ทุกวันธุรกิจสร้างข้อมูลขึ้นมากมาย ทั้งยอดขาย ประวัติการสั่งซื้อ และเอกสารจากการทำงาน แต่การมีข้อมูลอยู่ในมือจะเกิดประโยชน์ได้ก็ต่อเมื่อองค์กรนำข้อมูลเหล่านั้นมาตอบคำถาม และใช้ประกอบการตัดสินใจ จึงไม่น่าแปลกใจที่หลายองค์กรเริ่มให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น แต่เชื่อว่าหลายคนอาจจะยังสับสนกันอยู่ว่า Data Analysis vs Data Analytics ต่างกันอย่างไร และควรเลือกใช้แบบไหนให้เหมาะกับธุรกิจ บทความนี้ Ditto จะพาไปทำความเข้าใจทั้งสองแนวนี้ พร้อมแนวทางเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการก้าวสู่องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกัน
Data Analysis vs Data Analytics ต่างกันอย่างไร
แม้ว่าทั้งสองคำจะเขียนคล้ายกัน และมักถูกนำมาใช้แทนกันอยู่บ่อยครั้งในวงสนทนาทั่วไป แต่ในเชิงลึกของการจัดการข้อมูล (Data Science) กระบวนการของสองสิ่งนี้มีความแตกต่างกันทั้งในแง่ของจุดประสงค์ ขอบเขต และผลลัพธ์ที่ได้ ดังนี้
1. มุมมองด้านเวลา
ความแตกต่างที่เห็นได้ชัดเจนที่สุด คือเรื่องของระยะเวลา โดยการทำ Data Analysis จะโฟกัสไปที่การตอบคำถามว่า “เกิดอะไรขึ้นในอดีต” (Past) เป็นการนำข้อมูลที่เกิดขึ้นแล้วมาแยกแยะ เพื่อหาคำตอบและสาเหตุของปัญหา
ในขณะที่ฝั่งของ Data Analytics จะมองไปในอนาคต และคาดการณ์ว่า “จะเกิดอะไรขึ้นต่อไปในอนาคต” (Future & Predictive) เพื่อหาแนวทางรับมือ หรือวางกลยุทธ์ล่วงหน้า
2. ขอบเขตการทำงาน
เพื่อให้เห็นภาพง่ายขึ้น Data Analytics คือภาพใหญ่ที่ครอบคลุมการจัดการข้อมูลทั้งหมด โดยใช้สถิติและเทคโนโลยีมาประมวลผล เพื่อค้นหาเทรนด์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลก้อนโต
ในส่วน Data Analysis จะเป็นกระบวนการย่อยที่อยู่ข้างในนั้นอีกที มีขอบเขตที่แคบกว่า โดยจะเน้นโฟกัสแค่การหยิบข้อมูลเฉพาะกลุ่มมาปัดฝุ่น ทำความสะอาด และจัดระเบียบ เพื่อสรุปผลหาคำตอบตามโจทย์ที่เราตั้งไว้เท่านั้น
3. ผลลัพธ์และการนำไปใช้
ผลลัพธ์จากการทำ Data Analysis มักอยู่ในรูปแบบรายงาน หรือ Dashboard ที่อ่านเข้าใจง่าย ช่วยให้ผู้บริหารเห็นว่าเกิดอะไรขึ้นกับธุรกิจ และเกิดจากสาเหตุใด เช่น ทำไมยอดขายไตรมาสที่แล้วถึงลดลง
ส่วน Data Analytics จะนำข้อมูลมาต่อยอดเพื่อคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้น และช่วยวางแผนธุรกิจ เช่น วิเคราะห์ว่าไตรมาสหน้าควรจัดโปรโมชันแบบไหน เพื่อเพิ่มโอกาสให้ยอดขายเติบโตตามเป้าหมาย 20%
4. ทักษะและเครื่องมือ
ทักษะของนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) จะเน้นไปที่การใช้โปรแกรมพื้นฐานจนถึงระดับกลาง เช่น Excel, SQL รวมถึงเครื่องมือทำ Data Visualization อย่าง Tableau หรือ Power BI
แต่สำหรับฝั่ง Data Analytics ที่ต้องจัดการกับ Big Data จะต้องอาศัยทักษะการเขียนโปรแกรมเชิงลึก เช่น Python, R รวมถึงความรู้ด้าน Machine Learning และระบบฐานข้อมูลที่ซับซ้อนกว่า
ตารางเปรียบเทียบ Data Analysis vs Data Analytics
เพื่อให้เห็นภาพรวมที่ชัดเจนและเข้าใจง่ายที่สุด เราสามารถสรุปความแตกต่างมาแล้ว ดังนี้
| หัวข้อการเปรียบเทียบ | Data Analysis | Data Analytics |
| จุดโฟกัส | ทำความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น และเพราะอะไร | ใช้ข้อมูลทำความเข้าใจสถานการณ์ คาดการณ์อนาคต และช่วยตัดสินใจ |
