Data Analysis การวิเคราะห์ข้อมูล ทักษะสำคัญต่อองค์กรในโลกยุคใหม่

Category :

data analysis การวิเคราะห์ข้อมูล

Data Analysis หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล ทักษะสำคัญที่จำเป็นต่อองค์กรและธุรกิจในโลกยุคใหม่

Data Analysis หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล คือ ทักษะที่จำเป็นและเป็นที่ต้องการอย่างมากในตลาดแรงงานในยุคศตวรรษที่ 21 ตั้งแต่การเกิดขึ้นของเทคโนโลยีดิจิตอล โดยเฉพาะในสายงานที่มีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับการทำงานที่ต้องนำข้อมูลเชิงลึกภายในองค์กรมาวิเคราะห์เพื่อประกอบการตัดสินใจในด้านต่าง ๆ โดยสายงานอาชีพที่เกี่ยวข้องหลัก ๆ ได้แก่ Digital Marketing, Marketing Research, Strategic Planning เป็นต้น

ส่งผลให้องค์กรหรือธุรกิจต่าง ๆ ตระหนักถึงความสำคัญของทักษะ Data Analysis ว่าเป็นส่วนสำคัญที่ช่วยให้ได้ข้อมูลอันเป็นประโยชน์ต่อองค์กร และยังสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ให้เห็นภาพชัดเจน เป็นขั้นเป็นตอนมากยิ่งขึ้น ซึ่งทำให้เกิดประโยชน์และทำให้องค์กรได้รับผลตอบแทนทางธุรกิจเพิ่มมากขึ้น

 

Data Analytics คือ อะไร?

Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ตั้งแต่ อดีต จนถึงปัจจุบัน เพื่อทำนายอนาคต และใช้ข้อมูลที่ได้มาเหล่านั้นมากำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจต่าง ๆ ที่เป็นประโยชน์ในการพัฒนาการตลาดให้ตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้นเพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ 

ดังนั้น Data Analytics จึงเป็นเครื่องมือที่สำคัญเป็นอย่างมาก เนื่องจากสามารถใช้สร้างศักยภาพให้กับธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งการ Data Analytics นั้นจะต้องพึ่งพาอาศัยทักษะ Data Analysis หรือทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะจะต้องเจอกับข้อมูลมากมายและยังจะต้องนำข้อมูลเหล่านั้นที่ได้จาก อดีตจนถึงปัจจุบัน มาวิเคราะห์เชิงลึกเพื่อพยากรณ์อนาคต ให้สอดคล้องกับความต้องการและโจทย์ที่หลากหลายของลูกค้าหรือผู้ใช้บริการ

 

Data Analyst ทําอะไรบ้าง?

Data Analyst หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล คือ คนที่นำทักษะ Data Analysis มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ของลูกค้า (Big Data) ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยนำข้อมูล (Data) เหล่านั้นมาผ่านกระบวนการที่เรียกว่า Data Wrangling, Data Transformation, Data Cleaning เพื่อให้ข้อมูลพร้อมใช้งาน จากนั้นจึงนำมาวิเคราะห์และประมวลผลให้กลายเป็น ‘ข้อมูลเชิงลึก’ (Insight) ที่จะช่วยในการตัดสินใจและตอบคำถามต่าง ๆ ให้แก่บริษัทหรือองค์กร เพื่อให้บรรลุตามเป้าหมายหรือวัตถุประสงค์

ข้อมูลหรือ Data คือ ข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องกับสิ่งต่าง ๆ โดยอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมต่อการสื่อสาร การแปลความหมาย และการวิเคราะห์หรือประมวลผล ซึ่งข้อมูลอาจจะได้มาจากการสังเกต การรวบรวม ซึ่งการบันทึกข้อมูลนั้นสามารถบันทึกได้ทั้งข้อมูลตัวเลข ภาพ เสียง หรือสัญญลักษณ์ใด ๆ ที่สำคัญจะต้องมีความเป็นจริงและต่อเนื่อง โดยในงาน Data Analyst มักจะนำข้อมูลที่ได้มาทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่เรียกว่ากระบวนการ Data Mining คือ การนำข้อมูลจาก Big Data ที่มีอยู่อย่างกระจัดกระจายมาจำแนกประเภทของข้อมูล หารูปแบบและเชื่อมโยงความสัมพันธ์ของข้อมูล จัดระเบียบให้เป็นหมวดหมู่ เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ต่อไป

นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องมีคุณสมบัติสำคัญที่นอกจากจะต้องมีทักษะ Data Analysis แล้วนั้น สิ่งต่อมาที่ต้องมี คือ มีความเข้าใจแนวคิดในด้านธุรกิจ (Business Domain) ที่สามารถวิเคราะห์ และทำแผนภาพสรุปงานที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Visualization) ไว้แล้วได้เป็นอย่างดีเพื่อให้ผู้ว่าจ้างหรือลูกค้าเข้าใจได้ง่าย อีกทั้งยังต้องถนัดใช้เครื่องมือทางสถิติรวมถึงเครื่องมือวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลทั่วไปเพื่อใช้ในขั้นตอนกระบวนการ Market Validation ที่เป็นส่วนสำคัญในการดำเนินธุรกิจเชิงการตลาด นอกจากนี้ Data Analyst ยังต้องมีทักษะการใช้ภาษาในการเขียนโปรแกรมที่มีจุดเด่นเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งเป็นองค์ประกอบหนึ่งของ Data Analysis ด้วยนั่นเอง

Market Validation คือ กระบวนการในการทดสอบสมมติฐาน โดยการเก็บข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์หาข้อสนับสนุนหรือข้อโต้แย้ง พยากรณ์ว่าผลิตภัณฑ์หรือสินค้าของธุรกิจเรามีโอกาสเป็นไปได้ในเชิงของตลาดมากน้อยแค่ไหน ตอบโจทย์ตลาดหรือไม่ และเป็นไปตามความต้องการลูกค้าหรือตอบโจทย์ทางการตลาดตามกฎอุปสงค์-อุปทานมากน้อยแค่ไหน โดยประโยชน์ของการทำ Market validation คือ ทำให้เราเห็นทิศทาง แนวทางในการผลิตสินค้าหรือบริการ รวมถึงทิศทางในการแข่งขันในตลาดอุตสาหกรรมที่ธุรกิจกำลังจะเข้าไป

 

Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ทักษะ Data Analysis

การทำ Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลในระดับขั้นสูงเพื่อหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์จาก Big Data และนำไปวิเคราะห์ให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยในการประกอบการตัดสินใจในการดำเนินธุรกิจ

4 วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล data analysis

ซึ่งในปัจจุบันจะใช้ข้อมูลต่าง ๆ มากมายมาเป็นองค์ประกอบในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เพื่อสร้างข้อได้เปรียบโดยมีเครื่องมือมาช่วยในการดึงข้อมูล วิเคราะห์ผล คาดการณ์ข้อมูลจาก Big data ซึ่งประเภทของกระบวนการ Data Analytics นั้นสามารถแบ่งออกได้ ดังนี้

  • Descriptive analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน โดยวิเคราะห์โดยการพรรณาข้อมูลจากอดีต เพื่อให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้นบ้างในอดีตในรูปแบบที่ง่ายที่สุด และนำสถิตินั้นมาวิเคราะห์คาดการณ์ถึงเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น รายงานการขาย และรายงานผลการดำเนินการ เป็นต้น
  • Diagnostic analytics คือ การการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย โดยวิเคราะห์เหตุผลจากการทำ Descriptive Analytics เพื่อหาสาเหตุของเหตุการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นโดยใช้ปัจจัยต่าง ๆ และความสัมพันธ์ของปัจจัย หรือตัวแปร เช่น ความสัมพันธ์ของยอดขายกับแคมเปญต่าง ๆ ที่ผู้ผลิตได้จัดขึ้นในช่วงนั้น
  • Predictive analytics คือ การทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมได้ทั้งหมดมาสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาใช้งานร่วมด้วยเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เช่น การสร้างเครื่องมือเพื่อพยากรณ์ยอดขาย การพยากรณ์ผลประชามติ เป็นต้น
  • Prescriptive analytics คือ การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ที่มีความซับซ้อนมากที่สุด ต่อเนื่องจากการทำ Predictive Analytics โดยสรุปข้อมูลที่วิเคราะห์ได้เพื่อนำไปใช้ปรับปรุง และสร้างการตอบสนองต่อความต้องการของกลุ่มเป้าหมายหรือกลุ่มลูกค้า นอกจากนี้ยังสามารถนำมาวิเคราะห์หาสาเหตุต้นตอของปัญหาเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเดิมที่อาจะเกิดซ้ำ ๆ ที่เป็นการวางแผนการทำงานในอนาคตไว้ โดยมีการคาดการณ์ผลลัพธ์ไว้ล่วงหน้า

 

