การนำความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์มาใช้

ความคล่องแคล่วด้านข้อมูล

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

เกินกว่าการสำรวจและอธิบายข้อมูล

• ก้าวข้ามการวิเคราะห์เชิงสำรวจหรือการอธิบายข้อมูลขั้นพื้นฐาน
• วิธีการวิเคราะห์ขั้นสูง ได้แก่:
  • การวิเคราะห์ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • การสร้าง แดชบอร์ด KPI
  • การพัฒนา โมเดลพยากรณ์

การรับรู้เทคนิคที่มีอยู่

• ผู้ที่มีความคล่องแคล่วด้านข้อมูลไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญรายละเอียดของวิธีการวิเคราะห์ขั้นสูง
• แต่ควรรู้จักและเข้าใจศักยภาพของวิธีการเหล่านั้น
• และทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล
• เพื่อนำโซลูชันการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพมาใช้ได้จริง

การระบุกรณีการใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง

• ผู้ที่มีความคล่องแคล่วด้านข้อมูลสามารถระบุกรณีการใช้งานทางธุรกิจสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูงได้
• ตัวอย่างเช่น:
  • ผู้จัดการฝ่ายการตลาดมองเห็นศักยภาพของการพยากรณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า เพื่อวางกลยุทธ์รักษาลูกค้า

การทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล

• การทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลคือกุญแจสู่ความสำเร็จ
• ฝ่ายธุรกิจนำความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมาเสริม
• ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลนำความรู้ทางเทคนิคมาเติมเต็ม
• สภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันนี้ส่งเสริมนวัตกรรม เมื่อความเข้าใจธุรกิจและความเชี่ยวชาญทางเทคนิคมาบรรจบกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

การทำความเข้าใจข้อจำกัด

• ประสิทธิผลของวิธีการวิเคราะห์ขั้นสูงขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลนำเข้า
  • การจัดการค่าที่หายไปและค่าผิดปกติถือเป็นสิ่งสำคัญ
• ต้องการ:
  • ทักษะเฉพาะทาง
  • ทรัพยากรด้านการคำนวณ
  • เวลา

ตัวอย่าง: การสมดุลระหว่างความแม่นยำและข้อจำกัดด้านเวลา

• ผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการของร้านค้าปลีกต้องการพัฒนาการพยากรณ์ความต้องการเพื่อช่วยตัดสินใจเติมสินค้าอย่างมีข้อมูล
• โมเดลที่ซับซ้อนอาจให้ความแม่นยำสูงกว่า แต่ต้องใช้เวลาและทรัพยากรมาก
• จึงเลือกใช้แนวทางที่เรียบง่ายกว่าเพื่อสมดุลระหว่างความแม่นยำและข้อจำกัดด้านเวลา

มาฝึกกันเถอะ!

ความคล่องแคล่วด้านข้อมูล