การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร พร้อม 9 ขั้นตอนวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ

ในปัจจุบัน Big Data ได้กลายเป็นกุญแจสำคัญที่จะช่วยขับเคลื่อนธุรกิจให้เติบโตแบบก้าวกระโดด และแน่นอนการวิเคราะห์ข้อมูลคือกระบวนการสำคัญที่ทำให้ข้อมูลที่มีอยู่ในมือไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่น นำข้อมูลมาวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภค ความชื่นชอบ ตลอดไปจนถึงการนำข้อมูลมาวางกลยุทธ์ทางการตลาด ซึ่งส่งผลให้ธุรกิจของคุณเหนือกว่าคู่แข่งทุกคนในตลาดเดียวกัน

บทความนี้พาทุกคนไปทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมทั้งแนะนำขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ และ แนะนำเครื่องมือที่ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลแม่นยำและง่ายกว่าเดิมอีกหลายเท่า ถ้าพร้อมแล้วไปดูกันเลย

ทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics คือ กระบวนการหลังจากที่ได้มีการรวบรวมข้อมูลจนกลายเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) มาเรียบเรียง แยกประเภทชุดข้อมูล จนได้ออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึก ที่สามารถนำไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้ เพื่อให้การตัดสินใจและการวางกลยุทธ์มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากยิ่งขึ้น

ทำความรู้จักกับ Big Data คืออะไร ได้ที่บทความ Big Data คืออะไร แนะนำวิธีจัดการ Big Data สำหรับธุรกิจ Enterprise

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลต่อองค์กรและธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์หลากหลายประการ โดยจะส่งผลโดยตรงต่อการตัดสินใจ การวางกลยุทธ์ และการดำเนินงาน ดังนี้

● ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภค (customer insight)และกลุ่มเป้าหมาย

● ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจให้แม่นยำ

● ช่วยให้ธุรกิจวางแผนล่วงหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

● เพิ่มโอกาสใหม่ ๆ ทางธุรกิจ

● ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

● สามารถวัดผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ

● สามารถระบุปัญหาและหาวิธีแก้ไขได้ทันที ลดความเสียหายที่อาจจะเกิดขึ้น

● สร้างข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน ทำให้เหนือกว่าคู่แข่ง

● ประเมินความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำ และช่วยลดความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้น

9 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ  

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นการทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ในมือ เพื่อนำข้อมูลที่ได้หลังจากการวิเคราะห์ไปใช้ประโยชน์ต่อ ซึ่งจำเป็นต้องมีระบบและการวางแผนที่ดี เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์และถูกต้อง และ นี่คือ 9 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ

1. กำหนดวัตถุประสงค์

ขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการกำหนดวัตถุประสงค์ หรือคำถามทางธุรกิจที่ต้องการคำตอบ เช่น ต้องการเพิ่มยอดขาย ต้องการลดต้นทุน เข้าใจพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมาย เปิดตลาดใหม่ ลดขั้นตอนการดำเนิน หรือ เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ซึ่งการกำหนดวัตถุประสงค์จะช่วยกำหนดทิศทางในการวิเคราะห์ข้อมูล

2. การเก็บรวบรวมข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) เป็นขั้นตอนที่สำคัญและจำเป็นต่อการวิเคราะห์ข้อมูล โดยข้อมูลที่ได้อาจจะมาจากหลายแห่ง เช่น ระบบฐานข้อมูลองค์กร ข้อมูลจากระบบ CRM ข้อมูลตลาด ข้อมูลสถิติ หรือข้อมูลจากการทำแบบสอบถาม

3. การเตรียมข้อมูล

หลังจากที่รวบรวมข้อมูลเสร็จสิ้นแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือการเตรียมข้อมูลให้พร้อมใช้งาน เช่น การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) เพื่อจัดการข้อมูลที่ไม่จำเป็น ข้อมูลที่ซับซ้อน และข้อมูลไม่ถูกต้องออก การเติมข้อมูลที่ขาดหายไป (Handing Missing Data) รวมไปถึงการจัดรูปแบบ แยกประเภทข้อมูลให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์

4. การสำรวจข้อมูลเบื้องต้น

ขั้นตอนนี้คือการทำความเข้าใจกับข้อมูลที่ได้มา โดยใช้เทคนิคการสำรวจข้อมูล เช่น การสร้างกราฟ การหาค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน หรือการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ เพื่อให้ได้ภาพรวมของข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ผู้ที่นำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อเข้าใจได้ง่ายมากยิ่งขึ้น

5. การเลือกเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์

ในปัจจุบันมีเครื่องมือและโปรแกรมหลายประเภทที่สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้ เช่น การใช้ซอฟต์แวร์อย่าง Python, R, Excel หรือ Power BI นอกจากนี้จำเป็นที่จะต้องเลือกเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลให้เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics) การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ (Causal Analytics) หรือ การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)

