Data Analytics คืออะไร ความสำคัญที่ทุกอาชีพไม่ควรมองข้าม

Data Analytics หรือการจัดระเบียบ วิเคราะห์ข้อมูล ในการทำงานทุกสายจำเป็นต้องมีแผน ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บมาจะช่วยสร้างแผนที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำงาน

ข้อมูลหรือ Data มีความสำคัญอย่างมากสำหรับทุกสายอาชีพ ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ หรือ วิชาชีพเฉพาะทาง เช่น แพทยศาสตร์ เกษตรศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ ศึกษาศาสตร์ เป็นต้น และ Data Analyst คือคนที่จะช่วยเก็บรวบรวมข้อมูลทั้งหลายเหล่านี้และนำเสนอพร้อมแนวทางแก้ไข 

เพื่อที่จะได้แข่งขันกันพัฒนาให้เกิดความก้าวหน้าในทุกสายงาน วิธีเก็บรวบรวมข้อมูลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องนับตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันนั้นจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปูแนวทางสำหรับการวางแผนดำเนินงานขั้นต่อไป เพราะ Data Analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์เพื่อเปลี่ยนจากข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์

Data Analytics คือ อะไร ?

Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องเพื่อนำมาใช้เพื่อจุดประสงค์ดังต่อไปนี้

• บรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ เช่น เพิ่มยอดขาย เป็นต้น
• หาหนทางเพื่อแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้น
• เพื่อพัฒนาให้เกิดความก้าวหน้ายิ่งขึ้น

เพราะสิ่งที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูล data analytics จะช่วยให้ธุรกิจหรือองค์กรได้แนวทางที่จะนำมาใช้ในการดำเนินธุรกิจและขับเคลื่อนองค์กร จะได้มีการจัดการกับข้อมูลดิบเพื่อให้เกิดความเข้าใจในสถานการณ์ รู้จักกลุ่มเป้าหมายได้ดีขึ้น ช่วยให้มีการตัดสินใจที่ตรงจุดเป็นการลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น ทั้งเข้าใจถึงปัญหาที่พร้อมแก้ไข สุดท้ายยังสร้างโอกาสที่จะเกิดเทรนด์ใหม่

เราสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีจำนวนมากมายให้เป็นระบบเพื่อให้นำมาใช้งานได้ง่ายขึ้น

 

ขั้นตอนการทำ Data Analytics

ปกติแล้วก่อนจะเข้าสู่ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลนั้น เราควรทำความเข้าใจว่า Data Analytics คือ การวิเคราะห์เพื่อหาแนวโน้มที่คาดว่าจะเกิดขึ้นทั้งในปัจจุบันและอนาคต แต่สิ่งที่ขาดไม่ได้ก็ก็คือควรมีการทำวิเคราะห์ข้อมูล data analysis เพื่อที่จะได้นำข้อมูลวัตถุดิบที่มีอยู่แล้วมาผ่านกระบวนวิเคราะห์เพื่อให้รู้ว่ามีปัญหาอะไรเกิดขึ้นในอดีตด้วยเช่นกัน

ขั้นตอนในการทำ Data Analytics คือ 

1. กำหนดเป้าหมาย หรือ ปัญหาให้ชัดเจนว่าต้องการวิเคราะห์ข้อมูลอะไร เพื่อวัตถุประสงค์ใด
2. เก็บรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาหรือเป้าหมายที่ตั้งไว้ เช่น ข้อมูลเว็บไซต์ ข้อมูลออนไลน์ ฯลฯ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์
3. ทำความเข้าใจข้อมูลที่เก็บรวบรวมมา พร้อมจัดเป็นกลุ่มเป็นก้อน ตรวจสอบความถูกต้องแม่นยำ แล้วนำมาทำการวิเคราะห์และสรุปผล เตรียมพร้อมที่จะนำเสนอในรูปแบบต่าง ๆ โดยการใช้เครื่องมือช่วย เช่น Excel, กราฟ, รูปภาพ ฯลฯ หลังผ่านการเปรียบเทียบ เชื่อมโยง คัดกรอง เพื่อให้ได้ผลสรุป
4. การนำข้อมูลที่ผ่านกระบวนการวิเคราะห์มาใช้ประโยชน์ตามเป้าหมายที่ได้วางแผนไว้ รูปแบบของข้อมูลที่นำเสนอจะถูกนำมาใช้เพื่อให้ง่ายต่อการตัดสินใจในท้ายที่สุด

รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มีกี่ประเภท

เรามีการแบ่งระดับของการวิเคราะห์ข้อมูล data analytics ออกเป็น 4 ประเภทตามความต้องการในการใช้ข้อมูล โดยมีการเริ่มต้นจัดเก็บรวบรวมข้อมูลดิบต่าง ๆ ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันเพื่อนำมาใช้เปรียบเทียบ คาดการณ์เพื่อผลที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

Data Analytics คือ รูปแบบของข้อมูลที่ผ่านกระบวนการวิเคราะห์ด้วยความช่วยเหลือจากเครื่องมือต่าง ๆ ทางวิทยาศาสตร์ ก่อนที่จะได้นำผลสรุปมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยมีรูปแบบของข้อมูลที่ได้ถูกจำแนกตามระดับความละเอียด เข้มข้นในการใช้งาน เช่น

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics)

จัดเป็นระดับแรกสุดของการวิเคราะห์ข้อมูล data anaytics ที่มีการนำข้อมูลที่เกิดขึ้นแล้วมาใช้ ปกติแล้วจะมีค่าตัวแปรเดียว (univariate analysis) มาใช้ในการหาผลลัพธ์ ส่วนใหญ่จะนิยมใช้วิธีทางสถิติในการหาค่า What happened ?

Data analytics ตัวอย่าง เช่น สินค้าประเภท “ร่ม” มียอดขายเท่าไรในเดือนที่ผ่านมา เพื่อที่จะได้นำมาเปรียบเทียบกับยอดขาย ณ เดือนปัจจุบัน ให้ทราบผลประกอบการ

การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics)

Analytics data ที่ลึกกว่าขั้นพื้นฐานเพราะมีการใช้ตัวแปรสองตัวขึ้นไป (multivariate analysis) เพื่อหาว่ามีความสัมพันธ์หรือมีผลกระทบซึ่งกันและกันหรือไม่ Why it happened ?

Data analytics ตัวอย่าง เช่น ทำไมร่มถึงขายดีในช่วงหน้าฝน ฤดูกาลมีผลต่อการขายสินค้า“ร่ม” หรือไม่

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics) 

Data analytics ในระดับนี้เป็นการวิเคราะห์เพื่อหาแนวโน้มที่อาจจะเกิดขึ้นต่อไป What might happen ? ในระดับนี้อาจมีการใช้เทคโนโลยีซึ่งเป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาช่วยจำลองถึงเทรนด์ที่อาจเกิดขึ้น เช่น แบบจำลองทางสถิติ เป็นต้น

Data analytics ตัวอย่าง เช่น กลุ่มตลาดเป้าหมายคือใคร และควรทำการตลาดแบบไหน

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics)

เป็นระดับสุดท้ายในการวิเคราะห์ข้อมูล data analytics เป็นการนำข้อมูลมาทำการวิเคราะห์เพื่อหาข้อสรุปเพื่อทำการปรับปรุง เปลี่ยนแปลง แก้ไข พร้อมพัฒนาสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น แจกแจง ข้อดี-ข้อเสีย เพื่อเป็นทางเลือกสำหรับการตัดสินใจในตอนสุดท้าย What should we do ?

Data analytics ตัวอย่าง เช่น หาช่องทางเลือกทางการตลาดเพิ่มเติมทางไหน อย่างไร ใช้งบประมาณเท่าไร ควรตั้งราคาสินค้าเท่าไรเพื่อเจาะกลุ่มเป้าหมาย เป็นต้น

สรุปเกี่ยวกับ Data Analytics

Data Analytics คือ เคล็ดลับสำคัญที่ช่วยให้ขั้นตอนในการพัฒนาเป็นจริงได้ เพราะข้อมูลต่าง ๆ ที่เก็บรวบรวมมานั้นได้ผ่านกระบวนการตรวจสอบ วิเคราะห์ว่าถูกต้องเป็นจริง ด้วยความช่วยเหลือทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีช่วยวิเคราะห์ข้อมูล เช่น เครื่องมือทางสถิติ กราฟ ฯลฯ ทำให้ข้อมูลที่ได้มีคุณภาพสามารถตอบได้ทุกคำถามที่ตั้งไว้

ดังนั้นข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ data analytics นั้นสามารถนำมาใช้ขับเคลื่อนเพื่อให้บรรลุเป้าหมายไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ หรือ วิชาการก็ตาม ช่วยให้สามารถรู้ถึงจุดบกพร่อง จุดเสี่ยง รวมถึงปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นได้จากการตัดสินใจผิดพลาด หรือสภาพแวดล้อมที่ไม่เอื้ออำนวย