เมื่อคนส่วนใหญ่นึกถึงการวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขาจะนึกถึงการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลในเครื่องมืออย่างMicrosoft Excel ^{(like Microsoft Excel)}ความจริงก็คือการวิเคราะห์ข้อมูลครอบคลุมเครื่องมือต่างๆ มากมาย และวิธีการต่างๆ มากมายในการจัดการและทำความเข้าใจเรื่องราวที่ข้อมูลบอก

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร? การวิเคราะห์ข้อมูล^(Data)จะใช้แตกต่างกันมาก หากคุณกำลังพูดถึงข้อมูลธุรกิจ ข้อมูลการผลิต ข้อมูลการตลาด หรือข้อมูลเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมและธุรกิจที่คุณดำเนินการ

ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแง่มุมต่างๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูล ความหมาย และวิธีใช้งานโดยทั่วไปในกระดาน

การเก็บรวบรวมข้อมูล^{(Data Collection)}

ขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูล นี่หมายถึงการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาทั้งหมดที่เก็บข้อมูลที่คุณต้องการ

ข้อมูลอาจรวมถึงสิ่งต่อไปนี้และอื่นๆ:

• ผลิตเครื่องควบคุมเครื่องจักร
• มีคนป้อนข้อมูลลงในคอมพิวเตอร์ด้วยตนเอง
• เซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิ ความดัน และอื่นๆ
• ^{(Cloud based)}แหล่งข้อมูลบนคลาวด์
• ข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต เช่น สภาพอากาศหรือฐานข้อมูลของรัฐบาล
• ฐานข้อมูล^(Databases)ที่อยู่ในเครือข่ายบริษัทของคุณ

ความท้าทายที่สำคัญสำหรับองค์กรจำนวนมากคือการหาเครื่องมือทางเทคนิคที่สามารถรวบรวมข้อมูลนั้นได้ ซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่จำเป็นต้องใช้เพื่อเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ระยะไกลหรือแหล่งข้อมูลนั้น จากนั้นดึงเข้าไปในฐานข้อมูลภายในหรือระบบประวัติข้อมูล

พื้นที่จัดเก็บเหล่านี้มักถูกเรียกว่า "คลังข้อมูล"

เมื่อรวบรวมข้อมูลเข้าสู่คลังข้อมูลภายในองค์กรแล้ว สามารถใช้เครื่องมือต่างๆ เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลจริงได้

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ^{(Business Intelligence)}

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรกับข้อมูลทั้งหมดนั้น เมื่อพูดถึงข่าวกรองธุรกิจ ข้อมูลที่จำเป็นควรช่วยให้องค์กรตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น

รายงานและแดชบอร์ด Business Intelligence (BI) ช่วยให้ผู้จัดการและผู้นำธุรกิจคนอื่นๆ เข้าใจแนวโน้มและรับข้อมูลเชิงลึกในด้านต่างๆ ของธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น 

ด้านเหล่านี้รวมถึง:

• ความต้องการหรือข้อจำกัดของห่วงโซ่อุปทาน
• ลดต้นทุน
• ปรับปรุงยอดขาย
• ความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้า
• คาดการณ์ยอดขายหรือความต้องการของตลาดในอนาคต
• โลจิสติกส์และการขนส่ง

การรวบรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ เหล่านี้ทั่วทั้งองค์กรของคุณ ช่วยให้คุณสร้างการเชื่อมต่อระหว่างข้อมูลที่อาจไม่เคยทำมาก่อน

หน่วยสืบราชการลับการผลิต^{(Manufacturing Intelligence)}

ความยากลำบากในการรวบรวมข้อมูลจากกระบวนการผลิตคือโดยปกติแล้วจะมีข้อมูลมากมาย

หากคุณนึกถึงโรงงานผลิตทั่วไป เครื่องจักรทุกเครื่องในโรงงานจะเก็บรวบรวมจุดข้อมูลหลายสิบถึงร้อยจุดซึ่งรวมถึง:

• อุณหภูมิและความดัน
• ชิ้นส่วนหรือผลิตภัณฑ์ที่ทำ
• วัตถุดิบที่ใช้
• ชิ้นส่วนที่ไม่ดีถูกทิ้ง
• นับความผิดปกติและการเตือน

