ความสำคัญของ Data Analytics ในโลกสมัยใหม่

เมื่อบทบาทของเทคโนโลยีมีความสำคัญในทุกภาคส่วนการรวบรวมข้อมูลจำเป็นต้องเสริมด้วยการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจ ซึ่ง Data Analytics มีส่วนช่วยให้ธุรกิจและอุตสาหกรรมเข้าใจข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อการเติบโตและการพัฒนาต่อไป การลงทุนในการวิเคราะห์คือความแตกต่างระหว่างบริษัทที่ประสบความสำเร็จและล้มเหลวในปัจจุบันและอนาคต

Data Analytics คืออะไร

Data Analytics เป็นคำศัพท์ที่ค่อนข้างใหม่สำหรับคนจำนวนมาก หมายถึงกระบวนการและเครื่องมือทั้งหมดที่จำเป็นในการประมวลผลชุดข้อมูลและตีความข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ รวมถึงเครื่องมือและกระบวนการต่าง ๆ ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์สามารถเป็นได้ทั้งเชิงคุณภาพ เช่น การสำรวจคุณภาพชีวิตในด้านการแพทย์ หรือเชิงปริมาณ เช่น เครื่องมือทางสถิติหรือซอฟต์แวร์ มีการแยกส่วนข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกจากข้อมูลที่ไม่จำเป็น และวิเคราะห์เพื่อสร้างรูปแบบและข้อมูลตัวเลขที่สามารถช่วยในการเปลี่ยนแปลงที่ทำกำไรได้

Data Analytics เป็นองค์ประกอบสำคัญในการสร้างกลยุทธ์ในองค์กรใหญ่ ๆ ทั้งหมด เนื่องจากช่วยคาดการณ์แนวโน้มและพฤติกรรมของลูกค้า, เพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจ และทำการตัดสินใจโดยมีหลักฐานสนับสนุน

องค์ประกอบต่าง ๆ ของ Data Analytics

• Data mining (การทำเหมืองข้อมูล): เป็นการหาความสัมพันธ์ของข้อมูลจำนวนมาก (Big Data) ที่มีความสัมพันธ์กัน เช่น ใช้สำหรับกำหนดรูปแบบพฤติกรรมในข้อมูลผู้ป่วย หรือในการทดลองทางคลินิกจำนวนมาก
• Text analytics (การวิเคราะห์ข้อความ): เป็นการประมวลผลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากเพื่อพัฒนาอัลกอริธึม ประกอบด้วยการวิเคราะห์ทางภาษา, การจดจำรูปแบบในข้อมูลที่เป็นข้อความ และการกรองอีเมลขยะออกจากอีเมลที่มีประโยชน์
• Data visualisation (การสร้างภาพข้อมูล): เป็นการจัดวางข้อมูลในรูปแบบภาพเพื่อการประเมินที่ดีขึ้น ช่วยให้เข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนได้ ตัวอย่าง ได้แก่ แผนภูมิแท่ง, ฮิสโตแกรม, กราฟ และแผนภูมิวงกลม
• Business intelligence (ข่าวกรองธุรกิจ): เป็นการแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้สำหรับธุรกิจ ผลลัพธ์เหล่านี้ใช้ในการสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจ เช่น การจัดวางผลิตภัณฑ์และราคา เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือภาพ เช่น การทำแผนที่

ประโยชน์ของ Data Analytics สำหรับธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นทรัพย์สินที่สำคัญสำหรับบริษัท เพื่อให้ได้มาซึ่งความได้เปรียบทางการแข่งขัน

