Quantitative Data Analysis คืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data Analysis) เป็นกระบวนการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นตัวเลข เพื่อหาความสัมพันธ์ แนวโน้ม และรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเหล่านั้น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณมีประโยชน์มากมาย ทั้งในเชิงธุรกิจและส่วนตัว ซึ่ง Quantitative Data Analysis สามารถช่วยให้ธุรกิจลดต้นทุน เพิ่มกำไร และปรับปรุงประสิทธิภาพได้ ด้วยการใช้ข้อมูลที่เก็บมาจากลูกค้า ผู้ให้บริการ ผู้คน หรือสิ่งแวดล้อม เพื่อวิเคราะห์และตัดสินใจที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น

1. ช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า 

Quantitative Data Analysis ช่วยให้ธุรกิจรู้ว่าลูกค้าชอบสินค้าหรือบริการอะไรมากที่สุด และเหตุผลที่ทำให้เขาชอบ โดยการใช้เครื่องมือเช่น แบบสอบถาม การสำรวจต่าง ๆ

2. ช่วยให้ธุรกิจหาวิธีลดต้นทุนการผลิต

Quantitative Data Analysis สามารถช่วยให้ธุรกิจหาวิธีลดต้นทุนการผลิต การขนส่ง หรือการบริหารจัดการได้ โดยการใช้เครื่องมือเช่น การวิเคราะห์ความคุ้มค่า การวิเคราะห์การควบคุมคุณภาพ หรือการวิเคราะห์การจัดลำดับความสำคัญ

3. ช่วยให้ธุรกิจหาวิธีเพิ่มกำไร การตลาด

เมื่อเราหาวิธีในการลดต้นทุนได้แล้ว แน่นอนว่า Quantitative Data Analysis สามารถช่วยให้ธุรกิจหาวิธีเพิ่มกำไร การตลาด หรือการแข่งขันได้ โดยการใช้เครื่องมือเช่น การวิเคราะห์การตั้งราคา การวิเคราะห์การตอบสนองต่อการส่งเสริมการขาย หรือการวิเคราะห์การแบ่งส่วนตลาด

ประเภทของ Quantitative Data Analysis มีอะไรบ้าง

Quantitative Data Analysis มีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณอยู่หลากหลายประเภท ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และข้อมูลที่ใช้ ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่พบบ่อย ได้แก่

1. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา (Descriptive Analysis)

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสรุปลักษณะ หรือคุณสมบัติของข้อมูล โดยไม่มีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร หรือการทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนามักใช้เครื่องมือทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าสัมประสิทธิ์การแปรผัน การจัดกลุ่ม การแจกแจง การสร้างตาราง แผนภูมิ หรือกราฟ เพื่อแสดงผลข้อมูลอย่างกระชับ และง่ายต่อการเข้าใจ

2. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงอนุมาน (Inferential Analysis) 

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสรุปผล หรือทำนายเกี่ยวกับประชากร จากข้อมูลที่เก็บมาจากตัวอย่าง โดยมีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร หรือการทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงอนุมานมักใช้เครื่องมือทางสถิติ เช่น การทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์ความแปรปรวน การวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์การสัมพันธ์ การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่ม การวิเคราะห์การประมวลผล หรือการวิเคราะห์การออกแบบการทดลอง เพื่อหาความน่าจะเป็น ความมั่นใจ ความสัมพันธ์ หรือความสำคัญของข้อมูล

3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสาเหตุ (Causal Analysis) 

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสาเหตุ และผลระหว่างตัวแปรต่างๆ โดยมีการควบคุมตัวแปรอื่นๆ ที่อาจมีผลกระทบ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสาเหตุมักใช้เครื่องมือทางสถิติ เช่น การวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์การออกแบบการทดลอง การวิเคราะห์การแทนที่ การวิเคราะห์การเปรียบเทียบ หรือการวิเคราะห์การแทรกแซง เพื่อหาความสัมพันธ์ และความแข็งแรงของความสาเหตุ และผล

4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงค้นหา (Exploratory Analysis) 

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความรู้ หรือความเป็นไปได้ใหม่ๆ จากข้อมูลที่มี โดยไม่มีการกำหนดสมมติฐาน หรือความสัมพันธ์ล่วงหน้า การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงค้นหามักใช้เครื่องมือทางสถิติ เช่น การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่ม การวิเคราะห์การจัดลำดับ การวิเคราะห์การลดมิติ การวิเคราะห์การเรียนรู้เชิงเส้น การวิเคราะห์การเรียนรู้เชิงลึก หรือการวิเคราะห์การเรียนรู้เชิงเสริม เพื่อหาความสัมพันธ์ ความแตกต่าง หรือความหลากหลายของข้อมูล

ประโยชน์ของ Quantitative Data Analysis มีอะไรบ้าง

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data Analysis) มีประโยชน์ต่าง ๆ มากมาย ทั้งในด้านวิทยาศาสตร์ ด้านธุรกิจ ด้านการศึกษา ด้านการสื่อสาร ด้านการสังคม และ อื่น ๆ อีกมากมาย ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่นิยมใช้มีดังนี้

1. Quantitative Data Analysis ช่วยให้เราสามารถวัด ตีความ และสรุปผลข้อมูลที่เป็นตัวเลขได้

ข้อมูลที่เป็นตัวเลข เช่น จำนวน ราคา คะแนน อัตรา หรือสัดส่วน เป็นข้อมูลที่มีความแม่นยำ ความเชื่อถือได้ และความเป็นทางการสูง การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณช่วยให้เราสามารถวัด ตีความ และสรุปผลข้อมูลเหล่านี้ได้ โดยใช้เครื่องมือทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าสัมประสิทธิ์การแปรผัน การจัดกลุ่ม การแจกแจง การสร้างตาราง แผนภูมิ หรือกราฟ เพื่อแสดงผลข้อมูลอย่างกระชับ และง่ายต่อการเข้าใจ

2. Quantitative Data Analysis ช่วยให้เราสามารถทดสอบสมมติฐาน หรือทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ในข้อมูลได้

สมมติฐาน เป็นคำตอบที่เป็นไปได้ หรือความคาดหมายที่มีต่อปรากฏการณ์ หรือความสัมพันธ์ใดๆ ที่เกิดขึ้นในข้อมูล การทดสอบสมมติฐาน เป็นการตรวจสอบว่าสมมติฐานที่เราตั้งขึ้นนั้น มีความถูกต้อง ความเหมาะสม และความสำคัญอย่างไร โดยใช้ข้อมูลที่เก็บมาจากตัวอย่าง หรือประชากร การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณช่วยให้เราสามารถทดสอบสมมติฐานได้ โดยใช้เครื่องมือทางสถิติ

ทั้งหมดนี้คือเรื่องราวที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Quantitative Data Analysis เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ที่ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มกำไรในธุรกิจ ด้วยการนำเสนอข้อมูลที่มีคุณค่าและการวิเคราะห์ทางสถิติอย่างเป็นระบบ ธุรกิจสามารถตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ และทำให้สามารถแข่งขันได้อย่างมีประสิทธิภาพในตลาดที่ท้าทายอยู่ในปัจจุบัน ไม่ว่าคุณจะอยู่ในธุรกิจหรือส่วนตัวก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นทักษะที่ควรต้องมี 

และถ้าคุณคือเจ้าของธุรกิจ ที่มองหาผู้เชี่ยวชาญด้านการเก็บ Big Data ที่ Digimusketeers เรามีบริการ Data Consulting วิเคราะห์ข้อมูลผ่านการติดตั้ง Tools ที่ใช้เก็บข้อมูลทุกการเคลื่อนไหวผ่านเว็บไซต์ ให้เราได้ ข้อมูลผู้บริโภคเชิงลึกที่เป็นกลุ่มเป้าหมายของธุรกิจ เพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจ ในอนาคตให้เติบโต ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญฟรี

Coursera คืออะไร

Coursera เป็นแพลตฟอร์มเรียนออนไลน์ที่ให้บริการคอร์สเรียนออนไลน์กว่า 4,600 คอร์ส จากมหาวิทยาลัยและสถาบันชั้นนำทั่วโลก เช่น มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด มหาวิทยาลัยออกซฟอร์ด เป็นต้น คอร์สเรียนมีให้เลือกหลากหลายสาขาวิชา ทั้งด้านธุรกิจ เทคโนโลยี วิทยาศาสตร์ ศิลปะ และอื่นๆ อีกมากมาย

โดยคอร์สออนไลน์ของ Coursera แบ่งคอร์สเรียนออกเป็น 3 ระดับ ได้แก่

• Course: คอร์สเรียนสั้นๆ ประมาณ 4-6 สัปดาห์
• Specialization: เป็นชุดของคอร์สออนไลน์ที่เกี่ยวข้องกัน ใช้เวลาเรียนประมาณ 4-10 สัปดาห์ และมีโครงงานสุดท้ายเพื่อให้คุณประยุกต์ใช้ความรู้ที่ได้รับ
• Professional Certificate: คอร์สเรียนระดับมืออาชีพ ช่วยให้คุณเตรียมความพร้อมสำหรับอาชีพที่คุณสนใจ หรือเพิ่มทักษะที่จำเป็นสำหรับอาชีพของคุณ ใช้เวลาเรียนประมาณ 10-20 สัปดาห์

คอร์สเรียนส่วนใหญ่บน Coursera เปิดให้เรียนฟรี แต่หากต้องการรับใบรับรอง (Certificate) จะต้องจ่ายค่าธรรมเนียม ซึ่งแตกต่างกันไปในแต่ละคอร์ส

ประโยชน์ของการเรียนบน Coursera มีอะไรบ้าง

การเรียนออนไลน์ผ่านแพลตฟอร์ม Coursera มีประโยชน์มากมาย ไม่ว่าจะเป็น

1. เพิ่มทักษะและความรู้

คอร์สเรียนบน Coursera ครอบคลุมเนื้อหาที่ทันสมัยและเป็นประโยชน์ต่อการทำงานและชีวิตประจำวัน ยกตัวอย่างเช่น Google Data Analytics Professional Certificate คอร์สเรียนการวิเคราะห์ข้อมูลระดับมืออาชีพ จาก Google, Data Science for Everyone คอร์สเรียน Data Science สำหรับผู้เริ่มต้น, คอร์สเรียน Machine Learning เป็นต้น

