Data Analytics แนวโน้มข้อมูลที่การตลาดต้องเข้าใจ

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) คือกระบวนการในการตรวจสอบและจัดหมวดหมู่ข้อมูล เพื่อทำการวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะช่วยผลักดันให้ธุรกิจเคลื่อนตัวไปได้อย่างเร็วและชาญฉลาดมากขึ้น นับเป็น Business Intelligence อย่างหนึ่ง ซึ่งเป็นศาสตร์ของการใช้ข้อมูลต่างๆ จากที่ต่าง ๆ มาร่วมวิเคราะห์รวมกัน เพื่อปรับปรุงธุรกิจหรือการตลาด เนื่องจาก Data Analytics จะทำให้เกิดผลิตภัณฑ์และบริการที่เหมาะสมกับตลาด ด้วยความเข้าใจในความต้องการของลูกค้า

โดยตลาด Data Analytics จะเติบโตมากขึ้นเนื่องมาจากอิทธิพลของปริมาณการใช้ข้อมูล ความหนาแน่นของเครือข่ายที่มากขึ้นอย่างมหาศาล รวมถึงการใช้เทคโนโลยี IoT และอุปกรณ์เชื่อมต่อต่างๆ ที่เพิ่มสูงขึ้น

นอกจากนี้การใช้ระบบการทำงานเสมือน (Virtualization) ของผู้ให้บริการเครือข่ายและความคาดหวังต่อระบบสัญญาณ 5G เป็นอีกหนึ่งตัวแปรที่มีผลต่อตลาด Data Analytics ปัจจัยหลักที่ผลักดันให้ประชาชนบริโภคการใช้ข้อมูลมากขึ้น รวมไปถึงช่วยขับเคลื่อนกิจกรรมที่สามารถทำผ่านระบบออนไลน์ได้

ไม่พลาดทุกข้อมูล ข่าวสารที่น่าสนใจ อย่าลืมกดไลก์ Facebook bangkokbanksme 

กรณีผู้ใช้ Facebook กับการใช้งาน Data Analytics

ในช่วงที่ผ่านมา Data Analytics ไม่เพียงเป็นที่สนใจขององค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น หากแต่ในปัจจุบันขอบเขตของ Data Analytics ได้เปลี่ยนแปลงไป ทำให้ SME หันมาให้ความสนใจ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกในการทำ Data Analytics มากขึ้น

ตัวอย่างที่ชัดเจนของการเติบโตคือ Facebook หนึ่งในแพลตฟอร์มที่บรรจุข้อมูลมหาศาลและเสนอบริการวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือพื้นฐาน ซึ่งมีผู้ใช้งานบัญชี Facebook เกินครึ่งที่เชื่อมต่อกับบัญชีของ SME และช่วยให้ธุรกิจเหล่านี้ สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าที่แวะเวียนเข้ามาในเฟซบุ๊กแฟนเพจของตนได้

ดังนั้นบทบาทของ Facebook ที่ช่วยธุรกิจขยายตลาดจากการเข้าถึงลูกค้ารายใหม่ เนื่องจาก Facebook มีข้อมูลที่หลากหลายของกลุ่มลูกค้าและมีอัลกอริธึมอัจฉริยะเพื่อการส่งเสริมธุรกิจ

แนวโน้ม Data Analytics ที่น่าติดตาม

อย่างไรก็ตาม ในอนาคตอันใกล้ตลาดของข้อมูลมีแนวโน้มที่เกิดความเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่มาพร้อมกับ Data Analytics ดังนี้

- IoT ทำให้เกิดข้อมูลมหาศาล : ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแบบ real-time ที่รวบรวมไว้โดยเซนเซอร์ ข้อมูลเหล่านี้เป็นข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างที่ซ่อนข้อมูลเชิงลึกอยู่ภายใน ซึ่งต้องใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลแบบครบวงจร

- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย (Predictive analytics) : นำเสนอข้อมูลเชิงลึกหรือข้อมูลวิจัยตลาดที่ตรงต่อบริบทขององค์กรนั้นๆ ซึ่งช่วยทำให้ลูกค้าตอบสนองต่อสินค้าหรือบริการมากขึ้น รวมไปถึงโอกาสในการส่งเสริมการขายต่างๆ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายนี้ช่วยให้เทคโนโลยีสามารถผสานรวมกับศาสตร์ที่แตกต่างกันได้ เช่น การเงิน สุขภาพ ยานยนต์ การบิน ค้าปลีก ธุรกิจการบริการ ยา และอุตสาหกรรมการผลิต

- Dark data : ข้อมูลที่ทำการเก็บจากกิจกรรมทางธุรกิจประจำวัน แต่มักไม่ถูกนำมาวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก ข้อมูลเหล่านี้กินเนื้อที่ในการเก็บเป็นจำนวนมาก โดยไม่ได้มีส่วนในการสร้างรายได้ให้องค์กรหรือนำมาวิเคราะห์ เพื่อให้เกิดความได้เปรียบในการแข่งขันแม้แต่น้อย อย่างไรก็ตาม เมื่อแนวโน้มของ Data Analytics ได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้น ทำให้ข้อมูลเหล่านี้จะได้รับการพิจารณา เพื่อหาโอกาสทางธุรกิจและความเสี่ยงต่างๆ ที่ตกหล่นไปจากการมองเห็นในภาพรวม

- Quantum computing : เป็นอีกหนึ่งนวัตกรรมที่ร้อนแรงมากในตลาดเทคโนโลยีปัจจุบันที่ผู้เล่นรายใหญ่ในตลาด เช่น IBM Microsoft Google และ Intel ต่างแข่งขันกันพัฒนา Quantum Computing ทำให้เกิดการเชื่อมต่อข้อมูลอย่างไร้รอยต่อ มีความสามารถในการพยากรณ์อากาศ แก้ไขปัญหาทางการแพทย์ที่ซับซ้อน และช่วยสร้างแบบจำลองทางการเงิน  

- Edge computing : ใช้แนวคิดความใกล้ชิดของการประมวลผลข้อมูล โดยให้วัตถุอยู่ใกล้กับเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ปลายทางให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อช่วยลดความหนาแน่นของการใช้เครือข่ายสัญญาณ ยิ่งไปกว่านั้นเทคโนโลยีนี้ยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยจากการกระจายการเข้าถึง ซึ่งทำให้เกิดการประมวลผลระดับท้องถิ่น และลดการส่งออกข้อมูลผ่านเครือข่ายหรือตัวประมวลผลอื่นๆ

การทำธุรกิจไม่ว่าจะยุคไหน ข้อมูลเชิงลึกย่อมเป็นสิ่งสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจ ด้วยเหตุนี้ผู้ประกอบการ SME ควรมีการจัดตั้งงบประมาณในการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล รวมทั้งการลงทุนด้านเทคโนโลยีในส่วน Data Analytics ซึ่งเป็นอีกขั้นของการใช้งาน Big Data ที่จะช่วยให้ธุรกิจรบชนะในทุกสมรภูมิการแข่งขัน

แหล่งอ้างอิง : แนวโน้มสำคัญและแนวโน้มเทคโนโลยีที่ส่งผลกระทบต่อประเทศไทย (Megatrend and Technology Trend)

https://www.depa.or.th/