ทุกวันนี้ ทุกองค์กรมีข้อมูลมากกว่าที่เคย แต่การได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานยังคงเป็นความท้าทายที่มีศักยภาพ การวิเคราะห์ข้อมูล^{(Data Analytics)}ดูเหมือนจะเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริงสำหรับปัญหานี้

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

Data AnalyticsหมายถึงกระบวนการตรวจสอบBig Data จำนวนมาก เพื่อเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ ด้วยความช่วยเหลือของระบบและซอฟต์แวร์เฉพาะทาง

เป็นแนวทางปฏิบัติที่มีแนวโน้มที่หลายบริษัทยอมรับและนำไปใช้เพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขันเหนือคู่แข่งทางธุรกิจและขับเคลื่อนรายได้ใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญอันดับแรกคือต้องเข้าใจภูมิทัศน์ (ประเภท ความท้าทาย และโอกาส) ก่อนนำไปใช้ในแอปพลิเคชัน

จากมุมมองของตลาด จำเป็นต้องเลือกประเภท เครื่องมือ Data Analyticsที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล^{(Data Analytics Tools)}สามารถจำแนกได้เป็น 2 ประเภทพื้นฐาน:

1. การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย^{(Simple Data analytics)}

เน้นที่คำอธิบายของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแล้วเป็นหลัก ค้นหาสาเหตุที่แท้จริงและเสนอข้อมูลเชิงลึก

1. การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน^{(Complex Data Analytics)}

แบ่งย่อยได้อีกเป็น

• การ สร้างแบบจำลองเชิงทำนาย^{(Predictive Modelling)} – ข้อมูลที่รวบรวมได้มาจากรูปแบบที่บ่งบอกถึงสถานการณ์และพฤติกรรมในอนาคต
• Prescriptive Modeling^{(Prescriptive Modelling)} – สรุปผลลัพธ์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อแนะนำแนวทางการดำเนินการที่ถูกต้องซึ่งสามารถใช้ประโยชน์จากสถานการณ์ที่คาดการณ์ไว้

ขึ้นอยู่กับความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูล^{(Data Analysis)}ขององค์กรของคุณ คุณสามารถพิจารณา แอปพลิเคชัน Data Analytics ข้างต้น เพื่อจัดการข้อมูลปริมาณมาก ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน และเพิ่มรายได้ใหม่

Data Analytics ใช้สำหรับอะไร

แม้แต่ผลิตภัณฑ์ธรรมดาในบางครั้งก็ยังมีปัญหาที่อาจเกิดขึ้นที่ซับซ้อนได้ ดังนั้นจึงต้องมีการผสานรวม /โซลูชันการทำงานผ่าน การวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อแก้ไขสถานการณ์อย่างรวดเร็ว ^(Data)ประโยชน์ที่เป็นไปได้อื่น ๆ ได้แก่

รวดเร็วและตัดสินใจได้ดีขึ้น^{(Faster and better decision-making)}

ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์แหล่งข้อมูลใหม่ๆ ธุรกิจจึงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ทันที และตัดสินใจตามสิ่งที่พวกเขาได้เรียนรู้

ลดต้นทุน^{(Cost reduction)}

การวิเคราะห์บนคลาวด์ทำให้เกิดข้อได้เปรียบด้านต้นทุนอย่างมาก ช่วยในการระบุวิธีการทำธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากกว่าการอาศัยการลองผิดลองถูกแบบโบราณ

สินค้าและบริการใหม่^{(New products and services)}

ด้วยความสามารถในการวัดความต้องการและความพึงพอใจของลูกค้าผ่านการวิเคราะห์ ขณะนี้บริษัทจำนวนมากขึ้นอยู่ในฐานะที่จะพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้

ระงับภัยฟอกเงิน^{(Curbing money laundering menace)}

ความเสี่ยงจากการฟอก เงิน^(Money)มีความซับซ้อนและเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การวิเคราะห์ข้อมูล^(Data)ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าช่วยได้มากในการตรวจจับและติดตามอาชญากรรมข้ามชาติและการฟอกเงิน ซึ่งจะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับแนวทางการบังคับใช้กรอบการกำกับดูแล

หวังว่านี่จะทำให้คุณมีแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับ Data Analytics^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Tоday, every organization has morе data than ever at its disрosal. But deriving meaningful insights from it to improve operational efficiency remains a potent challenge. Data Analytics appears to be a practical solution for this problem.

