การวิเคราะห์ข้อมูลที่นําเข้าสําคัญอย่างไร

ในยุคที่เทคโนโลยีพัฒนาขึ้นทุกวัน ๆ การรับรู้ข่าวสารที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ส่งผลให้พฤติกรรมของผู้บริโภคเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเช่นกัน ซึ่งเหล่าองค์กรที่นั่งเฝ้าการเปลี่ยนแปลง และวิ่งไล่ตามความต้องการของผู้บริโภคที่แสดงออกมาอย่างเดียว คงไม่เพียงพอแถมเสียแรง เสียเวลา เสียเงิน ในการลงทุนที่ไม่แน่นอน

จะดีกว่าไหมหากคุณวิ่งนำหน้าผู้บริโภค ด้วยการใช้ Data ข้อมูลการสั่งซื้อ ประวัติลูกค้าทั้งเก่าและใหม่ เพื่อนำมาวิเคราะห์หาความน่าจะเป็น คาดคะเนจากสถิติในข้อมูล และแปลง Data เหล่านี้ให้จับต้องได้ นำมาช่วยพัฒนากลยุทธ์ขององค์กร ทั้งนี้หากองค์กรของคุณยังไม่ได้นำ Data มาใช้วิเคราะห์การตลาด วันนี้ Ditto (Thailand) เตรียมข้อมูลเรื่อง Data Analytic มาให้คุณแล้ว

ทำความเข้าใจ Data Analytic กันก่อน

Data Analytic หรือที่เรียกภาษาไทยง่าย ๆ ว่า การวิเคราะห์ข้อมูล เป็นศาสตร์อย่างหนึ่ง ที่เกี่ยวข้องกับสายงาน Digital Marketing, Marketing Research, Strategic Planning โดย Data Analytic จะใช้ข้อมูลขององค์กรทั้งหมด (Big Data) ไม่ว่าจะเป็น เอกสารที่เกี่ยวข้องกับองค์กร เอกสารข้อมูลลูกค้า เอกสารซื้อขาย เอกสารสถิติ รวมไปถึงข้อมูลที่เป็นรูปภาพ เสียง วิดีโอ

โดย Data Analytic จะทำหน้าที่เอาข้อมูลมาวิเคราะห์แนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้าขององค์กร ใช้สถิติและตัวเลขในการคาดคะเนพฤติกรรมผู้บริโภค เพื่อให้องค์กรสามารถวางแผนการตลาดได้สมบูรณ์แบบ เกิดผลตอบแทนธุรกิจได้ดี มากกว่าการใช้สัญชาตญาณในการทำการตลาดเพียงอย่างเดียว ทั้งนี้ประโยชน์ของการใช้ Data Analytic มีดังนี้

• รู้จักลูกค้ามากขึ้น

ในเชิงธุรกิจการวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้าปัจจุบัน จะทำให้คุณทราบว่าตอนนี้ลูกค้าต้องการอะไร แล้วลูกค้าประเภทไหนที่ซื้อสินค้าหรือใช้บริการของคุณ แถมยังทำให้องค์กรของคุณรู้จักลูกค้ามากขึ้นอีกด้วย

• ทำนายพฤติกรรมของผู้บริโภค

การนำข้อมูลทั้งหมดที่มีในบริษัทตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน เมื่อนำข้อมูลมาวิเคราะห์ จะทำให้คุณทำนายพฤติกรรมของผู้บริโภคได้ และออกแบบสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์กลุ่มลูกค้าประจำและกลุ่มลูกค้าใหม่ได้

