ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลในโลกดิจิทัล

นับตั้งแต่การแพร่ระบาดครั้งใหญ่ในโลกของเรา ธุรกิจในหลายภาคส่วนต่างก็มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วเพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่ประสบความสำเร็จ พวกเขาเรียนรู้ที่จะทำงานและประสบความสำเร็จทางออนไลน์ไม่มากก็น้อย ช่วยให้พนักงานพบความสมดุลระหว่างชีวิตการทำงานและชีวิตที่บ้าน และยังขับเคลื่อนผลกำไรได้มากขึ้น

กิจกรรมออนไลน์ที่เพิ่มขึ้นตามธรรมชาติส่งผลให้มี ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมาก ที่ธุรกิจสามารถรวบรวม ใช้ และวิเคราะห์เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ:

• เพื่อเพิ่มยอดขาย
• เข้าใจกลุ่มเป้าหมายและตลาดเป้าหมายได้ดีขึ้น
• ปรับแต่งผลิตภัณฑ์และบริการของพวกเขา
• และอื่นๆ

อย่างไรก็ตาม การไหลเข้าของข้อมูล ทำให้เกิดความท้าทายใหม่ (และโอกาสอันยิ่งใหญ่ – ขึ้นอยู่กับว่าคุณมองเห็นอย่างไร) สำหรับธุรกิจ : พวกเขาจะแปลงข้อมูลใหม่จำนวนมากให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงได้อย่างไร ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูลแน่นอน

เป็นความจริงที่ธุรกิจไม่หลีกเลี่ยงที่จะใช้ประโยชน์จากวิธีต่างๆ ในการบันทึกและใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น และการวิเคราะห์ข้อมูลนำเสนอแพลตฟอร์มเพื่อดึงคุณค่าจากขนาดข้อมูลที่แท้จริง

แต่ การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการของการวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและนำไปปฏิบัติได้ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการให้ข้อมูลและขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจที่ชาญฉลาด นอกจากนี้ยังหมายถึงเครื่องมือและวิธีการที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูล

แหล่งที่มา

ตั้งแต่การผลิตและการตลาดไปจนถึงยานยนต์และพลังงานสีเขียวไปจนถึงการศึกษาและทรัพยากรมนุษย์ ทุกภาคส่วนใช้การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง จากข้อมูลของ Splunk บริษัทที่ให้ความสำคัญกับประสบการณ์ข้อมูลเป็นอย่างมาก เพิ่มขึ้น โดยเฉลี่ย 5.32% ต่อปี

HBR รายงานว่า 74% ของผู้นำธุรกิจคาดหวังว่าประสิทธิภาพการทำงานจะเพิ่มขึ้นในระยะยาวโดยการทำให้มีข้อมูลเชิงลึกสำหรับพนักงานในแนวหน้า การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจพัฒนาแคมเปญโฆษณาที่มีประสิทธิภาพ แก้ไขข้อเสนอที่ล้ำหน้า และปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า

ไม่น่าแปลกใจเลย ที่มีการสร้างไบต์ข้อมูล 2.5 quintillion ทุกวัน สถิตินี้จะเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อ Internet of Things (IoT) ในการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามามีบทบาทเป็นศูนย์กลาง และธุรกิจต่างเร่งรีบในการทำความเข้าใจความซับซ้อนที่เกิดขึ้นของการจัดการข้อมูล

น่าเสียดายที่ไม่ใช่ทั้งหมดที่เป็น hunky-dory

การศึกษาของ Deloitte ระบุว่า 67% ของผู้บริหารไม่สะดวกที่จะเข้าถึงหรือใช้ข้อมูลด้วยเครื่องมือและทรัพยากรที่มีอยู่ และ 55% ของข้อมูลที่รวบรวมโดยธุรกิจจะไม่ถูกนำมาใช้ จำเป็นต้องใช้การวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้นเพื่อให้ธุรกิจทราบวิธีใช้ข้อมูลตามที่ควรจะเป็น

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

เพื่อให้เข้าใจลึกลงไปในแนวคิดของการวิเคราะห์ข้อมูล จำเป็นต้องค้นหาการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ:

