เมื่อคุณได้ยินคำว่า Big Data แน่นอนว่าอีกคำที่มักจะได้ยินควบคู่กันก็คือ Big Data Analytics โดยหลายคนคงทราบกันอยู่แล้วว่า Big Data คือข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลที่มีจำนวนมหาศาล อย่างไรก็ตาม big data analytics คืออะไร มีความสำคัญอย่างไร มีประโยชน์อย่างไรบ้าง? คุณสามารถหาคำตอบเหล่านี้ได้ในบทความนี้เลย
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:
