ในยุคที่ทุกองค์กรต่างใช้ข้อมูลในการขับเคลื่อน (Data-Driven Organization) การครอบครองข้อมูลจำนวนมหาศาล หรือ “Big Data” เปรียบเสมือนการได้ครอบครองขุมทรัพย์ทางธุรกิจ จึงเกิด “ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล” หรือ “Data Analysis” ที่เป็นกระบวนการเพื่อนำทรัพย์สินที่มีอยู่ไปใช้ให้เกิดประโยชน์
ซึ่งองค์กรระดับโลกที่ประสบความสำเร็จ ก็ทำมีการทำ Data Analysis เพื่อแผนทางการตลาด วางแคมเปญต่าง ๆ เพื่อพัฒนาสินค้าหรือบริการ เจ้าของธุรกิจสมัยใหม่จึงควรศึกษาขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลและนำมาประยุกต์ใช้กับองค์กรให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
ความหมายของ การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือ การรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) มาจัดเรียงให้เป็นระบบ และนำมาวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก (Insight) เพื่อสรุปผลและใช้สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อย่างที่ทราบกันดีว่าขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คือ กระบวนการที่เกิดขึ้นเพื่อพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตและช่วยในการตัดสินใจ ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นไม่มีข้อกำหนดที่ตายตัว บางองค์กรอาจจะมี 5 ขั้นตอน, 7 ขั้นตอน หรือ 9 ขั้นตอน ขึ้นอยู่กับรูปแบบการทำงานของแต่ละองค์กร
ซึ่ง 9 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจมีดังนี้
ในการวิเคราะห์ข้อมูล ผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับความต้องการของลูกค้า การมีความเข้าใจในข้อมูลจึงเป็นเรื่องสำคัญ โดยต้องเริ่มตั้งคำถามคำถามก่อนที่จะเริ่มการวิเคราะห์ใด ๆ การกำหนดคำถามและตั้งสมมติฐานในสิ่งที่ต้องการหาคำตอบจะช่วยคัดกรองข้อมูล เพื่อให้ได้เฉพาะข้อมูลที่ต้องการ ช่วยให้การวิเคราะห์มีเป้าหมายชัดเจนและไม่เสียเวลาไปกับข้อมูลที่ไม่จำเป็น
เมื่อทราบแล้วว่าต้องการหาคำตอบอะไร ในขั้นตอนวิเคราะห์ข้อมูลนี้คือการกำหนดว่า “จะใช้ข้อมูลอะไร” เช่น ข้อมูลยอดขาย, ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า, หรือข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย การกำหนดชุดข้อมูลอย่างชัดเจนจะช่วยวางแผนการดึงข้อมูลและจัดเก็บให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายต่อการประมวลผล และยังช่วยลดความซ้ำซ้อนหรือข้อมูลขยะที่อาจส่งผลต่อความแม่นยำของผลลัพธ์
หลังจากการกำหนดคำถามและกำหนดชุดข้อมูล ขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูลจะทำการดึงข้อมูลจากแหล่งเดียว หรือแหล่งอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง โดยใช้เครื่องมือ เช่น คอมพิวเตอร์ แบบสอบถาม บุคลากรหรือผู้เชี่ยวชาญ เป็นต้น การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว ขั้นตอน Data Analytics ต่อไปคือการทำความสะอาดข้อมูล หรือ Data Cleansing เนื่องจากข้อมูลที่ถูกรวบรวมมาอาจมีข้อผิดพลาด เช่น ค่าว่าง, ค่าผิดประเภท, หรือข้อมูลซ้ำซ้อน เพื่อให้ข้อมูลเป็นระเบียบ มีความถูกต้อง ลบข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน และลดโอกาสการตีความผิดจากข้อมูลที่มีปัญหา
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตรวจสอบ (Exploratory Data Analysis) เป็นกระบวนการตรวจสอบและสำรวจข้อมูลเบื้องต้น เช่น การดูว่าแต่ละฟีเจอร์มีค่าเฉลี่ยเท่าไร, มีการกระจายข้อมูลอย่างไร หรือมีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรใดที่น่าสนใจบ้าง โดยวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นก่อนที่จะเข้าสู่การวิเคราะห์เชิงลึก ซึ่งช่วยตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูลนั้น เมื่อจบกระบวนการนี้อาจจะมีการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมหรือการล้างข้อมูลมากขึ้น
จากกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตรวจสอบ ทำให้เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ได้ชุดข้อมูลมา สร้าง (Machine Learning)Model เพื่อนำไปใช้ในการพยากรณ์หรือจำแนก เช่น พยากรณ์ยอดขายในอนาคต หรือจำแนกลูกค้าว่ามีแนวโน้มยกเลิกบริการหรือไม่
ตีความข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์และ Machine Learning Model โดยใช้ทักษะด้านวิทยาการข้อมูล (Data Science) ที่เกี่ยวกับตัวเลขและสถิติ การใช้โปรแกรมและเทคนิคขั้นสูง เป็นต้น ยกตัวอย่างเช่น ถ้าโมเดลแสดงว่า “โปรโมชั่น A มีผลต่อการซื้อซ้ำมากกว่าปกติ 20%” ต้องสามารถแปลงผลลัพธ์นี้เป็นแนวทางการตัดสินใจ เช่น การเพิ่มงบโฆษณาในแคมเปญนั้น หรือปรับแผนการตลาดให้สอดคล้องกับข้อมูล
ผลิตภัณฑ์ข้อมูล (Data Products) คือผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล อาจอยู่ในรูปแบบ Dashboard,(API), ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) หรือระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติ สิ่งเหล่านี้จะถูกนำไปใช้งานจริงโดยทีมงานหรือระบบอื่น ๆ ต่อไป โดยอาศัยผลวิเคราะห์จากโมเดลที่สร้างไว้
ผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลจะมีความซับซ้อน จึงต้องใช้เครื่องมือ Data Visualization เช่น กราฟแท่ง แผนภูมิวงกลม หรือDashboard ที่แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายเพียงการมองเห็น เพื่อให้เข้าใจตรงกันและสามารถนำไปใช้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีควรเริ่มต้นจากการตั้งคำถามที่ชัดเจนว่าต้องการรู้อะไรจากข้อมูล เช่น ลูกค้ากลุ่มไหนมีแนวโน้มซื้อซ้ำ? ยอดขายช่วงไหนตกต่ำ? สินค้าไหนทำกำไรสูงสุด? เมื่อมีคำถามแล้ว ควรตั้ง สมมติฐานเพื่อทดสอบ สมมติฐานนี้จะช่วยกำหนดทิศทางการเลือกข้อมูล และเครื่องมือวิเคราะห์ให้เหมาะสม
นอกจากนี้ ขั้นตอนเริ่มต้นยังรวมถึงการกำหนดชุดข้อมูลที่ต้องใช้ (เช่น ข้อมูลลูกค้า, ยอดขาย, พฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์) และการวางแผนการรวบรวมข้อมูล ทั้งจากแหล่งภายใน (เช่น CRM) และภายนอก (เช่น Social Listening)
การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ตามวัตถุประสงค์ในการใช้งาน ได้แก่
โดยสรุปแล้ว “ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล” ยังคงเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาได้ การได้มาซึ่งข้อมูลที่มีคุณภาพ จะสามารถตอบถาม คาดการณ์ผลลัพธ์ และช่วยวางแผนทางการตลาดได้อย่างตรงจุด ไม่ว่าจะเป็นองค์กรขนาดเล็กหรือใหญ่ก็สามารถทำขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลได้เช่นกัน เพื่อขับเคลื่อนให้ธุรกิจเติบโตนำหน้าคู่แข่ง และมีการวางกลยุทธ์เพื่อสร้างกำไรได้อย่างชาญฉลาด
อยากวิเคราะห์ข้อมูล แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไงดี? ปรึกษา Data Wow ได้วันนี้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560 เรามีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Solution ที่มีประสบการณ์หลากหลายภาคธุรกิจ เราศึกษาและทำความเข้าใจองค์กรของคุณ พร้อมใช้เทคโนโลยีช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ Insight ที่ตอบโจทย์ พร้อมพาองค์กรของคุณก้าวสู่การเป็นผู้นำทางธุรกิจยุคใหม่