Advanced Analytics– Part 1
การวิเคราะห์ข้อมูลชั้นสูง (Advanced Analytics) เพื่อสร้างคุณค่าให้แก่ธุรกิจ (Business Values) Modern Analytics MARCH 18, 2022 ปัจจุบันการเครื่องมือและกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายโดยวัตถุประสงค์ในการสำรวจ จัดเก็บข้อมูลและนำมาวิเคราะห์เพื่อสร้างประโยชน์ต่อธุรกิจในมุมมองต่างๆ โดยผลลัพธ์ที่เห็นได้ชัดและประสบผลสำเร็จในหลายองค์กรคือ การสร้างรายงานผ่านเครื่องมือ Visualization เช่น Power BI, Tableau เป็นต้น โดยแต่ละองค์กรมีการกำหนด KPIs แต่ที่แตกต่างขึ้นขึ้นอยู่กับเป้าหมายหรือภารกิจขององค์กรในขณะนั้นเช่น การวิเคราะห์ยอดขาย วิเคราะห์ต้นทุน วิเคราะห์โอกาศ และอื่นๆ ผ่านกระบวนการจัดเก็บข้อมูลที่มีอยู่จากระบบต่างๆ มารับปรุงให้อยู่ในรูปแบบเหมาะสมเพื่อนำเข้าสู่กระบวนการคำนวนและแสดงผลในรูปแบบที่ง่ายต่อการวิเคราะห์เชิงลึกโดยผู้เชี่ยวชาญเพื่อกำหนดกลยุทธ์และแนวทางปฏิบัติของธุรกิจต่อไป ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจเป็นอย่างมาก เพียงแต่การวิเคราะห์ในรูปแบบนี้มีข้อกำจัดในการสะท้อนมุมมองเฉพาะกับสิ่งที่เกิดขึ้นแล้วหรือในกรณีมีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real time ก็ทราบเพียงสิ่งที่กำลังเกิดขึ้น แต่ไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกถึงเหตการณ์ที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคตและแนะนำถึงสิ่งที่เหมาะสมในการนำไปปฏิบัติเพื่อให้ได้บรรลุตามเป้าหมายที่องค์กรต้องการ รวมถึงการวางแนวทางป้องกันในทางตรงกันข้ามเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้งานกับธุรกิจทันทีหรือสามารถเร่งความเร็วในการวิเคราะห์จากผู้เชี่ยวชาญ ลดเวลาการตอบสนองจากองค์กร หรือสามารถตอบสนองต่อลูกค้า/ผู้ใช้บริการของเราได้โดยอัตโนมัติ ผ่านกระบวนการวิเคราะห์แบบพยากรณ์และกระบวนการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ โดยในบทความนี้กล่างถึงภาพรวมของรูปแบบหรือประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลและตัวอย่างผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ชองแต่ละประเภท 1. Descriptive Analytics (การวิเคราะห์แบบพื้นฐาน) เป็นการวิเคราะห์แบบพื้นฐานเพื่อสรุปผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น โดยการนำข้อมูลในอดีตผ่านกระบวนการต่างๆ เพื่อสามารถตอบคำถามและบรรยายสิ่งที่เกิดขึ้นผ่านข้อมูล เช่น การวิเคราะห์แบบพื้นฐานเป็นก้าวแรกสู่การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในเหตุการณ์ที่เราสนใจเพื่อนำไปสู่การตั้งคำถามหรือวิเคราะห์เชิงลึกในลำดับถัดไป 2. Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์แบบวินิจฉัย) เป็นการวิเคราะห์เพื่อหาเหตุผลของผลลัพธ์แบบเจาะจง […]
