Data analytics คืออะไร สิ่งที่คนทำธุรกิจต้องรู้จักไว้
ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้ธุรกิจประสบความสำเร็จ ยิ่งข้อมูลมีคุณภาพ มีความแม่นยำ ก็จะเพิ่มโอกาสประสบความสำเร็จ แต่สำหรับการประกอบกิจการนั้นมีข้อมูลมากมายหลายส่วนที่ต้องวิเคราะห์เพื่อดำเนินการในส่วนต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น ข้อมูลด้านการตลาด, ข้อมูลด้านการเงิน, ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า และข้อมูลอื่น ๆ
ยิ่งข้อมูลมีจำนวนมาก ความเสี่ยงในการวิเคราะห์ผิดพลาดก็มีสูงขึ้น และการวิเคราะห์ข้อมูลผิดพลาดก็อาจส่งผลต่อธุรกิจไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ดังนั้นการวิเคราะห์โดยใช้ระบบประมวลผลจะช่วยลดความผิดพลาด ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งระบบดังกล่าวถูกเรียกว่า Data analytics โดยในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกันว่า Data analytics คืออะไร และจะเป็นประโยชน์อะไรต่อการทำธุรกิจบ้าง
Data analytics คืออะไร
สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลมีองค์ประกอบที่สำคัญอยู่ 2 ส่วน คือ ข้อมูลดิบจากฐานข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลดิบ ให้เป็นข้อมูลที่สามารถนำมาใช้งานได้ โดยการทำงานควบคู่กันของสองส่วนนี้ จะทำให้เจ้าของธุรกิจสามารถได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในการดำเนินกิจการ
Data analytics คือ
Data analytics คือ ส่วนของการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการนำข้อมูลที่มีทั้งหมดตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน นำมาวิเคราะห์ เพื่อทำนายผลของอนาคต ซึ่งปริมาณของข้อมูลจะเป็นตัวที่การันตีความแม่นยำของการทำนายผล โดย Data analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลโดยดึงมาจากข้อมูลปริมาณมหาศาลขององค์กร หรือเรียกว่า Big Data
ซึ่ง Data analytics มีคำที่ใกล้เคียงกัน Data analysis เพื่อให้เข้าใจความแตกต่างของทั้งสองคำ สามารถสรุปได้ดังนี้ Data analytic คือ การวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้งานต่อ ในขณะที่ Data analysis คือ การแยกประเภท แบ่งข้อมูลให้เป็นระเบียบ เพื่อสามารถดึงข้อมูลมาใช้ได้ง่าย
Big data คืออะไร ทำไมถึงสำคัญกับ data analytics
โดย Big Data คือฐานเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งข้อมูลใน Big Data ยังเป็นข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้ทำการวิเคราะห์ ไม่สามารถนำไปใช้งานได้ จำเป็นต้องผ่านการทำ Data analytics ก่อน เพื่อให้ข้อมูลสามารถนำไปใช้ประโยชน์ในภาคส่วนต่าง ๆ ของธุรกิจได้ ซึ่งคุณสมบัติของ Big Data สามารถสรุปได้เป็น 3 ข้อ ดังนี้
- เป็นฐานข้อมูลที่มี “ขนาดใหญ่”
- เป็นฐานข้อมูลที่ข้อมูลมีการ “เปลี่ยนแปลงไว”
- เป็นฐานข้อมูลที่มีการจัดเก็บข้อมูลไว้ “หลากหลาย”
หากขาดข้อมูลจาก Big Data ก็จะไม่สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้ ทำให้ทั้งสองส่วนนี้มีความสัมพันธ์กัน
ความสำคัญของ Data analytics ในโลกของธุรกิจ
การทำ Data analytic คือ การวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งการวิเคราะห์สามารถจำแนกออกได้หลายประเภท ซึ่งในโลกของธุรกิจนั้นมีข้อมูลมากมายที่ต้องนำมาวิเคราะห์เพื่อเป้าหมายในการพัฒนาธุรกิจให้เติบโตยิ่งขึ้น โดยการทำ Data analytics จะสามารถประยุกต์ใช้กับข้อมูลได้หลายส่วน ซึ่งมีรายละเอียดข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ได้ มีดังนี้
- ด้าน Strategic Planning : การวางกลยุทธ์ต่าง ๆ ของซึ่งเป็นของภาพรวมธุรกิจ เพราะการทำธุรกิจนั้นเป้าหมาย และแนวทางเป็นสิ่งสำคัญอย่างมาก
- ด้าน Marketing Research : การวางแผนการตลาด เพื่อหาวิธีการเพิ่มยอดขายให้บริษัท เป็นแผนที่มีความสำคัญที่กำหนดรายได้ของบริษัท
