Data Analytics คืออะไร มีรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไรบ้าง
ในทางธุรกิจการมีข้อมูลมหาศาลถือได้ว่าเป็นสิ่งที่ล้ำค่าอย่างหนึ่งที่เราสามารถนำไปต่อยอดได้ แต่จะต้องนำข้อมูลเหล่านั้นไปวิเคราะห์ให้ถูกจุดจากการใช้งาน Data Analytics คือเครื่องมือที่ช่วยให้การวิเคราะห์ละเอียดมากยิ่งขึ้น เพื่อสร้างกลยุทธ์การตลาดที่นำมาปรับใช้กับการทำธุรกิจ ซึ่งการใช้งาน Data Analytics คืออีกหนึ่งวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ตอบโจทย์
ซึ่งหากมีการหยิบเครื่องมืออย่าง Data Analytics มาใช้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ จะเป็นตัวช่วยให้ธุรกิจของเราเติบโตมากยิ่งขึ้นถึงขั้นแซงคู่แข่งไปเลยก็ว่าได้ ฉะนั้นลองมาทำความรู้จักกันเพิ่มเติมว่า Big Data Analytics คืออะไร มีความสำคัญอย่างไรกับองค์กร แล้วสามารถช่วยพัฒนาองค์กรได้อย่างไรบ้าง
Data Analytics ช่วยพัฒนาองค์กรได้อย่างไร?
Data Analytics คือเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่อดีตถึงปัจจุบัน เพื่อคาดการณ์ไปถึงอนาคต ซึ่งจะเป็นชุดข้อมูลที่มีประโยชน์ต่อการวางแผนทางการตลาดเพื่อการพัฒนาตัวสินค้าและบริการให้กลุ่มลูกค้ามีความชื่นชอบมากยิ่งขึ้น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการทำ Data Analytics สามารถทำได้ทุกรูปแบบธุรกิจ เพราะ Data Analytics เป็นวิธีการหยิบข้อมูลที่มีมาปรับใช้ เพื่อมองหาเส้นทางการเติบโตขององค์กรได้อย่างมีเป้าหมาย
4 ประเภทของ Data Analytics เพื่อประสิทธิภาพสูงสุดในการวิเคราะห์ข้อมูล
พอจะเข้าใจกันแล้วว่า Data Analytics คืออะไร แล้วมีประโยชน์ต่อการทำธุรกิจอย่างไรบ้าง ซึ่งนอกเหนือจากนี้จะต้องทราบถึง 4 ประเภทรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Analytics ว่ามีอะไรบ้าง แล้วแต่ละอย่างมีการใช้งานอย่างไร ผมจะอธิบายให้เข้าใจง่ายพร้อมนำเสนอ Data Analytics ตัวอย่างในการวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละรูปแบบครับ
Descriptive analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน)
เป็นการทำ Data Analytics ที่เป็นการวิเคราะห์สิ่งต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นหรือสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นภายในธุรกิจ โดยสรุปเหตุการณ์ต่าง ๆ ให้เข้าใจง่าย และง่ายต่อการตัดสินใจ เช่น รายงานผลดำเนินงาน รายงานยอดขาย รายงานสถานะการทำงาน การทำกราฟแสดงผลการสำรวจความพึงพอใจของลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ในช่วงเวลาแตกต่างกัน เป็นต้น
Diagnostic analytics (การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย)
เป็นการทำ Data Analytics เพื่อมุ่งเน้นไปที่การหาสาเหตุหรือปัจจัยที่ทำให้เกิดเหตุการณ์บางอย่างขึ้น การวิเคราะห์ประเภทนี้ช่วยให้เข้าใจว่าเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นนั้นมีสาเหตุมาจากอะไร เช่น ความสัมพันธ์ทางด้านยอดขาย ที่มีต่อการวางแผนทางการตลาดแต่ละประเภท การหาสาเหตุที่ทำให้ยอดขายลดลง หรือหาสาเหตุที่ลูกค้าไม่กลับมาซื้อซ้ำ เป็นต้น
Predictive analytics (การวิเคราะห์แบบพยากรณ์)
เป็นการทำ Data Analytics เพื่อพยากรณ์หรือคาดการณ์สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น จากการวิเคราะห์ด้วยข้อมูลชุดเดิมที่มีอยู่ให้ออกมาในรูปแบบทางสถิติ เช่น การคาดการณ์ยอดขาย การคาดการณ์ยอดเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย การทำนายโอกาสที่ลูกค้าจะสมัครสมาชิก การคาดการณ์แนวโน้มของตลาดในอุตสาหกรรม เป็นต้น
