Data Analysis คืออะไร เข้าใจทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลที่องค์กรต้องการ

“Data is the new oil” เป็นคำกล่าวที่แสดงถึงความสำคัญของข้อมูลในยุคนี้ ซึ่งเป็นยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพย์สินที่มีมูลค่ามหาศาลได้เป็นอย่างดี เนื่องจากข้อมูลกลายมาเป็นอาวุธสำคัญในการแข่งขันท่ามกลางโลกธุรกิจยุคใหม่ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูล พฤติกรรมของผู้บริโภค ความชื่นชอบ ไปจนถึงการเก็บข้อมูลสถิติในกระบวนการทำงาน ที่ทำให้มองหาวิธีการแก้ปัญหาใหม่ ๆ หรือกลยุทธ์เด็ดในการพัฒนาสินค้าและบริการ ไปจนถึง การทำการตลาด แบบไหนถึงจะโดนใจลูกค้า สิ่งเหล่านี้ล้วนสามารถหาคำตอบได้จากสถิติข้อมูล และเทคโนโลยีล้ำสมัยที่ทำให้สามารถเก็บข้อมูลได้ลงลึกและละเอียดกว่าเดิม แต่ข้อมูลจำนวนมหาศาลแค่ไหนก็คงจะไม่สามารถสร้างประสิทธิภาพได้เต็มที่หากปราศจากการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างถูกต้อง ด้วยทักษะ Data Analysis นั่นเอง

Data Analysis คืออะไร

Data Analysis คือ ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ เพื่อหาข้อสรุปของข้อมูลนั้น เป็นการนำข้อมูลที่ได้มาเข้าสู้กระบวนการแสดงค่า หาความหมาย และสรุปผลที่ได้จากข้อมูล ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการคาดการณ์อนาคต หาแนวโน้มความน่าจะเป็น แนวโน้มคำตอบ หรือจุดบอดที่ต้องแก้ไข ทั้งหมดนี้สามารถช่วยเสริมสร้างศักยภาพทางธุรกิจได้

นอกจากนี้การทำ Data Analysis ในยุคปัจจุบัน ยังมีการนำเทคโนโลยีเข้ามาประยุกต์ใช้กับเทคนิคและวิธีการต่าง ๆ มากมาย ไม่ว่าจะเป็นการใช้ AI เพื่อประมวลผล หรือการสร้างระบบ Algorithm เพื่อจัดเรียงข้อมูลและแสดงผลอย่างเป็นระบบ

ขอบคุณรูปภาพจากเว็บไซต์ g2.com

การทำ Data Analysis มีกี่ประเภท

Data Analysis สามารถแบ่งออกเป็น 4 ประเภท ดังนี้

1. Descriptive analysis คือ การอธิบายข้อมูลในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง หรือการบรรยายข้อมูลในอดีตเพื่อให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง ซึ่งเป็นข้อมูลพื้นฐานและส่วนใหญ่จะมีเพียงหนึ่งตัวแปร เพื่อนำมาคาดคะเนถึงเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ เช่น รายงานยอดขายที่เกิดขึ้นเดือนที่แล้ว เมื่อเปรียบเทียบกับเดือนนี้มีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงเท่าไหร่ ผลงานตาม KPI ที่ตั้งไว้ รายงานผลประกอบการแบบรายเดือน ฯลฯ
2. Diagnostic analysis คือ การวิเคราะห์สาเหตุและปัจจัยที่ทำให้สิ่งต่าง ๆ เกิดขึ้น เป็นการหาความสัมพันธ์ของปัจจัยและตัวแปรต่าง ๆ ซึ่งเป็นการลงลึกในรายละเอียดเพิ่มเติมจากข้อมูลแบบ Descriptive analysis ไปจนถึงการตั้งสมมติฐานเบื้องต้นว่าทำไมเหตุการณ์เหล่านี้จึงเกิดขึ้น เช่น ใช้วิเคราะห์ว่าแคมเปญในเดือนที่แล้วช่วยสร้างยอดขายให้โตขึ้นอย่างไร ใช้ในการหาสาเหตุว่าทำไมบริษัทขนส่งถึงจัดส่งสินค้าล่าช้า ฯลฯ
3. Predictive analysis คือ การวิเคราะห์เพื่อตอบคำถามว่า อะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต? เป็นการทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นด้วยข้อมูลที่มี โดยการนำข้อมูลเหล่านี้มาสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือมีการนำ เทคโนโลยยี AI เข้ามาช่วยสร้างแบบจำลองถึงอนาคตที่จะเกิดขึ้น เช่น การคาดการณ์ยอดขายในเดือนถัดไปหลังจากออกโปรโมชันใหม่ การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากช่องทางต่าง ๆ เพื่อหาช่องทางที่มีโอกาสเปลี่ยนไปเป็นยอดขายได้มากที่สุด ฯลฯ
4. Prescriptive analysis คือ การวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปข้อมูลเพื่อนำไปใช้พัฒนาปรับปรุง รวมถึงวางแผนการทำงาน อธิบายเพิ่มเติมคือ Prescriptive analysis แสดงให้เห็นว่า เราสามารถใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ที่ผ่านการวิเคราะห์และคาดการณ์ไว้จากข้อมูลที่มีได้อย่างไร เช่น ควรทำการตลาดแบบไหน ออกโปรโมชันอย่างไร เพื่อให้ตอบโจทย์โดนใจกลุ่มเป้าหมายมากกว่านี้ ฯลฯ

