Show
ทำความรู้จักกับข้อมูล (Data) และความสำคัญของข้อมูล ข้อมูล (Data) คือ ข้อเท็จจริงหรือเรื่องราวที่เกี่ยวข้องกับสิ่งต่าง ๆ เช่น คน สัตว์ สิ่งของสถานที่ ฯลฯ โดยอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมต่อการสื่อสาร การแปลความหมาย และการประมวลผล ซึ่งข้อมูลอาจจะได้มาจากการสังเกต การรวบรวม การวัดข้อมูล เป็นได้ทั้งข้อมูลตัวเลข ภาพ เสียง หรือสัญญลักษณ์ใด ๆ ที่สำคัญจะต้องมีความเป็นจริง และต่อเนื่อง ซึ่งตัวอย่างของข้อมูล เช่น คะแนนสอบ ชือนักเรียน เพศ อายุ เป็นต้น
 สารสนเทศ (Information) คือ ข้อมูลที่ได้ผ่านกระบวนการประมวลผล อาจใช้วิธีง่าย ๆ เช่น หาค่าเฉลี่ยหรือใช้เทคนิคขั้นสูง เช่น การวิจัยดำเนินงาน เป็นต้น เพื่อเปลี่ยนแปลงสภาพข้อมูลทั่วไปให้อยู่ในรูปแบบที่มีความสัมพันธ์หรือมีความเกี่ยวข้องกัน เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจให้ตอบปัญหาต่าง ๆ ได้ ซึ่งสารสนเทศประกอบด้วยข้อมูลเอกสาร เสียง หรือรูปภาพต่าง ๆ แต่จัดเนื้อเรื่องให้อยู่ในรูปที่มีความหมาย โดยข้อมูลที่เราพบเห็นทุกวันนี้ มีหลายรูปแบบ เช่น เป็นตัวเลข ข้อความ รูปภาพ เสียงต่าง ๆ เราสามารถรับรู้ข้อมูลได้จากส่วนต่าง ๆ ไม่ว่าจะรับรู้ข้อมูลทางตา ทางหู ทางมือ ทางจมูก และทางปาก ชนิดของข้อมูล1. ข้อมูลตัวเลข ประกอบด้วยตัวเลขเท่านั้น เช่น 145 2468 เป็นต้น มักจะนำมาใช้ในการคำนวณ 2. ข้อมูลอักขระ ประกอบด้วยตัวอักษร ตัวเลข และอักขระพิเศษหรือเครื่องหมายต่าง ๆ เช่น บ้านเลขที่ 13/2 เป็นต้น 3. ข้อมูลภาพ รับรู้จากการมองเห็น เช่น ภาพบุคคล ภาพสัตว์ต่าง ๆ 4. ข้อมูลเสียง รับรู้จากทางหูหรือการได้ยิน เช่น เสียงพูด เสียงเพลง เป็นต้น
ความสำคัญของข้อมูลข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญมาก มนุษย์ได้นำข้อมูลไปใช้ประโยชน์มากมายทั้งในชีวิตประจำวัน และในการปฏิบัติงาน สำหรับในชีวิตประจำวันนั้น ข้อมูลจากหนังสือพิมพ์ทำให้เราทราบเรื่องราวความเป็นไปต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข่าวการเมือง ข่าวสังคม ข่าวการศึกษา และเราอาศัยข้อมูลเหล่านี้มาประกอบการดำรงชีวิต เช่น ข่าวการเดินทาง เรือต่อรถ รถต่อเรือ ทำให้เราทราบว่าในเส้นทางดังกล่าวมีรถสายอะไรผ่าน หากจำเป็นต้องเดินทางนั่นเอง ประโยชน์ของข้อมูล1. ด้านการเรียน เช่น ข้อมูลที่ได้จากโทรทัศน์ วิทยุ หนังสือพิมพ์ มาใช้ประโยชน์ในการเรียนหรือเป็นความรู้เพิ่มเติม 2. ด้านการติดต่อสื่อสาร เช่น ถ้าเรามีข้อมูล เราสามารถที่จะสนทนาพูดคุย หรือบอกเรื่องต่าง ๆ ให้กับผู้อื่นได้ 3. ด้านการตัดสินใจ เป็นการใช้ช่วยให้เราตัดสินใจต่าง ๆ ได้ดีขึ้น เช่น การเลือกซื้อของเล่น ถ้าเราทราบราคาของเล่นในแต่ละร้าน จะทำให้เราเลือกซื้อของเล่นที่เหมือนกันได้ในราคาที่ถูกที่สุด ข้อมูล: pentapcy.blogspot.com และ info.muslimthaipost.com รูปภาพ: freepik.com ข้อมูล (data) มีความสำคัญกับการทำธุรกิจ และการดำเนินงานในปัจจุบันเป็นอย่างมาก