| ขอบเขต | เน้นวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบคำถามที่ชัดเจน | ครอบคลุมตั้งแต่เตรียมข้อมูล วิเคราะห์ ไปจนถึงนำผลไปใช้ |
| วิธีการ | จัดกลุ่ม เปรียบเทียบ และหาความสัมพันธ์ของข้อมูล | ใช้การวิเคราะห์ สถิติ และโมเดลคาดการณ์ |
| ผลลัพธ์ | รายงาน Dashboard และข้อค้นพบ เช่น สาเหตุที่ยอดขายลดลง | แนวโน้มที่คาดว่าจะเกิดขึ้น และคำแนะนำ เช่น ควรจัดโปรโมชั่นแบบไหน |
องค์กรของคุณควรเลือกประยุกต์ใช้แบบไหน
องค์กรควรใช้ทั้ง Data Analysis และ Data Analytics ควบคู่กัน เพราะการเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตจะช่วยให้คาดการณ์และวางแผนอนาคตได้ดีขึ้น สำหรับธุรกิจที่เพิ่งเริ่มนำข้อมูลมาใช้ อาจเริ่มจาก Data Analysis เพื่อดูว่าตอนนี้ธุรกิจเป็นอย่างไร มีจุดแข็งตรงไหน และมีปัญหาอะไรที่ควรแก้ไข เมื่อจัดการข้อมูลได้เป็นระบบและเข้าใจสถานการณ์ของธุรกิจแล้ว จึงค่อยต่อยอดด้วย Data Analytics เพื่อคาดการณ์แนวโน้ม วางแผนล่วงหน้า และมองหาโอกาสในการเติบโต
เริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ต้องเริ่มจากการจัดการเอกสารที่ดี
ไม่ว่าองค์กรจะใช้ Data Analysis หรือ Data Analytics สิ่งสำคัญ คือการมีข้อมูลที่ถูกต้อง ครบถ้วน และพร้อมใช้งาน หากข้อมูลยังกระจัดกระจายอยู่ในเอกสารกระดาษ การรวบรวมและนำมาวิเคราะห์ก็อาจใช้เวลามากขึ้น ดังนั้น การเปลี่ยนเอกสารกระดาษเป็นไฟล์ดิจิทัล และจัดเก็บผ่านระบบจัดการเอกสาร ก็จะช่วยให้ค้นหาและเข้าถึงข้อมูลได้สะดวกขึ้น พร้อมกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงให้เหมาะสม
ซึ่งหากองค์กรของคุณกำลังมองหาระบบจัดการเอกสารเข้ามาช่วยจัดการข้อมูลในองค์กร Ditto มีระบบการจัดการเอกสาร (DMS) พร้อมช่วยคุณปรับเปลี่ยนการทำงานจากเดิมให้เข้าสู่ระบบดิจิทัล เปลี่ยนเอกสารกองใหญ่ให้อยู่ในรูปแบบ e-Document ให้กลายเป็นข้อมูลที่พร้อมใช้งาน และเมื่อข้อมูลถูกจัดเก็บอย่างเป็นระบบและตรวจสอบความถูกต้องแล้ว องค์กรก็จะสามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์ วางแผน และตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น ติดต่อ Ditto วันนี้ ได้ที่ 02-517-5555 หรือ Line @dittothailand เพื่อวางระบบจัดการเอกสารให้เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ
Frequently Asked Questions (FAQ)
Data Analysis กับ Data Analytics องค์กรควรเริ่มต้นจากสิ่งไหนก่อน?
องค์กรควรเริ่มต้นจาก Data Analysis ก่อน เพราะเป็นการทำความเข้าใจข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน เมื่อรู้ว่าที่ผ่านมาเกิดอะไรขึ้น และเพราะอะไร ก็จะสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นไปต่อยอดเพื่อทำ Data Analytics เพื่อคาดการณ์อนาคตต่อไปได้
ถ้าต้องการคาดการณ์ยอดขายปีหน้า ต้องใช้ Data Analysis หรือ Data Analytics?
ต้องใช้ Data Analytics เพราะเป็นการคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต และต้องอาศัยการสร้างโมเดลคาดการณ์ และดึงข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า ตลอดจนเทรนด์ตลาดมาคำนวณว่ายอดขายปีหน้าจะเป็นอย่างไร
การวิเคราะห์ข้อมูลจะแม่นยำขึ้นได้อย่างไร?
ความแม่นยำเริ่มต้นตั้งแต่การเก็บรวบรวมข้อมูล หากข้อมูลมีคุณภาพ ถูกต้อง ไม่ซ้ำซ้อน และถูกจัดเก็บในรูปแบบดิจิทัลที่พร้อมใช้งาน (Ready-to-use) อย่างเป็นระบบ การประมวลผลและการนำข้อมูลไปวิเคราะห์หา Insight ก็จะยิ่งมีความแม่นยำและเกิดข้อผิดพลาดน้อยลงเท่านั้น
