จะปรับปรุงการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร

ทศวรรษที่ผ่านมาได้รับแรงผลักดันจากการผลิตจำนวนมาก การบริโภค และการวิเคราะห์ข้อมูล ปัจจุบันธุรกิจต่างๆ ใช้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์องค์กร โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำเสนอการตัดสินใจที่มีประสิทธิผลและปรับปรุงความคืบหน้า เป็นเรื่องยากที่จะหาธุรกิจที่ไม่ได้ลงทุนในการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลขนาดใหญ่

ในความเป็นจริง บริษัทกว่า 97% กำลังลงทุนในโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ โดย 79% ระบุว่าพวกเขากังวลว่าบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลรายอื่นจะทำผลงานได้ดีกว่าพวกเขา การวิเคราะห์ข้อมูลในระบบธุรกิจอัจฉริยะและความสำเร็จของธุรกิจนั้นเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิด โดยบริษัทที่นำข้อมูลไปใช้จะสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีจุดมุ่งหมาย และแม่นยำยิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายรูปแบบ แม้ว่าสิ่งที่นึกถึงในตอนแรกอาจเป็นตัวเลขเพียงอย่างเดียว แต่ข้อมูลเชิงปริมาณไม่ใช่สตรีมเดียวที่ธุรกิจต่างๆ เข้าถึงได้ บ่อยครั้ง โดยการขยายจำนวนแหล่งข้อมูลที่บริษัทนำเข้า จะสามารถพัฒนาความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับตลาดทั่วไป คู่แข่ง และแนวโน้มภายในของบริษัท

ในบทความนี้ เราจะดำดิ่งสู่โลกของการวิเคราะห์ข้อมูล สำรวจวิธีการปรับปรุงกลยุทธ์การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแท้จริง ด้วยการสำรวจแต่ละสตรีมการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นไปได้ เราจะให้รายละเอียดว่าจะนำข้อมูลไปใช้อย่างไรให้มีประสิทธิภาพ ตรงไปตรงมา และมีประสิทธิผลสูง มาดำน้ำกันเถอะ

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ธุรกิจสามารถใช้ได้

การวิเคราะห์ข้อมูลทั่วทั้งองค์กรช่วยให้ผู้คนได้รับข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับกระบวนการที่พวกเขาติดต่อด้วยในชีวิตประจำวัน แทนที่จะต้องตัดสินใจตามความคิดเห็นหรือความรู้สึกสัญชาตญาณ การผสานรวมการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นวิธีการที่อิงตามหลักฐานในการระบุการตัดสินใจที่ถูกต้องและดำเนินการตามนั้น

ในปี 2023 ธุรกิจต่างๆ ทั่วโลกใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการและเพิ่มประสิทธิภาพทุกองค์ประกอบของการดำเนินงานในแต่ละวัน คุณจะพบการวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกที่ ตั้งแต่ฝ่ายการตลาดและฝ่ายขาย ไปจนถึง HR และอื่นๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้วยเครื่องมือที่ทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยที่มีอยู่มากมายสำหรับธุรกิจ ตอนนี้การสร้างฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่พนักงานสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วง่ายกว่าที่เคย

เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย จึงมีสาขาต่างๆ ของการวิเคราะห์ที่ธุรกิจสามารถเลือกให้ความสำคัญได้ ขึ้นอยู่กับลักษณะของธุรกิจ ตลาดที่พวกเขาแข่งขัน และลูกค้า กลุ่มการวิเคราะห์เฉพาะที่พวกเขาใช้อาจแตกต่างกันไป มีระบบวิเคราะห์ข้อมูลหลักสี่ระบบที่ธุรกิจใช้:

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
• การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย
• การวิเคราะห์ข้อความ
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

มาแบ่งย่อยกันต่อไป

ที่เกี่ยวข้อง: วิธีใช้การวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลเพื่อเปิดตัวแคมเปญการตลาดที่ประสบความสำเร็จ

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาคือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อเปิดเผยแนวโน้ม ข้อมูลเชิงลึก และเหตุการณ์ที่มองไม่เห็น ธุรกิจส่วนใหญ่จะมีขุมสมบัติของข้อมูลก่อนหน้า ซึ่งครอบคลุมบันทึกการขาย ผู้เยี่ยมชมไซต์ ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ และอื่นๆ ด้วยการรวบรวมข้อมูลนี้เป็นระยะเวลานาน การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถดึงความหมายจากข้อมูลนั้นได้

การวิเคราะห์เชิงพรรณนามีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการหาปัจจัยที่อยู่เบื้องหลังแนวโน้มบางอย่างที่กำลังเกิดขึ้นในธุรกิจ ตัวอย่างเช่น หากร้านค้าอีคอมเมิร์ซสังเกตเห็นว่ายอดขายของตนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงสามเดือนที่ผ่านมา ก็สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเพื่อระบุเวลาที่การเพิ่มขึ้นนี้เริ่มขึ้น

ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถปรับเพิ่มยอดขายให้สอดคล้องกับวันที่เผยแพร่การออกแบบเว็บไซต์ใหม่ได้ แนวโน้มในอดีตช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบคำถาม "ทำไม" เหล่านี้ รวมทั้งเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตได้ดียิ่งขึ้น หากบริษัทสังเกตเห็นว่ายอดขายเพิ่มขึ้นในช่วงฤดูร้อน การเพิ่มสต็อกที่มีอยู่สำหรับเดือนเหล่านั้นล่วงหน้าจะช่วยให้การดำเนินงานราบรื่นในช่วงที่มีงานยุ่ง

การวิเคราะห์รูปแบบนี้เป็นหนึ่งในรูปแบบที่ใช้บ่อยที่สุด โดยหลักแล้วเนื่องมาจากความกว้างของการใช้งาน

2. การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย

เนื่องจากเครื่องมือที่นักวิเคราะห์ข้อมูลมีอยู่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น ฟิลด์การวิเคราะห์ใหม่ๆ จึงพร้อมใช้งานมากขึ้น การวิเคราะห์โซเชียลมีเดียเป็นผลิตภัณฑ์ของนวัตกรรมนี้ โดยธุรกิจต่างๆ ทั่วโลกกำลังใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อดึงความหมายจากข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษรจำนวนมหาศาล

การวิเคราะห์โซเชียลมีเดียใช้การผสมผสานระหว่าง NLP และ AI เพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดจากทวีต โพสต์บน Facebook และเว็บไซต์โซเชียลอื่นๆ อย่างรวดเร็ว เมื่อพิจารณาว่าโซเชียลมีเดียได้รับความนิยมมากเพียงใด ที่นี่เป็นสถานที่ที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการรับรู้ของสาธารณชนของบริษัท ด้วยการวิเคราะห์โพสต์หลายพันรายการที่กล่าวถึงแบรนด์ เครื่องมือวิเคราะห์โซเชียลมีเดียสามารถติดตามพฤติกรรมของผู้บริโภคและแสดงความรู้สึกต่อแบรนด์เมื่อเวลาผ่านไป

เมื่อบริษัทออกผลิตภัณฑ์ใหม่ รีแบรนด์ใหม่ หรือเพียงต้องการเพิ่มการรับรู้ว่าสาธารณชนมองพวกเขาอย่างไร การพลิกโลกแห่งโซเชียลมีเดียที่วุ่นวายเป็นกลยุทธ์ที่ยอดเยี่ยม

3. การวิเคราะห์ข้อความ

การวิเคราะห์ข้อความใช้เทคโนโลยีพื้นฐานหลายอย่างเช่นเดียวกับการวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย อย่างไรก็ตาม พวกเขาเน้นที่การป้อนข้อมูลที่เป็นข้อความ เช่น บทวิจารณ์จากลูกค้า การสนับสนุน ตั๋ว อีเมล และข้อมูลข้อความอื่นๆ เช่นเดียวกับ NLP บนโซเชียลมีเดีย นักวิเคราะห์สามารถรับข้อมูลจากองค์ประกอบที่เป็นข้อความเหล่านี้แล้วทำการวิเคราะห์เพื่อพิจารณาว่ามีแนวโน้มพื้นฐานอยู่หรือไม่

ธุรกิจสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อความเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและความคิดเห็นของผู้บริโภคได้ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น หากบริษัทกำลังใช้งานโปรแกรมความเห็นจากลูกค้า (VOC) และกำลังรวบรวมความคิดเห็น การวิเคราะห์ข้อความสามารถช่วยระบุสิ่งที่ลูกค้าต้องการให้ปรับปรุงเกี่ยวกับธุรกิจได้

เมื่อเครื่องมือประมวลผลภาษามีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์ข้อความก็กลายเป็นเครื่องมือสำคัญอย่างรวดเร็วในโลกของความสำเร็จของลูกค้า การตรวจสอบ และการสนับสนุน เมื่อเริ่มใช้การวิเคราะห์ข้อความ ธุรกิจจะสามารถแยกย่อยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากซึ่งสามารถนำไปใช้ได้

4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลในอดีตและใช้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตที่เป็นไปได้ตามเหตุการณ์ในอดีต หากบริษัทเห็นยอดขายที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในเดือนธันวาคมในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะแนะนำว่ายอดขายที่เพิ่มขึ้นในเดือนธันวาคมมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นอีกครั้ง

นอกเหนือจากการคาดการณ์ยอดขายที่พุ่งสูงขึ้นและลดลงแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถกลายเป็นฟิลด์ที่แม่นยำอย่างยิ่ง ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการประกันภัยจะใช้ข้อมูลลูกค้า ประวัติการเคลม สถานที่ อายุ เพศ และปัจจัยด้านประชากรศาสตร์และจิตวิทยาอื่นๆ เพื่อคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ของการได้ลูกค้ารายใหม่

