คุณสามารถมีข้อมูลทั้งหมดในโลกได้ แต่ถ้าคุณไม่รู้ว่าจะใช้มันอย่างไรเพื่อผลประโยชน์ทางธุรกิจของคุณก็ไม่มีประโยชน์ที่จะได้รับข้อมูลดิบนั้นและคาดหวังว่าจะมีสิ่งดีๆเกิดขึ้น โซลูชัน Big Data Analytics ช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเพื่อให้โอกาสในการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
การวิเคราะห์ Data คืออะไร
คำว่า “การวิเคราะห์ข้อมูล” อธิบายชุดของเทคนิคต่าง ๆ ที่มีวัตถุประสงค์เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีค่าจากชุดข้อมูลที่กว้างขวางและหลากหลายที่รวบรวมจากแหล่งที่แตกต่างกันและขนาดที่แตกต่างกันไป นี่คือสิ่งที่คุณต้องเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูล ทุกสิ่งบนอินเทอร์เน็ตสามารถเป็นแหล่งของมัน ตัวอย่างเช่น
- การตั้งค่าเนื้อหา
- การโต้ตอบประเภทต่าง ๆ กับเนื้อหาหรือโฆษณาบางประเภท
- การใช้คุณสมบัติบางอย่างในแอพพลิเคชัน
- คำขอค้นหา
- เรียกดูกิจกรรม
- การสั่งซื้อออนไลน์
ข้อมูลนี้ได้รับการวิเคราะห์และบูรณาการในบริบทที่กว้างขึ้นเพื่อขยายการดำเนินธุรกิจและทำให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด ข้อมูลดิบเป็นเหมือนเพชรในส่วนที่หยาบ การขุดข้อมูลใช้เวลาส่วนหนึ่งจากนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ขัดเงา นั่นคือคำอธิบายทั่วไปเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
บทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจและการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล
นักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นผู้เชี่ยวชาญที่ควบคุมการไหลของข้อมูลและทำความเข้าใจกับข้อมูลโดยใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะ การดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นพื้นฐานไม่จำเป็นต้องใช้บุคลากรผู้เชี่ยวชาญในการจัดการกระบวนการ โดยปกติจะสามารถดูแลด้วยซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อโลน แต่ในกรณีของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คุณจำเป็นต้องมีนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคุณสมบัติ อย่างไรก็ตามทำไมข้อมูลขนาดใหญ่ถึงมีความสำคัญ เพราะอาจเป็นแหล่งที่มาของข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งและตอบสนองมากขึ้นซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในกรณีของการวิเคราะห์ตามใบสั่งแพทย์ การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นเกี่ยวกับการทำความเข้าใจข้อมูลสำหรับการดำเนินธุรกิจของคุณ และการใช้ประโยชน์จากมันในบริบทของแนวทางการดำเนินการที่คุณเลือก จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจว่าการวิเคราะห์ประเภทใดที่จำเป็นต้องนำมาใช้ เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลที่มีอยู่ และเปลี่ยนกองข้อมูลให้เป็นข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ที่ถูกกฎหมาย การดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลมี 4 ประเภทใหญ่ ๆ ดังนี้