การใช้ข้อมูลทำให้เกิดความได้เปรียบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการช่วยให้ตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น เข้าใจสถานการณ์ ช่วยคาดการณ์อนาคต มองเห็นแนวโน้มและโอกาสต่างๆ แต่ก่อนที่เราจะเข้าใจและนำข้อมูลมาใช้ได้ ก็ต้องผ่านกระบวนการของ “การวิเคราะห์ข้อมูล” หรือ “Data Analysis” มาก่อน เพื่อถอดรหัสและมองหาความสัมพันธ์ให้ได้คำตอบที่ต้องการ ในบทความนี้เรามาทำความรู้จักกับ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเจาะลึก รวมทั้งตัวอย่างและการนำไปประยุกต์ใช้ในระดับองค์กร เพื่อการใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คืออะไรการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คือ กระบวนการนำข้อมูลมาเรียบเรียง จัดกลุ่ม/แยกประเภทชุดข้อมูล หาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูลแต่ละชุดในรูปแบบต่างๆ เพื่อหาความหมาย หรือคำตอบตามเป้าหมาย หรือวัตถุประสงค์ต่างๆ จนได้ออกมาเป็น “ข้อมูลเชิงลึก” (insight) หรือ “ข้อสรุป” (conclusion) ที่ช่วยให้เข้าใจสถานการณ์ หาสาเหตุ ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ ฯลฯ ได้ ในปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลถือเป็นสิ่งที่ช่วยให้องค์กร หรือในอุตสาหกรรมสามารถสร้างความได้เปรียบได้ โดยเฉพาะในแง่มุมของธุรกิจและการตลาด ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทอย่างยิ่งจนเกิดเป็น “วิทยาศาสตร์ข้อมูล” หรือ “Data Science” และการใช้ “ข้อมูลมหัต” หรือ “Big Data”เพื่อให้ธุรกิจและองค์กรได้องค์ความรู้มาใช้ในการดำเนินธุรกิจและขับเคลื่อนองค์กร ประโยชน์และความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล1. เข้าใจข้อมูลและสถานการณ์ข้อมูลดิบ (raw data) เป็นข้อมูลที่ยังไม่ได้มีการนำมาจัดการ ตีความ หรือหาความหมายอะไร จึงยังไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้ ภายหลังการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ เราจะมองเห็นความสัมพันธ์ของข้อมูลกับข้อมูลชุดต่างๆ หรือข้อมูลกับบริบท ยกตัวอย่างเช่น รู้ว่ายอดขายเดือนนี้กับเดือนที่แล้ว เดือนไหนทำได้มากกว่ากัน รู้ว่าสินค้าใดขายดี รู้ว่าใครเป็นลูกค้า/กลุ่มลูกค้าของเรามีใครบ้าง เมื่อรู้สถานการณ์แล้ว เราก็สามารถนำมาคิดและตัดสินใจต่อได้ว่า ควรจะทำอะไรต่อไป ปรับปรุงหรือพัฒนาสิ่งไหน 2. รู้จักกลุ่มเป้าหมายดียิ่งขึ้นการมีข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจหรือองค์กรสามารถติดตาม และทำสถิติข้อมูลด้านต่างๆ เกี่ยวกับลูกค้าได้ ไม่ว่าจะเป็นสินค้าที่ซื้อบ่อย ข้อมูลพื้นฐานสำหรับการจัดกลุ่มลูกค้า (segmentation) หรือข้อมูลจาก Third-party platform เช่น โซเชียลมีเดียต่าง ๆ หรือ Google ช่วยให้ธุรกิจ/องค์กร รู้พฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น ก็สามารถนำมาใช้วางแผนการตลาด การตั้งราคา การออกผลิตภัณฑ์ใหม่หรือปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ตลอดจนขยายตลาดหรือหาลูกค้าใหม่ๆ ได้ 3. ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถดำเนินงานได้อย่างลื่นไหลและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพราะช่วยให้สามารถตัดสินใจเฉียบขาดและตรงจุด ลดการกระทำและการใช้งบที่ไม่จำเป็นลงได้ รู้ว่าอะไรที่สำคัญ อะไรที่จำเป็นหรือไม่จำเป็น หรืออะไรส่งผลกับผลลัพธ์สุดท้ายมากหรือน้อย ทำอะไรแล้วได้ผลมาก ทำอะไรแล้วไม่ค่อยได้ผล ยกตัวอย่างเช่น การทำแคมเปญการตลาด งบประมาณที่ลงทุนกับช่องทางหนึ่งอาจให้ผลลัพธ์ดีกว่า แต่อีกช่องทางไม่ค่อยได้ผล ธุรกิจ/องค์กรก็อาจจะลดงบประมาณหรือโยกงบมาทำในช่องทางที่ได้ผลมากกว่า หรืออีกตัวอย่างเช่น โรงงานผลิต มีข้อมูลการใช้วัตถุดิบและข้อมูลคลังสินค้าจาก ERP: Enterprise Resource Planning ก็สามารถนำมาคำนวณ EOQ (Economic Order Quantity) หรือปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสมเพื่อลดปัญหาต้นทุนจม สั่งซื้อวัตถุดิบหรือสินค้ามากักตุน เป็นต้น 4. เข้าใจสาเหตุของปัญหาและช่วยแก้ปัญหาเมื่อมีข้อมูล ไม่ว่าสถานการณ์ที่เป็นอยู่จะเป็นปัญหาหรือไม่ องค์กรสามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อหาปัจจัยและต้นเหตุของสิ่งต่างๆ ได้จาก ข้อค้นพบ (data findings) โดยเฉพาะเมื่อเกิดปัญหาที่มีความเสี่ยงสูง ส่งผลกระทบกับการดำเนินงานอื่นๆ ค่อนข้างรุนแรง การมีข้อมูลพร้อมและมีซอฟต์แวร์ช่วยวิเคราะห์จะช่วยให้องค์กรรู้ว่าต้องรีบแก้ไขที่จุดใด ยกตัวอย่างเช่น โรงงานผลิตสินค้าล่าช้าในระบบ ERP หรือระบบโรงงานที่บันทึกกิจกรรมต่างๆ ไว้ทั้งหมด ก็สามารถวิเคราะห์ข้อมูล สร้างรายงานออกมาให้เราตรวจสอบดูได้ว่า เกิดขึ้นเพราะอะไร หรือโรงพยาบาลที่มี EHR หรือระบบระเบียนสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ แพทย์จะเห็นประวัติการรักษา ยาที่ผู้ป่วยเคยใช้ และประวัติการแพ้ยา ช่วยให้วินิจฉัยโรคและติดสินใจเลือกวิธีรักษาได้อย่างรวดเร็ว เป็นต้น 5. ช่วยให้เห็นแนวโน้มและโอกาสการมีข้อมูลเชิงลึก (insight) มองเห็นความสัมพันธ์ของชุดข้อมูลกับบริบท และสถานการณ์จะช่วยให้มองเห็นแนวโน้มหรือ “เทรนด์” (trend) ที่อาจจะเกิดขึ้นได้ ยกตัวอย่างเช่น มีข้อมูลเชิงลึกว่า ลูกค้าเริ่มสนใจสินค้าบางอย่างของธุรกิจมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและกลุ่มที่ซื้อเป็นกลุ่มที่ธุรกิจไม่ได้สนใจมาก่อน ก็อาจวางแผนการตลาดและแผนการขายเพื่อเข้าถึงลูกค้ากลุ่มนี้มากขึ้น เป็นต้น นอกจากนี้ การมีฐานข้อมูลจาก open-source เช่น Google ก็ช่วยให้ธุรกิจรู้ความต้องการของตลาดในแต่ละช่วงได้ เห็นเทรนด์พฤติกรรมและความสนใจที่เปลี่ยนแปลง ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนดำเนินงานเพื่อคว้าโอกาสที่กำลังมาได้ 4 ระดับของการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ (Levels of Data Analysis Maturity)ในศาสตร์ความรู้เรื่องการวิเคราะห์ข้อมูลนั้น มีการแบ่งระดับหรือเลเวลของการวิเคราะห์ลงไปอีก เพื่อที่จะทำความเข้าใจวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลให้ลึกขึ้น รวมถึงเลือกระดับในการวิเคราะห์ข้อมูลให้เหมาะกับคำถามและคำตอบที่ต้องการ ระดับของการวิเคราะห์ข้อมูลก็มีด้วยกันทั้งสิ้น 4 ระดับ ดังนี้ 1. Descriptive analysis – ตอนนี้ กำลังเกิดอะไรขึ้น?ระดับแรกของการวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นการวิเคราะห์โดยใช้ตัวแปรแค่ตัวแปรเดียว (Univariate Analysis) แค่ดูว่า ตัวแปรนั้น ๆ เกิดอะไรขึ้น เช่น มีมากเท่าไหร่ มีความถี่เท่าไหร่ ใครหรืออะไร เพื่อตอบคำถามว่า “ตอนนี้ กำลังเกิดอะไรขึ้น” โดยใช้เทคนิคทางสถิติ เช่น การหาค่ากลาง หาการกระจายตัว หาค่าเฉลี่ย หาผลรวม เป็นต้น ตัวอย่างคำถามที่ใช้การวิเคราะห์ระดับนี้ เช่น เดือนนี้มียอดขายเท่าไร สินค้าตัวใดขายดีที่สุด มีคนเยี่ยมชมเว็บไซต์กี่คน (user) เป็นต้น 2. Diagnostic analysis – ทำไมถึงเป็นแบบนี้ เกิดขึ้นจากอะไร?ระดับการวิเคราะห์ในขั้นต่อมาจะลึกกว่าระดับแรก ในระดับนี้ จะเป็นการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป (Multivariate Analysis) เพื่อดูว่าตัวแปรแต่ละตัวแปรมีความสัมพันธ์หรือส่งผลกระทบต่ออีกตัวแปรอย่างไร เพื่อตอบคำถามว่า “ทำไมจึงเกิดสิ่งนี้ขึ้น” หรือ “สิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะอะไร” ยกตัวอย่างคำถามเช่น ทำไมเครื่องดื่มเย็นขายดีช่วงบ่าย อุณหภูมิหรือช่วงเวลามีผลต่อการสั่งซื้อสินค้าไหม หรือทำไมสินค้าประเภทหนึ่งถึงขายดีในช่วงหนึ่ง สินค้าของเรา “ซีซัน” หรือฤดูกาลในการขายหรือเปล่า เป็นต้น 3. Predictive analysis – อะไรที่อาจเกิดขึ้นหรือกำลังจะเกิดขึ้น?การวิเคราะห์ข้อมูลในระบบนี้ จะเป็นการวิเคราะห์เพื่อดูแนวโน้มหรือพยากรณ์ว่าอาจจะเกิดอะไรขึ้น ผ่านการศึกษารูปแบบความสัมพันธ์ของชุดข้อมูล เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลออกมาเป็นกราฟหรือ “เทรนด์” เพื่อดูแนวโน้ม อย่างที่มักจะเห็นกราฟการเติบโตของหุ้น เป็นต้น การวิเคราะห์ระดับนี้ จะช่วยตอบคำถามว่า “กำลังจะเกิดอะไรขึ้น” ตัวอย่างคำถามง่ายๆ ที่ใช้การวิเคราะห์ในระดับนี้ เช่น สินค้าอะไรกำลังจะขายดี ใครบ้างที่มีแนวโน้วจะเป็นลูกค้าและธุรกิจควรทำการตลาดให้ทัน ที่ดินย่านไหนราคาน่าจะถีบตัวสูงขึ้น เป็นต้น 4. Prescriptive analysis – ควรจะทำอะไรต่อ?ในระดับสุดท้ายของการวิเคราะห์จะเป็นขั้นตอนที่ใกล้เคียงกับการตัดสินใจว่าจะต้องทำอะไร นั่นคือ วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อสรุปว่าควรจะทำอะไร ทั้งปรับปรุง แก้ไขปัญหา หรือพัฒนาสิ่งที่ดีอยู่แล้ว ตลอดจนการวางแผนเพื่อคว้าโอกาสหรือรับมือกับสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น ยกตัวอย่างคำถามที่ใช้การวิเคราะห์แบบ “Prescriptive” เช่น ควรทำการตลาดช่องทางไหน อย่างไร ด้วยงบประมาณเท่าไร ควรจับกลุ่มเป้าหมายกลุ่มใด ควรเลือกซับพลายเออร์เจ้าใด ควรตั้งราคาสินค้าเท่าไร ควรกักตุนวัตถุดิบเท่าไรจึงคุ้มค่า เป็นต้น ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) อย่างง่ายและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลในการทำธุรกิจอย่างง่ายในการวิเคราะห์ข้อมูล หากพูดในเชิงวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) หรือสถิติศาสตร์ (Statistics) มีวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล มีประเภทของการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้ง และค่อนข้างยากต่อการทำความเข้าใจ แต่หัวใจของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการตั้งคำถามและพยายามหาคำตอบด้วยวิธีต่างๆ ยกตัวอย่างเช่น
การวิเคราะห์ข้อมูลจะเริ่มขึ้นตั้งแต่การตั้งคำถามและหยิบชุดข้อมูลต่างๆ มาดูเพื่อหาคำตอบ อย่างไรก็ตาม ศาสตร์ของการวิเคราะห์ข้อมูลยังมีวิธีการและประเภทในการวิเคราะห์ข้อมูลอีกมากมาย ตัวอย่างข้างต้น เป็นเพียงตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลในเบื้องต้นที่ทุกคนสามารถทำได้ ตัวอย่างเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Management Tools)สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลและการวิเคราะห์เทรนด์ของข้อมูลต่างๆ ปัจจุบันมีเทคโนโลยีที่ช่วยให้การวิเคราะห์ง่ายขึ้นและรวดเร็ว เครื่องมือที่ทำหน้าที่เป็น Data Management Tools ทั้งจัดเก็บ ประมวลผล วิเคราะห์ และสร้างรายงาน โดยตัวอย่างที่เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่อไปนี้ จะเป็นเครื่องมือหรือระบบที่ใช้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ยกตัวอย่างเช่น
วิเคราะห์ข้อมูลอย่างไรให้เกิดประโยชน์ใช้ได้จริงในองค์กรแม้ว่าองค์กรจะมีข้อมูลเก็บเอาไว้มากมายแค่ไหน แต่หากขาดการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ องค์กรก็ไม่สามารถใช้ประโยชน์ใดๆ ได้จากการเก็บข้อมูลเอาไว้ นี่คือความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายระดับ และซับซ้อนแตกต่างกันไปตามจุดประสงค์ และความซับซ้อนของชุดข้อมูล แต่กระบวนการวิเคราะห์และนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์มีหลักการสำคัญที่ข้ามไปไม่ได้ ได้แก่
เมื่อตั้งคำถามที่ถูกต้องและมีเทคโนโลยีในการจัดการข้อมูลที่ช่วยจัดเก็บ จัดการ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลได้แล้ว สิ่งสำคัญคือการนำข้อสรุปหรือความรู้ที่ได้จากการวิเคราะห์มาเปลี่ยนเป็นแผนการดำเนินงานเพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลสร้างผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์แก่องค์กรหรือธุรกิจได้จริง |
ข้อ ใด คือ ขั้น ตอน สุดท้าย ของ การ จัดการ ข้อมูล ให้ มี คุณค่า เป็น สารสนเทศ
กระทู้ที่เกี่ยวข้อง
ลิขสิทธิ์ © 2024 th.frojeostern Inc.
