ปัจจุบัน “ข้อมูล” ถือว่าเป็นหนึ่งในอาวุธลับของทุกองค์กร ยิ่งมีข้อมูลเยอะ ครอบคลุมต่อการพัฒนาองค์กร ส่งผลให้องค์กรเติบโตเร็ว มีความได้เปรียบคู่แข่งในทุกด้าน ดังนั้น Data Analysis และ Data Analytics เป็นอีกหนึ่งทักษะที่องค์กรไม่สามารถขาดได้ ทำให้ทุกองค์กรมีตำแหน่งงานวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะ ซึ่งมีชื่อเรียกว่า “นักวิเคราะห์ข้อมูล” จะทำหน้าที่ในการศึกษา รวบรวม วิเคราะห์ นำเสนอและเก็บรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นของการพัฒนาองค์กรไว้ ทำให้ทุก ๆ โครงการที่องค์กรนำเสนอออกไปสู่กลุ่มเป้าหมายหรือการดำเนินงานต่าง ๆ มีประสิทธิภาพมากที่สุด สำหรับผู้ใดที่มีความสนใจเกี่ยวกับทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลข้างต้น สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้ ที่นี่
ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล
ก่อนจะทราบถึงประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล ควรทราบก่อนว่าการวิเคราะห์ข้อมูลระหว่าง Data Analysis และ Data Analytics แตกต่างกัน กล่าวคือ Data Analysis คือ เป็นการนำข้อมูลในอดีตมาวิเคราะห์ แต่ Data Analytics คือ เป็นการนำข้อมูลปัจจุบันรวมไปถึงในอนาคตที่หาได้มาวิเคราะห์นั่นเอง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลถึงจะแบ่งออกเป็น 2 กลุ่มใหญ่ ๆ แต่สามารถจำแนกได้ 4 ประเภทเหมือนกัน ดังนี้
1. Descriptive
เป็นการอธิบายข้อมูล ณ ช่วงเวลาหนึ่ง เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ แล้วคาดคะเนผลที่อาจจะเกิดขึ้นได้ในอนาคต โดยส่วนใหญ่ที่เห็นได้บ่อย ๆ เลย คือ การนำข้อมูลยอดขายของเดือนที่ผ่านมา วิเคราะห์ผลเพื่อคาดการณ์ยอดขายในเดือนถัดไป เป็นต้น
2. Diagnostic
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาเหตุผลมารองรับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นหรือจะเกิดขึ้น โดยส่วนใหญ่จะเน้นการหาสาเหตุ ปัจจัย และโอกาสต่าง ๆ นานา ที่ทำให้เกิดเหตุการณ์นั้นขึ้นมา เช่น เดือนที่ผ่านมา ยอดขายขององค์กรเติบโตเกินเป้าหมายถึง 20% นักวิเคราะห์ข้อมูล จะต้องวิเคราะห์ดูว่าสาเหตุใดที่ทำให้ยอดขายเติบโตแบบก้าวกระโดด เพื่อนำข้อมูลที่ได้ไปพัฒนาในโครงการถัดไป เป็นต้น
3. Predictive
มักจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Data Analytics เพราะว่าต้องนำข้อมูลในปัจจุบันมาทำการวิเคราะห์ เพื่อคาดคะเนว่าในอนาคตสถานการณ์จะเป็นเช่นไร เช่น ยอดขายของเดือนปัจจุบันลดลง 10% ในเดือนถัดไป ยอดขายจะเพิ่ม เสมอตัว หรือลดลงอีก เป็นต้น
4. Prescriptive
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสรุปข้อมูลทั้งหมด แล้วนำเสนอต่อแผนกอื่น ๆ เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ในการพัฒนาองค์กรต่อไป ส่วนใหญ่จะเน้นการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อวางแผนพัฒนาโครงการย่อยในองค์ก่อน เช่น การตลาดช่วงครึ่งปีหลัง เป็นต้น
5 ข้อดี การวิเคราะห์ข้อมูลต่อองค์กร
ไม่ว่าจะทำการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis หรือ Data Analytics ทุกอย่างล้วนต้องเป็นประโยชน์ต่อองค์กร สำหรับผู้ที่ยังนึกภาพไม่ออกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นอย่างไร ทำไม ต้องมีตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูลเกิดขึ้น ในหัวข้อนี้ ยกตัวอย่างข้อดี มา 5 ข้อ ดังนี้
- เข้าใจองค์กรและมองเห็นโอกาสพัฒนาองค์กรได้มากขึ้น
- เข้าใจกลุ่มเป้าหมายต้องการสิ่งใด จะทำให้องค์กรพัฒนาสินค้าหรือบริการต่าง ๆ ตอบโจทย์กลุ่มเป้าหมาย
- รู้จุดบกพร่องของการทำงานส่วนต่าง ๆ ขององค์กร และแก้ไขได้ทันเวลา
- ประเมินความเสี่ยงในการลงทุนได้ ทำให้องค์กรมีความมั่นคง
- เพิ่มความปลอดภัยให้องค์กร เพราะทุกขั้นตอนมีข้อมูลรองรับเสมอ
5 เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี
ด้วยความที่การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี จะต้องดำเนินการอย่างเป็นระบบ มีขั้นตอนการทำงานที่ชัดเจน โดยเทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี ที่ไม่ควรมองข้ามมี 5 ขั้นตอนต่อไปนี้
1. Regression
ขั้นตอนแรกเป็นการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่นำมาวิเคราะห์และเชื่อมโยงความสัมพันธ์ให้อยู่ในขอบเขตที่เล็กลง ง่ายต่อการทำความเข้าใจและนำไปวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกในลำดับถัดไป
2. Factor
ขั้นตอนที่สองเป็นการนำข้อมูลที่ได้วิเคราะห์จนมีขอบเขตเล็กลงให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย สามารถนำเสนอต่อองค์กรได้ โดยข้อมูลจะต้องเน้นตอบโจทย์ตามเป้าหมายที่องค์กรต้องการ
3. Cohort
ขั้นตอนที่สามเป็นการจัดระเบียบข้อมูลที่วิเคราะห์แล้ว ให้อยู่ในกลุ่มหรือหมวดหมู่เดียวกัน ซึ่งจะง่ายต่อการค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าแผนกไหนจะนำไปใช้ก็เข้าใจได้ง่าย
4. Monte Carlo simulations
ขั้นตอนที่สี่จะนำข้อมูลที่วิเคราะห์มาจำลองเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายของเดือนปัจจุบัน และสร้างกราฟจำลองยอดขายของเดือนถัดไปขึ้นมาว่าจะมีแนวโน้มเป็นอย่างไร เป็นต้น
5. Time series
ขั้นตอนสุดท้าย ไม่ว่าจะใช้การวิเคราะห์ Data Analysis หรือ Data Analytics ต้องทำ คือ การติดตามข้อมูลตลอดเวลาเพื่อทำการเปลี่ยนของข้อมูลให้ทันสมัย จะได้นำข้อมูลใหม่ มาวิเคราะห์เผื่อข้อมูลที่องค์กรนำไปใช้มีคุณภาพมากที่สุด
สรุป Analytics กับ Analysis ต่างกันอย่างไร
Data Analysis และ Data Analytics เป็นข้อมูลที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจความต้องการของกลุ่มเป้าหมายและคู่แข่งได้เป็นอย่างดี ทำให้ธุรกิจมีข้อมูลในการทำคอนเทนต์หรือการตลาดที่กระตุ้นยอดขาย เพิ่มการเข้าถึงของกลุ่มเป้าหมาย ส่งผลให้ธุรกิจสามารถเติบโตได้อย่างมั่นคงในยุคดิจิตอลนั่นเอง
FAQ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล
Analytics กับ Analysis ต่างกันอย่างไร
Data Analysis คือ การนำข้อมูลในอดีตที่เกิดขึ้นมาสักระยะแล้ว นำมาวิเคราะห์ เพื่อคาดการณ์ผลที่จะเกิดขึ้นในอนาคต แต่ถ้าเป็น Analytics คือ การนำข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันและผลที่คาดการณ์ไว้ว่าจะเกิดขึ้นในอนาคต นำมาวิเคราะห์ เพื่อดูว่าแนวโน้มในอนาคตจะเป็นเช่นไร
อยากทำอาชีพวิเคราะห์ข้อมูล ควรเรียนอะไร
การประกอบอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล จริง ๆ ไม่จำเป็นต้องจบตรงสาย แต่ต้องจบระดับการศึกษาปริญญาตรีสาขาที่เกี่ยวข้องกับองค์กรนั้น ๆ เช่น อยากเป็นนักวิเคราะห์หุ้น ก็จะต้องเรียนสาขาที่เกี่ยวกับหุ้น เป็นต้น หลังจากที่เรียนจบแต่ละองค์กรก็จะมีประกาศรับสมัครงานในตำแหน่งนี้ สามารถเข้าไปสมัครได้ทันที แต่ต้องมีความชำนาญในวิชาความรู้อย่างดีเลยทีเดียว
ถ้าองค์กรไม่มีนักวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นอย่างไร
หากไม่มีการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis หรือ Data Analytics จะมองไม่เห็นจุดผิดพลาดขององค์กรและไม่มีข้อมูลในการพัฒนาองค์กร ทำให้การเติบโตช้าและมีความเสี่ยงสูงในการประกอบกิจการในอนาคต เพราะไม่มีการคาดคะแนนผลใด ๆ ทำให้รับมือกับการเปลี่ยนแปลงและคู่แข่งได้ยากขึ้น
หากคุณต้องการนำข้อมูลด้านการตลาด มาปรับใช้ในธุรกิจของคุณ Digimusketeers เรามีบริการ Data Consulting วิเคราะห์การตลาดด้วยข้อมูลเชิงลึก ผ่านการติดตั้ง Tools ที่ใช้เก็บข้อมูลทุกการเคลื่อนไหวผ่านเว็บไซต์ ได้ข้อมูลผู้บริโภคเชิงลึกที่เป็นกลุ่มเป้าหมายของธุรกิจ เพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจ ในอนาคตให้เติบโต สามารถนำเอาข้อมูลที่ได้ มาทำโฆษณาที่แม่นยำยิ่งขึ้น
เพิ่มยอดขายด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดเชิงลึก
แอดไลน์เพื่อปรึกษาเราฟรี
