Data Analytics คืออะไร? กุญแจสำคัญขับเคลื่อนธุรกิจให้เติบโต!

ในยุคที่ "ข้อมูล" คือขุมทรัพย์ล้ำค่าทางธุรกิจ การนำข้อมูลดิบจากแหล่งต่าง ๆ มาวิเคราะห์เพื่อใช้พัฒนากลยุทธ์ให้มีประสิทธิภาพ ถือเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้ผู้ประกอบการมองเห็นภาพรวมในด้านต่าง ๆ ได้อย่างชัดเจน และในบทความนี้ เราจะพาคุณไปทำความรู้จักว่า Data Analytics คืออะไรแบบละเอียด โดยเริ่มตั้งแต่ความหมายไปจนถึงการประยุกต์ใช้ เพื่อให้คุณเห็นภาพและเข้าใจว่า การทำ Data Analytics สามารถสร้างประโยชน์ให้กับองค์กรของคุณได้อย่างไรบ้าง

Data Analytics คืออะไร สำคัญอย่างไรต่อองค์กร

Data Analytics คือกระบวนการเก็บรวบรวม ตรวจสอบ และตีความข้อมูลเชิงลึก เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ แนวโน้ม หรือรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งเป็นการนำเอามาใช้ในการตัดสินใจและวางแผนกลยุทธ์ในด้านต่าง ๆ ขององค์กรให้เกิดประสิทธิภาพ การทำ Data Analytics จะครอบคลุมตั้งแต่การจัดระเบียบข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) ไปจนถึงการใช้เทคนิคทางสถิติและเครื่องมือวิเคราะห์ เช่น Machine Learning หรือ AI เพื่อช่วยให้ข้อมูลที่มีความซับซ้อนกลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

ทำไม Data Analytics จึงมีความสำคัญต่อองค์กร

• การตัดสินใจอย่างแม่นยำ (Data-Driven Decision Making)

การใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์มาอย่างดีช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและมีเหตุผล ลดความเสี่ยงในการดำเนินธุรกิจ

• การปรับปรุงกระบวนการภายใน (Process Optimization)

ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์สามารถใช้ในการระบุปัญหาหรือคอขวดในกระบวนการต่าง ๆ และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร

• การเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า (Customer Insights)

Data Analytics คือ เครื่องมือที่ช่วยให้องค์กรเข้าใจความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างลึกซึ้ง ส่งผลให้สามารถปรับปรุงสินค้าและบริการเพื่อตอบสนองลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

• การสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน (Competitive Advantage)

องค์กรที่มีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจะสามารถคาดการณ์แนวโน้มในตลาด และปรับตัวให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลง

Data Analytics มีกี่รูปแบบ แบ่งเป็นกี่ประเภท

Data Analytics คือเครื่องมือข้อมูลทางธุรกิจ ซึ่งได้มีการแบ่งประเภทการวิเคราะห์ออกเป็นหลายรูปแบบด้วยกัน เพื่อให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์และความต้องการใช้งานขององค์กร ซึ่งการทำความเข้าใจแต่ละรูปแบบจะช่วยให้ธุรกิจสามารถเลือกใช้วิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมในการแก้ไขปัญหา วางแผน และพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้การวิเคราะห์ข้อมูลหลัก ๆ แบ่งได้เป็น 4 ประเภท ดังนี้ 

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

Data Analytics แบบพื้นฐาน คือการสรุปและนำเสนอข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้เราเข้าใจเหตุการณ์หรือสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในอดีต เช่น ยอดขายรายเดือน จำนวนลูกค้าที่เข้ามาซื้อสินค้า หรือผลกำไรของธุรกิจ

ตัวอย่าง : ร้านค้าออนไลน์สามารถใช้ Descriptive Analytics เพื่อดูข้อมูลยอดขายรายเดือนและตรวจสอบว่าเดือนใดมียอดขายสูงสุด

การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะช่วยให้เราสามารถเจาะลึกลงไปในข้อมูลเพื่อหาสาเหตุของเหตุการณ์หรือปัญหาที่เกิดขึ้น มักใช้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบหรือการหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล

ตัวอย่าง : เมื่อยอดขายลดลงในช่วงไตรมาสหนึ่ง Diagnostic Analytics สามารถช่วยวิเคราะห์ได้ว่าเป็นเพราะคู่แข่งปล่อยโปรโมชั่นที่ดีกว่า หรือเกิดปัญหาขาดสต็อกสินค้า

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics)

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์เน้นการใช้ข้อมูลในอดีตร่วมกับโมเดลทางสถิติหรือ Machine Learning เพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคต

ตัวอย่าง : ธุรกิจ E-commerce สามารถใช้ Predictive Analytics เพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าในช่วงเทศกาล เช่น ปีใหม่หรือ Black Friday

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำเป็นขั้นสูงสุดของการวิเคราะห์ข้อมูล โดยไม่เพียงแค่ทำนายอนาคต แต่ยังช่วยเสนอทางเลือกที่ดีที่สุดในการดำเนินการต่อไป

ตัวอย่าง : ระบบขนส่งสินค้าอาจใช้ Prescriptive Analytics เพื่อแนะนำเส้นทางการจัดส่งที่เร็วที่สุด โดยคำนึงถึงสภาพจราจรและปริมาณการสั่งซื้อในแต่ละพื้นที่

Data Analytics นำไปใช้ประโยชน์กับธุรกิจได้อย่างไรได้บ้าง

Data Analytics ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเป็นพลังขับเคลื่อนสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถปรับตัวและเติบโตในยุคดิจิทัลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งทุกภาคธุรกิจสามารถนำการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ในการเพิ่มยอดขาย พัฒนากลยุทธ์ และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้หลายด้านด้วยกัน ดังนี้ 

1. การวางแผนและตัดสินใจทางธุรกิจ (Strategic Decision Making)

การใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและลดความเสี่ยงในการดำเนินธุรกิจ 

2. การเข้าใจลูกค้า (Customer Insights)

Data Analytics คือ เครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์พฤติกรรม ความต้องการ และความคิดเห็นของลูกค้าได้อย่างลึกซึ้ง เพื่อพัฒนาสินค้าและบริการที่ตอบโจทย์

3. การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน (Operational Efficiency)

ข้อมูลจากการวิเคราะห์ช่วยให้ธุรกิจมองเห็นปัญหาในกระบวนการต่าง ๆ และปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

4. การพยากรณ์แนวโน้มในอนาคต (Forecasting and Trend Analysis)

การทำ Data Analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการของตลาด แนวโน้มของอุตสาหกรรม หรือความเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้น

5. การตรวจจับและป้องกันความเสี่ยง (Risk Management)

Data Analytics ช่วยระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและหาวิธีป้องกันก่อนที่จะเกิดความเสียหาย

Data Analytics คือ กุญแจสำคัญต่อธุรกิจ

Data Analytics คือเครื่องมือที่ช่วยให้องค์กรสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่มาเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ทรงคุณค่า ช่วยในการตัดสินใจ วางแผนกลยุทธ์ และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน อีกทั้งยังช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า คาดการณ์แนวโน้มตลาด และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรที่สำคัญ การทำ Data Analytics ได้อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน และเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จในระยะยาว