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา จะตอบคำถามในภาพรวมและช่วยสร้างบทสรุปของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้ธุรกิจค้นพบข้อมูลที่จำเป็นโดยใช้การแสดงข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลบน IoT นั้นหมุนรอบสิ่งนั้น

2. การวิเคราะห์การวินิจฉัย

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะสำรวจข้อมูลที่ได้รับจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาโดยละเอียดยิ่งขึ้น การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยระบุความผิดปกติและแนวโน้มโดยใช้ประโยชน์จากวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งเป็นสาขาวิชาที่รวมทักษะการเขียนโปรแกรม ความเชี่ยวชาญด้านโดเมน และความรู้ด้านสถิติเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลปริมาณมาก

3. การวิเคราะห์เชิงทำนาย

เป็นสาขาหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่คาดการณ์ผลลัพธ์โดยใช้ข้อมูลในอดีตร่วมกับการสร้างแบบจำลองทางสถิติ ML และเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

ธุรกิจใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลเพื่อระบุความเสี่ยงและโอกาสในธุรกิจและวงจรชีวิตของลูกค้า

ส่วนประกอบของการวิเคราะห์ข้อมูล

มีสี่วิธีที่คุณสามารถเลือกประมวลผลชุดข้อมูลใดๆ ได้ รวมถึง:

1. การขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูล จะแบ่งข้อมูลดิบปริมาณมหาศาลออกเป็นส่วนย่อยๆ ของข้อมูลเพื่อการใช้งาน นอกจากนี้ยังช่วย ระบุความผิดปกติในกลุ่มข้อมูลและประเมินการขึ้นต่อกัน ระหว่างกลุ่มข้อมูลต่างๆ เพื่อให้ได้ความสัมพันธ์กัน

แหล่งที่มา

2. การสร้างภาพข้อมูล

ตามชื่อที่แนะนำ การแสดงภาพข้อมูลจะจัด วางข้อมูลเป็นภาพเพื่อการประเมินที่ดีขึ้น พูดง่ายๆ ก็คือ ทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถเข้าใจได้ง่าย แม้กระทั่งมือใหม่ ซึ่งอาจรวมถึงแผนภูมิวงกลม ฮิสโตแกรม แผนภูมิแท่ง และกราฟ

3. การวิเคราะห์ข้อความ

พูดง่ายๆ ก็คือ การวิเคราะห์ข้อความใช้สำหรับ การพิมพ์แบบคาดเดาสำหรับอีเมลของคุณ และพัฒนาการแก้ไขอัตโนมัติสำหรับโทรศัพท์ของคุณ มันประมวลผลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลสำหรับการสร้างอัลกอริธึม รวมถึงการวิเคราะห์ทางภาษาและการจดจำรูปแบบในข้อมูลที่เป็นข้อความ

4. ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI)

BI ประกอบด้วยเทคโนโลยีและกลยุทธ์ที่ธุรกิจใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดการข้อมูลทางธุรกิจ ช่วย ตรวจจับแนวโน้มของอุตสาหกรรม ตรวจสอบพฤติกรรมของลูกค้า และติดตามความเชื่อมั่นของสาธารณชน BI มีประโยชน์ในการจัดวางผลิตภัณฑ์และการกำหนดราคาผลิตภัณฑ์หรือบริการ โดยใช้เครื่องมือที่มองเห็นได้ เช่น ตารางเดือยและแผนที่ความร้อนเพื่อทำงาน

แหล่งที่มา

การวิเคราะห์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ธุรกิจ: ความแตกต่างทั่วไป

ตรงกันข้ามกับความเชื่อที่นิยม คำศัพท์สองคำนั้นแตกต่างกันอย่างก้าวกระโดด แม้จะมีการจัดการข้อมูล ดึงข้อมูลเชิงลึกจากคำศัพท์นั้น และใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน คุณอาจคิดว่า – โดยพื้นฐานแล้วพวกเขาทำงานเดียวกัน! เลขที่

แล้วการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจแตกต่างกันอย่างไร?

การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล เกี่ยวข้องกับการกลั่นกรองชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้ม และได้ข้อสรุปเกี่ยวกับสมมติฐาน ซึ่งจะช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ

ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูล บริษัทต่างๆ สามารถตอบคำถามเช่น “ลูกค้ามีแนวโน้มจะเปลี่ยนเป็นคู่แข่งอย่างไร? ” หรือ “อะไรคืออิทธิพลของความไม่สงบทางการเมืองในประเทศ x ต่อความชอบของผู้บริโภค” โดยใช้ประโยชน์จากเทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล และวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์เป็นแบบเฉพาะกิจมากขึ้น โดยมีการเพิ่มแหล่งข้อมูลขณะเดินทางเมื่อเปิดเผยความสัมพันธ์ โดยทั่วไปแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลจะคาดการณ์ได้มากกว่ากำหนด เนื่องจากมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับคำถามเฉพาะและค้นหาข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เพื่อความได้เปรียบในการแข่งขัน

การวิเคราะห์ธุรกิจ

ในทางกลับกัน การวิเคราะห์ธุรกิจ มุ่งเน้นไปที่ การจัดการนัยสำคัญทางธุรกิจของข้อมูลและการดำเนินการ ซึ่งอาจพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่หรือจัดลำดับความสำคัญของงานหนึ่งมากกว่างานอื่น

การวิเคราะห์ธุรกิจสนับสนุนการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในด้านเทคโนโลยีและกระบวนการปฏิบัติงาน แหล่งข้อมูลถูกกำหนดล่วงหน้าตามเป้าหมายโครงการหรือวัตถุประสงค์ของบริษัท การวิเคราะห์รูปแบบนี้จะเป็นการย้อนหลังและอธิบายได้มากกว่า

สมาชิกทีมวิเคราะห์ธุรกิจทั่วไป ได้แก่:

• CDO
• ซีไอโอ
• นักวิเคราะห์ธุรกิจ
• วิศวกรคลังข้อมูล
• และอื่นๆ

สมมติว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเวอร์ชันเฉพาะของการวิเคราะห์ธุรกิจ

ในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องใช้อัลกอริทึมเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลของคุณและพิจารณาว่าตัวแปรใดมีความสำคัญและตัวแปรใดไม่เป็นผลดีต่อธุรกิจของคุณ การวิเคราะห์ข้อมูลใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ชุดข้อมูลได้ดีขึ้นและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลในการตลาดดิจิทัล

เป็นที่เข้าใจกันว่า แก่นของการวิเคราะห์ดิจิทัล หมุนรอบความ สามารถในการระบุรูปแบบ จากจำนวนแหล่งการตลาดที่เรามีในตอนนี้ ไม่ว่าจะเป็นโซเชียลมีเดีย อีเมล การเข้าชมเว็บไซต์ มีเพียงเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สามารถช่วยคุณรวบรวมจุดข้อมูลทั้งหมดและทำความเข้าใจได้

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจสามารถศึกษาผู้เยี่ยมชมไซต์ของตนอย่างรอบคอบและเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้และขั้นตอนของไซต์ ในทำนองเดียวกัน เมื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกับผลิตภัณฑ์ของธุรกิจอื่น คุณสามารถปรับราคาของคุณเพื่อความได้เปรียบในการแข่งขันมากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถส่งเสริมธุรกิจของคุณในโลกดิจิทัลได้อย่างไร

ในโลกดิจิทัล การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์เนื่องจากมีข้อได้เปรียบมากมายสำหรับธุรกิจ ในยุคปัจจุบัน คุณไม่สามารถเติบโตได้อย่างแน่นอนหากไม่มีการศึกษาและใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้การดำเนินงานดีขึ้น เราควรเรียนรู้วิธีต่างๆ ที่การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยได้:

1. ประสบการณ์ของลูกค้า

เนื่องจากธุรกิจต่างๆ กลายเป็นดิจิทัลมากขึ้น ปริมาณข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่ก็เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาสั้นๆ ด้วย

ขณะนี้ คุณสามารถรวมตำแหน่ง การโต้ตอบแชทบ็อต อินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT) การใช้โซลูชันแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ และฟีดการตลาดโซเชียลมีเดียด้วยข้อมูลจากประวัติการทำธุรกรรม การโทรศัพท์ การสนทนาทางอีเมล แชท และการโต้ตอบภายในร้าน

