การแยกวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไรและความเกี่ยวข้องในตลาดปัจจุบัน

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย ๆ คือการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบข้อมูลที่ระบุ เมื่อข้อมูลจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ การแปลงสตริงของข้อมูลให้เข้ากันได้กับข้อกำหนดปัจจุบันถือเป็นการแยกวิเคราะห์ข้อมูล

ตัวอย่างเช่น การแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะดำเนินการหากองค์กรต้องการตรวจสอบค่าใช้จ่ายเครื่องเขียนทั้งหมดในปีหนึ่งโดยรวบรวมใบแจ้งหนี้ในสกุลเงินต่างๆ ภูมิภาคต่างๆ มีรูปแบบเฉพาะของการแสดงข้อมูลตัวเลข ซึ่งอาจส่งผลต่อวิธีที่ซอฟต์แวร์ตีความข้อมูลเหล่านั้น เพื่อความถูกต้อง ระบบจะดึงเฉพาะค่าตัวเลขที่ไม่มีอักขระพิเศษ (เครื่องหมายจุลภาค จุด) เพื่อการประมวลผลต่อไป การแปลงสตริงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องอ่านได้นี้เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันของการแยกวิเคราะห์ข้อมูล

การประยุกต์ใช้การแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่ง่ายกว่าอีกอย่างหนึ่งคือการแปลงไฟล์ HTML ดิบที่ตีความได้ยากเป็นไฟล์ข้อความที่อ่านได้ ในยุคปัจจุบันที่บริษัทต่างๆ จัดการกับข้อมูลจำนวนมาก การทำความเข้าใจและการตีความข้อมูลอาจเป็นความท้าทายครั้งใหญ่ อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ อีคอมเมิร์ซ การธนาคาร และการเงิน ต้องการการเข้าถึงข้อมูลของลูกค้าในทันทีที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้แบบเรียลไทม์ การแยกวิเคราะห์ข้อมูลช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มมูลค่าอย่างไร

ในโลกยุคดิจิทัล การโต้ตอบของคนส่วนใหญ่กับธุรกิจเกิดขึ้นทางออนไลน์ จากมุมมองของบริษัท การกักตุนข้อมูลของลูกค้าเท่านั้นไม่ได้เพิ่มมูลค่าใดๆ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะต้องถูกแปลงเป็นรูปแบบที่เข้าใจได้ง่ายเพื่อให้คอมพิวเตอร์ตีความและประมวลผล ซึ่งมนุษย์สามารถเข้าใจได้

ยิ่งไปกว่านั้น ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอันเนื่องมาจากความผิดพลาดของมนุษย์หรือความไร้ความสามารถอาจมีผลกระทบมหาศาล ในปี 2013 องค์กรในสหรัฐฯ โดนลงโทษทางแพ่งของ IRS กว่า 7 พันล้านดอลลาร์ เนื่องจากรายงานรายได้และการจ้างงานที่ไม่ถูกต้อง รายงานเดียวกันนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกว่า 27.5 เปอร์เซ็นต์ของผู้เชี่ยวชาญด้านการทำงานรายงานว่าข้อมูลที่ไม่ถูกต้องถูกป้อนด้วยตนเองในซอฟต์แวร์องค์กรในที่ทำงาน

แม้ว่ากรณีนี้เพียงอย่างเดียวทำให้เกิดข้อโต้แย้งที่น่าเชื่อถือสำหรับความสำคัญของการแยกวิเคราะห์ข้อมูล แต่ก็มีประโยชน์มากกว่าจากมุมมองทางกฎหมาย

• รวดเร็วและแม่นยำ

พนักงานไม่ต้องเสียเวลามากมายในการจัดเรียงข้อมูลด้วยตนเองเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ ไม่เพียงแต่เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ความอุตสาหะเท่านั้น แต่ยังเป็นการเสียเวลาและทรัพยากรอีกด้วย เทคนิคการแยกวิเคราะห์ข้อมูลให้ผลลัพธ์เดียวกันในเวลาเพียงเสี้ยววินาทีและแม่นยำยิ่งขึ้น

• คุ้มค่าและลงทุนต่ำ

เครื่องมือแยกวิเคราะห์ข้อมูลเป็นการลงทุนที่ค่อนข้างต่ำเมื่อเทียบกับทางเลือกในการให้ทีมจัดเรียงข้อมูลเท่านั้น ซอฟต์แวร์หรือทีมงานนักพัฒนาที่มีทักษะซึ่งทำหน้าที่แยกวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหนึ่งในฟังก์ชันของพวกเขาสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและเมื่อเวลาผ่านไปจะสร้างผลกระทบมากขึ้น

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลสร้างข้อมูลที่เข้าใจได้ง่าย ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องมีชุดทักษะเฉพาะหรือการฝึกอบรมเพิ่มเติมเพื่ออ่านข้อมูลที่แยกวิเคราะห์

• ทัศนวิสัยที่ดีขึ้น

หนึ่งในแอปพลิเคชันหลักของการแยกวิเคราะห์ข้อมูลคือการทำให้ข้อมูลง่ายขึ้นและเข้าใจข้อมูลชิ้นใหญ่ที่องค์กรอาจมี ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องกันสามารถเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เข้าใจได้ ซึ่งสามารถช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ทำงานได้หลากหลาย – การตลาด การขาย การเงิน และแม้แต่ HR