Prescriptive analytics (การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ)
เป็นการทำ Data Analytics ที่ซับซ้อนที่สุดใน 4 รูปแบบ จากการที่ต้องคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น ระยะเวลาสิ่งที่จะเกิดขึ้น ข้อดี ข้อเสียของสิ่งที่จะเกิดขึ้น เช่น แนะนำการจัดสรรงบประมาณโฆษณาที่เหมาะสมในแต่ละช่องทางการตลาด การแนะนำขั้นตอนปรับปรุงการบริการลูกค้า หรือ การแนะนำเส้นทางการขนส่งที่รวดเร็ว เพื่อประหยัดเวลา และประหยัดค่าใช้จ่าย เป็นต้น
ขั้นตอนวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Analysis มีอะไรบ้าง
4 ประเภทการวิเคราะห์จากการทำ Data Analytics คือสิ่งสำคัญที่ไม่อาจขาดองค์ประกอบใดไปได้ เพื่อให้การวิเคราะห์จากชุดข้อมูลที่หลากหลายออกมาได้มีประสิทธิภาพและเข้าใจได้ง่ายมากที่สุด ซึ่งแน่นอนว่าผมจะมาบอกขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Analytics ด้วยเช่นกันครับ ซึ่งจะมีทั้งหมด 5 ขั้นตอนด้วยกัน จะมีอะไรบ้างนั้นไปดูกันเลย
- กำหนดวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูล ว่าเราต้องการข้อมูลส่วนไหน ต้องการทราบอะไรบ้าง เพื่อเลือกชุดข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์ได้ถูกต้องตามข้อมูลที่ต้องการ เช่น ต้องหาสาเหตุให้ได้ว่าทำไมลูกค้าถึงเลือกคู่แข่ง หรือ การหาสาเหตุว่าทำไมยอดขายถึงไม่ได้ตามเป้าที่วางไว้ เป็นต้น
- รวบรวมข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์ โดยคัดแยกจากชุดข้อมูลที่มี เลือกข้อมูลที่มีความจำเป็นต่อการวิเคราะห์ตามวัตถุประสงค์ เช่น ข้อมูลการเข้าถึงของลูกค้าในเดือนที่ผ่านมา หรือข้อมูลความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อสินค้าของเรา
- จัดระเบียบชุดข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องมากที่สุด โดยจะต้องเป็นชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำซ้อน และต้องมีความครบถ้วน เพื่อการวิเคราะห์ที่ง่ายยิ่งขึ้น เช่น จัดการข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน แก้ปัญหาข้อมูลที่แสดงผลที่ผิดพลาดให้ถูกต้อง เป็นต้น
- วิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Analytics เพื่อหาคำตอบในสิ่งที่เราต้องการวิเคราะห์ตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้ได้เป็นข้อสรุป หรือผลลัพธ์ที่เป็นข้อมูลในเชิงลึก ที่ส่งผลต่อการวิเคราะห์อย่างละเอียดมากยิ่งขึ้น เช่น การสร้างเป็นแผนภูมิรูปแบบต่าง ๆ เพื่อให้อ่านชุดข้อมูลได้เข้าใจ และสามารถมองเห็นถึงจุดที่ต้องปรับแก้ได้อย่างแม่นยำ เป็นต้น
- ตีความและนำเสนอข้อมูลจากการใช้ Data Analytics ให้ออกมาเป็นรูปแบบการนำเสนอ Data Visualization หรือการทำแผนภูมิแบบต่าง ๆ เพื่อให้สามารถเข้าใจได้ง่าย และตั้งเป้าหมายในการทำงานต่อไปได้อย่างตรงจุด เช่น การนำเสนอผลลัพธ์ยอดผู้เข้าชมรายการสินค้าตลอดเดือนที่ผ่านมา หรือ การนำเสนอผลลัพธ์ทางด้านยอดขายที่ได้จากเดือนที่ผ่านมา เป็นต้น
Data Analytics คือเครื่องมือพัฒนาองค์กรผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย
Data Analytics เครื่องมือการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีความสำคัญต่อการทำธุรกิจ เพื่อการพัฒนากลยุทธ์ขององค์กรให้ดียิ่งขึ้น เพื่อเพิ่มฐานกลุ่มลูกค้า เพิ่มยอดขาย รวมไปถึงสร้างรากฐานการเติบโตขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ฉะนั้นการทำ Data Analytics คือสิ่งที่ขาดไม่ได้ และเป็นเครื่องมือที่ทุกองค์กรควรเลือกใช้งานเพื่อไม่ให้ชุดข้อมูลที่เปรียบเสมือนของมีค่าถูกลืมไปอย่างสูญเปล่า
โพสตอบ
* ต้องล็อกอินก่อนครับ ถึงสามารถเโพสตอบได้