“Data is the new oil” เป็นประโยคที่ ไคลฟ์ ฮัมบี (Clive Humby) นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษพูดไว้เมื่อปี 2006 เปรียบเปรยว่าข้อมูลเป็นเหมือนทรัพยากรที่มีค่าไม่ต่างจากน้ำมัน ถือเป็นคำกล่าวที่แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของข้อมูลในยุคนี้ได้เป็นอย่างดี เพราะปัจจุบันข้อมูลได้กลายมาเป็นเครื่องมือสำคัญในการแข่งขันของโลกธุรกิจยุคใหม่ แต่การมีข้อมูลจำนวนมากแล้วไม่สามารถนำมาใช้งานได้ ก็เหมือนมีแค่น้ำมันดิบ หากไม่ได้ผ่านกระบวนการกลั่นก็ไม่มีประโยชน์ ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics จึงเปรียบเสมือนกระบวนการกลั่นที่เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นพลังงานขับเคลื่อนธุรกิจ เป็นขั้นตอนสำคัญที่ทำให้เราสามารถนำข้อมูลมาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
แล้ว Data Analytics คืออะไร ?
Data Analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น AI (Artificial Intelligence), Machine Learning และเครื่องมือ Data Analytics มาใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อสรุปของข้อมูลนั้น ๆ ถือเป็นการนำข้อมูลที่ได้มา เข้าสู่กระบวนการแสดงค่า หาความหมาย และสรุปผลที่ได้จากข้อมูลนั้น ๆ ช่วยให้มองเห็นแนวโน้ม โอกาส และความเสี่ยงต่าง ๆ ทำให้สามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจริงแทนการใช้สัญชาตญาณ หรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการคาดการณ์อนาคต หาแนวโน้มความน่าจะเป็น แนวโน้มคำตอบ หรือจุดที่ต้องแก้ไข ที่จะสามารถช่วยเสริมศักยภาพทางธุรกิจได้
รูปแบบการทำ Data Analytics
การทำ Data Analytics สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ตามลักษณะและวัตถุประสงค์ ดังนี้
- Descriptive analysis คือ การอธิบายข้อมูลในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง หรือการบรรยายข้อมูลในอดีต เพื่อให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง ซึ่งเป็นข้อมูลพื้นฐานและส่วนใหญ่จะมีเพียงหนึ่งตัวแปร เพื่อนำมาคาดคะเนถึงเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ เช่น รายงานยอดขายที่เกิดขึ้นเดือนที่แล้ว เมื่อเปรียบเทียบกับเดือนนี้มีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงเท่าไหร่ ผลงานตาม KPI ที่ตั้งไว้ รายงานผลประกอบการแบบรายเดือน
- Diagnostic analysis คือ การวิเคราะห์หาสาเหตุและปัจจัยที่ทำให้สิ่งต่าง ๆ เกิดขึ้น เป็นการหาความสัมพันธ์ของปัจจัยและตัวแปรต่าง ๆ ซึ่งเป็นการลงลึกในรายละเอียดเพิ่มเติมจากข้อมูลแบบ Descriptive analysis ไปจนถึงการตั้งสมมติฐานเบื้องต้นว่าทำไมเหตุการณ์เหล่านี้จึงเกิดขึ้น เช่น ใช้วิเคราะห์ว่าแคมเปญในเดือนที่แล้วช่วยสร้างยอดขายให้โตขึ้นได้อย่างไร หรือ ใช้ในการหาสาเหตุว่าทำไมบริษัทขนส่งจึงจัดส่งสินค้าล่าช้า เป็นต้น
- Predictive analysis คือ การวิเคราะห์เพื่อตอบคำถามว่า อะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต เป็นการทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นด้วยข้อมูลที่มี โดยการนำข้อมูลเหล่านี้มาสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือมีการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยสร้างแบบจำลองถึงอนาคตที่จะเกิดขึ้น เช่น การคาดการณ์ยอดขายในเดือนถัดไปหลังจากออกโปรโมชั่นใหม่ การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากช่องทางต่าง ๆ เพื่อหาช่องทางที่มีโอกาสเปลี่ยนไปเป็นยอดขายได้มากที่สุด
- Prescriptive analysis คือ การวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปข้อมูลเพื่อนำไปใช้พัฒนาปรับปรุงรวมถึงวางแผนการทำงาน ซึ่ง Prescriptive analysis จะแสดงให้เห็นว่า เราสามารถใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ที่ผ่านการวิเคราะห์และคาดการณ์ไว้จากข้อมูลที่มีได้อย่างไร เช่น ควรทำการตลาดแบบไหน ออกโปรโมชั่นอย่างไร เพื่อให้ตอบโจทย์กลุ่มเป้าหมายมากกว่านี้
ตัวอย่างเครื่องมือในการทำ Data Analytics (Data Analytics Tools)
