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

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

2. กำหนดชุดข้อมูล

ในขั้นตอนวิเคราะห์ข้อมูลนี้ การกำหนดชุดข้อมูลจะช่วยให้รู้ว่าองค์กรต้องการข้อมูลแบบไหน ทำให้สามารถรวบรวม จัดเก็บ และวางโครงสร้างข้อมูลได้อย่างเป็นระบบ

3. การรวบรวมข้อมูล

หลังจากการกำหนดคำถามและกำหนดชุดข้อมูล ขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูลจะทำการดึงข้อมูลจากแหล่งเดียว หรือแหล่งอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง โดยใช้เครื่องมือ เช่น คอมพิวเตอร์ แบบสอบถาม บุคลากรหรือผู้เชี่ยวชาญ เป็นต้น

4. การทำความสะอาดข้อมูล

เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว ขั้นตอน Data Analytics ต่อไปคือการทำความสะอาดข้อมูล หรือ Data Cleansing เพื่อให้ข้อมูลเป็นระเบียบ มีความถูกต้อง ลบข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน เพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพและพร้อมใช้งาน

5. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตรวจสอบ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตรวจสอบ (Exploratory Data Analysis) เป็นกระบวนการตรวจสอบและสำรวจข้อมูลเบื้องต้น โดยวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นก่อนที่จะเข้าสู่การวิเคราะห์เชิงลึก ซึ่งช่วยตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูลนั้น เมื่อจบกระบวนการนี้อาจจะมีการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมหรือการล้างข้อมูลมากขึ้น

6. การทำนายและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ

จากกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตรวจสอบ ทำให้นักวิเคราะห์ (Data Analyst) ได้ชุดข้อมูลมา สร้าง Machine Learning Model

7. การตีความผลลัพธ์

ตีความข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์และ Machine Learning Model โดยใช้ทักษะด้านวิทยาการข้อมูล (Data Science) ที่เกี่ยวกับตัวเลขและสถิติ การใช้โปรแกรมและเทคนิคขั้นสูง เป็นต้น

8. สร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูล

ผลิตภัณฑ์ข้อมูล (Data Products) คือผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล

9. นำเสนอผลลัพธ์

ผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลจะมีความซับซ้อน จึงต้องใช้เครื่องมือ Data Visualization ที่แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายเพียงการมองเห็น เพื่อให้เข้าใจตรงกันและสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ

ประโยชน์จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล

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

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 Analytics ที่มีประสบการณ์หลากหลายภาคธุรกิจ เราศึกษาและทำความเข้าใจองค์กรของคุณ พร้อมใช้เทคโนโลยีช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ Insight ที่ตอบโจทย์ พร้อมพาองค์กรของคุณก้าวสู่การเป็นผู้นำทางธุรกิจยุคใหม่