2. พัฒนาตนเอง

การเรียนออนไลน์ช่วยให้ผู้เรียนสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง สะดวกเวลาไหน เมื่อไหร่ ก็สามารถเรียนได้

3. ประหยัดค่าใช้จ่าย

ค่าธรรมเนียมคอร์สเรียนบน Coursera เมื่อเทียบกับค่าเล่าเรียนในมหาวิทยาลัยแล้ว ถือว่าราคาไม่แพง

Google Data Analytics คืออะไร

Google Data Analytics คือเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลบนเว็บไซต์จาก Google ซึ่งช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์สามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลของเว็บไซต์ของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลเหล่านี้สามารถช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์เข้าใจพฤติกรรมของผู้เข้าชมเว็บไซต์ของตน และปรับปรุงเว็บไซต์ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น Google Data Analytics มีฟีเจอร์ต่าง ๆ มากมายที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็น

• Google Sheets หรือ Google BigQuery ใช้เพื่อเก็บ จัดการ และเข้าถึงข้อมูล
• Google Data Studio ใช้เพื่อสร้างแผนภูมิ แดชบอร์ด และรายงานข้อมูล
• Google Cloud Platform ใช้เพื่อประมวลผล วิเคราะห์ และสร้างเรื่องราวจากข้อมูลขนาดใหญ่
• R หรือ Python ใช้เพื่อเขียนโค้ด สร้างฟังก์ชัน และประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

Google Data Analytics มีความยืดหยุ่นและเข้ากันได้กับเครื่องมืออื่นๆ ที่คุณอาจใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Excel, SQL, Tableau หรือ Power BI คุณสามารถนำเข้าหรือส่งออกข้อมูลได้ง่ายๆ และเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของคุณ

Coursera Google Data Analytics คอร์สออนไลน์ เรียนได้ทุกที่ทุกเวลา 

หากคุณสนใจเรียนรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเครื่องมือและกระบวนการของ Google คุณอาจสนใจในคอร์สออนไลน์ที่มีชื่อว่า Coursera Google Data Analytics คอร์สออนไลน์นี้เป็นส่วนหนึ่งของ Professional Certificate ที่จัดโดย Google และ Coursera เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับผู้ที่ต้องการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล

คอร์สออนไลน์นี้มีทั้งหมด 8 ส่วน แต่ละส่วนมีเนื้อหา แบบฝึกหัด และคลิปวิดีโอที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้เกี่ยวกับหลักการ ขั้นตอน และเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะได้เห็นตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลจากธุรกิจ องค์กร หรือสถานการณ์จริง และได้ลองปฏิบัติด้วยตนเอง คุณยังจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการใช้ภาษา R ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

Coursera Google Data Analytics เหมาะกับใคร?

ก่อนอื่นต้องบอกก่อนว่า คอร์สนี้ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์หรือความรู้เรื่องการเขียนโปรแกรมมาก่อน เพราะคอร์สนี้จะสอนคุณตั้งแต่พื้นฐาน รวมถึง

1. ผู้ที่สนใจด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

คอร์สนี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้พื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูล หรือผู้ที่มีพื้นฐานอยู่แล้วต้องการพัฒนาทักษะเพิ่มเติม

2. ผู้ที่กำลังมองหาโอกาสในการก้าวสู่สายงาน Data Analyst 

Coursera Google Data Analytics จะช่วยเพิ่มทักษะและความรู้ที่จำเป็นสำหรับสายงาน Data Analyst ที่จะได้ทำงานร่วมกับหลายฝ่ายในองค์กร เช่น ฝ่ายการตลาด ฝ่ายขาย ฝ่ายการเงิน และฝ่ายทรัพยากรบุคคล เพื่อช่วยให้องค์กรเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มของตลาด และประสิทธิภาพของการดำเนินงาน ซึ่งสายงาน Data Analyst เป็นสายงานที่เติบโตอย่างรวดเร็ว เนื่องจากองค์กรต่างๆ ต่างต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจให้เติบโตและประสบความสำเร็จ

3. ผู้ที่ทำงานด้านการตลาด การขาย การเงิน หรือธุรกิจ

คอร์สนี้สามารถช่วยพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในการทำงาน

Coursera Google Data Analytics Professional Certificate เป็นคอร์สเรียนออนไลน์ที่คุ้มค่าสำหรับผู้ที่สนใจด้านการวิเคราะห์ข้อมูล คอร์สนี้ครอบคลุมเนื้อหาที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล ทั้งพื้นฐานไปจนถึงเทคนิคขั้นสูง โดยผู้เรียนจะได้เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญของ Google และสามารถเรียนได้ทุกที่ ทุกเวลา ซึ่งเราสามารถสมัครเรียนได้ฟรี แต่หากต้องการรับใบรับรองจะต้องเสียค่าธรรมเนียม 499 ดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 17,000 บาท) 

สำหรับใครที่สนใจอยากเพิ่มทักษะความรู้ใหม่ ๆ Coursera Google Data Analytics เป็นอีกหนึ่งคอร์สที่น่าสนใจ อีกทั้งสะดวก ยืดหยุ่น เข้าใจง่าย และมีบทเรียนภาษาไทย หากคุณต้องการเรียนคอร์สออนไลน์นี้ คุณสามารถสมัครได้ที่เว็บไซต์ของ Coursera ได้เลย ส่วนใครที่กำลังมองหาบริการที่ช่วยวิเคราะห์การตลาดด้วยข้อมูลเชิงลึก ที่ Digimusketeers เรามีบริการ Data Consulting วิเคราะห์ข้อมูลผ่านการติดตั้ง Tools ที่ใช้เก็บข้อมูลทุกการเคลื่อนไหวผ่านเว็บไซต์ ให้เราได้ ข้อมูลผู้บริโภคเชิงลึกที่เป็นกลุ่มเป้าหมายของธุรกิจ เพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจ ในอนาคตให้เติบโต ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญฟรี

ทำความรู้จัก Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis (EDA) คือกระบวนการทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อให้เข้าใจลึกซึ้งถึงลักษณะและคุณลักษณะของข้อมูล โดย EDA เป็นเครื่องมือสำคัญในการเข้าใจข้อมูลเพราะช่วยให้ธุรกิจทำสิ่งต่อไปนี้

1. EDA ช่วยธุรกิจเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น

เช่น ขนาดของข้อมูล ประเภทของข้อมูล ขอบเขตของข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

2. EDA ช่วยธุรกิจค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่

เช่น ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาด ข้อมูลเกี่ยวกับโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณ ในการช่วยให้ค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล

3. EDA ช่วยธุรกิจระบุปัญหาหรือข้อผิดพลาดในข้อมูล

EDA จะช่วยระบุปัญหาหรือข้อผิดพลาดในข้อมูล ส่งผลให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลได้

4. EDA ช่วยธุรกิจเลือกวิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับข้อมูล

ยกตัวอย่างเช่น บริษัทค้าปลีกอาจใช้ EDA เพื่อสำรวจข้อมูลการขายของตน เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก เช่น สินค้าชนิดใดขายดี ลูกค้ากลุ่มใดซื้อสินค้ามากที่สุด ช่วงเวลาใดที่มียอดขายสูงสุด ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายของบริษัทได้ หรือจะนำเทคนิค EDA ไปใช้ในบริษัทขนส่ง  เพื่อสำรวจข้อมูลเส้นทางของตน เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก เช่น เส้นทางใดที่มีปริมาณรถหนาแน่นที่สุด เส้นทางใดมีความเสี่ยงเกิดอุบัติเหตุสูง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการขนส่งของบริษัท เป็นต้น

จะเห็นว่า Exploratory Data Analysis (EDA) เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับธุรกิจทุกรูปแบบ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับข้อมูลได้หลากหลายประเภท ผู้ประกอบการหรือนักธุรกิจที่ต้องการนำ EDA มาใช้ในธุรกิจ ควรศึกษาและฝึกฝนการใช้ EDA เบื้องต้น เพื่อให้สามารถเข้าใจข้อมูลและค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนในการทำ EDA มีอะไรบ้าง

การทำ EDA ถือเป็นกระบวนการที่มีความสำคัญอย่างมากในการทำความเข้าใจข้อมูลเชิงลึก EDA ไม่เพียงเป็นขั้นตอนสำคัญในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ และนี่คือขั้นตอนในการทำ EDA

1. ทำความรู้จักกับข้อมูล

เป็นการสำรวจข้อมูลเบื้องต้น เช่น ขนาดของข้อมูล ประเภทของข้อมูล ขอบเขตของข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลมากขึ้น

2. ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล

เป็นการตรวจสอบว่าข้อมูลมีครบถ้วน ไม่มีค่าว่างหรือค่าผิดพลาด ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจมั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความถูกต้อง

3. สำรวจข้อมูลเชิงสถิติ

เป็นการสำรวจข้อมูลโดยใช้สถิติพื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ฯลฯ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลเชิงลึกบางอย่าง เช่น แนวโน้มของข้อมูล ความผันผวนของข้อมูล เป็นต้น

4. การสร้างกราฟและแผนภูมิ

เป็นการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบของภาพ เช่น กราฟ และ แผนภูมิ เช่น กราฟเส้น, เส้นแท่ง, แผนภูมิวงกลม ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น

5. ระบุข้อมูลเชิงลึก

เป็นการระบุข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้

ซึ่งขั้นตอนในการทำ EDA ที่กล่าวมานี้ เราสามารถนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายของบริษัทได้ Exploratory Data Analysis ถือเป็นเครื่องมือที่สำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจทำความเข้าใจข้อมูลและตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

เครื่องมือสำหรับทำ Exploratory Data Analysis มีอะไรบ้าง

สำหรับเครื่องมือในการทำ Exploratory Data Analysis (EDA) นั้นมีให้เลือกมากมายที่สามารถใช้สำหรับ EDA โดยเครื่องมือเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่

