การวิเคราะห์ข้อมูล กุญแจสำคัญในการปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูล กุญแจสำคัญในการปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ

---

ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน การดำเนินธุรกิจต่าง ๆ กำลังสร้างข้อมูลมากกว่าในอดีตเป็นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นจากการโต้ตอบกับลูกค้า กิจกรรมในการใช้โซเชียลมีเดีย ไปจนถึงอุปกรณ์ IoT มีการเก็บรวบรวมข้อมูลในอัตราที่ที่รวดเร็วแบบที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน อย่างไรก็ตามข้อมูลทั้งหมดนี้จะไม่มีมูลค่าอะไรเลย หากไม่ได้ใช้ข้อมูลเพื่อการขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจ (Data-Driven Decision Making) นั่นคือที่มาของ การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูล คือกระบวนหนึ่งเพื่อหาข้อสรุปเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่ ด้วยการใช้ซอฟต์แวร์และอัลกอริทึมเฉพาะ ทำให้่ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกที่สามารถช่วยในการตัดสินใจได้

การวิเคราะห์ข้อมูล มีประโยชน์อย่างไร

ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลคือความสามารถในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก แทนที่จะอาศัยสัญชาตญาณหรือข้อสันนิษฐาน ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจอย่างรอบรู้ซึ่งมีหลักฐานสนับสนุน สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น และความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด

ประโยชน์อีกประการของการวิเคราะห์ข้อมูลคือความสามารถในการระบุจุดที่ควรจะได้รับการปรับปรุง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล ธุรกิจสามารถระบุจุดที่ก่อให้เกิดความไม่มีประสิทธิภาพ คอขวด และปัญหาอื่นๆ ที่อาจเป็นอุปสรรคต่อการดำเนินงาน สิ่งนี้ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจเพื่อทำการปรับปรุงจุดบกพร่องนั้นๆให้เป็นไปตามเป้าหมายที่สามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนและเพิ่มผลผลิตได้อย่างแ่นยำและทันท่วงที

ตัวอย่างของการนำการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้งานในธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงแค่คำศัพท์หรือขั้นตอนธรรมดาๆ แต่เป็นตัวเปลี่ยนเกมในหลายสาขากลุ่มอุตสาหกรรม ผู้ค้าปลีกบางรายใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำนายแนวโน้มการซื้อของผู้บริโภค ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพใช้ประโยชน์เพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ช่วยให้สามารถประเมินและให้คำแนะนำการรักษาที่แม่นยำมากยิ่งขึ้นโดยใช้ประวัติการรักษา นอกจากนี้ยังช่วยในด้านเล่นกีฬาช่วยให้ทีมเพิ่มประสิทธิภาพการเล่น รวมถึงสร้างกลยุทธ์ของทีม ทุกสาขากลุ่มอุตสาหกรรม หรือวิชาการ ที่มีการวิเคราะห์ข้อมูล ก่อให้เกิดกรณีศึกษา (Case Study) ที่แสดงผลลัพธ์จากการวิเคราะห์อย่างชัดเจน

การวิเคราะห์ข้อมูลมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence ) และ Machine Learning กำลังนำไปสู่โลกสมัยใหม่ การดำเนินชีวิตประจำวันแบบใหม่ การทำธุรกิจแบบใหม่ เปิดโลกที่มีการใช้งานการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การสร้างสรรค์ผลงานเขียนหรือศิลปะได้ในไม่กี่วินาที ซึ่งเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังกำหนดอนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลและเป็นไปอย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์ข้อมูลยังสามารถช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ธุรกิจสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบ พฤติกรรม และความต้องการของลูกค้า ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะช่วยในการวางกลยุทธ์ทางการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการบริการลูกค้า นำไปสู่ความพึงพอใจ (Customer Satisfaction) และความภักดี (Customer Loyalty) ของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นไม่ได้จำกัดหรือมีไว้เพียงสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณมหาศาลเท่านั้น ธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็กยังสามารถได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลได้เช่นกัน อันที่จริงแล้ว มีซอฟต์แวร์ที่เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่ได้ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก และมีราคาไม่แพงและใช้งานง่ายอย่าง เช่น กลุ่มของ Business Intelligence Tool หรือ Data Analytic Platform

ระดับของการทำ การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งได้เป็นหลายระดับ โดยจะมีความยากง่ายและจุดประสงค์ของการวิเคราะห์ต่างกันออกไป โดยสามารถแบ่งเป็น 4 ระดับ ได้แก่ การวิเคราะห์แบบพื้นฐาน การวิเคราะห์แบบวินิจฉัย การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ และการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gartner Analytics Maturity Model

1. Descriptive Analytics (การวิเคราะห์แบบพื้นฐาน)

การวิเคราะห์แบบพื้นฐานเป็นการวิเคราะห์โดยอาศัยข้อมูลที่มีเพื่อที่จะอธิบายสิ่งทีเกิดขึ้น จึงเป็นการวิเคราะห์ปัจจัยในอดีต เช่นการดูรายการขายสินค้าย้อนหลัง เพื่อระบุสินค้าที่ได้รับความนิยม ซึ่งการวิเคราะห์ในรูปแบบนี้สามารถที่จะนำมาต่อยอดเพื่อเพิ่มยอดขายให้กับบริษัทได้ โดยส่วนใหญ่แล้วการวิเคราะห์แบบพื้นฐานมักจะทำเพื่อตอบคำถามเช่น เกิดอะไรขึ้น เกิดขึ้นเมื่อไหร่ จำนวนเท่าไหร่ หรือบ่อยแค่ไหน

2. Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์แบบวินิจฉัย)

การวิเคราะห์แบบวินิจฉัยเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลโดยมุ่งเน้นการวินิจฉัยหาสาเหตุของปัญหา การแก้ปัญหาจะอาศัยข้อมูลจากการวิเคราะห์แบบพื้นฐานและการตั้งคำถามเพื่อหาสาเหตุของปัญหาเช่นทำไมสินค้าชนิดชนิดนี้ถึงขายดี โดยส่วนใหญ่แล้วการวิเคราะห์แบบวินิจฉัยมักจะทำเพื่อตอบคำถาม เช่น ทำไมบางสิ่งถึงเกิดหขึ้น ปัญหาคืออะไร มีรูปแบบหรือความเกี่ยวข้องกันอย่างไร

3. Predictive Analytics (การวิเคราะห์แบบพยากรณ์)

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์จะใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อพยากรณ์แนวโน้มหรือสิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต โดยส่วนใหญ่แล้วการวิเคราะห์แบบพยากรณ์มักจะทำเพื่อตอบคำถาม เช่น จะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต จะเป็นอย่างไรถ้าปล่อยให้แนวโน้มนี้เกิดขึ้นต่อไปเรื่อยๆ

4. Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ)

การวิเคราะห์แบบแนะนำนั้นมักจะมาต่อจากการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ที่มีค่ามากที่สุดและยากที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยเป็นการวิเคราะห์เพื่อหาคำแนะนำเพื่อแก้ไขปัญหา รวมถึงการหาแผนการรับมือปัญหา โดยส่วนใหญ่แล้วการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำมักจะทำเพื่อตอบคำถาม เช่น ทำอย่างไรถึงจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ทำอย่างไรให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

โดยสรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สามารถช่วยให้ธุรกิจทุกขนาดตัดสินใจได้ดีขึ้น ปรับปรุงการดำเนินงาน และเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น ด้วยการลงทุนใน การวิเคราะห์ข้อมูล ธุรกิจสามารถได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดและวางตำแหน่งของธุรกิจเพื่อความสำเร็จในระยะยาว โดยหากนำเอาเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ในธุรกิจ จะสามารถช่วยเพิ่มความสะดวกและประสิทธิภาพให้กับการวิเคราะห์เป็นอย่างมาก เช่น Business Intelligence Tool จะช่วยแสดงข้อมูลเชิงลึก หรือช่วยเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นส่วนแสดงผลที่เข้าใจได้ง่าย รวมถึง Automated Data Analytic Platform ที่จะช่วยให้การใช้ข้อมูลเพื่อการขับเคลื่อนการตัดสินใจเข้าถึงบุคคากรทุกระดับในองค์กรได้

NT BIG DATA ของเราเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลเป็นอย่างมาก และด้วยบริการ NT Big Data Services ที่ให้บริการโดยผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล เราพร้อมที่จะช่วยองค์กรของคุณวางแผนและดำเนินการต่างๆในการวิเคราะห์ข้อมูล ทุกกระบวนการ เพื่อช่วยผลักดันองค์กรของคุณให้มีการขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making) อย่างเต็มรูปแบบ