การให้คำปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์

การปฏิวัติทางดิจิทัลกำลังได้รับความนิยมมากขึ้นในอุตสาหกรรมที่ปรึกษา ผลลัพธ์คือมีโอกาสมากมายในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า อย่างไรก็ตาม ที่ปรึกษาจะต้องได้รับความรู้ใหม่เพื่อก้าวไปข้างหน้า วิธีที่บริษัทต่างๆ ใช้จ่ายไปกับการให้คำปรึกษาด้านการวิเคราะห์มีจำนวนเพิ่มขึ้นทั่วโลก การลงทุนอยู่ระหว่างการใช้จ่ายกับที่ปรึกษาภายนอกและการสร้างความสามารถภายในองค์กร

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นวิธีการแยกและสรุปผลจากข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น เทคโนโลยีนี้กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ใช้ปัญญาประดิษฐ์ สถิติ และความรู้ทางการตลาดขั้นสูง ผู้ใช้รวบรวมข้อมูลนี้เพื่อค้นหารูปแบบที่สำคัญในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การใช้การวิเคราะห์อัจฉริยะจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับการวัดประสิทธิภาพของบริษัท นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนที่เกิดขึ้นที่นั่นด้วย

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

โดยทั่วไปการวิเคราะห์ข้อมูลมีสี่ประเภท พวกเขาคือ:

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาให้ข้อมูลที่อธิบาย ตอบคำถามพื้นฐานว่าอะไร ใคร ที่ไหน เมื่อไร และจำนวนเท่าใด เป็นไปไม่ได้ที่จะมีแดชบอร์ดและเครื่องมือ Business Intelligence หากไม่มี เนื่องจากเป็นหัวใจสำคัญของการรายงาน เราสามารถแบ่งการวิเคราะห์เชิงพรรณนาออกเป็นสองกลุ่มเพิ่มเติมได้: รายงานสำเร็จรูปและการรายงานเฉพาะกิจ รายงานสำเร็จรูปประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับหัวข้อเฉพาะ ตัวอย่างคือรายงานรายเดือนที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพโฆษณา การรายงานเฉพาะกิจมักไม่ได้กำหนดเวลาไว้ มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการได้รับข้อมูลที่ดีขึ้นเกี่ยวกับปัญหาเฉพาะ คุณสามารถทำได้ผ่านโซเชียลมีเดียโดยการดูผู้คนที่มีปฏิสัมพันธ์กับเพจของคุณ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณได้รับข้อมูลประชากรอื่นๆ การรายงานเฉพาะกิจเป็นเรื่องที่ละเอียดอ่อนมาก และช่วยให้ผู้ชมของคุณเห็นภาพที่ใหญ่ขึ้น

2. การวิเคราะห์การวินิจฉัย

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยตอบคำถามว่าเหตุใดจึงเกิดเหตุการณ์บางอย่างขึ้น โดยจะวัดข้อมูลในอดีตเทียบกับข้อมูลประเภทอื่นๆ การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยทำให้คุณเจาะลึกได้ ช่วยให้คุณค้นหาการพึ่งพาและค้นหารูปแบบ ธุรกิจใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์นี้เพื่อรับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาเฉพาะ องค์กรจำเป็นต้องมีข้อมูลโดยละเอียดอยู่ตลอดเวลา มิฉะนั้น การรวบรวมข้อมูลอาจดูเหมือนเป็นข้อมูลเดี่ยวสำหรับแต่ละความท้าทายและใช้เวลานานมากขึ้น การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะแจ้งเตือนคุณก่อนที่จะเกิดปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ช่วยให้คุณทราบถึงพนักงานที่ใช้เวลาทำงานน้อยกว่าที่ควรจะเป็น

3. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้คุณมีข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคต ใช้การค้นพบการวิเคราะห์ทั้งเชิงพรรณนาและเชิงวินิจฉัย ช่วยให้คุณค้นพบคลัสเตอร์ แนวโน้ม และข้อยกเว้น จากนั้นคุณสามารถคาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ ดังนั้นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงเป็นเครื่องมือพยากรณ์ที่สำคัญ แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่การคาดการณ์ก็เป็นเพียงการประมาณการเท่านั้น ความถูกต้องแม่นยำขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล ดังนั้นจึงต้องมีการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างสม่ำเสมอและการรักษาอย่างระมัดระวัง

4. การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะกำหนดการดำเนินการเพื่อป้องกันปัญหาใดๆ ในอนาคต นอกจากนี้ยังใช้ประโยชน์จากแนวโน้มที่มีแนวโน้มทั้งหมด การวิเคราะห์ประเภทนี้เป็นที่ที่ข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาท การสร้างแบบจำลองทางสถิติเกี่ยวข้องกับการประเมินสถานการณ์เพื่อพิสูจน์หรือหักล้างสมมติฐาน AI เกี่ยวข้องกับการทำนายผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นโดยพิจารณาจากตัวแปรหลายตัว

การให้คำปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกธุรกิจ สามารถช่วยพวกเขาในการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ได้ นอกจากนี้ยังทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ให้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้นและตรวจจับความท้าทายและโอกาส ทำให้การคาดการณ์สามารถลดแรงงานและต้นทุน จึงช่วยประหยัดเวลา