การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

ความรู้คือพลัง แต่มูลค่าของข้อมูลถูกจำกัดด้วยสิ่งที่คุณสามารถทำบางสิ่งได้ ปัจจุบัน สาขาการวิเคราะห์ข้อมูลใช้เทคนิค AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และ AI การเรียนรู้เชิงลึก (DL) เพื่อแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลทางธุรกิจอัจฉริยะ (BI)

ในท้ายที่สุดแล้ว ผลลัพธ์ที่มุ่งหวังจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ AI คือ การช่วยให้ผู้นำธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสมเพื่อบรรลุเป้าหมายขององค์กร

การวิเคราะห์ข้อมูลเปลี่ยนแปลงไปในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้

ข้อมูลเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ ตั้งแต่กิกะไบต์ไปจนถึงเพต้าไบต์และมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งยังคงเป็นความท้าทายต่อธุรกิจ แม้แต่ธุรกิจที่มีโครงสร้างพื้นฐานการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง จำนวนและประเภทแหล่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ยังทำให้เกิดระบบที่แตกต่างกันมากขึ้นที่เรียกว่าไซโลข้อมูลเพื่อรวบรวมและประมวลผลข้อมูล ธุรกิจจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็วมากขึ้นเพื่อก้าวตามให้ทัน ขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องพัฒนาชุดทักษะที่มีอยู่ตลอดเวลา ไม่เช่นนั้นอาจเป็นไปได้ที่ข้อมูลเชิงลึกถูกวางทิ้งไว้บนโต๊ะโดยเปล่าประโยชน์ ใช้ ML, AI และการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงในการรวบรวม วิเคราะห์ และดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่นี้

ผลที่ได้รับจาก AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล

AI ช่วยปรับขั้นตอนสำคัญในขั้นตอนการทำงานของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมให้เป็นอัตโนมัติ ช่วยเร่งความคืบหน้าให้รวดเร็วขึ้นและให้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้นในทุกขั้นตอน

เนื่องจาก AI ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพในวงกว้าง จึงช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกและแยกแยะรูปแบบที่ซับซ้อนภายในข้อมูลที่เกินกว่าที่คนอย่างเราจะทำได้ ศักยภาพของการวิเคราะห์โดย AI มีมูลค่ามหาศาล แต่ข้อเสียคือ การใช้เวลานานในการพัฒนาเพื่อสร้างและฝึกแบบจำลอง AI ที่ใช้ในการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ และค้นหาผู้สร้าง AI ที่มีทักษะที่จำเป็นเพื่อให้มั่นใจในความสำเร็จ

ไปป์ไลน์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ AI ถูกสร้างขึ้นผ่านวิธีการที่เรียกว่าไปป์ไลน์ข้อมูล แม้ว่ากระบวนการอาจแตกต่างกันในแต่ละธุรกิจ แต่โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลจะทำงานตามขั้นตอนไปป์ไลน์ข้อมูลหลักแบบเดียวกัน:

• การรับข้อมูลเข้า การสำรวจ และการจัดการและเตรียมข้อมูล
• การเลือกและการฝึกแบบจำลอง
• การนำไปใช้งานจริง

การรับข้อมูลเข้า การจัดการและเตรียมข้อมูลและการสำรวจ

โดยเริ่มต้นที่ การรวบรวมข้อมูลประเภทต่าง ๆ จากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน เช่น การโต้ตอบกับลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และมัลติมีเดีย รวมถึงเสียงและวิดีโอ ข้อมูลนี้อาจมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างก็ได้ ข้อมูลแบบมีโครงสร้างคือ ข้อมูลที่จำกัดขอบเขตที่สอดคล้องกับรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ข้อมูลตัวเลขในสเปรดชีต ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจรวมถึงทุกสิ่ง ตั้งแต่การจดบนกระดาษโน้ตไปจนถึงไฟล์เสียง

หลังจากรวบรวมข้อมูลทั้งหมดแล้ว จะเข้าสู่ขั้นตอนสำคัญในการจัดการและเตรียมข้อมูล ขั้นตอนนี้ประกอบด้วยการเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองโดย AI หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งทำได้โดยผ่านกระบวนการ Extract, Load, Transform (ELT) โดยเจ้าของข้อมูลจะจัดโครงสร้างตามความจำเป็นหรือผ่านกระบวนการ Extract, Transform, Load (ETL) ซึ่งเป็นการล้างข้อมูลก่อนใช้งาน

