การวิเคราะห์ข้อมูลที่นำเข้า สำคัญ อย่างไร

หลายคนคงจะรู้จัก Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ ที่เป็นหนึ่งในประเด็นยอดฮิตสำหรับธุรกิจในปัจจุบันแล้ว แต่ก็คงดูแปลกหากไม่ได้มีการพูดถึงสิ่งที่เป็นการใช้งานข้อมูลดังกล่าวอย่างแท้จริง ด้วยเทคโนโลยี Data Analytics หรือคือศาสตร์การวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อนำสิ่งที่ได้มาไปปรับใช้ในธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพที่สุด

Data Analytics คืออะไร

Data Analytics เป็นศาสตร์ในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลด้วยวิธีการทางคณิตศาสตร์ และสถิติ และนำผลนั้นมาปรับใช้ให้เกิดประโยชน์ ความรู้เรื่องดังกล่าวสำคัญยิ่งขึ้นเมื่อเทคโนโลยีในปัจจุบันมีการเก็บข้อมูลมหาศาลในระดับ Big Data ที่มากเกินกว่าคนทั่วไปจะสามารถใช้งานได้เต็มที่

เข้าใจความแตกต่างของเทรนด์ Data ในปัจจุบัน

ถ้าเป็นแบบที่ว่ามา Data Analytics และ Data Analysis และ Big Data ต่างกันอย่างไร ?  ทั้งสามอย่างมีความแตกต่างกันดังนี้

• Data Analytics : ศาสตร์การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก จะเน้นไปในด้านการใช้คณิตศาสตร์ คิดอัลกอริทึม เพื่อคาดการณ์ว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อเตรียมวางแผนรับมือให้สอดคล้องกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นให้มากที่สุด

• Data Analysis : แม้แต่ในมุมมองของฝั่งต่างประเทศเอง ก็ยังให้แนวคิดของ Data Analysis และ Data Analytics ที่คล้ายคลึงกัน แตกต่างกันในมุมของ Data Analysis จะเน้นไปในด้านโปรแกรมมิ่ง การจัดการ Database, Data warehouse ซึ่งเป็นการจัดการและวิเคราะห์สาข้อมูลในปัจจุบันมากกว่า
• Big Data : ข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นต้องใช้การวิเคราะห์และประมวลผลอย่างยิ่งยวดเพื่อนำมาปรับใช้ โดยมีหลักการ 4Vs ที่ใช้แยกแยะว่าอะไรคือ Big Data ซึ่งก็คือ Volume Variety Veracity และ Velocity 

คุณสามารถอ่านเกี่ยวกับเรื่อง Big Data เพิ่มเติมได้ที่ เจาะประเด็น Big Data เมื่อข้อมูลคือพระเจ้าแห่งโลกธุรกิจ

การใช้งาน Data Analytics ในวงการธุรกิจ 

แน่นอนว่าสำหรับด้านธุรกิจโดยเฉพาะธุรกิจใหญ่ๆ ก็มีการใช้ศาสตร์ของ Data Analytics เช่นกัน โดยเฉพาะบริษัทที่มีการเก็บข้อมูลลูกค้าเพื่อปรับปรุงสินค้าและบริการของตัวเอง ซึ่งอาจเก็บข้อมูลผ่านแอปพลิเคชั่น หรือการใช้งานอื่นๆ เช่น IoT โดยมีตัวอย่างดังนี้

ประโยชน์ของ Data Analytics เชิงธุรกิจ 

• โฆษณาอย่างตรงจุด: ใช้เพื่อวิเคราะห์และนำเสนอการโฆษณาของผลิตภัณฑ์ให้ตรงกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น เช่น Facebook Twitter และ Google รวมถึงโซเชียลมีเดียอื่นๆ ที่ใช้ข้อมูลเบื้องต้นของลูกค้านับล้านรายเพื่อคัดสรรโฆษณา
• วางแผนธุรกิจ: การวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยเพิ่มการตัดสินใจในการวางแผนธุรกิจ นโยบายบริษัท และแคมเปญ ได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะบริษัทใหญ่ๆ ที่มีข้อมูลมากมาย ทั้งข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการซื้อขาย และข้อมูลการจัดการภายในสาขาหรือสถานที่ต่างๆ 
• วางแผนอนาคต: เก็บข้อมูลสำหรับการขยายสาขา ดูว่าพื้นที่ไหนควรเพิ่มสาขา สาขาไหนควรไปต่อ หรือสาขาไหนควรลดพนักงาน หรือปิดไปเลยเพื่อลดต้นทุน 

