Data Visualization นำทางธุรกิจด้วยข้อมูลในเชิงภาพ

21/09/2024 TNIC Author

Off

เคยสงสัยไหมว่า ทำไมบางบริษัทถึงสามารถเติบโตได้อย่างรวดเร็วและยั่งยืน ในขณะที่บางบริษัทต้องลองผิดลองถูกอย่างไร้ทิศทาง? คำตอบส่วนหนึ่งซ่อนอยู่ใน ‘ข้อมูล’ ที่ธุรกิจแต่ละแห่งรวบรวมได้ แต่ข้อมูลจำนวนมากมักมาพร้อมกับความซับซ้อนและยากต่อการวิเคราะห์

Data Visualization สามารถเข้ามาช่วยแก้ปัญหานี้ได้ด้วยการเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้กลายเป็นภาพที่เข้าใจง่าย ช่วยให้คุณเห็นภาพว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ได้รับความนิยม ลูกค้ากลุ่มเป้าหมายของคุณมีพฤติกรรมอย่างไร ไม่ว่าคุณจะเป็นเจ้าของร้านกาแฟเล็ก ๆ หรือผู้บริหารบริษัทข้ามชาติ Data Visualization จะช่วยให้คุณค้นพบโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ลดความเสี่ยง และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

Data Visualization คืออะไร

Data Visualization คือการนำเสนอข้อมูลที่มีอยู่มหาศาลให้กลายเป็นภาพ เช่น แผนภูมิ กราฟ หรืออินโฟกราฟิก เพื่อให้เราเห็นภาพรวมของข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ชัดเจน และเข้าใจง่ายขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องสามารถเข้าใจข้อมูลได้ตรงกัน

ทำไม Data Visualization ถึงสำคัญ?

เข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น: การมองเห็นข้อมูลเป็นภาพจะช่วยให้เราเข้าใจภาพรวมของข้อมูลได้ดีกว่าการอ่านเพียงแค่ตัวเลข เช่น การเปรียบเทียบสัดส่วนยอดขายสินค้าแต่ละประเภทด้วยกราฟแท่งจะทำให้เราเห็นภาพชัดเจนทันทีว่าสินค้าใดเป็นที่นิยมมากที่สุด
ค้นพบแนวโน้มธุรกิจ: การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟิกจะช่วยให้เราเห็นแนวโน้มต่าง ๆ ได้อย่างชัดเจน เช่น การเปรียบเทียบยอดขายรายไตรมาสจะช่วยให้เราเห็นแนวโน้มการเติบโตของธุรกิจ และคาดการณ์ยอดขายในอนาคตได้
ตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ: ข้อมูลที่นำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่าย จะช่วยให้เราตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น การใช้แผนที่แสดงสาขาที่ทำยอดขายได้ดีที่สุด จะช่วยให้เราวางแผนกิจกรรมกระตุ้นยอดขายได้อย่างเหมาะสม
สื่อสารข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ: Data Visualization ช่วยให้นำเสนอข้อมูลต่อผู้บริหาร นักวิเคราะห์ หรือแม้แต่ผู้ที่ไม่มีความรู้ทางด้านสถิติได้อย่างชัดเจนและน่าสนใจ เช่น การนำเสนอผลการสำรวจความพึงพอใจของลูกค้าผ่านอินโฟกราฟิก จะช่วยให้ผู้บริหารเข้าใจสถานการณ์ได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจวางแผนกลยุทธ์ต่อไปได้
เพิ่มความน่าสนใจ: ภาพและสีสันที่สวยงามสามารถทำให้ข้อมูลดูน่าสนใจยิ่งขึ้น เช่น การใช้แผนภูมิวงกลมแสดงสัดส่วนของงบประมาณในแต่ละส่วน จะทำให้ข้อมูลดูโดดเด่นกว่าการนำเสนอเป็นตัวเลขเพียงอย่างเดียว

การทำ Data Visualization มีหลายรูปแบบให้เลือกใช้ ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและวัตถุประสงค์ในการนำเสนอ หากเลือกวิธีการสื่อสารด้วยภาพที่ไม่ถูกต้อง ข้อมูลที่ควรจะชัดเจนอาจกลับกลายเป็นความสับสนได้

Credit: Pixabay.com

10 รูปแบบกราฟสำหรับการทำ Data Visualization

Pie Chart (แผนภูมิวงกลม): เหมาะสำหรับเปรียบเทียบสัดส่วนของข้อมูลแต่ละส่วนในภาพรวม เช่น สัดส่วนยอดขายของแต่ละผลิตภัณฑ์ หรือสัดส่วนของประชากรในแต่ละกลุ่มอายุ

Credit: Freepik.com

Donut Chart (แผนภูมิวงแหวน): คล้ายกับ Pie Chart แต่มีช่องว่างตรงกลาง เหมาะสำหรับแสดงข้อมูลหลายชุดพร้อมกัน หรือต้องการเน้นบางส่วนของข้อมูล