แหล่งที่มา

เมื่อรวมกันแล้ว ช่องทางเหล่านี้สามารถบันทึกข้อมูลจำนวนมากที่ประกอบด้วยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าว่าลูกค้าต้องการมีส่วนร่วมกับธุรกิจที่ไหนและอย่างไร ตัวอย่างเช่น หากมีการถามคำถามเฉพาะของลูกค้ากับแชทบอท การปรับเปลี่ยนตามนั้นเหมาะสมและเสนอบริการในระดับที่สูงขึ้นแก่ลูกค้าโดยให้การเข้าถึงคำถามที่ถามบ่อยในวงกว้าง

2. การลดความเสี่ยง

การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการระบุและคาดการณ์โอกาสทางธุรกิจเท่านั้น อันที่จริง ยัง เน้นย้ำถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และช่วยให้ธุรกิจหรือแผนกต่างๆ ใช้มาตรการป้องกัน

ตัวอย่างเช่น บริษัทในเครือค้าปลีกสามารถใช้แบบจำลองทางสถิติโดยพิจารณาจากข้อมูลอาชญากรรม ด้วยวิธีนี้ พวกเขาสามารถระบุได้ว่าร้านค้าที่มีหน้าร้านจริงร้านใดที่มีความเสี่ยงสูงสุดที่จะถูกคนขโมยของตามร้านตกเป็นเป้าหมาย เพื่อเพิ่มความปลอดภัยตามนั้น

ในทำนองเดียวกัน การวิเคราะห์ข้อมูลยัง เน้นย้ำถึงความเสี่ยงทางการเงิน ข้อมูลสามารถจำกัดการสูญเสียได้โดยการกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการขายหุ้นเก่า

3. ความปลอดภัยขั้นสูง

ภัยคุกคามความปลอดภัยของข้อมูลไม่ใช่เรื่องแปลกในทุกวันนี้ แม้ว่าจะไม่มีธุรกิจใดที่สามารถทำนายอนาคตได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่มีภัยคุกคามด้านความปลอดภัย การปรับใช้เครื่องมือวิเคราะห์เพื่อวิเคราะห์เหตุการณ์ด้านความปลอดภัยจะช่วยได้หลายอย่าง

แหล่งที่มา

ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือดังกล่าว เป็นไปได้ที่จะ ตรวจจับภัยคุกคามก่อนที่จะมีโอกาสส่งผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐานและผลกำไรของ คุณ ตัวอย่างเช่น ทราฟฟิกเครือข่ายที่ถูกตรวจสอบสามารถใช้เพื่อระบุตัวบ่งชี้ของการประนีประนอมหรือพฤติกรรมที่ผิดปกติ และใช้มาตรการแก้ไขก่อนที่ภัยคุกคามจะเกิดขึ้นจริง

4. การจัดการห่วงโซ่อุปทานที่คล่องตัว

ธุรกิจสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการ รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับซัพพลายเชน ข้อมูลสามารถแสดงว่าการผลิตล่าช้าหรือคอขวดเกิดขึ้นที่ใด และช่วยคาดการณ์ว่าปัญหาในอนาคตอาจเกิดขึ้นที่ใด

ตัวอย่างเช่น หากการคาดการณ์ความต้องการแสดงให้เห็นว่าผู้ขายรายใดรายหนึ่งไม่สามารถจัดการกับปริมาณสำหรับผลิตภัณฑ์ "A" ที่จำเป็นสำหรับช่วงเทศกาลวันหยุด คุณสามารถหาสินค้าทดแทนสำหรับผู้ขายเพื่อจัดหาผลิตภัณฑ์นั้นและหลีกเลี่ยงความล่าช้าในการผลิต

แหล่งที่มา

ในโลกของการค้าปลีก ธุรกิจจำนวนมากพยายามดิ้นรนเพื่อรักษาระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสม การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์สำหรับการจัดหาผลิตภัณฑ์ทั้งหมดอย่างเหมาะสมโดยพิจารณาจากปัจจัยหลายประการ เช่น:

• ช่วงวันหยุด
• ฤดูกาล
• พฤติกรรมผู้บริโภค
• และอื่นๆ

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะช่วยเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับการดำเนินธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น ใครไม่ต้องการที่?

