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

เทคนิควิเคราะห์ข้อมูลอย่างไรให้เกิดประโยชน์และใช้ได้จริง

1. เข้าใจปัญหาและเป้าหมายทางธุรกิจอย่างลึกซึ้ง

ก่อนเริ่มต้นการวิเคราะห์สิ่งใดๆ สิ่งสำคัญที่สุดคือการทำความเข้าใจว่าเรากำลังพยายามแก้ไขปัญหาอะไร หรือต้องการบรรลุเป้าหมายอะไร การวิเคราะห์ข้อมูลจะไม่มีทิศทางและไม่เกิดประโยชน์หากปราศจากการตั้งคำถามที่ชัดเจนและเชื่อมโยงกับตัวชี้วัดความสำเร็จหลัก (KPIs) ที่สามารถวัดผลได้ การเข้าใจบริบทของธุรกิจ อุตสาหกรรม และคู่แข่ง จะช่วยให้เราตีความข้อมูลได้อย่างถูกต้องและนำไปใช้ได้อย่างเหมาะสม

2. การเตรียมข้อมูล

ข้อมูลที่สะอาด สมบูรณ์ และถูกต้อง เป็นรากฐานสำคัญของการวิเคราะห์ที่ดี เพราะหากข้อมูลเริ่มต้นไม่น่าเชื่อถือ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะไม่แม่นยำ ขั้นตอนนี้มักใช้เวลามากที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยครอบคลุมตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ การทำความสะอาดข้อมูลเพื่อจัดการกับค่าที่ขาดหายไป ข้อมูลผิดปกติ หรือข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ และการสำรวจข้อมูลเบื้องต้นเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างและปัญหาด้านคุณภาพ

3. การเลือกเทคนิคและเครื่องมือที่เหมาะสม

การเลือกเทคนิคและเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องสอดคล้องกับประเภทของข้อมูลและคำถามทางธุรกิจที่เราต้องการตอบ หากต้องการอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต อาจใช้ Descriptive Analytics แต่หากต้องการหาสาเหตุหรือคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ก็ต้องใช้ Diagnostic Analytics หรือ Predictive Analytics ตามลำดับ ส่วนเครื่องมือก็มีให้เลือกหลากหลาย ตั้งแต่ Spreadsheets อย่าง Excel สำหรับข้อมูลขนาดเล็ก ไปจนถึงภาษาโปรแกรมอย่าง Python หรือ R สำหรับการวิเคราะห์เชิงสถิติขั้นสูง และ BI Tools อย่าง Power BI หรือ Tableau สำหรับการสร้าง Dashboard ที่เข้าใจง่าย

4. การตีความข้อมูลเชิงลึกและการนำเสนอ

ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์จะไร้ค่าหากไม่สามารถสื่อสารให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจเข้าใจและนำไปใช้ได้ การตีความผลลัพธ์เชิงตัวเลขให้เป็นภาษาทางธุรกิจที่เข้าใจง่าย และการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลอย่างมีลำดับขั้นตอน จะช่วยให้ผู้รับสารเห็นภาพและเข้าใจถึงผลกระทบต่อธุรกิจ การใช้กราฟ แผนภูมิ หรือ Dashboard ที่เหมาะสมจะช่วยให้ข้อมูลที่ซับซ้อนถูกนำเสนอได้อย่างรวดเร็วและชัดเจน พร้อมทั้งนำเสนอคำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริง ไม่ใช่แค่บอกว่าเกิดอะไรขึ้น แต่ควรแนะนำว่าควรทำอะไรต่อไป

5. การนำไปปฏิบัติและวัดผล

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่จุดสิ้นสุด แต่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลง เมื่อได้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแล้ว ผู้บริหารหรือทีมงานจะต้องนำสิ่งเหล่านั้นไปปรับใช้จริงในกระบวนการทางธุรกิจ และสิ่งสำคัญคือการกำหนดตัวชี้วัด (Metrics) และ KPIs เพื่อติดตามผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพราะการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่ไม่สิ้นสุด ผลลัพธ์จากการนำไปปฏิบัติจะกลายเป็นข้อมูลใหม่ที่นำกลับมาวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เกิดเป็นวงจรแห่งการเรียนรู้และการปรับปรุงที่แท้จริงในองค์กร

