Data Analytics คืออะไร? ทำไมธุรกิจยุคใหม่ ต้องให้ความสำคัญ
เคยสงสัยไหมว่าทำไมธุรกิจใหญ่ ๆ ถึงประสบความสำเร็จได้อย่างยั่งยืน ในยุคที่ข้อมูลเป็นเหมือนสมบัติล้ำค่า ที่ประเมินราคาไม่ได้ คำตอบอาจซ่อนอยู่ในการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics นั่นเอง วันนี้เราจะมาไขปริศนาว่า Data Analytics คืออะไร มีประโยชน์อย่างไร และทำไมจึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับธุรกิจในยุคดิจิทัล พร้อมยกตัวอย่างการนำไปใช้จริงในธุรกิจ
กดเลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
Data Analytics คืออะไร
Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูล โดยอาศัยทั้งเครื่องมือและกระบวนการในการรวบรวม ตรวจสอบเพื่อนำชุดข้อมูลที่ได้ไปพัฒนาต่อยอดเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้งานได้จริง ซึ่งเป้าหมายในการวิเคราะห์ข้อมูลก็เพื่อตอบคำถามเฉพาะเจาะจง เป็นตัวช่วยหนึ่งที่ย่นระยะเวลาจัดการข้อมูล และยังทำให้การตัดสินใจง่ายขึ้น
ถ้าคุณสนใจเรื่อง Data Analytics : อย่ามองข้ามบทความนี้ :
Customer Journey คืออะไร เทคนิคตีตลาดออนไลน์ที่ขาดไม่ได้
ประโยชน์การใช้ Data Analytics เชิงธุรกิจ
Data Analytics ทำให้สามารถวางแผน และคาดการณ์แนวโน้มได้ล่วงหน้า ช่วยให้การตัดสินใจในแต่ละครั้งมีข้อมูลอ้างอิง ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งในเชิงธุรกิจมีประโยชน์หลายประการ ไม่ว่าจะเป็น
เพิ่มยอดขาย: ค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ขายดีที่สุดและปรับกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะสม
ลดต้นทุน: ระบุสาเหตุของต้นทุนที่สูงเกินไป เพื่อหาแนวทางการแก้ไข
ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า: เข้าใจความต้องการของลูกค้าและปรับปรุงบริการให้ตรงใจ
Data Analytics มีกี่ประเภท
Data Analytics มี 4 ประเภทหลัก ๆ สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้หลากหลาย ดังนี้
Descriptive Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้อธิบาย เพื่อตอบคำถามว่า "เกิดอะไรขึ้น" เป็นการมองย้อนกลับไปดูข้อมูลในอดีต เพื่อสรุปภาพรวมและแนวโน้มที่เกิดขึ้นจริง ตัวอย่างการนำ Descriptive Analytics ไปปรับใช้ในเชิงธุรกิจ เช่น ค้นหาว่าผลิตภัณฑ์ใดขายดีที่สุดในช่วงเวลาใดลูกค้ากลุ่มใดมีการใช้จ่ายสูงสุด และช่องทางการขายได้มีประสิทธิภาพมากที่สุด
Diagnostic Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลถึงเหตุและผล หรือ การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย เป็นเหมือนการขุดลึกลงไปอีกขั้นหนึ่งจาก Descriptive Analytics เพื่อหาคำตอบว่า "ทำไม" เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอดีตจึงเป็นเช่นนั้น ตัวอย่างการนำ Analytics รูปแบบนี้ไปปรับใช้ในเชิงธุรกิจ เช่นวิเคราะห์สาเหตุที่ลูกค้าเลิกใช้บริการ (เช่น บริการไม่ดี, ราคาสูงเกินไป, ผลิตภัณฑ์ไม่ตรงตามความต้องการ)
Predictive Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลแบบคาดเดาล่วงหน้า เพื่อบอกให้รู้ว่า “จะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต” เป็นการนำข้อมูลในอดีตและปัจจุบันมาสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นนั่นเอง ตัวอย่างการใช้ Predictive Analytics เชิงธุรกิจ เช่น คาดเดาอายุการใช้งานของลูกค้า, คาดการณ์ยอดขายในอนาคต จนกระทั่งคาดการณ์ความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้
Prescriptive Analytics การวิเคราะห์เพื่อแก้ปัญหาอย่างตรงจุด บอกให้รู้ว่า “ควรจัดการหรือทำอย่างไร” ซึ่งเป็นขั้นสูงสุดของการวิเคราะห์ข้อมูล หากนำไปใช้ก็ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งประโยชน์ของ Prescriptive Analytics ทางธุรกิจ คือ แนะนำกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มยอดขาย, ลดต้นทุนในกระบวนการผลิต และคำนวณงบประมาณได้แม่นยำ
ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)
กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล แม้จะมีความซับซ้อน แต่ถ้าหากเรียนรู้และเข้าใจอย่างลึกซึ้งแล้ว จะช่วยให้ดึงประโยชน์มาใช้เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจให้เติบโตขึ้น และประสบผลสำเร็จในภายภาคหน้า ซึ่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลโดยทั่วไปมี 5 ขั้นตอน ดังนี้
กำหนดวัตถุประสงค์ ก่อนเริ่มต้นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนแรก คือ การกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนว่าต้องการจะทราบอะไรจากข้อมูลที่รวบรวมมา เช่น ต้องการเพิ่มยอดขาย, ลดต้นทุน, หรือปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า การกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนจะช่วยให้เลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องและใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่เหมาะสมได้
เก็บรวบรวมข้อมูล ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์สามารถเก็บรวบมาจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ระบบฐานข้อมูลขององค์กร, โซเชียลมีเดีย หรือการทำธุรกรรม ข้อมูลที่เก็บรวบมามีทั้งข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) เช่น ยอดขาย จำนวนลูกค้า และข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) เช่น ความคิดเห็นของลูกค้า
รวบรวมข้อมูล หลังจากเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำมารวมกันในที่เดียว เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างสะดวก ขั้นตอนนี้เรียกว่า Data Integration โดยข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในระบบที่เรียกว่า Data Warehouse หรือ Data Lake ซึ่งเป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่ออกแบบมาเพื่อเก็บข้อมูลจำนวนมาก และหลากหลายรูปแบบ
วิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนที่สำคัญที่สุด คือ การนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ เพื่อค้นหารูปแบบ, แนวโน้ม, และข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่
นำข้อมูลไปใช้: ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ จะถูกนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ เพื่อแก้ปัญหา ปรับปรุงกระบวนการทำงาน และสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ตัวอย่างเช่น การใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ หรือเพิ่มประสิทธิภาพงานบริการลูกค้า
6 เครื่องมือ Data Analytics สำหรับธุรกิจยุคใหม่
Google Data Studio คือ เครื่องมือ Data Analytics ฟรี จาก Google มีจุดเด่นด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ช่วยสร้างภาพข้อมูล (Data Visualization) ให้คุณสามารถเปลี่ยนข้อมูลดิบเป็นรายงานและแดชบอร์ดที่สวยงามเข้าใจง่ายอย่างรวดเร็ว โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมมากนัก อีกทั้งยังเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลได้มากมาย ทั้ง Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, BigQuery ฯลฯ มีรูปแบบการแสดงผลข้อมูลให้เลือกมากมาย เช่น แผนภูมิ, กราฟ, ตาราง, แผนที่ ฯลฯ
Looker เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้งานทุกระดับ สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพ Looker แตกต่างจากเครื่องมืออื่น ๆ ตรงที่เน้นการสร้าง "Model" หรือ "Look" ที่เป็นตัวแทนของข้อมูลจริง ทำให้ผู้ใช้งานสามารถสร้างการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว และปรับเปลี่ยนได้ตามต้องการ
Excel คือ โปรแกรมพื้นฐาน สามัญประจำเครื่อง ที่เป็นดั่งเครื่องมือ Data Analytics ชั้นยอด ซึ่งเป็นมากกว่าแค่โปรแกรมตารางคำนวณทั่วไป เนื่องจากอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย และฟังก์ชันอันหลากหลาย ทำให้ Excel เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับต่าง ๆ ตั้งแต่ข้อมูลส่วนบุคคล ไปจนถึงข้อมูลระดับองค์กร ซึ่งจะมีตั้งแต่การจัดการข้อมูลในรูปแบบตารางข้อมูล, Chart, สูตรและฟังก์ชัน, PivotTable ที่ทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ จนกระทั่ง Power Query เครื่องมือที่ช่วยในการเชื่อมต่อและนำเข้าข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ไฟล์ CSV, และเว็บไซต์
GoodData คือ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ ที่ต้องการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและหลากหลายประเภท โดยเน้นที่การสร้างแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้เยอะ และผู้ใช้มีอิสระในการจัดการข้อมูลเชิงลึกได้ด้วยตนเอง
Power BI คือ เครื่องมือ Business Intelligence (BI) ที่พัฒนาโดย Microsoft ช่วยให้คุณเปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นภาพที่เข้าใจง่าย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลจาก Excel, SQL Server, หรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมาย Power BI สามารถใช้ได้ในองค์กรขนาดเล็กไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่ โดยจุดเด่น คือ มีรูปแบบการแสดงผลข้อมูลให้เลือกมากมายเพื่อเลือกให้ตอบโจทย์การใช้งานของคุณ เช่น แผนภูมิ, กราฟ และแผนที่ ฯลฯ
Python ไม่ใช่เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยตรงแต่คือ ภาษาโปรแกรม ที่ได้รับความนิยมในวงการของนัก Data Science เนื่องจากมีโครงสร้างที่อ่านง่าย โค้ดมีขนาดสั้น และมีไลบรารีจำนวนมากที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานด้านข้อมูลโดยเฉพาะ นอกจากการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว Python ยังสามารถใช้ในการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน, Machine Learning, และอื่น ๆ
สรุป
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เปรียบเสมือนตัวช่วยชั้นดี ที่ทำให้องค์กรมองเห็นภาพรวมของธุรกิจได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มตลาด หรือประสิทธิภาพของการดำเนินงาน ซึ่งประโยชน์ของข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ จะนำไปสู่การตัดสินใจที่แม่นยำ ช่วยให้องค์กรปรับตัวให้เข้ากับยุคสมัยที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้สำเร็จ
เลือกอ่านบทความอื่น ๆ ที่น่าสนใจในหัวข้อนี้:
ที่มาของข้อมูล:
