การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

ความรู้คือพลัง แต่คุณค่าของข้อมูลนั้นขึ้นอยู่กับว่าคุณจะนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ทำอะไรได้บ้าง ปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลใช้เทคนิคด้าน AI ต่างๆ เช่น AI ด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) ในการพลิกโฉมข้อมูลที่มีและไม่มีการจัดโครงสร้างหรือแบบผสมผสานให้เป็นข้อมูลเชิงธุรกิจ (BI)

และสุดท้าย ผลลัพธ์ที่ต้องการของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ยกระดับด้วย AI คือการช่วยให้ผู้นำธุรกิจทำการตัดสินใจได้อย่างเหมาะสมต่อการบรรลุเป้าหมายขององค์กรของตน

การวิเคราะห์ข้อมูลได้พัฒนาขึ้นไปอีกขั้นในหลายๆ ปีที่ผ่านมา

การเติบโตแบบก้าวกระโดดของข้อมูลที่เพิ่มจากระดับกิกะไบต์ไปเป็นเพตะไบต์และยังไม่หยุดอยู่แค่นั้น ยังคงเป็นปัญหาสำหรับธุรกิจต่างๆ เรื่อยมา แม้แต่ธุรกิจที่มีโครงสร้างพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง จำนวนและประเภทของแหล่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้นยังนำไปสู่ระบบสำหรับการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่แตกต่างกว่าที่เคยมีมา ซึ่งเราเรียกกันว่าไซโลข้อมูล เพื่อให้ทันกับการแข่งขัน ธุรกิจจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลให้เร็วขึ้น และนักวิเคราะห์ข้อมูลต้องพัฒนาทักษะของตนเองอย่างต่อเนื่อง เพื่อไม่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีอยู่นั้นเสียเปล่า นำการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ และการประมวลผลอันทรงพลังมาใช้ในการรวบรวม วิเคราะห์ และดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้

ผลกระทบจาก AI ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

AI ช่วยทำให้ขั้นตอนสำคัญๆ ในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมเป็นแบบอัตโนมัติ ทำให้เกิดความก้าวหน้าที่รวดเร็วขึ้นและได้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้นในทุกขั้นตอน

เพราะ AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในทุกขนาด จึงสามารถช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกที่ลงลึกยิ่งขึ้นและแยกแยะรูปแบบที่ซับซ้อนภายในข้อมูลได้มากกว่าที่ผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ทำด้วยตัวเอง ศักยภาพของการวิเคราะห์ด้วย AI นั้นมีค่ามหาศาล แต่สิ่งที่ต้องแลกคือการใช้เวลาพัฒนามากขึ้นในการสร้างและฝึกโมเดล AI ที่ใช้ในการทำให้วิเคราะห์เป็นแบบอัตโนมัติและค้นหานักพัฒนา AI ที่มีชุดทักษะที่จำเป็นสำหรับการรับประกันความสำเร็จ

ไปป์ไลน์ข้อมูล

เราสร้างการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้งาน AI ผ่านแนวทางที่เรียกว่าไปป์ไลน์ข้อมูล แม้ว่ากระบวนการของแต่ละธุรกิจจะแตกต่างกันไป แต่โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลจะทำงานผ่านขั้นตอนหลักๆ ของไปป์ไลน์ข้อมูลที่เหมือนๆ กัน

• การนำเข้า สำรวจ และประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น
• การเลือกและการฝึกโมเดล
• การปรับใช้งานจริง

การนำเข้า ประมวลผลเบื้องต้น และสำรวจข้อมูล

ในการเริ่มต้น จะมีการรวบรวมข้อมูลประเภทต่างๆ จากแหล่ง ในการเริ่มต้นแหล่งที่แตกต่างกันมากมาย เช่น การมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และมัลติมีเดีย ซึ่งประกอบไปด้วยเสียงและวิดีโอ ข้อมูลนี้อาจเป็นแบบมีหรือไม่มีการจัดโครงสร้าง ข้อมูลที่มีการจัดโครงสร้างคือข้อมูลที่มีการกำหนดอย่างแคบๆ ว่าเหมาะสมกับเค้าร่างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ข้อมูลตัวเลขในสเปรดชีต ข้อมูลที่ไม่มีการจัดโครงสร้างสามารถรวมถึงข้อมูลทุกอย่าง ตั้งแต่การขีดเขียนในกระดาษโน้ตไปจนถึงไฟล์เสียง

