เผย 13 สาเหตุ ทำไมการพัฒนาด้าน Data ถึงล้มเหลว!!
- หน่วยงานทางธุรกิจไม่เข้ามาเกี่ยวข้อง
- มุ่งทำเป็นทฤษฎีมากเกินไป
- มองเป็นเรื่องทันสมัย ทำให้ดูแล้วเป็นองค์กรแห่งอนาคต
- ขาดผู้ที่เข้าใจในการวางภาพรวม Enterprise Architecture และ Enterprise Data Strategy จึงทำให้เกิด Data Silo ในองค์กรอย่างมาก จึงยากในการรวบรวม วิเคราะห์ และประมวลผล
- ขาด Data Owner หรือไม่ได้กำหนด Data Owner จึงทำให้ Data Lake ทำขึ้นมา แต่ไม่มีการดูแลต่อเนื่อง
- ปล่อยให้เป็นหน้าที่ของแผนก IT แต่เพียงผู้เดียว
- ขาดเงิน หรืองบประมาณที่เพียงพอ
- Data Source มีคุณภาพและปริมาณไม่เพียงพอต่อการพัฒนาโมเดล
- ให้ความหวังสูงกับโครงการ Data Analytics มากเกินไป (Over Promising)
- ขาดความเข้าใจด้าน Data Privacy, Data Security และ Data Velocity
- คิดว่า Data Driven ก็พอ (จริงๆต้องทำให้เป็น Purpose Driven)
- ขาดการกำหนด Time Boxing ของ Sandbox หรือ Innovation Project
- ผู้นำทำตามผู้อื่น โดยหาเป้าหมายของตัวเองไม่เจอ