การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics): เครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับธุรกิจแห่งอนาคต

รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics): เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นพื้นฐานที่สุด ซึ่งใช้เพื่ออธิบายข้อมูลในอดีต ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงพรรณนาสามารถใช้ในการอธิบายยอดขายของธุรกิจ พฤติกรรมของลูกค้า และประสิทธิภาพของพนักงาน
• การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics): เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้เพื่อระบุสาเหตุของปัญหา ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยสามารถใช้เพื่อระบุสาเหตุของยอดขายที่ลดลง พฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนไป และประสิทธิภาพของพนักงานที่ลดลง
• การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics): เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ยอดขาย พฤติกรรมของลูกค้า และประสิทธิภาพของพนักงานในอนาคต
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด (Prescriptive Analytics): เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้เพื่อกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงกำหนดสามารถใช้เพื่อกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเพิ่มยอดขาย ปรับปรุงพฤติกรรมของลูกค้า และปรับปรุงประสิทธิภาพของพนักงาน

Data Canvas

Data Canvas เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงธุรกิจในด้านต่างๆ ธุรกิจที่ใช้ประโยชน์จาก Data Canvas สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น ปรับปรุงประสิทธิภาพ และเพิ่มผลกำไรได้

Data Canvas คือเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดและดำเนินการกลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูลได้ ประกอบด้วย 4 ขั้นตอน:

1. กำหนดวัตถุประสงค์: ขั้นตอนแรกคือการกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูล วัตถุประสงค์อาจแตกต่างกันไปในแต่ละธุรกิจ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจหนึ่งอาจต้องการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ ธุรกิจอื่นอาจต้องการใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ และธุรกิจอื่นอาจต้องการใช้เพื่อเพิ่มผลกำไร
2. รวบรวมข้อมูล: ขั้นตอนที่สองคือรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลอาจมาจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และแบบสำรวจ
3. วิเคราะห์ข้อมูล: ขั้นตอนที่สามคือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ การวิเคราะห์อาจใช้เทคนิคต่างๆ เช่น สถิติ ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง
4. ดำเนินการตามผลลัพธ์: ขั้นตอนที่สี่คือดำเนินการตามผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูล การดำเนินการอาจรวมถึงการปรับปรุงการตัดสินใจ ปรับปรุงประสิทธิภาพ หรือเพิ่มผลกำไร

Data Canvas เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดและดำเนินการกลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูลได้ Data Canvas ช่วยให้ธุรกิจสามารถรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ และดำเนินการตามผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูล

ตัวอย่างการใช้ Data Canvas มีดังนี้

• ธุรกิจค้าปลีกต้องการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจเกี่ยวกับการส่งเสริมการขาย ธุรกิจสามารถใช้ Data Canvas เพื่อกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ต้องการทราบโปรโมชั่นประเภทใดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเพิ่มยอดขาย รวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ข้อมูลยอดขาย ข้อมูลลูกค้า และข้อมูลโปรโมชั่น จากนั้นวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ เช่น พบว่าโปรโมชั่นลดราคา 50% มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเพิ่มยอดขาย จากนั้นธุรกิจสามารถดำเนินการตามผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น เพิ่มจำนวนโปรโมชั่นลดราคา 50%
• ธุรกิจโรงพยาบาลต้องการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของพนักงาน ธุรกิจสามารถใช้ Data Canvas เพื่อกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ต้องการทราบวิธีใดที่จะช่วยพนักงานทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ข้อมูลประวัติการทำงาน ข้อมูลการฝึกอบรม และข้อมูลประสิทธิภาพ จากนั้นวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ เช่น พบว่าพนักงานที่ผ่านการฝึกอบรมเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ใหม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น จากนั้นธุรกิจสามารถดำเนินการตามผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น จัดฝึกอบรมเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ใหม่ให้กับพนักงาน
• ธุรกิจประกันต้องการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มผลกำไร ธุรกิจสามารถใช้ Data Canvas เพื่อกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ต้องการทราบวิธีใดที่จะช่วยเพิ่มผลกำไร รวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ข้อมูลประวัติการเรียกร้อง ข้อมูลลูกค้า และข้อมูลผลิตภัณฑ์ จากนั้นวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ เช่น พบว่าลูกค้ากลุ่มหนึ่งมีแนวโน้มที่จะยื่นเรื่องเรียกร้องมากกว่าลูกค้ากลุ่มอื่น จากนั้นธุรกิจสามารถดำเนินการตามผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น เสนอผลิตภัณฑ์ประกันที่ออกแบบมาสำหรับลูกค้ากลุ่มนั้น