้ได้แนวทาง เพื่อไปประสานกับ ศักยภาพของธุรกิจ อันเกิดจากกระบวนการทางธุรกิจ และทรัพยากรที่มีจำกัดในแต่ละองค์กร จะได้เป็นการตัดสินใจมีแนวโน้มส่งผลลัพม์ที่ดีที่สุด ทั้งนี้การอ่าน ตีความ ข้อมูลจำเป็นจะต้องอาศัย "ประสบการณ์" จากผู้ที่เข้าใจกลไกและตัวแปรในอุตสาหกรรมต่าง ๆ สำหรับมือใหม่ที่ยังไม่มีประสบการณ์ ก็ให้แน่ใจว่าได้ใช้ "ข้อมูล" อย่างดีที่สุดเสียก่อน และหาประสบการณ์มาเสริมจากอายุงาน และรอยแผลแห่งความผิดพลาด ส่วนผู้มากประสบการณ์ทั้งหลายก็ใช้ ประสบการ์ รวมกับข้อมูล เพื่อความแม่นยำยิ่งขึ้นในการตัดสินใจ เหนือสิ่งอื่นใดในประเทศไทย คือ การลงมือจัดการ เราเป็นประเทศที่รู้ แต่เรามักมีปัญหาในการดำเนินการ ซึ่งแน่นอนว่า ในแต่ละกิจกรรมมีข้อมูลกำกับทั้งสิ้น ให้ใช้หลักการนี้ประสานกันเพื่อสร้างเป็น 5G Business Strategy กระบวนการที่มีประสิทธิภาพ + การใช้ข้อมูลที่มีพลานุภาพ 

#พี่แว่นหน้าตาดี #MonsoonSIMTH #บทเรียนง่ายๆสไตล์มอนซูน