9 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล ที่ช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ในยุคที่ทุกองค์กรต่างใช้ข้อมูลในการขับเคลื่อน (Data-Driven Organization) การครอบครองข้อมูลจำนวนมหาศาล หรือ “Big Data” เปรียบเสมือนการได้ครอบครองขุมทรัพย์ทางธุรกิจ จึงเกิด “ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล” หรือ “Data Analysis” ที่เป็นกระบวนการเพื่อนำทรัพย์สินที่มีอยู่ไปใช้ให้เกิดประโยชน์

ซึ่งองค์กรระดับโลกที่ประสบความสำเร็จ ก็ทำมีการทำ Data Analysis เพื่อแผนทางการตลาด วางแคมเปญต่าง ๆ เพื่อพัฒนาสินค้าหรือบริการ เจ้าของธุรกิจสมัยใหม่จึงควรศึกษาขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลและนำมาประยุกต์ใช้กับองค์กรให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) คืออะไร

ความหมายของ การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือ การรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) มาจัดเรียงให้เป็นระบบ และนำมาวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก (Insight) เพื่อสรุปผลและใช้สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

9 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยขับเคลื่อนองค์กร

อย่างที่ทราบกันดีว่าขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คือ กระบวนการที่เกิดขึ้นเพื่อพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตและช่วยในการตัดสินใจ ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นไม่มีข้อกำหนดที่ตายตัว บางองค์กรอาจจะมี 5 ขั้นตอน, 7 ขั้นตอน หรือ 9 ขั้นตอน ขึ้นอยู่กับรูปแบบการทำงานของแต่ละองค์กร

ซึ่ง 9 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจมีดังนี้

1. กำหนดคำถามและสมมติฐาน

ในการวิเคราะห์ข้อมูล ผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับความต้องการของลูกค้า การมีความเข้าใจในข้อมูลจึงเป็นเรื่องสำคัญ โดยต้องเริ่มตั้งคำถามคำถามก่อนที่จะเริ่มการวิเคราะห์ใด ๆ การกำหนดคำถามและตั้งสมมติฐานในสิ่งที่ต้องการหาคำตอบจะช่วยคัดกรองข้อมูล เพื่อให้ได้เฉพาะข้อมูลที่ต้องการ ช่วยให้การวิเคราะห์มีเป้าหมายชัดเจนและไม่เสียเวลาไปกับข้อมูลที่ไม่จำเป็น

2. กำหนดชุดข้อมูล

เมื่อทราบแล้วว่าต้องการหาคำตอบอะไร ในขั้นตอนวิเคราะห์ข้อมูลนี้คือการกำหนดว่า “จะใช้ข้อมูลอะไร” เช่น ข้อมูลยอดขาย, ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า, หรือข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย การกำหนดชุดข้อมูลอย่างชัดเจนจะช่วยวางแผนการดึงข้อมูลและจัดเก็บให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายต่อการประมวลผล และยังช่วยลดความซ้ำซ้อนหรือข้อมูลขยะที่อาจส่งผลต่อความแม่นยำของผลลัพธ์

3. การรวบรวมข้อมูล

หลังจากการกำหนดคำถามและกำหนดชุดข้อมูล ขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูลจะทำการดึงข้อมูลจากแหล่งเดียว หรือแหล่งอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง โดยใช้เครื่องมือ เช่น คอมพิวเตอร์ แบบสอบถาม บุคลากรหรือผู้เชี่ยวชาญ เป็นต้น การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

4. การทำความสะอาดข้อมูล

เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว ขั้นตอน Data Analytics ต่อไปคือการทำความสะอาดข้อมูล หรือ Data Cleansing เนื่องจากข้อมูลที่ถูกรวบรวมมาอาจมีข้อผิดพลาด เช่น ค่าว่าง, ค่าผิดประเภท, หรือข้อมูลซ้ำซ้อน เพื่อให้ข้อมูลเป็นระเบียบ มีความถูกต้อง ลบข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน และลดโอกาสการตีความผิดจากข้อมูลที่มีปัญหา

5. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตรวจสอบ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตรวจสอบ (Exploratory Data Analysis) เป็นกระบวนการตรวจสอบและสำรวจข้อมูลเบื้องต้น เช่น การดูว่าแต่ละฟีเจอร์มีค่าเฉลี่ยเท่าไร, มีการกระจายข้อมูลอย่างไร หรือมีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรใดที่น่าสนใจบ้าง โดยวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นก่อนที่จะเข้าสู่การวิเคราะห์เชิงลึก ซึ่งช่วยตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูลนั้น เมื่อจบกระบวนการนี้อาจจะมีการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมหรือการล้างข้อมูลมากขึ้น

6. การทำนายและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ

จากกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตรวจสอบ ทำให้เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ได้ชุดข้อมูลมา สร้าง (Machine Learning)Model เพื่อนำไปใช้ในการพยากรณ์หรือจำแนก เช่น พยากรณ์ยอดขายในอนาคต หรือจำแนกลูกค้าว่ามีแนวโน้มยกเลิกบริการหรือไม่