1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics) จุดประสงค์ของการวิเคราะห์เชิงพรรณนาคือการแสดงเลเยอร์ของข้อมูลที่มีอยู่และนำเสนอในรูปแบบย่อยและเชื่อมโยงกัน เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นพื้นฐานที่สุดและเป็นแกนหลักสำหรับรุ่นอื่น ๆ การวิเคราะห์เชิงพรรณนานั้นใช้เพื่อทำความเข้าใจภาพรวมของกระบวนการของ บริษัท จากมุมมองที่หลากหลายในระยะสั้น เกิดอะไรขึ้น? เป็นอย่างไรบ้าง มันดีสำหรับธุรกิจภายในช่วงเวลาที่เลือกหรือไม่? เนื่องจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนานั้นพื้นฐาน ดังนั้นจึงมีการใช้ประเภทนี้ในอุตสาหกรรมตั้งแต่การตลาดและอีคอมเมิร์ซไปจนถึงการธนาคารและการดูแลสุขภาพ และอื่น ๆ ทั้งหมด หนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์เชิงพรรณนาที่โดดเด่นที่สุดคือ Google Analytics จากมุมมองทางเทคนิคการอธิบายสามารถอธิบายได้ว่าเป็น ” การสรุป ” อย่างละเอียด อัลกอริทึมประมวลผลชุดข้อมูลและจัดเรียงตามรูปแบบที่พบและการตั้งค่าที่กำหนดแล้วนำเสนอในรูปแบบที่ครอบคลุม ตัวอย่างเช่นคุณมีผลลัพธ์ของแคมเปญการตลาดในช่วงเวลาหนึ่ง ในกรณีนี้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะแสดงสถิติการโต้ตอบกับเนื้อหาต่อไปนี้
- Who (ID ผู้ใช้)
- สถานการณ์ (แหล่งที่มา – โดยตรงผู้อ้างอิงอินทรีย์)
- เมื่อ (วันที่)
- นานแค่ไหน (เวลาเซสชั่น)
ข้อมูลเชิงลึกช่วยในการปรับแคมเปญและมุ่งเน้นไปที่กลุ่มที่เกี่ยวข้องและมีการใช้งานมากขึ้นของกลุ่มเป้าหมาย การวิเคราะห์เชิงพรรณนายังใช้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินการเสนอราคาแบบเรียลไทม์ใน Ad Tech ในกรณีนี้การวิเคราะห์แสดงประสิทธิภาพของงบประมาณที่ใช้ไปและแสดงความสัมพันธ์ระหว่างการใช้จ่ายกับประสิทธิภาพของแคมเปญ ประสิทธิภาพจะคำนวณโดยใช้การกระทำเป้าหมายเช่นการแปลงการคลิกหรือมุมมอง
2. การวิเคราะห์การวินิจฉัย (Diagnostic analytics) วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์การวินิจฉัยคือการเข้าใจ ทำไมบางสิ่งเกิดขึ้น สิ่งที่ทำให้เกิดเหตุการณ์นี้ การวิเคราะห์การวินิจฉัยเป็นการตรวจสอบที่มุ่งศึกษาผลกระทบและการพัฒนาชนิดของปฏิกิริยาที่เหมาะสมกับสถานการณ์ การดำเนินการรวมถึงขั้นตอนต่อไปนี้
- การตรวจจับความผิดปกติ ความผิดปกติคือสิ่งใดก็ตามที่ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับรูปร่างหน้าตาในการวิเคราะห์ไม่ว่าอะไรก็ตามที่ไม่เข้ากับบรรทัดฐาน อาจเป็นกิจกรรมที่ไม่คาดคิดหรืออัตราการสมัครสมาชิกของหน้าโซเชียลมีเดียของคุณลดลงอย่างฉับพลัน
- การตรวจสอบความผิดปกติ ในการทำบางสิ่งคุณต้องเข้าใจว่ามันเกิดขึ้นได้อย่างไร กระบวนการนี้รวมถึงการระบุแหล่งที่มาและการค้นหารูปแบบในแหล่งข้อมูล
- การกำหนดความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ หลังจากเหตุการณ์ที่ทำให้เกิดความผิดปกติจะถูกระบุ ถึงเวลาที่ต้องเชื่อมต่อจุดต่าง ๆ
การวิเคราะห์การวินิจฉัยมักใช้ในการจัดการทรัพยากรมนุษย์เพื่อกำหนดคุณภาพ และศักยภาพของพนักงาน หรือผู้สมัครสำหรับตำแหน่ง นอกจากนี้ยังสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบเพื่อพิจารณาผู้สมัครที่เหมาะสมที่สุด ตามลักษณะที่เลือกหรือเพื่อแสดงแนวโน้มและรูปแบบในกลุ่มคน ที่มีความสามารถเฉพาะในหลายหมวดหมู่ เช่น ความสามารถการรับรอง การครอบครอง ฯลฯ
3. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้า (Predictive Analytics) การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้าได้รับการออกแบบมาเพื่อคาดการณ์สิ่งที่อนาคตถือในระดับหนึ่ง แสดงความหลากหลายของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ในธุรกิจมักจะดีกว่ามากในเชิงรุกมากกว่าปฏิกิริยา ดังนั้น Predictive Analytics ช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการตัดสินใจทางธุรกิจที่ประสบความสำเร็จซึ่งนำมูลค่ามาสู่บริษัท อัลกอริทึม Predictive Analytics ทำงานตามข้อมูลที่มีจากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ตัวอย่างเช่นสามารถเป็นแหล่งข้อมูลเดียวหรือผสมผสานระหว่าง ERP, CRM, ระบบทรัพยากรบุคคล รวมมันเป็นเรื่องใหญ่ ระบุรูปแบบแนวโน้มและความผิดปกติ คำนวณผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ แม้ว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะประมาณความเป็นไปได้ของผลลัพธ์บางอย่าง แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าการคาดการณ์เหล่านี้เป็นสิ่งที่แน่นอน อย่างไรก็ตามด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้คุณสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด
4. การวิเคราะห์เชิงกำหนด (Prescriptive Analytics) ไม่สับสนระหว่างการวิเคราะห์เชิงกำหนดและการคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้าบอกว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำในอนาคต การขุดลงในข้อมูลนำเสนอชุดของความเป็นไปได้และโอกาสเช่นเดียวกับตัวเลือกในการพิจารณาในสถานการณ์ต่าง ๆ การวิเคราะห์เชิงกำหนดเชิงเทคนิคประกอบด้วยการรวมกันของ กฎและข้อกำหนดทางธุรกิจเฉพาะ การเลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (โดยปกติจะอยู่ภายใต้การดูแล) ขั้นตอนการสร้างแบบจำลอง ทั้งหมดนี้ใช้ในการคำนวณทางเลือกให้ได้มากที่สุดและประเมินความน่าจะเป็นของพวกเขา จากนั้นคุณสามารถเปลี่ยนไปใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และ ค้นหา ผลลัพธ์เพิ่มเติมหากจำเป็น โดยทั่วไปจะใช้สำหรับกิจกรรมต่อไปนี้
- ขั้นตอนการปรับให้เหมาะสม
- การจัดการแคมเปญ
- การจัดการงบประมาณ
- การจัดตารางเวลาเนื้อหา
- การปรับเนื้อหาให้เหมาะสม
- การจัดการสินค้าคงคลังสินค้า
การวิเคราะห์เชิงกำหนดใช้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย โดยปกติจะใช้เพื่อให้มุมมองเพิ่มเติมในข้อมูลและให้ตัวเลือกเพิ่มเติมเพื่อพิจารณาเมื่อดำเนินการตัวอย่างเช่น
- การตลาด เพื่อการวางแผนและปรับแต่งแคมเปญ
- การดูแลสุขภาพ สำหรับการวางแผนการรักษาและการจัดการ
- E-commerce / Retail ในการจัดการสินค้าคงคลังและความสัมพันธ์กับลูกค้า
- การแลกเปลี่ยนสินค้า ในการพัฒนากระบวนการปฏิบัติงาน
- ก่อสร้าง เพื่อจำลองสถานการณ์และการจัดการทรัพยากรที่ดีขึ้น
สรุปแล้ว ทุกวันนี้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีหลักในการดำเนินธุรกิจ การขุดข้อมูลให้ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลนั้นเพื่อรวมเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจและรับประโยชน์ ดังนั้นใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเข็มทิศนำทางในทะเลของข้อมูล และการจัดทำ Software เพื่อใช้ในธุรกิจก็เป็นส่วนนึงในเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลของธุรกิจ ทั้งนี้ถ้าหากสนใจอยากปรึกษาการทำ Software เพื่อใช้ในการรองรับวิเคราะห์เก็บข้อมลในธุรกิจของคุณ สามารถคลิกเข้าไปปรึกษาได้ที่ K&O Systems and Consulting ที่มีประสบการณ์ที่ออกแบบวิเคราะห์จัดทำระบบต่าง ๆ ที่รองรับกับการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลให้กับทั้งภาครัฐและเอกชนมาแล้วมากมาย
