การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูลคือการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งรวมถึงเครื่องมือ เทคโนโลยี และกระบวนการมากมายที่ใช้ในการหาแนวโน้มและแก้ไขปัญหาโดยการใช้ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยกำหนดกระบวนการทางธุรกิจ ปรับปรุงการตัดสินใจ และส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจ

ทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้บริษัทมองเห็นและเข้าใจกระบวนการและบริการของตนอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าและปัญหาของลูกค้า โดยเปลี่ยนกระบวนทัศน์นอกเหนือจากข้อมูล เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลเชิงลึกกับการกระทำ บริษัทต่างๆ สามารถสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่เป็นส่วนตัว สร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลที่เกี่ยวข้อง เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และเพิ่มผลผลิตของพนักงาน

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร

ข้อมูลขนาดใหญ่อธิบายชุดข้อมูลที่หลากหลายจำนวนมาก—แบบมีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งมีโครงสร้าง— ซึ่งสร้างขึ้นอย่างต่อเนื่องด้วยความเร็วสูงและมีปริมาณมาก ข้อมูลขนาดใหญ่มักวัดเป็นเทราไบต์หรือเพตะไบต์ หนึ่งเพตะไบต์มีค่าเท่ากับ 1,000,000 กิกะไบต์ เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น ให้พิจารณาว่าภาพยนตร์ HD หนึ่งเรื่องมีข้อมูลประมาณ 4 กิกะไบต์ หนึ่งเพตะไบต์เทียบเท่ากับภาพยนตร์ 250,000 เรื่อง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่วัดได้ทุกที่ตั้งแต่หลายร้อยถึงหลายพันถึงหลายล้านเพตะไบต์

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกระบวนการในการค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเหล่านี้ต้องการเครื่องมือและเทคโนโลยีเฉพาะ พลังการคำนวน และพื้นที่เก็บข้อมูลที่รองรับได้

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ดำเนินการตามห้าขั้นตอนต่อไปนี้ไม่ว่าจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใดๆ ก็ตาม 

  1. การเก็บรวบรวมข้อมูล
  2. พื้นที่จัดเก็บข้อมูล
  3. การประมวลผลข้อมูล
  4. การล้างข้อมูล
  5. การวิเคราะห์ข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูล

ซึ่งรวมถึงการระบุแหล่งที่มาของข้อมูลและการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเหล่านั้น การเก็บรวบรวมข้อมูลเป็นไปตามกระบวนการ ETL หรือ ELT

ETL – แตกไฟล์ แปลงไฟล์ โหลดไฟล์

ใน ETL ข้อมูลที่สร้างขึ้นจะถูกแปลงเป็นรูปแบบมาตรฐานก่อนแล้วจึงถูกโหลดลงในที่จัดเก็บข้อมูล

ELT – แตกไฟล์ โหลดไฟล์ แปลงไฟล์

ใน ELT ข้อมูลจะถูกโหลดลงในที่จัดเก็บข้อมูลก่อนแล้วจึงแปลงเป็นรูปแบบที่ต้องการ

พื้นที่จัดเก็บข้อมูล

จากความซับซ้อนของข้อมูล ข้อมูลสามารถถูกย้ายไปยังที่จัดเก็บข้อมูลได้ เช่น คลังข้อมูลบนคลาวด์ หรือที่จัดเก็บข้อมูลดิบ เครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะสามารถเข้าถึงได้เมื่อจำเป็น

การเปรียบเทียบระหว่างที่จัดเก็บข้อมูลดิบกับคลังข้อมูล

คลังข้อมูลคือฐานข้อมูลที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ได้มาจากระบบธุรกรรมและแอปพลิเคชันหน่วยธุรกิจ โครงสร้างและรูปแบบข้อมูลถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาและการรายงานที่รวดเร็ว ข้อมูลจะได้รับการตัดทอน เสริมแต่ง และปรับเปลี่ยนเพื่อให้สามารถใช้เป็น “แหล่งที่มาของความจริงเพียงหนึ่งเดียว” ที่ผู้ใช้จะเชื่อถือได้ ตัวอย่างข้อมูลประกอบด้วยโปรไฟล์ลูกค้าและข้อมูลผลิตภัณฑ์