หลังจากรวบรวมข้อมูลทั้งหมดแล้ว ขั้นตอนการประมวลผลเบื้องต้นที่สำคัญจะเริ่มต้นขึ้น ขั้นตอนนี้จะรวมการจัดเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และการสร้างโมเดลเข้าด้วยกัน ซึ่งอาจมาจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เป็นมนุษย์หรือ AI ซึ่งสามารถทำได้ผ่านกระบวนการ Extract, Load, Transform (ELT) ซึ่งเจ้าของข้อมูลจะจัดโครงสร้างข้อมูลตามความต้องการ หรือผ่านกระบวนการ Extract, Transform, Load (ETL) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดข้อมูลก่อนการใช้งาน

เมื่อจัดระเบียบข้อมูลในรูปแบบที่สอดคล้องกันแล้ว การสำรวจข้อมูลจะเริ่มต้นขึ้น ซึ่งเป็นขั้นตอนที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะพยายามทำความเข้าใจข้อมูลและจัดทำมุมมองที่ครอบคลุมให้กับข้อมูลโดยใช้สถิติ การคำนวณความน่าจะเป็น และการแสดงผลข้อมูลต่างๆ เช่น แผนภูมิและแผนภาพ หากต้องการแสดงรูปแบบและประเด็นที่น่าสนใจ เครื่องมือการวิเคราะห์ต่างๆ ซึ่งรวมไปถึง AI จะช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะที่แตกต่างกัน เช่น โครงสร้างของชุดข้อมูล การมีอยู่ของค่าผิดปกติ และการกระจายของค่าข้อมูล

การเลือกและการฝึกโมเดล

ในระหว่างขั้นตอนนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะพึ่งพาอัลกอริธึมหรือโมเดล AI เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน หรือคำนวณผลลัพธ์ในอนาคตผ่านการสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์ การสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์เป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการสร้างโมเดลทางสถิติเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยใช้ข้อมูลการทดสอบที่ป้อนเข้ามา

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์ที่เรียกว่าอัลกอริธึมอย่างน้อยหนึ่งอย่าง ในการได้มาซึ่งโมเดลที่มีความถูกต้องแม่นยำที่จำเป็นสำหรับการตอบคำถามใกล้ตัว ตัวอย่างของอัลกอริธึมต่างๆ ประกอบด้วยการถดถอย (Regression), การจัดกลุ่ม (Clustering), กฎ/ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree/Rule), ลำดับ/ซีรีส์เวลา (Time Serie/Sequence), ข้อมูลที่ใกล้เคียงที่สุด K ตัว (K-Nearest Neighbor) และ Random Forest สุดท้ายแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเลือกโมเดลและอัลกอริธึมที่ตนคิดว่าจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยใช้ขุดความสามารถในการประมวลผลที่ตนใช้งานได้

เมื่อเลือกอัลกอริธึมแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะไปที่การฝึกฝน การฝึกฝนจะทำการปรับแต่งพารามิเตอร์ต่างๆ ในอัลกอริธึมให้เป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งจะได้รับการนำมาใช้กับข้อมูลการทดสอบที่จะนำมาคาดการณ์ในภายหลัง การปรับแต่งนี้จะพยายามให้มีความถูกต้องมากที่สุดเท่าที่จะทำได้ในส่วนของข้อมูลที่มีผลลัพธ์ที่เป็นที่รู้จักในส่วนที่เราเรียกกันว่าการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการควบคุม เทคนิคที่แตกต่างกันที่เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีการควบคุม จะใช้อัลกอริธึมในการจัดกลุ่มและทำความเข้าใจข้อมูลดังกล่าวโดยอิสระแทน

ในการเร่งการเลือกและปรับแต่งโมเดล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเริ่มต้นโดยใช้โมเดลที่พร้อมใช้งานหรือโมเดลพื้นฐานได้ กำหนดและปรับแต่งโดยละเอียดกับโมเดลเหล่านี้เพื่อให้ตรงกับความต้องการใช้งานเฉพาะได้ โดยรวมแล้ว กระบวนการปรับแต่งโมเดลพื้นฐานโดยละเอียดนั้นจะง่ายและรวดเร็วกว่าการสร้างตั้งแต่เริ่มต้น ทำให้เป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการเร่งความเร็วและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเส้นทางสู่การปรับใช้งาน

การปรับใช้งานจริง

ในขั้นตอนการปรับใช้งานจริง ซึ่งเป็นขั้นตอนสุดท้ายของไปป์ไลน์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะปล่อยให้อัลกอริธึมที่ฝึกฝนมาดำเนินการกับข้อมูลใหม่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ใหม่ โมเดลที่ฝึกแล้วจะทำให้ผู้ใช้หรือระบบอื่นๆ สามารถใช้งานการจัดประเภทและการคาดการณ์ต่างๆ ได้ที่นี่ เมื่อโมเดลประมวลผลข้อมูลใหม่อยู่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังคงต้องเลือกปรับโมเดลให้เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์นั้นมีความถูกต้องและสร้างข้อมูลเชิงลึกได้มากที่สุดเท่าที่ทำได้

