การสำรวจที่จัดทำโดย NVP เปิดเผยว่าการใช้งาน Big Data Analytics ที่เพิ่มขึ้นเพื่อการตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้นได้พิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จอย่างเห็นได้ชัด ผู้บริหารมากกว่า 80% ยืนยันว่าการลงทุนบิ๊กดาต้าให้ผลกำไร และเกือบครึ่งกล่าวว่าองค์กรของพวกเขาสามารถวัดผลประโยชน์จากโครงการของพวกเขาได้
เมื่อเป็นเรื่องยากที่จะหาผลลัพธ์ที่ไม่ธรรมดาและการมองโลกในแง่ดีในการลงทุนทางธุรกิจทั้งหมด Big Data Analytics ได้กำหนดวิธีการทำอย่างถูกต้องแล้วสามารถให้ผลลัพธ์ที่สดใสสำหรับธุรกิจได้ โพสต์นี้จะให้ความกระจ่างแก่คุณว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ธุรกิจใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจอย่างไร นอกจากนี้ เหตุใดบริษัทต่างๆ จึงใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และกระบวนการที่ซับซ้อนเพื่อให้คุณตัดสินใจได้อย่างถูกต้องและมีข้อมูลมากขึ้นสำหรับธุรกิจของคุณ
เหตุใดองค์กรต่างๆ จึงควบคุมพลังของข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย
มีช่วงเวลาที่การตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญขึ้นอยู่กับประสบการณ์และสัญชาตญาณเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ในยุคเทคโนโลยี โฟกัสเปลี่ยนไปที่ข้อมูล การวิเคราะห์ และโลจิสติกส์ ทุกวันนี้ ในขณะที่ออกแบบกลยุทธ์ทางการตลาดที่ดึงดูดลูกค้าและเพิ่มคอนเวอร์ชั่น ผู้ตัดสินใจจะเฝ้าสังเกต วิเคราะห์ และดำเนินการวิจัยในเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อเข้าถึงรากเหง้า แทนที่จะทำตามวิธีการแบบเดิม ๆ ซึ่งขึ้นอยู่กับการตอบสนองของลูกค้าเป็นอย่างมาก
มีข้อมูลจำนวน 5 Exabyte ที่สร้างขึ้นระหว่างยุคเริ่มต้นของอารยธรรมจนถึงปี 2003 ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างมากจนสร้างข้อมูลขนาด 2.5 quintillion bytes ทุกวัน นั่นเป็นข้อมูลจำนวนมหาศาลสำหรับ CIO และ CMO พวกเขาสามารถใช้ข้อมูลเพื่อรวบรวม เรียนรู้ และทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าพร้อมกับปัจจัยอื่นๆ อีกมากมายก่อนที่จะทำการตัดสินใจที่สำคัญ การวิเคราะห์ข้อมูลนำไปสู่การตัดสินใจที่แม่นยำที่สุดและผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้สูง จากข้อมูลของ Forbes บริษัท 53% กำลังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบัน เพิ่มขึ้นจาก 17% ในปี 2015 ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ความสำเร็จของกลยุทธ์ทางการตลาด การตอบสนองเชิงบวกของลูกค้า การเพิ่มคอนเวอร์ชั่น และอื่นๆ อีกมากมาย
ขั้นตอนต่างๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
การเป็นเทคโนโลยีที่พลิกโฉมวงการ Big Data Analytics ได้สร้างแรงบันดาลใจและชี้นำให้องค์กรต่างๆ ไม่เพียงแต่ใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจเท่านั้น แต่ยังช่วยถอดรหัสข้อมูล ระบุและทำความเข้าใจรูปแบบ การวิเคราะห์ การคำนวณ สถิติ และโลจิสติกส์ การใช้เพื่อประโยชน์ของคุณเป็นศิลปะมากพอ ๆ กับวิทยาศาสตร์ ให้เราแบ่งขั้นตอนที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนต่างๆ เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับ Data Analytics
ระบุวัตถุประสงค์:
