Data Analytics ตัวช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน

1. ความหมายของ Data Analytics

Data Analytics หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล คือกระบวนการนำข้อมูลที่มีอยู่มานำมาวิเคราะห์ เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม หรือความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลนั้น ๆ แล้วนำไปใช้ในการตัดสินใจ ทำนายผลลัพธ์ หรือแก้ปัญหาในด้านต่าง ๆ

2. ความสำคัญของ Data Analytics

• การตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และสามารถคาดการณ์อนาคตได้อย่างแม่นยำ ทำให้เราตัดสินใจได้อย่างมั่นใจและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ค้นพบโอกาสใหม่ ๆ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราค้นพบรูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ หรือการปรับปรุงกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน องค์กรที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ดี จะมีความได้เปรียบในการแข่งขัน เพราะสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างตรงจุด และปรับตัวเข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว

3. ประเภทของ Data Analytics

• Descriptive Analytics (การวิเคราะห์เชิงพรรณนา) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต เช่น การสรุปยอดขายในเดือนที่ผ่านมา
• Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น การวิเคราะห์ว่าเหตุใดยอดขายจึงลดลง
• Predictive Analytics (การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การพยากรณ์ยอดขายของเดือนหน้า หรือการพยากรณ์แนวโน้มของตลาด
• Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์เชิงกำหนด) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแนะนำแนวทางในการดำเนินงาน เช่น ควรทำอะไรบ้างเพื่อเพิ่มยอดขาย หรือการวางแผนจัดส่งสินค้าที่มีต้นทุนต่ำที่สุด

4. ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Data Analytics

• ธุรกิจ เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ การวิเคราะห์ยอดขายเพื่อวางแผนการตลาด และ การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณา
• การแพทย์ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยเพื่อพัฒนายาตัวใหม่ หรือวางแผนวิธีการรักษาโรค และการวิเคราะห์ข้อมูลการระบาดของโรคเพื่อวางแผนการป้องกันและควบคุมโรค
• ภาครัฐ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการจราจรเพื่อวางแผนการบริหารจัดการการจราจร และ การวิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานเพื่อวางแผนการบริหารจัดการพลังงาน

5. ข้อควรระวังในการใช้ Data Analytics

• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การใช้ข้อมูลส่วนบุคคลต้องมีมาตรการคุ้มครองที่เข้มงวด เช่น การปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูล (เช่น GDPR)
• ความลำเอียงในข้อมูล ข้อมูลที่ไม่สมดุลหรือมีอคติอาจนำไปสู่ผลการวิเคราะห์ที่ผิดพลาด
• คุณภาพของข้อมูล หากข้อมูลมีความไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง การวิเคราะห์อาจไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้
• การตีความข้อมูลผิดพลาด การวิเคราะห์ที่ไม่มีบริบทหรือความเข้าใจอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่ถูกต้อง
• การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป การใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยขาดความเข้าใจในกระบวนการ หรือการไม่เข้าใจ / การตีความผลลัพธ์ที่ได้ผิดพลาด อาจทำให้เกิดความเสียหายต่อองค์กรและธุรกิจ

สรุป
Data Analytics เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรและธุรกิจเข้าใจในข้อมูล และสามารถใช้ข้อมูลในการเพิ่มประสิทธิภาพและสนับสนุนการตัดสินใจอย่างแม่นยำ การเข้าใจประเภทและกระบวนการของ Data Analytics ช่วยให้สามารถนำ Data Analytics ไปปรับใช้ในสถานการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การใช้งานต้องควบคู่ไปกับความระมัดระวังในเรื่องคุณภาพข้อมูลและจริยธรรม เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดโดยไม่ก่อให้เกิดผลกระทบเชิงลบ

หลักสูตรวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ม.หอการค้าไทย มีรายวิชาเอกด้าน Data Analytics ให้นักศึกษาได้เลือกเรียนตามความสนใจ โดยเสริมความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเขียนโปรแกรม การใช้เครื่องมือ และการตีความหมายของผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ เพื่อเพิ่มศักยภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถพัฒนาระบบอัจฉริยะ (Intelligent System) ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูล และใช้ประโยชน์จากผลการวิเคราะห์ที่ได้ รวมถึงมีความร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญจากภาคธุรกิจ ให้นักศึกษาได้เรียนรู้จากตัวจริง และสามารถฝึกงาน / ทำงานจริงในระหว่างเรียน