ณัฐณิชา

ผู้เขียน : ณัฐณิชา

อัพเดท: 19 ก.ค. 2022 21.33 น. บทความนี้มีผู้ชม: 133 ครั้ง

รวมความรู้เกี่ยวกับการตลาดให้หมดครบที่นี่


Data Analytics คืออะไร และทำไมถึงเป็นตัวเปลี่ยนชีวิตได้

ทุกๆคนคงเคยได้ยินคำว่า Data analytics มาไม่มากก็น้อย ไม่ว่าจะเป็นจากที่โรงเรียน ที่ทำงาน หรือผ่านอินเตอร์เน็ต แต่คุณคงกำลังสงสัยว่า Data analytics แท้จริงแล้วมันคืออะไรกันแน่ และ Data analytics จะทำให้ชีวิตคุณง่ายขึ้นได้อย่างไร
 
เราจะแนะนำเกี่ยวกับ จุดประสงค์ วิธีการ และประโยชน์ของ Data Analytics นอกจากนั้นคุณจะได้รู้ว่า Data analytics และ Data analysis แตกต่างหรือเหมือนกัน อย่างไร และคุณจะเข้าใจทะลุปรุโปร่งเกี่ยวกับData analyticsอย่างแท้จริง
 
 

Data Analytics หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล คือ?

Data analytics มาจากคำว่า Data หรือข้อมูล ซึ่งก็คือข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องกับสิ่งต่างๆ ยกตัวอย่างเช่น ชื่อ ตัวเลข สิ่งของ ฯลฯ ที่ยังไม่ได้ถูกตีความ ส่วนคำว่า Analytics คือการวิเคราะห์ เพราะฉะนั้น Data Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อเท็จจริงต่างๆ โดยมีจุดประสงค์ในการหาทิศทาง แนวโน้ม คำตอบ หรือข้อสรุปเกี่ยวกับข้อมูลนั้น 
 
Data analyticsนั้นมีความสำคัญอย่างมากต่อบริษัท เพราะเราจะสามารถนำประโยชน์ของการ วิเคราะห์ข้อมูล มาพัฒนาบริษัทได้อย่างเต็มที่ การวิเคราะข้อมูลต่างๆ สามารถช่วยบริษัท ในการเข้าใจ หรือเห็นภาพว่าบริษัทกำลังอยู่ในจุดไหน และมีทางเลือกอะไรบ้างที่จะสามารถช่วยให้บริษัท ประกอบความสำเร็จและเดินก้าวหน้าได้อย่างลื่นไหล
 
 

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics มีขั้นตอนอย่างไร

1. การตั้งคำถาม

ขั้นตอนแรกของการ Data analytics นั้นคือการตั้งคำถาม เพื่อที่เราจะสามารถเข้าใจจุดประสงค์ ของการวิเคราะห์ข้อมูล และความต้องการของบริษัทได้ชัดเจนยิ่งขึ้น การตั้งคำถามก่อนเริ่มลงมือ วิเคราะห์ข้อมูล จะเป็นการดึงประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลออกมา โดยมีประสิทธิภาพมากที่สุด
 

2. การเก็บรวบรวมข้อมูล

หลังจากที่ตั้งคำถามเรียบร้อยแล้ว เราก็ต้องทำการเก็บรวบรวมข้อมูล เพื่อที่จะใช้ในการ Data Analytics
การเก็บรวบรวมข้อมูลสามารถทำได้หลายๆแบบ เช่นการสร้างแบบสอบถาม ทำการสัมภาษณ์ สังเกตุการ หรือ ทำการวิจัย ฯลฯ แต่ละวิธีมีประโยชน์และเหมาะกับการใช้งานที่แตกต่างกัน การเลือกวิธีเก็บรวบรวม ข้อมูลที่เหมาะสมก็เป็นสิ่งที่สำคัญต่อบริษัทเช่นกัน
 

3. Data cleaning

ขั้นตอนถัดไปต่อของการจากการเก็บรวบรวมข้อมูลก็คือการ Data cleaning หรือที่เรียกตรงตัวว่า การทำความสะอาดข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูลไม่ใช่การถูๆปัดฝุ่นข้อมูลที่เราได้มาแต่อย่างใด การ Data cleaning นั้นคือการ ตรวดสอบ และแก้ไขข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่แม่นยำออกจาก ระบบฐานข้อมูล 
 

