Data Analytics คืออะไรสำคัญยังไงต่อธุรกิจ
(https://img5.pic.in.th/file/secure-sv1/what-is-data-analytics8e16ceff1c2202cf.png)
ในโลกยุคดิจิทัลที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นทุกวินาทีทั้งจากการใช้งานเว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย แอปพลิเคชัน หรือแม้แต่ระบบหลังบ้านของธุรกิจ การรู้เพียงแค่ข้อมูลไม่เพียงพออีกต่อไป แต่สิ่งสำคัญคือการวิเคราะห์ข้อมูลหรือ Data Analytics (https://www.disruptignite.com/blog/what-is-data-analytics) กระบวนการที่จะเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมหาศาลให้กลายเป็นความรู้เชิงลึกที่ใช้ในการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า การคาดการณ์ยอดขาย การบริหารความเสี่ยง หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ก็ต้องใช้ Analytics Data ร่วมด้วย
ธุรกิจที่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ดี ย่อมมีโอกาสเติบโตเร็วกว่าคู่แข่ง และตอบสนองตลาดได้ทันก่อนใคร บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับ Data Analytics มีอะไรบ้าง, มีกี่ประเภท, ใช้กับอะไรได้บ้าง และเหตุผลว่าทำไมทุกองค์กรในปัจจุบันไม่ควรมองข้ามการวิเคราะห์ข้อมูลในการขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางธุรกิจ
Data Analytics คืออะไร? ปกติแล้วมีแบบไหนบ้าง?
Data Analysis คือกระบวนการรวบรวม ตรวจสอบ แปลง และตีความข้อมูลดิบ (Raw Data) ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่สามารถใช้ในการตัดสินใจ วางแผนกลยุทธ์ หรือแก้ไขปัญหาในเชิงธุรกิจได้อย่างแม่นยำ โดยอาศัยเครื่องมือ เทคนิค และเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น สถิติ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือ Machine Learning
1. การวิเคราะห์แบบพยากรณ์
วิเคราะห์ว่า "เกิดอะไรขึ้น?" โดยใช้ข้อมูลอดีตมาอธิบายภาพรวม เช่น รายงานยอดขายประจำเดือน หรือจำนวนผู้ใช้ที่สมัครบริการในช่วงเวลาใดช่วงหนึ่ง
2. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน
เจาะลึกสาเหตุว่า "ทำไมจึงเกิดขึ้น?" เช่น ยอดขายลดเพราะโปรโมชั่นหมด หรือจำนวนผู้ใช้งานลดลงเพราะระบบล่มบ่อย
3. การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย
ใช้ข้อมูลและโมเดลทางสถิติเพื่อทำนายว่า "สิ่งใดจะเกิดขึ้น?" เช่น คาดการณ์แนวโน้มลูกค้าที่จะยกเลิกบริการ หรือยอดขายเดือนหน้า
4. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ
ใช้วิเคราะห์เพื่อหาทางเลือกที่ดีที่สุดว่า "ควรทำอย่างไรต่อ?" โดยใช้ AI หรืออัลกอริธึมช่วยจำลองผลลัพธ์ของแต่ละทางเลือก เช่น คำแนะนำในการจัดสรรงบประมาณการตลาด หรือวางแผนโลจิสติกส์
Data Analytics มีประโยชน์อย่างไรบ้าง ในยุคปัจจุบัน
(https://img2.pic.in.th/pic/benefits-data-analytics.png)
ทุกวันนี้ ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรที่มีค่าที่สุดในโลกธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลจากลูกค้า พฤติกรรมผู้บริโภค หรือแนวโน้มตลาด ล้วนสามารถนำมาใช้สร้างกลยุทธ์ที่แม่นยำได้มากขึ้นผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล หรือที่เรียกว่า Data Analytics คือไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเสริม แต่กลายเป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่ช่วยให้องค์กรอยู่รอดและเติบโตในยุคการแข่งขันสูง
- เข้าใจลูกค้าได้ลึกขึ้น วิเคราะห์พฤติกรรม ความต้องการ และแนวโน้มการซื้อ เพื่อพัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงจุด
- วางแผนการตลาดอย่างแม่นยำ ลดการใช้ทรัพยากรโดยเปล่าประโยชน์ ด้วยข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจ
- คาดการณ์อนาคต ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากอดีต ช่วยให้วางแผนล่วงหน้าและรับมือกับการเปลี่ยนแปลงได้ดียิ่งขึ้น
- ปรับปรุงการทำงานภายในองค์กร ใช้ข้อมูลวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการต่าง ๆ
- สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน ด้วยการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแทนความรู้สึกหรือการคาดเดา
สนใจงานสาย Data Analytics ต้องมี Skills อะไรบ้าง? ที่จำเป็นในยุคนี้
การทำงานด้าน Data Analytics คือไม่ได้จำกัดอยู่แค่การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่ต้องอาศัยทั้งความเข้าใจในธุรกิจ การคิดวิเคราะห์ และทักษะทางเทคนิคควบคู่กันไป ใครที่สนใจสายนี้ ควรมีทักษะพื้นฐานเหล่านี้
- ทักษะการการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือมองเห็นความเชื่อมโยงของข้อมูล หาสาเหตุและตีความผลลัพธ์ได้อย่างมีเหตุผล
- ความเข้าใจด้านสถิติและคณิตศาสตร์เบื้องต้นเพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของข้อมูล และเลือกใช้วิธีวิเคราะห์ที่เหมาะสม
- การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเช่น Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, Tableau หรือ Looker Studio
- พื้นฐานการเขียนโปรแกรม (เช่น Python หรือ SQL) สำหรับการจัดการฐานข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกแบบอัตโนมัติ
- ทักษะการสื่อสารและการนำเสนอข้อมูล (Data Visualization) ถ่ายทอดข้อมูลที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่ายผ่านกราฟ แผนภูมิ หรือรายงาน
- ความเข้าใจธุรกิจ (Business Acumen) เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลกับการตัดสินใจในเชิงกลยุทธ์และสร้างมูลค่าให้ธุรกิจ
เทรนด์ Data Analytics ในอนาคตที่ทุกคนต้องเรียนรู้ไว้
ในยุคที่ข้อมูลไหลเข้ามาแบบไม่หยุดนิ่ง การวิเคราะห์ข้อมูลก็ต้องปรับตัวให้เร็วแม่นยำและฉลาดมากยิ่งขึ้น ซึ่งเทรนด์ของ Data Analytics คือเทรนด์ในอนาคต กำลังเคลื่อนที่ไปในทิศทางที่เน้นความอัตโนมัติ ความเรียลไทม์ และการเข้าถึงที่เปิดกว้างมากขึ้นกว่าเดิม โดยแนวโน้มสำคัญที่ควรรู้ ได้แก่
- AI-Powered Analytics การผสานปัญญาประดิษฐ์ AI เข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้รูปแบบข้อมูล คาดการณ์แนวโน้ม และให้คำแนะนำเชิงกลยุทธ์ได้อัตโนมัติ ย่นเวลาการวิเคราะห์ และลดการพึ่งพานักวิเคราะห์แบบเดิม
- Real-Time Data Analytics การตัดสินใจในโลกธุรกิจยุคใหม่ต้องเร็วและแม่นยำ เทรนด์การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จึงมาแรง เช่น การแจ้งเตือนพฤติกรรมลูกค้า การตรวจจับการทุจริต หรือการปรับราคาทันทีตามสถานการณ์
- Data Democratization คือการทำให้ข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับทุกแผนก ไม่จำกัดแค่ทีม Data หรือ IT เพื่อให้พนักงานในแต่ละฝ่ายสามารถใช้ข้อมูลตัดสินใจได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องมีทักษะเทคนิคลึกมาก
Data Analytics สิ่งที่นักธุรกิจต้องรู้จัก
Data Analytics คือหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนการตัดสินใจที่แม่นยำในยุคข้อมูลเป็นศูนย์กลาง องค์กรที่สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะมีความได้เปรียบทั้งในด้านกลยุทธ์ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การเข้าใจลูกค้า และการเพิ่มโอกาสทางธุรกิจ ไม่ว่าคุณจะเป็นเจ้าของธุรกิจนักการตลาด นักวิเคราะห์ หรือคนที่กำลังเริ่มสนใจสาย Data การเข้าใจและใช้ Data Analytics อย่างถูกต้องจะกลายเป็นทักษะสำคัญที่ช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับงานและองค์กรในระยะยาวอย่างแน่นอน