Data Analytics คืออะไร ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลให้กับองค์กรยังไง?

ในยุคของข้อมูล (Data-Driven) คนที่รู้จักใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ดี ก็จะได้เปรียบในการแข่งขัน การวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับทุกคน ไม่ว่าคุณจะเป็นนักธุรกิจ นักการตลาด หรือแม้แต่ผู้บริโภคทั่วไป การมีทักษะ “Data Analytics” หรือการวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็น! คือกุญแจสำคัญที่ไขไปสู่ความเข้าใจลูกค้า พัฒนาธุรกิจ และคาดการณ์อนาคตได้อย่างแม่นยำมากขึ้น อยากรู้ว่า Data Analytics จะเปลี่ยนแปลงชีวิตและธุรกิจของคุณได้อย่างไรบ้าง? ตามมาอ่านบทความนี้กันเลย

Data Analytics คืออะไร แบ่งออกเป็นกี่รูปแบบ?

Data Analytics คือกระบวนการรวบรวม วิเคราะห์ และแปลผลข้อมูลดิบเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์และสามารถนำไปใช้ในเชิงกลยุทธ์หรือการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ โดยใช้เครื่องมือและเทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงสถิติ (Statistical Analysis) การใช้ซอฟต์แวร์ หรือการประยุกต์ AI และ Machine Learning

ประเภทของ Data Analytics แบ่งออกเป็น 4 รูปแบบ ได้แก่

• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

เป็นการวิเคราะห์เพื่ออธิบายว่าเหตุการณ์หรือสิ่งที่เกิดขึ้นคืออะไร มักใช้ในการสรุปผลข้อมูลย้อนหลัง เช่น ยอดขายรายเดือน จำนวนนักเรียนที่ลงทะเบียนในแต่ละภาคการศึกษา ซึ่งจะเน้นการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟ ตาราง หรือการสรุปที่เข้าใจง่าย

• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)

เป็นการวิเคราะห์เพื่อหาสาเหตุของปัญหาหรือเหตุการณ์ มุ่งเน้นไปที่การระบุปัจจัยหรือเหตุผลที่ส่งผลต่อผลลัพธ์ เช่น ยอดขายลดลงเพราะสาเหตุใด โดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ หรือการหาสาเหตุหลัก 

• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพยากรณ์ (Predictive Analytics)

การวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มหรือเหตุการณ์ในอนาคต ซึ่งจะใช้ข้อมูลในอดีตร่วมกับเทคโนโลยี เช่น AI หรือ Machine Learning เพื่อทำนายแนวโน้ม ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์ยอดขายในไตรมาสถัดไป หรือการคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้า

• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

การวิเคราะห์เพื่อแนะนำวิธีการหรือการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุด ช่วยในการตัดสินใจที่ดีที่สุดจากสถานการณ์หรือแนวโน้มที่คาดการณ์ไว้ ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำสินค้าบนแพลตฟอร์มช็อปปิ้งออนไลน์ หรือการวางแผนกลยุทธ์เพื่อลดต้นทุน

Data Analytics สำคัญอย่างไรในยุคปัจจุบัน?

ในยุคปัจจุบัน Data Analytics มีความสำคัญอย่างมากในทุกภาคส่วน เนื่องจากข้อมูลได้กลายเป็นทรัพยากรที่ทรงคุณค่าในการขับเคลื่อนองค์กรและธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้สามารถนำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาประมวลผล เพื่อหาแนวโน้ม พฤติกรรมของผู้บริโภค และปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนกลยุทธ์ การปรับปรุงกระบวนการทำงาน และการลดต้นทุน 

นอกจากนี้ Data Analytics ยังช่วยเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันผ่านการคาดการณ์อนาคตและการตัดสินใจที่อิงข้อมูล (Data Driven Decision Making) ในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรม การใช้ข้อมูลเพื่อปรับตัวตามสถานการณ์ เช่น ความต้องการตลาดหรือการจัดการความเสี่ยง เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการอยู่รอดในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว จึงกล่าวได้ว่าการใช้ Data Analytics ไม่ใช่แค่ทางเลือก แต่เป็นหัวใจสำคัญของการดำเนินงานในยุคดิจิทัลนี้นั่นเอง

Data Analytics มีขั้นตอนการทำอย่างไร?

ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีประโยชน์สำหรับการตัดสินใจในเชิงธุรกิจ มีขั้นตอนดังนี้

• การกำหนดเป้าหมาย (Define Objectives): เริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามหรือเป้าหมายที่ชัดเจน เช่น

ต้องการวิเคราะห์อะไร? มีปัญหาหรือโอกาสที่ต้องการค้นหาคืออะไร?

• การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection): ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลในองค์กร, แบบสอบถาม, เว็บไซต์, หรือ IoT โดยประเภทข้อมูลที่เก็บรวบรวม แบ่งออกเป็น 2 แบบ คือ ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative) และข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative) 
• การเตรียมข้อมูล (Data Preparation): ขั้นตอนการจัดการข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์

โดยต้องทำการกำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อน, จัดการค่าที่หายไป (Missing Values) และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ในขั้นตอนนี้ยังรวมถึงการเปลี่ยนข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้ง่าย เช่น การแปลงหน่วยหรือการจัดหมวดหมู่อีกด้วย

• การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis): โดยใช้เครื่องมืออย่าง Python, R, Excel, หรือ BI Tools และเทคนิคต่าง ๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Descriptive Analytics เพื่อบอกว่าเกิดอะไรขึ้น, Diagnostic Analytics เพื่อหาสาเหตุของปัญหาที่เกิดขึ้น, Predictive Analytics เพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น, Prescriptive Analytics เพื่อแนะนำแนวทางการดำเนินการ 
• การตีความและสรุปผล (Interpret Results): โดยจะนำผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์มาประมวลผลและสรุปให้เข้าใจง่าย เพื่อเชื่อมโยงกับเป้าหมายที่ตั้งไว้
• การนำเสนอข้อมูล (Data Visualization): ขั้นตอนการแสดงผลการวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือการสร้างกราฟหรือแผนภูมิ เช่น Tableau, Power BI, หรือ Matplotlib และนำเสนอข้อมูลให้เข้าใจง่ายและใช้งานได้จริง
• การนำผลลัพธ์ไปใช้ (Implementation and Monitoring): ขั้นตอนนี้เป็นการนำข้อสรุปและคำแนะนำไปปรับใช้ในกระบวนการทำงาน เช่น การปรับปรุงกลยุทธ์การตลาด หรือการปรับเปลี่ยนกระบวนการผลิต จากนั้นจะมีการติดตามและประเมินผลอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของการทำ Data Analytics มีอะไรบ้าง?

การทำ Data Analytics มีประโยชน์อย่างมากต่อองค์กรต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจขนาดใหญ่หรือขนาดเล็ก ซึ่งข้อดีของการนำ Analytics Data มาปรับใช้ มีดังนี้

1. ช่วยในการตัดสินใจอย่างแม่นยำ
   Data Analytics ช่วยให้ผู้บริหารและทีมงานตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือ แทนการพึ่งพาสัญชาตญาณหรือการคาดเดา ยกตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์แนวโน้มยอดขายก่อนลงทุนในสินค้าใหม่ หรือเลือกกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสมตามพฤติกรรมผู้บริโภค
2. เพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
   การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยระบุปัญหาในกระบวนการทำงาน และหาวิธีปรับปรุงให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ยกตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเชนเพื่อลดต้นทุน หรือปรับปรุงกระบวนการผลิตเพื่อลดของเสีย
3. เข้าใจลูกค้าได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น (Customer Insights)
   Data Analytics ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรม ความต้องการ และความพึงพอใจของลูกค้า ยกตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการซื้อสินค้าเพื่อพัฒนาสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์ลูกค้าได้ดีขึ้น
4. ช่วยวางแผนและคาดการณ์อนาคต
   ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ธุรกิจสามารถคาดการณ์แนวโน้มตลาดและความต้องการในอนาคตได้ยกตัวอย่างเช่น การพยากรณ์ยอดขายในช่วงเทศกาล หรือคาดการณ์ความต้องการของสินค้าในตลาด
5. สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
   ธุรกิจที่ใช้ Data Analytics มีโอกาสในการปรับตัวและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้รวดเร็วกว่าคู่แข่ง ยกตัวอย่างเช่น การใช้ข้อมูลทางการตลาดเพื่อปรับแคมเปญโฆษณาแบบเรียลไทม์ หรือระบุช่องว่างในตลาดที่คู่แข่งยังไม่ได้ตอบสนอง
6. ช่วยลดความเสี่ยงและจัดการวิกฤต
   Data Analytics สามารถช่วยระบุปัจจัยเสี่ยงและป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ยกตัวอย่างเช่น  การวิเคราะห์ข้อมูลการเงินเพื่อหลีกเลี่ยงการลงทุนที่ไม่คุ้มค่า หรือระบุแนวโน้มของการร้องเรียนจากลูกค้า
7. สนับสนุนการปรับเปลี่ยนองค์กรให้เป็น Digital Transformation
   Data Analytics กลายมาเป็นเครื่องมือสำคัญในการเปลี่ยนองค์กรเข้าสู่ยุคดิจิทัล โดยช่วยนำข้อมูลมาใช้สร้างนวัตกรรมและขับเคลื่อนการเติบโตในธุรกิจ ยกตัวอย่างเช่น การใช้ Big Data และ AI ในการพัฒนาแพลตฟอร์มบริการอัจฉริยะ

Data Analytics การวิเคราะห์ของข้อมูลในยุคดิจิทัล

ในยุคที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่า การวิเคราะห์ข้อมูลหรือ Data Analytics ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยธุรกิจและองค์กรตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ Data Analytics คือกระบวนการวิเคราะห์และแปลผลข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย เพื่อนำไปใช้พัฒนากลยุทธ์ ปรับปรุงกระบวนการ และเพิ่มประสิทธิภาพในด้านต่าง ๆ

กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือ เทคโนโลยี และเทคนิคต่าง ๆ เช่น การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์เชิงสถิติ การใช้ AI หรือ Machine Learning เพื่อค้นหาแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ สร้างการคาดการณ์ และสนับสนุนการตัดสินใจอย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นการเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า การลดต้นทุน หรือการเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน Data Analytics กำลังเป็นส่วนหนึ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับทุกอุตสาหกรรมในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้