6. สร้างแบบจำลอง

ในกรณีที่วิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์หรือการค้นหารูปแบบที่มีความซับซ้อน ควรสร้างแบบจำลองข้อมูล (Data Models) เช่น Machine Learning หรือ สถิติเชิงพยากรณ์ เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต

7. ตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง

หลังจากที่สร้างแบบทดลองเรียบร้อยแล้ว จำเป็นที่จะต้องทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง โดยใช้ข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อตรวจสอบว่าผลลัพธ์ที่ได้มีความแม่นยำเพียงใด และในกรณีที่ผลลัพธ์ยังไม่แม่นยำจำเป็นที่จะต้องปรับปรุงแก้ไขแบบจำลอง

8. การตีความผลลัพธ์

ตีความผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้ทักษะด้านวิทยาการข้อมูล (Data Science) และอาจจะใช้แผนภูมิ หรือ การนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายมาช่วย ทำให้ผู้ที่มีเสียได้ส่วนเสีย เช่น ผู้บริหารหรือทีมที่มีความเกี่ยวข้อง เข้าใจผลลัพธ์ที่ได้

9. นำข้อมูลที่ได้ไปประยุกต์ใช้

ขั้นตอนสุดท้ายของการวิเคราะห์ข้อมูล คือการนำไปข้อมูลที่ได้ไปประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจ หรือ ปรับปรุงกระบวนการดำเนินงานทางธุรกิจให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งการตัดสินใจที่ใช้ข้อมูลที่ได้มาจากวิเคราะห์จะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จขององค์กร ช่วยให้องค์กรบรรลุเป้าหมายได้

Tools ที่ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็นเรื่องง่ายและแม่นยำ

พอเห็นข้อมูลจำนวนมาก หลายคนอาจจะเกิดความกลัวและสับสนไม่รู้ควรจะเริ่มยังไงดี ซึ่งในปัจจุบันมี Tools หลายประเภทที่จะเข้ามาช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นเรื่องง่าย ได้แก่

 1. Google Data Studio เครื่องมือฟรีจาก Google ที่ช่วยสร้างรายงานและการแสดงผลข้อมูลในรูปแบบ interactive dashboards และยังสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ได้หลากหลาย เช่น Google Analytics, Sheets, และ BigQuery

 2. Microsoft Excel เครื่องมือที่รู้จักอย่างแพร่หลาย มีฟังก์ชันต่าง ๆ ที่สามารถที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Pivot Tables, Data Charts และการคำนวณเชิงสถิติพื้นฐาน

 3. Tableau เครื่องมือที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย และมีการแสดงผลข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นในรูปแบบกราฟิก interactive ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้าง dashboards ที่ดูดีและใช้งานได้ง่ายได้ด้วยตนเอง

 4. Power BI เครื่องมือจาก Microsoft และนับว่าเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้าง dashboard ที่ง่ายต่อการใช้งาน Power BI สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ได้หลายแหล่งและแสดงผลข้อมูลแบบ interactive ได้ดี

 5.R เป็นภาษาโปรแกรมที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มีฟังก์ชันทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม สามารถใช้สร้างโมเดลที่ซับซ้อนได้

 6. Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ทรงพลัง มี libraries จำนวนมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Pandas สำหรับจัดการข้อมูล, NumPy สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข และ Matplotlib/Seaborn สำหรับการสร้างกราฟ

 7. Apache Hadoop เครื่องมือจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่กระจายอยู่ในระบบคลาวด์ Hadoop เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลที่มีปริมาณมากและซับซ้อน

 8. SPSS คือเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติขั้นสูง ใช้งานง่ายแม้สำหรับผู้ที่ไม่มีทักษะในการเขียนโปรแกรม มีเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจและการพยากรณ์

 9. Google Analytics เครื่องมือฟรีจาก Google สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเว็บไซต์ สามารถติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้เว็บไซต์ การเข้าชมหน้าเว็บ และประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด

 สรุป

กล่าวได้ว่ากระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่จะช่วยขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโตและเหนือกว่าคู่แข่ง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพ ช่วยให้เจ้าของธุรกิจและนักการตลาดทั้งหลายสามารถวางแผน วางกลยุทธ์ และคาดการณ์พฤติกรรมและความต้องการผู้บริโภคได้ ทำให้สามารถเสนอสินค้าและบริการที่ช่วยตอบสนองความต้องการของกลุ่มเป้าหมายได้ทันที

อยากวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้ได้มาด้วยข้อมูลที่มีคุณภาพและเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไงดี? ติดต่อ Hocco เรามีทีมงานผู้เชี่ยวชาญในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ที่มีประสบการณ์หลากหลายภาคธุรกิจ พร้อมให้คำปรึกษาอย่างตรงไปตรงมา สามารถติดต่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ E-mail : hello@hocco.co หรือโทร. 064-6166426, 084-7332417