Data Analytics คืออะไร ศาสตร์การวิเคราะห์ในยุค Disruption

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุกวินาที การทำความเข้าใจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้กลายเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับทุกองค์กร นี่คือจุดที่ Data Analytics เข้ามามีบทบาทสำคัญ Data Analytics คือกระบวนการตรวจสอบและแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก ที่ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่รอบด้านและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในปัจจุบันองค์กรส่วนใหญ่ล้วนแล้วแต่ใช้ Big Data กันทั้งสิ้น นั่นก็หมายความว่าจะมีปริมาณข้อมูลมหาศาลอยู่ในระบบ แล้ว Data Analytics จะช่วยองค์กรได้อย่างไร? 

Data Analytics จะช่วยให้เราเจอแนวโน้มและความสัมพันธ์ในข้อมูลได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้ธุรกิจ  และสร้างโอกาสใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน
‍

Highlight

• Data Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ
• Data Analytics แบ่งเป็น 4 ประเภทหลักๆ ได้แก่ Descriptive, Diagnostic, Predictive และ Prescriptive Analytics
• Data Analytics ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล เข้าใจลูกค้า ปรับปรุงกระบวนการ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
• การพัฒนาบุคลากรด้าน Data Analytics และสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล จะช่วยให้นำ Data Analytics ไปใช้ได้อย่างเต็มศักยภาพ

Data Analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น AI (Artificial Intelligence), Machine Learning และเครื่องมือ Data Analytics เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกต่าง ๆ ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลจำนวนมหาศาล การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ด้วยวิธีการทาง Data Analytics จะช่วยให้องค์กรสามารถเข้าใจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ นำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน และการเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน

นอกจากนี้ Data Analytics ยังเป็นส่วนสำคัญของการขับเคลื่อน Digital Transformation ในองค์กร เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Data Analytics จะช่วยให้ธุรกิจค้นพบไอเดียหรือโอกาสใหม่ ๆ ในการเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน หรือสร้างนวัตกรรม ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่จะทำให้องค์กรสามารถปรับตัวและเติบโตได้อย่างรวดเร็วในโลกดิจิทัลที่มีการแข่งขันสูงนั่นเอง

Data Analytics สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ตามลักษณะและวัตถุประสงค์ ดังนี้

เป็นรูปแบบของ Data Analytics ที่เน้นการสรุปและอธิบายสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในอดีตหรือปัจจุบัน ว่ามีอะไรเกิดขึ้นบ้าง โดยใช้ข้อมูลและสถิติพื้นฐานในการวิเคราะห์ เช่น ยอดขาย จำนวนลูกค้า ค่าเฉลี่ย เปอร์เซ็นต์ เพื่อให้เข้าใจภาพรวมของสถานการณ์ ก่อนจะนำไปสู่การวิเคราะห์ในเชิงลึกต่อไป ตัวอย่างเช่น

• รายงานสรุปผล Marketing Campaign เช่น อัตราการเปิดอีเมล อัตราการคลิก จำนวนลีดที่เข้ามา เพื่อประเมินว่าแคมเปญประสบความสำเร็จมากน้อยแค่ไหน
• รายงานสรุปข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์ เช่น จำนวน Page Views, Bounce Rate, ระยะเวลาในการใช้งานโดยเฉลี่ย ที่มาของ Traffic เพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานเว็บไซต์

เป็นการต่อยอดจาก Descriptive Analytics โดยใช้เทคนิค Data Analytics ที่ซับซ้อนขึ้น เพื่อค้นหาสาเหตุหรือปัจจัยที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังเหตุการณ์หรือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น

• วิเคราะห์ปัจจัยที่ทำให้เกิดของเสียในกระบวนการผลิต โดยใช้ Root Cause Analysis เพื่อค้นหาสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา เช่น วัตถุดิบไม่ได้คุณภาพ การปรับตั้งเครื่องจักรไม่เหมาะสม ขาดการฝึกอบรมพนักงาน เพื่อกำหนดมาตรการแก้ไขและป้องกันปัญหา
• วิเคราะห์หาสาเหตุที่ทำให้ลูกค้าไม่พอใจในบริการ โดยใช้ Text Analytics ในการวิเคราะห์ข้อร้องเรียนหรือ Review ของลูกค้าจากหลายช่องทาง เพื่อค้นหาประเด็นหลักที่ทำให้ลูกค้าไม่พอใจ และนำมาปรับปรุงคุณภาพบริการ

เป็นการนำข้อมูลในอดีตมาสร้างแบบจำลองทางสถิติ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) แบบ Machine Learning เช่น Regression, Classification เพื่อพยากรณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การทำนายยอดขายในอีก 3 เดือนข้างหน้า การพยากรณ์อัตราการ Churn ของลูกค้า หรือการทำนายความพึงพอใจของลูกค้าต่อ Customer Experience ที่จะได้รับ เป็นต้น