1. โปรแกรมสเปรดชีต

เช่น Microsoft Excel หรือ Google Sheets มีความสามารถในการจัดการข้อมูล คำนวณสถิติพื้นฐาน และสร้างกราฟและแผนภูมิของข้อมูล โดยไม่ต้องเขียนโค้ด โปรแกรมสเปรดชีต สามารถใช้งานได้ทั้งบนเว็บและเดสก์ท็อป และสามารถทำงานร่วมกับผู้อื่นได้ โปรแกรมสเปรดชีต มีคำสั่งและสูตรที่ใช้ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งส่วนใหญ่มีรูปแบบเหมือนกัน แต่บางคำสั่งอาจมีการใช้งานหรือการแสดงผลที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับโปรแกรมที่ใช้

2. ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูล

เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับทำ EDA เครื่องมือเหล่านี้มีฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติและการสร้างภาพข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น อาทิเช่น Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) เป็นกระบวนการสำรวจและตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้น เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นก่อนการนำข้อมูลไปใช้หรือนำไปวิเคราะห์เชิงลึก โดยมุ่งเน้นไปที่การค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งอาจไม่ชัดเจนหรือไม่สามารถมองเห็นได้ทันที

3. เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล

เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบของภาพ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Tableau, QlikView, Power BI

ซึ่งแต่ละเครื่องมือสำหรับทำ EDA ที่มีให้เลือกใช้งาน ล้วนแล้วแต่มีความสามารถ ความแตกต่าง และความเหมาะสมตามลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ การทำ EDA เป็นกระบวนการที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล และช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลมากขึ้น และสามารถตัดสินใจในการใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลระดับสูงได้

หากคุณเป็นเจ้าของธุรกิจ ที่กำลังมองหาบริการวิเคราะห์การตลาดด้วยข้อมูลเชิงลึก ที่ Digimusketeers เรามีบริการ Data Consulting วิเคราะห์ข้อมูลผ่านการติดตั้ง Tools ที่ใช้เก็บข้อมูลทุกการเคลื่อนไหวผ่านเว็บไซต์ มีการทำ Data Tracking เพื่อเก็บข้อมูลสำหรับการทำ Data Analysis ได้ข้อมูลผู้บริโภคเชิงลึกที่เป็นกลุ่มเป้าหมาย เพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจ ในอนาคตให้เติบโต ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญฟรี ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญฟรี

Google Data Analytics เป็นเครื่องมือวิเคราะห์เว็บไซต์ที่ช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์สามารถเข้าใจพฤติกรรมของผู้เข้าชม รวมไปถึงประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดและคอนเทนต์ต่างๆ บนเว็บไซต์ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงและพัฒนาเว็บไซต์ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ในบทความนี้ เราจะมารีวิว Google data analytics ฉบับเริ่มต้น เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานการใช้งานและประโยชน์ของเครื่องมือนี้

Google Data Analytics คืออะไร?

Google Data Analytics คือเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์และเก็บข้อมูลสถิติของเว็บไซต์ เพื่อติดตามว่าผู้ใช้งานเว็บไซต์มีใครบ้าง มีเพศอะไร อายุเท่าไร ใช้อุปกรณ์ที่ไหนเข้าเว็บไซต์ โดยเป็น PC หรือโทรศัพท์ และมาจากช่องทางไหน เช่น Google หรือ Facebook ซึ่งทำให้คุณสามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์และวางกลยุทธ์การตลาดออนไลน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

นอกจากนี้ยังสามารถวัดผลได้อย่างแม่นยำ หากธุรกิจของคุณมีเว็บไซต์ คุณไม่ควรพลาดที่จะใช้เครื่องมือนี้ และสิ่งที่สำคัญคือคุณสามารถใช้ google data analytics ได้ฟรี!

Google data analytics ดีต่อธุรกิจอย่างไร?

ทำไมธุรกิจควรมี Google data analytics? เนื่องจาก Google data analytics สามารถช่วยให้ผู้ใช้งานติดตามและระบุแนวโน้มของผู้ที่เข้ามามีส่วนร่วมกับเว็บไซต์ อีกทั้งยังมีประโยชน์อื่นๆ อีก เช่น 

• เครื่องมือในการสร้างภาพข้อมูลและตรวจสอบ เช่น การสร้าง Dashboard ดัชนีชี้วัด พร้อมภาพ Visual ที่อัปเดตตามข้อมูลที่เกิดขึ้นแบบ Real Time ช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถเข้าใจข้อมูลเชิงลึกได้ง่ายขึ้น
• การกรองข้อมูล การจัดการ และการวิเคราะห์ช่องทาง ช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างเจาะลึกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• อินเตอร์เฟสโปรแกรมการรวบรวมข้อมูล API ช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถเชื่อมต่อ Google data analytics กับระบบอื่นๆ เพื่อรวบรวมข้อมูลได้มากขึ้น
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์, ข่าวกรอง และการตรวจจับความผิดปกติ ช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ระบุโอกาส และแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว
• การแบ่งกลุ่มสำหรับการวิเคราะห์ชุดย่อย ช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะกลุ่มได้อย่างเจาะลึก
• รายงานสำหรับโฆษณาที่กำหนดเอง, Acquisition, พฤติกรรมของผู้ชม และ Conversion ช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถติดตามผลลัพธ์ของแคมเปญการตลาดต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การแบ่งปันการสื่อสารทางอีเมล และการผสานร่วมกันกับเครื่องมืออื่น เช่น Google Ads, Google Data Studio, Salesforce Marketing Cloud, Google AdSense, Google Optimize 360, Google Search Ads 360, Google Display & Video 360, Google Ad Manager and Google Search Console ช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถแชร์ข้อมูลและทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Google data analytics ทำอะไรได้บ้าง?

Google data analytics เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยมอย่างมาก เนื่องจากสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาเว็บไซต์ได้หลากหลายประการ ดังนี้

1. การวิเคราะห์ข้อมูล Acquisition 

ช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์ทราบถึงแหล่งที่มาของผู้เข้าชมเว็บไซต์ เช่น ช่องทางโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์อื่น ๆ หรือเครื่องมือค้นหา ซึ่งข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้ปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดออนไลน์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เช่น หากพบว่าผู้เข้าชมส่วนใหญ่มาจากช่องทางโซเชียลมีเดีย เจ้าของเว็บไซต์อาจเพิ่มงบประมาณในการทำโฆษณาบนโซเชียลมีเดียมากขึ้น

2. การวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า 

ช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์เข้าใจพฤติกรรมของผู้เข้าชมเว็บไซต์ เช่น หน้าใดที่ผู้เข้าชมใช้เวลานานที่สุด หน้าใดที่ผู้เข้าชมคลิกออกจากเว็บไซต์เร็วที่สุด ซึ่งข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้ปรับปรุงเนื้อหาและการออกแบบเว็บไซต์ให้ตรงกับความต้องการของผู้เข้าชมมากขึ้น

3. การวิเคราะห์ Conversion Rate 

ช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์วัดประสิทธิภาพของเว็บไซต์ในการบรรลุเป้าหมาย เช่น การสมัครสมาชิก การซื้อสินค้า การลงทะเบียนรับสิทธิพิเศษ เป็นต้น ซึ่งข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้ปรับปรุงเว็บไซต์ให้ดึงดูดผู้เข้าชมให้เกิดการ Conversion มากขึ้น

4. การวิเคราะห์ข้อมูล Demographic 

ช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์เข้าใจกลุ่มเป้าหมายของเว็บไซต์ เช่น เพศ อายุ สถานที่ตั้ง ความสนใจและความชอบ ซึ่งข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้กำหนดกลยุทธ์การตลาดและเนื้อหาของเว็บไซต์ให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น

5. การนำข้อมูลเชิงลึกไปต่อยอดการทำโฆษณาออนไลน์

ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Google data analyticsสามารถนำไปใช้ต่อยอดการทำโฆษณาออนไลน์บนแพลตฟอร์มอื่น ๆ เช่น Facebook Ads, Google Ads เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์สามารถเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

6. การวัดความเร็วของหน้าเว็บไซต์ 

ความเร็วของหน้าเว็บไซต์มีผลต่อประสบการณ์การใช้งานของผู้เข้าชมและการจัดอันดับเว็บไซต์ในผลการค้นหาของ Google ดังนั้นเจ้าของเว็บไซต์ควรตรวจสอบความเร็วของหน้าเว็บไซต์เป็นประจำ และปรับปรุงให้เร็วขึ้นเท่าที่จะเป็นไปได้

Google data analytics ดูรายงานแบบไหนได้บ้าง?

