Data Analytics คือระดับความได้เปรียบสามารถบอกถึงขั้นตอนการประเมินชุดข้อมูลที่ถูกรวบรวมไว้เพื่อนำมาสรุปข้อเท็จจริง ซึ่งในปัจจุบัน Data Analytics มักใช้เพื่อแสดงถึงการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากหรือข้อมูลความเร็วสูง
ซึ่งนำเสนอความท้าทายด้านการประมวลผลและการจัดการข้อมูลที่ไม่เหมือนใคร ตัวอย่างเช่น บริษัทเกมใช้ Data Analytics เพื่อกำหนดตารางเวลารางวัลสำหรับผู้เล่น ทำให้ผู้เล่นส่วนใหญ่มีความเคลื่อนไหวในเกม
เลือกหัวข้ออ่าน
ขั้นตอนการทำ Data Analytics
- กำหนดวิธีการรวบรวมข้อมูล โดยอาจแยกตามอายุ เพศ หรือรายได้
- รวบรวมข้อมูล ได้จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น แหล่งข้อมูลออนไลน์, ภาพถ่าย หรือจากทีมงาน
- เชื่อมโยงข้อมูลเพื่อรอการตรวจสอบ การเชื่อมโยงอาจเกิดขึ้นในหน้าบัญชีหรือโปรแกรมประเภทอื่นที่สามารถรับข้อมูลทางสถิติได้
- ข้อมูลจะถูกจัดเรียงใหม่ เพื่อรับประกันว่าไม่มีการทำซ้ำหรือผิดพลาดและครบถ้วน ก่อนที่จะส่งต่อไปยังผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไป
ประเภทของ Data Analytics
1.Descriptive Analytics (การวิเคราะห์เชิงพรรณนา)
เป็นการอธิบายสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้นและเปลี่ยนแปลงข้อมูลดิบจากแหล่งข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้ได้ข้อมูลที่สำคัญที่เกิดขึ้นในอดีต แม้ว่าผลลัพธ์เหล่านี้แทบจะไม่ได้ส่งสัญญาณว่ามีบางอย่างผิดปกติหรือถูกต้องก็ตาม
2.Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย)
เป็นการจำแนกข้อมูล เพื่อหาสาเหตุที่เกิดขึ้น โดยอาศัยตัวแปรและปัจจัยที่หลากหลายมากขึ้น
3.Predictive Analytics (การวิเคราะห์เชิงทำนาย)
เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในอนาคต ใช้การค้นพบการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวินิจฉัยร่วมด้วย เพื่อระบุกลุ่มและกรณีพิเศษ ทำให้สามารถวิเคราะห์ความเสี่ยงและแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้
4.Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์เชิงกำหนด)
เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ขั้นสูงและนำเสนอจุดที่น่าสนใจมากมาย เช่น การวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ซึ่งขึ้นอยู่กับเครื่องมือหรือการเรียนรู้เชิงลึกและวิธีการเชิงรุกที่อาศัยการคาดคะเนร่วมด้วย
ความสำคัญของ Data Analytics
- ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน
- ช่วยลดค่าใช้จ่าย
- รู้จักลูกค้ามากขึ้น
- เข้าถึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากขึ้น
ข้อดีในการใช้ Data Analytics
1.เพื่อให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ทำให้การทำงานราบรื่น ประหยัดเงิน และขจัดข้อกังวลหลักของคุณ เมื่อคุณมีความเข้าใจที่ดีขึ้นในสิ่งที่ผู้ชมของคุณต้องการ คุณจะใช้ใช้เงินน้อยลง รวมถึงผลลัพธ์ที่ดีขึ้นจากแคมเปญและกลยุทธ์เนื้อหาที่คุณมี และสร้างรายได้เพิ่มมากขึ้น
2.ปรับกลยุทธ์การตลาดได้ตรงเป้าหมาย
หากคุณรู้จักและเข้าใจผู้ชมของคุณ คุณจะทำการตลาดกับพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น Data Analytics จะช่วยคุณในการปรับให้เข้ากับผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด
3.มั่นใจในการตัดสินใจ
Data Analytics ช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าทั้งหมดอย่างสมบูรณ์ยิ่งขึ้น และให้อำนาจคุณในการแก้ไขปัญหาของพวกเขาตรงประเด็นมากขึ้น นอกจากนี้ ยังสามารถรวบรวมและตรวจสอบข้อมูลใหม่ ๆ ได้อย่างสม่ำเสมอ เมื่อเงื่อนไขเกิดการเปลี่ยนแปลง
4.บริการลูกค้าดีขึ้น
เมื่อคุณรู้จักลูกค้ามากขึ้น คุณจะสามารถปรับแต่งการบริการตามความต้องการของพวกเขาได้ ให้ความเป็นส่วนตัวมากขึ้น และสร้างความสัมพันธ์อันดีให้เกิดขึ้นระหว่างคุณกับลูกค้า
เทคโนโลยีที่ช่วยในการทำ Data Analytics
1.Machine Learning (ส่วนการเรียนรู้ของเครื่อง)
เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและมีอัลกอริธึมที่สามารถจดจำได้ด้วยตัวเอง เป็นโปรแกรมที่อำนวยความสะดวก ใช้แอปพลิเคชันในการรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์โดยการคาดการณ์ผลลัพธ์โดยที่ไม่มีใครตั้งโปรแกรมระบบอย่างชัดเจนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์นั้น
2.Data Mining (การทำเหมืองข้อมูล)
เป็นกระบวนการในการทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่ง่ายขึ้น เพื่อระบุโครงสร้างและค้นหาการเชื่อมต่อระหว่างจุดข้อมูล ช่วยให้คุณสามารถกรองชุดข้อมูลขนาดใหญ่และจัดเรียงข้อมูลที่เหมาะสมได้ และนำมาใช้ในการวิเคราะห์โดยตรงได้
3.Data Management (การจัดการข้อมูล)
ขั้นตอนแรกคือการทำความเข้าใจการไหลของข้อมูลเข้าและออกจากระบบของคุณ จากนั้นเก็บข้อมูลนั้นให้เป็นระเบียบ และตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลและรวบรวมไว้ในที่ปลอดภัย
ดังนั้น การจัดโปรแกรมการจัดการข้อมูลสามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าบริษัทของคุณมีแนวทางที่คล้ายคลึงกันในวิธีการควบคุมและจัดการกับข้อมูล
“หากไม่มี Big Data Analytics คุณจะท่องเว็บอย่างตาบอดและหูหนวก”
Geoffrey Moore
ติดตามแฟนเพจ Work360
Add Friend รับฟรี EBook
Resource: https://www.analyticssteps.com/
