ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล ประโยชน์และตัวอย่าง

ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูลในปัจจุบัน การทำความเข้าใจวิธีวิเคราะห์และดึงคุณค่าของข้อมูลเชิงลึกของธุรกิจของคุณเป็นหนึ่งในปัจจัยขับเคลื่อนความสำเร็จชั้นนำ

ตัวเลขที่อ้างอิงกันอย่างกว้างขวางจากรายงานของ Forrester Research ระบุว่า โดยเฉลี่ยแล้ว บริษัทต่างๆ วิเคราะห์เพียง 12% ของข้อมูลที่มีอยู่ คุณเดาได้ นั่นหมายความว่าอีก 88% ของข้อมูลของพวกเขาสูญเปล่า เหตุผลในเรื่องนี้รวมถึงการขาดเครื่องมือวิเคราะห์ ไซโลข้อมูลที่ถูกกดขี่ และผู้ใช้ที่ไม่รู้ว่าข้อมูลใดมีค่าและสิ่งใดที่อาจถูกมองข้าม

ด้วยข้อมูลจำนวนมากและเวลาในการดำเนินการเพียงเล็กน้อย ความสามารถในการรู้วิธีรวบรวม จัดการ จัดระเบียบ และทำความเข้าใจข้อมูลธุรกิจของคุณอย่างมีประสิทธิภาพอาจเป็นเรื่องยาก แต่การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยม

เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจพลังของการวิเคราะห์ข้อมูลและวิธีที่คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจของคุณ เรากำลังตอบคำถามเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่เผาไหม้มากที่สุด:

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลถูกกำหนดให้เป็นกระบวนการทำความสะอาด วิเคราะห์ ตีความ และแสดงข้อมูลเป็นภาพ เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการตัดสินใจทางธุรกิจของคุณ

นอกจากการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว คุณมักจะได้ยินคำว่า การวิเคราะห์ข้อมูล ความแตกต่างระหว่างทั้งสองอย่างคือ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นศาสตร์ที่ครอบคลุมซึ่งครอบคลุมกระบวนการทั้งหมดของการจัดการข้อมูล รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวมันเอง เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ ที่ใช้ในการเจาะลึกข้อมูล ตลอดจนเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ใช้ในการสื่อสาร ผลการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไร?

คำตอบที่ตรงไปตรงมาที่สุดสำหรับคำถามเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลคือการช่วยดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้นและชาญฉลาดยิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายประเภทขึ้นอยู่กับคำถามที่คุณพยายามจะตอบ แต่กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลโดยทั่วไปจะเคลื่อนผ่านวลีสำคัญห้าคำ:

• ระบุข้อมูลที่คุณต้องการวิเคราะห์
• เก็บข้อมูล
• ล้างข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
• วิเคราะห์ข้อมูล

• ตีความผลการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการวางตำแหน่งทางการตลาด การทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า หรือการปรับปรุงประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดของคุณ คุณได้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นแก่องค์กรเพื่อการตัดสินใจที่ดีที่สุดและดำเนินการในเวลาที่เหมาะสม ใช้ประโยชน์สูงสุด ของโอกาสใด ๆ

ลองหนังสติ๊ก

ทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ?

เทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจอย่างรวดเร็ว และด้วยเหตุนี้การวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคยเป็นมา การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการตัดสินใจด้วยข้อมูลเป็นวิธีเดียวที่จะมั่นใจได้อย่างเต็มที่เมื่อต้องตัดสินใจเกี่ยวกับอนาคตของธุรกิจของคุณ

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยธุรกิจ:

• ปรับปรุงลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์และบริการของตน
• ตัดสินใจทางธุรกิจได้รวดเร็วและมีข้อมูลมากขึ้นโดยได้รับการสนับสนุนจากข้อเท็จจริง
• ทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
• วิเคราะห์จุดอ่อนและจุดแข็งของคู่แข่งและค้นพบโอกาสในการปรับปรุง
• ระบุวิธีการลดต้นทุนและเพิ่มผลกำไร
• เห็นภาพข้อมูลและทำความเข้าใจกับมัน
• ค้นพบปัญหาด้านประสิทธิภาพที่ต้องดำเนินการ

อย่างที่คุณเห็น การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรได้รับประโยชน์มากมาย ในท้ายที่สุด การวิเคราะห์และการใช้ข้อมูลอย่างถูกวิธีจะนำไปสู่ลูกค้าที่พึงพอใจมากขึ้น ผู้ใช้ใหม่ รายได้ที่สูงขึ้น และกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จ และทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของเหตุผลที่เราเชื่อว่าการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลักเป็นแผนงานสู่ความสำเร็จ และหนึ่งในสิ่งสำคัญที่สุดที่ธุรกิจควรมุ่งเน้นในการก้าวไปข้างหน้า มันกำจัดความรู้สึกของลำไส้อย่างสมบูรณ์เป็นปัจจัยและเน้นที่ข้อเท็จจริงเพียงอย่างเดียว

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

เหล่านี้เป็น 4 ประเภทหลักของการวิเคราะห์ข้อมูล:

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (เกิดอะไรขึ้น)

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทพรรณนาคือการตอบคำถามว่าเกิดอะไรขึ้น ไม่ได้พยายามอธิบายว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้นหรืออะไรจะเกิดขึ้นภายหลัง   มีจุดมุ่งหมายเพียงเพื่อให้ภาพรวมที่เข้าใจง่ายของสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต ซึ่งทำได้โดยการสั่งซื้อ จัดการ และตีความข้อมูลดิบจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจของคุณ

การรวมข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลเป็นสองเทคนิคหลักที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การรวมข้อมูลเป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลและนำเสนอในรูปแบบสรุป ในขณะที่การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนการวิเคราะห์ ในส่วนการวิเคราะห์ นักวิเคราะห์สามารถสำรวจข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อค้นหารูปแบบหรือแนวโน้มใดๆ ผลลัพธ์คือการแสดงข้อมูลในรูปของกราฟ แผนภูมิ หรือแดชบอร์ด

หนึ่งในการใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาที่ใหญ่ที่สุดในธุรกิจคือการติดตาม KPI (ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก) เพื่ออธิบายว่าธุรกิจดำเนินการอย่างไรในทุกระดับ สามารถใช้เพื่อติดตาม KPI การตลาดหรือ CEO KPI ของคุณ ทุกสิ่งที่คุณต้องการและควรจับตาดูอย่างใกล้ชิด

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลนั้น แม้ว่าจะไม่อนุญาตให้คุณคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตหรือบอกคำตอบสำหรับคำถาม เช่น เหตุใดจึงเกิดขึ้น แต่จะจัดระเบียบข้อมูลของคุณและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

การวิเคราะห์การวินิจฉัย (เหตุใดจึงเกิดขึ้น)

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยเป็นหนึ่งในประเภทการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังที่สุด หลังจากที่คุณทราบแล้วว่าเกิดอะไรขึ้น ขั้นตอนต่อไปคือการค้นหาว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น และนี่คือสิ่งที่การวิเคราะห์วินิจฉัยทำ ในสาระสำคัญ ประเภทการวินิจฉัยของการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้ผู้ใช้ได้ รับความเข้าใจตามบริบทว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น เมื่อคุณทราบว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้นและเกิดขึ้นได้อย่างไร คุณสามารถค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาได้อย่างง่ายดาย

ตัวอย่างเช่น หากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาของคุณแสดงให้เห็นว่าอัตราการเปิดตลาดอีเมลของคุณลดลง 15% ในเดือนกันยายน คุณสามารถค้นหาสาเหตุได้ด้วยการวิเคราะห์วินิจฉัย และในทางกลับกัน หากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาของคุณแสดงการเข้าชมเว็บไซต์เพิ่มขึ้น 40% เมื่อเทียบกับเดือนก่อนหน้า คุณสามารถทำการวิเคราะห์เพื่อวินิจฉัยเพื่อหาสาเหตุที่ทำให้เกิดการเพิ่มขึ้นในเชิงบวกนั้น และวิธีที่คุณสามารถรักษาปริมาณการเข้าชมนั้นไว้ได้ในอนาคต

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูง และมีลักษณะเฉพาะด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การเจาะลึก การค้นพบข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล และความสัมพันธ์ ธุรกิจดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้เพื่อทำความเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลและระบุรูปแบบของพฤติกรรม

การวิเคราะห์เชิงทำนาย (สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น)

ตามชื่อที่แนะนำ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คาดการณ์สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคต ทำได้โดยใช้ผลการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวินิจฉัย ร่วมกับ ML (การเรียนรู้ของเครื่อง) และ AI (ปัญญาประดิษฐ์) จากรูปแบบและแนวโน้มที่เปิดเผยในสองการวิเคราะห์ก่อนหน้านี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จะประมาณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์และผลลัพธ์ในอนาคต สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจ เนื่องจากช่วยให้พวกเขาวางแผนล่วงหน้าและสร้างกลยุทธ์ตามข้อเท็จจริง

การวิเคราะห์เชิงทำนายใช้สำหรับมากกว่าแค่การคาดการณ์ นอกจากนี้ยังช่วยให้ธุรกิจในอุตสาหกรรมทุกประเภทตรวจจับการฉ้อโกงและลดความเสี่ยง ปรับปรุงการดำเนินงาน พัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ปรับปรุงการบริการลูกค้า ลดต้นทุน ฯลฯ