Data Lakeนั้นแตกต่างเพราะมันสามารถจัดเก็บทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างโดยไม่ต้องประมวลผลเพิ่มเติม โครงสร้างหรือรูปแบบของข้อมูลจะไม่ได้ถูกกำหนดเมื่อข้อมูลถูกบันทึก ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดของคุณได้โดยไม่ต้องมีการออกแบบที่รอบคอบ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งหากไม่ทราบการใช้ข้อมูลในอนาคต ตัวอย่างข้อมูลได้แก่ เนื้อหาในโซเชียลมีเดีย ข้อมูลอุปกรณ์ IoT และข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กันจากแอปมือถือ

โดยทั่วไปองค์กรต้องการทั้ง Data Lake และคลังข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล AWS Lake FormationและAmazon Redshiftสามารถดูแลความต้องการข้อมูลของคุณได้

การประมวลผลข้อมูล

เมื่อมีข้อมูล จะต้องมีการแปลงและจัดระเบียบเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องจากการสืบค้นวิเคราะห์ ตัวเลือกในการประมวลผลข้อมูลมีไว้เพื่อการดำเนินการดังกล่าว ทางเลือกของแนวทางขึ้นอยู่กับทรัพยากรการคำนวณและการวิเคราะห์ที่มีให้สำหรับการประมวลผลข้อมูล

การประมวลผลแบบรวมศูนย์ 

การประมวลผลทั้งหมดเกิดขึ้นบนเซิร์ฟเวอร์กลางที่โฮสต์ข้อมูลทั้งหมด

การประมวลผลแบบกระจาย 

ข้อมูลถูกแจกจ่ายและเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกัน

การประมวลผลเป็นชุด 

ข้อมูลบางส่วนจะถูกสะสมไปตามกาลเวลา และจะถูกประมวลผลเป็นชุดๆ

การประมวลผลแบบเรียลไทม์

ข้อมูลได้รับการประมวลผลอย่างต่อเนื่อง การคำนวณจะเสร็จสิ้นภายในไม่กี่วินาที 

การล้างข้อมูล

การล้างข้อมูลเกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดเพื่อหาข้อผิดพลาด เช่น การทำซ้ำ ความไม่สอดคล้อง ความซ้ำซ้อน หรือรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง  นอกจากนี้ยังใช้เพื่อกรองข้อมูลที่ไม่ต้องการสำหรับการวิเคราะห์

การวิเคราะห์ข้อมูล

นี่คือขั้นตอนในการแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ต่อไปนี้คือการวิเคราะห์ข้อมูลสี่ประเภท

1. การวิเคราะห์แบบพรรณนา

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น หรือเกิดอะไรขึ้นในสภาพแวดล้อมของข้อมูล เป็นลักษณะการแสดงข้อมูลด้วยภาพ เช่น แผนภูมิวงกลม แผนภูมิแท่ง เส้นกราฟ ตาราง หรือการบรรยายที่สร้างขึ้น

2. การวิเคราะห์แบบวินิจฉัย

การวิเคราะห์แบบวินิจฉัยคือการตรวจสอบข้อมูลแบบเจาะลึกหรือแบบละเอียดเพื่อทำความเข้าใจถึงสาเหตุ เป็นลักษณะการแสดงข้อมูลด้วยการใช้เทคนิคต่างๆ กัน เช่น การเจาะลึก การค้นพบข้อมูล การขุดข้อมูล และการหาความสัมพันธ์ ในแต่ละเทคนิคเหล่านี้ มีการดำเนินการและการแปลงข้อมูลหลายแบบที่ถูกนำมาใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลดิบ

3. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับแนวโน้มในอนาคต เป็นลักษณะการแสดงข้อมูลด้วยการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การพยากรณ์ การจับคู่รูปแบบ และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ ในแต่ละเทคนิคเหล่านี้ คอมพิวเตอร์ได้ถูกตั้งค่าให้ย้อนกลับไปหาการเชื่อมต่อที่เป็นเหตุเป็นผลในข้อมูล

4. ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ

ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำจะต่อยอดจากข้อมูลที่คาดการณ์ ไม่เพียงแต่คาดการณ์สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น แต่ยังแนะนำการตอบสนองที่เหมาะสมที่สุดต่อผลลัพธ์นั้นด้วย โดยสามารถวิเคราะห์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากตัวเลือกต่างๆ และแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เป็นลักษณะการแสดงข้อมูลด้วยการวิเคราะห์กราฟ การจำลอง การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อน นิวรัลเน็ตเวิร์ก และกลไกการแนะนำ

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ มีอะไรบ้าง

มีการใช้เทคนิคการคำนวณหลายอย่างในการวิเคราะห์ข้อมูล ต่อไปนี้คือบางส่วนที่พบบ่อยที่สุด

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นเทคโนโลยีที่ใช้เพื่อทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตอบสนองต่อภาษาที่มนุษย์พูดและเขียน นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เทคนิคนี้ในการประมวลผลข้อมูล เช่น บันทึกย่อ คำสั่งเสียง และข้อความแชท

การขุดข้อความ

นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้การขุดข้อความเพื่อระบุแนวโน้มในข้อมูลข้อความ เช่น อีเมล ทวีต งานวิจัย และบล็อกโพสต์ มันสามารถใช้สำหรับการจัดเรียงเนื้อหาข่าว ความคิดเห็นของลูกค้า และอีเมลของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์

การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์คือการตรวจสอบข้อมูลที่สร้างโดยเซ็นเซอร์ต่างๆ ใช้สำหรับการคาดเดาการบำรุงรักษาเครื่องจักร การติดตามการจัดส่ง และกระบวนการทางธุรกิจอื่นๆ ที่เครื่องจักรสร้างข้อมูล

การวิเคราะห์ค่าผิดปกติ

การวิเคราะห์ค่าผิดปกติหรือการตรวจจับความผิดปกติระบุจุดข้อมูลและเหตุการณ์ที่เบี่ยงเบนไปจากข้อมูลที่เหลือ

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำแบบอัตโนมัติได้หรือไม่

ได้ นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพได้ การวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติคือแนวปฏิบัติของการใช้ระบบคอมพิวเตอร์เพื่อดำเนินการวิเคราะห์โดยแทบไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์หรือไม่มีเลย กลไกเหล่านี้มีความซับซ้อนแตกต่างกันไป มีตั้งแต่สคริปต์ธรรมดาหรือบรรทัดของโค้ดไปจนถึงเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ดำเนินการสร้างแบบจำลองข้อมูล การค้นพบคุณลักษณะ และการวิเคราะห์ทางสถิติ

ตัวอย่างเช่น บริษัทรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์อาจใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อรวบรวมข้อมูลจากกิจกรรมบนเว็บจำนวนมาก ทำการวิเคราะห์เพิ่มเติม จากนั้นใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่อแสดงผลลัพธ์และสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำโดยบุคคลภายนอกได้หรือไม่

ได้ บริษัทต่างๆ สามารถนำความช่วยเหลือภายนอกมาวิเคราะห์ข้อมูลได้ การวิเคราะห์ข้อมูลจากบุคคลภายนอกช่วยให้ทีมผู้บริหารและผู้บริหารระดับสูงสามารถมุ่งเน้นไปที่การดำเนินงานหลักอื่นๆ ของธุรกิจ ทีมวิเคราะห์ธุรกิจโดยเฉพาะเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาของตน พวกเขารู้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลล่าสุดและเป็นผู้เชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูล ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบุรูปแบบ และคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้สำเร็จ อย่างไรก็ตาม การถ่ายทอดความรู้และการรักษาความลับของข้อมูลอาจเป็นความท้าทายทางธุรกิจเมื่อมีการใช้บุคคลภายนอก

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้บนชุดข้อมูลจากแหล่งที่มาของข้อมูลลูกค้าต่างๆ เช่น

• การสำรวจลูกค้าโดยบริษัทอื่น
• ข้อมูลบันทึกการซื้อของลูกค้า
• กิจกรรมโซเชียลมีเดีย
• คอมพิวเตอร์คุกกี้
• สถิติเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน

การวิเคราะห์สามารถเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่ เช่น ความชอบของลูกค้า หน้ายอดนิยมบนเว็บไซต์ ระยะเวลาที่ลูกค้าใช้ในการท่องเว็บ ความคิดเห็นของลูกค้า และการโต้ตอบกับแบบฟอร์มเว็บไซต์ สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

