เลือกเครื่องมือ Analytics Tools ยังไงให้เหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

หลายๆ คน น่าจะทราบกันดีว่า การวิเคราะห์ข้อมูลนั้น ถือเป็นหนึ่งในสิ่งสำคัญที่ช่วยในการตัดสินใจ โดยเฉพาะในด้านธุรกิจ และการเลือกเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสม ก็จะยิ่งช่วยเราวิเคราะห์ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ลองมาดูกันครับ ว่าเราจะเลือกเครื่องมือ Analytics Tools ที่เหมาะสมได้ยังไงบ้าง

ตัวอย่างเครื่องมือ Analytics ที่มักใช้กันในหลายๆ องค์กร
สรุป

แน่นอนว่าแต่ละเครื่องมือนั้น มีข้อดีและข้อจำกัดที่แตกต่างกันไป ผมจึงขอแบ่งหัวข้อต่างๆ ที่จะใช้พิจารณาตามนี้ครับ

ปริมาณข้อมูลที่รองรับได้
ความรวดเร็วในการประมวลผล
ความยากง่ายในการใช้งาน
ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์
ความสะดวกในการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่น
ราคา

Note:

1. ความสะดวกหรือยากง่ายนั้น ก็ขึ้นกับพื้นฐานและประสบการณ์ของแต่ละคน เช่น

หากคุณเป็นผู้ใช้งานทั่วไปที่อาจไม่เคยมีประสบการณ์หรือเคยเรียนด้าน Programming มาก่อน การเริ่มด้วย Excel หรือ Google Sheet ก็อาจง่ายกว่าการเขียนโค้ด
หากคุณมีประสบการณ์หรือเคยเรียนด้าน Programming มาก่อน การเริ่มด้วยการเขียนโค้ดอย่าง Python หรือ SQL ก็อาจสะดวกกว่า

ดังนั้น ผมจะขออ้างอิงจากผู้ใช้งานทั่วไปมากกว่านะครับ

2. บทความนี้ มีการใช้ AI ช่วยค้นหาและสรุปนะครับ โดยผมเป็นคนร่างเนื้อหา ตรวจความถูกต้อง รวมถึงเสริมข้อมูลบางส่วนเพิ่ม จากประสบการณ์ส่วนตัวด้วยครับ

ตัวอย่างเครื่องมือ Analytics ที่มักใช้กันในหลายๆ องค์กร

1. Excel

ปริมาณข้อมูลที่รองรับได้: เหมาะกับข้อมูลที่ไม่ใหญ่มาก (โดยปกติหลักพันถึงหลักหมื่นแถว) แม้จะมีการระบุว่าสามารถรองรับข้อมูลได้ถึง 1,048,576 บรรทัด (จากใน Specification ของ Microsoft) แต่หากข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไป อาจทำให้ช้าหรือค้างได้
ความรวดเร็วในการประมวลผล: อาจเริ่มช้า หรือ ค้าง เมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่
ความยากง่ายในการเริ่มต้นใช้งาน: ค่อนข้างใช้งานง่าย เนื่องจากเป็นเครื่องมือที่หลายคนคุ้นเคย
ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์: มีฟังก์ชันหลากหลาย ปรับแต่งแก้ไขได้ง่าย
ความสะดวกในการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่น: แชร์ไฟล์ได้สะดวก เนื่องจากเป็นเครื่องมือที่หลายคนคุ้นเคย
ราคา: แล้วแต่ร้านค้า

2. Google Sheet

ปริมาณข้อมูลที่รองรับได้: เหมาะกับข้อมูลที่ไม่ใหญ่มาก (โดยปกติหลักพันถึงหลักหมื่นแถว)
ความรวดเร็วในการประมวลผล: ค่อนข้างคล้าย Excel แต่ขึ้นกับ Browser และ Internet ด้วย
ความยากง่ายในการเริ่มต้นใช้งาน: ค่อนข้างคล้าย Excel
ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์: มีฟังก์ชันหลากหลาย ปรับแต่งแก้ไขได้ง่าย ส่วนใหญ่คล้าย Excel แต่ฟังค์ชั่นบางอย่างอาจน้อยกว่า Excel
ความสะดวกในการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่น: สามารถแชร์หรือปรับแก้แบบออนไลน์ร่วมกันได้
ราคา: เริ่มต้นฟรี