Credit: Freepik.com

Bar Chart (แผนภูมิแท่ง): ใช้เปรียบเทียบปริมาณของข้อมูลในแต่ละหมวดหมู่ เช่น ยอดขายรายเดือนของแต่ละสาขา

Credit: Freepik.com

Line Chart (แผนภูมิเส้น): ใช้แสดงแนวโน้มหรือการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลตามเวลา เช่น จำนวนผู้ใช้ที่เข้ามาบนเว็บไซต์ในแต่ละวันของสัปดาห์ หรือยอดขายสะสมของแต่ละเดือนในช่วงครึ่งปีแรก เหมาะสำหรับดูความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสองชุดที่เปลี่ยนแปลงไปตามปัจจัยที่เกี่ยวข้อง

Credit: Freepik.com

Area Chart (แผนภูมิพื้นที่): คล้ายกับ Line Chart แต่มีการเติมสีลงในพื้นที่ใต้เส้น เพื่อเน้นปริมาณของข้อมูล

Credit: Freepik.com

Scatter Plot (แผนภาพกระจาย): ใช้แสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสองตัวแปร เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างอายุและรายได้ เหมาะสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและพิจารณาการกระจุกตัวของข้อมูล ซึ่งบ่งบอกถึงพื้นที่ที่ข้อมูลส่วนมาก (Majority) อาศัยอยู่

Credit: Everydaymarketing.co

Radar Chart (แผนภูมิเรดาร์): ใช้เปรียบเทียบข้อมูลของตัวแปร 1 ตัวแปรที่มีหลากหลายแง่มุมในเวลาเดียวกัน เหมาะสำหรับแสดงจุดแข็งจุดอ่อนของตัวแปรนั้น ๆ เช่น การเปรียบเทียบสมรรถนะของพนักงาน

Credit: Flourish.studio

Pyramid Chart (แผนภูมิพีระมิด): ใช้แสดงลำดับชั้นของข้อมูลเชิงปริมาณที่แบ่งเป็นกลุ่มย่อย โดยไล่ระดับจากน้อยไปมาก เช่น โครงสร้างประชากรตามรายได้

Credit: Freepik.com

Treemap (แผนภูมิต้นไม้): ใช้แสดงข้อมูลที่มีหลากหลายประเภท มีสัดส่วนที่แตกต่างกัน และมีความซับซ้อน

Credit: Microsoft.com

Maps (แผนที่): แสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ เช่น ความหนาแน่นของประชากร สาขาของบริษัท

Credit: Stock.adobe.com

3 เครื่องมือยอดนิยมสำหรับทำ Data Visualization

เครื่องมือ	จุดเด่น	ฟีเจอร์เด่น	เหมาะสำหรับ
Power BI	– เชื่อมต่อกับระบบ Microsoft ได้อย่างราบรื่น – มี Template ที่หลากหลายและสวยงาม – รองรับการวิเคราะห์เชิงลึก สามารถสร้าง Dashboard ที่ตอบโจทย์ธุรกิจได้หลากหลายรูปแบบ	– Power Query สำหรับการเตรียมข้อมูล – Power Pivot สำหรับการสร้างโมเดลข้อมูล	องค์กรที่ใช้ระบบของ Microsoft, ผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และสร้าง Dashboard ที่ซับซ้อน
Tableau	– มีความยืดหยุ่นสูงในการสร้าง Data Visualization – ใช้งานง่ายด้วยการ Drag-and-Drop – รองรับการวิเคราะห์เชิงสถิติ	– Live connection กับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย – ฟังก์ชันการคำนวณที่หลากหลาย – Dashboard เพื่อสรุปข้อมูลและนำเสนอข้อมูลเชิงเรื่องราว	ผู้ใช้งานทุกระดับ, นักวิเคราะห์ข้อมูล
Google Data Studio	– ใช้งานฟรี เชื่อมต่อกับ Google Services ได้ง่าย – เหมาะสำหรับการสร้าง Dashboard แบบ Real-time – มี Template ที่หลากหลาย	– การเชื่อมต่อกับบริการของ Google ที่หลากหลาย เช่น Google Analytics, Google Search Console, BigQuery, Google Sheet	ผู้ที่ต้องการสร้าง Dashboard สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาด, ผู้ที่ต้องการเครื่องมือที่ใช้งานง่ายและฟรี

Data Visualization เป็นเพียงแค่จุดเริ่มต้นของความสำเร็จในสายข้อมูลเท่านั้น ที่สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Data Science and Artificial Intelligence) วิทยาลัยนานาชาติ สถาบันเทคโนโลยี ไทย-ญี่ปุ่น (TNIC) เราสร้างทักษะและวิธีคิดที่จำเป็นต่อการตัดสินใจทางธุรกิจที่ชาญฉลาดและขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลไปสู่อนาคต ฝึกการวิเคราะห์ข้อมูลและการประยุกต์ใช้ตั้งแต่ระดับพื้นฐานถึงระดับเชี่ยวชาญ เพื่อให้คุณสามารถนำข้อมูลมาสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจได้อย่างเต็มที่ ศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ https://tnic.tni.ac.th/th/dsa-program-th/

แหล่งที่มา