Data Analytics คืออะไร ศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ที่สำคัญต่อธุรกิจยุคดิจิทัล

ในยุคที่ธุรกิจขับเคลื่อนด้วยการประยุกต์ใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์ Data Analytics คือกระบวนการที่มีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจและการเติบโตของธุรกิจสมัยใหม่ เพราะการวิเคราะห์ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงการเก็บสถิติหรือจัดเก็บตัวเลขที่มาจากการสำรวจ แต่คือศาสตร์การแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริง และช่วยสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาด

การทำความเข้าใจและประยุกต์ใช้ Data Analytics คือกุญแจสำคัญที่ช่วยให้องค์กรรู้จักลูกค้าและตลาดได้ดีขึ้น ทำให้องค์กรสามารถคาดการณ์แนวโน้มตลาดได้ล่วงหน้า ลดความเสี่ยงความผิดพลาด ค้นหาโอกาสใหม่ ๆ ได้รวดเร็วกว่าเดิม และนำไปสู่การก้าวนำคู่แข่งในโลกดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

ทำความรู้จักการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) คืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) คือกระบวนการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้ประโยชน์และสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการประยุกต์ใช้เทคนิคทางสถิติ คณิตศาสตร์ และเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เพื่อแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย หรืออาจพูดได้ว่า เป็นกระบวนการที่ช่วยให้ผู้บริหารสามารถเรียนรู้สิ่งที่เคยใช้ได้ผลในอดีต สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในปัจจุบัน และสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต จากข้อมูลที่มีอยู่

ความสำคัญในธุรกิจ

Data Analytics คือกระบวนการที่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อธุรกิจในยุค Digital Transformation ด้วยประโยชน์หลายด้าน ไม่ว่าจะเป็น

ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ บนพื้นฐานของข้อมูลจริงแทนการคาดเดาจากประสบการณ์เพียงอย่างเดียว ช่วยการตัดสินใจมีความแม่นยำมากขึ้น

เพิ่มความเข้าใจลูกค้า ทั้งพฤติกรรม ความต้องการ และความชอบ ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงสินค้าและบริหารความสัมพันธ์ลูกค้า (CRM)ได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ
ยกระดับกระบวนการทำงาน ช่วยระบุจุดอ่อนและปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการต่าง ๆ ในธุรกิจ เพื่อลดต้นทุนการดำเนินงาน ลดของเสีย ประหยัดเวลา และทำให้การทำงานมีความราบรื่น
สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน เพราะองค์กรที่ใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้รวดเร็วกว่า ย่อมอยู่เหนือคู่แข่งที่ยังคงใช้วิธีการแบบดั้งเดิม
ลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ทั้งการฉ้อโกง ภัยคุกคามทางไซเบอร์ และกระบวนการที่ผิดพลาด จากการตรวจจับความเสี่ยงและความผิดปกติที่เกิดขึ้นในภาคส่วนต่าง ๆ

ขับเคลื่อนองค์กรสู่ความสำเร็จอย่างยั่งยืน ด้วย Total Business Solutions ของเรา คลิก

4 ประเภท Data Analytics เพื่อการกำหนดกลยุทธ์ในธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็น 4 ประเภท ซึ่งแต่ละประเภทก็มีวัตถุประสงค์และการใช้งานที่แตกต่างกัน ดังนี้

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

Descriptive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลระดับพื้นฐาน โดยใช้เครื่องมือทางสถิติเบื้องต้นและข้อมูลในอดีตเพื่อสรุป อธิบายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น และนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น แผนภูมิ กราฟ และตาราง ซึ่งจะช่วยให้ผู้บริหารสามารถเข้าใจถึงสถานการณ์ปัจจุบันและผลการดำเนินงานที่ผ่านมา

ตัวอย่างการใช้งานจริงในธุรกิจ เช่น การรายงานยอดขาย การวิเคราะห์จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ การสรุปผลทางการเงิน และการติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ขององค์กร

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)

Diagnostic Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบคำถามเหตุผลของเหตุการณ์ต่าง ๆ โดยเจาะลึกไปยังสาเหตุของเหตุการณ์หรือแนวโน้มที่พบในข้อมูล โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ การเจาะลึกข้อมูล และการเปรียบเทียบข้อมูลในมิติต่าง ๆ เพื่อให้องค์กรเข้าใจปัญหาและหาแนวทางแก้ไขได้อย่างตรงจุด

ตัวอย่างการใช้งานจริงในธุรกิจ ได้แก่ วิเคราะห์สาเหตุที่ยอดขายลดลง ตรวจสอบปัจจัยที่ส่งผลต่อการลาออกของพนักงาน หาสาเหตุของปัญหาด้านคุณภาพสินค้า และวิเคราะห์ปัจจัยที่ทำให้แคมเปญการตลาดไม่ประสบความสำเร็จ

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics)

