การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร มีอะไรบ้าง มีประโยชน์อย่างไรบ้าง

 

 

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุกวัน การวิเคราะห์ข้อมูลจึงกลายเป็นทักษะสำคัญที่องค์กรต่าง ๆ ต้องมี เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้ในการขับเคลื่อนธุรกิจ ปฏิเสธไม่ได้เลยว่า การตัดสินใจที่ถูกต้องและแม่นยำสามารถสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้ โดยเฉพาะข้อมูลจาก Big Data ที่สามารถนำข้อมูลตรงนี้มาวิเคราะห์ถึงพฤติกรรมลูกค้า คาดการณ์แนวโน้มตลาดไปจนถึงการวางแผนกลยุทธ์ทางธุรกิจ ล้วนอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นพื้นฐาน

ดังนั้นในบทความนี้ เราจะพาคุณไปทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูล มีอะไรบ้าง รวมไปถึงประโยชน์ที่องค์กรจะได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

 

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คืออะไร

 

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คือกระบวนการนำข้อมูลมาเรียบเรียง จัดกลุ่ม แยกประเภทชุดข้อมูลและหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูลแต่ละชุดในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก (Insight) หรือข้อสรุป (Conclusion) ที่มีประโยชน์ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจสถานการณ์ ค้นหาสาเหตุของปัญหาและช่วยให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

ในปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างความได้เปรียบให้กับองค์กรและอุตสาหกรรมต่าง ๆ โดยเฉพาะในแง่มุมของธุรกิจและการตลาด จนเกิดเป็นวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ Data Science และการใช้ Big Data เพื่อให้องค์กรได้องค์ความรู้มาใช้ในการขับเคลื่อนธุรกิจให้เติบโตอย่างยั่งยืน

 

การวิเคราะห์ข้อมูล มีอะไรบ้าง

 

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภทหลัก แต่ละประเภทมีวัตถุประสงค์และวิธีการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันไป ดังนี้ 

 

1. Descriptive Analysis

Descriptive Analysis หรือการวิเคราะห์เชิงพรรณนา คือการอธิบายข้อมูลในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งหรือการบรรยายข้อมูลในอดีตเพื่อให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง โดยมากจะเป็นการวิเคราะห์ที่ใช้ตัวแปรเพียงหนึ่งตัว (Univariate Analysis) เพื่อตอบคำถามว่า “ตอนนี้กำลังเกิดอะไรขึ้น” เช่น การรายงานยอดขายเดือนที่แล้ว การวัดผลงานตาม KPI ที่ตั้งไว้ การวิเคราะห์จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์หรือสินค้าใดขายดีที่สุด โดยใช้เทคนิคทางสถิติพื้นฐาน เช่น การหาค่าเฉลี่ยหรือการหาผลรวม 

 

แน่นอนว่าข้อมูลส่วนใหญ่ที่ได้จะต้องนำมาวิเคราะห์ เป็นชุดข้อมูลที่มีจำนวนมาก การนำ ระบบ RPA (Robotic Process Automation) เข้ามาใช้ก็จะช่วยให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลและประมวลผล โดยระบบสามารถทำงานอัตโนมัติในการรวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็นเอกสาร ไฟล์ Excel หรือฐานข้อมูลต่าง ๆ มาประมวลผลและจัดทำรายงานได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ โดยไม่ต้องกังวลเรื่องความผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลแบบ Manual เพื่อให้กระบวนการทำงานของคุณมีความแม่นยำ รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น และด้วยความเชี่ยวชาญด้านการจัดการเอกสารแบบครบวงจร DITTO พร้อมให้คำปรึกษาและออกแบบระบบ RPA ที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของธุรกิจคุณ เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนาเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ สอดคล้องกับพันธกิจที่มุ่งมั่นให้ลูกค้าได้รับบริการที่เป็นเลิศและช่วยองค์กรก้าวสู่การเปลี่ยนผ่านทางดิจิทัล (Digital Transformation) อย่างสมบูรณ์แบบ

 

2. Diagnostic Analysis 

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analysis) คือการวิเคราะห์สาเหตุและปัจจัยที่ทำให้สิ่งต่าง ๆ เกิดขึ้น หรือเป็นการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป (Multivariate Analysis) เพื่อดูว่าตัวแปรแต่ละตัวมีความสัมพันธ์หรือส่งผลกระทบต่ออีกตัวแปรอย่างไร 

หากให้อธิบายง่าย ๆ ก็คือการวิเคราะห์แบบ Diagnostic Analysis นี้ จะช่วยตอบคำถามว่า “ทำไมจึงเกิดสิ่งนี้ขึ้น” หรือ “สิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะอะไร” เช่น ร้านค้าออนไลน์นำข้อมูลมาวิเคราะห์ว่าแคมเปญในเดือนที่แล้วช่วยสร้างยอดขายให้เติบโตขึ้นได้อย่างไร ทำไมสินค้าเมนูเครื่องดื่มเย็นขายดีในช่วงบ่าย เป็นต้น

 

 