• การพัฒนาผลิตภัณฑ์: ช่วยให้สามารถคาดการณ์และค้นพบความรู้ได้ ช่วยสร้างความเข้าใจสถานะปัจจุบันของธุรกิจหรือกระบวนการและเป็นรากฐานที่มั่นคงในการทำนายผลลัพธ์ในอนาคต ที่สำคัญ ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจสถานการณ์ตลาดในปัจจุบันและเปลี่ยนแปลงกระบวนการหรือกระตุ้นความจำเป็นในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ตรงกับความต้องการของตลาด
• เนื้อหาที่ตรงเป้าหมาย: การรู้ว่าลูกค้าต้องการอะไรล่วงหน้าทำให้แคมเปญการตลาดเน้นไปที่ลูกค้ามากขึ้น ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ ปรับแต่งโฆษณาของตนเพื่อกำหนดเป้าหมายกลุ่มฐานลูกค้าทั้งหมดของคุณ นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขากำหนดได้ว่าฐานลูกค้ากลุ่มใดจะตอบสนองต่อแคมเปญได้ดีที่สุด และยังช่วยประหยัดเงินค่าใช้จ่ายในการโน้มน้าวใจลูกค้าให้ซื้อและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของความพยายามทางการตลาด
• ประสิทธิภาพการดำเนินงาน: ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ ระบุโอกาสที่เป็นไปได้อื่น ๆ ในการปรับปรุงการดำเนินงานหรือเพิ่มผลกำไรสูงสุด เพื่อให้เห็นว่าการดำเนินการใดให้ผลลัพธ์โดยรวมดีที่สุดภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ , ระบุพื้นที่ปฏิบัติการที่อาจเกิดข้อผิดพลาดได้ และส่วนใดที่ต้องปรับปรุง

ข้อดีของการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลมืออาชีพ

• สามารถเพิ่มทักษะที่จำเป็นสำหรับงานได้อย่างง่ายดาย: ทำให้คุณเรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่ต้องการและเชี่ยวชาญด้านเวลาได้ง่ายขึ้นและน่าสนใจ
• เป็นอาชีพที่ต้องการ: Data Analytics ถือเป็นอาชีพที่เป็นที่ต้องการตัวมากที่สุด โดยผู้ให้บริการ Internet of Things (IoT) 75% และมากกว่า 68% กำลังดิ้นรนในการหาพนักงานที่มีความเชี่ยวชาญ ซึ่งโอกาสทางอาชีพนี้คาดว่าจะเติบโตในอนาคต
• มีโอกาสมากมายในหลายโดเมน: Big Data Analytics บรรลุโซลูชันที่คุ้มค่าและปรับปรุงอำนาจการตัดสินใจในด้านการพัฒนาที่หลากหลาย รวมถึงการดูแลสุขภาพ, การผลิต, การศึกษา, สื่อ การค้าปลีก และแม้แต่อสังหาริมทรัพย์ คุณจะมีโอกาสเลือกจากหลากหลายอุตสาหกรรมที่ตรงกับทักษะและความสนใจของคุณ
• รายได้สูง: นักศึกษาและคนหนุ่มสาวที่ขับเคลื่อนด้วยตรรกะ เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์ และเป็นนักสื่อสารที่ยอดเยี่ยมที่ต้องการสร้างรายได้ที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยในขณะที่ทำงานในช่วงเวลาที่กำหนด ควรพิจารณาว่า Big Data Analytics เป็นอาชีพต้น ๆ
• ต่อยอดได้หากถนัดทางคณิตศาสตร์: หากคุณมีไหวพริบในวิชาคณิตศาสตร์และสถิติ Data Analytics จะช่วยให้คุณพัฒนาทักษะของคุณในสถิติประยุกต์, พีชคณิตเชิงเส้น, การวิเคราะห์จริง, การวิเคราะห์เชิงตัวเลข และทฤษฎีกราฟ
• ช่วยให้คุณสามารถใช้อำนาจในการตัดสินใจ: Data Analytics เป็นช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับองค์กร ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและได้เปรียบเหนือคู่แข่ง คุณจะทำงานร่วมกับบุคคลสำคัญขององค์กรเพื่อปรับปรุงเลเยอร์การตัดสินใจจากบนลงล่าง และประสานงานกับระดับท้องถิ่นเพื่อดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึก

ติดตามแฟนเพจ Work360
Add Friend รับฟรี EBook

Resource: https://www.technologyhq.org/