Data Analytics คืออะไร ทำไมถึงมีความสำคัญอย่างมาก
(https://img5.pic.in.th/file/secure-sv1/what-is-data-analytics.png)
ในปัจจุบันมีข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกสร้างขึ้นในทุกวินาที การจะนำข้อมูลจำนวนมากเหล่านี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์ต่อองกรค์ได้จึงเป็นสิ่งที่ท้าทายอย่างมาก แล้วทำไมการทำ Data Analytics คือ (https://www.disruptignite.com/blog/what-is-data-analytics)สิ่งที่สำคัญขึ้นอย่างมาก เพราะว่าเป็นกระบวนการในการตรวจสอบข้อมูลและแแปลข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก ที่จะช่วยให้การตัดสินใจในแนวทางของธุรกิจได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ภายในบทความนี้เราจะพามาทำความรู้จักเกี่ยวกับ Data Analytics คืออะไร Data Analytics มีอะไรบ้าง มีความสำคัญอย่างไรต่อองค์กร รวมถึงสายงานที่มีความเกี่ยวข้องมีอะไรบ้าง เรามาดูไปพร้อมๆกันเลย
รู้จัก Data Analytics คืออะไร?
Data Analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data เพื่อนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในรูปแบบต่าง ๆ โดยจะอาศัยเครื่องมือเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น AI (Artificial Intelligence), Machine Learning เข้ามาช่วยในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลเชิงลึก ให้มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะทำให้สามารถนำข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้มาสรุปแนวทางได้ และวางแผนการดำเนินงานขององค์กรต่อไปอย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด มีความสามารถในการแข่งขันทางธุรกิจได้สูง การทำ Data Analytic จะก่อให้เกิดไอเดียใหม่ ๆ สร้างโอกาสในการเติบโต มีส่วนช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุนได้
Data Analytics แตกต่างจาก Data Science อย่างไร?
คนส่วนมากจะเข้าใจว่า Data Science กับ Data Analytics คือเหมือนกัน แต่ที่จริงแล้วมีความแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง โดย Data Science จะนำข้อมูลมาใช้วิเคราะห์ข้อมูลโดยกว้าง ในส่วนของ Data Analytics จะมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีความเฉพาะเจาะจงมากกว่า และนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นมาปรับใช้เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพได้ ซึ่ง Data Science มักใช้ในการติดตามข้อมูลและการคาดการณ์เสียมากกว่า
Data Analytics 4 ประเภท มีอะไรบ้าง?
(https://img2.pic.in.th/pic/data-analytics-type.png)
รูปแบบของการทำ Data Analytics มีด้วยกันอยู่ 4 ประเภท ซึ่งจะแบ่งออกตามลักษณะและวัตถุประสงค์โดย 4 ประเภทของ Data Analytics คือ
1. การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics)
โดยจะเป็นการนำข้อมูลชุดเก่ามาสร้างแบบจำลองทางสถิติ ด้วยการนำเทคโนโลยี Machine Learning เช่น Regression, Classification ในการทำนายผลในอนาคต ตัวอย่างการพยากรณ์ยอดขายในอนาคต เป็นต้น เป็นแนวทางในการใช้ข้อมูลเพื่อดูว่าอนาคตจะเป็นอย่างไร
2. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics)
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลชั้นสูง ที่สามารถคาดการณ์ข้อมูลในอนาคตได้ และยังสามารถให้คำแนะนำว่าควรทำอย่างไรบ้างด้วย โดยจะมีการนำ AI มาใช้งาน เพื่อประมวลผลและหาทางเลือกที่เหมาะสมที่สุด เช่น แนะนำวิธีการวางกลยุทธ์การตลาด หรือ ให้คำแนะนำกระบวนการวิธีการดำเนินงานต่างอย่างไรให้เหมาะสม
3. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics)
เป็นการสรุปรวบรวม การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysisและสามารถอธิบายถึงเหตุการณ์ในอดีตจนถึงปัจจุบันได้ว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง โดยอ้างอิงจากข้อมูลสถิติ เช่น ยอดขาย จำนวนลูกค้า เป็นต้น เป็นการวิเคราะห์เพื่อให้เข้าใจภาพรวมก่อนนำข้อมูลไปวิเคราะห์เชิงลึก
4. การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics)
เป็นการต่อยอดข้อมูลที่ได้มาจากการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analyticsพื้นฐาน โดยอธิบายถึงสาเหตุที่ของสิ่งเกิดขึ้น รวมถึงปัจจัยต่างๆ ที่มีความพันธ์ต่อกัน เป็นการเจาะลึกข้อมูลเพื่อให้ได้สาเหตุที่แท้จริง เช่นการวิเคราะห์ปัจจัยที่ทำให้เกิดของเสียในระบบการผลิต โดยใช้ Root Cause Analysis เพื่อค้นหาสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา และหาวิธีการป้องกัน
Data Analytics ช่วยทำให้ธุรกิจดีขึ้นได้อย่างไร?
