มาดูกันว่า Big Data Analytics คืออะไร?

สวัสดีครับ ในยุคที่เทคโนโลยีได้มาถึงจุดสูงสุดของด้านการใช้งาน และได้เข้ามามีอิทธิพลในชีวิตของเราอย่างสมบูรณ์ ซึ่งสามารถสังเกตเห็นได้จากปริมาณการแลกเปลี่ยนของข้อมูลที่มหาศาล

การมีชุดข้อมูลจำนวนมากเกิดขึ้นทำให้คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมไม่สามารถประมวลผลและรวบรวมข้อมูลในทุก ๆ วันได้ ซึ่งเราเรียกข้อมูลที่มีปริมาณมากเหล่านี้ว่า Big Data

ในทุกวันนี้ธุรกิจต่าง ๆ พึ่งพา Big Data เป็นอย่างมากเพราะต้องการรู้จักกับลูกค้าของตัวเองให้ดีขึ้น ซึ่งกระบวนการดึงข้อมูลเชิงลึกมาจากข้อมูลดิบของ Big Data นั้นเราเรียกว่า Big Data Analytics

เนื่องจากการคำนวณทางคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมไม่สามารถประมวลผล Big Data ได้ จึงได้มีการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือต่าง ๆ โดยเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ Big Data นั้นได้มีการใช้งานเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

Big Data Analytics สามารถพบได้ในแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจได้รู้จักลูกค้ามากกว่าที่ลูกค้ารู้จักตัวเอง ซึ่งเป็นการพิสูจน์ให้เห็นถึงประโยชน์ของเทคนิคนี้

ในบทความนี้ เราจะมาดูกันว่า Big Data Analytics คืออะไร Big Data Analytics มีกี่ประเภทอะไรบ้าง รวมไปถึงข้อดีของ Big Data Analytics

Big Data Analytics คืออะไร

Big Data Analytics กระบวนการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีความหลากหลายและมีปริมาณมาก

ชุดข้อมูลที่มีความหลากหลายนั้นรวมไปถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ซึ่งมาจากแหล่งที่มาต่าง ๆ โดยข้อมูลที่มีขนาดตั้งแต่ Terabyte ไปจนถึง Zettabyte เราจะถือว่าข้อมูลเหล่านี้คือ Big Data

Big Data ยังเป็นคำที่ใช้เรียกชุดข้อมูลที่มีขนาดหรือประเภทเกินกว่าความสามารถในการแคป การจัดการ และการประมวลผลของ Database แบบเดิม Database ที่ต้องการประมวลผล Big Data นั้นจำเป็นที่จะต้องมี Latency ที่ต่ำซึ่ง Database แบบดั้งเดิมนั้นไม่มี

โดยข้อมูลที่เป็น Big Data นั้นจะต้องมีลักษณะเฉพาะอย่างน้อยหนึ่งอย่างจาก ข้อมูลที่มีปริมาณมาก ข้อมูลที่มีความหลากหลาย ข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดย Gartner ซึ่งเป็น Research and Advisory Company ได้นิยามความหมายของ Big Data ไว้ว่า

“Big Data เป็นสินทรัพย์ทางข้อมูลที่ปริมาณมาก มีความหลากหลาย มีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งต้องการรูปแบบการประมวลผลข้อมูลเชิงนวัตกรรม และมีความคุ้มค่า ช่วยให้เข้าใจข้อมูลเชิงลึก การตัดสินใจ และกระบวนการทำงานอัตโนมัติได้ดีขึ้น”

Big Data Analytics ช่วยให้นักวิเคราะห์ นักวิจัย และผู้ใช้ทางธุรกิจใช้ประโยชน์จากการมีข้อมูลเป็นจำนวนมาก ซึ่งก่อนหน้านี้ไม่สามารถเข้าถึงและใช้งานได้ ช่วยให้สามารถเกิดการตัดสินใจที่รวดเร็วและดีขึ้น

เครื่องมือในการวิเคราะห์นี้ใช้สำหรับในธุรกิจต่าง ๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการ เช่น รูปแบบที่ซ่อนอยู่ ความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จัก แนวโน้มของตลาด และความชอบของลูกค้า จากกองข้อมูลดิบและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ประเภทของ Big Data Analytics

ข้อมูลประเภทต่าง ๆ นั้นต้องการใช้แนวทางที่ต่างกัน โดยแนวทางการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันนี้ทำให้เกิด Big Data Analytics ขึ้นมา 4 ประเภท ซึ่งได้แก่

• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน
• การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย
• การวิเคราะห์แบบพยากรณ์
• การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ที่มีประโยชน์สำหรับการเปิดเผยรูปแบบภายในกลุ่มลูกค้าบางกลุ่ม ช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลและสามารถสรุปข้อมูลในอดีตให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถอ่านได้

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตเพื่อให้สามารถเจาะลึกรายละเอียดเพิ่มเติมได้ โดยสามารถช่วยสร้างรายงานแบบต่าง ๆ ได้ เช่น รายงานของรายได้ กำไร ยอดขายของบริษัท และอื่น ๆ

ตัวอย่างของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานนั้นรวมไปถึงการทำสถิติสรุป การแบ่งกลุ่มข้อมูล และกฎความสัมพันธ์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานคือ บริษัท Dow Chemical โดยบริษัทได้ใช้ข้อมูลที่ผ่านมาเพื่อเพิ่มการใช้ประโยชน์จากสิ่งอำนวยความสะดวกทั่วทั้งสำนักงานและห้องปฏิบัติการ

การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย

การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย เป็นการวินิจฉัยปัญหา ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างละเอียดเกี่ยวกับสาเหตุของปัญหา

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลได้นำการวิเคราะห์แบบนี้ไปใช้กับการหาสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังเหตุการณ์นั้น ๆ โดยเทคนิคต่าง ๆ เช่น Drill-down, Data Mining, Data Recovery, Churn Reason Analysis และ Customer Health Score Analysis นั้นล้วนแต่เป็นการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย

ในแง่ของธุรกิจ การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัยจะมีประโยชน์เมื่อเรากำลังค้นหาเหตุผลทำให้ลูกค้าเลิกใช้งานและแนวโน้มการใช้งานของลูกค้าที่ภักดีต่อธุรกิจของเรา

Use Case สำหรับการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัยนั้นใช้ในบริษัท E-Commerce จากสถานการณ์ที่ยอดขายของบริษัทลดลงถึงแม้ว่าลูกค้าจะเพิ่มสินค้าลงในรถเข็นแล้วก็ตาม

โดยสาเหตุเบื้องหลังที่อาจจะเป็นไปได้ ได้แก่ แบบฟอร์มโหลดไม่ถูกต้อง ค่าจัดส่งสินค้าสูง และตัวเลือกในการชำระเงินไม่เพียงพอ

จากความช่วยเหลือของการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย บริษัทสามารถหาเหตุผลเฉพาะที่ทำให้ยอดขายลดลง แล้วดำเนินการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ นั้นเกี่ยวกับการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต โดยเหตุการณ์เหล่านี้อาจจะเป็นแนวโน้มของตลาด แนวโน้มของผู้บริโภค และเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับตลาดอีกมากมาย

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอนาคต และการวิเคราะห์แบบพยากรณ์เป็นการวิเคราะห์ที่ใช้ในหมู่ธุรกิจกันมากที่สุด

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ไม่ได้นำมาใช้กับผู้ให้บริการเท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงผู้บริโภคด้วย โดยจะติดตามกิจกรรมที่ผ่านมาของผู้บริโภค และอิงตามกิจกรรมนั้น ๆ คาดการณ์สิ่งที่ผู้บริโภคอาจจะทำต่อไปในอนาคต

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์จะใช้โมเดลต่าง ๆ เช่น Data Mining, AI และ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบันและคาดการณ์สิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นในสถานการณ์อย่างเฉพาะเจาะจง

ตัวอย่างของการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ ได้แก่ Best Offer, Churn Risk และ Renewal Risk Analysis

โดยเราสามารถดูตัวอย่างได้จากของ PayPal โดยบริษัทจะกำหนดขั้นตอนที่พวกเขาต้องดำเนินการเพื่อปกป้องธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงของลูกค้า โดยการใช้ข้อมูลการชำระเงินที่ผ่านมาและข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อคาดการณ์กิจกรรมการฉ้อโกง

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำเป็นรูปแบบการวิเคราะห์ที่มีค่าที่สุดแต่ยังไม่ได้ถูกนำมาใช้ ซึ่งเป็นขั้นตอนการวิเคราะห์ที่ถัดมาจากการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะค้นหาการดำเนินการที่เป็นไปได้หลายอย่าง และแนะนำการดำเนินการโดยขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย และการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ของชุดข้อมูลที่ถูกกำหนดมาให้

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำเป็นการรวมกันของข้อมูลและกฎทางธุรกิจต่าง ๆ โดยข้อมูลของการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำสามารถเป็นได้ทั้งข้อมูลจากภายใน (ข้อมูลขององค์กร) และข้อมูลจากภายนอก (ข้อมูลเชิงลึกของโซเชียลมีเดีย)

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดแนวทางการแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุดได้ โดยเมื่อรวมกับการวิเคราะห์แบบพยากรณ์จะช่วยเพิ่มประโยชน์ในการจัดการกับเหตุการณ์ในอนาคต เช่น การลดความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต

ตัวอย่างของการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำสำหรับการรักษาลูกค้าไว้ก็คือ Best Action และ Best Offer Analysis

Use Case ของการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำอาจจะเป็นระบบ Aurora Health Care ซึ่งสามารถช่วยประหยัดเงินไปกว่า 6 ล้านดอลลาร์โดยการลดอัตราการรับผู้ป่วยในซ้ำ 10%

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำมีประโยชน์ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ซึ่งสามารถใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการพัฒนายา หาผู้ป่วยที่เหมาะสมสำหรับการวิจัยในคน เป็นต้น

Image By Freepik

ข้อดีของ Big Data Analytics

การบริหารความเสี่ยง

Big Data Analytics ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภคและแนวโน้มของตลาดที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถประเมินตำแหน่งและความคืบหน้าของตัวเองได้

นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถคาดการณ์เกี่ยวกับความเสี่ยงของสิ่งที่จะเกิดขึ้นได้จากการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ และลดความเสี่ยงโดยการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ และเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติประเภทอื่น ๆ

การพัฒนาผลิตภัณฑ์และนวัตกรรม

Big Data Analytics ยังช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการผลิตและผลิตภัณฑ์ที่ต้องปล่อยขายในตลาด

ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เป็นส่วนหนึ่งของ Big Data โดยข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำไปใช้โดยธุรกิจต่าง ๆ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ของตัวเอง และการตัดสินใจว่าจะดำเนินการเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ตัวนี้ต่อไปหรือจะหยุดแทน

เมื่อพูดถึงนวัตกรรม ข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมมาได้นั้นคือกุญแจที่นำไปสู่นวัตกรรม ซึ่งสามารถนำมาใช้ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ทางธุรกิจ เทคนิคทางการตลาด และอื่น ๆ อีกมากมาย

ตัวอย่างของประโยชน์ที่ได้รับจาก Big Data นั้นมีอยู่มากมาย เนื่องจากธุรกิจในทุกวันนี้พึ่งพาข้อมูลเชิงลึกของตลาดเป็นอย่างมาก ซึ่งสามารถนำมาใช้สร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจได้ทุกประเภท

การตัดสินใจที่รวดเร็วและดีขึ้น

โลกของเราก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็วและกระบวนการตัดสินใจก็ต้องการความรวดเร็วมากยิ่งขึ้น Big Data Analytics เปรียบเหมือนเชื้อเพลิงในกระบวนการตัดสินใจ ปัจจุบันบริษัทต่าง ๆ ไม่จำเป็นต้องรอคำตอบเป็นเวลาหลายวันหรือหลายเดือนอีกต่อไป

เวลาการตอบสนองที่ลดลงยังทำให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น ตอนนี้ธุรกิจไม่ต้องประสบกับความสูญเสียครั้งใหญ่หากผลิตภัณฑ์หรือบริการของตัวเองไม่เป็นที่พอใจของลูกค้า เนื่องจากพวกเขาสามารถปรับเปลี่ยนรูปแบบทางธุรกิจของตัวเองได้อย่างรวดเร็ว

ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

เมื่อธุรกิจสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าได้หลาย ๆ ครั้ง พวกเขาสามารถปรับปรุงประสบการณ์ที่ได้รับของลูกค้าในระดับบุคคลได้

การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัยสามารถใช้เพื่อค้นหาวิธีการแก้ไขปัญหาที่ลูกค้าต้องเผชิญ ซึ่งจะส่งผลให้ประสบการณ์ของลูกค้าแต่ละคนดีขึ้น จนท้ายที่สุดสามารถมอบประสบการณ์ให้ลูกค้าได้อย่างดีขึ้นโดยที่ไม่ต้องเจอปัญหาเดิม ๆ ได้

เครือข่ายซัพพลายเออร์ที่ซับซ้อน

ด้วย Big Data บริษัทต่าง ๆ จะสามารถหาเครือข่ายซัพพลายเออร์ หรือที่เรียกว่าชุมชน B2B (Business to Business) ได้แม่นยำและตรงตามความต้องการมากยิ่งขึ้น Big Data Analytics ช่วยให้ซัพพลายเออร์สามารถหลีกเลี่ยงข้อจำกัดที่พวกเขาพบเจอ ช่วยให้ซัพพลายเออร์นำความฉลาดด้านบริบทเข้ามาใช้ได้ในระดับที่สูงขึ้น เป็นการยกระดับความสำเร็จของพวกเขาได้

แคมเปญเฉพาะและการกำหนดเป้าหมาย

แพลตฟอร์มสามารถนำ Big Data มาใช้เพื่อเสนอสินค้าและบริการที่เหมาะสมกับตลาดเป้าหมาย แทนที่จะเสียเงินไปกับแคมเปญโฆษณาที่ไม่ประสบความสำเร็จ Big Data ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลแนวโน้มของลูกค้าที่มีความซับซ้อนได้ รวมไปถึงการติดตามการประเมินการซื้อของออนไลน์และธุรกรรม ณ จุดขาย

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สร้างแคมเปญที่สามารถทำกำไร มีความเฉพาะเจาะจง และตรงกับกลุ่มเป้าหมาย ซึ่งช่วยให้บริษัทตอบสนองต่อความคาดหวังของลูกค้าและสร้างความภักดีที่มีต่อแบรนด์มากขึ้น

เขียนโดย Akiraz

อ้างอิงจาก Ritesh Pathak (2021) What is Big Data Analytics? Definition, Advantages, and Types, Available at: https://www.analyticssteps.com/blogs/what-big-data-analytics-definition-advantages-and-types (Accessed: 1st May 2022).