- Microsoft Power BI เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถใช้นำเสนอข้อมูลเป็นภาพ (Data Visualization) สร้าง Interactive Visual Reports และ Dashboard ได้อย่างรวดเร็ว สามารถทำงานได้กับแหล่งข้อมูลที่หลากหลายประเภทในเวลาเดียวกัน เช่น Google Analytics, Facebook Analytics, Text Files, SQL servers และ Excel
- Tableau เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย สามารถแปลงข้อมูลปกติให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปช่วยในการตัดสินใจเชิงธุรกิจได้ มีประสิทธิภาพดี และสามารถเพิ่มขนาดรองรับข้อมูลที่มีจำนวนมากขึ้นได้ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมสำหรับธุรกิจทุกขนาด นอกจากนี้ยังมีจุดแข็งในเรื่อง Community ซึ่งมีสมาชิกหลายล้านคนที่สามารถให้คำแนะนำและให้การสนับสนุนได้หากมีปัญหาหรือต้องการคำปรึกษา
- Python เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เติบโตเร็วที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุด เนื่องจากมีชุดของโค้ดที่ถูกเขียนขึ้นมาเพื่อให้บริการหรือสนับสนุนฟังก์ชันต่าง ๆ (Library) สามารถประยุกต์ใช้งานที่หลากหลาย ทำให้ Python กลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลมืออาชีพ นอกจากนี้ยังมี Community ขนาดใหญ่และแข็งแรง จึงมีคลังทรัพยากรมหาศาลที่เหมาะสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลแบบต่าง ๆ
- Looker Studio (Google Data Studio) เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลฟรีที่ได้รับความนิยม เป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับสร้าง Dashboard และแปลงข้อมูลเป็นภาพ จุดเด่นคือสามารถเชื่อมต่อกับผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ของ Google ได้อย่างง่ายดาย เช่น Google Analytics, Google Ads และ BigQuery นอกจากนี้ยังใช้รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ เช่น ไฟล์ Google Sheet หรือ Microsoft Excel และที่สำคัญคือใช้งานง่าย
ความสำคัญของ Data Analytics ในธุรกิจ
Data Analytics ยังเป็นส่วนสำคัญของการขับเคลื่อน Digital Transformation ในองค์กร เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้ จะช่วยให้ธุรกิจค้นพบไอเดียหรือโอกาสใหม่ ๆ ในการเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน หรือสร้างนวัตกรรม ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่จะทำให้องค์กรสามารถปรับตัวและเติบโตได้อย่างรวดเร็วในโลกดิจิทัลที่มีการแข่งขันสูง หลายองค์กรตระหนักถึงความสำคัญของการใช้ Data Analytics เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงาน ลองมาดูตัวอย่างของการนำ Data Analytics ไปใช้งานในธุรกิจด้านต่าง ๆ กัน
- การตลาดที่มีเป้าหมายชัดเจน (Targeted Marketing)
องค์กรสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ทำให้สามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการทำ Personalization ที่สามารถนำเสนอสินค้าหรือบริการที่ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากที่สุด
ตัวอย่างเช่น Netflix แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งคอนเทนต์ระดับโลก ได้มีการนำ Data Analytics มาใช้ประโยชน์ในการรวบรวมพฤติกรรมการใช้งานของสมาชิก ด้วยเทคโนโลยี AI ทั้งอุปกรณ์ที่ใช้ในการรับชม ประวัติการดู คำค้นหา หรือผู้คนชอบดูภาพยนตร์และคอนเทนต์แนวไหนมากที่สุด จากนั้นนำมาวิเคราะห์พฤติกรรมของสมาชิกแต่ละคน เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ในการแนะนำภาพยนตร์ หรือคอนเทนต์ ที่สมาขิกสนใจจะดูได้ตรงตามความต้องการ
- การบริหารจัดการสินค้าคงคลัง (Inventory Management)
การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทคาดการณ์ความต้องการของสินค้าและบริหารจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ลดปัญหาสินค้ามากเกินหรือน้อยเกินไป และช่วยลดต้นทุนทางธุรกิจ
ตัวอย่างเช่น Amazon แพลตฟอร์มขายสินค้าออนไลน์ชื่อดัง ที่โดดเด่นในการใช้ Data Analytics โดยมีการใช้ Machine Learning และ Artificial Intelligence เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการสั่งซื้อและคาดการณ์แนวโน้ม ทำให้การจัดการสินค้าคงคลังมีความรวดเร็วและแม่นยำ
- การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis)
การใช้ Data Analytics มาช่วยในการประเมินและจัดการความเสี่ยงในด้านต่าง ๆ จะช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจจับความผิดปกติและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างรวดเร็วจากสัญญาณความผิดปกติจากข้อมูล ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที
ตัวอย่างเช่น บริษัทประกันภัยชั้นนำอย่าง AON ใช้ Data Analytics ในการบริหารจัดการและควบคุมความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการประกัน ซึ่งข้อมูลที่รวบรวมมาจากพฤติกรรมลูกค้าช่วยให้พวกเขาสามารถวางแผนและจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- การบริหารพนักงาน (Human Resources)
การใช้ Data Analytics ในการวิเคราะห์ข้อมูลพนักงานสามารถช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจในเรื่องการจ้างงาน การเลื่อนตำแหน่ง การฝึกอบรม และการระบุปัญหาที่เกิดขึ้นในองค์กรก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่
ตัวอย่างเช่น บริษัท Google มีการใช้ HR Analytics เพื่อทำความเข้าใจและปรับปรุงกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับพนักงานทั้งหมด ตั้งแต่การจ้างงานจนถึงการเพิ่มคุณภาพชีวิตที่ทำงานด้วยการสำรวจและการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อรวบรวมความคิดเห็นและข้อมูลจากพนักงาน ในการปรับปรุงกระบวนการต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับวัฒนธรรมองค์กรและสร้างสภาพแวดล้อมที่ดีขึ้น
- ปรับปรุงกระบวนการทำงาน (Process Optimization)
การนำ Data Analytics มาใช้ในการวิเคราะห์กระบวนการทำงานหรือขั้นตอนการผลิต จะช่วยให้สามารถค้นพบจุดที่เป็นคอขวด และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างเป็นรูปธรรม
ตัวอย่างเช่น Grab แพลตฟอร์มที่อำนวยความสะดวกให้แก่ผู้ใช้งานผ่านทางแอปพลิเคชันบนมือถือ ทั้งบริการเรียกรถรับส่ง บริการส่งพัสดุ และบริการรับส่งอาหาร มีการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการสั่งอาหารของลูกค้า โดยแนะนำร้านอาหารที่ชอบ ร้านอาหารที่มีโปรโมชั่นน่าสนใจ หรือร้านอาหารใกล้บ้าน และประมวลผลสำหรับผู้ให้บริการ Grab เพื่อให้บริการได้สะดวกมากยิ่งขึ้น
- การเข้าใจความต้องการของลูกค้า (Customer Insights)
การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากหลายช่องทาง ทั้งข้อมูลการซื้อ พฤติกรรมการใช้งาน Social Media ทำให้เข้าใจความต้องการ ความชอบและ Pain Points ของลูกค้าได้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้สามารถพัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้ามากขึ้นด้วย
ตัวอย่างเช่น McDonald’s แบรนด์อาหารฟาสต์ฟู้ดที่มีจำนวนสาขาทั่วทุกมุมโลก ก็มีการทำ Data Analytics ในการเก็บข้อมูล เช่น รายการสั่งซื้อ เมนูที่ลูกค้าชอบ และการคอมเมนต์ตามแพลตฟอร์ม Social Media ต่าง ๆ นอกจากนี้ ยังใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลกลุ่มเป้าหมาย เช่น ที่ตั้งของร้านมีผลต่อการเข้าใช้บริการของลูกค้าหรือไม่ ชุดเซตเมนูอย่าง Happy Meal เหมาะกับลูกค้าประเภทไหนบ้าง หรือเทรนด์การตลาดที่กำลังเป็นกระแส เพื่อทำการตลาดและนำเสนอเมนูที่ลูกค้าชอบ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าให้ได้มากที่สุด
จากตัวอย่างที่กล่าวมา จะเห็นได้ว่า Data Analytics มีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จของธุรกิจในยุคดิจิทัล องค์กรที่นำเทคโนโลยีมาวิเคราะห์ข้อมูล จะสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อแก้ปัญหา วางแผนกลยุทธ์ และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับ Data Analytics จะได้เปรียบในการแข่งขัน เพราะสามารถเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค คาดการณ์แนวโน้ม และปรับตัวได้รวดเร็ว นอกจากนี้ การเก็บข้อมูลสถิติในกระบวนการทำงานยังช่วยให้ค้นพบวิธีการแก้ปัญหาใหม่ ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพในทุกด้าน นี่คือเหตุผลว่าทำไม Data Analytics จึงเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จขององค์กรชั้นนำในยุคนี้
แหล่งอ้างอิง
