คลิป VDO เกี่ยวกับ PDPA ที่น่าสนใจ

พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 ได้มีผลบังคับใช้นับแต่วันที่ประกาศ แต่ยังไม่ครบทุกมาตรา ในปีแรกจะเป็นการบังคับให้ส่วนกลางต้องจัดตั้งกรรมการและส่วนงานที่เกี่ยวข้องให้เกิดขึ้นเพื่อให้ครบองค์ประกอบ ส่วนการบังคับใช้กับองค์กรอื่นๆนั้นได้ถูกเลื่อนการบังคับใช้ออกมา 2 ครั้ง ครั้งแรกถูกเลื่อนการบังคับใช้ออกไปจากวันที่ 27 พ.ค. 2563 และอีกครั้งคือวันที่ 9 พ.ค. 2564 และกฎหมายจะมีผลบังคับใช้ตั้งแต่ 1 มิ.ย. 2565 เหตุผลในการเลื่อนที่สำคัญก็คือสภาวะ COVID19 ซึ่งส่งผลกระทบทั้งในเชิงเศรษฐกิจและสังคมอย่างกว้างขวาง ทำให้องค์กรขาดความพร้อมที่จะปฏิบัติตาม พ.ร.บได้ การเลื่อนนี้ทำให้องค์กรหลายแห่งยังมีเวลาเตรียมตัวต่อไปอีกระยะหนึ่ง ตั้งแต่ปี 2562 เป็นต้นได้มีการให้ความรู้เรื่อง พ.ร.บ. ฉบับนี้จากทั้งนักวิชาการ องค์กรเอกชน และหน่วยงานภาครัฐออกมาอย่างต่อนี้ ซึ่งสามารถหาดูได้ใน YouTube แต่เพื่อให้เกิดความง่ายและประหยัดเวลา ผาได้คัดเลือก VDO จำนวนหนึ่งซึ่งผมได้ชมแล้วเห็นว่ามีการให้ความรู้ PDPA สำหรับองค์กรแบบต่างๆ ทำให้ผู้ชมสามารถเลือก VDO ที่เข้ากับบริบทตนเองได้อย่างเหมาะสม นอกจากนี้บาง VDO เป็นความรู้เชิงกฎหมาย บ้างก็เป็นความรู้ในเชิงเทคนิค และ การนำไปใช้ ซึ่งการจะปฏิบัติตาม พ.ร.บ นี้ได้อย่างถูกต้องจำเป็นต้องมีความรู้ให้ครอบคลุมทั้งในด้านกฎหมาย เทคนิค และการนำสู่การปฏิบัติ รายการของ VDO ที่น่าสนใจมีดังต่อไปนี้ครับ: 1....

No Rules Rule – Takeaways จาก บทที่ 3

Netflix มีนโยบายการพักร้อนที่แตกต่างจากบริษัทอื่นๆอย่างมาก คือ การ “ไม่มีนโยบาย” ซึ่งหมายความว่าพนักงานสามารถพักร้อนได้ทุกเมื่อโดยไม่ต้องขออนุญาติก่อน พนักงานแต่ละคนสามารถตัดสินใจได้เองว่าต้องการเวลาพักเท่าไหร่ ไม่ว่าจะเป็นชั่วโมง วัน หรือเป็นเดือน ทั้งนี้โดยยึดหลักการเดียวเท่านั้น คือ การพักร้อนนั้นต้องไม่ส่งผลกระทบต่องานที่ทำอยู่ พนักงานต้องมั่นใจว่าการพักร้อนจะไม่ส่งผลกระทบต่อเพื่อนร่วมงาน เป้าหมายของทีม และขององค์กร — เสรีภาพต้องกำกับด้วยความรับผิดชอบอันยิ่งใหญ่เสมอ นอกปราศจากนโยบายเรื่องการลาพักร้อน Netflix ยังไม่มีนโยบายเรื่องการเบิกเงินค่าเดินทางและค่าใช้จ่ายระหว่างเดินทางอีกด้วย Netflix ให้อิสระกับพนักงานทุกคนตัดสินใจว่าการเดินทางไปทำงานนั้นเขาควรจะเดินทางด้วยวิธีการใด พักโรงแรมแบบไหน หรือแม้แต้กินอาหารในร้านระดับใด ทั้งนี้ให้พนักงานใช้วิจารณญาณของตนเองประเมินตามความเหมาะสม การทำเช่นนี้ฝ่ายบัญชีการเงินต้องมีการตรวจสอบการใช้เงินอยากเป็นประจำและถี่ถ้วน และการที่มีพนักงานคนใดก็ตามที่มีการใช้งบเกินสมควร เรื่องนี้จะต้องถูกแจ้งต่อทุกคนในบริษัทอย่างเปิดเผย เพื่อให้เกิดความชัดเจนและพนักงานทุกคนมีความเข้าใจตรงกันว่าปัญหาคืออะไร และควรจะต้องแก้ไขอย่างไร ต้องใช้เกณฑ์อะไรในการตัดสินใจเรื่องการใช้งบประมาณของบริษัท การให้อิสระเช่นนี้ทำให้การตัดสินใจทำได้อย่างรวดเร็ว เป็นการเสริมอำนาจ (empowerment) ให้พนักงานอย่างแท้จริงๆ ทำให้ต้นทุนในการกำกับดูแลพนักงานลดลง ทุกคนรู้จักที่จะรับผิดชอบผลประโยชน์ของบริษัทและการกระทำของตัวเอง ทั้งนี้พบว่ามีพนักงานจำนวนน้อยที่ใช้เงินฟุ่มเฟือยเกินความจำเป็นและได้รับการลงโทษอย่างเปิดเผย แต่พนักงานส่วนใหญ่กลับใช้งบประมาณของบริษัทได้อย่างมีประสิทธิภาพและน้อยกว่าที่ควรจะเป็นอีกด้วย แต่ทั้งหมดนี้องค์กรต้องเชื่อใจพนักงานก่อน เพื่อให้พนักงานได้แสดงว่าพวกเขาก็มีความน่าเชื่อถือเช่นกัน

No Rules Rule – Takeaways จาก บทที่ 2

Netflix ให้ความสำคัญกับ candor หรือ การแสดงความคิดเห็นอย่างตรงไปตรงมา เปิดเผย แต่ทั้งหมดนี้ต้องทำด้วยความปรารถนาดีต่อเพื่อนร่วมงานและองค์กร และการที่ผู้ที่มีความสามารถสูงอยู่แล้วสามารถแสดงความเห็นได้อย่างตรงไปตรงมาจะทำให้เขาเป็นพนักงานชั้นเลิศขององค์กร การให้ผลสะท้อนกลับ (feedback) อย่าสม่ำเสมอจะเพิ่มความเร็วและประสิทธิผลในการทำงาน องค์กรจะต้องทำให้การให้ feedback เป็นนิสัยขององค์กร และทำอย่างสม่ำเสมอในทุกการประชุม ต้องฝึกฝนพนักงานเรื่องการให้ feedback ที่ดี โดยใช้แนวปฏิบัติ 4As ในฐานะผู้นำ ท่านต้องจะต้องหมั่นฟังและรวบรวม feedback นอกจากนี้ต้องสนองตอบแต่ละ feedback อย่างเหมาะสมและเป็นประจำ เอาพวก ‘ตัวห่วย’ ออกจากองค์กร ซึ่งคนพวกนี้กลุ่มแรกก็คือกลุ่มไร้ผลงาน หรือ non-performer อีกลุ่มก็คือคนที่ชอบ ‘ติ’ แต่ไม่ยอมเสนอวิธีแก้ไข หรือให้แนวคิดแนวทางปฏิบัติที่ทำให้ผู้ที่ได้รับ feedback ปรับปรุงตนเองได้ และทำให้การแสดงความคิดเห็นอย่างตรงไปตรงมาเป็นนิสัยขององค์กรให้ได้