• เห็นมุมมองการทำการตลาดที่กว้างขึ้น

เนื่องจากข้อมูลในมือของคุณมีจำนวนมาก เป็นไปไม่ได้ที่ผลของการวิเคราะห์จะออกมาเป็นรูปแบบเดียว เพราะยิ่งข้อมูลมากเท่าไหร่ มุมมองในการวางแผนการตลาดก็ยิ่งกว้างมากขึ้น บางกลยุทธ์คุณอาจจะไม่ค่อยได้ใช้มัน แต่ตัวเลขผลลัพธ์กลับออกมาดี คุณอาจจะกลับไปใช้กลยุทธ์นั้นก็ได้ เชื่อว่ามีหลายวิธีที่คุณสามารถใช้กับองค์กรคุณได้ อยู่ที่วิธีไหนเหมาะและตอบโจทย์กว่านั่นเอง

Data Mining จัดการข้อมูลให้เป็นระบบ ให้การวิเคราะห์สมบูรณ์แบบ

เนื่องจากข้อมูลขององค์กรมีจำนวนมาก คุณจำเป็นต้องมีวิธีการจัดการข้อมูลจำนวนมาก จัดข้อมูลให้เป็นระบบมากที่สุด เพื่อให้ง่ายต่อการนำมาวิเคราะห์ แทนที่จะเอาเวลาไปวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับกลยุทธ์ขององค์กร แต่ต้องเอาเวลานั้นมาหาข้อมูลแทน

ดังนั้นก่อนที่คุณจะเริ่มทำ Data Analytic อย่างแรกองค์กรของคุณต้องมีข้อมูลทั้งหมดขององค์กรก่อน (Big Data) และเมื่อคุณรวมข้อมูลทั้งหมดเรียบร้อย ถึงจะเริ่มทำ Data Mining เพื่อจัดการข้อมูล และแบ่งประเภทข้อมูล เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราะห์

โดย Data Mining คือ แนวคิดการจัดรูปแบบของข้อมูลให้เป็น Pattern คัดกรองและแยกแยะ Data ออกมาเป็นกลุ่ม ๆ และทำการจัดการแต่ละข้อมูลมีความเชื่อมโยงส่วนไหนบ้าง ซึ่งการทำแบบนี้จะช่วยให้ผู้ประกอบการเห็นภาพสถานการณ์การตลาด มองเห็นพฤติกรรมของผู้บริโภคมากขึ้น

ทั้งนี้หากคุณไม่อยากเสียเวลาในการวางแผน Data Mining หรือกำลังมองหาระบบที่เข้ามาช่วยจัดการข้อมูลให้เป็นระบบ จัดการทั้งไฟล์เอกสาร รูปภาพ เสียง วิดีโอ นั่นก็คือ Document Management System ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของระบบ ECM ที่เข้ามาช่วยจัดการ จัดเก็บ ควบคุม และบริหารข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์

ดังนั้นหากคุณกำลังจะจัดการ Data ทั้งหมดขององค์กร เพื่อทำการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า ปรับกลยุทธ์การตลาดให้ตอบโจทย์ อย่างแรกที่ต้องทำคือ หาระบบจัดการที่มีประสิทธิภาพ มาช่วยจัดการข้อมูลของคุณให้เป็นระบบ เพื่อให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลได้สมบูรณ์แบบ ตอบโจทย์ทั้งองค์กรและลูกค้า

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล มุ่งเน้นไปที่วิธีการเชิงกลยุทธ์ในการรับข้อมูลดิบ เพื่อความเข้าใจที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายหลักของธุรกิจและเจาะลึกลงไปในข้อมูลนี้เพื่อแปลงตัวชี้วัดข้อเท็จจริง และตัวเลขเป็นโครงการริเริ่มที่เป็นประโยชน์ต่อการปรับปรุง

มีวิธีการต่าง ๆ สำหรับ วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับสองประเด็นหลัก: วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ และวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ

ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับเทคนิคต่าง ๆ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล และวิธีการในการวิจัยเชิงปริมาณรวมถึงข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพจะทำ การวิเคราะห์ข้อมูลของคุณมีทิศทางที่ชัดเจนยิ่งขึ้นดังนั้นจึงคุ้มค่าที่ศึกษาแนวทางดังนี้

วิธีการและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล 10 อันดับแรก

ตอนนี้เราได้ตอบคำถามว่า ‘การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร’ ซึ่งพิจารณาวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่าง ๆ ถึงเวลาที่จะต้องเจาะลึกลงไปถึงวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการทำงานผ่านองค์ประกอบสำคัญ 10 ประการเหล่านี้

1. ประสานความต้องการของคุณ

ก่อนที่คุณจะเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลของคุณหรือเจาะลึกลงไปในเทคนิคการวิเคราะห์ใด ๆ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะนั่งร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่สำคัญทั้งหมดในองค์กร เพื่อตัดสินใจในแคมเปญหลักหรือเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ของคุณและได้รับความเข้าใจพื้นฐาน เป็นประโยชน์สูงสุดต่อความก้าวหน้าของคุณหรือให้ระดับการมองเห็นที่คุณต้องการในการพัฒนาองค์กรของคุณ อย่าให้เป็นหน้าที่ของพนักงานผู้ปฏิบัติงาน เพราะจุดเริ่มต้นที่ถูกต้อง จะทำให้การทำงานถัดไปถูกต้องด้วย

ข้อห้าม สำหรับ กระดุมเม็ดแรก คือ อย่าเอาคนที่มองเป้าหมายส่วนตัว มากำหนดทิศทาง เพราะทุกอย่างจะผิดไปหมด

2. สร้างคำถามของคุณ

เมื่อคุณสรุปวัตถุประสงค์หลักของคุณแล้วคุณควรพิจารณาว่าจะต้องตอบคำถามใดเพื่อช่วยให้คุณบรรลุภารกิจ นี่เป็นหนึ่งในเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดเพราะจะเป็นรากฐานของความสำเร็จของคุณ การหาค่าตัวแปลที่เกี่ยวข้องไม่ใช่ว่า จะมีตัวแปลใดสำคัญที่สุด แต่ให้หาให้ได้มากที่สุด แล้วจึงค่อยนำตัวแปลที่คิดว่ามาจัดกลุ่มอีกครั้ง เพราะตัวแปลที่หาได้ จะมีความสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนไปเสมอ ที่จะช่วยให้คุณถามสิ่งที่ถูกต้องและมั่นใจว่าข้อมูลของคุณทำงานสำหรับคุณคุณต้องถามที่เหมาะสมคำถามการวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อห้าม อย่าคิดว่าคำตอบของทุกคำถามมีคำตอบเดียว จงหาความเป็นไปได้ในทุกแง่มุมเก็บไว้

3. เก็บข้อมูลของคุณ

หลังจากให้แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณไปในทิศทางที่ถูกต้องและรู้ว่าต้องตอบคำถามใดเพื่อดึงคุณค่าที่เหมาะสมจากข้อมูลที่มีให้กับองค์กรของคุณคุณควรตัดสินใจเลือกแหล่งข้อมูลที่มีค่าที่สุดของคุณและเริ่มรวบรวมข้อมูลเชิงลึก การจัดเก็บข้อมูลทำได้ในหลายแบบ ซึ่งสามารถดูได้ในหัวข้อ Data Warehouse

ข้อห้าม อย่าคิดว่าสิ่งที่ทำถูกต้อง อย่ายึดติด เพราะความถูกต้อง ณ. เวลานี้ พรุ่งนี้ก็เปลี่ยนแปลงได้ แต่ต้องทำให้ระบบพร้อมสำหรับการหาคำตอบใหม่ ๆ อยู่เสมอ

4. ตั้งค่า KPI ของคุณ

เมื่อคุณตั้งค่าแหล่งข้อมูลของคุณแล้วเริ่มรวบรวมข้อมูลดิบที่คุณคิดว่าจะให้คุณค่าที่เป็นไปได้และสร้างคำถามที่ชัดเจนที่คุณต้องการให้ข้อมูลเชิงลึกที่จะตอบคุณต้องตั้งโฮสต์ของตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ที่จะช่วยคุณ ติดตามประเมินผลและกำหนดความก้าวหน้าของคุณในหลาย ๆ ด้านที่สำคัญ