ก่อนก้าวเข้าสู่การวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนแรกที่ทุกธุรกิจต้องทำคือการระบุวัตถุประสงค์ เมื่อเป้าหมายชัดเจน การวางแผนโดยเฉพาะสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็จะง่ายขึ้น เริ่มต้นจากขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล กระบวนการทั้งหมดต้องการตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหรือเมตริกการประเมินประสิทธิภาพที่สามารถวัดขั้นตอนเป็นระยะ ๆ ที่จะหยุดปัญหาในระยะแรก สิ่งนี้จะไม่เพียงช่วยให้เกิดความชัดเจนในกระบวนการที่เหลือเท่านั้น แต่ยังเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จอีกด้วย
การรวบรวมข้อมูล:
การรวบรวมข้อมูลเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญที่ต้องการความชัดเจนอย่างเต็มที่เกี่ยวกับวัตถุประสงค์และความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ เพื่อทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลมากขึ้น ข้อมูลที่รวบรวมมานั้นถูกต้องและมีความเกี่ยวข้อง ข้อมูลที่ไม่ดีสามารถทำให้คุณตกต่ำและไม่มีรายงานที่เกี่ยวข้อง
เข้าใจความสำคัญของ 3 Vs
ปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็ว
3 Vs กำหนดคุณสมบัติของข้อมูลขนาดใหญ่ Volume หมายถึงปริมาณของข้อมูลที่รวบรวม ความหลากหลาย หมายถึงข้อมูลประเภทต่างๆ และความเร็ว คือความเร็วในการประมวลผลข้อมูล
กำหนดจำนวนข้อมูลที่ต้องการวัด
ระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (เช่น เมื่อคุณออกแบบแอปเกม คุณจะต้องจัดหมวดหมู่ตามอายุ ประเภทของเกม สื่อ)
ดูข้อมูลจากมุมมองของลูกค้า ซึ่งจะช่วยให้คุณมีรายละเอียดต่างๆ เช่น ต้องใช้เวลาเท่าใด และตอบกลับภายในเวลาตอบกลับที่ลูกค้าคาดหวังไว้มากน้อยเพียงใด
คุณต้องระบุความถูกต้องของข้อมูล การเก็บข้อมูลที่มีค่าเป็นสิ่งสำคัญ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับลูกค้าของคุณ
การเตรียมข้อมูล
การเตรียมข้อมูลเรียกอีกอย่างว่าการทำความสะอาดข้อมูลคือกระบวนการที่คุณสร้างรูปร่างให้กับข้อมูลของคุณโดยการล้างข้อมูล แยกออกเป็นหมวดหมู่ที่เหมาะสม และเลือก เป้าหมายในการเปลี่ยนวิสัยทัศน์ให้เป็นจริงนั้นขึ้นอยู่กับว่าคุณเตรียมข้อมูลได้ดีเพียงใด ข้อมูลที่เตรียมมาไม่ดีไม่เพียงแต่จะนำคุณไปที่ไหนเท่านั้น แต่จะไม่ได้รับคุณค่าใดๆ จากข้อมูลนั้นด้วย
ประเด็นสำคัญสองประเด็นคือข้อมูลเชิงลึกประเภทใดที่จำเป็นและคุณจะใช้ข้อมูลอย่างไร เพื่อให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลคล่องตัวขึ้นและมั่นใจว่าคุณได้รับคุณค่าจากผลลัพธ์ จำเป็นอย่างยิ่งที่คุณต้องเตรียมข้อมูลให้สอดคล้องกับกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ ตามรายงานของ Bain “23% ของบริษัทที่สำรวจมีกลยุทธ์ที่ชัดเจนสำหรับการใช้การวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ” ดังนั้นจึงจำเป็นที่คุณจะต้องระบุข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่มีความสำคัญต่อธุรกิจของคุณให้สำเร็จ
การใช้เครื่องมือและแบบจำลอง