กรณีศึกษา: Nextdoor ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างไร

Nextdoor เป็นศูนย์กลางการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้และมีการแลกเปลี่ยนข้อมูล สินค้า และบริการที่เป็นประโยชน์ ด้วยการใช้พลังของชุมชนท้องถิ่น Nextdoor ช่วยให้ผู้คนมีชีวิตที่มีความสุขและมีความหมายมากขึ้น Nextdoor ใช้ โซลูชันการวิเคราะห์ของ Amazon เพื่อวัดการมีส่วนร่วมของลูกค้าและประสิทธิภาพของคำแนะนำ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ลูกค้าสร้างการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นและดูเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นในแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้แคมเปญทางการตลาดมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยขจัดการคาดเดาทางการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การสร้างเนื้อหา และการบริการลูกค้า ช่วยให้บริษัทต่างๆ เปิดตัวเนื้อหาที่เป็นเป้าหมายและปรับแต่งโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลยังให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับวิธีการทำงานของแคมเปญทางการตลาด การกำหนดเป้าหมาย ข้อความ และครีเอทีฟโฆษณาทั้งหมดสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้านการตลาดโดยสร้างยอดขายมากขึ้นและมีการสูญเสียค่าโฆษณาน้อยลง

กรณีศึกษา: Zynga ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงแคมเปญทางการตลาดได้อย่างไร

Zynga เป็นหนึ่งในบริษัทเกมมือถือที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลก โดยมีเกมยอดฮิตอย่างWords With Friends, Zynga Poker และ FarmVille เกมเหล่านี้ได้รับการติดตั้งโดยผู้เล่นมากกว่าหนึ่งพันล้านคนทั่วโลก รายได้ของ Zynga มาจากการซื้อในแอป ดังนั้นพวกเขาจึงวิเคราะห์การกระทำของผู้เล่นในเกมแบบเรียลไทม์โดยใช้บริการที่มีการจัดการของ Amazon สำหรับ Apache Flink เพื่อวางแผนแคมเปญทางการตลาดในเกมให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทปรับปรุงกระบวนการ ลดความสูญเสีย และเพิ่มรายได้ ตารางการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ ปรับปรุงบัญชีรายชื่อพนักงาน และการจัดการซัพพลายเชนที่มีประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจได้อย่างทวีคูณ

กรณีศึกษา: BT Group ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานได้อย่างไร

BT Group เป็นเครือข่ายโทรคมนาคมและเครือข่ายชั้นนำของสหราชอาณาจักร ให้บริการลูกค้าใน 180 ประเทศ ทีมสนับสนุนเครือข่ายของ BT Group ใช้บริการที่มีการจัดการของ Amazon สำหรับ Apache Flink เพื่อรับมุมมองแบบเรียลไทม์ของการโทรผ่านเครือข่ายในสหราชอาณาจักร วิศวกรสนับสนุนเครือข่ายและนักวิเคราะห์ข้อบกพร่องใช้ระบบนี้เพื่อระบุ ตอบสนอง และแก้ไขปัญหาในเครือข่ายได้สำเร็จ

กรณีศึกษา: Flutter ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการทำเกมได้อย่างไร

Flutter Entertainment เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการด้านกีฬาและเกมออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ภารกิจของพวกเขาคือการนำความบันเทิงให้กับลูกค้ากว่า 14 ล้านคนอย่างปลอดภัย มีความรับผิดชอบ และยั่งยืน ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Flutter ได้รับข้อมูลจากระบบต้นทางส่วนใหญ่มากขึ้นเรื่อยๆ การรวมกันของปริมาณและปัจจัยที่แฝงอยู่ทำให้เกิดความท้าทายขึ้นอย่างต่อเนื่อง Amazon Redshift ช่วยให้ Flutter ปรับขนาดตามความต้องการที่เพิ่มขึ้นแต่ยังได้รับประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทางที่สม่ำเสมอ

การวิเคราะห์ข้อมูลบอกเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์

องค์กรใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุและจัดลำดับความสำคัญของคุณลักษณะใหม่ ๆ สำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ พวกเขาสามารถวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า นำเสนอคุณสมบัติเพิ่มเติมในเวลาที่น้อยลง และเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ได้เร็วยิ่งขึ้น

กรณีศึกษา: GE ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการนำส่งผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร

GE Digital เป็นบริษัทในเครือของ General Electric GE Digital มีผลิตภัณฑ์และบริการซอฟต์แวร์มากมายในแวดวงที่แตกต่างกัน หนึ่งผลิตภัณฑ์ถูกเรียกว่า Proficy Manufacturing Data Cloud Amazon Redshift ให้อำนาจพวกเขาในการปรับปรุงการแปลงข้อมูลและเวลาในการตอบสนองของข้อมูลอย่างมาก เพื่อพวกเขาสามารถส่งมอบคุณสมบัติให้กับลูกค้าได้มากขึ้น 

การวิเคราะห์ข้อมูลรองรับการปรับขนาดของการดำเนินการข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลนำเสนอการทำงานอัตโนมัติของข้อมูลหลายอย่าง เช่น การย้ายข้อมูล การเตรียมการ การรายงาน และการผสานรวม ขจัดความไร้ประสิทธิภาพแบบแมนนวล และลดเวลาและชั่วโมงแรงงานที่จำเป็นในการดำเนินการข้อมูลให้เสร็จสิ้น รองรับการปรับขนาดและช่วยให้คุณขยายแนวคิดใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว

กรณีศึกษา: FactSet ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการรวมลูกค้าได้อย่างไร

ภารกิจของ FactSet คือการเป็นแพลตฟอร์มเปิดชั้นนำสำหรับทั้งเนื้อหาและการวิเคราะห์ การย้ายข้อมูลเป็นกระบวนการขนาดใหญ่ สมาชิกในทีมหลายคนในฝั่งลูกค้า และบุคคลจำนวนหนึ่งในฝั่ง FactSet ทุกครั้งที่มีปัญหา เป็นเรื่องยากที่จะทราบได้ว่าการเคลื่อนไหวของข้อมูลผิดพลาดในส่วนใดของกระบวนการ Amazon Redshift ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการและช่วยให้ลูกค้าของ FactSet สามารถปรับขนาดได้เร็วขึ้น และนำข้อมูลมาเพื่อตอบสนองความต้องการมากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้ในธุรกิจอย่างไร

ธุรกิจเก็บข้อมูลสถิติ ข้อมูลเชิงปริมาณ และข้อมูลมากมายที่ลูกค้าเผชิญและข้อมูลจากช่องทางภายใน แต่การหาข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจะใช้การวิเคราะห์อย่างรอบคอบของข้อมูลจำนวนมาก นี้ไม่ได้เป็นความสำเร็จเล็ก ๆ ดูตัวอย่างบางส่วนว่าการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจได้อย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้บนชุดข้อมูลจากแหล่งที่มาของข้อมูลลูกค้าต่างๆ เช่น

  • การสำรวจลูกค้าโดยบริษัทอื่น
  • ข้อมูลบันทึกการซื้อของลูกค้า
  • กิจกรรมโซเชียลมีเดีย
  • คอมพิวเตอร์คุกกี้
  • สถิติเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน

การวิเคราะห์สามารถเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่ เช่น ความชอบของลูกค้า หน้ายอดนิยมบนเว็บไซต์ ระยะเวลาที่ลูกค้าใช้ในการท่องเว็บ ความคิดเห็นของลูกค้า และการโต้ตอบกับแบบฟอร์มเว็บไซต์ สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

กรณีศึกษา: Nextdoor ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างไร

Nextdoor เป็นศูนย์กลางการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้และมีการแลกเปลี่ยนข้อมูล สินค้า และบริการที่เป็นประโยชน์ ด้วยการใช้พลังของชุมชนท้องถิ่น Nextdoor ช่วยให้ผู้คนมีชีวิตที่มีความสุขและมีความหมายมากขึ้น Nextdoor ใช้โซลูชันการวิเคราะห์ของ Amazon เพื่อวัดการมีส่วนร่วมของลูกค้าและประสิทธิภาพของคำแนะนำ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ลูกค้าสร้างการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นและดูเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นในแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้แคมเปญทางการตลาดมีประสิทธิภาพ 