- ด้าน Digital Marketing : การตลาดออนไลน์เป็นเทรนใหม่ที่บริษัทในยุคใหม่ต้องเริ่มปรับตัวและเข้าให้ถึง การทำความเข้าใจถึงเทรนของ Social Media และใช้อย่างเหมาะสมจะช่วยสร้างผลดีให้กับธุรกิจได้ในระยะยาว
- ด้าน Scientific Research : การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก โดยมุ่งเน้นในด้านการแก้ไขปัญหา และช่วยให้กระบวนการตัดสินใจที่มีความยาก สามารถทำได้โดยง่าย
- ด้าน ROI : เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงการเงิน ซึ่งจะช่วยในการคิดคำนวณรายรับ รายจ่าย เพื่อหากำไรได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นเป้าหมายสูงสุดในการทำธุรกิจ
จากการดูประเภทต่าง ๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูล จะเห็นได้ว่า Data analytic คือ ตัวช่วยทุ่นแรง เพื่อให้สามารถได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อการทำธุรกิจ
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มีกี่รูปแบบ?
จากเนื้อหาในข้างต้นได้อธิบายว่า Data analytic คือการวิเคราะห์ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายประเภทซึ่งเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ โดย Data analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นก็มีอยู่หลายรูปแบบ โดยสามารถแบ่งได้เป็น 4 แบบ ดังนี้
1. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics)
Data analytics แบบแรกซึ่งเป็นแบบเบื้องต้น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics) คือ การวิเคราะห์ข้อมูล โดยดึงการข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีอยู่มาแสดงผลในรูปแบบต่าง ๆ เช่น แผนภูมิ, ตาราง หรือกราฟ เพื่อให้สามารถเข้าใจข้อมูลได้ง่ายยิ่งขึ้น
2. การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics)
การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics) คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่เพิ่มความละเอียดและสามารถเจาะลึกได้มากขึ้น เพื่อให้สามารถอธิบายที่มาว่า ทำไมข้อมูลถึงแสดงผลในลักษณะนี้ ยกตัวอย่างเช่น แสดงผลยอดขายที่เพิ่มขึ้น พร้อมอธิบายสาเหตุว่าเกิดจากอะไร
3. การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics)
การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics) คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ในฐานข้อมูล ทั้งข้อมูลในอดีตและข้อมูลปัจจุบัน เพื่อพยากรณ์หาแนวโน้มความเป็นไปได้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยในการคาดการณ์ความเสี่ยง เพื่อหาวิธีการดำเนินการที่มีความเสี่ยงน้อยที่สุด โดยความแม่นยำของการวิเคราะห์จะขึ้นอยู่กับปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่มีอยู่
4. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics)
การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics) คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความละเอียดซับซ้อนมากที่สุด นอกจากวิเคราะห์ความน่าจะเป็นสิ่งที่จะเกิดขึ้นแล้ว ยังวิเคราะห์และให้คำแนะนำที่เหมาะสมในการดำเนินการต่อ หรือแนวทางการรับมือสิ่งที่จะเกิดขึ้น เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำงานควบคู่กับระบบ AI เพื่อหาคำตอบที่เหมาะสมและให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
Data analytic คือเครื่องทุ่นแรงในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งมันสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายวิธี ดังนั้นการจะเลือกว่าจะใช้แบบไหน ต้องหาคำตอบให้ได้ก่อนว่า เราอยากได้ข้อมูลแบบไหนไว้ใช้งาน
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) มีขั้นตอนอย่างไร?