ความเกี่ยวข้องของการแยกวิเคราะห์ข้อมูลในตลาดปัจจุบัน

อุตสาหกรรมส่วนใหญ่ต้องการการแยกวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบหรือรูปแบบบางอย่าง อสังหาริมทรัพย์ บริการทางการเงิน และกลุ่ม Food Delivery ที่กำลังมาแรง อาศัยข้อมูลลูกค้าที่มีโครงสร้างดีสำหรับการดำเนินงานของพวกเขา การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่อ่านได้เพื่อให้เข้าถึงได้ง่ายเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจส่วนใหญ่ การแยกวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้บริษัทมีความได้เปรียบทางการแข่งขันเหนือคู่แข่ง เนื่องจากไม่มีการแลกเปลี่ยนระหว่างข้อจำกัดด้านกำลังคนและการคงความคุ้มค่า

• การดึงข้อมูลที่มีค่าจากอีเมล

สำหรับองค์กรที่ได้รับอีเมลหลายร้อยฉบับต่อวัน การกรองอีเมลทุกฉบับเพื่อกรองความเกี่ยวข้อง – การสื่อสารที่สำคัญหรืออีเมลขยะ – และการได้รับข้อมูลที่จำเป็นจากข้อความนั้นเป็นกระบวนการที่ค่อนข้างน่าเบื่อ นอกจากนี้ยังใช้เวลานานมากโดยมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์สูง

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลสามารถสแกนอีเมลโดยไม่ต้องเปิดแต่ละเธรดอีเมลโดยค้นหาคำหลักที่สนใจ สามารถย่อข้อมูลนี้เป็นส่วนที่เกี่ยวข้องและให้ความเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ได้รับการสื่อสารโดยไม่ต้องอ่านอีเมลทุกฉบับ โซลูชันการแยกวิเคราะห์ข้อมูลช่วยลดการใช้แรงงานคนที่ไม่มีประสิทธิภาพด้วยการให้ข้อมูลที่จำเป็นจากอีเมลถึงผู้ใช้ภายในไม่กี่นาที

• แคมเปญการตลาดที่ปรับให้เหมาะสม

ธุรกิจที่ได้รับข้อมูลลูกค้าจำนวนมากผ่านแพลตฟอร์มของตนไม่สามารถมองผ่านข้อมูลของผู้ใช้แต่ละรายได้อย่างสมจริงเพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูล การแยกวิเคราะห์ข้อมูลสามารถแก้ไขได้โดยการดึงข้อมูลที่จำเป็นจากข้อมูลลูกค้ามาจัดกลุ่มเป็นชุดบุคคลที่คล้ายกัน ซึ่งช่วยให้ธุรกิจปรับแต่งแคมเปญการตลาดและกำหนดเป้าหมายลูกค้าแต่ละรายตามโปรไฟล์ ชอบ และไม่ชอบ เข้าถึงกลุ่มผู้ชมที่ต้องการได้ อีกวิธีหนึ่ง สามารถใช้โซลูชันเดียวกันสำหรับ ข้อมูลผลิตภัณฑ์เพื่อ ทำการ วิเคราะห์และเปรียบเทียบคู่แข่ง

• การรายงานทางการเงิน

ภาคธุรกิจและการเงินต้องการให้นักบัญชีกลั่นกรองข้อมูลลูกค้าและพัฒนาแบบจำลองทางการเงินที่สมจริง เครื่องมือแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นไปตามข้อกำหนดของการขูดและดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ จากนั้นนักบัญชีจึงนำไปใช้ในการวิเคราะห์และสร้างรายงานทางการเงิน เนื่องจากข้อผิดพลาดใดๆ ในข้อมูลอาจทำให้รายงานบิดเบือนได้อย่างสมบูรณ์ การแยกวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นโซลูชันที่มีหลักฐานครบถ้วนสำหรับการจัดเรียงด้วยตนเอง

• สแกนเรซูเม่

การประยุกต์ใช้โซลูชันการแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประโยชน์และสำคัญอีกอย่างหนึ่งคือการสแกนประวัติย่อ (CV) ของผู้สมัครเพื่อขอตำแหน่งงาน นายหน้าอาจจมอยู่ในเรซูเม่สำหรับตำแหน่งที่ว่าง ทำให้ยากต่อการตรวจสอบแต่ละตำแหน่งและเลือกผู้สมัครที่เหมาะสมสำหรับการสัมภาษณ์

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลช่วยแบ่งเบาภาระของพวกเขาโดยใช้ข้อกำหนดเฉพาะเพื่อค้นหาผู้สมัครที่ใกล้เคียงที่สุด ข้อกำหนดเหล่านี้อาจเป็นทักษะ ประสบการณ์ และการศึกษาบางอย่าง ซึ่งกำหนดโดยผู้สรรหาเพื่อปรับแต่งผลลัพธ์และเลือกเฉพาะพรสวรรค์ที่ตรงตามเกณฑ์เท่านั้น

บทสรุป

สำหรับบริษัทที่สนใจใน การรวบรวมข้อมูลเว็บเพื่อรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ ที่สามารถปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจของตนได้ การแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นหนึ่งในโซลูชันที่นำมาใช้ในกระบวนการ การใช้งานของเครื่องมือดังกล่าวรองรับความต้องการและอุตสาหกรรมที่หลากหลาย โซลูชันการแยกวิเคราะห์ข้อมูลสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้สำหรับการวิเคราะห์

เมื่อรวมเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการรวบรวมข้อมูลเว็บ ผลลัพธ์สามารถปรับให้เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจและเป้าหมายขององค์กรของคุณ หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลเว็บของเรา โปรดติดต่อ sales@promptcloud.com