หลังจากเสร็จสิ้นการรวบรวม ทำความสะอาด และเตรียมข้อมูลเป็นเวลานานแล้ว วิธีการทางสถิติและการวิเคราะห์จะถูกนำมาใช้ที่นี่เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุด จากเครื่องมือมากมาย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องใช้เครื่องมือการปรับใช้ทางสถิติและอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องมากที่สุดตามวัตถุประสงค์ การเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมเป็นกระบวนการที่รอบคอบ เนื่องจากแบบจำลองมีบทบาทสำคัญในการนำข้อมูลเชิงลึกอันมีค่ามาให้ ขึ้นอยู่กับวิสัยทัศน์ของคุณและแผนการที่คุณต้องดำเนินการโดยใช้ข้อมูลเชิงลึก
เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึก
“เป้าหมายคือเปลี่ยนข้อมูลเป็นข้อมูล และข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึก”
– คาร์ลี่ ฟิออริน่า
เนื่องจากเป็นหัวใจของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลทั้งหมดจะกลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ในแผนที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลเชิงลึกหมายถึงข้อมูลที่ถอดรหัสแล้ว ซึ่งเป็นความสัมพันธ์ที่เข้าใจได้ซึ่งได้รับมาจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การคำนวณและดำเนินการอย่างรอบคอบให้ข้อมูลเชิงลึกที่วัดผลได้และนำไปปฏิบัติได้ซึ่งจะนำความสำเร็จมาสู่ธุรกิจของคุณ ด้วยการใช้อัลกอริทึมและการให้เหตุผลกับข้อมูลที่ได้รับจากการสร้างแบบจำลองและเครื่องมือ คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า การสร้างข้อมูลเชิงลึกขึ้นอยู่กับการจัดระเบียบและดูแลจัดการข้อมูลเป็นอย่างสูง ยิ่งข้อมูลเชิงลึกของคุณมีความแม่นยำมากเท่าใด คุณก็จะสามารถระบุและคาดการณ์ผลลัพธ์รวมถึงความท้าทายในอนาคตและจัดการกับสิ่งเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพได้ง่ายขึ้น
การดำเนินการข้อมูลเชิงลึก
ขั้นตอนสุดท้ายและสำคัญคือการดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับเกี่ยวกับกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องถูกนำมาใช้ในเวลาที่เหมาะสมในรูปแบบกลยุทธ์ที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้หลายองค์กรล้มเหลว
ความท้าทายที่องค์กรมักจะเผชิญอยู่บ่อยครั้ง
แม้จะเป็นสิ่งประดิษฐ์ทางเทคโนโลยี แต่ Big Data Analytics ก็เป็นศิลปะที่จัดการอย่างถูกต้องสามารถขับเคลื่อนธุรกิจของคุณไปสู่ความสำเร็จได้ แม้ว่าจะเป็นวิธีที่ดีกว่าและน่าเชื่อถือที่สุดในการตัดสินใจที่สำคัญ แต่ก็มีความท้าทายเช่นอุปสรรคทางวัฒนธรรม เมื่อการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญขึ้นอยู่กับความเข้าใจในธุรกิจ ประสบการณ์ เป็นเรื่องยากที่จะโน้มน้าวให้พวกเขาพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งเป็นวัตถุประสงค์และกระบวนการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งรวมเอาพลังของข้อมูลและเทคโนโลยีเข้าไว้ด้วยกัน อย่างไรก็ตาม การปรับบิ๊กดาต้าให้สอดคล้องกับกระบวนการตัดสินใจแบบดั้งเดิมเพื่อสร้างระบบนิเวศจะช่วยให้คุณสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องและดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพในรูปแบบธุรกิจปัจจุบันของคุณ
ตามรายงานของ Gartner Global รายได้ในตลาดซอฟต์แวร์ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการวิเคราะห์คาดว่าจะสูงถึง 18.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2560 เพิ่มขึ้น 7.3 เปอร์เซ็นต์จากปี 2559 ซึ่งเป็นตัวเลขที่สูงมาก และคุณก็ต้องการลงทุนในโซลูชันอัจฉริยะด้วยเช่นกัน