4. วิเคราะห์ข้อมูล

พอเราจะได้ข้อมูลที่แม่นยำ น่าเชื่อถือ และถูกต้องมาแล้ว สิ่งถัดไปที่เราจะทำคือการเริ่มวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics แต่ละบริษัทจะมีเครื่องมือเทคโนโลยีต่างๆที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและประมวลผล หรือที่เรียกว่า Business Intelligent
 
เช่น Online Analytical Processing (OLAP) ซึ่งคือเทคโนเลยีที่ช่วยในการจัดการฐานข้อมูล และช่วยเหลือในการวิเคราะห์ประมวณผลที่ซับซ้อน โดยจะแบ่งออกเป็นหลายๆส่วน เรียกว่าคิวบ์(cube) และถูกจัดการให้เหมาะกับวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูล 
 
Data mining หรือการทำเหมืองข้อมูล ซึ่งคือการหาข้อมูลที่คำคัญจากระบบฐานข้อมูลจำนวนมาก เพื่อมีจุดประสงค์ในการคาดคะเนแนวโน้มและอธิบายความสัมพันธ์ของข้อมูล
 
Decision Support System (DSS) หรือระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ซึ่งเป็นซอฟแวร์ที่ช่วย ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่นทำการคาดคะเนเกี่ยวกับข้อมูลที่เราให้ไว้ 
 

5. ตีความและนำเสนอ

แน่นอนว่าขั้นตอนสุดท้ายของการ Data analyticsก็คือการตีความและนำเสนอ การตีความก็คือการแปล ความหมายของผลที่ได้ ยกตัวอย่างเช่น จากการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เราสามารถสรุปได้ว่า แนวโน้ม ที่สินค้าA จะขายดีกว่าB ในช่วงใกล้เปิดเทอมคือ45% จากนั้นเราสามารถมานำเสนอในรูปแบบกราฟเส้น กราฟบาร์ แผนภูมิวงกลม ฯลฯ แล้วแต่ความเหมาะสม

 
 

การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics มีประโยชน์อย่างไร

Data analyticsมีความสำคัญต่อบริษัทในหลายๆด้าน ตัวอย่างประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลมีดังนี้
  1. ลดอัตราความเสี่ยงและการฉ้อโกงที่จะเกิดขึ้นกับบริษัท เนื่องจากเราะจะสามารถ ตรวจจับความผิดปกติ และคาดคะเนสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้จาก Data Analytics
  2. เข้าใจในความต้องการของกลุ่มลูกค้ามากขึ้น จากนิสัย ลักษณ์ หรือความชอบ จากการ วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มา
  3. ช่วยในการตัดสินใจสิ่งต่างๆ บริษัทสามารถใช้Data Analyticsในการแนะนำทางเลือก ที่ได้ผลตอบรับที่ดีที่สุด หรือให้ผลเสียต่อบริษัทน้อยที่สุด
 
 

Analytics กับ Analysis มีความแตกต่างอย่างไร

ถึงแม้หลายๆคนจะเข้าใจผิดว่าData analytics และ Data Analysis นั้นเหมือนกัน แต่ความจริงแล้ว ทั้งคู่นั้นแตกต่างกันโดยที่ Data Analysis จะเป็นการตรวดสอบ ตีความข้อมูล ทำความเข้าใจ และ ดึงข้อมูลสำคัญออกมา โดยมีจุดประสงค์ที่จะมอบความรู้ใหม่แก่ผู้ใช้งาน แต่ Data Analytics จะเป็นการ รวบรวมข้อมูล จัดเก็บ และใช้AIต่างๆ โดยมีจุดประสงค์ในการหาทิศทาง แนวโน้ม หรือข้อสรุปเกี่ยวกับ ข้อมูลนั้นเพื่อที่จะนำมาพัฒนาบริษัทได้อย่างเต็มที่ 


บทความนี้เกิดจากการเขียนและส่งขึ้นมาสู่ระบบแบบอัตโนมัติ สมาคมฯไม่รับผิดชอบต่อบทความหรือข้อความใดๆ ทั้งสิ้น เพราะไม่สามารถระบุได้ว่าเป็นความจริงหรือไม่ ผู้อ่านจึงควรใช้วิจารณญาณในการกลั่นกรอง และหากท่านพบเห็นข้อความใดที่ขัดต่อกฎหมายและศีลธรรม หรือทำให้เกิดความเสียหาย หรือละเมิดสิทธิใดๆ กรุณาแจ้งมาที่ ht.ro.apt@ecivres-bew เพื่อทีมงานจะได้ดำเนินการลบออกจากระบบในทันที