จากข้อมูลธรรมดาสู่ข้อมูลเชิงลึก: พิมพ์เขียวสำหรับธุรกิจของคุณ

2. เตรียมตัว: ทำการบ้านเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ

ขั้นตอนนี้อาจเริ่มด้วยกระดาษกับปากกา แต่จะมีอะไรมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเจาะลึกลงไปในข้อมูลด้วยการวิเคราะห์และซอฟต์แวร์การนำเสนอของคุณ ใช้หลักในการระดมสมองต่อไปนี้เพื่อหาวิธีใช้ข้อมูลอย่างเหมาะสม

• การกรอง: ตัดสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องออกและเน้นเฉพาะหัวข้อที่น่าสนใจที่สุด
• การจัดเรียง: จัดอันดับข้อมูลตามความสำคัญ
• การจัดกลุ่มและการแบ่งกลุ่ม: สรุปข้อมูลและแบ่งออกเป็นกลุ่มต่างๆ
• การนำเสนอ: ทำให้ข้อมูลดูมีชีวิตด้วยภาพที่ดูน่าสนใจ

สถาปนิกก็เตรียมการเช่นเดียวกันโดยการสลับไปมาระหว่างแบบร่าง 2 มิติกับแบบแปลน 3 มิติ แม้ว่าแบบร่างจะมีความถูกต้องเหมาะสมในตัวเองอยู่แล้ว แต่จะดูน่าสนใจมากขึ้นเมื่อนำเสนอบนพื้นผิวที่สมจริง ในโลกของข้อมูล สิ่งเดียวกันนี้เกิดขึ้นเมื่อเจอกับตัวเลขที่ซับซ้อน บางครั้งข้อมูลก็คลุมเครือเกินไป จัดรูปแบบไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์ นี่เป็นเหตุผลที่เราต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องของ "การบ้าน" กับข้อมูลจริงทุกครั้ง

3. นำเสนอด้วยภาพ: ทำให้ข้อมูลดูมีชีวิต

การนำเสนอข้อมูลด้วยภาพมีส่วนช่วยในขั้นตอนการแปลงข้อมูลธรรมดาให้เป็นข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริง "ปริมาณตัวเลขเน้นค่าที่เรารู้อยู่แล้ว แต่การสรุปด้วยภาพเน้นค่าที่เรายังไม่รู้" นักคณิตศาสตร์จอห์น ทูคีได้กล่าวไว้จำนวน เขาค้นพบสิ่งสำคัญ นั่นคือการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพมีพลังที่แท้จริงแฝงอยู่ในการแสดงข้อมูลที่เรายังไม่รู้ในรูปแบบที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย มีเครื่องมือด้านการวิเคราะห์และการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพมากมายในการทำให้ข้อมูลดูมีชีวิต เช่น Google Analytics

หลักการต่อไปนี้จะช่วยให้คุณนำเสนอข้อมูลเชิงลึกด้วยภาพได้อย่างน่าดึงดูด

• คิดอย่างมีสุนทรียภาพ: คนทั่วไปย่อมชอบของสวยๆ งามๆ แล้วทำไมเราจะไม่สร้างแผนภูมิให้ออกมาดูดีที่สุดล่ะ สุนทรียภาพยังช่วยให้แผนภูมิเข้าใจง่ายขึ้น โดยชี้ให้เห็นสิ่งที่ควรทำต่อไปจากข้อมูลนั้น หากต้องการทราบเรื่องสุนทรียภาพมากกว่านี้ ให้อ่านบทความเรื่อง Now You See It, Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis ของสตีเฟน ฟิว
• เน้นที่แนวโน้ม ไม่ใช่จุดข้อมูล: ข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุดมักมาจากการที่เราไม่ได้มองแค่ข้อมูลจุดเดียวแต่มองแนวโน้มโดยรวม โดยเฉพาะเมื่อแนวโน้มมีการเปลี่ยนทิศทาง
• เปรียบเทียบช่วงเวลาต่างๆ: ตรวจสอบช่วงเวลาต่างๆ เช่น สัปดาห์ต่อสัปดาห์ เดือนต่อเดือน หรือฤดูต่อฤดู แต่ก็ต้องใช้ช่วงเวลาที่เปรียบเทียบกันได้ด้วย เช่น การเปรียบเทียบเดือนมีนาคมกับกุมภาพันธ์อาจมีปัญหาได้เพราะจำนวนวันไม่เท่ากัน เป็นต้น
• หาความสัมพันธ์: การค้นพบที่ทรงพลังจากการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นมักจะเป็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร หรือที่นักสถิติเรียกว่าความสัมพันธ์แบบตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม
• ลองเปลี่ยนมุมมอง: คนๆ หนึ่งคงจะเห็นทุกอย่างไม่ได้ ให้เชิญคนอื่นมาร่วมวิเคราะห์ข้อมูลด้วย คุณต้องอาศัยตาหลายคู่ในการมองหาข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
• ช่างสงสัย: วิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแง่มุมตั้งแต่สองขึ้นไป ตัวอย่างเช่น พล็อตข้อมูลเดิมหลายๆ ครั้งโดยใช้แผนภูมิประเภทต่างๆ ข้อมูลมักหลอกให้เราหลงทางอยู่เสมอ ดังนั้นคุณต้องแน่ใจว่ากำลังเล่าเรื่องราวที่ถูกต้อง

การขุดหาสมบัติที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลให้เจออาจเหนื่อยหน่อย แต่จะช่วยให้การนำเสนอข้อมูลด้วยภาพออกมาดี เทคนิคการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพที่ดีมีอยู่มากมาย รายการข้างต้นเป็นเพียงตัวอย่างเล็กน้อยเท่านั้น ใช้เวลาหาส่วนผสมที่ลงตัวสำหรับคุณ

จากข้อมูลสู่การดำเนินการ

ผมหวังว่ากรอบการทำงานและหลักการต่างๆ ที่อธิบายไว้ในที่นี้จะช่วยให้คุณค้นพบข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่คุณมีอยู่ สร้างแรงบันดาลใจให้คุณนำสิ่งที่ค้นพบจากข้อมูลดังกล่าวไปต่อยอดเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจของคุณ ไม่มีหลักการใดที่ใช้ได้กับทุกบริบท คุณมีหน้าที่หาเทคนิคที่ดีที่สุดเพื่อสร้างการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเอง

การเปลี่ยนข้อมูลธรรมดาให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงอาจเป็นกระบวนการที่ไม่มีระบบตายตัว แต่โชคดีที่มีเทคนิคหลายอย่างๆ ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถเปลี่ยนความต้องการข้อมูลให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง นักการตลาดจะต้องกำหนดแนวทางคล้ายกับที่สถาปนิกวาดพิมพ์เขียว แต่ก็ไม่จำเป็นว่าจะต้องตายตัวจนขาดความคิดสร้างสรรค์