ตัวชี้วัดที่มีความสำคัญทั้งวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงปริมาณ นี่เป็นหนึ่งในวิธีการหลักในการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณไม่ควรมองข้าม

เพื่อช่วยคุณกำหนด KPI ที่เป็นไปได้ที่ดีที่สุดสำหรับความคิดริเริ่มและกิจกรรมของคุณสำรวจชุดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักของเรา

5. ละเว้นข้อมูลที่ไร้ประโยชน์

ด้วยการมอบเทคนิคและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลโดยมีจุดประสงค์ที่แท้จริงและกำหนดภารกิจของคุณคุณควรสำรวจข้อมูลดิบที่คุณรวบรวมจากแหล่งข้อมูลทั้งหมดและใช้ KPI ของคุณเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับการตัดข้อมูลใด ๆ ที่คุณคิดว่าไร้ประโยชน์

การตัดไขมันข้อมูลให้เป็นหนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดเพราะจะช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นการวิเคราะห์และบีบค่าทุกหยดจากข้อมูล ‘ยัน’ ที่เหลืออยู่

สถิติข้อมูลตัวเลขหรือตัวชี้วัดใด ๆ ที่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจของคุณหรือสอดคล้องกับกลยุทธ์การจัดการ KPIของคุณควรถูกกำจัดออกจากสมการ

6. ดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ

หนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดคือการวิเคราะห์ทางสถิติ

วิธีการวิเคราะห์ประเภทนี้มุ่งเน้นไปที่แง่มุมต่าง ๆ รวมถึงคลัสเตอร์การศึกษาการถดถอยปัจจัยและเครือข่ายประสาทและในที่สุดจะทำให้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณมีทิศทางที่เป็นตรรกะมากขึ้น

นี่คือคำศัพท์สั้น ๆ ของคำศัพท์ทางสถิติที่สำคัญเหล่านี้สำหรับการอ้างอิงของคุณ:

• กลุ่ม:การกระทำของการจัดกลุ่มชุดขององค์ประกอบในลักษณะที่กล่าวว่าองค์ประกอบนั้นมีความคล้ายคลึงกันมากขึ้น
• Cohort:  ชุดย่อยของการวิเคราะห์พฤติกรรมที่รับข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่กำหนด (เช่นเว็บแอปพลิเคชันหรือ CMS) และแทนที่จะมองทุกอย่างเป็นหน่วยเดียวที่กว้างขึ้นแต่ละองค์ประกอบจะแบ่งย่อยเป็นกลุ่มที่เกี่ยวข้อง
• การถดถอย:ชุดของกระบวนการทางสถิติที่ชัดเจนโดยมีศูนย์กลางที่การประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเฉพาะเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับแนวโน้มหรือรูปแบบเฉพาะ
• ปัจจัย:การฝึกสถิติใช้เพื่ออธิบายความแปรปรวนระหว่างตัวแปรที่สังเกตและมีความสัมพันธ์กันในแง่ของจำนวนตัวแปรที่ไม่ได้สังเกตเห็นที่เรียกว่า ‘ปัจจัย’ จุดมุ่งหมายที่นี่คือการเปิดเผยตัวแปรแฝงอิสระ
• โครงข่ายประสาทเทียม:โครงข่ายประสาทเทียมเป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งครอบคลุมเกินกว่าจะสรุปได้ – แต่คำอธิบายนี้จะช่วยให้คุณวาดภาพที่ครอบคลุมอย่างเป็นธรรม

