การวิเคราะห์ธุรกิจที่ควรทราบมีอะไรบ้าง

การวิเคราะห์ธุรกิจที่ควรทราบมีอะไรบ้าง

การวิเคราะห์ธุรกิจที่ควรทราบมีอะไรบ้าง สำหรับขั้นตอนต่าง ๆ ของการวิเคราะห์ธุรกิจ ข้อมูลจำนวนมาก จะถูกประมวลผลในขั้นตอนต่าง ๆ นั้น ขึ้นอยู่กับขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์ และข้อกำหนดของการวิเคราะห์ข้อมูล

ซึ่งมีการวิเคราะห์อยู่ 4 ประเภทหลัก ๆ คือ เชิงพรรณนา การวินิจฉัย การคาดการณ์ และการกำหนด โดยทั้ง 4 ประเภทนี้ ร่วมกันตอบทุกสิ่งที่บริษัทจำเป็นต้องรู้ ตั้งแต่สิ่งที่เกิดขึ้นในบริษัท ไปจนถึงโซลูชันใดบ้าง ที่จะนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอีกด้วย

โดยการวิเคราะห์ 4 ประเภทนี้ มักจะถูกนำมาใช้เป็นขั้นตอน และไม่มีการวิเคราะห์ประเภทใดที่ดีไปกว่าการวิเคราะห์ประเภทอื่น มีความสัมพันธ์กัน และแต่ละข้อมีข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างกัน

เนื่องจาก ข้อมูลมีความสำคัญต่อภาคส่วนที่หลากหลาย ตั้งแต่การผลิต ไปจนถึงโครงข่ายพลังงาน บริษัทส่วนใหญ่พึ่งพาการวิเคราะห์ประเภทใดประเภทหนึ่ง หรือทั้งหมดเหล่านี้ ด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ทางเลือกที่เหมาะสม Big Data สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแก่บริษัทต่าง ๆ ได้มากขึ้น

ก่อนที่จะเจาะลึกลงไปในแต่ละส่วนเหล่านี้ ให้กำหนดการวิเคราะห์ 4 ประเภท ดีงนี้

  • การวิเคราะห์เชิงพรรณนา : อธิบาย หรือสรุปข้อมูลที่มีอยู่ โดยใช้เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจที่มีอยู่ เพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่เกิดขึ้น หรือสิ่งที่เกิดขึ้นได้ดียิ่งขึ้น
  • การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย : เน้นที่ประสิทธิภาพที่ผ่านมา เพื่อพิจารณาว่าเกิดอะไรขึ้น และเพราะเหตุใด ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ มักจะเป็นแดชบอร์ดการวิเคราะห์
  • Predictive Analytics : เน้นการทำนายผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ โดยใช้แบบจำลองทางสถิติ และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง
  • Prescriptive Analytics : เป็นประเภทของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ที่ใช้เพื่อแนะนำแนวทางการดำเนินการในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างน้อยหนึ่งอย่าง
การวิเคราะห์ธุรกิจที่ควรทราบมีอะไรบ้าง

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

เรียกได้ว่า เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ที่ง่ายที่สุด โดยข้อมูลขนาดใหญ่นั้น จะอยู่นอกเหนือความเข้าใจของมนุษย์ และขั้นตอนแรก จึงเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลเป็นส่วน ๆ ที่เข้าใจได้ วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ประเภทนี้ เป็นเพียงเพื่อสรุปสิ่งที่ค้นพบ และทำความเข้าใจกับสิ่งที่เกิดขึ้น

ในบรรดาคำศัพท์ที่ใช้บ่อย สิ่งที่ผู้คนเรียกว่า การวิเคราะห์ขั้นสูง หรือข่าวกรองธุรกิจ คือ การใช้สถิติเชิงพรรณนา (การดำเนินการทางคณิตศาสตร์ ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน สูงสุด เปอร์เซ็นต์ ฯลฯ)

กับข้อมูลที่มีอยู่ ว่ากันว่า 80% ของการวิเคราะห์ธุรกิจส่วนใหญ่ จะเกี่ยวข้องกับคำอธิบาย โดยพิจารณาจากการรวมประสิทธิภาพในอดีต เป็นขั้นตอนสำคัญในการทำให้ข้อมูลดิบเข้าใจได้สำหรับนักลงทุน ผู้ถือหุ้น และผู้จัดการ วิธีนี้จะทำให้ง่ายต่อการระบุ และจัดการกับจุดแข็ง และจุดอ่อน เพื่อให้สามารถช่วยในการวางกลยุทธ์

เทคนิคหลักสองอย่างที่เกี่ยวข้อง คือ การรวบรวมข้อมูล และการทำเหมืองข้อมูลที่ระบุว่าวิธีนี้ใช้สำหรับการทำความเข้าใจพฤติกรรมพื้นฐานเท่านั้น และไม่ต้องประมาณการใด ๆ ด้วยการขุดข้อมูลในอดีต

บริษัทต่าง ๆ สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค และการมีส่วนร่วมกับธุรกิจของตน ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ในด้านการตลาดแบบตรงเป้าหมาย การปรับปรุงบริการ ฯลฯ เครื่องมือที่ใช้ในขั้นตอนนี้ ได้แก่ MS Excel, MATLAB, SPSS, STATA เป็นต้น

2. การวิเคราะห์การวินิจฉัย

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย จะใช้เพื่อระบุสาเหตุ ที่บางสิ่งเกิดขึ้นในอดีต มีลักษณะเฉพาะด้วยเทคนิคต่าง ๆ เช่น การเจาะลึก การค้นพบข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล และความสัมพันธ์

โดยการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย จะเจาะลึกข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุที่แท้จริงของเหตุการณ์ มีประโยชน์ในการพิจารณาว่า ปัจจัย และเหตุการณ์ใดที่ส่งผลต่อผลลัพธ์ ส่วนใหญ่ใช้ความน่าจะเป็น ความน่าจะเป็น และการกระจายผลลัพธ์สำหรับการวิเคราะห์

ในข้อมูลอนุกรมเวลาของการขาย การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะช่วยให้คุณเข้าใจว่า เหตุใดยอดขายจึงลดลง หรือเพิ่มขึ้นสำหรับปีหนึ่งๆ หรือประมาณนั้น อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ประเภทนี้ มีความสามารถจำกัดในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง มันแค่ให้ความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ และลำดับขณะมองย้อนกลับไป

เทคนิคที่ใช้การวิเคราะห์การวินิจฉัย ได้แก่ ความสำคัญของแอตทริบิวต์ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก การวิเคราะห์ความอ่อนไหว และการวิเคราะห์ร่วมกัน อัลกอริธึมการฝึกอบรมสำหรับการจำแนกประเภท และการถดถอยยังอยู่ในการวิเคราะห์ประเภทนี้

3. การวิเคราะห์เชิงทำนาย

ซึ่งการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จะใช้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบ คือ ไม่สามารถคาดเดาได้ว่า เหตุการณ์จะเกิดขึ้นในอนาคตหรือไม่ มันแค่คาดการณ์ว่า ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์คืออะไร โมเดลการคาดการณ์สร้างขึ้นจากขั้นตอนการวิเคราะห์เชิงพรรณนาเบื้องต้นเพื่อให้ได้มา ซึ่งความเป็นไปได้ของผลลัพธ์

สาระสำคัญของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คือ การสร้างแบบจำลองเพื่อให้เข้าใจถึงข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตหรือเพียงแค่คาดการณ์ข้อมูลในอนาคต การใช้งานทั่วไปของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์พบได้ในการวิเคราะห์ความคิดเห็น

โดยที่ความคิดเห็นทั้งหมดที่โพสต์บนโซเชียลมีเดีย จะถูกรวบรวม และวิเคราะห์ (ข้อมูลข้อความที่มีอยู่) เพื่อทำนายความเชื่อมั่นของบุคคลในเรื่องใดเรื่องหนึ่งเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง (การทำนายในอนาคต)

