Data Analytics คืออะไร ทักษะการวิเคราะห์ที่จำเป็นในองค์กร
ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ การเข้าใจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลจึงกลายเป็นทักษะที่สำคัญสำหรับองค์กรและธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจว่า Data Analytics คืออะไร และทำไมมันถึงมีความสำคัญต่อองค์กรอย่างมาก
Data Analytics หมายถึงอะไร?
การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics คือกระบวนการที่ใช้เทคนิคและเครื่องมือเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลและหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีอยู่ โดยมีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในองค์กรหรือธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้เห็นแนวโน้ม, รูปแบบ, และความสัมพันธ์ในข้อมูลที่อาจไม่ชัดเจนในตอนแรก
ส่วน Data Analysis คือองค์ประกอบสำคัญของ Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลที่เป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และอาจมีการนำเทคโนโลยีอย่าง AI เข้ามาประยุกต์ใช้ เพื่อจัดระเบียบข้อมูลและแสดงผลอย่างเป็นระบบมากขึ้น
Data Analytics มีกี่ประเภท?
Data Analytics มีอะไรบ้าง Data Analytics แบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก ได้แก่
Descriptive analytics
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา ใช้เพื่อสรุปข้อมูลที่เกิดขึ้นในอดีต เช่น การสร้างรายงาน, กราฟ, หรือสถิติเพื่อแสดงภาพรวมของข้อมูล Data Analytics ตัวอย่างเช่น รายงานยอดขายรายเดือน, การวิเคราะห์ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์
Diagnostic analytics
การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ ใช้เพื่อทำความเข้าใจเหตุผลหรือหาสาเหตุที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์ที่ทำให้เกิดเหตุการณ์หรือผลลัพธ์บางอย่าง เช่น การหาสาเหตุที่ทำให้ยอดขายลดลง การตรวจสอบปัจจัยที่ทำให้ลูกค้าไม่พอใจ
Predictive analytics
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ใช้เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีต เช่น การพยากรณ์ยอดขายหรือพฤติกรรมของลูกค้า โดยการใช้เทคนิคสถิติ, การสร้างแบบจำลอง (modeling) และ Machine Learning เป็นต้น
Prescriptive analytics
การวิเคราะห์เชิงแนะนำ ใช้เพื่อเสนอคำแนะนำหรือกลยุทธ์ในการตัดสินใจ โดยการใช้เทคนิคการจำลอง (simulation), การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (descriptive), และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (predictive) ร่วมกัน ยกตัวอย่างเช่น การเสนอวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด, การแนะนำกลยุทธ์ในการจัดการกับลูกค้า
ขั้นตอนการทำ Data Analytics
Data Analytics เป็นกระบวนการที่นำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก (insights) ที่เป็นประโยชน์ในการตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งประกอบด้วยขั้นตอน ดังนี้
- กำหนดจุดประสงค์การดำเนินงาน (Define Objectives)
วัตถุประสงค์ เพื่อระบุสิ่งที่คุณต้องการบรรลุจากการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด, การลดต้นทุนการผลิต หรือการคาดการณ์ยอดขายในอนาคต
- จัดเก็บข้อมูล (Data Collection)
รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลภายใน, แบบสอบถาม, ระบบ ERP, หรือแหล่งข้อมูลออนไลน์ จากนั้นระบุประเภทข้อมูลที่ต้องการ เช่น ข้อมูลเชิงปริมาณ หรือข้อมูลเชิงคุณภาพ
- เรียบเรียงข้อมูล (Data Preparation)
ตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดในข้อมูล เช่น การลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อน, การจัดการกับข้อมูลที่ขาดหาย, การแก้ไขข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และจัดระเบียบข้อมูลในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ เช่น การปรับเปลี่ยนฟอร์แมตหรือการสร้างตาราง
- วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)
การใช้สถิติพื้นฐานและการสร้างกราฟเพื่อสำรวจข้อมูลและเข้าใจลักษณะพื้นฐาน จากนั้นทำการวิเคราะห์เชิงลึก โดยใช้เทคนิคเชิงพรรณนา, การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ, การสร้างแบบจำลองคาดการณ์ หรือการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis เชิงแนะนำเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก และอาจจะใช้เทคนิค Machine Learning หรือการสร้างแบบจำลองเชิงสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก
- สรุปและแสดงผล (Summarize and Present Results)
จากนั้นทำการสรุปข้อค้นพบจากการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics เช่น แนวโน้มหลัก, ความสัมพันธ์ที่สำคัญ, หรือการคาดการณ์ที่ได้รับ แล้วจึงจัดทำรายงานหรือการนำเสนอที่ใช้กราฟ, แผนภูมิ และข้อมูลที่สำคัญเพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถเข้าใจได้ง่าย
- ดำเนินงานต่อไป (Implement and Monitor)
นำข้อค้นพบและคำแนะนำจากการวิเคราะห์ไปใช้ในการตัดสินใจหรือวางกลยุทธ์ เช่น การปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดหรือการแก้ไขปัญหาที่พบ พร้อมตรวจสอบผลลัพธ์หลังจากการดำเนินการเพื่อให้แน่ใจว่ามีการบรรลุเป้าหมายและทำการปรับปรุงตามความจำเป็น
สรุป Data Analytics ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล
Data Analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลหรือสถิติทางคอมพิวเตอร์อย่างเป็นระบบ เพื่อค้นพบ ตีความ และสื่อสารรูปแบบที่มีความหมายในข้อมูล นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการใช้รูปแบบข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่มีประสิทธิผล
การวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือในการจัดการและเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังเป็นกลยุทธ์สำคัญที่สามารถเปิดโอกาสใหม่ ๆ และขับเคลื่อนความสำเร็จให้กับธุรกิจและองค์กรต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