What is Data Analytics

Data Analytics refers to the process of examining copious amounts of Big Data to uncover hidden patterns, correlations and other insights with the aid of specialized systems and software.

It is a trending practice that many companies are embracing and adopting to gain competitive advantages over business rivals and drive new revenue. However, it is first essential to first understand its landscape (types, challenges, and opportunities) before putting it into the application.

From a market perspective, it’s necessary to choose the right type of Data Analytics tools for data analysis.

Data Analytics Tools can be distinguished into 2 basic types:

1. Simple Data analytics

Mainly focuses on the description of an event that has already occurred, finding its root causes and offering insights.

1. Complex Data Analytics

it can be further sub-categorized into

• Predictive Modelling – data collected is mined for patterns indicative of future situations and behaviors.
• Prescriptive Modelling – subsumes the results of predictive analytics to suggest a corrected course of action that can take advantage of the predicted scenarios.

Depending on the appetite for Data Analysis of your organization, you can consider any of the above data Data Analytics application to handle large volumes of data, improve its operational efficiency and drive new revenue.

What is Data Analytics used for

Even the simple products sometimes have very complex potential problems and so different permutations/working solutions via Data analytics need to be incorporated to quickly resolve the situation. Other potential benefits include,

Faster and better decision-making

With the ability to analyze new sources of data, businesses are able to analyze information immediately – and make decisions based on what they’ve learned.

Cost reduction

Cloud-based analytics bring significant cost advantages. It helps in identifying more efficient ways of doing business rather than relying on archaic trial and error experience.

New products and services

With the ability to gauge customer needs and satisfaction through analytics, more companies are now in a position to develop new products to meet customers’ needs.

Curbing money laundering menace

Money laundering risks have grown in complexity and scale in recent years. Data analytics has proved of immense help in detecting and pursuing transnational crime and money laundering, thereby strengthen regulatory framework enforcement approach.

Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.

Related posts

• Big Data คืออะไร - คำอธิบายที่เรียบง่ายกับ Example

• ความแตกต่างระหว่าง Data and Information คืออะไร

• Big Data Consumption การใช้งานของ Big Data คืออะไร

• วิธีการติดตั้ง Drupal โดยใช้ WAMP บน Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets สำหรับ Windows, IOS, Android

• Setup Internet Radio Station ฟรีบน Windows PC

• วิธีการ Encrypt และเพิ่มรหัสผ่านไปยังเอกสาร LibreOffice

• SMS Organizer: SMS Application ขับเคลื่อนโดย Machine Learning

• วิธีการติดตั้ง Windows 95 บน Windows 10

• เกิดข้อผิดพลาดขณะตรวจสอบการอัปเดตใน VLC

• เครื่องมือที่ดีที่สุดในการส่ง SMS ฟรีจากคอมพิวเตอร์ของคุณ

• Microsoft Identity Manager: คุณสมบัติ, Download

• Nine Nostalgic Tech Sounds คุณอาจไม่ได้ยินในปี

• วิธีทำ Invitation Card ใน Windows PC

• ล็อคออกจาก Plex Server and Server Settings? นี่คือการแก้ไข!

• NASA's Eyes ช่วยให้คุณสำรวจ Universe เช่น Astronauts

• E-Waste management การรีไซเคิลการกำจัดข้อเท็จจริงปัญหาการแก้ปัญหา

• วิธีการลบ Your LastPass Account

• 10 ที่ดีที่สุด USB LED โคมไฟสำหรับแล็ปท็อป

• ฟรี Task Management Software เพื่อจัดการการทำงานเป็นทีม