7. สร้างแผนงานการจัดการข้อมูล

ในขณะที่ ณ จุดนี้ขั้นตอนนี้เป็นทางเลือก (คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกและสร้างกลยุทธ์ที่เป็นธรรมในขณะนี้) การสร้างแผนงานการกำกับดูแลข้อมูลจะช่วยให้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเทคนิคของคุณประสบความสำเร็จอย่างยั่งยืนยิ่งขึ้น รากฐาน แผนที่ถนนเหล่านี้หากได้รับการพัฒนาอย่างถูกต้องจะถูกสร้างขึ้นเพื่อให้พวกเขาสามารถปรับแต่งและปรับขนาดเมื่อเวลาผ่านไป

ลงทุนเวลาอย่างเพียงพอในการพัฒนาแผนงานที่จะช่วยให้คุณจัดเก็บจัดการและจัดการข้อมูลของคุณภายในและคุณจะทำให้เทคนิคการวิเคราะห์ของคุณราบรื่นและใช้งานได้มากขึ้นซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน

8. ผสานรวมเทคโนโลยี

มีหลายวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่หนึ่งในแง่มุมที่สำคัญที่สุดของความสำเร็จในการวิเคราะห์ในบริบททางธุรกิจคือการบูรณาการซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีสนับสนุนการตัดสินใจที่ถูกต้อง

แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งจะไม่เพียง แต่ช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลที่สำคัญจากแหล่งข้อมูลที่มีค่าที่สุดของคุณในขณะที่ทำงานกับ KPI แบบไดนามิกที่จะนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริง ก็ยังจะนำเสนอข้อมูลในย่อยภาพ, รูปแบบการโต้ตอบจากใจกลางเมืองหนึ่งแดชบอร์ดสด วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณวางใจได้

ด้วยการบูรณาการเทคโนโลยีที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลวิธีการทางสถิติและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลหลักคุณจะหลีกเลี่ยงการแยกส่วนข้อมูลเชิงลึกของคุณประหยัดเวลาและความพยายามในขณะที่ให้คุณเพลิดเพลินไปกับมูลค่าสูงสุดจากข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าที่สุดของธุรกิจ

หากต้องการดูพลังของซอฟต์แวร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและเพื่อปรับปรุงวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณให้ดูตัวอย่างแดชบอร์ดที่เราเลือก

9. ตอบคำถามของคุณ

ด้วยการพิจารณาแต่ละความพยายามข้างต้นการทำงานกับเทคโนโลยีที่เหมาะสมและส่งเสริมวัฒนธรรมภายในที่เหนียวแน่นซึ่งทุกคนซื้อวิธีที่แตกต่างในการวิเคราะห์ข้อมูลรวมถึงพลังของความฉลาดทางดิจิทัลคุณจะเริ่มตอบธุรกิจการเผาไหม้ที่รวดเร็วที่สุดของคุณ คำถาม วิธีที่ดีที่สุดในการทำให้แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณสามารถเข้าถึงได้ทั่วทั้งองค์กรคือการสร้างภาพข้อมูล

10. เห็นภาพข้อมูลของคุณ

การ  สร้างภาพข้อมูลออนไลน์เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้คุณบอกเล่าเรื่องราวด้วยตัวชี้วัดของคุณช่วยให้ผู้ใช้ทั่วทั้งธุรกิจสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งช่วยในการวิวัฒนาการธุรกิจ – และครอบคลุมวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะทำให้ทั้งองค์กรของคุณมีข้อมูลมากขึ้นและชาญฉลาดและมีแพลตฟอร์มที่เหมาะสมหรือแดชบอร์ดนี้เป็นง่ายกว่าที่คุณคิดว่าเป็นของเราแสดงให้เห็นโดยแดชบอร์ดการตลาด

ตัวชี้วัดหลัก:

• อัตราตีกลับ
• ระยะเวลาเซสชันเฉลี่ย
• อัตราการแปลงเป้าหมาย
• อัตราการแปลงหน้า Landing Page