7. การตีความผลลัพธ์

ตีความข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์และ Machine Learning Model โดยใช้ทักษะด้านวิทยาการข้อมูล (Data Science) ที่เกี่ยวกับตัวเลขและสถิติ การใช้โปรแกรมและเทคนิคขั้นสูง เป็นต้น ยกตัวอย่างเช่น ถ้าโมเดลแสดงว่า “โปรโมชั่น A มีผลต่อการซื้อซ้ำมากกว่าปกติ 20%” ต้องสามารถแปลงผลลัพธ์นี้เป็นแนวทางการตัดสินใจ เช่น การเพิ่มงบโฆษณาในแคมเปญนั้น หรือปรับแผนการตลาดให้สอดคล้องกับข้อมูล

8. สร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูล

ผลิตภัณฑ์ข้อมูล (Data Products) คือผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล อาจอยู่ในรูปแบบ Dashboard,(API), ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) หรือระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติ สิ่งเหล่านี้จะถูกนำไปใช้งานจริงโดยทีมงานหรือระบบอื่น ๆ ต่อไป โดยอาศัยผลวิเคราะห์จากโมเดลที่สร้างไว้

9. นำเสนอผลลัพธ์

ผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลจะมีความซับซ้อน จึงต้องใช้เครื่องมือ Data Visualization เช่น กราฟแท่ง แผนภูมิวงกลม หรือDashboard ที่แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายเพียงการมองเห็น เพื่อให้เข้าใจตรงกันและสามารถนำไปใช้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

ประโยชน์จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล

• ช่วยวัดผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ช่วยให้รู้จักลูกค้ามากขึ้น
• ช่วยเพิ่มโอกาสใหม่ ๆ ทางธุรกิจ
• ช่วยพัฒนาสินค้าหรือบริการให้ตอบโจทย์
• ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานในองค์กร
• ป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์

การวิเคราะห์ข้อมูลควรเริ่มต้นจากอะไร

ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีควรเริ่มต้นจากการตั้งคำถามที่ชัดเจนว่าต้องการรู้อะไรจากข้อมูล เช่น ลูกค้ากลุ่มไหนมีแนวโน้มซื้อซ้ำ? ยอดขายช่วงไหนตกต่ำ? สินค้าไหนทำกำไรสูงสุด? เมื่อมีคำถามแล้ว ควรตั้ง สมมติฐานเพื่อทดสอบ สมมติฐานนี้จะช่วยกำหนดทิศทางการเลือกข้อมูล และเครื่องมือวิเคราะห์ให้เหมาะสม

นอกจากนี้ ขั้นตอนเริ่มต้นยังรวมถึงการกำหนดชุดข้อมูลที่ต้องใช้ (เช่น ข้อมูลลูกค้า, ยอดขาย, พฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์) และการวางแผนการรวบรวมข้อมูล ทั้งจากแหล่งภายใน (เช่น CRM) และภายนอก (เช่น Social Listening)

ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูล มีอะไรบ้าง

การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ตามวัตถุประสงค์ในการใช้งาน ได้แก่

1. การวิเคราะห์แบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) คือ การวิเคราะห์ “สิ่งที่เกิดขึ้น” เช่น ยอดขายรายเดือน จำนวนลูกค้าที่เข้าชมเว็บไซต์ ฯลฯ เหมาะสำหรับการทำรายงานสรุปผลย้อนหลัง
2. การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) คือ การหาคำตอบว่า “ทำไมจึงเกิดขึ้น” เช่น ยอดขายตกเพราะแคมเปญไม่ตรงกลุ่มเป้าหมาย หรือมีคู่แข่งเปิดตัวสินค้าใหม่
3. การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) คือ การทำนาย “สิ่งที่จะเกิดขึ้น” เช่น การคาดการณ์ยอดขายเดือนหน้า โดยใช้ Machine Learning หรือสถิติขั้นสูง
4. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) คือ การวิเคราะห์เพื่อนำไปสู่ “การตัดสินใจที่ดีที่สุด” เช่น ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Engine) หรือการวางแผนโลจิสติกส์แบบอัตโนมัติ

สรุปการวิเคราะห์ข้อมูล

โดยสรุปแล้ว “ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล” ยังคงเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาได้ การได้มาซึ่งข้อมูลที่มีคุณภาพ จะสามารถตอบถาม คาดการณ์ผลลัพธ์ และช่วยวางแผนทางการตลาดได้อย่างตรงจุด ไม่ว่าจะเป็นองค์กรขนาดเล็กหรือใหญ่ก็สามารถทำขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลได้เช่นกัน เพื่อขับเคลื่อนให้ธุรกิจเติบโตนำหน้าคู่แข่ง และมีการวางกลยุทธ์เพื่อสร้างกำไรได้อย่างชาญฉลาด

อยากวิเคราะห์ข้อมูล แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไงดี? ปรึกษา Data Wow ได้วันนี้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560 เรามีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Solution ที่มีประสบการณ์หลากหลายภาคธุรกิจ เราศึกษาและทำความเข้าใจองค์กรของคุณ พร้อมใช้เทคโนโลยีช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ Insight ที่ตอบโจทย์ พร้อมพาองค์กรของคุณก้าวสู่การเป็นผู้นำทางธุรกิจยุคใหม่