สิ่งสำคัญที่ควรทราบเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือความน่าเชื่อถือของการคาดการณ์ขึ้นอยู่กับเทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่เลือก และคุณภาพของข้อมูลที่ใช้เป็นอย่างมาก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวข้องกับเทคนิคการวิเคราะห์ เช่น การถดถอย การจัดประเภท ค่าผิดปกติ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และอื่นๆ เทคนิคเหล่านี้ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมากและความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสถิติและภาษาโปรแกรม เช่น R และ Python ทำให้บางธุรกิจดำเนินการได้ยากขึ้นเนื่องจากขาดความเชี่ยวชาญด้านบุคลากร

โชคดีที่มีเครื่องมือวิเคราะห์มากมายที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อพัฒนาการคาดการณ์อย่างมีข้อมูลว่าสิ่งต่างๆ จะเกิดขึ้นในอนาคตอย่างไร

การวิเคราะห์เชิงกำหนด (มันจะเกิดขึ้นได้อย่างไร)

การวิเคราะห์ข้อมูลระดับสุดท้ายและขั้นสูงที่สุดคือการกำหนด การวิเคราะห์ตามกำหนดจะรวมข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ก่อนหน้าทั้งหมดเพื่อกำหนดว่าควรทำอะไรต่อไป มันแสดงให้คุณเห็นว่าคุณสามารถใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ในอนาคตที่คาดการณ์ไว้ได้ดีที่สุดและตอบคำถามว่าคุณจะทำให้มันเกิดขึ้นได้อย่างไร

การวิเคราะห์แบบกำหนดเงื่อนไขใช้เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างเต็มรูปแบบ รวมถึงการวิเคราะห์ขั้นสูง และเป็นการวิเคราะห์ที่ยากที่สุดในการดำเนินการ ความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์ตามใบสั่งแพทย์ขึ้นอยู่กับว่าคุณดำเนินการวิเคราะห์เชิงพรรณนา วินิจฉัย และคาดการณ์ได้ดีเพียงใด และความแม่นยำของการวิเคราะห์เหล่านั้น

และอย่างที่คุณจินตนาการได้ การวิเคราะห์ตามใบสั่งแพทย์เป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการดำเนินการ การวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละประเภทจะเผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและมีประโยชน์ แต่เฉพาะเมื่อคุณใช้ทั้งหมดร่วมกันเท่านั้น คุณจะสามารถเข้าใจภาพรวมเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เป็นการดีที่จะรู้ว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต แต่ถ้าคุณไม่ระบุสิ่งที่คุณควรทำต่อไปเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากความรู้นี้ คุณจะไม่สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้ .

ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูล

ธุรกิจทุกประเภทในอุตสาหกรรมทุกประเภทสามารถใช้พลังของการวิเคราะห์ข้อมูลได้ เหล่านี้คือตัวอย่างในชีวิตจริงว่าอุตสาหกรรมต่างๆ 9 แห่งนำข้อมูลไปใช้งานอย่างไร:

การพยากรณ์อากาศ – รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของสภาพอากาศ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับอุณหภูมิ ความชื้น และลม และผ่านกระบวนการบรรยากาศ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะกำหนดสภาพอากาศที่คาดหวัง

โรงแรม – พยายามคาดการณ์จำนวนผู้เข้าพักในแต่ละคืนเพื่อเพิ่มการเข้าพักและเพิ่มรายได้

สายการบิน – ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดราคาตั๋วและกำหนดข้อกำหนดในการบำรุงรักษาเครื่องบิน

การ ตลาด – ทีมการตลาดใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเรียกใช้แคมเปญการตลาดที่กำหนดเป้าหมายโดยแบ่งกลุ่มผู้ชม

การเงิน – สถาบันการเงินสามารถพัฒนาแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิต คาดการณ์แนวโน้มของตลาดการเงิน และคาดการณ์ผลกระทบของนโยบาย กฎหมาย และข้อบังคับใหม่ที่มีต่อธุรกิจและตลาด

การผลิต – ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์ คาดการณ์ข้อกำหนดในการบำรุงรักษา และเพิ่มประสิทธิภาพกำลังการผลิต

การ ดูแลสุขภาพ – โรงพยาบาล แพทย์ และสถานพยาบาลอื่น ๆ สามารถติดตามการรักษาผู้ป่วยและกำหนดผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงที่จะเป็นโรคได้

ความปลอดภัย – ปกป้องธุรกิจและบุคคลจากแฮกเกอร์และอาชญากรไซเบอร์

การจัดส่ง – บริษัทต่างๆ เช่น DHL และ FedEx กำลังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบข้อมูลที่เก็บรวบรวมและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม

Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเอนกประสงค์ที่ประกอบด้วยโครงสร้างข้อมูลระดับสูง ไดนามิกไทป์และการเชื่อมโยงไดนามิก และคุณสมบัติอื่นๆ ที่หลากหลายซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาแอพพลิเคชั่นที่ซับซ้อน รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลัง ด้วยเหตุนี้ Python จึงเติบโตเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้มากที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล นำเสนอนักพัฒนาด้วยตัวเลือกมากมายในการแสดงข้อมูลเป็นภาพและรับข้อมูลเชิงลึก

การแสดงภาพข้อมูลมีบทบาทสำคัญในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล และช่วยให้ข้อมูลชัดเจนขึ้นและเข้าใจง่ายขึ้นโดยผู้ใช้ทุกประเภท ซึ่งรวมถึงผู้ใช้ที่ไม่มีทักษะในการวิเคราะห์ด้วย การแสดงข้อมูลด้วยภาพด้วยเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล Python สามารถช่วยให้คุณระบุแนวโน้มและรูปแบบ และความสัมพันธ์ที่ผู้ใช้มักไม่เคยค้นพบ

ข้อดีอีกประการของการใช้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลคือมีไลบรารีโอเพนซอร์สและไลบรารีการสร้างภาพเชิงพาณิชย์จำนวนมาก ตามประเภทของข้อมูลที่คุณมีและต้องการวิเคราะห์ คุณสามารถเลือกระหว่างแผนภูมิทางการเงิน แผนภูมิทางวิทยาศาสตร์ แผนภูมิธุรกิจ และอื่นๆ อีกมากมาย

R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

Python เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยม แต่การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่จุดสนใจหลัก ในขณะที่ R เป็นภาษาที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหลัก

R เป็นภาษาโปรแกรมและสภาพแวดล้อมสำหรับการคำนวณทางสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบกราฟิก และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างการแสดงภาพประเภทต่างๆ เพื่อแสดงข้อมูลดิบที่ซับซ้อนด้วยการเข้ารหัสขั้นต่ำ R ถูกสร้างขึ้นเพื่อแสดงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ทางสถิติด้วยโมดูลกราฟิกพื้นฐาน ช่วยให้คุณสร้างแผนภูมิและแผนภาพได้อย่างง่ายดาย

การสร้างการแสดงข้อมูลด้วยภาพใน R เป็นเทคนิคในการดึงข้อมูลเชิงลึกด้วยความช่วยเหลือจากฟังก์ชันที่หลากหลายของ R เช่น ความสามารถด้านกราฟิกที่แข็งแกร่งและชุดข้อมูลที่มีให้เลือกมากมาย เช่นเดียวกับ Python นั้น R ยังมีไลบรารีการสร้างภาพหลายตัวรวมถึง ggplot2 ซึ่งให้ผู้ใช้สร้างแผนภูมิได้เกือบทุกประเภท และปรับปรุงคุณภาพและความสวยงามของกราฟิกใดๆ

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลช่วยลดความซับซ้อนของวิธีที่ผู้ใช้ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล สำรวจความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูล และระบุรูปแบบและแนวโน้มสำหรับการตีความ

Slingshot เป็นเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจพร้อม ๆ กันที่ให้แดชบอร์ดและการวิเคราะห์แก่คุณ แพลตฟอร์มแชทสำหรับการทำงานร่วมกันที่ง่ายดาย ซอฟต์แวร์การจัดการโครงการ และเครื่องมือการวางแผนสำหรับทีม ช่วยเหลือเกี่ยวกับความเป็นเจ้าของ การแบ่งงาน และติดตามความคืบหน้าและ/ หรือประเด็นต่างๆ การเชื่อมต่อกับข้อมูลในทางที่มีความหมายซึ่งนำไปสู่การดำเนินการได้ง่ายกว่าที่เคย และท้ายที่สุดแล้ว นั่นคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล – วางข้อเท็จจริงไว้แถวหน้าอย่างชาญฉลาดด้วยการวิเคราะห์ ความคิดสร้างสรรค์ และแรงผลักดันสู่ความสำเร็จ

ด้วย Slingshot คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างภาพข้อมูลที่สวยงามได้อย่างง่ายดายเพื่อปลดล็อกข้อมูลธุรกิจของคุณอย่างเต็มศักยภาพ สนใจเรียนรู้เพิ่มเติม? ลองใช้ Slingshot ฟรีและดูด้วยตัวคุณเองว่าวิธีนี้จะช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงได้อย่างไร ในขณะที่ทำให้ทีมของคุณใช้ข้อมูลได้ง่ายขึ้น ปลูกฝังวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน