ธุรกิจที่เพิ่งเริ่มใช้การวิเคราะห์บางครั้งอาจสับสนกับความแตกต่างระหว่างข้อมูลข้อมูลกับข้อมูลเชิงลึก ความแตกต่างอาจดูสับสนในตอนแรก แต่จะเข้าใจได้ง่ายเมื่อคุณเห็นว่าพวกเขาทํางานร่วมกันอย่างไร การทําความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้เป็นสิ่งสําคัญเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์และทําให้โปรแกรมของคุณทํางานได้ดีที่สุดสําหรับธุรกิจของคุณ
นี่คือองค์ประกอบที่สําคัญที่สุดสามประการของการวิเคราะห์ เมื่อคุณเข้าใจวิธีการทํางานร่วมกันแล้วคุณสามารถนําแนวคิดเหล่านี้ไปใช้กับสถานการณ์ของคุณและรับผลลัพธ์ที่มีค่าจากการวิเคราะห์ของคุณ
ในตอนแรก เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูล ข้อมูล และข้อมูลเชิงลึก จากนั้นเราจะไปรู้ว่าพวกเขาแตกต่างกันอย่างไร
ข้อมูลคืออะไร?
ข้อมูลหมายถึงการรวบรวมข้อเท็จจริงหรือตัวเลข.. การกําหนดราคา น้ําหนักและการวัด ที่อยู่ และข้อมูลประชากรที่เฉพาะเจาะจง เช่น อายุและชื่อ วันที่และอุณหภูมิ และระยะทาง ล้วนเป็นตัวอย่างของข้อมูล มีหลายวิธีในการรวบรวมและนําเสนอข้อมูล: ข้อความ ภาพถ่าย ตัวเลข สถิติ กราฟ และสัญลักษณ์
ข้อมูลเป็นรูปแบบดิบของความรู้ที่ไม่ได้มีความหมายหรือให้บริการอะไรด้วยตัวมันเอง คุณต้องตีความข้อมูลเพื่อให้มีความหมาย ข้อมูลอาจดูเรียบง่ายหรือไม่มีจุดหมายจนกว่าจะมีการวิเคราะห์ จัดเรียง และทําความเข้าใจ
มีข้อมูลสองประเภทที่เราสามารถดูได้:
- ข้อมูลเชิงปริมาณ
ข้อมูลเชิงปริมาณคือข้อมูลที่สามารถวัดเป็นตัวเลขหรือจํานวน และแต่ละชุดข้อมูลมีค่าตัวเลขที่ไม่ซ้ํากัน ข้อมูลเชิงปริมาณหรือที่เรียกว่าข้อมูลตัวเลขให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลข (เช่นจํานวนเท่าใด มักจะ เท่าไหร่?)
ข้อมูลประเภทนี้ถือได้ว่าเป็นกลุ่มของข้อมูลที่วัดได้ซึ่งสามารถใช้สําหรับการคํานวณทางคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อช่วยในการตัดสินใจในโลกแห่งความเป็นจริง
- ข้อมูลเชิงคุณภาพ
ข้อมูลเชิงคุณภาพหรือหมวดหมู่คือข้อมูลที่ไม่สามารถวัดหรือนับเป็นตัวเลขได้ ข้อมูลประเภทนี้จัดเรียงตามหมวดหมู่ไม่ใช่ตามจํานวนซึ่งเป็นเหตุผลว่าทําไมจึงเรียกอีกอย่างว่าข้อมูลหมวดหมู่ ข้อมูลเหล่านี้รวมถึงเสียง รูปภาพ สัญลักษณ์ หรือข้อความ เพศของบุคคล เช่น ชาย หญิง หรืออื่นๆ เป็นข้อมูลเชิงคุณภาพประเภทหนึ่ง
ข้อมูลข้อมูลเทียบกับข้อมูลเชิงลึกคืออะไร?
ข้อมูลเป็นรูปแบบข้อมูลที่กลั่นกรองประมวลผลและประกอบเพื่อให้ผู้คนสามารถอ่านและทําความเข้าใจได้ หมายถึง ความรู้ที่เรียนรู้ผ่านการศึกษา การสื่อสาร การวิจัย หรือการสอน
ข้อมูลเป็นผลมาจากการวิเคราะห์และทําความเข้าใจชิ้นส่วนของข้อมูล ข้อมูลคือตัวเลข ตัวเลข หรือกราฟเฉพาะ ในขณะที่ข้อมูลคือการตีความข้อมูลเหล่านั้น
ข้อมูลสามารถให้ความรู้ที่เป็นประโยชน์แก่ผู้อื่นได้ก็ต่อเมื่อมีการจัดระเบียบและประกอบอย่างมีประสิทธิภาพเท่านั้น ตัวอย่างเช่น ข้อมูลชิ้นหนึ่งอาจรวมถึงการวัดอุณหภูมิจากสถานที่ใดสถานที่หนึ่งเป็นเวลาหลายปี อุณหภูมิเหล่านั้นไม่มีความหมายหากไม่มีบริบทเพิ่มเติม อย่างไรก็ตาม ด้วยการวิเคราะห์และจัดระเบียบข้อมูลนั้น คุณอาจค้นพบรูปแบบอุณหภูมิตามฤดูกาลหรือแม้แต่แนวโน้มภูมิอากาศที่กว้างขึ้น
การวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลอาจช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยการสร้างข้อมูลเชิงลึกและสรุปผล นี่คือข้อมูลในรูปแบบสุดท้ายพร้อมสําหรับการใช้งานต่อไป
ข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและสังเคราะห์โดยใช้การวิเคราะห์ ซึ่งจะนําไปใช้เพื่อรับความรู้หรือข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับบริษัทของคุณ ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลเชิงลึก คุณอาจเข้าใจบริษัทของคุณได้ดีขึ้นและใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุง
ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเชิงลึกอาจเป็นได้ว่าผู้คนมักจะสร้างบัญชีหลังจากใช้เวลา 5 นาทีบนเว็บไซต์ของบริษัทของคุณ
เราใช้แนวคิดสั้น ๆ เกี่ยวกับข้อมูลข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก มาดูหัวข้อถัดไปซึ่งเราจะพูดถึงว่าพวกเขาแตกต่างกันอย่างไรและพวกเขาจะดําเนินการอย่างไรหากเรารวมเข้าด้วยกัน
ความแตกต่างของข้อมูลเทียบกับข้อมูลเชิงลึก
แม้ว่าข้อมูล ข้อมูล และข้อมูลเชิงลึกจะดูเหมือนสิ่งเดียวกัน แต่ก็ไม่ใช่ ตอนนี้เราจะสํารวจความแตกต่างระหว่างพวกเขา
ข้อมูลคือรากฐาน
คนส่วนใหญ่เริ่มต้นการเดินทางสู่การวิเคราะห์ด้วยการทําความเข้าใจข้อมูล นี่คือข้อเท็จจริง ข้อเท็จจริงไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ตัวอย่างเช่นในวันหนึ่งผู้บริโภคห้าสิบคนซื้อ Velveeta ทั้งหมดสี่สิบห้าบล็อกจากซูเปอร์มาร์เก็ตแห่งหนึ่ง ไม่ว่าคุณจะต้องการวางตรรกะอะไรไว้นั่นคือข้อเท็จจริง
หากคุณได้ตั้งค่าขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ ข้อมูลต่างๆ เช่น SKU (หน่วยเก็บสต็อกที่ขาย) จํานวนเงินดอลลาร์ เวลาขาย ที่ตั้งของธุรกิจ และประเภทการชําระเงินจะพร้อมใช้งานสําหรับคุณ
บางครั้งข้อมูลคือข้อเท็จจริงที่คุณเคยรวบรวมไว้ก่อนหน้านี้ เช่น บันทึกการซื้อจากร้านอินเทอร์เน็ตหรือใบเสร็จเครื่องบันทึกเงินสด ตัวอย่างเช่น อาจใช้แบบสํารวจเพื่อรวบรวมข้อมูล
ข้อมูลคือเรื่องราวเบื้องหลังข้อมูล
ข้อมูลเพิ่มมูลค่าให้กับข้อมูล นี่คือจุดที่ข้อมูลเริ่มบอกเล่าเรื่องราว ตัวอย่างเช่น โซดา ชีส ช็อกโกแลต และมันฝรั่งทอดขายในตอนเที่ยงของวันอาทิตย์ในฤดูใบไม้ร่วงมากกว่าเวลาอื่นๆ คุณสามารถเห็นรูปแบบนี้ในร้านค้าของคุณและช่วงเวลาของวันที่ขายได้มากที่สุด
โดยทั่วไปจะเป็นประโยชน์ในการใช้ระบบอัตโนมัติในระดับหนึ่งเพื่อค้นหาข้อมูลในข้อมูล ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่การจัดเรียงและเปิดเผยรูปแบบก็จะยิ่งยากขึ้นเท่านั้น เทคโนโลยีช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายนี้ได้โดยไม่ต้องใช้แรงงานมนุษย์ ตราบใดที่ข้อมูลของคุณถูกรวบรวมและเก็บรักษาไว้ตามวัตถุประสงค์
ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์
ด้วยความเข้าใจเราอาจได้รับมุมมองใหม่และเห็นความเป็นไปได้ใหม่ ๆ Analytics จะสร้างรายได้จากข้อมูลของคุณและสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนเมื่อคุณตัดสินใจเลือกใหม่และดําเนินการเพิ่มเติมเท่านั้น
จากข้อมูลข้างต้น คุณอาจสามารถระบุได้ว่ายอดขายของร้านค้าของคุณสูงที่สุดทุกวันอาทิตย์ตอนเที่ยงในฤดูใบไม้ร่วง เนื่องจากผู้คนซื้อขนมก่อนดูเกมทางทีวี
ท่านจะใช้ความเข้าใจนั้นได้อย่างไร? คุณสามารถเสนอรายการพิเศษเกี่ยวกับฟุตบอลหรือแนะนําสิ่งที่จะซื้อร่วมกัน เช่น โซดาและมันฝรั่งทอด คุณสามารถเพิ่มข้อเสนอธีมฟุตบอลลงในโปรแกรมรางวัลของคุณเพื่อให้ผู้คนซื้อมากขึ้นเพื่อให้พวกเขาได้รับของฟรี
ข้อมูลเชิงลึกนี้จะช่วยให้ธุรกิจของคุณมีพนักงานที่เหมาะสมสําหรับความเร่งรีบก่อนเกมในวันอาทิตย์ พนักงานอาจได้รับฟังการบรรยายสรุปเกี่ยวกับการซื้อก่อนฟุตบอลตามปกติในทางเดิน หรือสามารถวางองค์ประกอบเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟุตบอลไว้ที่ประตูหน้าได้ จุดมุ่งหมายคือการแปลงข้อมูลต้นฉบับให้เป็นสิ่งที่ช่วยให้คุณบรรลุวัตถุประสงค์ของบริษัท เช่น การเพิ่มรายได้ในช่วงสุดสัปดาห์
ตอนนี้เรารู้แล้วว่าข้อมูล ข้อมูล และข้อมูลเชิงลึกแตกต่างกันอย่างไร มาดูกันว่าพวกเขาทํางานร่วมกันอย่างไรจากข้อมูลที่ให้ไว้ด้านล่าง
วิธีที่พวกเขาทํางานร่วมกัน
ข้อมูล ข้อมูล และข้อมูลเชิงลึกเป็นรากฐานของโซลูชันการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม เมื่อมีการรวบรวมข้อมูลดิบ ข้อมูลนั้นจะกลายเป็นรูปแบบที่อ่านได้ซึ่งเรียกว่าข้อมูล ซึ่งจะใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สําคัญได้
สมมติว่าคุณได้โพสต์เนื้อหาบนโซเชียลมีเดียและคาดว่าจะมีการกดไลค์ แชร์ และแสดงความคิดเห็นจํานวนหนึ่ง ข้อมูลของคุณคือจํานวนไลค์ การแชร์ และความคิดเห็นของโพสต์นี้
เมื่อข้อมูลนี้รวมกับสถิติการมีส่วนร่วมของโซเชียลมีเดียอื่นๆ เช่น จํานวนผู้ติดตาม การแชร์ และความคิดเห็น ธุรกิจสามารถกําหนดได้ว่ามาตรการการมีส่วนร่วมทางสังคมใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการให้คะแนนโพสต์ นั่นคือข้อมูลที่คุณได้รับ คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนี้และเลือกเมทริกซ์ที่คุณควรมุ่งเน้นเพื่อดึงดูดผู้ชมของคุณให้ประสบความสําเร็จมากขึ้น
บทสรุป
จากการสํารวจข้างต้นเราได้เรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลข้อมูลเทียบกับข้อมูลเชิงลึก จากการสนทนาของเราข้อมูลเป็นวัตถุดิบที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น แม้ว่าเราจะไม่ได้อะไรใหม่หรือลึกซึ้งจากข้อมูลนี้ แต่ก็ยังมีค่า อย่างไรก็ตาม หากเราทําเช่นนั้น เราจะได้รับข้อมูลเชิงลึก
หากคุณกําลังค้นหาซอฟต์แวร์ที่จะจัดการข้อมูลสําหรับองค์กรของคุณ QuestionPro พร้อมให้คุณ องค์กรทั่วโลกกําลังใช้ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลเพื่อใช้ข้อมูล ข้อมูล และข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงกระบวนการทํางาน QuestionPro ยังมีซอฟต์แวร์ InsightsHub เพื่อจัดการข้อมูลได้ดีขึ้นลดระยะเวลาในการเจาะลึกและเพิ่มการใช้ข้อมูลในอดีตในขณะที่ลดต้นทุนและปรับปรุง ROI
ด้วย InsightHub คุณสามารถจัดการและใช้ข้อมูลของคุณเพื่อวัตถุประสงค์ที่ดีขึ้น ผู้เชี่ยวชาญ QuestionPro พร้อมเสมอที่จะช่วยคุณในกระบวนการจัดการข้อมูลของคุณ