หลังจากจัดระบบข้อมูลในรูปแบบที่สอดคล้องกันแล้ว จะเข้าสู่การสำรวจข้อมูล ขั้นตอนนี้เป็นจุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพยายามทำความเข้าใจข้อมูลและพัฒนามุมมองข้อมูลที่ครอบคลุมโดยใช้สถิติ การคำนวณความน่าจะเป็นและการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ เช่น แผนภูมิและพล็อต เครื่องมือวิเคราะห์ที่มีหลากหลาย รวมถึง AI ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะที่แตกต่างกัน เช่น โครงสร้างชุดข้อมูล ความผิดปกติที่พบ และการกระจายค่าข้อมูล เพื่อค้นหารูปแบบและจุดที่น่าสนใจ

การเลือกและการฝึกแบบจำลอง

ในขั้นตอนนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะพึ่งพาแบบจำลอง AI หรืออัลกอริทึมเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลผ่านการวิเคราะห์เชิงอธิบาย หรือคำนวณผลลัพธ์ในอนาคตผ่านการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์เป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองเชิงสถิติ เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตโดยอ้างอิงข้อมูลการทดสอบที่ป้อนเข้า

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์อย่างน้อยหนึ่งวิธีหรือมากกว่านั้น ซึ่งเรียกว่าอัลกอริทึม ในการสร้างแบบจำลองที่แม่นยำที่สุดตามความจำเป็นเพื่อตอบคำถามที่กำลังเผชิญอยู่ ตัวอย่างอัลกอริทึม ได้แก่ การทำนายค่า (Regression) การแบ่งกลุ่ม (Clustering) แผนผ้งทรี/กฎการตัดสินใจ (Decision Trees/Rules) เชิงเวลา/ลำดับ (Time series/Sequence) จำนวนข้อมูลที่อยู่ใกล้สิ่งที่พิจารณามากที่สุด (k-nearest neighbors) และวิธี Random Forest ในขั้นตอนสุดท้าย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเลือกแบบจำลองและอัลกอริทึมที่พวกเขาคิดว่าจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยใช้ความสามารถในการประมวลผลที่มีอยู่

เมื่อเลือกอัลกอริทึมแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะไปยังขั้นตอนการฝึก การฝึกจะปรับแต่งพารามิเตอร์ต่าง ๆ ในอัลกอริทึมโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะถูกใช้ในข้อมูลทดสอบเพื่อการคาดการณ์ในภายหลัง การปรับแต่งนี้ต้องมีความแม่นยำสูงสุดเท่าที่ทำได้ โดยมีผลลัพธ์ที่ทราบที่เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การกำกับดูแล ขณะที่เทคนิคที่แตกต่างที่เรียกว่า การเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีการกำกับดูแล จะพึ่งพาอัลกอริทึมในการจัดกลุ่มและทำความเข้าใจข้อมูลโดยอิสระ

เพื่อเร่งการเลือกและปรับแต่งแบบจำลอง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้แบบจำลองที่มีจำหน่ายทั่วไปหรือที่เรียกว่าแบบจำลองพื้นฐานเป็นจุดเริ่มต้น แบบจำลองเหล่านี้สามารถกำหนดเองได้และปรับแต่งได้ตามความต้องการของรูปแบบการใช้งานที่เจาะจง โดยรวม กระบวนการปรับแต่งแบบจำลองพื้นฐานทำได้ง่ายและเร็วกว่าการสร้างใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น จึงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับให้สอดคล้องและเร่งความเร็วในการนำไปใช้งานจริง

การนำไปใช้งานจริง

ในขั้นตอนสุดท้ายของไปป์ไลน์ข้อมูลหรือขั้นตอนการนำไปใช้งานจริง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้อัลกอริทึมที่ผ่านการฝึกกับข้อมูลใหม่เพื่อค้นหาผลลัพธ์ใหม่ ที่นี่ แบบจำลองที่ฝึกแล้วสามารถจำแนกประเภทและทำการคาดการณ์สำหรับผู้ใช้หรือระบบอื่น ๆ ได้ หลังจากแบบจำลองประมวลผลข้อมูลใหม่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเลือกปรับแบบจำลองให้เหมาะสม เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์มีความถูกต้องแม่นยำและสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกได้มากที่สุด