AI เปลี่ยนไปป์ไลน์ข้อมูลไปอย่างไร

การเกิดขึ้นของ AI ไม่ได้เปลี่ยนขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม แต่จะส่งผลกระทบต่อความต้องการในการเตรียมการ กล่าวคือ จำเป็นต้องเตรียมข้อมูลสำหรับอัลกอริธึม ML และ DL ที่ทำให้กระบวนการทำงานที่ซับซ้อนและยาวนานกับข้อมูลปริมาณมากเป็นแบบอัตโนมัติ AI นำประโยชน์มากมายมาสู่การวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งรวมไปถึงความเร็ว ความสม่ำเสมอ และความสามารถในการทำงานที่ระดับความซับซ้อนและปริมาณของข้อมูลที่สูงจนเกินขีดความสามารถของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์

การวิเคราะห์ข้อมูลสี่ประเภท

การวิเคราะห์ข้อมูลสี่ประเภทเริ่มต้นจากวิธีการแบบดั้งเดิมที่ให้ความสำคัญกับการทำความเข้าใจถึงความเป็นจริงในปัจจุบันและอดีตผ่านทางข้อมูล ซึ่งเป็นที่รู้จักกันในชื่อการวิเคราะห์แบบพื้นฐานและเชิงวินิจฉัย วิธีการวิเคราะห์ขั้นสูง ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงให้คำแนะนำ มีจุดมุ่งหมายที่จะก้าวไปไกลกว่าความเป็นจริงที่บันทึกไว้เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์และแนวโน้มในอนาคต และปรับแนวทางการดำเนินการที่เป็นไปได้ให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

• การวิเคราะห์แบบพื้นฐาน: เกิดอะไรขึ้นในอดีต
• การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: ทำไมอดีตจึงเกิดขึ้นเช่นนั้น
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: จะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต
• การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ: แนวทางที่ดีที่สุดคืออะไร

ขอบเขตของการวิเคราะห์ข้อมูลมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา เนื่องจากผลกระทบและการนำ AI ไปใช้ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง AI ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงประเภทใหม่ๆ ได้ เช่น:

• การวิเคราะห์เชิงปัญญา: ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเชิงความหมายและอัลกอริธึม ML, DL และ AI เพื่อนำปัญญาที่คล้ายมนุษย์ไปใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูล
• การวิเคราะห์ที่ใช้ AI: รวมอัลกอริธึม ML, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ เข้ากับเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและความเข้าใจที่มากขึ้นจากข้อมูลที่ซับซ้อน การวิเคราะห์ที่ใช้ AI ยังสามารถใช้เพื่อทำงานการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติเพื่อให้เวิร์กโฟลว์เร็วขึ้น และเพื่อขยายการเข้าถึงข้อมูลให้กับผู้คนในองค์กรมากขึ้น
• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: วิเคราะห์ข้อมูลที่เข้ามาทันทีที่มาถึง เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกพร้อมสำหรับการตัดสินใจในทันที กรณีการใช้งานหลายอย่าง เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง โอกาสในการขายต่อเนื่อง ราคาผันแปร การตรวจจับความผิดปกติ และการจัดการข้อมูลเซนเซอร์ใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
• การวิเคราะห์ในหน่วยความจำ: ใช้ข้อมูลในหน่วยความจำแทนที่จะใช้บนดิสก์เพื่อลดเวลาแฝงเพื่อการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น การมีข้อมูลในหน่วยความจำก็มีความสำคัญในการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เช่นกัน

โซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูงและข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)

คำว่า “Big Data” ใช้เพื่ออธิบายชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก ซึ่งโดยทั่วไปจะมีข้อมูลมากกว่าหนึ่งเทราไบต์ ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่มีโครงสร้าง มีปริมาณมาก และมีความเร็วสูง ซึ่งหมายความว่าจะมาถึงแบบเรียลไทม์ด้วยปริมาณที่สูงและมีความหลากหลายสูง และหมายความว่าจะประกอบด้วยรูปแบบและประเภทข้อมูลที่มากมาย เนื่องจาก Big Data มีขนาดและคุณลักษณะเฉพาะตัว จึงต้องใช้ ML, AI และการประมวลผลอันทรงพลังเพื่อย้ายข้อมูลผ่านไปป์ไลน์ข้อมูล

โซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยเร่งการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในปริมาณที่มากขึ้นจากแหล่งที่มาที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงอุปกรณ์และเซ็นเซอร์ Edge IoT ธุรกิจต่างๆ ใช้โซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อรับมือกับเวิร์กโหลด Big Data ที่ท้าทายยิ่งขึ้นสำหรับกรณีการใช้งาน เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การวิเคราะห์ความรู้สึก และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สำหรับอุปกรณ์อุตสาหกรรม

รูปแบบการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถนำไปใช้กับเกือบทุกอุตสาหกรรม ทุกที่ในโลก การฝึกใช้ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์และเหตุการณ์ในระดับจุลภาคหรือมหภาคจะช่วยให้ทุกธุรกิจมีโอกาสค้นพบคุณค่าในข้อมูลที่ตนสร้างขึ้น วิธีทั่วไปที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่:

• การวิเคราะห์ลูกค้า: นำข้อมูลจากพฤติกรรมของลูกค้ามาใช้เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญผ่านการแบ่งส่วนตลาดและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
• การคาดการณ์ความต้องการ: การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของข้อมูลในอดีตเพื่อประมาณการและคาดการณ์ความต้องการในอนาคตของลูกค้าสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการ การดำเนินการนี้จะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตัดสินใจด้านอุปทานได้ดีขึ้นในท้ายที่สุด
• การตรวจจับความผิดปกติ: การระบุสิ่งของ เหตุการณ์ หรือการสังเกตที่หายากซึ่งเบี่ยงเบนไปจากข้อมูลส่วนใหญ่อย่างมีนัยสำคัญ และไม่สอดคล้องกับแนวคิดที่ชัดเจนของพฤติกรรมทั่วไป
• การวิเคราะห์การไหลเวียนของผู้คน: แสดงการเคลื่อนไหวของผู้คนในรูปแบบข้อมูล และช่วยเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังพฤติกรรม 
• การวิเคราะห์อนุกรมเวลา: ให้ความเข้าใจในข้อมูลที่สังเกตได้ เพื่อให้ธุรกิจสามารถสร้างโมเดลสำหรับการคาดการณ์ การตรวจสอบ หรือแม้แต่การควบคุมข้อเสนอแนะและคำแนะนำสำหรับอนาคต
• การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย: ค้นหาความหมายในข้อมูลที่รวบรวมจากช่องทางโซเชียลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจและวัดประสิทธิภาพของการดำเนินการตามการตัดสินใจเหล่านั้นผ่านโซเชียลมีเดีย
• คำแนะนำสำหรับลูกค้า: มอบคำแนะนำเฉพาะบุคคลที่เหมาะกับรสนิยมและความชอบของลูกค้าแต่ละรายทุกครั้งที่ติดต่อกับธุรกิจ

องค์กรต่างๆ นำกรณีการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย เช่น:

• การค้าปลีก: ผู้ค้าปลีกสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ความต้องการ การวิเคราะห์ความเคลื่อนไหวในร้านค้าที่มีหน้าร้านจริง และการให้คำแนะนำลูกค้าแบบเฉพาะตัวผ่านทางอีเมล โฆษณาในร้านค้า และโซเชียลมีเดีย
• การผลิต: ผู้ผลิตสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ลูกค้าและตรวจจับความผิดปกติผ่านการตรวจสอบด้วยคอมพิวเตอร์วิทัศน์ในสายการผลิต
• โทรคมนาคม: ผู้ให้บริการด้านการสื่อสารสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในการตรวจจับความผิดปกติของการรับส่งข้อมูลเครือข่าย และการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเพื่อคาดการณ์ถึงช่วงเวลาที่มีความแออัดของเครือข่าย
• การวิจัยทางการแพทย์: นักวิจัยสามารถใช้การตรวจจับความผิดปกติเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการสร้างภาพทางการแพทย์ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลของผู้ป่วยระบุหาปัจจัยเสี่ยงด้านสุขภาพที่อาจไม่ทันสังเกตเห็น

ทำการตัดสินใจอย่างมีกลยุทธ์ได้มากขึ้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลและ Intel

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ AI เป็นข้อกำหนดสำหรับองค์กรต่างๆ ที่ต้องการสร้างความมั่นใจถึงความสามารถในการแข่งขันและขับเคลื่อนนวัตกรรม ธุรกิจที่มีการใช้ข้อมูลของตนในเชิงรุกมากกว่าจะประสบความสำเร็จได้มากกว่าธุรกิจที่ตามไม่ทัน 
Intel สามารถช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ปรับใช้โซลูชันการวิเคราะห์อันทรงพลังได้ง่ายขึ้นด้วยฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูงที่สร้างมาเพื่อโซลูชันด้านฮาร์ดแวร์ที่ปรับให้เหมาะสมและ AI
ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยี Intel® ต่างๆ ในปัจจุบันสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ยกระดับด้วย AI