3. SQL

ปริมาณข้อมูลที่รองรับได้: รองรับข้อมูลขนาดใหญ่ระดับหลายล้านแถว ขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้
ความรวดเร็วในการประมวลผล: รวดเร็วขึ้นอยู่กับโครงสร้างฐานข้อมูลและคำสั่งที่ใช้
ความยากง่ายในการเริ่มต้นใช้งาน: หากไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโค้ดมาก่อน อาจต้องศึกษาความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับฐานข้อมูล (Database) และ คำสั่งในการเขียน Query
ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์: เหมาะสำหรับดึงข้อมูลขนาดใหญ่ แต่อาจไม่ยืดหยุ่นต่อการวิเคราะห์ และควรใช้ร่วมกับเครื่องมืออื่นเพิ่มเติม
ความสะดวกในการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่น: อาจไม่สะดวกนัก เนื่อง
ราคา: ขึ้นอยู่กับฐานข้อมูลที่ใช้ (MySQL ฟรี แต่ SQL Server อาจมีค่าใช้จ่าย)

4. Python

ปริมาณข้อมูลที่รองรับได้: สามารถรองรับข้อมูลที่ใหญ่กว่า Excel, Google Sheet, หรือ หลายๆ เครื่องมือได้
ความรวดเร็วในการประมวลผล: ทำงานได้รวดเร็วกว่า Excel หรือ Google Sheet ได้ หรือ หลายๆ เครื่องมือได้ แต่ก็ขึ้นกับความเร็วของเซิร์ฟเวอร์ หรือ คอมพิวเตอร์ด้วย
ความยากง่ายในการเริ่มต้นใช้งาน: หากไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโค้ดมาก่อน อาจต้องศึกษาทักษะการเขียนโค้ดและการจัดการข้อมูลเพิ่มเติม
ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์: มีความยืดหยุ่นสูง สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลากหลาย รวมถึงการทำ Machine Learning, Data Science ได้
ความสะดวกในการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่น: หากต้องการแชร์ให้ผู้ใช้งานทั่วไป อาจต้องนำข้อมูลที่ได้จากการเขียนโค้ด บันทึกเป็น Excel, Google Sheet, หรือ แหล่งข้อมูลอื่นๆ เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานต่อได้
ราคา: ฟรีสำหรับการเริ่มต้น โดยสามารถ Install โปรแกรมลงในคอมพิวเตอร์ หรือ ใช้ Google Colab เพื่อใช้งานออนไลน์ได้ แต่อาจมีค่าใช้จ่ายจาก Data source ที่เชื่อมต่อ

5. Tableau

ปริมาณข้อมูลที่รองรับได้: สามารถเชื่อมต่อกับ Data Source ขนาดใหญ่ต่างๆ ได้ เช่น SQL แต่ก็ขึ้นกับตัวกราฟหรือชาร์ตที่เลือกใช้บน Dashboard ด้วย
ความรวดเร็วในการประมวลผล: ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าของ Data source และการปรับแต่ง Dashboard
ความยากง่ายในการเริ่มต้นใช้งาน: เริ่มต้นได้ง่ายด้วยการ Drag and Drop แต่การจัดการข้อมูลหรือปรับแต่ง อาจต้องใช้เวลาในการเรียนรู้
ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์: ยืดหยุ่นในการทำ Visualization เป็นหลัก แต่การวิเคราะห์หรือคำนวณบางอย่างอาจต้องใช้ SQL หรือ Python ควบคู่กัน
ความสะดวกในการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่น: สามารถแชร์ Dashboard ผ่าน Cloud หรือ Web-based platform แต่ต้องซื้อ License ในการใช้งาน
ราคา: มีค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูงสำหรับ License ต่างๆ เช่น License สำหรับ Analyst (Creator) และ License สำหรับ ผู้ใช้งาน Dashboard (Explorer, Viewer) รวมถึง ค่าใช้จ่ายจาก Data source ที่เชื่อมต่อ