ด้วยการประมาณความเป็นไปได้ที่ลูกค้าจะเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกำหนดราคาเพื่อปกป้องผลประโยชน์สูงสุดของพวกเขา ฟิลด์รองของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือการวิเคราะห์เชิงกำหนด คือขั้นตอนที่นอกเหนือจากนี้ ซึ่งบริษัทต่างๆ จะดำเนินการตามผลลัพธ์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

แม้ว่าประสิทธิภาพในอดีตไม่ได้รับประกันผลลัพธ์ในอนาคตเสมอไป แต่ข้อมูลในอดีตให้มุมมองที่เป็นประโยชน์ซึ่งธุรกิจต่างๆ สามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการของตนได้

วิธีเพิ่มประสิทธิภาพของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ได้อยู่ในสุญญากาศ แต่ละวิธีข้างต้นสามารถใช้กับวิธีอื่นๆ ทั้งหมดได้ บ่อยครั้ง ยิ่งบริษัทมีข้อมูลมากเท่าใด ก็ยิ่งมีความพร้อมมากขึ้นเท่านั้นที่จะเผชิญกับทุกสิ่งในอนาคต

ด้วยเหตุนี้ มีหลายสิ่งที่บริษัทสามารถทำได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการจัดการ การประมวลผล และการใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ:

1. ปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน

แม้ว่าคุณภาพจะมีความสำคัญเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูล ปริมาณก็สำคัญเช่นกัน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากการวิเคราะห์ ธุรกิจจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีแหล่งที่มามากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ในการจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดนี้และทำการค้นหา ธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขามีเครื่องมือข้อมูลพื้นฐานที่ดี ตัวอย่างเช่น เมื่อเปรียบเทียบ Apache Pinot กับ Druid ฐานข้อมูลการวิเคราะห์เฉพาะทางหนึ่งจะเหมาะสมกว่าสำหรับการจัดการและประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็ว เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลของคุณทำงานได้ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ธุรกิจของคุณต้องแน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานของคุณตอบสนองวัตถุประสงค์ที่คุณต้องการ

2. สร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

แม้ว่าธุรกิจของคุณจะให้ข้อมูล เครื่องมือ และโครงสร้างการแสดงภาพทั้งหมดเท่าที่จะเป็นไปได้ แต่ธุรกิจของคุณก็จะไม่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหากพนักงานของคุณไม่เข้าใจพลังของข้อมูล การสร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยการแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลในกระบวนการตัดสินใจเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เมื่อพนักงานของคุณทุกคนเข้าใจว่าพวกเขาควรใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไรและทำไม คุณจะเห็นได้ทันทีว่าการตัดสินใจทั้งหมดมาจากสถานที่แห่งตรรกะ เหตุผล และการวิเคราะห์ที่แม่นยำ

3. รวมศูนย์ข้อมูล

แม้ว่าการสร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มความโดดเด่นของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แต่แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยหากไม่มีการรวมศูนย์ข้อมูล สิ่งสำคัญอันดับแรกประการหนึ่งของคุณควรรวมศูนย์ข้อมูลและลบไซโลข้อมูล เมื่อข้อมูลสามารถไหลได้อย่างอิสระระหว่างแผนก ทีม และภาคส่วนต่างๆ ของธุรกิจของคุณ ทุกคนจะสามารถเข้าถึงความรู้ที่จำเป็นเพื่อให้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างเต็มที่

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่มีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อสำหรับธุรกิจ แต่จะสร้างการเปลี่ยนแปลงแบบพลิกโฉมได้ก็ต่อเมื่อบริษัทรวมเข้าด้วยกันอย่างถูกต้องเท่านั้น ด้วยการมุ่งเน้นไปที่โครงสร้างพื้นฐาน วัฒนธรรมองค์กร และแนวปฏิบัติในการจัดการข้อมูล ธุรกิจต่างๆ จะพร้อมที่จะก้าวเข้าสู่ยุคแห่งการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ดูเพิ่มเติมที่: วัตถุประสงค์และวิธีการรวบรวมข้อมูล – มาหาคำตอบกันเถอะ!

ความคิดสุดท้าย

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงแนวโน้มทางธุรกิจเท่านั้น ตรงกันข้าม มันเป็นเสาหลักสำคัญของธุรกิจสมัยใหม่และเป็นเสาหลักที่ขับเคลื่อนความก้าวหน้าไปทั่วโลก ด้วยการรวมกลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูลเข้ากับการดำเนินงานประจำวัน บริษัทสามารถเตรียมพร้อมมากขึ้นสำหรับอนาคต ปรับปรุงกระบวนการ การจัดการ และการตัดสินใจให้เกิดประโยชน์สูงสุดอย่างรวดเร็วเพื่อประโยชน์สูงสุดของบริษัท

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากการรวมข้อมูลเข้ากับกระบวนการตัดสินใจ ธุรกิจควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขามีความพร้อมที่เหมาะสมในการจัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรวบรวม แปลง จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเหมาะสมจะจ่ายผลตอบแทนเป็นเงินปันผลในอนาคต