ทำความรู้จักกับ Data Analytics

Data Analytic หมายถึงการนำข้อมูลต่างๆ ที่มีอยู่ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันมารวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ เพื่อนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจด้านต่างๆ เช่น การทำวิจัย การทำการตลาด การทำธุรกิจ เป็นต้น ซึ่ง Data Analytic คือเครื่องมือสำคัญที่นิยมกันอย่างมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการทำธุรกิจที่มีการคาดการณ์อนาคต หรือความเป็นไปได้ เพื่อช่วยในการพัฒนาการตลาด รวมถึงการวางแผนกลยุทธ์ให้ดึงดูดและสอดคล้องกับความต้องการของลูกค้ามากยิ่งขึ้น ส่งผลดีต่อการดำเนินธุรกิจให้บรรลุเป้าหมาย โดยการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics ต้องอาศัยเทคโนโลยี ซอฟต์แวร์ และนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) เข้ามาช่วยในการประมวลผล Data Analytics ให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด

ประเภทของ Data Analytics มีอะไรบ้าง

การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics สามารถแบ่งออกได้เป็นหลายประเภท ซึ่งมีวัตถุประสงค์ในการใช้แตกต่างกันออกไป ดังนี้

1. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytic แบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแสดงผลข้อมูลจากสิ่งหรือเหตุการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้นในอดีต หรือกำลังเกิดขึ้นในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และทำให้ง่ายต่อการตัดสินใจ โดยมีการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แล้วนำมาสรุปผลของเหตุการณ์นั้นๆ เพื่อใช้ในการดูและตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นว่ามีสิ่งผิดปกติหรือไม่ เช่น รายงานผลการดำเนินงาน รายงานการขาย เป็นต้น

2. การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytic แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาและอธิบายสาเหตุของเหตุการณ์ หรือสิ่งที่เกิดขึ้น ปัจจัยต่างๆ ที่มีผลต่อสิ่งนั้นๆ รวมไปถึงความสัมพันธ์ของปัจจัยหรือตัวแปรต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกัน เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายกับกิจกรรมส่งเสริมด้านการตลาดแต่ละรูปแบบ เพื่อหาว่าแคมเปญรูปแบบใดที่เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อยอดขาย โดยการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) มักเกิดขึ้นต่อจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

3. การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytic แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) คือการวิเคราะห์ข้อมูลโดยรวบรวมข้อมูลที่ได้เกิดขึ้นในอดีตมาสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence : AI) เข้ามาช่วยพยากรณ์สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น หรือมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ที่เรียกกันว่า AI Data Analytics เพื่อวิเคราะห์หาโอกาส ความน่าจะเป็น และความเสี่ยงต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้ เช่น การพยากรณ์ยอดขายที่น่าจะเป็นในอนาคตจากการรวบรวมข้อมูลยอดขายในอดีต และปัจจัยเสี่ยงต่างๆ ที่จะส่งผลกระทบต่อยอดขาย เป็นต้น

4. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytic แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถือว่ามีความซับซ้อนมากที่สุด ซึ่งจะมีการทำต่อเนื่องมาจากการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) โดยจะมีการสรุปข้อมูลการพยากรณ์สิ่งต่างๆ ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตเพื่อวิเคราะห์หาสาเหตุ ข้อดี ข้อเสีย รวมไปถึงเรื่องระยะเวลาของสิ่งที่จะเกิดขึ้น ให้คำแนะนำทางเลือกต่างๆ โดยการระบุแนวโน้มต่างๆ ที่จะเกิดขึ้นว่าทางเลือกแต่ละอย่างที่มีอยู่จะให้ผลลัพธ์แบบใดบ้าง ช่วยให้มีการตัดสินใจที่ถูกต้องแม่นยำขึ้น เพื่อนำไปใช้ปรับปรุงการดำเนินงาน หลีกเลี่ยง และป้องกันปัญหาที่อาจเกิดซ้ำ ตลอดจนวางแผนการจัดการกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตไว้ล่วงหน้า

Data Analytic มีความสำคัญต่อแบรนด์ และธุรกิจอย่างไร

สิ่งที่แบรนด์หรือธุรกิจได้จากการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์อย่างสม่ำเสมอ มีหลายข้อด้วยกัน ดังนี้