3. Predictive Analysis

Predictive Analysis หรือการวิเคราะห์เชิงทำนาย เป็นการวิเคราะห์เพื่อตอบคำถามว่า “อะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต” โดยการนำข้อมูลที่มีอยู่มาสร้างแบบจำลองทางสถิติหรือใช้เทคโนโลยี AI เพื่อคาดการณ์แนวโน้มหรือพยากรณ์สิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นได้อนาคต เช่น การคาดการณ์ยอดขายในเดือนถัดไปหลังจากออกโปรโมชันใหม่  หรือนำข้อมูลยอดขายที่ผ่านมาจาก Big Data ซึ่งถูกจัดเก็บในระบบ ไปวิเคราะห์ว่าสินค้าชนิดไหนบ้างที่มีแนวโน้มจะขายดีในอนาคตบ้าง ทำให้การคาดการณ์มีความแม่นยำสูงและช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนล่วงหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

4. Prescriptive Analysis 

Prescriptive Analysis หรือการวิเคราะห์เชิงแนะนำ ขั้นตอนการวิเคราะห์นี้ไม่เพียงแต่บอกว่าอะไรจะเกิดขึ้น แต่ยังช่วยแนะนำว่าควรทำอย่างไรเพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุด 

ซึ่งตัวอย่างคำถามที่ใช้การวิเคราะห์แบบ Prescriptive Analysis เช่น ควรทำการตลาดช่องทางไหน อย่างไร ด้วยงบประมาณเท่าไร ควรจับกลุ่มเป้าหมายกลุ่มใด ควรเลือกซัพพลายเออร์เจ้าไหนดี ควรตั้งราคาสินค้าเท่าไร หรือควรกักตุนวัตถุดิบเท่าไรจึงจะคุ้มค่าที่สุด เพื่อให้สามารถวางแผนพัฒนาธุรกิจได้ตรงตามความตอบการของกลุ่มเป้าหมายมากที่สุด 

 

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

 

การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์มากมายต่อองค์กรและธุรกิจในยุคดิจิทัล โดยเฉพาะในยุคที่มีการเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลหรือ Big Data การนำข้อมูลมาวิเคราะห์เชิงลึกจึงกลายเป็นทักษะที่จำเป็นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลมี ดังนี้

• เข้าใจข้อมูลและสถานการณ์ได้ดีขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลกับบริบทต่าง ๆ ทำให้เห็นภาพรวมของสถานการณ์ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น เช่น รู้ว่ายอดขายเดือนนี้เทียบกับเดือนที่แล้วเป็นอย่างไร สินค้าใดขายดีที่สุดหรือใครเป็นกลุ่มลูกค้าหลักของเรา
• รู้จักกลุ่มเป้าหมายดียิ่งขึ้น นำข้อมูลที่มีมาใช้วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น สามารถจัดกลุ่มลูกค้า (Segmentation) วางแผนการตลาด ตั้งราคาและพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น
• ช่วยให้มองเห็นโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ การวิเคราะห์ข้อมูลทำให้เห็นแนวโน้มและโอกาสที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างทันท่วงที
• ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ให้องค์กรสามารถดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัดสินใจได้อย่างเฉียบขาดและตรงจุด ลดขั้นตอนการทำงานและการใช้งบประมาณที่ไม่จำเป็น
• เพิ่มความปลอดภัยให้กับองค์กร ในด้านความปลอดภัย การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ทีม Cyber Security สามารถตรวจสอบหาต้นตอของปัญหาในการถูกโจมตีได้และนำไปสู่การป้องกันที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

 

 

สรุปบทความ 

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ ตั้งแต่การอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต (Descriptive) การค้นหาสาเหตุ (Diagnostic) การคาดการณ์อนาคต (Predictive) ไปจนถึงการให้คำแนะนำว่าควรทำอย่างไร (Prescriptive) เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยเฉพาะในยุคที่ข้อมูลเป็นสินทรัพย์สำคัญ หากองค์กรทราบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง ก็จะสามารถวิเคราะห์และใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพจะมีความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นการเข้าใจลูกค้า ลดต้นทุน แก้ไขปัญหาหรือค้นพบโอกาสใหม่ ๆ ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลจึงไม่ใช่เพียงเครื่องมือ แต่ถือเป็นกลยุทธ์สำคัญที่จะช่วยขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโตได้  

 

อย่างไรก็ตาม การมีพันธมิตรที่เชี่ยวชาญด้านการจัดการระบบเอกสารอย่าง DITTO จึงเป็นปัจจัยสำคัญที่จะช่วยยกระดับกระบวนการทำงานทั้งหมด ด้วยวิสัยทัศน์ในการเป็นผู้นำการให้บริการระบบจัดการเอกสารแบบครบวงจร (DMS) สู่วิวัฒนาการ Digital Transformation เราพร้อมสนับสนุนองค์กรของคุณในทุกขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่การนำเข้า จัดเก็บ และจัดระเบียบข้อมูลพื้นฐาน เชื่อมโยงระบบอัตโนมัติ ไปจนถึงการให้คำปรึกษาเพื่อพัฒนาระบบข้อมูลที่ตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะของธุรกิจคุณ เพื่อให้การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน