Data Analytics คืออะไร ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลภายในองค์กรและนำมาปรับใช้ได้อย่างไรบ้าง

 

ปัจจุบันมีธุรกิจเกิดขึ้นใหม่มากมาย ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจขนาดเล็ก กลาง และขนาดใหญ่ ทำให้เกิดการแข่งขันกันมากยิ่งขึ้นตามไปด้วย ทำให้ในแต่ละธุรกิจก็ต้องมีอาวุธหรือไพ่ลับที่เป็นทีเด็ดขององค์กรของตัวเอง ซึ่งในยุคนี้ไม่ใช่แค่เพียงมีเงินทุนที่หนา ๆ หรือผู้บริหารระดับหัวกะทิจะเพียงพอสำหรับการแข่งขันในยุคนี้ แต่ที่สำคัญคือการที่องค์กรของเรามีความสามารถที่จะจัดการข้อมูลในองค์กรที่มีอยู่มากมายให้เกิดการใช้ประโยชน์ได้อย่างสูงสุด รวดเร็ว และทันสถานการณ์นั่นเอง

 

แม้จะเป็นองค์กรขนาดเล็กเพียงแค่รู้จัก Data Analytics ก็จะสามารถพาองค์กรของคุณไปแข่งขันเทียบเท่าองค์กรระดับชั้นนำได้เช่นเดียวกัน วันนี้เราจึงจะพาคุณไปทำความรู้จักเกี่ยวกับ Data Analytics คืออะไร? และทำไมถึงเป็นไพ่ลับที่ทุกองค์กรควรนำมาปรับใช้ 

 

Data Analytics คืออะไร?

 

 

Data Analytics คือ การนำข้อมูลขององค์กรตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์ เพื่อนำข้อมูลที่มีอยู่เหล่านั้นนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์อย่างสูงสุดแก่องค์กร ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาด้านการตลาดเพื่อที่จะได้สร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการออกมาให้ตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น หรือนำผลวิเคราะห์ที่ได้มาวางแผนและคาดการณ์แนวโน้มของธุรกิจที่จะเกิดขึ้นในอนาคตก็ได้เช่นเดียวกัน

 

ทั้งนี้ Data Analytics จึงกลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับธุรกิจทุกขนาด ไม่จำเป็นจะต้องเป็นภาคธุรกิจขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ธุรกิจขนาดเล็กก็สามารถใช้เครื่องมืออย่าง Data Analytics สำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ให้เป็นไปอย่างแม่นยำและสามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

 

ทำความรู้จัก Data Analytics ทั้ง 4 ประเภท

 

 

หลังจากที่เรารู้แล้วว่า  Data Analytics คือ การนำข้อมูลขององค์กรตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์ เพื่อให้เข้าใจกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมากยิ่งขึ้น Data Analytics สามารถแบ่งออกเป็น 4 ประเภท ได้ดังนี้

 

Descriptive analytics

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน เป็นการวิเคราะห์เพื่อแสดงผลที่กำลังจะเกิดขึ้นจากข้อมูลขององค์กรในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น รายงาน กราฟ ตาราง หรือแผนภูมิ ซึ่งจะแสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงขององค์กรได้เป็นอย่างดี ไม่ว่าจะเป็น การเปรียบเทียบยอดขายของแต่ละสาขา การเติบโตของยอดขายแต่ละเดือน หรือการเปรียบเทียบข้อมูลการเข้าใช้งานเว็บไซต์แต่ละช่วงเวลา เป็นต้น ทั้งหมดนี้คือการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Desciptive analytics นั่นเอง

 

Diagnostics analytics

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงวินิจฉัย เป็นการวิเคราะห์ขั้นสูงโดยนำข้อมูลจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Desciptive analytics) เพื่อนำมาวิเคราะห์หาคำตอบหรือคำอธิบายปัจจัยและตัวแปรที่เป็นสาเหตุในการเกิดสิ่งนั้น ๆ ข้อมูลในส่วนนี้จะทำให้องค์กรรู้ถึงความต้องการของตลาด เข้าใจพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้า และสามารถนำข้อมูลไปปรับปรุงองค์กรให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

 

Predictive analytics

การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในเชิงคาดการณ์ เพื่อหาแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นตามวัตถุประสงค์ ซึ่งในการวิเคราะห์ประเภทนี้จะต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพ ถูกต้อง และแม่นยำอย่างมาก เพื่อผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาดที่จะเกิดขึ้น

 

Prescriptive analytics

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ ถือเป็นเครื่องมือที่สำคัญอย่างมาก เพราะการทำ Prescriptive analytics จะช่วยแนะนำแนวทางการดำเนินงานในขั้นตอนที่เหมาะสม หรือแม้แต่เสนอแนะแนวทางการรับมือและแก้ไขปัญหาให้แก่องค์กร ซึ่งการวิเคราะห์ส่วนนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจด้านต่าง ๆ ขององค์กรได้เป็นอย่างดี