ในกรณีส่วนใหญ่ อุปกรณ์การผลิตจะดำเนินการโดยอัตโนมัติโดยใช้ตัวควบคุมลอจิกที่ตั้งโปรแกรมได้ ( PLC ) อุปกรณ์เหล่านี้ไม่เพียงแต่ใช้งานอุปกรณ์ตามวิธีการตั้งโปรแกรมเท่านั้น แต่ยังรวบรวมและรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์นั้นด้วย

การรับข้อมูลจากPLC^(PLCs) เหล่านั้น เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์ที่ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ในเครือข่ายเดียวกันกับPLC^(PLCs) เหล่า นั้น มีผู้จำหน่ายหลายรายที่ได้เขียนซอฟต์แวร์เพื่อดึงข้อมูลออกจากตัวควบคุมเหล่านั้นและลงในนักประวัติศาสตร์ข้อมูลหรือฐานข้อมูล

ผู้นำนักประวัติศาสตร์ข้อมูลในพื้นที่นี้ ได้แก่ :

• OSIsoft : บริษัทนี้มีมานานหลายทศวรรษแล้ว และรวมถึง “ผู้รวมระบบ” หรือไดรเวอร์ที่สามารถรับข้อมูลจากโปรเซสเซอร์ เซ็นเซอร์ หรือฐานข้อมูลเกือบทุกชนิด
• Factorytalk : ผู้นำด้านระบบอัตโนมัติมาอย่างยาวนานRockwell Automationได้สร้างนักประวัติศาสตร์ข้อมูลของตนเองชื่อFactorytalkเพื่อช่วยลูกค้าในการรวบรวมข้อมูลจากโปรเซสเซอร์ของเครื่อง 
• Aveva : เดิมชื่อWonderwareนักประวัติศาสตร์ AVEVA^{(AVEVA Historian)}สัญญาว่าจะให้ "การเข้าถึงแบบเปิด" แก่ข้อมูลเครื่อง เช่น ข้อมูลกระบวนการ การเตือน เหตุการณ์ และอื่นๆ
• Iconics : ผู้เล่นรายเล็กในตลาดนักประวัติศาสตร์ข้อมูล ผู้สร้าง Iconics สัญญาว่าจะให้ "การเก็บถาวรด้วยความเร็วสูง" เพื่อให้ความละเอียดของข้อมูลที่จัดเก็บตรงกับสิ่งที่เกิดขึ้นในเครื่อง

ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์เหล่านี้เกือบทั้งหมดมีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้ร่วมกับโซลูชันนักประวัติศาสตร์ข้อมูล การเลือกโซลูชันการเก็บรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์ที่เหมาะสมสำหรับโรงงานผลิตของคุณนั้นขึ้นอยู่กับผู้ควบคุมที่คุณใช้ วิธีที่คุณต้องการจัดเก็บข้อมูล และจำนวนเงินที่คุณยินดีจ่าย

การแสดงข้อมูล

เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลธุรกิจเป็นภาพคือMicrosoft PowerBI^{(Microsoft PowerBI)}

PowerBIเป็นเครื่องมือสร้างภาพอันทรงพลังที่นำเสนอโดยMicrosoftที่ให้คุณนำเข้าข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ มากมาย จากนั้น คุณสามารถแบ่งและแบ่งข้อมูลออกเป็นแผนภูมิวงกลมและแผนภูมิแท่ง กราฟเส้น ตาราง และอื่นๆ

ความสามารถในการรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ช่วยให้คุณค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน นี่คือความมหัศจรรย์ของการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ ให้ความสามารถในการรับข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยมีมาก่อนเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเห็นภาพข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

PowerBIไม่ใช่แอปเดียวที่มีความสามารถในการจัดการและแสดงภาพข้อมูลในลักษณะนี้ อันที่จริงมีตลาดที่กำลังเติบโตสำหรับเครื่องมือประเภทนี้เท่านั้น 

เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลชั้นนำในปัจจุบัน ได้แก่:

• Metabase : โซลูชันโอเพ่นซอร์ส (ฟรี) ที่ให้ผู้คนในองค์กรของคุณ "ถามคำถามและเรียนรู้จากข้อมูล"
• Tableau : แพลตฟอร์มการแสดงภาพข้อมูลยอดนิยมที่ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย มีการ เชื่อม^{(Connectivity)}ต่อกับแหล่งข้อมูลต่างๆ มากมาย
• Whatagraph : เป็นที่นิยมในหมู่เอเจนซี่การตลาดเพราะง่ายต่อการจัดทำรายงานที่เข้าใจง่าย เครื่องมือนี้รวมถึงการสร้างรายงานอัตโนมัติและสามารถส่งอีเมลถึงใครก็ได้โดยอัตโนมัติ
• JasperReports : นี่เป็นอีกหนึ่งโซลูชันการรายงานโอเพ่นซอร์ส พลังมาจากความสามารถในการส่งออกรายงานในรูปแบบต่างๆ เช่น เอกสารที่พิมพ์ไฟล์ PDF^(PDFs)และรายงานทางเว็บ

ตัวเลือกที่คุณตัดสินใจเลือกนั้นขึ้นอยู่กับการลงทุนที่คุณหรือองค์กรของคุณต้องการจริงๆ โชคดีที่มีตัวเลือกโอเพนซอร์ซที่ยอดเยี่ยมมากมายหากคุณต้องการเริ่มต้น

การทำเหมืองข้อมูล

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ที่ทรงพลังที่สุดอย่างหนึ่งคือสิ่งที่เรียกว่าการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมือง ข้อมูล^(Data)มุ่งเน้นไปที่การใช้แบบจำลองทางสถิติเพื่อดึงรูปแบบและแนวโน้มออกจากข้อมูลปริมาณมากเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต 

แอปพลิเคชันที่สามารถทำการวิเคราะห์ทางสถิติการทำเหมืองข้อมูลนั้นมีความเชี่ยวชาญสูงและมักจะต้องปรับแต่งให้เข้ากับแอปพลิเคชันหรือสถานการณ์ที่อยู่ในมือ

ประเภทของการวิเคราะห์การขุดข้อมูลรวมถึง:

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการค้นหารูปแบบในข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้มใหม่หรือเรียนรู้ข้อมูลใหม่
• การวิเคราะห์ข้อมูลยืนยัน^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่รวบรวมทั้งหมดเพื่อลองและพิจารณาว่าสหสัมพันธ์ที่น่าสงสัยนั้นเป็นความจริงหรือไม่

เครื่องมือซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลชั้นนำบางตัวในตลาดปัจจุบัน ได้แก่:

• Rapid Miner : ระบบวิเคราะห์การทำนายโอเพ่นซอร์สที่ยอดเยี่ยมที่เขียนด้วยภาษาจาวา ^(Java)มีความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการขุดข้อความ
• Sisense : ซอฟต์แวร์ลิขสิทธิ์ที่ปรับแต่งมาเพื่อธุรกิจอัจฉริยะ พร้อมความสามารถในการขยายขนาดสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ ประกอบด้วยโมดูลการรายงานที่ยอดเยี่ยม
• Oracle : หนึ่งในชื่อชั้นนำในอุตสาหกรรมข้อมูลOracleนำเสนอคุณลักษณะการทำเหมืองข้อมูลภายในSQLที่ช่วยให้องค์กรใช้ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลOracle
• IBM Cognos : ซอฟต์แวร์นี้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุแนวโน้มที่สำคัญ สิ่งเหล่านี้สามารถใช้เพื่อสร้างรายงานสำหรับผู้บริหารหรือผู้อื่น
• SAS : Statistical Analysis System ( SAS ) ชื่อใหญ่อีกชื่อหนึ่งในอุตสาหกรรมข้อมูลได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อขุด จัดการ และแม้กระทั่งอัปเดตข้อมูลตามผลการวิเคราะห์

อย่างที่คุณเห็น การวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายแง่มุม และเครื่องมือที่คุณต้องใช้นั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณหวังว่าจะเรียนรู้จากข้อมูลนั้นจริงๆ

ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ข้อมูลยังคงดำเนินต่อไปทุกปี และบริษัทหรือองค์กรใดๆ ที่หวังจะเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมของตน จำเป็นต้องคอยติดตามว่าเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลใดบ้างที่มีให้และใช้อย่างเต็มศักยภาพ

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When mоst people think of data analysis, they think of manipulating and analyzing data in a tool like Microsoft Excel. The reality is that data analysis encompasses a wide range of tools and a lot of different methods to manipulate and understand the story that the data tells.

What is data analysis? Data analysis is used very differently if you’re talking about business data, manufacturing data, marketing data, or data specific to the industry and business that you operate.

In this article, you’ll learn about the different aspects of data analysis, what they mean, and how they’re generally used across the board.

Data Collection

The first stage of any data analysis is data collection. This simply means gathering data from all of the sources that hold information you need.

Data can include any of the following and more:

• Manufacturing machinery controllers
• Someone manually entering data into a computer
• Sensors that measure temperature, pressure, and more
• Cloud based data sources
• Information from the internet like weather or government databases
• Databases housed on your company network

A major challenge for a lot of organizations is figuring out what technical tools are available to gather that information. Most of the time software is required to connect to that remote device or data source and then pull them into an internal database or data historian system.

These storage areas are often referred to as a “data warehouse”.

Once information is collected into a data warehouse inside an organization, various tools can be used to conduct the actual data analysis.

Business Intelligence

Once data is collected, the next step is deciding what to do with all that data. When it comes to business intelligence, the required data should help an organization make better business decisions.

Business Intelligence (BI) reports and dashboards help managers and other business leaders better understand trends and gain insights into various aspects of the business. 

These aspects include:

• Supply chain needs or limitations
• Reducing costs
• Improving sales
• Customer needs and behaviors
• Predicting future sales or market demands
• Logistics and shipping

Gathering data from all of these different systems throughout your organization lets you build connections between information that may never have been possible before.

Manufacturing Intelligence

The difficulty when it comes to gathering data from manufacturing processes is that usually there’s just so much of it.

If you think about a typical manufacturing facility, every single machine on the shop floor collects dozens to hundred of data points that include:

• Temperatures and pressures
• Parts or product made
• Raw material used
• Bad parts scrapped
• Malfunction counts and alarms

In most cases, manufacturing equipment is automated by the use of a programmable logic controller (PLC). These devices not only run the equipment according to how they’re programmed, but they also collect and gather data from that equipment.

Getting data out of those PLCs involves software that runs on a server on the same network as those PLCs. There are many vendors that have written software to get data out of those controllers and into a data historian or a database.

The data historian leaders in this area include:

• OSIsoft: This company has been around for decades, and includes “integrators” or drivers that can get data out of almost any kind of processor, sensor, or database.
• Factorytalk: Long time automation leader Rockwell Automation produced their own data historian called Factorytalk to help their customers collect data from machine processors. 
• Aveva: Formerly known as Wonderware, the AVEVA Historian promises to provide “open access” to machine data like process data, alarms, events, and more.
• Iconics: A smaller player in the data historian marketplace, the makers of Iconics promise to provide “high-speed archiving” so the stored data resolution matches what originally occurred on the machine.

Nearly all of these software providers include data analysis tools to go along with their data historian solution. Choosing the right data collection and analytics solution for your manufacturing facility really depends on the controllers you use, how you want to store the data, and how much you are willing to spend.

Data Visualization

The most popular tool for collecting, analyzing, and visualizing business data is Microsoft PowerBI.

PowerBI is a powerful visualization tool offered by Microsoft that lets you bring in data from many different data sources. You can then slice and dice the data across various pie and bar charts, line graphs, tables, and more.

The ability to combine information from various data sources lets you find correlations that wouldn’t have been possible before. This is the magic of modern data analysis. It provides the ability to gain insights that were never before possible before tools that let you visualize data from many sources.

PowerBI isn’t the only app with the ability to manipulate and visualize data in this way. In fact, there’s a growing market for just these types of tools. 

The leading data visualization tools today include:

• Metabase: An open-source (free) solution that touts itself as letting people in your organization “ask questions and learn from data”.
• Tableau: A popular data visualization platform used across many different industries. Connectivity with many different data sources is available.
• Whatagraph: Popular among marketing agencies because it’s easy to produce easy-to-understand reports. The tool includes automated report generation and can automatically email those to anyone.
• JasperReports: This is another open-source reporting solution. It’s power comes from the ability to output reports in many different formats like printed documents, PDFs, and web-based reports.