การใช้งาน Data Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลภายในองค์กร

การใช้ Data Analytics จะต้องมีข้อมูลที่ถูกจัดระเบียบมาอย่างดี มีความถูกต้องสูง โดยใช้ทักษะ Data Analysis จัดการข้อมูลเหล่านั้น ผลวิเคราะห์ของข้อมูลที่ผ่านกระบวนการ Data Analytics นั้นสามารถนำไปใช้ได้

 

โดยในหลาย ๆ ธุรกิจมักจะใช้วิธีเข้าถึงข้อมูล และผสมผสานข้อมูลที่มีที่มาแตกต่างกัน ในปัจจุบันมีระบบอัตโนมัติหรือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่หลากหลาย สามารถใช้เก็บข้อมูลให้เป็นระบบ และนำมาวิเคราะห์เป็นข้อมูลภาพรวมได้ อีกทั้งยังใช้งานได้ง่าย นำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างครอบคลุมในหลาย ๆ ด้านและสามารถนำมาใช้งานได้อย่างรวดเร็ว โดยขั้นตอนอย่างง่ายในการนำ Data Analytics ไปใช้ได้ มีดังนี้

  1. มีส่วนช่วยในการทำความเข้าใจปัญหาของธุรกิจได้อย่างตรงจุดมากยิ่งขึ้น จากข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการกระบวนการ Data Analytics 
  2. กระบวนการ Data Analytics เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาของธุรกิจนั้น ๆ
  3. กระบวนการ Data Analytics ช่วยในการจัดระเบียบข้อมูล และตรวจสอบข้อมูลต่าง ๆ ให้ถูกต้อง ได้สะดวกมากยิ่งขึ้น
  4. กระบวนการ Data Analytics มีส่วนช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล และยังมีส่วนช่วยในการสร้างข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบต่าง ๆ 
  5. องค์กรสามารถนำข้อมูลที่ได้มาไปปรับใช้กับกลยุทธ์ทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  6. ติดตามผลลัพธ์ได้แบบเรียลไทม์และนำมาปรับปรุงได้อย่างทันท่วงที

 

ประโยชน์ของการใช้ Data Analytics ต่อองค์กรหรือธุรกิจต่าง ๆ 

6 ประโยชน์ data analytics

  1. ช่วยในการตัดสินใจวางแผนกลยุทธ์เชิงธุรกิจจากการใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล นำมาคาดเดาการวางแผนแคมเปญการตลาด และเลือกสร้างคอนเทนต์ที่เหมาะสม อีกทั้งยังช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ตอบสนองความต้องการของกลุ่มเป้าหมายมากยิ่งขึ้น
  2. มีการวางแผนสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เพราะสามารถเข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น รวมไปถึงเข้าใจแนวโน้มพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายหรือกลุ่มลูกค้า ทำให้สามารถสร้างแคมเปญมารองรับพฤติกรรมเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  3. ช่วยสร้างบริการและสร้างความประทับใจให้กับลูกค้าได้ดีมากยิ่งขึ้น 
  4. ช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงาน ต้นทุนต่ำลง แต่เพิ่มผลกำไรได้มากขึ้น เพราะเข้าใจถึงสิ่งที่ลูกค้าต้องการ ทำให้ไม่ต้องเสียเวลาในการค้นคว้าหากลยุทธ์อื่น ๆ ที่เหมาะสม
  5. ลดกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน โดยทุก ๆ ฝ่ายสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างรวดเร็ว มีการประสานงานกันมากขึ้น และสร้างผลงานที่มีประสิทธิภาพได้มากกว่าเดิม
  6. สามารถใช้ตรวจสอบความผิดปกติในการทำงาน และแก้ไขได้อย่างทันท่วงที เพราะข้อมูลต่าง ๆสามารถช่วยวิเคราะห์ คัดกรอง และสรุปได้แบบทันทีทันใดหรือที่เรียกว่าแบบเรียลไทม์

 

สรุป

กระบวนการ Data Analytics นั้นจะต้องมาควบคู่กับทักษะ Data Analysis หรือ ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล โดยประโยชน์ของการใช้ Data Analytics มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ภายในธุรกิจหรือองค์กรนั้นจะช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันภายในตลาด และสร้างโอกาสในธุรกิจได้มากมาย โดยจะเข้ามาช่วยในการแก้ปัญหาในการดำเนินธุรกิจตั้งแต่การช่วยวิเคราะห์ปัจจัยที่เกิดขึ้นเพื่อนำไปสู่การหาความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ จนนำไปสู่การที่เราจะสามารถหาแนวโน้มของเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้นั่นเอง

บทความที่เกี่ยวข้อง