 

ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics

สำหรับองค์กรที่มีการทำ Data Analytics โดยวิธีนี้จะสามารถใช้ประโยชน์จาก Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลก็มีความสำคัญต่อองค์กรต่าง ๆ ดังนี้

 

ช่วยให้สามารถเข้าถึงความต้องการของผู้บริโภคได้มากขึ้น (Customer Insights)

การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากหลายช่องทาง ทั้งข้อมูลการซื้อ พฤติกรรมการใช้งาน Social Media ทำให้เข้าใจความต้องการ ความชอบและ Pain Points ของลูกค้าได้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้สามารถพัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้ามากขึ้นด้วย 

 

มีความได้เปรียบทางธุรกิจ (Competitive Advantage) 

การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics จะช่วยให้องค์กรสามารถเห็นโอกาสใหม่ ๆ วางกลยุทธ์เชิงรุก ปรับตัวได้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงและสร้างความแตกต่างจากคู่แข่งได้

 

ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ (Data-driven Decision) 

ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Data Analytics จะช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นแนวโน้ม โอกาสและความเสี่ยงต่าง ๆ ทำให้สามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจริงแทนการใช้สัญชาตญาณหรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว 

 

ปรับปรุงระบบการทำงาน (Process Optimization)

การนำ Data Analytics มาใช้วิเคราะห์ข้อมูลก็จะสามารถปรับปรุงและพัฒนากระบวนการทำงาน ช่วยให้องค์กรสามารถออกแบบ Workflow ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยระบบจะช่วยระบุขั้นตอนที่ซับซ้อนหรือซ้ำซ้อน ทำให้สามารถปรับปรุงกระบวนการทำงานให้กระชับและคล่องตัวยิ่งขึ้น ส่งผลให้พนักงานทำงานได้สะดวกรวดเร็ว และลดความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละขั้นตอน

 

Case Study จากแบรนด์ดังที่ทำ Data Analytics

ยกตัวอย่างกรณีศึกษาจากแบรนด์ดังอย่าง Sportify ที่ได้ทำ Data Analytics คุณสังเกตไหมว่าทำไม Sportify ถึงเป็นแพลตฟอร์มการฟังเพลงที่มักจะสุ่มเพลงหรือแนะนำเพลงต่าง ๆ ได้โดนใจคุณมากที่สุด นั่นก็เพราะ Sportify ได้ทำการเก็บข้อมูลหรือทำ Data Analytics พฤติกรรมการฟังเพลงของผู้ใช้งานไว้นั่นเอง

 

นอกจากนี้ Sportify ยังออกแคมเปญ Spotify Wrap ผลสรุปการฟังเพลงช่วงปลายปีว่าผู้ใช้งานในแอปพลิเคชันนี้ ฟังเพลงไหนบ่อยที่สุด ชอบฟังเพลงสไตล์ไหน และใช้เวลาในการฟังเพลงอะไรนานที่สุดโดยรวบรวมเป็นสถิติตัวเลขและสามารถแชร์ผลสรุปไปยังแพลตฟอร์มต่าง ๆ ได้อีกด้วย 

สรุปบทความ 

Data Analytics เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับองค์กรยุคใหม่ที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนากลยุทธ์การตลาด การคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตหรือการปรับปรุงกระบวนการทำงาน การวิเคราะห์นี้ช่วยให้องค์กรทุกขนาดสามารถเข้าใจลูกค้า สร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ และตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจริง ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าและสร้างความสำเร็จในธุรกิจได้อย่างแท้จริง

ซึ่งที่ Ditto เรามีบริการ Document & Data Management Solutions (ECM/DMS) และทีมงานผู้เชี่ยวชาญที่จะช่วยวางรูปแบบโครงสร้างระบบบริหารงานเอกสารและข้อมูลให้องค์กรของคุณเข้าสู่ยุค Digital อย่างมีประสิทธิภาพ โดยจะเปลี่ยนจากงานเอกสารที่ยุ่งยากให้กลายเป็นเรื่องง่ายและไม่เกิดการทำงานซ้ำซ้อนอย่างแน่นอน ทั้งหมดนี้ที่ Ditto จะคอยให้คำปรึกษาตั้งแต่ต้นจนจบ รวมไปถึงการฝึกอบรมให้พนักงานในองค์กรของคุณ สามารถใช้งานระบบซอฟต์แวร์ ECM รวมถึงระบบ DMS ได้อย่างเต็มที่และเกิดประโยชน์ต่อองค์กรสูงสุด

 

ติดต่อสอบถามข้อมูลระบบจัดการเอกสาร เพิ่มเติม

📞 02-517-555

📱063 204 0321

Line ID: @dittothailand