อธิบายวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Lifecycle)

ข้อมูลดิบเพียงอย่างเดียวมีมูลค่าเพียงเล็กน้อย คุณต้องนำมาปรับปรุงและวิเคราะห์เพื่อสร้างความฉลาดทางธุรกิจ (Business Intelligence) การปฏิบัติตามกระบวนการที่มีโครงสร้างจะช่วยให้มั่นใจว่าคุณกำลังแก้ปัญหาที่ถูกต้อง

วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วย 6 ระยะ:

• ความเข้าใจในธุรกิจ (Business Understanding) • การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) • การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) • การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) • การทำให้ข้อมูลเป็นภาพ (Data Visualization) • การนำไปใช้งานและการติดตามผล (Deployment and Monitoring)

ระยะที่ 1: ความเข้าใจในธุรกิจ เริ่มต้นด้วยปัญหา อย่าเพิ่งแตะต้องข้อมูลจนกว่าคุณจะรู้ว่าเป้าหมายที่คุณต้องการบรรลุคืออะไร ลองถามว่า: เรากำลังแก้ปัญหาอะไร? เราจะวัดความสำเร็จได้อย่างไร?

ระยะที่ 2: การเก็บรวบรวมข้อมูล รวบรวมข้อมูลจากระบบ CRM, ฐานข้อมูล และเว็บไซต์ สำหรับร้านค้าอีคอมเมิร์ซ คุณต้องมีรหัสลูกค้า (customer IDs), หมวดหมู่สินค้า และระยะเวลาในแต่ละเซสชัน (session durations)

ระยะที่ 3: การเตรียมข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใช้เวลาส่วนใหญ่ในขั้นตอนนี้ คุณต้องทำความสะอาด (clean), แปลงรูปแบบ (transform) และทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน (standardize) กำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและแก้ไขข้อผิดพลาดเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของคุณมีความน่าเชื่อถือ

ระยะที่ 4: การวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนนี้คือการค้นหารูปแบบ

  • เชิงพรรณนา (Descriptive): เกิดอะไรขึ้น?
  • เชิงวินิจฉัย (Diagnostic): ทำไมถึงเกิดขึ้น?
  • เชิงพยากรณ์ (Predictive): จะเกิดอะไรขึ้น?
  • เชิงแนะนำ (Prescriptive): เราควรทำอย่างไร?

ตัวอย่าง: หากผู้ใช้ผ่านมือถือละทิ้งตะกร้าสินค้ามากกว่าผู้ใช้ผ่านเดสก์ท็อป การวิเคราะห์จะแสดงให้เห็นว่าขั้นตอนการชำระเงินผ่านมือถือมีความล่าช้า

ระยะที่ 5: การทำให้ข้อมูลเป็นภาพ (Data Visualization) ผู้มีอำนาจตัดสินใจต้องการภาพที่ชัดเจน ใช้เครื่องมืออย่าง Power BI, Tableau หรือ Python เพื่อเปลี่ยนตัวเลขที่ซับซ้อนให้กลายเป็นเรื่องราว สิ่งนี้ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว

ระยะที่ 6: การนำไปใช้งานและการติดตามผล นำข้อมูลเชิงลึกของคุณไปปฏิบัติจริง หากคุณพบว่าหน้าชำระเงินทำงานช้า ให้แก้ไขมัน ติดตามผลลัพธ์เพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงนั้นช่วยเพิ่มรายได้ของคุณ

ทีมงานสมัยใหม่ได้รวม AI เข้ากับวงจรชีวิตนี้แล้ว AI ช่วยค้นหาค่าที่ขาดหายไป, พยากรณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า (customer churn) และสร้างรายงานแบบอัตโนมัติ

โปรเจกต์ที่ประสบความสำเร็จต้องการข้อมูลที่สะอาดและเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน อย่าข้ามขั้นตอน มิฉะนั้นคุณอาจเผชิญกับข้อสรุปที่ผิดพลาด

แหล่งที่มา: https://dev.to/raju_ashokit_8ce772fb366a/data-analytics-lifecycle-explained-with-real-examples-3gek

ชุมชนการเรียนรู้เพิ่มเติม (ไม่บังคับ): https://t.me/GyaanSetuAi