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยขจัดการคาดเดาทางการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การสร้างเนื้อหา และการบริการลูกค้า ช่วยให้บริษัทต่างๆ เปิดตัวเนื้อหาที่เป็นเป้าหมายและปรับแต่งโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลยังให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับวิธีการทำงานของแคมเปญทางการตลาด การกำหนดเป้าหมาย ข้อความ และครีเอทีฟโฆษณาทั้งหมดสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้านการตลาดโดยสร้างยอดขายมากขึ้นและมีการสูญเสียค่าโฆษณาน้อยลง

กรณีศึกษา: Zynga ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงแคมเปญทางการตลาดได้อย่างไร

Zynga เป็นหนึ่งในบริษัทเกมมือถือที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลก โดยมีเกมยอดฮิตอย่าง Words With Friends, Zynga Poker และ FarmVille เกมเหล่านี้ได้รับการติดตั้งโดยผู้เล่นมากกว่าหนึ่งพันล้านคนทั่วโลก รายได้ของ Zynga มาจากการซื้อในแอป ดังนั้นพวกเขาจึงวิเคราะห์การกระทำของผู้เล่นในเกมแบบเรียลไทม์โดยใช้บริการที่มีการจัดการของ Amazon สำหรับ Apache Flink เพื่อวางแผนแคมเปญทางการตลาดในเกมให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทปรับปรุงกระบวนการ ลดความสูญเสีย และเพิ่มรายได้ ตารางการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ ปรับปรุงบัญชีรายชื่อพนักงาน และการจัดการซัพพลายเชนที่มีประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจได้อย่างทวีคูณ

กรณีศึกษา: BT Group ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานได้อย่างไร

BT Group เป็นเครือข่ายโทรคมนาคมและเครือข่ายชั้นนำของสหราชอาณาจักร ให้บริการลูกค้าใน 180 ประเทศ ทีมสนับสนุนเครือข่ายของ BT Group ใช้บริการที่มีการจัดการของ Amazon สำหรับ Apache Flink เพื่อรับมุมมองแบบเรียลไทม์ของการโทรผ่านเครือข่ายในสหราชอาณาจักร วิศวกรสนับสนุนเครือข่ายและนักวิเคราะห์ข้อบกพร่องใช้ระบบนี้เพื่อระบุ ตอบสนอง และแก้ไขปัญหาในเครือข่ายได้สำเร็จ

กรณีศึกษา: Flutter ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการทำเกมได้อย่างไร

Flutter Entertainment เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการด้านกีฬาและเกมออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ภารกิจของพวกเขาคือการนำความบันเทิงให้กับลูกค้ากว่า 14 ล้านคนอย่างปลอดภัย มีความรับผิดชอบ และยั่งยืน ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Flutter ได้รับข้อมูลจากระบบต้นทางส่วนใหญ่มากขึ้นเรื่อยๆ การรวมกันของปริมาณและปัจจัยที่แฝงอยู่ทำให้เกิดความท้าทายขึ้นอย่างต่อเนื่อง Amazon Redshift ช่วยให้ Flutter ปรับขนาดตามความต้องการที่เพิ่มขึ้นแต่ยังได้รับประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทางที่สม่ำเสมอ

การวิเคราะห์ข้อมูลบอกเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์

องค์กรใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุและจัดลำดับความสำคัญของคุณลักษณะใหม่ ๆ สำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ พวกเขาสามารถวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า นำเสนอคุณสมบัติเพิ่มเติมในเวลาที่น้อยลง และเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ได้เร็วยิ่งขึ้น

กรณีศึกษา: GE ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการนำส่งผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร

GE Digital เป็นบริษัทในเครือของ General Electric GE Digital มีผลิตภัณฑ์และบริการซอฟต์แวร์มากมายในแวดวงที่แตกต่างกัน หนึ่งผลิตภัณฑ์ถูกเรียกว่า Proficy Manufacturing Data Cloud