การเจาะลึกกว่าข้อมูลผู้ใช้ที่ให้บริการโดย Google Analytics (GA) เพียงอย่างเดียวแดชบอร์ดออนไลน์ที่มีภาพไดนามิกและอินเทอร์แอคทีฟนี้แสดงพฤติกรรมของผู้ใช้และผู้เยี่ยมชมไซต์ของคุณนำเสนอตัวชี้วัดที่หลากหลาย อัตราอัตราการแปลงหน้าที่เชื่อมโยงไปถึงและอัตราการแปลงเป้าหมายสร้างรายงานการตลาดแบบครอบคลุมที่ผู้ใช้สามารถโต้ตอบและปรับเพิ่มเติมได้

ข้อมูลที่รวมอยู่ในส่วนกลางนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างแท้จริงเกี่ยวกับวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับเว็บไซต์เนื้อหาและข้อเสนอของคุณช่วยให้คุณระบุจุดอ่อนใช้ประโยชน์จากจุดแข็งและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจแบบทวีคูณ

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่มีค่ามากสำหรับธุรกิจปัจจุบันและโดยใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกันคุณสามารถดูข้อมูลของคุณในแบบที่สามารถช่วยให้คุณเปลี่ยนมุมมองเชิงลึกไปสู่การกระทำในเชิงบวก

เพื่อสร้างแรงบันดาลใจความพยายามของคุณและให้ความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ในบริบทนี่คือข้อมูลเชิงลึกที่คุณควรรู้ – ข้อเท็จจริงที่จะช่วยกำหนดเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ

• ภายในปี 2563 จะมีการสร้างข้อมูลใหม่ประมาณ7 เมกะไบต์ทุกวินาทีสำหรับทุก ๆ คนบนโลกใบนี้
• การเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงข้อมูล10%จะส่งผลให้รายรับสุทธิมากกว่า 65 ล้านเหรียญสหรัฐสำหรับ บริษัท Fortune 1000 ของคุณโดยเฉลี่ย
• 90%ของข้อมูลขนาดใหญ่ของโลกถูกสร้างขึ้นในช่วงสามปีที่ผ่านมา
• จากข้อมูลของ Accenture นั้น79%ของผู้บริหารธุรกิจที่มีชื่อเสียงยอมรับว่า บริษัท ที่ล้มเหลวในการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่จะสูญเสียความสามารถในการแข่งขันและอาจสูญพันธุ์ นอกจากนี้ 83% ของผู้บริหารธุรกิจได้ดำเนินโครงการบิ๊กดาต้าเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลอาจมาในหลายรูปแบบ แต่โดยพื้นฐานแล้ววิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นของแข็งจะช่วยให้ธุรกิจของคุณคล่องตัวคล่องตัวมีความเข้าใจและประสบความสำเร็จมากขึ้นกว่าเดิม

โดยสรุปนี่คือขั้นตอน 10 อันดับแรกสำหรับเทคนิคและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล:

1. ทำงานร่วมกันตามความต้องการของคุณ
2. สร้างคำถามของคุณ
3. เก็บเกี่ยวข้อมูลของคุณ
4. ตั้งค่า KPI ของคุณ
5. ละเว้นข้อมูลที่ไร้ประโยชน์
6. ดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ
7. สร้างแผนงานการจัดการข้อมูล
8. ผสานรวมเทคโนโลยี
9. ตอบคำถามของคุณ
10. เห็นภาพข้อมูลของคุณ

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีส่งผลให้ปรับปรุงระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจความคิดนี้ในรายละเอียดเพิ่มเติมโปรดอ่านการสำรวจของเราเกี่ยวกับการรายงานทางธุรกิจ

Azure IaaS

เป็น Service สำหรับการทำระบบวิเคราะห์ข้อมูลโดยเป็นการลงทุนต่ำมาก และ สามารถควบคุมค่าใช้จ่ายได้ง่าย คือเราปิดให้ระบบทำงานเสร็จได้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลออกมาตามที่ต้องการแล้วก็สามารถปิดไปได้ รอเดือนหน้าค่อยเรียกมาใช้ใหม่