ในยุคที่ข้อมูลมีค่ามากกว่าทองคำ การมองย้อนกลับไปดูสิ่งที่เกิดขึ้นแล้วอาจไม่เพียงพออีกต่อไป องค์กรที่ต้องการก้าวนำคู่แข่งต้องสามารถ "มองไปข้างหน้า" และตัดสินใจล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำ นี่คือจุดที่ Predictive Analytics เข้ามามีบทบาทสำคัญ

Predictive Analytics คืออะไร?

Predictive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ที่ใช้ข้อมูลในอดีต รูปแบบพฤติกรรม และเทคนิคทางสถิติร่วมกับ Machine Learning เพื่อทำนายเหตุการณ์หรือเทรนด์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ไม่ใช่แค่การบอกว่า "เกิดอะไรขึ้น" แต่จะบอกว่า "จะเกิดอะไรขึ้น" และ "ควรทำอย่างไรต่อ"

ทำไมต้อง QlikSense?

QlikSense เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์ม Business Intelligence ชั้นนำที่ไม่เพียงแค่นำเสนอข้อมูลแบบ interactive dashboard แต่ยังรองรับความสามารถด้าน Predictive Analytics ที่ช่วยให้องค์กรสามารถทำนายเทรนด์และตัดสินใจเชิงรุกได้

ข้อได้เปรียบของ QlikSense ในการทำ Predictive Analytics:

1. Associative Engine ที่เป็นเอกลักษณ์ QlikSense ใช้เทคโนโลยี Associative Engine ที่ไม่จำกัดเส้นทางการวิเคราะห์ ผู้ใช้สามารถสำรวจความสัมพันธ์ของข้อมูลได้อย่างอิสระ ทำให้ค้นพบ insight ที่ซ่อนอยู่และสร้างโมเดลการทำนายที่แม่นยำยิ่งขึ้น

2. Advanced Analytics Integration รองรับการผสานกับ R และ Python ทำให้สามารถใช้ algorithm ขั้นสูงในการสร้างโมเดลการทำนาย ไม่ว่าจะเป็น Regression Analysis, Time Series Forecasting, Classification หรือ Clustering

3. AutoML และ Insight Advisor ฟีเจอร์ AI-powered ที่ช่วยแนะนำการวิเคราะห์และสร้าง visualization อัตโนมัติ แม้ผู้ใช้ไม่มีความเชี่ยวชาญด้าน Data Science ก็สามารถสร้างโมเดลทำนายได้

4. Real-time Data Processing ประมวลผลข้อมูลแบบ real-time ทำให้การทำนายเป็นปัจจุบันและสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้ทันที

กรณีการใช้งานจริง (Use Cases)

การคาดการณ์ยอดขาย (Sales Forecasting) วิเคราะห์ประวัติการขาย ฤดูกาล พฤติกรรมลูกค้า และปัจจัยภายนอก เพื่อทำนายยอดขายในอนาคต ช่วยในการวางแผนการผลิต การจัดการสต็อก และการตั้งเป้าหมายที่สมจริง

การบริหารจัดการสินค้าคงคลัง (Inventory Optimization) ทำนายความต้องการสินค้าล่วงหน้า ป้องกันปัญหาสินค้าขาดหรือสต็อกเกิน ลดต้นทุนในการจัดเก็บและเพิ่มประสิทธิภาพ supply chain

การคาดการณ์การเดินเครื่องจักร (Predictive Maintenance) วิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และประวัติการซ่อมบำรุง เพื่อทำนายว่าเครื่องจักรจะเกิดปัญหาเมื่อไหร่ ช่วยวางแผนการบำรุงรักษาล่วงหน้าและลดเวลา downtime

การวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านการเงิน (Financial Risk Assessment) ประเมินความน่าจะเป็นของการผิดนัดชำระหนี้ การฉ้อโกง หรือความผันผวนของตลาด ช่วยให้สถาบันการเงินบริหารความเสี่ยงได้ดีขึ้น

การทำนาย Customer Churn ระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะหยุดใช้บริการ ช่วยให้ทีม Marketing และ Customer Service สามารถดำเนินการรักษาลูกค้าไว้ได้ทันท่วงที

ประโยชน์ที่ได้รับ

• ตัดสินใจเชิงรุก แทนที่จะแก้ไขปัญหาหลังเกิด สามารถป้องกันหรือเตรียมพร้อมล่วงหน้า
• เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน วางแผนทรัพยากรและกระบวนการได้อย่างเหมาะสม
• ลดความเสี่ยง ระบุและจัดการความเสี่ยงก่อนที่จะเกิดปัญหาจริง
• เพิ่มรายได้ จับโอกาสทางธุรกิจได้เร็วกว่าคู่แข่ง
• ประหยัดต้นทุน ลดการสูญเสียจากการตัดสินใจผิดพลาดหรือการดำเนินงานที่ไม่มีประสิทธิภาพ

พร้อมก้าวสู่อนาคตที่คาดการณ์ได้แล้วหรือยัง?

อย่ารอให้โอกาสผ่านพ้นไป เริ่มใช้ Predictive Analytics กับ QlikSense วันนี้ เพื่อมองเห็นอนาคตก่อนคู่แข่งและตัดสินใจด้วยความมั่นใจ

ติดต่อเรา: KTNBS - KTN Business Solutions Company Limited