Google data analytics เป็นเครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยมอย่างมาก เนื่องจากสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาเว็บไซต์ได้หลากหลายประการ เจ้าของเว็บไซต์สามารถใช้ประโยชน์จากรายงาน Google data analytics เพื่อปรับปรุงเว็บไซต์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยรายงาน Google data analytics แบ่งออกเป็น 4 ส่วนหลัก ได้แก่

1. Audience Reports

รายงาน Audience จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับผู้ที่เข้ามาใช้งานเว็บไซต์ เช่น เพศ อายุ สถานที่ตั้ง ความสนใจและความชอบ ซึ่งข้อมูลนี้จะช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์เข้าใจกลุ่มเป้าหมายของเว็บไซต์ได้ดีขึ้น

ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายในการทำโฆษณาได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เช่น หากพบว่าผู้เข้าชมเว็บไซต์ส่วนใหญ่เป็นเพศชาย อายุระหว่าง 25-35 ปี อาศัยอยู่ในกรุงเทพฯ และสนใจเรื่องแฟชั่น เจ้าของเว็บไซต์อาจเลือกทำโฆษณาบนโซเชียลมีเดีย เช่น Facebook หรือ Instagram เพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายดังกล่าวได้มากขึ้น

2. Acquisition Reports

รายงาน Acquisition จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งที่มาของผู้เข้าชมเว็บไซต์ เช่น ช่องทางโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์อื่น ๆ หรือเครื่องมือค้นหา ซึ่งข้อมูลนี้จะช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์เข้าใจว่าผู้เข้าชมเว็บไซต์มาจากช่องทางใด

ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้เพื่อเลือกช่องทางที่เหมาะสมในการโปรโมตเว็บไซต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เช่น หากพบว่าผู้เข้าชมเว็บไซต์ส่วนใหญ่มาจากช่องทางโซเชียลมีเดีย เจ้าของเว็บไซต์อาจเพิ่มงบประมาณในการทำโฆษณาบนโซเชียลมีเดียมากขึ้น

3. Behavior Reports

รายงาน Behavior จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้เข้าชมเว็บไซต์ เช่น หน้าใดที่ผู้เข้าชมใช้เวลานานที่สุด หน้าใดที่ผู้เข้าชมคลิกออกจากเว็บไซต์เร็วที่สุด ซึ่งข้อมูลนี้จะช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์เข้าใจว่าผู้เข้าชมเว็บไซต์มีพฤติกรรมอย่างไร

ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงเว็บไซต์ให้ตรงกับความต้องการของผู้เข้าชมมากขึ้น เช่น หากพบว่าหน้าใดมีผู้เข้าชมคลิกออกจากเว็บไซต์เร็ว เจ้าของเว็บไซต์อาจปรับปรุงเนื้อหาหรือดีไซน์หน้านั้นให้น่าสนใจยิ่งขึ้น

4. Conversions Reports

รายงาน Conversions จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของเว็บไซต์ในการบรรลุเป้าหมาย เช่น การสมัครสมาชิก การซื้อสินค้า การลงทะเบียนรับสิทธิพิเศษ เป็นต้น ซึ่งข้อมูลนี้จะช่วยให้เจ้าของเว็บไซต์เข้าใจว่าเว็บไซต์มีประสิทธิภาพในการบรรลุเป้าหมายหรือไม่

ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงเว็บไซต์ให้ดึงดูดผู้เข้าชมให้เกิดการ Conversion มากขึ้น เช่น หากพบว่ามีจำนวนผู้เข้าชมที่คลิกปุ่มสั่งซื้อสินค้า แต่มีจำนวนผู้ที่ทำการสั่งซื้อจริงน้อย เจ้าของเว็บไซต์อาจปรับปรุงหน้าสินค้าหรือกระบวนการสั่งซื้อให้ชัดเจนยิ่งขึ้น

Google data analytics เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยมอย่างมาก เนื่องจากสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาเว็บไซต์และการตลาดได้หลากหลายประการ ช่วยให้ผู้ประกอบการเข้าใจกลุ่มเป้าหมาย ช่องทางการโปรโมต และประสิทธิภาพเว็บไซต์ได้ดีขึ้น

ขอบคุณเนื้อหาจาก:

https://www.makewebeasy.com/th/blog/google-analytics/

https://stepstraining.co/strategy/benefits-of-google-analytics-and-how-to-set-up-tools

https://thegrowthmaster.com/software-review/google-analytics

Big Data Analytics คืออะไร?

Big Data Analytics คือกระบวนการนำข้อมูลดิบที่มีปริมาณมหาศาลและกระจัดกระจายมาจัดเรียงและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้ธุรกิจสามารถเห็นภาพรวมของข้อมูลชุดต่าง ๆ หรือความเชื่อมโยงข้อมูลกับบริบทที่มีอยู่ได้อย่างชัดเจน เช่น การทราบถึงว่ายอดขายเป็นอย่างไร หรือสินค้าไหนที่ขายดีที่สุด

Big data analytics มีความสำคัญอย่างไร?

ในปัจจุบัน เครื่องมือจัดเก็บข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์มีหลากหลายชนิด เช่น Excel โดยใช้ Pivot table และ Power Query ในการดึงข้อมูล แต่หากข้อมูลมีปริมาณเพิ่มขึ้นและที่มาของข้อมูลต่างกัน การใช้ Excel อาจไม่เพียงพอต่อความต้องการ และอาจเพิ่มความยุ่งยากในการบริหารจัดการ ซึ่งอาจเป็นสาเหตุที่ Big data กลายมาเป็นประเด็นสำคัญในแวดวงไอทีและการบริหารจัดการ

Big data analytics มีความสำคัญอย่างยิ่งในการบริหารจัดการ เพราะช่วยให้นำข้อมูลที่มีอยู่อย่างมหาศาลมาวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลเหล่านั้น ซึ่งสามารถนำไปสู่การพัฒนาโซลูชัน ผลิตภัณฑ์ และบริการที่ตรงต่อความต้องการของตลาด และก่อให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การปรับปรุงกลยุทธ์ทางธุรกิจได้

Big data analytics มีประโยชน์อย่างไรบ้าง?

ปัจจุบัน การใช้ Big data analytics ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย ทั้งภาคเอกชนและภาครัฐ เนื่องจาก Big data analytics สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจและการดำเนินงานขององค์กรต่างๆ ประโยชน์ของการนำ Big data analytics มาใช้สามารถสรุปได้ดังนี้

1. เพิ่มศักยภาพในการตัดสินใจ

Big Data ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มของตลาด และประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและวางแผนได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น เช่น การกำหนดกลยุทธ์การตลาด การปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ หรือการกำหนดนโยบาย

2. เข้าใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น

Big Data สามารถช่วยให้องค์กรเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เช่น ประวัติการซื้อ ความชอบ และพฤติกรรมออนไลน์ ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้องค์กรสามารถปรับแต่งผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้ เช่น นำเสนอสินค้าและบริการที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า หรือเสนอส่วนลดหรือโปรโมชั่นที่เหมาะสม

3. ประหยัดค่าใช้จ่าย

Big Data ช่วยให้องค์กรสามารถลดต้นทุนได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับห่วงโซ่อุปทาน โลจิสติกส์ และการผลิต องค์กรสามารถค้นพบปัญหาความไร้ประสิทธิภาพ และดำเนินการปรับเปลี่ยนเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานและลดต้นทุน

4. การจัดการความเสี่ยง

Big Data สามารถช่วยให้องค์กรระบุและลดความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแนวโน้มของตลาด พฤติกรรมของลูกค้า และผลการดำเนินงาน เช่น การวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดเพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าและบริการในอนาคต

5. นวัตกรรมและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่

Big Data ช่วยองค์กรสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและแนวโน้มของตลาด ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองความต้องการที่แท้จริงของลูกค้าและสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ

ตัวอย่างเช่น บริษัทเทคโนโลยีสามารถใช้ Big Data เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์ เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ที่ตรงกับความต้องการของลูกค้า

6. ข้อมูลเชิงลึกแบบ Real Time

Big Data สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการจราจร เพื่อวางแผนเส้นทางการขนส่งที่เหมาะสม

7. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

Big Data ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากในการทำธุรกิจ เพราะจะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถคาดการณ์แนวโน้ม ระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และจัดทำแผนรับมือล่วงหน้าได้ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลด้านการเงินเพื่อคาดการณ์ภาวะเศรษฐกิจในอนาคต

รวม 7 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล (Big data analytics)

1. ความต้องการทางธุรกิจและขอบเขตปัญหาที่ต้องการแก้ไข 

ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการเริ่มต้นการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะหากไม่มีโจทย์ปัญหาที่ชัดเจน การวิเคราะห์ข้อมูลอาจไม่เกิดประโยชน์ หรืออาจเกิดผลเสียได้

โจทย์ปัญหาที่ดีควรมีลักษณะดังนี้

• ชัดเจน สามารถระบุได้ว่าต้องการทราบอะไรจากข้อมูล ต้องการแก้ไขปัญหาอะไร
• วัดผลได้ สามารถกำหนดเกณฑ์ในการวัดผลความสำเร็จของการวิเคราะห์ข้อมูลได้
• เป็นไปได้ สามารถทำได้ด้วยทรัพยากรที่มีอยู่

ตัวอย่างเช่น บริษัทค้าปลีกต้องการทราบสินค้าใดขายดีและขายไม่ดี เพื่อกำหนดกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสม โจทย์ปัญหาที่ชัดเจนคือ “สินค้าใดขายดีและขายไม่ดี” โจทย์ปัญหานี้มีลักษณะดังนี้

• ชัดเจน สามารถระบุได้ว่าต้องการทราบสินค้าใดขายดีและขายไม่ดี
• วัดผลได้ สามารถกำหนดเกณฑ์ในการวัดผลความสำเร็จของการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น สินค้าใดที่มียอดขายมากกว่า 10,000 บาท ถือว่าเป็นสินค้าขายดี
• เป็นไปได้ สามารถทำได้ด้วยทรัพยากรที่มีอยู่ เช่น ข้อมูลการขายของบริษัทค้าปลีก

2. รวบรวมข้อมูล

ขั้นตอนนี้เป็นการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ ข้อมูลอาจมาจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการขาย ข้อมูลโซเชียลมีเดีย ฯลฯ

ข้อมูลอาจเป็นได้ทั้งรูปแบบที่ชัดเจน (Structured) กึ่งกลางรูปแบบชัดเจนและไม่ชัดเจน (Semi-Structured) และมีรูปแบบที่ไม่ชัดเจน(Unstructured)

3. เก็บข้อมูล 

ขั้นตอนนี้เป็นการรวบรวมข้อมูลต่างๆ จากแหล่งข้อมูลต่างๆ มาเก็บไว้ในที่เดียวกัน โดยที่ข้อมูลยังคงอยู่ในรูปแบบเดิมโดยไม่ถูกเปลี่ยนแปลง

ข้อมูลต่างๆ ที่รวบรวมมาอาจมาจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการขาย ข้อมูลโซเชียลมีเดีย ข้อมูล IoT ฯลฯ ข้อมูลเหล่านี้อาจอยู่ในรูปแบบต่างๆ เช่น ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (Structured data) ข้อมูลแบบกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-structured data) และข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง (Unstructured data)

4. เตรียมข้อมูล 

ขั้นตอนนี้เป็นการทำความสะอาดข้อมูล (Data cleansing) จัดการกับ Noise, Outliers (การจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป) พร้อมทั้งทำการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล และความถูกต้อง (Data profiling) เพื่อให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์

5. วิเคราะห์ข้อมูล 

ขั้นตอนนี้เป็นการประมวลผลข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive analysis) การวิเคราะห์เชิงอนุมาน (Inductive analysis) และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive analysis)

6. แสดงผลข้อมูล Report/Dashboard 

ขั้นตอนนี้เป็นการแสดงผลข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและน่าสนใจ เพื่อให้ผู้เกี่ยวข้องสามารถเข้าใจข้อมูลและนำไปใช้ประโยชน์ได้ การแสดงผลข้อมูลอาจทำได้หลายวิธี เช่น การสร้างรายงาน (Report) การสร้างแดชบอร์ด (Dashboard) หรือการสร้างภาพกราฟิก (Visualization)

7. ติดตั้งระบบ 

ขั้นตอนนี้เป็นการเผยแพร่ระบบไปยังผู้ใช้งานจริง โดยอาจติดตั้งระบบใหม่ทั้งหมดหรือติดตั้งระบบเพิ่มเติมบนระบบที่มีอยู่เดิม การติดตั้งระบบอาจทำได้หลายวิธี เช่น

• การติดตั้งแบบครั้งเดียว (One-time deployment) เป็นการติดตั้งระบบครั้งเดียวไปยังผู้ใช้งานทั้งหมด
• การติดตั้งแบบค่อยเป็นค่อยไป (Gradual deployment) เป็นการติดตั้งระบบทีละกลุ่มหรือทีละบุคคล
• การติดตั้งแบบต่อเนื่อง (Continuous deployment) เป็นการติดตั้งระบบใหม่ทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลง

สรุปแล้ว big data analytics เป็นเทคโนโลยีหลักในการดำเนินธุรกิจในปัจจุบัน ซึ่งช่วยรวบรวมข้อมูล ประมวลผลข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล และสรุปผลข้อมูล เพื่อนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจหรือปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์มากมาย เช่น ช่วยในการระบุแนวโน้ม ค้นหาปัญหา และพัฒนากลยุทธ์ทางธุรกิจ

อีกทั้ง big data analytics ยังช่วยให้ธุรกิจต่างๆ มีประสิทธิภาพและความสามารถในการแข่งขันมากขึ้นอีกด้วย

ขอบคุณเนื้อหาจาก:

https://www.amco.in.th/newsroom/big-data-analytics/

https://thedigitaltips.com/blog/data-for-business/data-analytic/#:~:text=การทำ%20Data%20Analytics%20หรือ,สินค้าตัวไหนขายดี

https://www. quickserv.co.th/knowledge-base/solutions/Big-Data-Analytics-คืออะไร-และองค์กรธุรกิจคุณจำเป็นต้องใช้หรือยัง/

Big Data Consulting คืออะไร?

Big Data Consulting คือบริการที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย Big Data Consulting ช่วยในการเก็บรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่จากแหล่งต่าง ๆ และทำการวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อสร้างความเข้าใจในแนวโน้มและข้อมูลที่มีค่าที่อาจเป็นประโยชน์ในการตัดสินใจทางธุรกิจ 

การใช้ Big Data Consulting ช่วยในการค้นพบข้อสรุปและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลที่มีปริมาณมาก ทำให้ธุรกิจสามารถดำเนินการตัดสินใจและวางแผนทางธุรกิจให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างมีการสนับสนุนจากข้อมูลที่เป็นประโยชน์อย่างมากที่มาจาก Big Data นี้

ข้อดีของบริการ Big Data Consulting

Big Data Consulting เป็นผู้ที่มีความรู้และทักษะที่จำเป็นในการรวบรวม, วิเคราะห์, และนำเสนอผลข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลใหญ่ได้ดีที่สุด แต่ทั้งนี้ข้อดีของบริการ Big Data Consulting ยังมีอีกมากมาย ดังนี้

1. ประหยัดเวลาและทรัพยากร

Big Data Consulting สามารถช่วยธุรกิจในกระบวนการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ นี้ช่วยธุรกิจประหยัดเวลาและทรัพยากรที่มีค่าอย่างมาก เพราะทำให้ข้อมูลใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพและสามารถตอบสนองต่อความต้องการของธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว

2. ลดความเสี่ยง

Big Data Consulting สามารถช่วยธุรกิจระบุและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เช่น ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย, ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว, และความเสี่ยงด้านการดำเนินงาน นี้ช่วยให้ธุรกิจประหยัดเวลาและทรัพยากรที่มีค่าอย่างมาก 

3. แข่งขันในตลาด

Big Data Consulting สามารถช่วยธุรกิจใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและการตัดสินใจ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถแข่งขันในตลาดอย่างมีประสิทธิภาพและปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างคล่องตัว

ขั้นตอนการทำงาน Big Data Consulting

ที่ปรึกษาข้อมูลจะทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อรวบรวม ทำความสะอาด วิเคราะห์ และนำเสนอผลลัพธ์จากข้อมูล ขั้นตอนการทำงานทั่วไปมีดังนี้

1. การรวบรวมข้อมูล

ที่ปรึกษาข้อมูลจะทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อระบุและรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิจัยและการวิเคราะห์ ข้อมูลอาจมาจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล ระบบ CRM เว็บไซต์ และโซเชียลมีเดีย

2. การทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล

ที่ปรึกษาข้อมูลจะทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลเพื่อให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ขั้นตอนนี้อาจรวมถึงการลบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือซ้ำซ้อน การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และการสร้างเมตริกและตัวชี้วัดที่จำเป็น

3. การวิเคราะห์ข้อมูล

ที่ปรึกษาข้อมูลจะวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้ม

4. การนำเสนอผลลัพธ์

ที่ปรึกษาข้อมูลจะนำเสนอผลลัพธ์การวิเคราะห์ให้กับลูกค้าในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและนำไปปฏิบัติได้

5. การติดตามผล

ที่ปรึกษาข้อมูลจะติดตามผลผลลัพธ์การวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบว่าลูกค้าได้รับประโยชน์ตามที่ต้องการหรือไม่

ทำ Big Data Consulting ที่ไหนดี?

Big Data Consulting ที่ดีนั้นมีความสำคัญสำหรับความสำเร็จของงานด้านข้อมูลของคุณ ปัจจัยสำคัญที่ต้องพิจารณา ได้แก่

• ประสบการณ์: ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Big Data Consulting ที่คุณเลือกมีประสบการณ์ในการให้คำปรึกษาด้านข้อมูลและธุรกิจของคุณ เพื่อให้สามารถเข้าใจความต้องการและเป้าหมายของคุณได้อย่างถูกต้อง ประสบการณ์ที่ดีจะช่วยในการทำงานร่วมกับคุณอย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มโอกาสในความสำเร็จของโครงการข้อมูลของคุณ
• ความเชี่ยวชาญ: ถามเกี่ยวกับความเชี่ยวชาญของบริษัทในด้านข้อมูล คุณควรตรวจสอบว่าพวกเขามีความรู้และทักษะที่เหมาะสมในการจัดการข้อมูลและเทคโนโลยีข้อมูลที่คุณต้องการใช้. ความเชี่ยวชาญที่ดีจะช่วยในการให้คำแนะนำและวางแผนข้อมูลของคุณให้เหมาะสมและมีประสิทธิภาพ
• ดูรีวิวผลงาน: การดูรีวิวผลงานของงานก่อนหน้าของบริษัทจะช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจได้ว่าควรใช้บริการ Big Data Consulting กับบริษัทนี้หรือไม่ ผลงานของพวกเขาสามารถตอบโจทย์ธุรกิจของคุณได้อย่างได้มาก รีวิวจะช่วยให้คุณรู้ถึงประสิทธิภาพและคุณภาพของบริษัทที่คุณจะใช้งาน
• ต้องมีใบเสนอราคา: ก่อนจะใช้บริการ Big Data Consulting กับบริษัทใดก็ตาม, ควรขอใบเสนอราคาจากบริษัทนั้น นี้จะช่วยให้คุณทราบถึงความโปร่งใสในราคาและบริการที่คุณจะได้รับ และให้คุณมีฐานข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบราคาและคุณภาพของบริการระหว่างบริษัทต่าง ๆ ที่คุณสัมภาษณ์
• การพิจารณาปัจจัยเหล่านี้จะช่วยให้คุณเลือก Big Data Consulting ที่เหมาะสมและที่จะมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของโครงการข้อมูลของคุณในยุคดิจิทัลที่มีการใช้ข้อมูลอย่างมากเพื่อการตัดสินใจที่ดี

ในประเทศไทยมีบริษัท Big Data Consulting หลายแห่งที่ได้รับความนิยมและน่าเชื่อถือ ดังนี้

1. Digimusketeers เป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลและเทคโนโลยีสารสนเทศที่มีประสบการณ์ซึ่งกว่า 10 ปี ให้บริการด้าน Big Data Consulting เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และการสร้างโมเดลข้อมูล
2. Datarockie เป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ยาวนานกว่า 5 ปี 
3. Dataxpert เป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลและธุรกิจอีกแห่งหนึ่ง ที่มีประสบการณ์กว่า 7 ปี ให้บริการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงกลยุทธ์และการตัดสินใจ
4. K-Systems เป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการจัดการที่เปิดบริการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดการข้อมูลกว่า 20 ปี

Big Data Consulting คือบริการที่ช่วยในการจัดการข้อมูล และให้คำแนะนำเกี่ยวกับข้อมูลในองค์กรหรือธุรกิจ เพื่อที่องค์กรจะสามารถตัดสินใจและการวางแผนทางธุรกิจได้ดีขึ้น ดังนั้นถ้าคุณต้องการให้องค์กรมีกลยุทธ์และแผนงานที่มีประสิทธิภาพ การเลือกใช้บริการ Big Data Consulting สามารถตอบโจทย์คุณได้อย่างแน่นอน

อะไรคือ Data Consulting Company?

Data Consulting Company คือ บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลที่ให้บริการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการให้คำปรึกษาด้านข้อมูลแก่ธุรกิจต่าง ๆ ซึ่ง Data Consulting Company จะมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพฤติกรรม เป็นต้น

เพราะอะไร Data Consulting Company จึงมีความสำคัญ?