Data Analysis มีประโยชน์อย่างไร

หลังจากที่โลกก้าวเข้าสู่ยุคดิจิทัลรวมถึงองค์กรมากมายก็เผชิญกับ Digital transformation ทำให้การเก็บข้อมูลต่าง ๆ ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป ไม่ส่าจะเป็นการกดสั่งอาหารออนไลน์ การเล่นโซเชียลมีเดียในเวลาว่าง ก็ล้วนถูกเก็บเป็นข้อมูลแทบทั้งสิ้น ทำให้เกิดเป็นข้อมูลจำนวนมหาศาล หรือรู้จักกันในชื่อว่า Big Data ทำให้การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ในเชิงลึกเช่นการทำ Data Analysis กลายเป็นทักษะที่จำเป็นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่งประโยชน์ของการทำ Data Analysis คือ

• ช่วยให้มองเห็นโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ
• เข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคในเชิงลึกและเฉพาะเจาะจงยิ่งกว่าเดิม
• เห็นถึงจุดบกพร่อง หรือปัญหาที่เกิดขึ้นบ่อย ๆ ในกระบวนการทำงาน
• ช่วยระบุความเสี่ยงต่าง ๆ ในธุรกิจที่อาจมาจากการตัดสินใจผิดพลาดหรือภัยคุกคามอื่น ๆ โดยวิเคราะห์จากข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่
• ช่วยเพิ่มความปลอดภัยให้กับองค์กร เช่น ส่วนงานที่เกี่ยวกับ Cyber Security สามารถนำข้อมูลเก่ามาตรวจสอบหาต้นตอของปัญหาในการถูกโจมตีได้ ฯลฯ

โดยการทำ Data Analysis จะเข้ามาช่วยให้คำตอบ และเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจทางธุรกิจให้ดียิ่งขึ้น และนำไปสู่ผลกำไรที่โตขึ้นของธุรกิจ ภายใต้ความปลอดภัยที่มากขึ้นและความเสี่ยงที่น้อยลงได้

เทคนิคในการทำ Data Analysis

เนื่องจาก Data Analysis เป็นทักษะที่มีเทคนิคให้นำมาประยุกต์ใช้ได้อย่างหลากหลาย เพื่อให้เหมาะกับโจทย์และบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ แต่มีเทคนิคที่ได้รับความนิยมและถูกนำไปใช้อยู่บ่อยครั้ง 5 เทคนิค ดังนี้

• Regression analysis คือ การวิเคราะห์หาความเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามทั้งหลาย เพื่อหาว่า หากมี 1 ตัวแปรที่เปลี่ยนแปลง จะส่งผลกระทบกับตัวแปรอื่น ๆ อย่างไรบ้าง
• Factor analysis  คือ การแปลงข้อมูลเซ็ตใหญ่ให้กลายมาเป็นข้อมูลเซ็ตที่เล็กลง เพื่อเป้าหมายในการหาแนวโน้มความน่าจะเป็นที่ซ่อนอยู่ ซึ่งอาจจะหาได้ยากถ้าอยู่ในรูปแบบของข้อมูลเซ็ตใหญ่
• Cohort analysis คือ กระบวนการแบ่งและจับกลุ่มข้อมูลที่เหมือนกันให้มาอยู่ในกลุ่มเดียวกัน เช่น การจัดการข้อมูลประชากร เทคนิคนี้จะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกจับกลุ่มไว้แล้วได้ลึกและละเอียดมากยิ่งขึ้น
• Monte Carlo simulations คือ การสร้างโมเดลจำลองความน่าจะเป็นต่าง ๆ ที่จะเกิดขึ้น ส่วนใหญ่มักถูกใช้จำลองความเสี่ยงและหาทางป้องกันไม่ให้ความเสี่ยงหรือปัญหาเหล่านั้นเกิดขึ้น การทำโมเดลจำลองประเภทนี้ มักใช้ค่าข้อมูลและตัวแปรต่าง ๆ เข้ามาร่วมด้วยจำนวนมาก และสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่จะออกมาได้ดีกว่าเทคนิคอื่น ๆ
• Time series analysis คือ การติดตามข้อมูลในระยะเวลาหนึ่ง ซึ่งอาจเป็นระยะเวลาที่นานพอ เพื่อหาความสัมพันธ์ที่น่าเชื่อถือระหว่างค่าของข้อมูลและการเกิดขึ้นของข้อมูล ส่วนใหญ่มักใช้หาวงจรของเทรนด์ เช่น ช่วงเทศกาลคริสต์มาสยอดขายไวน์จะพุ่งสูงขึ้น หรือใช้ในการคาดคะเนการใช้เงินในการทำโปรเจกต์ ฯลฯ