AI จะเปลี่ยนแปลงไปป์ไลน์ข้อมูลอย่างไร

การนำ AI มาใช้ไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปป์ไลน์การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม แต่ส่งผลต่อข้อกำหนดการเตรียมพร้อม กล่าวคือ ข้อมูลต้องได้รับการเตรียมพร้อมสำหรับอัลกอริทึม ML และ DL ซึ่งจะปรับกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลานานในการทำงานกับข้อมูลจำนวนมากให้เป็นอัตโนมัติ AI มอบประโยชน์มากมายในการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงความเร็ว ความสม่ำเสมอและความสามารถในการทำงานที่ระดับความซับซ้อนและปริมาณข้อมูลที่สูงเกินกว่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นคนอย่างเราจะทำได้

4 ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลทั้ง 4 ประเภท เริ่มต้นด้วยวิธีการแบบเดิมที่เน้นการทำความเข้าใจความเป็นจริงในปัจจุบันและอดีตผ่านข้อมูล ซึ่งเรียกว่าการวิเคราะห์เชิงอธิบายและเชิงวินิจฉัย วิธีการวิเคราะห์ขั้นสูง ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงกำหนด ต้องการค้นหามากกว่าความเป็นจริงในเอกสารเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์และแนวโน้มในอนาคต และปรับแนวทางการดำเนินการที่เป็นไปได้ให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: เกิดอะไรขึ้นในอดีต
• การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: ทำไมจึงเกิดเหตุการณ์เช่นนั้นในอดีต
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: จะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต
• การวิเคราะห์เชิงกำหนดณ: เส้นทางที่ดีที่สุดในอนาคตคืออะไร

สาขาการวิเคราะห์ข้อมูลพัฒนาอยู่ตลอดเวลา เนื่องจากผลกระทบและการนำ AI มาใช้ยังคงเพิ่มสูงขึ้น AI ชว่ยให้มีการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงประเภทใหม่ ๆ เช่น:

• การวิเคราะห์เชิงปัญญา: ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเชิงความหมาย และอัลกอริทึม ML, DL และ AI เพื่อใช้ความชาญฉลาดที่คล้ายมนุษย์ในการวิเคราะห์ข้อมูล
• การวิเคราะห์โดยใช้ AI: รวมอัลกอริทึม ML การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และแอปพลิเคชัน AI อื่น ๆ เข้ากับเครื่องมือการวิเคราะห์ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและความเข้าใจที่มากขึ้นจากข้อมูลที่ซับซ้อน นอกจากนี้ การวิเคราะห์ที่ใช้ AI ยังสามารถใช้ในการวิเคราะห์ โดยอัตโนมัติเพื่อขั้นตอนการทำงานที่เร็วขึ้น และขยายการเข้าถึงข้อมูลไปยังผู้คนในองค์กรมากขึ้น
• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: วิเคราะห์ข้อมูลที่เข้ามาทันทีที่ได้รับ เพื่อให้มีข้อมูลเชิงลึกที่พร้อมสำหรับการตัดสินใจโดยทันที รูปแบบการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การตรวจจับการทุจริต โอกาสในการขายข้ามผลิตภัณฑ์ การกำหนดราคาแบบผันแปร การตรวจจับความผิดปกติ และการจัดการข้อมูลเซ็นเซอร์ ใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
• การวิเคราะห์ในหน่วยความจำ: ใช้ข้อมูลในหน่วยความจำแทนข้อมูลบนดิสก์ เพื่อลดความหน่วงแฝงเพื่อการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นได้เร็วขึ้น การมีข้อมูลในหน่วยความจำมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ด้วย

โซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูงและ Big Data

คำว่า “Big Data” ใช้อธิบายชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก ซึ่งโดยทั่วไปมีข้อมูลมากกว่าหนึ่งเทราไบต์ Big Data แบบไม่มีโครงสร้าง ปริมาณมาก เปลี่ยนแปลงเร็ว หมายถึง ข้อมูลเข้ามาในปริมาณมากแบบเรียลไทม์ ขณะที่ความหลากหลายสูง หมายถึงข้อมูลมาจากหลากหลายรูปแบบและประเภท เนื่องจากขนาดและลักษณะเฉพาะ ทำให้ Big Data ต้องใช้ ML, AI และการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพเพื่อเคลื่อนย้ายข้อมูลผ่านไปป์ไลน์ข้อมูล

โซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูง เร่งความเร็วในการประมวลผลข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างปริมาณมากจากหลายแหล่งที่มา รวมถึงอุปกรณ์และเซ็นเซอร์ Edge IoT ธุรกิจใช้โซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูงในการรับมือกับเวิร์กโหลด Big Data ที่ท้าทายมากขึ้นเหล่านี้ในรูปแบบการใช้งานต่าง ๆ เช่น การตรวจจับการทุจริต การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สำหรับอุปกรณ์ในอุตสาหกรรม

รูปแบบการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลใช้ได้ในเกือบทุกอุตสาหกรรมทุกที่ในโลก วิธีการใช้ข้อมูลเพื่อให้เข้าใจสถานการณ์และเหตุการณ์ทั้งในภาพรวมและภาพย่อย หมายถึงโอกาสที่ธุรกิจจะค้นพบมูลค่าในข้อมูลที่พวกเขาสร้างขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลถูกใช้บ่อยในสถานการณ์ต่อไปนี้:

• การวิเคราะห์ลูกค้า: ข้อมูลจากพฤติกรรมลูกค้าถูกนำมาใช้ เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญผ่านการแบ่งส่วนตลาดและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
• การคาดการณ์ความต้องการ: การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของข้อมูลในอดีต เพื่อประเมินและคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์หรือบริการในอนาคตของลูกค้า และสุดท้ายยังช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจการจัดหาได้ดีขึ้นบนพื้นฐานของข้อมูลที่มากขึ้น
• การตรวจจับความผิดปกติ: การระบุรายการ เหตุการณ์หรือข้อสังเกตที่ไม่พบได้น้อยมาก ซึ่งแตกต่างจากข้อมูลส่วนใหญ่อย่างมีนัยสำคัญ และไม่สอดคล้องกับแนวคิดของพฤติกรรมทั่วไปที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน
• การวิเคราะห์การไหลเวียนของผู้คน: แสดงการเคลื่อนไหวของผู้คนในฐานะข้อมูล และช่วยค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังพฤติกรรม
• การวิเคราะห์เชิงเวลา: ช่วยให้เข้าใจข้อมูลที่สังเกตได้ เพื่อให้ธุรกิจสามารถสร้างแบบจำลองเพื่อการคาดการณ์ การติดตาม หรือแม้แต่คำติชมและการควบคุมการส่งต่อ
• การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย: ค้นหานัยสำคัญจากข้อมูลที่รวบรวมจากช่องทางโซเชียลมีเดีย เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจและวัดประสิทธิภาพการดำเนินการที่อ้างอิงจากการตัดสินใจนั้นผ่านโซเชียลมีเดีย
• ข้อเสนอแนะของลูกค้า: ให้คำแนะนำที่เป็นส่วนตัวที่เหมาะกับรสนิยมและความชอบของลูกค้าแต่ละรายในทุกจุดติดต่อทางธุรกิจ

องค์กรใช้รูปแบบการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย เช่น:

• การค้าปลีก: ผู้ค้าปลีกสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์อุปสงค์ การวิเคราะห์เส้นการเคลื่อนไหวในร้านค้าทั่วไป และข้อเสนอแนะของลูกค้าที่เป็นส่วนตัวผ่านอีเมล โฆษณาภายในร้าน และโซเชียลมีเดีย
• การผลิต: ผู้ผลิตสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ลูกค้าและการตรวจจับความผิดปกติผ่านการตรวจสอบด้วยคอมพิวเตอร์วิทัศน์บนสายการผลิต
• โทรคมนาคม: ผู้ให้บริการด้านการสื่อสารสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจจับความผิดปกติของการรับส่งข้อมูลเครือข่าย และการวิเคราะห์เชิงเวลาเพื่อคาดการณ์ความแออัดของเครือข่าย
• การวิจัยทางการแพทย์: นักวิจัยสามารถใช้การตรวจจับความผิดปกติ เพื่อเพิ่มความถูกต้องแม่นยำของภาพทางการแพทย์หรือการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย เพื่อระบุปัจจัยเสี่ยงด้านสุขภาพที่อาจไม่สังเกตเห็น
  

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ AI เป็นข้อกำหนดสำหรับองค์กรที่ต้องการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันและขับเคลื่อนนวัตกรรม ธุรกิจที่เน้นการใช้ข้อมูลเชิงรุกจะประสบความสำเร็จมากกว่าธุรกิจที่ล้าหลัง