Data analytics คืออะไร​

Data analytics หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล คือกระบวนการที่ใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อตรวจสอบ วิเคราะห์ และแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์เพื่อการตัดสินใจและการวิเคราะห์ทางธุรกิจ หรือการทำนายแนวโน้มในอนาคต นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เครื่องมือทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และวิธีการอื่น ๆ เพื่อสกัดข้อมูลที่มีความหมายออกมาจากชุดข้อมูลที่ใหญ่และซับซ้อน การทำ Data analytics หรือ การวิเคราะห์ข้อมูลมีการใช้ทั้งในภาคธุรกิจและงานวิจัย เพื่อให้สามารถทำการตัดสินใจที่มีรายละเอียดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลยังสามารถช่วยในการตรวจสอบแนวโน้ม การทำนายเหตุการณ์ และการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล มีความสำคัญต่อการประกอบธุรกิจอย่างไร​

การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ การทำ Data analytics มีความสำคัญต่อการประกอบธุรกิจเป็นอย่างมาก โดยสามารถช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ มีประสิทธิภาพ ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

1. การปรับปรุงการตัดสินใจ : การวิเคราะห์ข้อมูลหรือ การทำ Data analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถมองเห็นภาพรวมและแนวโน้มของธุรกิจได้อย่างชัดเจน ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อวางแผนการตลาด การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อกำหนดกลยุทธ์การขาย การวิเคราะห์ข้อมูลคู่แข่งเพื่อวางแผนกลยุทธ์ทางธุรกิจ เป็นต้น

2. การแก้ไขปัญหา : การวิเคราะห์ข้อมูลช่วย หรือ การทำ Data analytics ให้ธุรกิจสามารถระบุสาเหตุของปัญหาและหาแนวทางแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตเพื่อหาสาเหตุของสินค้าชำรุด การวิเคราะห์ข้อมูลพนักงานเพื่อหาสาเหตุของพนักงานลาออก เป็นต้น

3. การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน : การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ การทำ Data analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างตรงจุด เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลกระบวนการผลิตเพื่อหาแนวทางลดต้นทุน การวิเคราะห์ข้อมูลพนักงานเพื่อหาแนวทางพัฒนาทักษะพนักงาน เป็นต้น

4. การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ : การวิเคราะห์ข้อมูลหรือ การทำ Data analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่ตรงกับความต้องการของลูกค้า เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อหาความต้องการใหม่ๆ ของผู้บริโภค การวิเคราะห์ข้อมูลตลาดเพื่อหาแนวโน้มความต้องการสินค้าและบริการในอนาคต เป็นต้น

จะเห็นได้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการประกอบธุรกิจเป็นอย่างมาก โดยช่วยให้ธุรกิจสามารถแข่งขันได้อย่างมีประสิทธิภาพและเติบโตอย่างยั่งยืน

ประเภทของ Data Analytics​

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) สามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ ตามวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ ดังนี้

1. Descriptive Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน)

Descriptive Analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต เช่น หาค่าเฉลี่ย ค่ากลาง ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน แนวโน้มของข้อมูล เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้มักใช้เพื่ออธิบายสถานการณ์ปัจจุบันหรือหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูล

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน เช่น

• การวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อหายอดขายโดยรวม ยอดขายในแต่ละเดือน ยอดขายในแต่ละสาขา

• การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อหาอายุ เพศ สถานที่ตั้งของลูกค้า

• การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตเพื่อหาปริมาณการผลิต ต้นทุนการผลิต

2. Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเชิงวินิจฉัย)

Diagnostic Analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาสาเหตุของเหตุการณ์หรือปัญหาที่เกิดขึ้น เช่น หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ หาปัจจัยที่ส่งผลต่อเหตุการณ์หรือปัญหา เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้มักใช้เพื่อระบุสาเหตุของปัญหาและหาแนวทางแก้ไข

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเชิงวินิจฉัย เช่น

• การวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อหาสาเหตุที่ยอดขายลดลง

• การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อหาสาเหตุที่ลูกค้าไม่ซื้อสินค้า

• การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตเพื่อหาสาเหตุของสินค้าชำรุด

3. Predictive Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพยากรณ์)

Predictive Analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น คาดการณ์ยอดขาย คาดการณ์ความต้องการสินค้า คาดการณ์ความเสี่ยง เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้มักใช้เพื่อวางแผนและเตรียมความพร้อมสำหรับเหตุการณ์ในอนาคต

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพยากรณ์ เช่น

• การวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคต

• การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าในอนาคต

• การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงของการผลิต

4. Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ)

Prescriptive Analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแนะนำแนวทางการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด เช่น แนะนำกลยุทธ์การตลาด แนะนำแนวทางแก้ไขปัญหา แนะนำแนวทางปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้มักใช้เพื่อตัดสินใจและกำหนดแนวทางการดำเนินการ

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ เช่น

• การวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อแนะนำกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสม

• การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อแนะนำแนวทางแก้ไขปัญหาการบริการลูกค้า

• การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตเพื่อแนะนำแนวทางปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต

นอกจากประเภทต่างๆ ที่กล่าวมาแล้ว ยังมีการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทอื่นๆ อีกมากมาย เช่น

• Text analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความ เช่น ข้อความในเว็บไซต์ ข้อความในโซเชียลมีเดีย ข้อความในอีเมล เป็นต้น

• Image analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลภาพ เช่น ภาพถ่าย วิดีโอ สแกนเอกสาร เป็นต้น

• Audio analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเสียง เช่น ไฟล์เสียง การสนทนา เป็นต้น

การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ เหล่านี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับธุรกิจและองค์กรต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงการตัดสินใจ และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น