เมื่อเราได้ทราบแล้วว่า Data analytic คืออะไร มีกี่ประเภท นำไปใช้ได้อย่างไร เพื่อให้เข้าใจถึงวิธีการทำงานของการวิเคราะห์ข้อมูล เราควรทราบขั้นตอนว่ามีอะไรบ้าง โดยขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล จะมีอยู่ด้วยกันทั้งหมด ดังนี้
- กำหนดและจัดกลุ่มข้อมูล โดยการจัดแบ่งหมวดหมู่ข้อมูลจะสามารถแบ่งอย่างไรก็ได้ ไม่ว่าจะเป็น อายุ เพศ ข้อมูลที่อยู่อาศัยของลูกค้า ฯลฯ ซึ่งการแบ่งประเภทข้อมูลจะช่วยให้สามารถดึงข้อมูลมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเป็นการเตรียมพื้นที่ในการใส่ข้อมูลโดยการแบ่งประเภทก่อนเริ่มเพิ่มข้อมูล
- ขั้นตอนต่อไป คือ กระบวนการรวบรวมข้อมูลที่มีทั้งหมด เพื่อเตรียมสำหรับนำไปกรอกลงฐานข้อมูลที่ได้แบ่งประเภทไว้ ก่อนจะเริ่มเข้ากระบวนการวิเคราะห์
- เมื่อได้เตรียมข้อมูลเรียบร้อย ถัดไปจะเป็นการนำข้อมูลมาใส่ฐานข้อมูล รอขั้นตอนต่อไป
- เมื่อนำข้อมูลใส่ในฐานข้อมูลแล้ว ก่อนเริ่มทำการวิเคราะห์ข้อมูล ต้องมีกระบวนการทำความสะอาดข้อมูล หรือก็คือการตรวจสอบข้อมูลว่ามีความถูกต้องหรือไม่ และกรอกข้อมูลลงตามหมวดหมู่ถูกต้องหรือไม่ เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้อย่างแม่นยำ
- และขั้นตอนที่สำคัญที่สุดการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งผู้ใช้งานจะต้องเลือกรูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ว่าจะวิเคราะห์ด้วยวิธีไหน โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีไหนขึ้นอยู่กับเราต้องการข้อมูลแบบไหนมาใช้งาน
- ขั้นตอนสุดท้าย หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลและได้ผลลัพธ์ที่ต้องการแล้ว ต้องมีการนำเสนอและถ่ายทอดข้อมูลออกมาในรูปแบบที่สามารถเข้าใจได้ง่าย ยกตัวอย่างเช่น กราฟ หรือแผนภูมิ
เครื่องมือสำหรับวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Tools)
สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล หรือการทำ Data analytics เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องแม่นยำที่สุดจึงต้องใช้เครื่องมือสำหรับวิเคราะห์ข้อมูล โดยส่วนใหญ่จะเป็นโปรแกรม หรือ Software ต่าง ๆ ซึ่งตัวอย่างเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ หรือ Data analytics tools มีอยู่ด้วยกัน ดังนี้
- Microsoft Excel : เป็นโปรแกรมพื้นฐานของ Microsoft ซึ่งเป็นที่รู้จักและมีผู้ใช้เป็นจำนวนมาก เป็นโปรแกรมที่สามารถใช้จัดหมวดหมู่ กรองข้อมูล ใช้คิดคำนวณต่าง ๆ ด้วยสูตรอัตโนมัติ
- SAS : ชื่อเต็มว่า Statistical Analysis System เป็นโปรแกรมสำเร็จรูปที่ใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก เน้นไปที่การใช้วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
- Manipulate Databases เป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ใช้สำหรับการจัดการข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มข้อมูล และการจัดระเบียบข้อมูล
คำถามที่พบบ่อย
- เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง
เครื่องมือสำหรับวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data analytics tools มีอยู่ด้วยกันหลายชนิด โดยรายชื่อโปรแกรมจะมีอยู่ด้วยกัน ดังนี้ Crunching Numbers, Spreadsheets Microsoft Excel, Raw Programming Languages, Manipulate Databases, Python, Tableau, Power BI, SAS, Apache Spark
- อาชีพที่เกี่ยวข้องกับสายงานนี้คืออะไรบ้าง
อาชีพที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล มีดังนี้ Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst
สรุป
การทำธุรกิจเพื่อให้ประสบความสำเร็จจำเป็นต้องมีกลยุทธ์และแนวทางในการดำเนินการให้ถูกต้องเหมาะสม ซึ่งการทำ Data analytic คือ ตัวช่วยที่จะทำให้ได้แนวทางการดำเนินงานได้อย่างเหมาะสม ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ดังนั้นการทำ Data analytics จึงเป็นสิ่งที่นักธุรกิจ ผู้ประกอบการไม่ควรมองข้าม