เพราะในปัจจุบัน “ข้อมูล” ถือเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ายิ่งสำหรับธุรกิจต่าง ๆ ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของธุรกิจ ด้วยเหตุนี้ บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Data Consulting Company ช่วยเรื่องธุรกิจในด้านใดบ้าง

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูล เป็นบริษัทที่ให้คําแนะนําและแนวทางแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลแก่ธุรกิจของคุณ ช่วยให้ธุรกิจเพิ่มศักยภาพในการแข่งขันโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และนี่คือเรื่องราวเกี่ยวกับ Data Consulting Company ช่วยเรื่องธุรกิจในด้านใดบ้าง ดังนี้

1. Data strategy (กลยุทธ์ด้านข้อมูล)

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจระบุแหล่งข้อมูล ความต้องการข้อมูล โอกาสด้านข้อมูล ซึ่ง Data Consulting Company สามารถช่วยธุรกิจในการออกแบบแผนงานด้านข้อมูล การกํากับดูแลข้อมูล รวมถึงนโยบาย และมาตรฐานข้อมูล

2. Data transformation (การแปลงข้อมูล)

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูล จะช่วยให้ธุรกิจเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ได้ ซึ่ง Data Consulting Company จะทำการรวบรวมรวมจัดเก็บประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เครื่องมือและเทคนิคต่าง ๆ 

3. Data insight (การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก)

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจของคุณได้รับข้อมูลเชิงลึก ด้วยวิธีการและแบบจําลองต่างๆ กับข้อมูลของตนได้ เช่น การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกําหนด เป็นต้น บริษัท ที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจค้นพบรูปแบบแนวโน้มความสัมพันธ์ความผิดปกติ ฯลฯ จากข้อมูลของพวกเขา

4. Data communication (การสื่อสารข้อมูล)

เดี๋ยวนี้ “ข้อมูล” มีส่วนสำคัญอย่างมาก ที่ช่วยรันธุรกิจของคุณให้ไปต่อได้ ซึ่งประโยชน์ของการใช้บริการบริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลมีดังนี้

ประโยชน์ของ Data Consulting Company มีอะไรบ้าง

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูล เป็นบริษัทที่ให้คําแนะนําและแนวทางแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลแก่ธุรกิจของคุณ ช่วยให้ธุรกิจเพิ่มศักยภาพในการแข่งขันโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และนี่คือเรื่องราวเกี่ยวกับ Data Consulting Company ช่วยเรื่องธุรกิจในด้านใดบ้าง ดังนี้

1. ช่วยให้ประหยัดเวลาและทรัพยากร

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน รวมถึงประสบการณ์ในการจัดการกับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และใช้เครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะสม จึงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว ซึ่งจะช่วยธุรกิจต่างๆ ประหยัดเวลาและทรัพยากรในการทำงานด้านข้อมูล

2. ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลมีเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทันสมัย จึงสามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้ ดังนั้นธุรกิจต่าง ๆ ไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องของข้อมูล

3. ช่วยพัฒนากลยุทธ์และการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถช่วยธุรกิจต่างๆ วิเคราะห์ข้อมูลรวมถึงระบุแนวโน้มต่าง ๆ เพื่อนำมาพัฒนากลยุทธ์และการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ เจ้าของธุรกิจก็ไม่ต้องเสียเวลาในการค้นหาหรือสำรวจข้อมูลเอง เพราะ Data Consulting Company จะมีความเข้าใจและความชำนาญในการประยุกต์ใช้ข้อมูลเพื่อการดำเนินการและการแก้ปัญหา และให้คำแนะนำและข้อเสนอแนะที่เหมาะสม

4. ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและเพิ่มยอดขาย

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถช่วยธุรกิจต่าง ๆ ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและเพิ่มยอดขายโดยการใช้ข้อมูลเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจ รวมถึงการนำเสนอผลลัพธ์จากข้อมูลได้อย่างชัดเจนและน่าสนใจ และช่วยให้ธุรกิจต่างๆสร้างความประทับใจและความไว้วางใจให้กับลูกค้า

นอกจากประโยชน์ที่กล่าวมาแล้ว Data Consulting Company ยังสามารถช่วยธุรกิจของคุณพัฒนาวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้พนักงานมีความรู้และทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

Data Consulting Company ใช้เครื่องมืออะไรบ้างในวิเคราะห์ข้อมูล

บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูล คือบริษัทที่ให้คำแนะนำและโซลูชันเกี่ยวกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลแก่ธุรกิจต่าง ๆ ซึ่งข้อมูลต่าง ๆ ที่ Data Consulting Company นำมาใช้มาจากเครื่องมือและเทคนิคต่างๆ ในการรวบรวม จัดเก็บ จัดการ วิเคราะห์ แสดงภาพ และนำส่งข้อมูล ประกอบด้วย

1. Data and digital platforms

เป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์ที่ทำให้บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลเข้าถึง จัดเก็บ ประมวลผล และแชร์ข้อมูลจากแหล่งและรูปแบบต่างๆ ได้ แพลตฟอร์มข้อมูลและดิจิทัลสามารถช่วยให้บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลแยกข้อมูลออกจากระบบเดิมและให้บริการข้อมูลเป็นบริการแก่ลูกค้าได้ อาทิ Google Cloud Platform, Microsoft Azure

2. Data analytics software

เป็นแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ทำให้บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ เช่น การวิเคราะห์แบบอธิบาย การวิเคราะห์แบบวินิจฉัย การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ และการวิเคราะห์แบบสั่งการ ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลค้นพบข้อมูลเชิงลึกและคุณค่าจากข้อมูลโดยใช้หลายวิธีและหลายโมเดล เช่น สถิติ การเรียนรู้ของเครื่องปัญญาประดิษฐ์ เป็นต้น

3. Data visualization tools

เป็นเครื่องมือที่ทำให้บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลนำเสนอข้อมูลในลักษณะที่ชัดเจนและน่าสนใจโดยใช้แผนภูมิและกราฟประเภทต่างๆ เครื่องมือแสดงภาพข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสื่อสารผลการวิจัยและคำแนะนำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

และนี่เป็นเครื่องมือบางส่วนที่ทาง Data Consulting Company อาจใช้เพื่อช่วยให้ลูกค้าแก้ปัญหาข้อมูลและบรรลุเป้าหมายด้านข้อมูลของตน มีเครื่องมืออื่นๆ อีกมากมายในตลาดที่บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถเลือกใช้ได้ตามความต้องการและความชอบของตนแต่ละธุรกิจ 

Data Consulting Company เหมาะกับใคร

สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้บริการ บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูล แล้วสงสัยว่า Data Consulting Company เหมาะกับใคร แน่นอนว่า หากคุณคือเจ้าของธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นขนาดเล็ก กลาง หรือใหญ่ บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถช่วยธุรกิจทุกขนาด ทุกอุตสาหกรรม และทุกโดเมนในการแก้ปัญหาข้อมูลและบรรลุเป้าหมายด้านข้อมูลของตนได้ 

ซึ่งบริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลสามารถให้บริการโซลูชันที่ปรับแต่งตามความต้องการและวัตถุประสงค์เฉพาะของแต่ละธุรกิจได้ นอกจากนี้ บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลยังสามารถช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ทันสมัยอยู่เสมอด้วยเทรนด์และเทคโนโลยีล่าสุด การใช้บริการ Data Consulting Company จึงเหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการเติบโตและประสบความสำเร็จในยุคดิจิทัล เพื่อนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

และนี่ก็คือเรื่องราวที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Data Consulting Company บริษัทที่ปรึกษาด้านข้อมูลเพื่อธุรกิจทุกรูปแบบ ซึ่งสามารถนำข้อมูลที่ได้ไปประยุกต์ใช้กับธุรกิจของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถนำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจได้ ดังนั้นหากคุณต้องการประสบความสำเร็จทางธุรกิจ การนำข้อมูลจากบริการ Data Consulting Company ช่วยให้ธุรกิจสามารถเติบโตและแข่งขันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Data Service คืออะไร?

Data Service คือบริการที่ช่วยจัดหาโซลูชันที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลให้กับลูกค้า รวมถึงวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อนำมาวิเคราะห์และนำข้อมูลนี้มาใช้ในการตัดสินใจ ปรับปรุงกระบวนการธุรกิจ และสร้างกลยุทธ์เพื่อสร้างคุณค่าแก่ธุรกิจ

ประเภทของ Data Service มีอะไรบ้าง

Data Service มีหลายประเภท ซึ่งสามารถแบ่งออกได้ตามประเภทของข้อมูลและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ประเภทของ Data Service ทั่วไป ได้แก่

1. Data Collection Service

เป็นบริการที่ช่วยให้ธุรกิจรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ Data Collection Service มักใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น ซอฟต์แวร์อัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อช่วยให้ธุรกิจรวบรวมข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

2. Data Management Service

เป็นบริการที่ช่วยให้ธุรกิจจัดเก็บ รักษาความปลอดภัย และจัดการข้อมูล Data Management Service มักใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น คลาวด์คอมพิวติ้ง ซอฟต์แวร์จัดการข้อมูล และความปลอดภัยทางไซเบอร์ เพื่อช่วยให้ธุรกิจจัดเก็บข้อมูลได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ

3. Data Analytics Service

เป็นบริการที่ช่วยให้ธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก Data Analytics Service มักใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง เพื่อช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล

4. Data Visualization Service

เป็นบริการที่ช่วยให้ธุรกิจนำเสนอข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบที่เข้าใจง่าย Data Visualization Service มักใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น ซอฟต์แวร์สร้างแผนภูมิและกราฟิก เพื่อช่วยให้ธุรกิจนำเสนอข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพและน่าดึงดูดใจ

นอกจากประเภทของ Data Service ที่กล่าวมาข้างต้นแล้ว ยังมี Data Service ประเภทอื่นๆ อีกมากมาย เช่น