Predictive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบคำถามสิ่งที่จะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน ผสานรวมกับเทคนิคทางสถิติขั้นสูงอย่าง Machine Learning และ Artificial Intelligence เพื่อจำลองและคาดการณ์แนวโน้มเหตุการณ์ในอนาคต และช่วยให้องค์กรเตรียมความพร้อมและวางแผนกลยุทธ์ล่วงหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการใช้งานจริงในธุรกิจ เช่น คาดการณ์ความต้องการสินค้าในช่วงเทศกาล คาดการณ์ความเสี่ยงเครดิตของลูกค้าในสถาบันการเงิน และประเมินแนวโน้มราคาหุ้น

การวิเคราะห์แบบคำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

Prescriptive Analytics หรือ การวิเคราะห์แบบคำแนะนำซึ่งเป็นรูปแบบที่ซับซ้อนและก้าวหน้าที่สุด เพราะนี่คือ Data Analytics ที่ไม่ใช่แค่การคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น แต่ยังสามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด

ตัวอย่างการใช้งานจริงในธุรกิจ ได้แก่ แนะนำราคาที่เหมาะสม เสนอแผนการจัดส่งสินค้าที่ประหยัดและรวดเร็ว แนะนำการจัดสรรงบประมาณการตลาด และเสนอแนะการปรับปรุงกระบวนการผลิตให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

กระบวนการ Data Analytics ในองค์กร

การวิเคราะห์ข้อมูลในองค์กรประกอบด้วยขั้นตอน 5 ส่วน ที่จะช่วยให้ผลลัพธ์ที่ได้ มีความแม่นยำและเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ ดังนี้

กำหนดความต้องการ การระบุปัญหาหรือคำถามทางธุรกิจที่ต้องการคำตอบ พร้อมกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์และผลลัพธ์ที่คาดหวัง
การรวบรวมข้อมูล จากแหล่งต่าง ๆ ทั้งภายในและภายนอกองค์กร เช่น ระบบ ERP เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และอื่น ๆ
การจัดระเบียบและทำความสะอาดข้อมูล ครอบคลุมทั้งการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล ลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือไม่สมบูรณ์ และจัดรูปแบบข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้เครื่องมือและเทคนิคทางสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหาแนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ต่าง ๆ
การแปลผลและนำเสนอข้อมูล พร้อมสร้างรายงานและการแสดงผลด้วยภาพที่เข้าใจง่ายและเรียลไทม์บน Dashboard เพื่อนำเสนอผลการวิเคราะห์ในรูปแบบที่ผู้บริหารสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้ง่าย

วางรากฐานธุรกิจให้มั่นคงและพร้อมต่อยอดในอนาคต ติดต่อเรา

Business Analytics เครื่องมือสำคัญสำหรับองค์กรสมัยใหม่

Business Analytics หรือ เครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจโดยเฉพาะ โดยมุ่งเน้นการใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน เพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และสร้างมูลค่าให้กับองค์กร ผ่านเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น Power BI, Copilot Studio, Google Data Studio, Tableau Desktop และMode Analytics เป็นต้น

4 องค์ประกอบการทำงานของ AI Data Analytics

อย่างที่เรารู้กันว่า ปัจจุบัน AI ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการยกระดับธุรกิจในหลายภาคส่วน รวมไปถึงการปฏิวัติวงการ Data Analytics ซึ่งมีองค์ประกอบหลัก 4 ส่วนสำคัญที่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างระบบการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะ

Machine learning (ML)

Machine learning (ML) คือเทคโนโลยีการทำงานด้าน Data Analytics ที่สำคัญของ AI ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพจากข้อมูลโดยไม่ต้องโปรแกรมอย่างชัดเจน ในด้าน Data Analytics โดยแบ่งเป็นฟีเจอร์ต่าง ๆ ได้แก่

การสร้างแบบจำลองแนวโน้มเหตุการณ์
ระบุรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูลขนาดใหญ่
ปรับปรุงอัลกอริทึมการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติ
จำแนกประเภทข้อมูลและการตรวจจับความผิดปกติ

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและประมวลผลภาษาธรรมชาติของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น เพื่อใช้ประโยชน์ในต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น

วิเคราะห์ข้อความจากโซเชียลมีเดียและรีวิวลูกค้า
สร้างรายงานและสรุปผลแบบอัตโนมัติ
ค้นหาข้อมูลและตอบคำถามลูกค้าด้วยภาษาธรรมชาติ
แปลงข้อมูลทั่วไปให้สามารถวิเคราะห์ได้ง่ายมากขึ้น

Neural Networks (NNs)

Neural Networks (NNs) แบบจำลองการวิเคราะห์ข้อมูลที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ซึ่งมีความสามารถด้านเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูล เพื่อช่วยยกระดับการทำงานในธุรกิจด้วยฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น

จดจำรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อน
ประมวลผลภาพและเสียง
คาดการณ์แนวโน้มอย่างแม่นยำ
แนะนำการแก้ปัญหาในหลายมิติ

Deep Learning

Deep Learning เทคโนโลยีขั้นสูงที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อน ด้วยการจำลอง Neural Networks หลายชั้น แบ่งเป็นการทำงานหลายส่วน ดังนี้