The option you decide to go with really depends on the investment you or your organization wants to make. Thankfully there are excellent open-source options available if that’s where you need to start.

Data Mining

One of the most powerful new data analysis techniques is something called data mining.

Data mining focuses on using statistical modeling to pull patterns and trends out of a large volume of data in order to predict future trends. 

The applications that can perform data mining statistical analysis are highly specialized and often need to be customized to the application or situation at hand.

Types of data mining analysis include:

• Exploratory Data Analysis (EDA): This involves searching for patterns in data in order to identify new trends or learn new information.
• Confirmatory Data Analysis (CDA: This involves using all of the collected data to try and determine whether suspected correlations are true.

Some of the leading data mining software tools available on the market today include:

• Rapid Miner: An excellent open-source predictive analysis system written in Java. It’s capable of machine learning, predictive analysis, and text mining.
• Sisense: Licensed software tailored for business intelligence, with the ability to scale up for large organizations. It includes an excellent reporting module.
• Oracle: One of the leading names in the data industry, Oracle offers data mining feature within SQL that lets organizations use data stored in an Oracle database.
• IBM Cognos: This software is capable of processing large volumes of data to identify important trends. These can be used to generate reports for management or others.
• SAS: Another big name in the data industry, Statistical Analysis System (SAS) was specifically designed to mine, manage, and even update data based on analytical results.

As you can see, there are many facets to data analysis and the tools you need to use really depends on what you hope to learn from that data.

Advancements in data analysis continue to advance every year, and any company or organization that hopes to stay ahead in their industry needs to stay on top of what data analysis tools are available and to use them to their fullest potential.

Related posts

• Xcode สำหรับ Windows (8 เครื่องมือที่ดีที่สุดในการพัฒนาแอพ iOS บนพีซี)

• บริการการประชุมทางโทรศัพท์ที่ดีที่สุดคืออะไร – แอพที่ดีที่สุดเปรียบเทียบ

• แอพกรองแสงสีน้ำเงินที่ดีที่สุด 5 อันดับสำหรับ Windows, Mac และ Linux

• 4 แอพซอฟต์แวร์การส่งต่อพอร์ตที่ดีที่สุดและวิธีใช้งาน

• 10 ส่วนขยายความเป็นส่วนตัวที่ดีที่สุดสำหรับ Chrome (2022)

• แอพ Microsoft Teams ที่ดีที่สุด 11 อันดับในปี 2022

• เครื่องมือบีบอัด GIF และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีที่สุด 7 อันดับ

• แอป Signal Desktop สามารถช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวของคุณได้อย่างไร

• ซอฟต์แวร์โคลนฮาร์ดไดรฟ์ฟรีที่ดีที่สุดสำหรับ Windows 10

• ทางเลือก IFTTT ที่ดีที่สุด

• 19 แป้นพิมพ์ลัด Windows Powershell ที่ดีที่สุด

• E-Learning สำหรับเด็ก – แอพและเครื่องมือที่ดีที่สุดเพื่อให้ความรู้แก่ลูก ๆ ของคุณที่บ้าน

• ส่วนขยายความปลอดภัยออนไลน์ของ Avast: คุ้มค่าหรือไม่

• 5 แอพพกพาที่คุณอยากมีบน USB Stick

• วิธีตรวจสอบว่าอุณหภูมิ CPU ของคุณสูงเกินไปหรือไม่

• 8 แอพซอฟต์แวร์ OCR ฟรีที่ดีที่สุดในการแปลงรูปภาพเป็นข้อความ

• 7 เครื่องมือกำจัด Bloatware ที่ดีที่สุดสำหรับ Windows

• 11 ซอฟต์แวร์สกรีนช็อตฟรีที่ดีที่สุดสำหรับ Windows

• 8 ตัวจัดการไฟล์ที่ดีที่สุดสำหรับ Windows 11/10 ในปี 2022

• ยูทิลิตี้ปรับแต่ง CPU, การ์ดวิดีโอและ RAM ที่ดีที่สุด