การนำ Data Analytics มาปรับใช้กับธุรกิจ

Data Analytics คือกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า เพื่อประกอบการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพในด้านต่างๆ ได้อย่างเป็นรูปธรรม ลองดูตัวอย่างการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ดังนี้

1.ธุรกิจค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ

ในอุตสาหกรรมค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซที่เต็มไปด้วยข้อมูลการซื้อขายและพฤติกรรมลูกค้า Data Analytics ถูกนำมาใช้ในการ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า โดยการศึกษาข้อมูลการซื้อย้อนหลังและการเข้าชมสินค้า เพื่อสร้างระบบแนะนำสินค้าที่แม่นยำ หรือปรับแต่งโปรโมชั่นเฉพาะบุคคล ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายและความพึงพอใจของลูกค้า นอกจากนี้ยังใช้ในการ จัดการสินค้าคงคลัง โดยการวิเคราะห์แนวโน้มยอดขายและปัจจัยภายนอก เพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้า ทำให้สามารถสั่งซื้อและจัดเก็บสินค้าได้อย่างเหมาะสม ลดต้นทุนและป้องกันปัญหาของหมดสต็อก

2.ธุรกิจบริการทางการเงิน

สำหรับธุรกิจบริการทางการเงินอย่างธนาคารและประกันภัย Data Analytics มีบทบาทสำคัญในการ ตรวจจับการฉ้อโกง โดยการวิเคราะห์รูปแบบธุรกรรมและพฤติกรรมการใช้งานที่ผิดปกติ เพื่อระบุและแจ้งเตือนธุรกรรมที่น่าสงสัยได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดความเสียหายทางการเงินได้อย่างมหาศาล นอกจากนี้ยังใช้ในการ ประเมินความเสี่ยงสินเชื่อ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติทางการเงินและเครดิตของลูกค้า เพื่อสร้างคะแนนเครดิตที่แม่นยำ ช่วยให้การอนุมัติสินเชื่อเป็นไปอย่างรอบคอบและลดความเสี่ยงหนี้เสีย

3.ธุรกิจสุขภาพและการแพทย์

ในภาคส่วนสุขภาพ Data Analytics ช่วยยกระดับการดูแลผู้ป่วยผ่าน การดูแลผู้ป่วยเชิงรุก โดยการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติการรักษาและผลการตรวจต่างๆ ทำให้สามารถระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดโรคหรือภาวะแทรกซ้อนได้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถวางแผนการดูแลและป้องกันได้อย่างทันท่วงที ช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการรักษาที่ดีขึ้นและลดอัตราการกลับเข้าโรงพยาบาล

4.ธุรกิจการตลาด

สำหรับสายการตลาด Data Analytics เป็นเครื่องมือสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพแคมเปญ ผ่าน การปรับแต่งแคมเปญการตลาด โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์, การคลิกโฆษณา, และข้อมูล Demographic ของลูกค้า เพื่อแบ่งกลุ่มเป้าหมายให้ละเอียดขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถส่งมอบข้อความและโปรโมชั่นที่ตรงกับความสนใจของลูกค้าแต่ละกลุ่มหรือแต่ละบุคคล ทำให้แคมเปญมีอัตราการตอบรับและ Conversion Rate ที่สูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

5.ธุรกิจการผลิต

ในอุตสาหกรรมการผลิต Data Analytics มีส่วนช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนผ่าน การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ด้วยการติดตั้งเซ็นเซอร์บนเครื่องจักรเพื่อเก็บข้อมูลการทำงานต่างๆ เช่น อุณหภูมิหรือการสั่นสะเทือน แล้วนำมาวิเคราะห์หารูปแบบที่บ่งชี้ถึงความผิดปกติ ซึ่งช่วยให้สามารถคาดการณ์ได้ว่าเครื่องจักรชิ้นใดมีแนวโน้มจะเสียในอนาคต ทำให้สามารถวางแผนการซ่อมบำรุงได้ล่วงหน้า ลดการหยุดชะงักของสายการผลิตและประหยัดค่าใช้จ่ายในการซ่อมฉุกเฉิน

 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