No Rules Rule – Takeaways จาก บทที่ 1

1. เป้าหมายอันดับหนึ่งขององค์กรคือต้องสร้างสภพแวดล้อมการทำงานเพื่อดึงดูดพนักงานฝีมือดีมีความสามารถสูง (stunning colleagues) 2. พนักงานฝืมือดีจะสามารถทำงานเจ๋งๆได้เป็นจำนวนมาก มีความสร้างสรรค์สูง และมีความอยากทำงาน 3. พนักงานที่ไม่ได้เรื่อง เกียจคร้าน หรือแม้กระทั่งพวกนิสัยดีปากหวาน ที่ความสามารถทั่วๆไปจะเป็นตัวถ่วงของทุกคน ดังนั้นสิ่งที่องค์กรควรทำคือเพิ่มความเข้มข้นของความสามารถ (talent density) ให้สูงที่สุดโดยการรับแต่พนักงานทีความสามารถสูงเท่านั้น นอกจากนี้ัองค์กรต้องสร้างบรรยากาศที่ทำให้พนักงานสามารถพูดในสิ่งที่ตนเองคิดว่าเป็นประโยชน์ต่อองค์กรได้เสมอ โดยไม่ต้องเกรงใจ หรือกลัวว่าจะถูกตำหนิ การให้ความเห็นอย่างตรงไปตรงมาเป็นสิ่งสำคัญ การพูดลับหลังหรือให้ร้ายคนอื่นลับหลัง (back stabbing) จะทำร้ายองค์กรมาก

ประเภทของข้อมูลที่คนทำงานด้านข้อมูลต้องเข้าใจ

ประเภทของข้อมูล (data type) และ สเกล (scale) ที่นักวิจัย และ ผู้ที่ทำงานเกี่ยวกับข้อมูลต้องรู้จัก มี 4 ประเภทใหญ่ๆ คือ nomial, ordinal, interval, และ ratio นักศึกษาที่เรียนการวิจัยและการประมวลผลข้อมูลมันจะสับสน จำสลับ หรือจำผิดๆถูกๆ ดังนั้นบทความนี้จึงจะนำเสนอนิยามของประเภทของข้อมูลทั้ง 4 เอาไว้เพื่อให้นักศึกษาใช้เป็นแหล่งอ้างอิง (รู้หรือไม่ว่าคนที่คิดคำทั้ง 4 มาให้พวกเราได้ใช้กันคือ Stanley Stevens) 1. Nominal ข้อมูลประเภท nominal คือข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข หรือ เชิงปริมาณ (quantitative) ดังนั้นข้อมูลประเภทนี้จึงไม่สามารถนำมาคำนวณ หรือ เปรียบเทียบในทางคณิตศาสตร์ได้ เราอาจจะเรียกข้อมูลชนิดนี้ว่าเป็น “ป้าย” หรือ “ฉลาก” (label) ที่เอาไว้กำกับชื่อของสิ่งใดๆ วิธีจำให้ง่ายก็คือ nominal ก็คือ name มันคือป้ายชื่อดีๆนี่เอง ตัวอย่างของข้อมูลประเภทนี้เช่น เพศชาย เพศหญิง สีดำ สีเขียว ประเทศไทย หรือ รองเท้า เป็นต้น...