• การวิเคราะห์ข้อมูลปัจจุบัน เพื่อให้รู้สถานการณ์ปัจจุบัน และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นของธุรกิจว่าดีหรือไม่ดีอย่างไร
• การวิเคราะห์ข้อมูลอดีตถึงปัจจุบัน เพื่อใช้ทำนายอนาคต และคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้น เพื่อช่วยให้การวางแผนการดำเนินงานในอนาคตให้สำเร็จตามเป้าหมาย เช่น การนำข้อมูลที่มีมาใช้ออกแบบ พัฒนา และนำเสนอสินค้าให้ถูกใจกลุ่มลูกค้า
• วิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ เพื่อให้รู้ถึงคำแนะนำของทางเลือกต่างๆ และผลลัพธ์ของแต่ละทางเลือก เพื่อช่วยประกอบการตัดสินใจ และวางแผนพร้อมรับมือของปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ทันเวลา

Data Analytics มีความสำคัญต่อแบรนด์ และธุรกิจในยุคปัจจุบันเป็นอย่างมาก เนื่องจากการรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ เชื่อมโยงกัน สรุปผลออกมา และคาดการณ์แนวโน้มที่อาจเกิดขึ้น สามารถนำมาใช้ในการดำเนินธุรกิจไม่ว่าจะเป็นการตลาด การขาย หรือการตอบสนองความต้องการของลูกค้า ฯลฯ เพื่อช่วยในการวางแผนกลยุทธ์ในการประกอบธุรกิจ ช่วยสร้างโอกาสและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันของธุรกิจได้เป็นอย่างดี นอกจากนี้ ยังสามารถนำมาช่วยในการวางแผนการจัดสรรเงินทุนงบประมาณให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นได้

5 ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics

การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics แบ่งออกเป็น 5 ขั้นตอน ดังต่อไปนี้

1. ตั้งคำถาม หรือวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือการตั้งคำถาม หรือกำหนดวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อระบุว่าต้องการหาคำตอบในเรื่องใด หรือมีปัญหาอะไรที่ต้องการแก้ไข โดยต้องระบุปัญหาให้ชัดเจน ตั้งสมมุติฐานในการทดสอบเพื่อหาคำตอบ รวมไปถึงการระบุประเภท และแหล่งที่มาของข้อมูลที่ต้องการใช้ในการหาสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น

2. เก็บรวบรวมข้อมูล

ขั้นตอนต่อมาของการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือการเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยอาจเป็นการรวบรวมจากข้อมูลที่มีอยู่ภายในองค์กร การหาข้อมูลจากแหล่งข้อมูลแบบเปิดของรัฐบาล หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ซึ่งมีเครื่องมือมากมายที่สามารถนำมาใช้เพื่อเก็บข้อมูลเพิ่มเติมได้ เช่น การใช้แบบสอบถาม การสังเกต การทดสอบ การใช้เครื่องมือทางการตลาด อีเมล เป็นต้น ซึ่งควรมีการเลือกใช้วิธีการเก็บข้อมูลที่เหมาะสมกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการด้วย เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วนและถูกต้อง

3. คัดกรอง และเรียบเรียงข้อมูล

เมื่อเก็บรวบรวมข้อมูลได้เพียงพอแล้ว ขั้นตอนต่อมาของการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ หรือที่เรียกกันว่า Data Cleansing โดยการคัดกรองเฉพาะข้อมูลส่วนที่จำเป็น ล้างข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออก และทำการจัดระเบียบข้อมูลให้ถูกต้อง เนื่องจากข้อมูลที่ได้มาอาจมีความผิดปกติ มีข้อมูลซ้ำซ้อน หรือขาดหายได้ ซึ่งอาจส่งผลให้การวิเคราะห์ข้อมูลเกิดการผิดพลาดได้ จึงต้องมีการคัดกรอง และเรียบเรียงชุดข้อมูลให้เรียบร้อยก่อนนำไปวิเคราะห์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องแม่นยำ

4. วิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนต่อมาคือการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการทำ Data Analytics โดยวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเลือกใช้ตามวัตถุประสงค์ หรือคำถามที่ได้ตั้งไว้ รวมถึงลักษณะของข้อมูลที่ได้รวบรวมมา โดยประเภทของการวิเคราะห์มีอยู่ 4 ประเภทด้วยกันตามที่ได้กล่าวไปข้างต้น คือ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) และการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

5. ตีความ และนำเสนอข้อมูล

สำหรับขั้นตอนสุดท้ายของการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือการนำข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์เชิงลึก และสามารถนำไปใช้งานได้แล้วมาตีความ และนำเสนอข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบแผนภูมิ กราฟ ตาราง อินโฟกราฟิก (Infographic) หรือ แดชบอร์ด (Dashboard) เป็นต้น เพื่อให้ง่ายและสะดวกต่อการทำความเข้าใจ การนำไปใช้งาน และที่สำคัญคือเพื่อแก้ปัญหาตามที่ได้ตั้งคำถามไว้ในขั้นตอนแรก

ทำไมธุรกิจในปัจจุบันจึงนิยมนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล

หลายธุรกิจในปัจจุบันนิยมนำ AI มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อการพัฒนาธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว และสะดวกสบายยิ่งขึ้น โดยประโยชน์ของ AI Data Analytics มีดังต่อไปนี้

1. ช่วยให้ขั้นตอนการทำงานมีความสะดวกมากขึ้น

การใช้เทคโนโลยี AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล ส่งผลให้การทำงานสะดวกขึ้น ลดการใช้ทรัพยากร แรงงานคน ต้นทุนค่าใช้จ่าย และที่สำคัญคือช่วยประหยัดเวลาในการทำงาน เช่น งานด้านการเก็บรวบรวมข้อมูลของลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรม ความต้องการ หรือความพึงพอใจของลูกค้าประจำ และการใช้แชตบอตมาช่วยตอบคำถามของลูกค้า เป็นต้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีข้อมูลจำนวนมากที่ต้องจัดการ การใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้ทำงานได้ง่ายขึ้น ลดข้อผิดพลาด และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้ดีขึ้นได้อีกด้วย

2. ได้ข้อมูลที่แม่นยำ แบบเรียลไทม์

จุดเด่นของระบบ AI คือในเรื่องของความแม่นยำและความรวดเร็ว โดยเฉพาะในการวิเคราะห์ข้อมูล หากนำ AI มาช่วยในการเก็บข้อมูล และวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ย่อมมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดน้อยกว่าการใช้แรงงานคน ซึ่งอาจเกิดข้อผิดพลาด (Human Error) ได้ โดยเครื่องมือ AI หลากหลายรูปแบบที่นำมาประยุกต์ใช้ในการทำธุรกิจ เช่น เครื่องมือที่สามารถนำข้อมูลมาประมวลผล และแสดงผลในรูปแบบของแดชบอร์ด (Dashboard) มีการอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ เข้าใจง่าย โดยข้อมูลที่ได้มีความถูกต้องแม่นยำ ซึ่งช่วยให้การวางแผนธุรกิจบรรลุเป้าหมาย และประสบผลสำเร็จได้มากยิ่งขึ้น

3. เพิ่มยอดขายด้วยอัลกอริทึม

กระบวนการทำงานของ AI มีการวิเคราะห์ข้อมูลออกมาได้ในรูปแบบอัลกอริทึม ซึ่งมีการเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อนำมาใช้แก้ปัญหาได้อย่างเป็นเหตุเป็นผล ทำให้คาดการณ์ผลลัพธ์ของสิ่งที่จะเกิดขึ้นได้อย่างน่าเชื่อถือและแม่นยำ ช่วยให้การตัดสินใจ และวางแผนการทำงานทำได้ง่ายมากขึ้น เช่น ด้านการตลาด การวางแผนกิจกรรมส่งเสริมการขาย การคาดการณ์แนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อให้สามารถขายสินค้า และตอบสนองความต้องการของลูกค้าให้ได้มากที่สุด ซึ่งช่วยกระตุ้นยอดขายให้กับธุรกิจได้

Cr. 

