4.2 การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล
4.2 การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล
การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการนำข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาใช้ประโยชน์ให้ได้อย่างเต็มศักยภาพ ด้วยการใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัย เช่น Big Data Analytics, Machine Learning, และ Artificial Intelligence (AI) องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้เป็นอย่างดี เพื่อให้เกิดข้อสรุปหรือคำแนะนำที่สามารถใช้ในการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ ขั้นตอนที่สำคัญในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่
4.2.1 การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งาน เป็น กระบวนการแปลงข้อมูลดิบ (raw data) ให้เป็นข้อมูล (data) ที่มีประโยชน์ โดยประกอบด้วย
- การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) เป็นการตรวสอบข้อมูล ก่อนทำการลบข้อมูลที่มีความผิดพลาด ข้อมูลซ้ำซ้อน และข้อมูลไม่สมบูรณ์
- การแปลงข้อมูล เป็นการแปลงรูปแบบข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมกับการวิเคราะห์
- การรวบรวมข้อมูล (Data Integration) เป็นการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าด้วยกัน
- การเลือกฟีเจอร์ (Feature Selection)
- การเปลี่ยนรูปแบบข้อมูล (Data Transformation) เพื่อให้ข้อมูลเป็นไปตามรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์
4.2.2 การประมวลผลข้อมูล (Data Processing) คือ กระบวนการค้นหาความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล เป็นการใช้เทคโนโลยี เพื่อตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อค้นหาแนวโน้ม เพื่อสร้างโมเดลทายความ (Predictive Modeling) เพื่อสร้างแนวคิดใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ (เช่น Machine Learning และ AI) เพื่อช่วยในการทำนายและตัดสินใจ เพื่อประมวลผลข้อมูลที่มากมายและมีความซับซ้อน เช่น Big Data Analytics เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีปริมาณมาก หรือเพื่อการใช้เทคนิคการประมวลผลกระบวนการความร่วมมือ (Collaborative Processing) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน การวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่
- การวิเคราะห์เชิงพรรณนา วิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบายสิ่งที่เกิดขึ้น
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น
- การวิเคราะห์เชิงแนะนำ (prescriptive) วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแนะนำแนวทางปฏิบัติ
4.2.3 เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล ปัจจุบันมีเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายชนิด เช่น
- เครื่องมือ Business intelligence (BI tools) เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา
- เครื่องมือ Machine learning (ML tools) เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์
- เครื่องมือ Artificial intelligence (AI tools) เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิง prescriptive
4.2.4 การสร้างข้อสรุปและคำแนะนำ (Insights and Recommendations) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อสรุปที่สำคัญและคำแนะนำที่มีประสิทธิภาพต่อองค์กร โดยการนำเสนอข้อมูลที่ได้ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและมีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยในการตัดสินใจและการวางแผนในอนาคต
ด้วยการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคโนโลยีที่ทันสมัย องค์กรสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่เพื่อแสดงแนวโน้ม สร้างคำแนะนำ และสร้างความเข้าใจที่ลึกซึ้งในธุรกิจของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ
-------------------------------------------------
ที่มา
ข้อมูลภาพ www.iok2u.com
-------------------------------------------------
ดูข้อมูลเพิ่มเติมคลิก
Digital Transformation การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล รวมข้อมูล
-------------------------------------------------