วิเคราะห์ข้อมูลภาพและวิดีโอ
ประมวลผลข้อมูลเสียงและการพูด
คาดการณ์แนวโน้มที่ซับซ้อน
ระบุรูปแบบที่ไม่สามารถตรวจพบด้วยวิธีการแบบดั้งเดิม

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการและโซลูชันด้านระบบ IT ที่นี่

ตัวอย่าง บริษัทที่นำ Data Analytics มาประยุกต์ใช้งาน

ปัจจุบันบริษัทชั้นนำหลายแห่งทั่วโลกได้นำ Data Analytics มาสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันและปรับปรุงการดำเนินงาน เช่น

Netflix แนะนำคอนเทนต์จากการวิเคราะห์พฤติกรรมการรับชมของผู้ใช้งานด้วย AI เพื่อแนะนำเนื้อหาที่เหมาะสม
Amazon ได้ใช้ Data Analytics ในการปรับปรุงการจัดส่งสินค้า การคาดการณ์ความต้องการสินค้า และการสร้างประสบการณ์การซื้อสินค้าที่เป็นส่วนตัว
Walmart ประยุกต์ใช้ Big Data Analytics เพื่อการจัดการห่วงโซ่อุปทานและคลังสินค้า ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่งสินค้า
Google ในการปรับปรุงอัลกอริทึมการค้นหา การโฆษณาแบบเป็นส่วนตัว และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ จากการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้งาน

ยกระดับ Data Analytics กุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จด้วยบริการจาก Bhatara Progress

เมื่อข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรที่มีค่าที่สุดขององค์กร Data Analytics คือหนึ่งในกลไกสำคัญที่ขับเคลื่อนการเติบโตและความสำเร็จขององค์กรในระยะยาว เพราะการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ จะช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ลดความเสี่ยงทางธุรกิจ และสร้างโอกาสใหม่ ๆ ที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น

Bhatara Progress ผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาและดำเนินการระบบ IT เพื่อการ Data Analytics ที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึกในทุกภาคส่วน เราให้บริการการปรึกษา การออกแบบ และการติดตั้งโซลูชันแบบครบวงจร ไม่ว่าจะเป็น Microsoft Copilot, Dynamics 365 Business Central และอื่น ๆ เพื่อช่วยให้องค์กรของคุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มศักยภาพ สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน และขับเคลื่อนการเติบโตอย่างยั่งยืน

ยกระดับการวิเคราะห์ข้อมูล กับ Bhatara Progress

คำถามที่พบบ่อย

Data Analytics ใช้โปรแกรมอะไร?

Data Analytics คือการใช้เครื่องมือและซอฟต์แวร์เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล โดยโปรแกรมที่นิยมใช้ในปัจจุบันมีตั้งแต่เครื่องมือพื้นฐานสำหรับผู้เริ่มต้น ไปจนถึงโซลูชันขั้นสูงที่ใช้ AI และ Machine Learning เพื่อการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

4 ระดับของ Data Analytics มีอะไรบ้าง?

Data Analytics แบ่งระดับการวิเคราะห์ข้อมูลออกเป็น 4 ระดับตามความซับซ้อนและการใช้งาน ประกอบด้วย Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics และ Prescriptive Analytics

เราสามารถนำ Data Analytics ไปใช้ประโยชน์ได้อย่างไร?

เราสามารถนำ Data Analytics มาใช้ประโยชน์ในหลายมิติของธุรกิจ ทั้งการตลาด การดำเนินงาน การเงิน และทรัพยากรบุคคล เช่น การเพิ่มยอดขายได้ การลดหนี้สูญ หรือการลดเวลาหยุดการผลิต โดยเราสามารถผสานการใช้งาน AI เข้ากับ Data Analytics เพื่อช่วยระบบประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิม

ติดต่อเราได้ที่ Contact Us

หรือสอบถามข้อมูลต่างๆ เพิ่มเติมได้ตามช่องทางด้านล่าง

โทร: 02 732 2090

Email: marketing@bhatarapro.com

LINE: @bhataraprogress

แหล่งอ้างอิง

Investopedia. (31 กรกฎาคม 2568). Data Analytics: What It Is, How It’s Used, and 4 Basic Techniques. https://www.investopedia.com/terms/d/data-analytics.asp

Michael Chen. (25 กันยายน 2567). What Is Data Analytics? An Overview of Methods and Practical Uses. Oracle. https://www.oracle.com/africa/business-analytics/data-analytics/

GeeksforGeeks. (23 กรกฎาคม 2568). What is Data Analytics?. https://www.geeksforgeeks.org/data-analysis/what-is-data-analytics/

IBM (9 มิถุนายน 2566). What is business analytics?. https://www.ibm.com/think/topics/business-analytics

Sandra Suszterová. (21 กันยายน 2567). What Is AI in Data Analytics?. GoodData. https://www.gooddata.com/blog/what-is-ai-in-analytics/