จะเห็นได้ว่าการใช้ Data ในมุมของธุรกิจนั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลจากลูกค้ามากระดับหนึ่ง และเน้นในการลด Cost สำหรับการจัดการ และหาหนทางในการทำกำไรเพิ่มเป็นหลัก ซึ่งจริงๆ แล้วนอกจากประโยชน์ด้านธุรกิจ Data Analytics ยังมีการใช้งานด้านอื่นๆ อีก ได้แก่ 

ประโยชน์ในด้านอื่นของ Data Analytics 

• การเก็บข้อมูลทางสิ่งแวดล้อม: วิเคราะห์ปัญหาสิ่งแวดล้อม ทิศทางของขยะทะเล คาดการณ์ความเป็นไปได้เกี่ยวกับปัญหาสิ่งแวดล้อมต่างๆ 
• การคาดการณ์พยากรณ์อากาศ: ใช้ข้อมูลเชิงสถิติเกี่ยวกับสภาพอากาศ เพื่อคาดการณ์ทิศทางลม พายุ ไปจนถึงสึนามิล่วงหน้า 
• การสำรวจและคาดการณ์ทรัพยากรพลังงาน: พยากรณ์ว่าจะมีทรัพยากรอยู่ตรงไหน เช่น น้ำมัน แร่ธาตุ เพื่อสามารถสำรวจทรัพยากรต่างๆ ได้ตรงจุดมากขึ้น 

ปัญหาของ Data Analytics

แม้ว่าจะเป็นศาสตร์ที่สำคัญแต่การนำเรื่องดังกล่าวมาใช้ยังคงเป็นปัญหาสำหรับประเทศไทย เนื่องจากไม่มีความเข้าใจใน “ข้อมูล” เพียงพอ โดยสามารถเห็นปัญหาจากเรื่องการใช้ Data ดังนี้

• บุคลากรไม่พร้อม มีการปรับบุคลากรมาทำงานด้าน Data ทั้งๆ ที่ไม่เชี่ยวชาญ
• องค์กรเล็กเกินไป ไม่ได้ทำงานเกี่ยวกับข้อมูลโดยตรง จึงทำให้ไม่คุ้มทุน 
• ไม่มีเป้าหมายในการใช้ Data Analytics อย่างจริงจัง
• ไม่เชื่อในข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์มาแล้ว มั่นใจว่าสิ่งที่ตนเองคิดดีที่สุด

แน่นอนว่าปัญหาด้านบนนั้นเป็นประเด็นทั้งบริษัทเล็กและบริษัทใหญ่ ทางที่ดีสุดคือการทำความเข้าใจเทคโนโลยีใหม่ๆ ให้ถ่องแท้ระดับหนึ่ง ก่อนดำเนินการนำศาสตร์หรือเทคโนโลยีดังกล่าวมาปรับใช้ในบริษัทของตนเอง

อนาคตอันใกล้ของเทคโนโลยี Data Analytics 

คงเห็นแล้วว่า Data Analytics นั้นมีการใช้งานที่หลากหลายขนาดไหน และมีประโยชน์มากเพียงไรสำหรับภาคธุรกิจ แล้วในอนาคตล่ะ ?​ จะมีอะไรเกิดขึ้นกับศาตร์แห่งข้อมูลนี้บ้าง

• ทุกอย่างไวขึ้นได้ด้วยการทำงานร่วมกับ AI และ Machine Learning 
• เข้าถึงคนทั่วไปได้ง่ายขึ้น ใครก็สามารถทำงานเกี่ยวกับ Data Analytics เบื้องต้นได้
• การทำบริษัทที่เกี่ยวกับ “ข้อมูล” เป็นไปได้ยากขึ้นเนื่องจากศาสตร์นี้เข้าถึงได้ง่ายขึ้น 
• มีการประยุกต์ใช้เข้ากับเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ โดรนสำรวจ เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• งาน Data ระดับสากลจะกลายเป็นสิ่งสำคัญในอนาคต เพราะข้อมูลจะไม่หยุดอยู่แค่พรมแดนประเทศอีกต่อไป

Data Analytics กลายเป็นสิ่งสำคัญไม่ใช่แค่วงการธุรกิจ แต่กระจายไปตามอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก สิ่งสำคัญอยู่ตรงที่เมื่อเทคโนโลยีด้านข้อมูลเข้าถึงได้ง่ายกว่าเดิม บริษัทของคุณจะสามารถใช้เรื่องนี้ให้เป็นประโยขน์และมีประสิทธิภาพสูงสุดได้อย่างไร 

เพราะในวันนี้ทุกคนใช้ชีวิตอยู่ในโลกของ “ข้อมูล” อยู่แล้ว