Amazon Redshift ให้อำนาจพวกเขาในการปรับปรุงการแปลงข้อมูลและเวลาในการตอบสนองของข้อมูลอย่างมาก เพื่อพวกเขาสามารถส่งมอบคุณสมบัติให้กับลูกค้าได้มากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลรองรับการปรับขนาดของการดำเนินการข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลนำเสนอการทำงานอัตโนมัติของข้อมูลหลายอย่าง เช่น การย้ายข้อมูล การเตรียมการ การรายงาน และการผสานรวม ขจัดความไร้ประสิทธิภาพแบบแมนนวล และลดเวลาและชั่วโมงแรงงานที่จำเป็นในการดำเนินการข้อมูลให้เสร็จสิ้น รองรับการปรับขนาดและช่วยให้คุณขยายแนวคิดใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว

กรณีศึกษา: FactSet ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการรวมลูกค้าได้อย่างไร

ภารกิจของ FactSet คือการเป็นแพลตฟอร์มเปิดชั้นนำสำหรับทั้งเนื้อหาและการวิเคราะห์ การย้ายข้อมูลเป็นกระบวนการขนาดใหญ่ สมาชิกในทีมหลายคนในฝั่งลูกค้า และบุคคลจำนวนหนึ่งในฝั่ง FactSet ทุกครั้งที่มีปัญหา เป็นเรื่องยากที่จะทราบได้ว่าการเคลื่อนไหวของข้อมูลผิดพลาดในส่วนใดของกระบวนการ Amazon Redshift ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการและช่วยให้ลูกค้าของ FactSet สามารถปรับขนาดได้เร็วขึ้น และนำข้อมูลมาเพื่อตอบสนองความต้องการมากขึ้น

AWS สามารถช่วยการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร

AWS นำเสนอบริการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม ปลอดภัย ปรับขนาดได้และคุ้มค่า บริการวิเคราะห์ของ AWS ตอบสนองความต้องการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด และช่วยให้องค์กรทุกขนาดและทุกอุตสาหกรรมสามารถสร้างธุรกิจใหม่ด้วยข้อมูลได้ AWS เสนอบริการที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ซึ่งให้ประสิทธิภาพราคาดีที่สุด: การเคลื่อนย้ายข้อมูล พื้นที่เก็บข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลดิบ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แมชชีนเลิร์นนิ่ง และทุกสิ่งที่เกี่ยวข้อง 

  • บริการวิเคราะห์ข้อมูลของ Amazon Kinesis เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการแปลงและวิเคราะห์ข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ด้วย Apache Flink มีฟังก์ชันในตัวเพื่อกรอง รวบรวม และแปลงข้อมูลการสตรีมสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง
  • Amazon Redshiftให้คุณสืบค้นและรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือแบบกึ่งโครงสร้างขนาดเอกซะไบต์ในคลังข้อมูล ฐานข้อมูลในการดำเนินงาน และใน Data Lake
  • Amazon QuickSight เป็นบริการข่าวกรองธุรกิจ (BI) ที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิ่ง ปรับขนาดได้และไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับระบบคลาวด์ ด้วยการใช้ QuickSight คุณสามารถสร้างและเผยแพร่แดชบอร์ด BI เชิงโต้ตอบที่มีข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิ่งได้อย่างง่ายดาย
  • Amazon OpenSearch Service ทำให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกเชิงโต้ตอบ การตรวจสอบแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ การค้นหาเว็บไซต์และอื่นๆ

คุณสามารถเริ่มต้นการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลกับเราโดยใช้สิ่งต่อไปนี้

  • AWS Data Lab – การมีส่วนร่วมทางวิศวกรรมร่วมกันระหว่างลูกค้าและทรัพยากรทางเทคนิคของ AWS เพื่อเร่งความเร็วของข้อมูลและความคิดริเริ่มด้านการวิเคราะห์ 
  • โปรแกรม AWS D2E – ความร่วมมือกับ AWS เพื่อการขับเคลื่อนที่เร็วขึ้น แม่นยำมากขึ้น และมุ่งมั่นได้สูงขึ้น

ลงทะเบียนสำหรับบัญชีฟรี หรือติดต่อเราเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

 

ขั้นตอนต่อไปบน AWS

ดูแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์
ดูบริการด้านการวิเคราะห์ฟรี 
ลงชื่อสมัครใช้บัญชีฟรี

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที 

ลงชื่อสมัครใช้งาน 
เริ่มต้นการสร้างใน Console

เริ่มต้นสร้างด้วย AWS ใน AWS Management Console

ลงชื่อเข้าใช้