สายงานอาชีพที่มีการใช้ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

Data Analyst – นักวิเคราะห์ข้อมูล

หน้าที่หลักของ Data Analyst คือการนำข้อมูล Big Data มาวิเคราะห์ เพื่อใช้หาสาเหตุและวิธีการแก้ปัญหาที่องค์กรเผชิญอยู่ และเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงาน รวมไปถึงสินค้า บริการ พฤติกรรมผู้บริโภค แคมเปญการตลาด ซึ่งคนที่จะเป็น Data Analyst ได้ นอกจากจะต้องมีทักษะการคิดวิเคราะห์เป็นอย่างดี ต้องเข้าใจความเชื่อมโยงของข้อมูล และมีความรู้ความเข้าใจในด้านธุรกิจไปพร้อม ๆ กัน

นอกจากนี้ยังต้องรู้จักและเข้าใจวิธีการใช้เทคโนโลยี เช่น Database หรือโปรแกรมที่ใช้ทำ Data Visualization เพื่อทำให้ข้อมูล Big Data จำนวนมหาศาลและซับซ้อนกลายมาเป็นชุดข้อมูลที่สามารถทำความเข้าใจได้ง่าย เห็นภาพที่ชัดเจน เพื่อประกอบการตัดสินใจของผู้บริหารต่อไป

ดูตำแหน่งงาน Data Analyst

Data Scientist – นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Scientist นอกจากจะทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลแล้ว ยังมีหน้าที่ที่จะต้องสร้างโมเดล เพื่อทำนายแนวโน้มที่อาจจะเกิดขึ้น ซึ่งเป็นตัวช่วยสำคัญที่จะทำให้ผู้บริหารกำหนดทิศทางธุรกิจในอนาคตได้ ทักษะที่ Data Scientist ต้องมี เพิ่มเติมขึ้นมาก็คือ ทักษะทางด้านคณิตศาสตร์และสถิติ เพื่อค้นหาคำตอบที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลของ Big Data และนำความรู้ด้านสถิติและความน่าจะเป็นมาเพื่อใช้คาดคะเนโอกาสและสิ่งที่จะเกิดขึ้นอนาคตให้ได้ใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากที่สุด

นอกจากนี้ยังต้องมีความรู้ความเข้าใจในการใช้เครื่องมือเพื่อวิเคราะห์และจัดการสร้างโมเดลจำลองต่าง ๆ ไปจนถึงทักษะด้าน ภาษาเขียนโปรแกรม เช่น ภาษา R, ภาษา Python, ภาษา Scala ฯลฯ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดลในรูปแบบเฉพาะ

ดูตำแหน่งงาน Data Scientist

Data Engineer – วิศวกรข้อมูล

หน้าที่หลักของ Data Engineer คือ วางโครงสร้างระบบการเก็บข้อมูลและการรวบรวมข้อมูลจากที่มาที่หลากหลายและนำไปเก็บไว้ Database หรือ Data Warehouse ที่มีระบบปฏิบัติการที่มีคุณภาพเชื่อถือได้ เพื่อเป็นแหล่งเก็บข้อมูลรวมไปถึงอำนวยความสะดวกในการเรียกใช้ข้อมูลโดย Data Scientist หรือ Data Analyst ทำให้ทักษะหลัก ๆ ที่ Data Engineer ต้องมีก็คือ ความสามารถในการวางโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูล การบริหารจัดการข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน และความรู้ภาษาคอมพิวเตอร์ เช่น SQL, Python รวมไปถึงระบบจัดเก็บข้อมูล Big Data อย่าง Hadoop, Spark ไปจนถึงระบบ Cloud Computing ต่าง ๆ ที่ให้บริหารการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบออนไลน์อยู่

ดูตำแหน่งงาน Data Engineer

จากทั้งหมดทั้งมวลนี้จะเห็นได้ว่า Data Analysis ที่หลายคนอาจเคยมองว่าเป็นเรื่องของอนาคต แต่มาวันนี้อนาคตนั้นได้มาถึงแล้ว หากรู้จักเรียนรู้ที่จะพัฒนาความรู้ความสามารถ ไม่หยุดที่จะเรียนรู้ หมั่น Upskill และ Reskill อยู่เสมอ ไม่แน่ว่าพื้นฐานความรู้ที่คุณมีอยู่ตอนนี้อาจทำให้คุณต่อยอดไปทำอาชีพใหม่ ๆ อย่างสายงาน Data Analysis ที่เป็นที่ต้องการของตลาดแรงงาน เพราะไม่ว่าบริษัทไหน ๆ ก็ให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ข้อมูลและอยากรู้แนวโน้มการทำธุรกิจอยู่แล้ว ดังนั้นหากชอบวิเคราะห์และหลงไหลในข้อมูล ก็อย่างลืมหาความรู้เรื่องการทำ Data Analysis หากมีความพยายามแล้ว ยังไงวันหนึ่งตำแหน่งงานที่ใฝ่ฝันคงอยู่ไม่ไกลเกินเอื้อมอย่างแน่นอน