Data Analytics: กุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จของธุรกิจยุคดิจิทัล
Febuary 15, 2025
ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการดำเนินธุรกิจ Data Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูล) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำขึ้น และนำไปสู่ความได้เปรียบทางการแข่งขัน บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับ Data Analytics และความสำคัญต่อธุรกิจในปัจจุบัน
Data Analytics คืออะไร?
Data Analytics คือกระบวนการรวบรวม วิเคราะห์ และแปลความหมายของข้อมูล เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถนำข้อมูลมาใช้ในการตัดสินใจและวางกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอาศัยเทคนิคและเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Machine Learning, AI, และ Business Intelligence
ประเภทของ Data Analytics
Data Analytics สามารถแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก ได้แก่
- Descriptive Analytics – การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อให้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น รายงานยอดขาย รายงานผู้ใช้ที่เข้าชมเว็บไซต์
- Diagnostic Analytics – การวิเคราะห์หาสาเหตุของปัญหาหรือแนวโน้ม เช่น ทำไมยอดขายลดลงในช่วงไตรมาสที่แล้ว
- Predictive Analytics – การใช้โมเดลทางสถิติและ AI เพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคต เช่น คาดการณ์ความต้องการของลูกค้า
- Prescriptive Analytics – การให้คำแนะนำหรือแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมเพื่อลดความเสี่ยงและเพิ่มโอกาสทางธุรกิจ
ประโยชน์ของ Data Analytics ต่อธุรกิจ
- ช่วยให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพขึ้น – ลดการใช้สัญชาตญาณในการตัดสินใจและใช้ข้อมูลเป็นหลัก
- เพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน – ปรับปรุงกระบวนการภายในองค์กรและลดต้นทุน
- เข้าใจพฤติกรรมลูกค้า – วิเคราะห์แนวโน้มและความต้องการของลูกค้าเพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ตอบโจทย์
- เพิ่มความสามารถในการแข่งขัน – ใช้ข้อมูลในการวางกลยุทธ์ที่ได้เปรียบกว่าคู่แข่ง

เครื่องมือที่ใช้ใน Data Analytics
นักวิเคราะห์ข้อมูลมักใช้เครื่องมือต่าง ๆ เพื่อช่วยในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล เช่น:
- SQL – ใช้ในการดึงและจัดการข้อมูลจากฐานข้อมูล
- Python และ R – ภาษาโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดล Machine Learning
- Power BI และ Tableau – เครื่องมือสร้างแดชบอร์ดและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Visualization
- Google Analytics – ใช้วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์