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงสุด ที่ไม่เพียงแค่บอกว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต แต่ยังให้คำแนะนำด้วยว่าควรทำอย่างไร เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยอาจใช้ AI หรือแบบจำลองการตัดสินใจ เพื่อประมวลผลและหาทางเลือกที่เหมาะสม เช่น แนะนำกลยุทธ์ทางการตลาดที่ดีที่สุด คำแนะนำในการปรับปรุงกระบวนการผลิต หรือคำแนะนำสำหรับการสร้าง Customer Experience ที่ตรงใจลูกค้ามากที่สุด

ในยุคที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่าที่สุด Data Analytics เป็นกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ซึ่งความสำคัญของ Data Analytics มีดังนี้

• ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ (Data-driven Decision) 

ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Data Analytics จะช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นแนวโน้ม โอกาส และความเสี่ยงต่าง ๆ ทำให้สามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจริงแทนการใช้สัญชาตญาณหรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว

• เพิ่มความเข้าใจลูกค้า (Customer Insights) 

การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากหลายช่องทาง ทั้งข้อมูลการซื้อ พฤติกรรมการใช้งาน Social Media ทำให้เข้าใจความต้องการ ความชอบ และ Pain Points ของลูกค้าได้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้สามารถพัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้ามากขึ้นด้วย

• ปรับปรุงกระบวนการทำงาน (Process Optimization) 

การนำ Data Analytics มาใช้ในการวิเคราะห์กระบวนการทำงานหรือขั้นตอนการผลิต จะช่วยให้สามารถค้นพบจุดที่เป็นคอขวด ลดความสูญเปล่า และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างเป็นรูปธรรม

• สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน (Competitive Advantage) 

การใช้ Data Analytics ในการวิเคราะห์ตลาด คู่แข่ง และแนวโน้มอุตสาหกรรม จะช่วยให้องค์กรสามารถเห็นโอกาสใหม่ ๆ วางกลยุทธ์เชิงรุก ปรับตัวได้ทันต่อการเปลี่ยนแปลง และสร้างความแตกต่างจากคู่แข่งได้

• ลดความเสี่ยงและป้องกันการฉ้อโกง (Risk & Fraud Detection) 

การนำ Data Analytics มาช่วยในการประเมินและจัดการความเสี่ยงในด้านต่าง ๆ เช่น สินเชื่อ การลงทุน สต็อกสินค้า รวมถึงการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างรวดเร็วจากสัญญาณผิดปกติของข้อมูล ทำให้ตามเรื่องได้อย่างทันท่วงที

จะเห็นได้ว่า Data Analytics มีความสำคัญอย่างมากต่อการดำเนินธุรกิจในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ขับเคลื่อนยอดขาย หรือบริหารความเสี่ยง ดังนั้นองค์กรที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ จึงมีแนวโน้มที่จะสร้างผลประกอบการที่ดีและเติบโตได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว

จากที่กล่าวมาทั้งหมด จะเห็นได้ว่า Data Analytics คือเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยขับเคลื่อนให้ธุรกิจเติบโตและแข่งขันได้ในยุคดิจิทัล ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ผ่านการทำ Data Analysis ทั้งในเชิงพรรณนา เชิงวินิจฉัย เชิงทำนาย และเชิงให้คำแนะนำ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรมีความเข้าใจในตลาด ลูกค้า และกระบวนการภายในมากขึ้น สามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์บนพื้นฐานของข้อมูลจริง ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน และสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของตลาดได้อย่างแม่นยำ

อย่างไรก็ตาม การจะใช้ Data Analytics ให้เกิดประสิทธิผลสูงสุดนั้น จำเป็นต้องอาศัยการพัฒนาบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้าน Data Analytics หรือที่เรียกว่า Data Analyst รวมถึงการสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) ซึ่งต้องอาศัยการ Upskill และ Reskill บุคลากรทุกระดับให้มีแนวคิดและทักษะที่จำเป็น

Disrupt ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน People and Organizational Transformation พร้อมเป็นพันธมิตรในการพลิกโฉมองค์กรของคุณสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย Data Analytics อย่างเต็มรูปแบบ ผ่านหลักสูตร Training ที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น D.A.T (Digital, AI and Tech Skills) ที่มุ่งเน้นพัฒนาความรู้และทักษะด้าน Data ให้กับบุคลากร, Business Acumen and Innovation Creation ที่ช่วยให้ผู้นำสามารถนำข้อมูลมาสร้างนวัตกรรมทางธุรกิจ หรือ Empowering Team ที่ช่วยให้หัวหน้างานสามารถสร้างทีมที่เก่งและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หากต้องการเป็นองค์กรชั้นนำที่นำ Data Analytics มาใช้สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้อย่างเต็มศักยภาพ และเพิ่มขีดความสามารถของบุคลากรด้วยการฝึกอบรมจากหลักสูตร Disrupt Corporate Program ซึ่งพวกเราพร้อมที่จะช่วยผลักดันการเปลี่ยนผ่านองค์กรของงคุณสู่ความสำเร็จได้อย่างเป็นรูปธรรม