5. โอกาสทางธุรกิจที่ดีขึ้น

ประโยชน์ที่ชัดเจนที่สุดของการวิเคราะห์ข้อมูลคือ ช่วยให้มองเห็นโอกาสทางธุรกิจที่สำคัญ

โดยปกติจะทำในสองขั้นตอน ประการแรก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยแนะนำสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตโดยพิจารณาจากข้อมูลที่รวบรวม หลังจากนั้น การวิเคราะห์ที่กำหนดล่วงหน้าสามารถระบุได้ว่าธุรกิจของคุณควรตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลง แนวโน้ม หรือโอกาสที่คาดการณ์ไว้อย่างไร ตัวอย่างเช่น ธุรกิจของคุณสามารถปรับข้อเสนอและราคาตามข้อมูลลูกค้าและเพิ่มยอดขายได้โดยตรง

Amazon ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซแสดงคำแนะนำผลิตภัณฑ์บนโฮมเพจสำหรับผู้เยี่ยมชมซ้ำทุกคนที่กลับมาที่ไซต์หรือแอพมือถือของพวกเขา คำแนะนำเหล่านี้อิงจากสิ่งที่พวกเขาเรียกดูหรือซื้อในอดีต

ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อคุณทราบการวิเคราะห์ข้อมูล ประเภทและส่วนประกอบหลักแล้ว และสามารถช่วยปรับปรุงธุรกิจของคุณในโลกดิจิทัลได้อย่างไร คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าขั้นตอนใดบ้างที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์ข้อมูล ทึ่ง? มาให้เราได้ดู:

ลองนึกภาพสถานการณ์: คุณมีบริษัทอีคอมเมิร์ซที่ประสบความสำเร็จซึ่งมีลูกค้า 1 ล้านคนในคิตตี้ของคุณ ทุกอย่างยอดเยี่ยม แต่คุณยังไม่สามารถผ่อนคลายหรือวางเท้าได้ ยังมีจุดบกพร่องบางอย่างในชุดเกราะของคุณที่คุณต้องการแก้ไข ตกลง!

คุณต้องการระบุปัญหาเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ และพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแบบกำหนดเองสำหรับการเติบโตของธุรกิจ นี่คือห้าขั้นตอนที่เป็นรูปธรรมที่คุณจะปฏิบัติตามเพื่อให้บรรลุเป้าหมายผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล:

1. เข้าใจปัญหา

สิ่งแรกเลย – ปัญหาที่พบบ่อยที่สุดในการดำเนินงานของคุณคืออะไร? บริษัทอีคอมเมิร์ซมักประสบปัญหา เช่น:

• ทำนายการคืนสินค้า
• จำนวนคำสั่งซื้อที่ยกเลิก
• การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางรถ
• การระบุการฉ้อโกง
• และอื่นๆ

อะไรที่ทำให้คุณลำบากใจ? ต้องแก้ไขอะไร?

แหล่งที่มา

2. เก็บข้อมูล

รวบรวมข้อมูลธุรกรรมทางธุรกิจและข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าจากช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถจัดการกับปัญหาที่ธุรกิจของคุณกำลังเผชิญอยู่ได้ ข้อมูลสามารถมีข้อมูลเกี่ยวกับหน่วยทั้งหมดที่ขายได้สำหรับผลิตภัณฑ์และผลกำไรที่ทำในไทม์ไลน์เฉพาะ ข้อมูลในอดีตมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของธุรกิจ ดังนั้น ดึงชุดข้อมูลให้ได้มากที่สุด

3. ทำความสะอาดข้อมูล

ไม่ใช่ทุกชุดข้อมูลที่คุณรวบรวมจะคู่ควรแก่การวิเคราะห์ ที่จริงแล้ว เมื่อคุณเลือกข้อมูล ข้อมูลส่วนใหญ่จะอยู่ในสถานะที่ยุ่งเหยิงและไม่เป็นระเบียบ ชุดข้อมูลบางชุดจะไม่เหมาะสมหรือเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ใดๆ ดังนั้นจึงต้องนำออกจากการผสมผสาน ล้างข้อมูลเพื่อลบค่าที่ซ้ำซ้อน ไม่ต้องการ และขาดหายไป และเตรียมสำหรับการวิเคราะห์