       Data Analytics Evolution
       –  การวิเคราะห์ข้อมูลแท้จริงแล้วเป็นเรื่องที่อยู่กับมนุษย์มาเป็นเวลานาน ซึ่งมีพื้นฐานมาจากการใช้ตัวเลขหรือสถิติ เพียงแต่ในสมัยก่อนการที่รัฐบาลหรือองค์กรจะบันทึกข้อมูล แล้วนำมาวิเคราะห์นั้น จะต้องใช้เวลานานและใช้ความพยายามอย่างสูง ตัวอย่างเช่น เมื่อย้อนกลับไปสมัยที่ยังไม่มีคอมพิวเตอร์ สำนักสำรวจสำมะโนประชากรของสหรัฐฯ ใช้เวลามากกว่า 7 ปีในการประมวลผลข้อมูลให้เสร็จสมบูรณ์

       –  แต่เมื่อยุคสมัยเปลี่ยนไป โลกเริ่มมีการพัฒนาความก้าวหน้าด้านเทคโนโลยี จนกระทั่งช่วงยุค 1940 – 1950 เป็นยุคที่องค์กรภาครัฐเริ่มใช้คอมพิวเตอร์ และเริ่มมีการวิเคราะห์ข้อมูลเกิดขึ้น รวมทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลเริ่มถูกนำไปใช้ในองค์กรด้านงานวิจัยมากขึ้น โดยค่อย ๆ เริ่มจากการรวบรวมข้อมูลแบบออฟไลน์และวิเคราะห์ด้วยตนเอง

       –  ต่อเนื่องสู่ช่วงปลายยุค 1960 Analytics เริ่มได้รับความสนใจมากขึ้นเมื่อคอมพิวเตอร์กลายเป็นระบบสนับสนุนการตัดสินใจในด้านต่าง ๆ ทำให้มีการพัฒนาเทคโนโลยีเกิดขึ้น เช่น องค์กรด้านไอทีที่มีชื่อเสียงอย่าง IBM ได้คิดค้นเทคโนโลยีการเก็บข้อมูล “Disk storage” เป็นจุดเริ่มต้นของการเข้าถึงข้อมูลและแบ่งปันข้อมูลระหว่างคอมพิวเตอร์ได้ รวมทั้งมีการพัฒนาระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) อีกด้วย เป็นยุคแรกเริ่มของการนำเทคโนโลยีมาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเห็นได้ชัด

       –  ต่อมาในยุค 1970 – 1980 ด้วยการพัฒนาของยุคสมัยและเทคโนโลยีที่รวดเร็ว บริษัทด้านเทคโนโลยี และสตาร์ทอัพหลายแห่ง ได้พัฒนานวัตกรรมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขึ้นมามากมาย ไม่ว่าจะเป็น Relational database, Data warehouse, Decision support systems (DSS), SQL รวมทั้ง ETL เป็นต้น

       –  จนเข้าสู่ยุค 1990 การค้นหาออนไลน์ได้รับความนิยมมากขึ้น ทั้งในภาคธุรกิจและประชาชนทั่วไป โดยบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google, Amazon และ eBay เนื่องจากข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเป็นจุดเริ่มต้นให้โลกเกิดคำว่า ข้อมูลมหาศาล หรือ Big data ขึ้นมา และทำให้เกิดนวัตกรรมต่าง ๆ ตามมา ไม่ว่าจะเป็น Database marketing, Data mart, OLAP, Data mining และ Data visualization ซึ่งเข้ามาช่วยในวิเคราะห์ข้อมูลแนวโน้มทางธุรกิจ ซึ่งทำให้ได้ข้อสรุปและคำแนะนำที่ดีขึ้นกว่าในยุคสมัยก่อน ๆ อย่างมาก ช่วยให้การทำธุรกิจมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น แต่ในขณะเดียวกัน เมื่อปริมาณข้อมูลมีการเพิ่มมากขึ้นอย่างรวดเร็ว หลายองค์กรจึงเริ่มพบปัญหาในการจัดเก็บและการประมวลผลข้อมูล

       –  จนมาถึงยุคปี 2000 จนถึงปัจจุบัน ซึ่งเป็นยุคของการใช้สมาร์ทโฟน, แอปพลิเคชัน หรืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อต่าง ๆ ซึ่งเป็นยุคเกิดการแข่งขันทางธุรกิจที่สูงมาก เพื่อเอาชนะใจลูกค้า ทำให้เกิดแพลตฟอร์มที่เกี่ยวกับการประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์เกิดขึ้น และเกิดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างขึ้นมากมาย ถือเป็นจุดเริ่มต้นของฐานข้อมูลรูปแบบใหม่ที่เรียกว่า NoSQL โดยในยุคนี้บริษัทไอทีทั่วโลก ได้มีการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ ออกมาเพื่อตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็น NoSQL, Cloud storage, Cloud computing, AI และ ML เป็นต้น ซึ่งเทคโนโลยีเหล่านี้ถูกพัฒนามาเพื่อลดข้อจำกัดในการจัดเก็บข้อมูล ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วและแม่นยำขึ้น สามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อหาข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ ทำให้ความสามารถของการทำ Data analytics นั้น ก็มีการยกระดับขึ้นไปพร้อมกับการพัฒนาของเทคโนโลยีต่อเนื่องมาจนถึงปัจจุบัน

        Descriptive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน เพื่อแสดงผลที่เกิดขึ้น หรือกำลังจะเกิดขึ้น จากข้อมูลในอดีต ในลักษณะที่เข้าใจง่ายสามารถสร้างขึ้นได้ด้วยตนเอง เช่น รายงาน แผนภูมิ กราฟ ตาราง เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับองค์กรได้ดียิ่งขึ้น เช่น การเปลี่ยนแปลงของราคาสินค้ารายปี การเติบโตของยอดขายรายเดือน การเปรียบเทียบยอดขายในแต่ละสาขาหรือแต่ละช่องทาง การเปรียบเทียบจำนวนผู้ใช้งานเว็บไซต์ในแต่ละช่วงเวลา เป็นต้น ซึ่ง Descriptive Analytics คือการอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นตามวัตถุประสงค์และช่วงเวลาที่กำหนดนั่นเอง

        Diagnostic Analytics คือการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูงแบบเจาะลึก โดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากการทำ Descriptive Analytics เพื่อหาคำตอบว่าทำไมจึงเกิดสิ่งนั้น ๆ หรืออธิบายปัจจัยและตัวแปรที่เป็นสาเหตุของการเกิดสิ่งนั้น ๆ ขึ้น ซึ่งจะต้องอาศัยเทคนิคต่าง ๆ เข้ามาช่วย เช่น การทำ Data discovery หรือ Data mining เป็นต้น ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงวินิจฉัย เช่น อธิบายสาเหตุที่ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้น จำนวน ผู้ใช้ที่เข้าชมเว็บไซต์เพิ่มขึ้น จำนวนลูกค้าที่เข้าใช้บริการที่หน้าร้านลดลง โปรโมชันที่ไม่ค่อยได้รับความนิยม เนื้อหาโฆษณาที่ได้ CTR% มากกว่าเนื้อหาอื่น ๆ หรือวิเคราะห์การทำงานของเครื่องคอมพิวเตอร์เพื่อตรวจจับความผิดปกติ เป็นต้น ข้อมูลเหล่านี้จะทำให้องค์กรรู้ถึงความต้องการของตลาด เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า รู้สาเหตุของปัญหาด้านเทคโนโลยี รวมถึงสามารถปรับปรุงวัฒนธรรมองค์กร เพื่อการทำงานที่ดีขึ้น

       Predictive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งข้อมูลในอดีตและปัจจบุันออกมาในเชิงคาดการณ์ ทำนาย หรือการพยากรณ์ เพื่อหาแนวโน้มที่จะเกิดสิ่งต่าง ๆ ขึ้นตามวัตถุประสงค์ที่กำหนด โดยการสร้างแบบจำลองทางสถิติ บวกกับการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ ซึ่งสามารถสร้างประโยชน์ได้มากมายในหลายแง่มุม เช่น การคาดการณ์ความเสี่ยงและโอกาส ยอดขาย ภัยไซเบอร์ สภาพอากาศ การลงทุน หุ้น หรือผลการเลือกตั้ง เป็นต้น อย่างไรก็ตามการทำ Predictive Analytics ที่ถูกต้องและแม่นยำนั้น ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งที่องค์กรควรให้ความสำคัญเป็นอันดับแรก โดยการเตรียมข้อมูลให้มีคุณภาพที่ดีและเหมาะสม ก่อนนำไปใช้วิเคราะห์เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ ลดข้อผิดพลาด และเกิดประโยชน์อย่างแท้จริง

       Prescriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ที่มีความซับซ้อนมากที่สุด ต่อเนื่องจากการทำ Predictive Analytics กล่าวคือ เมื่อได้ข้อมูลแนวโน้มที่จะเกิดบางสิ่งขึ้นแล้ว การทำ Prescriptive Analytics จะช่วยแนะนำแนวทางการดำเนินการในขั้นตอนต่อไปที่เหมาะสมที่สุด และวิเคราะห์ไปถึงผลที่จะเกิดขึ้นถ้าหากเลือกปฏิบัติตามแนวทางนั้น ๆ หรือแม้แต่แนะนำแนวทางในการรับมือและแก้ไขปัญหา การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจึงถือเป็นเครื่องมือที่สำคัญอย่างมากสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำคือทำงานร่วมกันระหว่าง Big data อัลกอริธึมของ Machine learning และเทคโนโลยี AI เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีความซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะทำได้ ซึ่งการทำ Prescriptive Analytics ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น ด้านการลงทุน ด้านการตลาด ด้านการตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection) ในอุตสาหกรรมธนาคาร ด้านการพัฒนาและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ เป็นต้น ซึ่งนับว่าการวิเคราะห์ที่ทรงพลังเป็นอย่างมาก และเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรสามารถบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
cr. 

เครื่องมือ Data Visualization ที่หลายๆ คนคุ้นเคยกันดี คงจะหนีไม่พ้นโปรแกรม PowerPoint หรือ Excel ซึ่งเป็น 2 โปรแกรมสามัญที่ใช้ในการจัดเก็บและนำเสนอข้อมูลอยู่เสมอ เพียงแต่ว่า 2 โปรแกรมข้างต้นเป็นที่รู้จักกันดีอยู่แล้ว จึงไม่ข้อแนะนำไว้ในบทความนี้ 

Data Visualization Tools ที่จะนำเสนอต่อไปนี้ เป็นเครื่องมือที่ใช้จัดการและนำเสนอข้อมูลอย่างจริงจัง ครอบคลุมฟังก์ชันต่างๆ ที่ช่วยให้เราสามารถนำเสนอข้อมูลได้ดีและสะดวกยิ่งขึ้น และเป็นเครื่องมือที่นักการตลาด นักธุรกิจ ไปจนถึง Data Scientist ใช้งานจริง 

1. Power BI

Power BI เครื่องมือทำ Data Visualization จาก Microsoft เป็นเครื่องมือทำ Data ที่รู้จักกันแพร่หลาย และใช้ในหลากหลายองค์กร เพราะสามารถเชื่อมต่อกับโปรแกรมอื่นๆ ของ Microsoft ได้อย่างไร้รอยต่อ ยกตัวอย่างเช่น โปรแกรม Excel ที่หลายๆ องค์ใช้ในการเก็บข้อมูล ทั้งนี้ ก็ยังสามารถเชื่อมต่อและดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่นๆ พร้อมกับแปลงไฟล์มาจัดเก็บทำ Data Visualization ได้อัตโนมัติตามที่เราตั้งค่าไว้

Power BI โดดเด่นที่การออกแบบแดชบอร์ดและมีเทมเพลต (template) ให้เราเลือกมากมายเหมาะกับการนำเสนอข้อมูลในลักษณะต่างๆ นอกจากนี้ ยังสามารถเลือกดูมุมมองที่ต้องการได้หลากหลายจากชุดข้อมูลเดิม ช่วงเพิ่มโอกาสให้มองเห็น Insight หรือจุดน่าสนใจของชุดข้อมูลได้ง่ายขึ้น 

อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเครื่องมือนี้จะรองรับการใช้งานในหลากหลายอุปกรณ์ เช่น คอมพิวเตอร์ แท็ปเล็ต สมาร์ทโฟน แต่ก็ไม่รองรับการใช้งานผ่านระบบ MacOS 