การทำ Data Analytics คือส่วนสำคัญที่จะช่วยทำให้ธุรกิจดีขึ้นได้ โดยเราจะมายกตัวอย่างของการนำ Data Analytics มาใช้งานในธุรกิจกัน
- ทำให้จัดการวางแผนการดำเนินงานได้ดีมากขึ้น การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ จะทำให้รู้ว่ากระบวนการการดำเนินงานแบบไหนเป็นสิ่งสำคัญ หรือไม่สำคัญ ซึ่งจะทำให้องค์กรสามารถจัดวางแผนงานลดกระบวนการที่ไม่สำคัญออกได้ และจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- สามารถวางแผนได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ข้อมูลที่ได้จาก Data Analytics ทำให้รู้ว่าองค์กรของเราอยู่ส่วนไหน เห็นโอกาสที่จะเติบโตอย่างไรได้บ้าง ช่วยทำให้ผู้บริหารสามารถวางแผนได้อย่างแม่นยำและถูกต้อง
- วางแผนการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ Data Analytics จะช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจากการจัดทำกิจกรรมต่างๆ ว่ามีผลตอบรับอย่างไรบ้าง มีจุดไหนบ้างที่ต้องปรับปรุง ทำให้สามารถจัดการหาแนวทางแก้ไขได้
- ลูกค้ามีความพึงพอใจ การนำ Analytics Data มาใช้งานเพื่อติดตามข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า ทราบถึงปัญหาที่เกิดขึ้น และหาแนวทางการแก้ไขในภายภาคหน้า
- มอบประสบการณ์ที่ดีแก่ลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ จากการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ว่าลูกค้ามีความต้องการสิ่งใด พฤติกรรมเป็นอย่างไร เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีแก่ลูกค้าและบริการ ช่วยให้ธุรกิจมีโอกาสการเติบโต
แนะนำสายงานที่ต้องใช้ทักษะ Data Analytics มีอะไรบ้าง?
- นักการตลาดดิจิทัล เป็นอาชีพที่ต้องมีการคิดวิเคราะห์ Data Analytics เพื่อนำมาคิดแคมเปญหรือโปรโมชันให้มีความน่าสนใจและถูกใจลูกค้า
- นักวิเคราะห์ธุรกิจ เป็นสายงานที่จะต้องนำข้อมูลต่างๆของธุรกิจมาวิเคราะห์เพื่อหาจุดที่ต้องปรับปรุงแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้น และหาแนวทางขององค์กรให้เติบโต
- ตัวแทนจำหน่ายสินค้า เป็นสายงานที่จะต้องพบปะกับลูกค้าเพื่อคุยตกลงการซื้อขายกัน สายงานนี้จะต้องนำข้อมูลของลูกค้ามาวิเคราะห์พฤติกรรมการบริโภคของลูกค้าเป็นอย่างไร เพื่อให้เหมาะกับสินค้าที่ขาย
Data Analytics สำคัญอย่างมากกับการพัฒนาองค์กร
Data Analytics คือความสำคัญอย่างมากในการใช้งานและพัฒนาองค์กร เพื่อนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์หาส่วนที่มีการเกิดปัญหาขึ้น จากนั้นก็จะสามารถทำให้หาแนวทางการแก้ไขหรือป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากจะวิเคราะห์เพื่อหาปัญหาแล้ว ยังสามารถนำข้อมูลที่ได้มาสร้างประโยชน์ให้มีการเติบโตของธุรกิจได้อีกด้วย เช่น การวิเคราะห์จากพฤติกรรมของลูกค้ามีความชอบการบริการแบบใด ทำให้เราสามารถปรับปรุงการบริการของเราและส่งมอบประสบการณ์ที่ดีให้แก่ลูกค้าได้