6. Power BI

ปริมาณข้อมูลที่รองรับได้: รองรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และสามารถเชื่อมต่อกับ Data Source ขนาดใหญ่ได้
ความรวดเร็วในการประมวลผล: ทำงานได้รวดเร็วกว่าเครื่องมือทั่วไปอย่าง Excel, Google Sheet แต่ก็ขึ้นอยู่กับการตั้งค่า data source ด้วย
ความยากง่ายในการเริ่มต้นใช้งาน: ใช้งานง่ายและเหมาะสำหรับการสร้าง dashboard ในองค์กร
ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์: ยืดหยุ่นในด้าน Visualization แต่การวิเคราะห์หรือคำนวณบางอย่าง อาจต้องใช้ DAX และ Power Query เพิ่มเติม
ความสะดวกในการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่น: สามารถแชร์ผ่าน Power BI Service ได้ง่าย
ราคา: มีเวอร์ชันฟรี แต่หากต้องการแชร์ Dashboard อาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มในการใช้ Power BI Pro รวมถึง ค่าใช้จ่ายจาก Data source ที่เชื่อมต่อ

7. Looker Studio

ปริมาณข้อมูลที่รองรับได้: รองรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และสามารถเชื่อมต่อกับ Data Source ขนาดใหญ่ได้ (แต่อาจไม่รวดเร็วเท่า Tableau, Power BI)
ความรวดเร็วในการประมวลผล: ขึ้นกับขนาดข้อมูลและการตั้งค่า Data Source
ความยากง่ายในการเริ่มต้นใช้งาน: เริ่มต้นและตั้งค่าต่างๆ ได้ง่าย
ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์: มีเครื่องมือ Visualization ที่ใช้งานสะดวก แต่การวิเคราะห์อาจไม่ยืดหยุ่นเท่า Power BI หรือ Tableau
ความสะดวกในการแชร์ข้อมูลให้ผู้อื่น: ค่อนข้างง่าย ทำได้ด้วยการแชร์ Dashboard ผ่าน Google Account
ราคา: ฟรี แต่อาจมีค่าใช้จ่ายจาก Data source ที่เชื่อมต่อ

สรุป

จะเห็นได้ว่า ไม่มีเครื่องมือไหนที่ดีที่สุด เพราะแต่ละเครื่องมือมีข้อดีและข้อจำกัดที่แตกต่างกัน แม้แต่ Excel หรือ Google Sheet ที่รองรับข้อมูลได้ไม่มากเท่าเครื่องมืออื่นๆ ก็ยังสามารถตอบโจทย์บางอย่างได้ดีกว่าในปัจจุบัน

รวมถึงการทำ Data Analytics ของแต่ละคน หรือ แต่ละองค์กรนั้น อาจมีเป้าหมาย ขั้นตอน หรือกระบวนการที่แตกต่างกันไปด้วย

เราอาจใช้เครื่องมือต่างๆ ร่วมกัน ให้เหมาะสมในแต่ละขั้นตอน เช่น เราอาจสามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลหลักด้วย SQL และนำข้อมูลมาต่อเข้า Python หรือ เครื่องมือ BI ต่างๆ เพื่อประมวลผลหรือวิเคราะห์เพิ่ม ก่อนจะเลือกส่วนที่จะส่งต่อให้ผู้ใช้งานด้วย Excel หรือ Google Sheet

ดังนั้น ก่อนจะเลือกเครื่องมือ อย่าลืมดูโจทย์เชิงธุรกิจหรือการใช้งานต่างๆ ด้วยนะครับ เพื่อให้การทำ Data Analytics ยังไงให้คุ้มค่าและเหมาะสมครับ

และที่สำคัญการทำ Data Analytics ที่ดีควรช่วยให้คุณว่าควรวิเคราะห์ข้อมูลอะไร และสามารถตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นด้วย Data ได้ด้วยนั่นเองครับ

Articles - บทความ

Table of Contents