Agile Management for Results (Part II) – The 10 Principles

บัญญัติ 10 ประการสำหรับการบริหารงานแบบ agile บัณญัติก็คือแนวทางในการปฏิบัติเพื่อให้การบริการแบบคล่องตัวมีทิศทาง และกรอบปฏิบัติที่ชัดเจนเพื่อป้องกันไม่ให้ผู้ที่บริหารงานแบบ agile หลงทาง โดยมี 10 ข้อดังต่อไปนี้ 1. กฏ 80/20 หมายถึง แทนที่จะใช้เวลาวิเคราะห์และวางแผน 80% และมีเวลาทำงานแค่ 20 % การบริหารงานแบบ agile ต้องทำในสิ่งที่ตรงกันข้ามคือ ใช้เวลาวิเคราะห์และวางแผนเพียง 20% และมุ่งทำงาน 80% 2. ใช้แนวคิดแบบ startup ในเรื่อง Build, Measure, Learn หมายถึง มุ่งทำให้เกิดผล เรียนรู้จากข้อผิดพลาดที่เกิดจากการปฏิบัติ แล้วนำข้อผิดพลาดนั้นมาพิจารณาปรับกระบวนการไปเรื่อยๆ ถ้าแล้วเจ๊งไม่เป็นไรปล่อยไป พร้อมเริ่มต้นใหม่เสมอ 3. เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง หมายถึงเรียนรู้จากสิ่งที่ทำ นำสิ่งที่ได้เรียนรู้มาปรับปรุงและพัฒนาการทำงานครั้งต่อไปให้ดีขึ้นเสมอ 4. ปรับปรุงผลลัพธ์ให้ดีเรื่อยเป็นการสร้างแรงผลักดันให้งานเดินไปข้างหน้า และเพิ่มคุณค่าของผลลัพธ์ขึ้นไปเรื่อยๆ ต้องทำให้ผลลัพธ์ดีขึ้นกว่าเดิมเสมอ ถึงแม้ว่าจะดีขึ้นทีละเล็กทีละน้อยก็ตาม 5. Less is More หมายถึง แบ่งงานออกเป็นชิ้นเล็กๆ (module) เพื่อให้สามารถจัดการได้ง่ายและทำเสร็จเห็นผลได้เร็วขึ้น เป็นการสร้างกำลังใจให้สามารถทำงานต่อไปได้เรื่อยๆ งานใหญ่และยากที่ไม่เห็นผลลัพธ์เสียทีเป็นการบั่นทอนกำลังใจของการทำงาน 6....

Agile Management for Results (Part I) – The 10 Values

การบริหารภายใต้ความเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วต้องมุ่งเน้นผลลัพธ์ที่สามารถตอบสนองต่อ “ตลาด” หรือ ความต้องการของลูกค้าได้อย่างตรงเป้าและทันกาล เครื่องมือทางการบริหารที่สามารถนำมาใช้ได้คือ Agile Management คำว่า ‘agile’ แปลอย่างตรงตัวหมายความว่า “คล่องแคล่ว” ส่วน ‘agility’ ซึ่งเป็นคำนามแปลว่า ‘ความคล่องแคล่ว หรือ ความคล่องตัว’ ความคล่องตัวจะมีนัยแฝงของความยืดยุ่นด้วยเสมอ คือ จะคล่องตัวได้ก็ต้องมีความยืดหยุ่นด้วย เมื่อมองในบริบทองค์กร องค์กรที่จะเปลี่ยนแปลงได้รวดเร็วทันโลก ตอบสนองลูกค้าได้อย่างทันท่วงทีก็ต้องมีทั้งความคล่องตัว (agility) และความยืดหยุ่น (flexibility) Agile Management ประกอบด้วย 3 เสาหลักสำคัญคือ ค่านิยม (values), หลักการ (principles) และ แนวปฏิบัติ (practice) ค่านิยม (Values) 10 ประการที่สำคัญของ agile management เป็นฐานสำคัญอันจะนำไปสู่การปฏิบัติ 1. Action over Analysis Paralysis หมายถึง ให้ทำมากกว่าคิดวิเคราะห์วางแผน การกระทำ (taking action) เป็นยาขนานเอกที่ใช้แก้อาการ “มัวแต่คิด” การทำงานให้ได้ผลนั้นต้องมุ่งเน้นที่การปฏิบัติงานมากกว่าการใช้เวลาส่วนใหญ่ไปในการวางแผนอย่างละเอียด สมมติฐานที่สำคัญก็คือต่อให้วางแผนละเอียดเพียงใด เมื่อนำแผนไปฏิบัติจริงย่อมไม่สามารถทำตามแผนได้...

Data Scientist

คำว่า “Data Scientist” เริ่มเป็นที่แพร่หลายเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา หลายองค์กรเร่งหา Data Scientist เข้ามาประจำการเพื่อเสริมศักยภาพให้กับธุรกิจเพื่อที่จะคงขีดสามารถทางการแข่งขัน และพัฒนาธุรกิจให้เติบโตต่อเนื่อง อาชีพ Data Scientist จึงติดโผ 1 ใน 20 อาชีพที่เป็นที่ต้องการที่สุดของทศวรรตนี้ หลายคนเริ่มใช้คำนี้ติดปากมากขึ้น แต่น้อยคนที่จะเข้าใจว่า Data Scientist คืออะไร และอาชีพนี้ ถึงแม้จะใช้ความรู้สถิติ และคณิตศาสตร์เป็นพื้นฐานสำคัญ พวกเขาต่างจากนักสถิติ หรือ คณิตกรอย่างไร ศาสตร์ Data Science (วิทยาการข้อมูล) กำเนิดจากแวงวงเทคโนโลยี​ โดยเริ่มจากการนำข้อมูลไปวิเคราะห์เพื่อจัดอันดับเว็บไซต์ของ Google หรือ การวิเคราะห์เครือข่าย Social Media ของ Facebook หลังจากนั้นศาสตร์นี้ก็ได้แพร่ขยายเข้าสู่วงการอื่นๆ เช่น การค้าปลีก โทรคมนาคม เกษตร และวิทย์-สุขภาพ ผู้ที่เป็นตัวจักรสำคัญคือ Data Scientist (นักวิทยาการข้อมูล) ซึ่งคนเหล่านี้มีหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล หลังจากนั้นจึงนำข้อมูลไปทดลองทำเป็นโครงการ หรือ แคมเปญต่างๆ โดยเฉพาะแคมเปญแบบ online และท้ายที่สุด data scientist...

ชีวิตอยากมีทางเลือกต้องมีมากกว่าหนึ่งอาชีพ

ชีวิตยุคใหม่ต้องมีมากกว่าหนึ่งอาชีพเพื่อเพิ่มความท้าท้าย และแหล่งรายได้ใหักับตนเอง ทนายบางคนอาจจะมีความฝันอยากทำงานด้านวิศวะกรรม นักเขียนอาจจะอยากเป็นสถาปนิก หรือแม้กระทั่งอาจารย์สอนคณะบริหารธุรกิจอย่าผมก็อยากเป็นโปรแกรมเมอร์ แต่เมื่อทำงานไปนานเข้า อายุเริ่มมากขึ้น ความคิดที่จะเปลี่ยนงาน หรือการล่าตามฝันของตนเองเหมือนจะถดถอยไปเรื่อยๆ ความคิดที่แทรกเป็นระยะก็คือต้องรอให้เกษียณก่อนค่อยไปตามหาฝัน หรือถ้าอยากไปทางลัดกว่านั้นก็คือถ้าโดนไล่ออก ก็จะได้เปลี่ยนอาชีพเร็วขึ้น Kabir Sehgal ได้เขียนไว้ใน Harvard Business Review ออนไลน์ว่าแท้จริงแล้วทุกๆคนควรจะมีอาชีพมากกว่าหนึ่งอาชีพอยู่แล้ว และการมีอาชีพที่สองก็ไม่ได้หมายความว่าต้องทิ้งงานแรกไป เราสามารถมีอาชีพทมากกว่าหนึ่งอาชีพขนานกันไปได้ Kabir ก็มีอาชีพถึง 4 อาชีพเวลาเดียวกัน เขามีอาชีพเป็นนักวางแผนกุลยุทธ์ให้กับองค์การ เป็นนักเขียน เป็นทหารเรือ และเป็นโปรดิวเซอร์เพลงไปในเวลาเดียวกัน แต่คำถามสำคัญที่ตามมาก็คือ คนเราจะมีเวลามากขนาดนั้นเลยหรือ มากพอที่จะทำหลายๆอย่างที่เราฝันไว้ เราจะหาเวลาจากไหนมาทำสิ่งเหล่านั้น Kabir มีคำตอบง่ายๆก็คือ “make time” แปลง่ายๆว่าถ้าไม่มีเวลาก็ทำให้มีซิ! คำถามถัดมาก็คือเราจำเป็นแค่ไหนที่ต้องมีอาชีพมากกว่าหนึ่งอย่าง คำตอบง่ายๆก็คือการมีอาชีพที่หลากหลายนั้นทำให้เราสามารถทำอาชีพแต่ละอันได้ดีขึ้น สำหรับ Kabir การที่เขาเป็นโปรดิวเซอร์เพลงแจ๊ส ทำให้เขาสามารถพาลูกค้าขององค์กรที่เขาเป็นนักกลยุทธ์อยู่ไปพบกับประสบการณ์ใหม่ๆในห้องอัด ทำให้การพูดคุยไม่น่าเบื่อและยังเป็นการสร้างความประทับใจให้กับลูกค้า นอกจากนี้การเป็นโปรดิวเซอร์ทำให้ Kabir ได้พัฒนาทักษะหลายๆด้าน เช่น การวางวิสัยทัศน์ การรับคนเข้าทำงาน การวางแผนโครงการ การรักษาเวลา การหาเงินทุน และการวางตลาดสินค้า แม้ว่าการเป็นโปรดิวเซอร์จะไม่ได้ทำเงินมากนัก แต่งานนี้ทำให้เขาได้พบกับความสำเร็จในชีวิตด้านอื่นๆที่งานอื่นไม่สามารถจะให้ได้ การทำงานอยู่หลายวงการทำให้ Kabir มีเพื่อนที่มีความคิดหลากหลาย...

ปัจจัยส่งเสริมนวตกรรม

นักลงทุนมากประสบการณ์จาก Silicon Valley อย่าง Randy Komisar ได้ให้ข้อคิดไว้ในงาน IDE 2017 เกี่ยวกับเรื่อง Innovation ว่าเพราะเหตุใดประเทศอเมริกา ถึงมี Innovation อย่างต่อเนื่อง Randy ได้สรุป 3 ปัจจัยสำคัญเกี่ยวกับเรื่องนี้ไว้ว่า: 1. การมีคนอพยพไปอเมริกาอย่างต่อเนื่องเป็นจุดแข็งทำให้เกิดนวตกรรม เนื่องจากความหลากหลายทางความคิด (ซึ่งเกิดจากความหลากหลายทางชาติพันธุ์) ทำให้มุมมองมีความหลากหลาย การแก้ไขปัญหาโดยมีฐานความคิดที่มีความหลากลาย (diversity) ทำให้เกิดความสร้างสรรค์ และคิดหาวิธีใหม่ๆในการแก้ปัญหาได้ 2. ระบบการศึกษาของอเมริกาที่ยอมให้นักเรียนตั้งคำถามและถกเถียงกับอาจารย์ได้ โดยไม่จำเป็นต้องสิโรราบต่อคำสอนของอาจารย์แบบจำยอม การศึกษาแบบนี้ทำให้เกิดการคิดแบบวิพากษ์ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของความคิดแบบสร้างสรรค์ และนำมาซึ่งนวตกรรม 3. สังคมที่ยอมรับว่าความผิดพลาดเป็นเรื่องที่กระทำได้ และความผิดพลาดเป็นเรื่องปกติ สังคมจะไม่ตราหน้า (stigmatise) คนที่ทำผิดว่ามีตราบาปจนทำให้คนในสังคมไม่กล้าทดลองอะไรใหม่ๆ หรือมีวิธีคิดที่แปลกแยก การตราหน้าคนที่ประสบความล้มเหลวก็คือการคุมกำเนิดนวตกรรมนั่นเอง แนวคิดนี้ตรงกับคำขวัญของพวก Startups คือ “Fail Faster, Success Sooner” จะเชื่อหรือไม่ ใช้วิจารณญาณกันเอง ถ้าอ่านอื่นมาถึงตรงนี้ได้แปลว่าท่านเป็นคนที่อยู่เหนือมาตรฐานการอ่านเกิน 8 บรรทัดแล้ว ย่อมมีวิจารญาณที่ดีแน่นอนครับ