• Data Governance Service เป็นบริการที่ช่วยให้ธุรกิจกำหนดนโยบายและกระบวนการด้านข้อมูล
• Data Quality Service เป็นบริการที่ช่วยให้ธุรกิจตรวจสอบและปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล
• Data Security Service เป็นบริการที่ช่วยให้ธุรกิจปกป้องข้อมูลจากการโจมตีทางไซเบอร์

การเลือกใช้บริการข้อมูลที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและความต้องการทางธุรกิจขององค์กร ธุรกิจควรพิจารณาปัจจัยต่างๆ ในการเลือก Data Service ที่เหมาะสม เช่น งบประมาณ ทักษะของพนักงาน และความพร้อมด้านเทคโนโลยี

ประโยชน์ของ Data Service มีอะไรบ้าง

ต้องบอกว่า การใช้บริการ Data Service นั้นช่วยสร้างประโยชน์มากมายให้กับธุรกิจของคุณ ไม่ว่าจะเป็น

1. Data Service ช่วยให้ธุรกิจทำการตัดสินใจที่ดีขึ้น

Data Service สามารถช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า คู่แข่ง ตลาด และอื่นๆ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น อีกทั้งยังสามารถใช้ Data Service เพื่อเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเชื่อถือได้จากแหล่งต่าง ๆ และวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคขั้นสูง

2. Data Service ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในด้านต่าง ๆ 

Data Service  สามารถช่วยธุรกิจระบุและแก้ไขจุดอ่อนในการดำเนินงาน ซึ่งช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุน

3. Data Service ช่วยสร้างโอกาสใหม่ ๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจค้นพบโอกาสใหม่ในตลาด และนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้า

Data Service เหมาะกับใคร?

ในยุคดิจิทัล “ข้อมูล” คือทรัพยากรที่สำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจทุกขนาด ข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจทำการตัดสินใจที่ดีขึ้น ปรับปรุงประสิทธิภาพ และสร้างโอกาสใหม่ๆ มากมาย Data Service คือบริการที่ช่วยให้ธุรกิจรวบรวม จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่ง Data Service มักใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) แล้ว Data Service เหมาะกับใคร?

1. Data Service เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการทำการตัดสินใจที่ดีขึ้น

Data Service สามารถช่วยธุรกิจเข้าใจข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า คู่แข่ง ตลาด และอื่นๆ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อเข้าใจความต้องการของลูกค้าและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า รวมถึงการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ จุดแข็งและจุดอ่อนของคู่แข่ง และหาโอกาสในการชิงส่วนแบ่งการตลาด

2. Data Service เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพ

การที่เราสามารถเข้าถึงข้อมูลผ่าน Data Service สามารถช่วยธุรกิจระบุและแก้ไขจุดอ่อนในการดำเนินงาน ซึ่งช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุน วิเคราะห์ข้อมูลการขาย เพื่อระบุโอกาสในการขายใหม่ๆ รวมถึงปรับปรุงประสิทธิภาพการขาย

3. Data Service เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการสร้างโอกาสใหม่ ๆ

ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จาก Data Service เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อระบุโอกาสในการขยายธุรกิจไปยังกลุ่มลูกค้าใหม่ ๆ ช่วย วิเคราะห์ข้อมูลการแข่งขัน เพื่อระบุโอกาสในการแตกต่าง รวมถึงการนำข้อมูลไปวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต และวางแผนกลยุทธ์ที่เหมาะสม

สรุปได้ว่า Data Service เหมาะกับธุรกิจทุกขนาด ทุกประเภทอุตสาหกรรม ที่ต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและการเติบโตของธุรกิจนั่นเอง

แนวทางในการเลือก Data Service ให้มีประสิทธิภาพต้องเลือกจากอะไร

การใช้ Data Service มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ถือเป็นเรื่องดี และถ้าจะให้ดี ต้องเลือกใช้ข้อมูลที่มีให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งการเลือก Data Service ธุรกิจควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ ดังนี้

1. ประเภทของข้อมูล

ควรเลือก Data Service ที่เหมาะกับประเภทของข้อมูลที่ต้องการรวบรวม จัดการ และวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น หากธุรกิจต้องการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ

2. ความต้องการทางธุรกิจ

ธุรกิจควรพิจารณาความต้องการทางธุรกิจของตน เช่น หากธุรกิจต้องการข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต ธุรกิจควรเลือก Data Service ที่ให้บริการการวิเคราะห์ข้อมูลการผลิต เป็นต้น

3. งบประมาณ

ผู้ให้บริการ Data Service มีหลากหลายราคา ธุรกิจควรเลือก Data Service ที่เหมาะกับงบประมาณของคุณ

สรุปได้ว่า แนวทางในการเลือก Data Service นั้น ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล ความต้องการทางธุรกิจ และงบประมาณของธุรกิจ ธุรกิจควรพิจารณาปัจจัยเหล่านี้อย่างรอบคอบเพื่อเลือก Data Service ที่เหมาะกับธุรกิจของตน

ทั้งหมดนี้คือเรื่องราวเกี่ยวกับ Data Service ถือเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดที่ธุรกิจควรมีในยุคดิจิทัล ที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณเพิ่มยอดขายได้ดีขึ้น รวมถึงสร้างโอกาสใหม่ๆ มากมาย แต่การที่เราจะเข้าถึงข้อมูลต่าง ๆ นั้น เจ้าของธุรกิจควรพิจารณาเลือก Data Service ที่เหมาะกับประเภทของธุรกิจของคุณ เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดนั่นเอง

Data Processing คืออะไร

เรารู้กันอยู่แล้วว่า Data คือข้อมูลที่เป็นข้อมูลดิบ ซึ่งจะต้องถูกนำมาแปลงเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ก่อนที่องค์กรจะนำไปใช้ประโยชน์ต่อ ไม่ว่าจะเป็นการเก็บรวบรวมข้อมูล การจัดการข้อมูลหรือการประมวลผลข้อมูลที่เรียกว่า Data Processing นั่นเอง มันคือการประมวลผลข้อมูลที่เปลี่ยนข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ตรงความต้องการ ครอบคลุมทั้งในส่วนของการเก็บรวบรวมข้อมูล การบันทึก การจัดเก็บ การวางโครงสร้างและการนำข้อมูลมาใช้ เพื่อให้สามารถนำไปประมวลผล ซึ่ง Data Processing นั้นต้องอาศัยทีม Data Science ที่เชี่ยวชาญมาดูแล เพื่อไม่ให้เกิดความเสียหายต่อข้อมูลและมัการบันทึกข้อมูลอย่างเป็นระบบ

Data Processing กับการทำธุรกิจ

Data Processing นั้นเป็นหนึ่งในกระบวนการจัดการข้อมูล โดยต้องผ่าน 3 ขั้นตอนคือ การนำเข้าข้อมูล (Input) การประมวลผลข้อมูลด้วยมนุษย์หรือซอร์ฟแวร์คอมพิวเตอร์ (Process) และนำส่งข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลออกมาให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ (Output) ซึ่งในแต่ละขั้นตอนก็จะมีขั้นตอนที่แยกย่อยแตกต่างกันออกไป ทั้งเครื่องมือที่ใช้หรือรูปแบบข้อมูลที่ต้องการ เช่น การประมวลผลอาจจะต้องมีการคำนวณหรือจัดเรียงลำดับข้อมูลเพื่อให้ได้รูปแบบที่เหมาะสมสำหรับงานในด้านต่าง ๆ

ดังนั้น Data Processing จึงเป็นสิ่งที่คนทำธุรกิจต้องทำความเข้าใจ ไม่ว่าจะอยู่ในอุตสาหกรรมไหน เพราะในแต่ละวันก็มีข้อมูลเข้ามาในระบบตลอดเวลาที่มีทั้งข้อมูลสำคัญและข้อมูลที่ไม่สำคัญ หากไม่มีการทำ Data Processing เข้ามาช่วยก็อาจจะทำให้เปลืองงบประมาณยิ่งกว่าเดิม และยังเสี่ยงที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากข้อมูลปริมาณมหาศาลที่เข้ามาและซับซ้อนอีกด้วย หากคุณติดตั้งระบบประมวลเองก็อาจต้องใช้เงินลงทุนสูง การจ้างทีมที่สามารถติดตั้งและดูแลระบบได้เลยจะคุ้มกว่า

ขั้นตอนของการทำ Data Processing

1. รวบรวมข้อมูล

เป็นขั้นตอนแรกสุดเลยก็คือการรวบรวมข้อมูล โดยจะเป็นการนำข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ รวมถึง Data Lakes หรือข้อมูลทั้งหมดที่มีการนำมาจากต้นทางโดยไม่มีการเปลี่ยนรูปของข้อมูลและ Data Warehouse หรือข้อมูลที่มีการเก็บรวบรวมเอาไว้เฉพาะข้อมูลที่สัมพันธ์กัน ทั้งหมดทั้งมวลนี้มาจากการเก็บข้อมูลที่ถือว่ามีความน่าเชื่อถือ และสามารถที่จะนำไปประมวลผลต่าง ๆ ได้อย่างมีคุณภาพสูงสดเท่าที่จะทำได้

2. เตรียมและคัดกรองข้อมูล

ขั้นตอนต่อมาจะเป็นการนำข้อมูลทั้งหมดที่ได้มาคัดกรองเพื่อเอาเฉพาะข้อมูลที่ดีและเหมาะสมมากที่สุดในการนำไปใช้ในการประมวลในขั้นตอนต่อไป โดยหลังจากที่มีการเก็บรวบรวมข้อมูลแล้วจะเป็นการจัดเตรียมข้อมูลก่อนนำไปประมวลผล (Data Processing) ที่จะเป็นการมองหาข้อมูลที่ผิดพลาดหรือเสียหาย และกำจัดข้อมูลเสีย มีความซับซ้อน ขาดหายหรือไม่ถูกต้องให้ออกไป จากนั้นเมื่อล้างข้อมูลดิบและจัดเรียงข้อมูลเสร็จแล้วก็จะเข้าสู่ขั้นตอนของการจัดเตรียมข้อมูล โดยที่จะต้องมั่นใตแล้วว่าข้อมูลที่คัดไว้เป็นข้อมูลคุณภาพสูง เหมาะต่อการนำไปวิเคราะห์ก่อนจะนำเข้าระบบประมวลผลนั่นเอง