2. Tableau

Tableau ถือเป็นซอฟต์แวร์ Business Intelligence ยอดนิยมอีกตัวที่มีความโดดเด่นเรื่องการทำ Data Visualization ใช้งานง่าย และใช้งานได้ทั้ง MacOS และ Windows สามารถเชื่อมต่อและดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลได้หลากหลายเข้ามาประมวลและนำเสนอเป็นรายงานแดชบอร์ด ซึ่งมีเทมเพลตและคลังความรู้การสร้างแดชบอร์ดหลากหลายมากๆ บนเว็บไซต์ของเขา 

ซอฟต์แวร์ของเจ้านี้ มักใช้กันในวงการธุรกิจและในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี เพราะซอฟต์แวร์สามารถทำงานได้ตั้งแต่การทำ Data พื้นฐานไปจนถึงขั้นสูง (advanced) แต่ใช้งานไม่ยากจนเกิดไป ด้วยฟีเจอร์ “drag-and-drop” ที่สำคัญ คือ สามารถแสดงผลได้บนเว็บบราวเซอร์ได้อีกด้วย

3. Google Data Studio

ซอฟต์แวร์ Data Visualization จาก Google ที่สะดวกใช้งานมากๆ สามารถเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างสะดวกง่ายดาย โดยเฉพาะแหล่งข้อมูลของ Google เอง เช่น Google Analytics, Google Search Console, Google Ads, YouTube และ Digital Marketing Tool เจ้าอื่นๆ อีกหลายร้อยตัว เป็นเครื่องมือทำ Data Visualization ที่เหมาะสำหรับการทำการตลาดออนไลน์เป็นอย่างย่ิง ใช้งานง่าย สามารถ “drag-and-drop” ได้ 

ข้อดีอีกข้อของ Google Data Studio คือ เราสามารถใช้งานได้ฟรี เพียงแค่มีบัญชี Gmail ทำให้มีหลากหลายเอเจนซีการตลาดและหลายองค์กรก็ใช้เครื่องมือนี้ ช่วยให้มี resource ให้เรียนรู้การใช้งานและตัวอย่างมากมายในการสร้างแดชบอร์ด อย่างไรก็ตาม เครื่องมือนี้ยังไม่โดดเด่นเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะฟีเจอร์หลัก คือ การรวบรวมและนำเสนอออกมาเป็นแดชบอร์ดที่เราตั้งค่าไว้

4. Zoho Analytic

Zoho ซอตฟ์แวร์ CRM และ BI: Business Intelligence ที่พัฒนาเป็น Zoho Analytics เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและทำ Data Visualization จุดเด่นขอซอฟต์แวร์ตัวนี้ จึงหนีไม่พ้นการจัดการข้อมูลลูกค้าหรือ CRM ช่วยธุรกิจให้เข้าใจลูกค้า รู้ Customer Insight ได้ดีและง่ายขึ้น รวมไปถึง Business Performance ด้านต่างๆ

เช่น Collaborative Analytics, Sales, Conversational Analytics ฯลฯ และยังมีฟีเจอร์อื่นๆ ที่น่าสนใจ ซึ่งได้แก่ การทำความสะอาดข้อมูลและจัดการข้อมูลโดยอัตโนมัติ,​ การรวม Business Insight จากเครื่องมืออื่น (unified business insight), การทำสไลด์นำเสนอรายงาน (data slideshows) 

5. Endlessloop

“Endlessloop” คือ อีกหนึ่งรูปแบบของการทำ Data Visualization ในการทำรายงานและแดชบอร์ดข้อมูล 

โดยแนวคิดของ Endlessloop คือ การต่อยอดจาก Sales Funnel ที่ปกติแล้ว จะสิ้นสุดที่ลูกค้า “ซื้อ / ไม่ซื้อ” มาต่อลูปออกแบบให้ลูกค้าหรือ User กลับเข้ามา “ซื้อ” ต่อ ทำให้การทำการตลาดและการขายยังไม่สิ้นสุดและเห็นผลลัพธ์ของการสนับสนุนการขาย

Endlessloop เหมาะสำหรับงานการตลาด สามารถเชื่อมโยงกับซอฟต์แวร์การตลาด CRM ซอฟต์แวร์ช่วยขายได้ และถือเป็นอีก Data Visualization Tool ที่น่าสนใจ ซึ่งอาจจะเหมาะกับธุรกิจของคุณก็ได้

cr.