แหล่งที่มา

4. การสำรวจข้อมูล

เมื่อรวบรวมข้อมูล ได้รับการทำความสะอาดและเตรียมการแล้ว ให้ดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ ใช้ประโยชน์จากการแสดงภาพข้อมูล เครื่องมือขุดข้อมูล และเทคโนโลยีข่าวกรองธุรกิจเพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตจากชุดข้อมูล มีผลลัพธ์เฉพาะที่คุณสามารถคาดหวังได้เมื่อเสร็จสิ้นขั้นตอนสำหรับบริษัทอีคอมเมิร์ซของคุณ คุณสามารถ:

• กำหนดเมื่อลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์ถัดไป
• คาดการณ์ยอดขายและกำไรสำหรับไตรมาสถัดไป
• คำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุดในการจัดส่งสินค้า
• ระบุว่าคุณใช้เวลานานเท่าใดในการจัดส่งให้เสร็จสมบูรณ์

5. ตีความผลลัพธ์

ขั้นตอนสุดท้ายคือการตีความผลลัพธ์และตรวจสอบว่าผลลัพธ์ตรงตามความคาดหวังของคุณหรือไม่ นอกจากนี้คุณยังสามารถค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่และแนวโน้มในอนาคต ซึ่งจะช่วยเสริมการตัดสินใจทางธุรกิจของคุณ

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยม

ตอนนี้เราเข้าใจขั้นตอนต่างๆ ที่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปแล้ว เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของคุณ ให้เราพูดถึงเครื่องมือชั้นนำที่จะใช้สำหรับทำหน้าที่นี้:

• Tableau ช่วยพัฒนาการแสดงภาพข้อมูลต่างๆ สำหรับการนำเสนอข้อมูลแบบโต้ตอบ และสร้างรายงานและแดชบอร์ดเพื่อแสดงแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกของธุรกิจ นำเสนอความสามารถในการสำรวจข้อมูลที่ไร้ขีดจำกัดโดยไม่ขัดจังหวะการไหลของการวิเคราะห์
• Apache Spark เป็นเครื่องวิเคราะห์ข้อมูลโอเพนซอร์สที่ช่วยประมวลผลข้อมูลในแบบเรียลไทม์ ดำเนินการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนด้วยความช่วยเหลือของแบบสอบถาม SQL และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
• R เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและเชิงตัวเลข ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ
• Power BI เป็นเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจที่มีฟังก์ชันการลากและวางที่ง่ายดาย ซึ่งสนับสนุนแหล่งข้อมูลต่างๆ และช่วยให้คุณถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ ดึงข้อมูลเชิงลึกได้ทันที
• SAS ช่วยให้เห็นภาพข้อมูล เขียนแบบสอบถาม SQL และดำเนินการวิเคราะห์ที่ช่วยสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการคาดคะเนและการคาดการณ์
• Python ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สเชิงวัตถุ รองรับไลบรารีต่างๆ สำหรับการแสดงข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และการจัดการ

ไปยังคุณ

โลกของข้อมูลนั้นน่าหลงใหลอย่างแท้จริง การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อการพัฒนา Statista รายงานว่าตลาด Big Data ทั่วโลกจะมีมูลค่า 103 พันล้านดอลลาร์ในปี 2027 อนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นสดใส!

ด้วยส่วนแบ่ง 45% ซอฟต์แวร์ (เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล) จะกลายเป็นกลุ่มตลาด Big Data ขนาดใหญ่ภายในปีเดียวกัน ธุรกิจของคุณได้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างไร? คุณกำลังรับความช่วยเหลือจากเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่?

แน่นอน กระบวนการและเครื่องมือที่กล่าวถึงข้างต้นจะช่วยให้คุณได้รับการสนับสนุนมากที่สุดจากการวิเคราะห์ข้อมูล หากคุณยังไม่ได้ให้ความสำคัญกับข้อมูลมากนัก ตอนนี้เป็นเวลาเริ่มต้น เกรงว่าคุณจะไม่อยากถูกทิ้งไว้ข้างหลัง ดีที่สุด!