ดังนั้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จึงรวมถึงการสร้างและการตรวจสอบแบบจำลองที่ให้การคาดการณ์ที่แม่นยำ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาศัยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น ฟอเรสต์แบบสุ่ม, SVM และอื่น ๆ

และสถิติสำหรับการเรียนรู้และทดสอบข้อมูล โดยปกติ บริษัทต่าง ๆ จำเป็นต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม และผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อสร้างแบบจำลองเหล่านี้ เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ได้แก่ Python, R, RapidMiner เป็นต้น

การคาดคะเนข้อมูลในอนาคตขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีอยู่ เนื่องจาก ไม่สามารถหาได้เป็นอย่างอื่น หากปรับโมเดลอย่างเหมาะสม สามารถใช้เพื่อสนับสนุนการคาดการณ์ที่ซับซ้อนในการขาย และการตลาดได้ มันล้ำหน้ากว่ามาตรฐาน BI ในการทำนายที่แม่นยำ

4. การวิเคราะห์เชิงกำหนด

พื้นฐานของการวิเคราะห์นี้ คือ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แต่จะไปไกลกว่าสามข้อที่กล่าวถึงข้างต้น เพื่อแนะนำโซลูชันในอนาคต มันสามารถแนะนำผลลัพธ์ที่น่าพอใจทั้งหมดตามแนวทางการดำเนินการที่ระบุ

และยังแนะนำแนวทางการดำเนินการต่าง ๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เฉพาะ ดังนั้น จึงใช้ระบบป้อนกลับที่แข็งแกร่งซึ่งเรียนรู้ และปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างการกระทำ และผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง

การคำนวณอาจรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพ ของฟังก์ชันบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น ขณะเรียกแท็กซี่ออนไลน์ แอปพลิเคชันจะใช้ GPS เพื่อเชื่อมต่อคุณกับคนขับที่ถูกต้อง จากผู้ขับขี่จำนวนมากที่พบในบริเวณใกล้เคียง ดังนั้น จึงปรับระยะทางให้เหมาะสมเพื่อให้มาถึงเร็วขึ้น เครื่องมือแนะนำยังใช้การวิเคราะห์ตามกำหนด

แนวทางอื่น รวมถึงการจำลอง ซึ่งรวมพื้นที่ประสิทธิภาพหลักทั้งหมดเข้าด้วยกันเพื่อออกแบบโซลูชันที่ถูกต้อง ทำให้แน่ใจว่าตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักรวมอยู่ในโซลูชันหรือไม่

โมเดลการปรับให้เหมาะสมจะทำงานเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลกระทบของการคาดการณ์ที่ทำไว้ก่อนหน้านี้ เนื่องจาก มีพลังในการแนะนำโซลูชันที่น่าพอใจ การวิเคราะห์เชิงกำหนดจึงเป็นขอบเขตสุดท้ายของการวิเคราะห์ขั้นสูง หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปัจจุบัน

เทคนิคทั้ง 4 ในการวิเคราะห์ อาจทำให้ดูเหมือนว่า จำเป็นต้องดำเนินการตามลำดับ อย่างไรก็ตาม ในสถานการณ์ส่วนใหญ่ บริษัทต่าง ๆ สามารถข้ามไปยังการวิเคราะห์เชิงกำหนดได้โดยตรง

สำหรับบริษัทส่วนใหญ่ พวกเขาทราบ หรือกำลังใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาอยู่แล้ว แต่หากมีการระบุประเด็นสำคัญที่ต้องปรับปรุง และดำเนินการ พวกเขาต้องใช้การวิเคราะห์เชิงกำหนดเพื่อบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ

จากการวิจัยพบว่า การวิเคราะห์แบบกำหนดคำสั่ง ยังอยู่ในขั้นเริ่มต้นและมีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่ใช้พลังงานอย่างเต็มที่ อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะปูทางไปสู่การพัฒนาอย่างแน่นอน

Credit

อ่านบทความน่าสนใจเพิ่มเติม