3. การป้อนข้อมูล

หลังจากที่เราจัดเตรียมและคัดกรองข้อมูลแล้ว ข้อมูลก็จะถูกป้อนไปยังปลายทาง ไม่ว่าจะเป็น CRM หรือคลังข้อมูลอื่น ๆ ก่อนจะแปลเป็นภาษาที่เครื่องสามารถอ่านและเข้าใจได้ โดยรูปแบบของการป้อนข้อมูลนั้นจะเป็นการป้อนผ่านแป้นพิมพ์ เครื่องสแกน หรือแหล่งป้อนแหล่งอื่น

4. การประมวลผลข้อมูล

หลังจากที่ป้อนข้อมูลแล้วก็จะมาถึงขั้นตอนถัดนั่นก็คือขั้นตอนของ Data Processing โดยระบบจะทำการรันประมวลผลข้อมูลจาการใช้อัลกอริทึมทั้งจากเครื่องคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ในการประมวลผลเป็นหลัก เพื่อสร้างผลลัพธ์ให้ตรงกับความต้องการนั้น ๆ ซึ่งรายละเอียดอาจจะแตกต่างกันออกไปขึ้นอยู่กับแหล่งที่มาของข้อมูลที่ใช้ในการประมวลผลและวัตถุประสงค์ที่ต้องการใช้งาน

5. การตีความข้อมูล

พอประมวลผลข้อมูลแล้ว เพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุด ต้องผ่านขั้นตอนการตีความก่อน เพื่อช่วยให้สามารถนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างดี ซึ่งการตีความข้อมูลจะถูกตีความออกมาในรูปแบบของกราฟ เอกสาร รูปภาพ วิดีโอและอื่น ๆ เพื่อให้สามารถอ่าน จัดเก็บ ใช้งานและประมวลผลเพิ่มได้ในครั้งต่อไป

6. การจัดเก็บข้อมูล

ขั้นตอนสุดท้ายคือการจัดเก็บข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการนำข้อมูลที่ประมวลผลแล้วไปใช้ทันทีหรือจัดเก็บไว้ใช้ในอนาคตก็ตาม โดบผู้ที่ประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลนั้นจะต้องจัดเก็บไว้อย่างเหมาะสมและมีการป้องกันข้อมูลเหล่านั้นเอาไว้เป็นอย่างดี ซึ่งปัจจัยสำคัญของการจัดเก็บข้อมูลก็คือการช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลและดึงข้อมูลที่ต้องการมาใช้ได้อย่างรวดเร็ว

‘Data’ มันคือข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงที่ยังไม่ผ่านการจัดกลุ่มหรือตีความ ไม่ว่าจะเป็นตัวอักษร ข้อความ ตัวเลข จำนวน สัญลักษณ์ รูปภาพ เสียง โดยทั่วไปเราจะเรียกกันว่าข้อมูลดิบ เพราะเป็นเพียงข้อมูลที่ยังไม่ได้ถูกนำไปใช้ประโยชน์ ยังไม่มีจุดประสงค์และความหมายที่เฉพาะเจาะจง และก่อนจะไปถึงขั้นตอน Data Management จะต้องมีการแบ่งชนิดของ Data ก่อน โดยจะแบ่งเป็น 2 กลุ่มใหญ่คือ ข้อมูลเชิงคุณภาพและข้อมูลเชิงปริมาณ ซึ่งเมื่อแบ่งแล้วก็จะถูกนำไปแบ่งแยกย่อยเป็น 4 ชนิดคือ

1. ข้อมูลเชิงคุณภาพ 

แบ่งแยกย่อยไปอีกคือข้อมูลเชิงคุณภาพชนิดที่ไม่สามารถจัดเรียงได้ตามธรรมชาติ และข้อมูลเชิงคุณภาพที่สามารถจัดเรียงได้ตามธรรมชาติ

2. ข้อมูลเชิงปริมาณ

แบ่งแยกย่อยไปอีกคือข้อมูลเชิงปริมาณที่เป็นจำนวน และข้อมูลเชิงปริมาณที่มีค่าต่อเนื่อง

Data Management คืออะไร ?

Data Management หรือ การจัดการข้อมูล คือการควบคุมข้อมูล การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล การเก็บรักษา ไปจนถึงการทำลายข้อมูลตามวงจรชีวิตของข้อมูล ซึ่งจะเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขององค์กร สามารถนำออกมาใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด นอกจากนี้ ยังครอบคลุมไปถึงการวางแผนการใช้ข้อมูล การตรวจสอบ ประมวลผลและส่งมอบข้อมูลให้เกิดประโยชน์กับบริษัท โดยการจะทำ ต้องมีองค์ประกอบเหล่านี้

มีซอฟต์แวร์หรือจ้างบริษัทดูแลการจัดการข้อมูล

เนื่องจากองค์กรต้องใช้ข้อมูลจากหน่วยต่าง ๆ มาทำความเข้าใจสถานการณ์และวางแผน ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีจำนวนมากที่จะต้องวิเคราะห์เลยจำเป็นที่จะต้องมีซอฟต์แวร์หรือจ้างบริษัทมาทำ Data Management ซึ่งซอฟต์แวร์ที่ใช้จัดการข้อมูลก็มีให้เลือกมากมายตามวัตถุประสงค์ นอกจากจะช่วยจัดการข้อมูลแล้ว ยังมีการประมวลผลและวิเคราะห์ออกมาเป็นรายงานได้ทันทีด้วย

วางแผนทำ ในองค์กร

มีซอฟต์แวร์ทำ Data Management องค์กรก็ต้องวางแผนการจัดการข้อมูลให้เป็นระบบ เช่น จะเลือกใช้ระบบจัดการข้อมูลไหนกับหน่วยงานอะไร จัดเก็บข้อมูลไว้ที่ระบบไหน ต้องเก็บข้อมูลอะไรบ้าง มีปัจจัยอะไรบ้างที่ควรจะเก็บหรือทำลายข้อมูล ตลอดจนการมอบสิทธิ์และบทบาทในการเข้าถึงและใช้ข้อมูลในองค์กร

ป้องกันและรักษาความปลอดภัย

ความปลอดภัยของข้อมูลนั้นสำคัญยิ่งกว่าอะไร องค์กรจึงต้องป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล เพื่อรักษาผลประโยชน์และปกป้องสิทธิ์ในการเข้าถึง ตั้งแต่การเลือกใช้ระบบจัดการข้อมูลที่ต้องคำนึงถึงระบบรักษาความปลอดภัยจะได้ไม่ต้องกังวลกับการถูกคุกคามความปลอดภัยจากโลกไซเบอร์ และควรจัดตั้งหน่วยงานสำหรับดูแลเรื่องนี้โดยเฉพาะ

มอบหมายบทบาทและแยกประเภทข้อมูล

การจำกัดสิทธิ์และมอบหมายบทบาทการเข้าถึงและการใช้ข้อมูลให้กับพนักงานเพื่อควบคุมการเข้าถึงและความปลอดภัยของข้อมูล 

สร้างความรู้ความเข้าใจให้คนในองค์กร

สุดท้ายองค์กรต้องสร้างความรู้ความเข้าใจให้กับพนักงานว่าจะจัดการข้อมูลอย่างไร และต้องมอบหมายหน้าที่ในการจัดการข้อมูลให้กับเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องว่าแต่ละคนจะต้องทำอะไรบ้างกับข้อมูลอะไรบ้าง

Data Management มีประโยชน์อย่างไรกับคนในองค์กร

ลดความเสี่ยงการเกิดข้อผิดพลาด

องค์กรที่ทำ Data Management จะช่วยลดความเสี่ยงในการเกิดข้อผิดพลาด ความเสียหายที่เกิดข้อมูลทำให้ได้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เพราะข้อมูลที่ดีนั้นเกิดจากการมีการจัดการข้อมูลที่ดี เมื่อองค์กรใช้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพียงพอมาช่วยในการวางแผนและตัดสินใจก็ยิ่งส่งผลดีให้กับองค์กรได้มากกว่าการมีการจัดการข้อมูลที่แย่ ไม่รัดกุมที่อาจมีข้อมูลที่ผิดพลาด 

เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้องค์กร

ถ้ามีการอัปเดตข้อมูลอยู่เสมอและมีการ Data Management ที่ดีจะช่วยให้พนักงานในองค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่ายและคุ้นเคยกับมัน และยังช่วยลดเวลาในการฝึกพนักงานใหม่ เนื่องจากการเข้าถึงข้อมูลนั้นสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล

การ Data Management ที่ดีจะช่วยในด้านการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลและการเข้าถึงข้อมูลได้ เพราะการเข้าถึงข้อมูลขององค์กรที่ดีขึ้นและเร็วขึ้นจะส่งผลให้การดำเนินธุรกิจนั้นเป็นไปอย่างราบรื่น แถมยังช่วยให้มีการตัดสินใจที่ดีขึ้น ลดความซ้ำซ้อนและการกระจายของข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นได้ในขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลด้วย

เข้าใจลูกค้ามากขึ้น

หากองค์กรมีข้อมูลเชิงลึกที่อาจจะช่วยทำให้คุณได้เข้าใจและรู้จักลูกค้าของตัวเองดีขึ้นมันก็ย่อมส่งผลให้สามารถปรับปรุงและพัฒนาการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าได้ เช่น การใช้ระบบ CRM เพื่อดูความสนใจของลูกค้า หรือการมีหน้าต่างข้อมูลที่ทำให้พนักงานในองค์กรรู้จักลูกค้าในหน้าเดียว การใช้ระบบ EHR ในโรงพยาบาลที่ทำให้แพทย์ไม่ต้องดูข้อมูลผู้ป่วยซ้ำ ๆ ก็จะช่วยให้บริการนั้นรวดเร็วมากขึ้นนั่นเอง