30 คำศัพท์ Data ที่คนทำธุรกิจต้องรู้ คุยกับใครก็ไม่งง! (Part 1)

การทำความเข้าใจคำศัพท์ด้าน Data เป็นสิ่งที่สำคัญมาก โดยเฉพาะสำหรับมือใหม่ในโลกข้อมูล! ถ้าคุณเพิ่งเริ่มต้นและอยากให้การพูดคุยเรื่องข้อมูลกับเพื่อนร่วมงานหรือคู่ค้าราบรื่น บทความนี้จะช่วยให้คุณไม่งงแน่นอน! เราจะพาคุณไปรู้จักกับ 30 คำศัพท์ Data ที่คนทำธุรกิจต้องรู้ โดยจะเริ่มจากคำศัพท์ในหมวดการจัดการและกลยุทธ์ข้อมูล (Data Strategy & Management) และหมวดข้อมูลลูกค้าและการตลาด (Customer & Marketing Data) ที่จะช่วยให้คุณมั่นใจในการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ มาเริ่มกันเลย "Data ไม่ยาก ถ้าคุณเริ่มต้นถูกทาง !!"

หมวดการจัดการและกลยุทธ์ข้อมูล (Data Strategy & Management)

1. Data-Driven การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven) คือ แนวคิดที่มุ่งเน้นการใช้ข้อมูล (Data) เป็นแนวทางหลักในการดำเนินธุรกิจและการตัดสินใจ ซึ่งองค์กรหรือธุรกิจจะนำข้อมูลที่รวบรวมได้มาวิเคราะห์ ตรวจสอบ และจัดระเบียบ เพื่อนำไปใช้ปรับปรุงการให้บริการลูกค้าให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การใช้ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนและพัฒนากลยุทธ์ที่แม่นยำ การกำหนดกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม รวมถึงการพัฒนาสินค้าหรือบริการที่ตรงตามความต้องการของลูกค้า

2. Data Monetization การสร้างรายได้จากข้อมูล

การสร้างรายได้จากข้อมูล (Data Monetization) คือ กระบวนการนำข้อมูลของบริษัทมาใช้เพื่อสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด ทั้งในแง่ของการเพิ่มรายได้และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน โดยการสร้างรายได้จากข้อมูลนั้นแบ่งออกเป็น 2 แบบ ได้แก่ การสร้างรายได้โดยตรง ที่มาจากการขายข้อมูลผลิตภัณฑ์ให้กับบุคคลภายนอก และการสร้างรายได้โดยอ้อม ที่เป็นการใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ

3. Data Strategy กลยุทธ์ข้อมูล

กลยุทธ์ข้อมูล (Data Strategy) คือ แผนระยะยาวที่กำหนดแนวทางในการจัดการข้อมูลขององค์กรอย่างเป็นระบบ โดยรวมถึงเทคโนโลยี กระบวนการทำงาน บุคลากร และกฎเกณฑ์ที่จำเป็น เพื่อให้การใช้ข้อมูลเกิดประโยชน์สูงสุด เช่น กลุยุทธ์การใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ และกลยุทธ์การใช้ข้อมูลเพื่อจัดเก็บข้อมูลภายในองค์กรอย่างเป็นระบบ

4. Data-Driven Decision Making (DDDM) การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล

Data-Driven Decision Making (DDDM) คือ แนวทางที่เน้นการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์แทนสัญชาตญาณส่วนตัว สำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ โดยเกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูล เช่น คำติชมของลูกค้า แนวโน้มตลาด และข้อมูลทางการเงิน เพื่อใช้เป็นแนวทางชี้นำกระบวนการตัดสินใจ การรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้้แม่นยำขึ้น และสอดคล้องกับเป้าหมายและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

5. Data Governance การกำกับดูแลข้อมูล

การกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance ) เป็นกระบวนการจัดการเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลในองค์กรมีความพร้อมใช้งาน ถูกต้อง สมบูรณ์ และปลอดภัย โดยดำเนินการตามมาตรฐานและนโยบายภายในที่กำหนด การกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพช่วยให้ข้อมูลมีความสอดคล้อง (Consistent) และเชื่อถือได้ (Trustworthy) และไม่ถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด และปัจจุบัน การกำกับดูแลข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้น เนื่องจากองค์กรต้องเผชิญกับกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดขึ้น รวมถึงการพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ

6. Master Data Management (MDM) การบริหารข้อมูลหลัก

การจัดการข้อมูลหลัก (MDM) คือ กระบวนการสร้างระเบียนข้อมูลหลักที่ถูกต้องและเป็นหนึ่งเดียวสำหรับองค์กรกับธุรกิจ ข้อมูลนี้ถูกรวบรวมจากแหล่งข้อมูลทั้งภายในและภายนอก แล้วผ่านการกำจัดข้อมูลซ้ำซ้อน ปรับให้สอดคล้องกัน และเสริมข้อมูลที่จำเป็น เมื่อข้อมูลหลักถูกจัดทำขึ้นแล้ว องค์กรหรือธุรกิจจะใช้เป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ซึ่งสามารถจัดการและแบ่งปันได้ทั่วทั้งองค์กร ช่วยให้การรายงานแม่นยำขึ้น ลดข้อผิดพลาดและความซ้ำซ้อนของข้อมูล ช่วยรับรองความสอดคล้อง และสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

7. Data Quality คุณภาพของข้อมูล

คุณภาพของข้อมูล (Data Quality) เป็นสิ่งที่บอกได้ว่าวัดว่าชุดข้อมูลตรงตามเกณฑ์ของความแม่นยำ (Accuracy) ความสมบูรณ์ (Completeness) ความถูกต้อง (Validity), ความสอดคล้อง (Consistency), ความเป็นเอกลักษณ์ (Uniqueness) และความทันเวลา (Timeliness) รวมไปถึงความเหมาะสมกับวัตถุประสงค์ได้ดีเพียงใด ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการกำกับดูแลข้อมูลภายในองค์กร มาตรฐานคุณภาพข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจตามข้อมูลเพื่อบรรลุเป้าหมาย เมื่อข้อมูลตรงตามมาตรฐาน จะช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

8. Data Warehouse คลังข้อมูลที่เก็บข้อมูล

คลังข้อมูล (Data Warehouse) คือ ระบบที่รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งและเก็บไว้ในที่เดียว เพื่อใช้สำหรับการค้นหาและการวิเคราะห์ โดยเฉพาะเพื่อรองรับการใช้งานใน Business Intelligence (BI), Data Mining, Machine Learning (ML) และ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และโดยทั่วไป คลังข้อมูลมักจะมีข้อมูลจากอดีตจำนวนมาก ซึ่งทำให้เป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือและสำคัญสำหรับการตัดสินใจในองค์กร

9. Data Integrity ความสมบูรณ์ของข้อมูล

Data Integrity คือ ความถูกต้องและสมบูรณ์ของข้อมูล ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลไม่มีการผิดพลาดหรือสูญหาย และสามารถใช้งานได้อย่างเชื่อถือได้ การรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและควบคุมคุณภาพข้อมูล เพื่อป้องกันการผิดพลาดหรือการปรับเปลี่ยนข้อมูลในทางที่ไม่ถูกต้อง

10. Data Privacy ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) คือ การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลจากการถูกเข้าถึงหรือใช้โดยบุคคลหรือองค์กรที่ไม่ได้รับอนุญาต ข้อมูลเหล่านี้อาจรวมถึงชื่อ ที่อยู่ อีเมล หมายเลขโทรศัพท์ ข้อมูลการเงิน หรือข้อมูลสุขภาพ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญและเกี่ยวข้องโดยตรงกับสิทธิส่วนบุคคลของแต่ละคน เพื่อให้ป้องกันไม่ให้ข้อมูลเหล่านี้ถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด

11. Data Security ความปลอดภัยของข้อมูล

ความปลอดภัยของข้อมูล (Data Security) คือ การปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึง แก้ไข ทำลาย หรือขโมยโดยไม่ได้รับอนุญาต เพื่อรักษาความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งานของข้อมูล องค์กรใช้มาตรการต่างๆ เช่น การเข้ารหัสข้อมูล ระบบยืนยันตัวตน และไฟร์วอลล์ เพื่อป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลช่วยลดความเสี่ยงจากการรั่วไหลและการโจรกรรมข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจและผู้ใช้ทั่วไปในการปกป้องข้อมูลที่สำคัญ

12. Data Encryption การเข้ารหัสข้อมูล

การเข้ารหัสข้อมูล (Data Encryption) คือ กระบวนการเข้ารหัสข้อมูลให้กลายเป็นรหัสหรือข้อความที่อ่านไม่ออก เพื่อป้องกันไม่ให้บุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาตเข้าถึงหรือเข้าใจข้อมูลนั้น การถอดรหัส (Decryption) จะทำได้ก็ต่อเมื่อมีรหัสที่ถูกต้อง ระบบนี้ใช้ในธุรกรรมออนไลน์ การสื่อสาร และการจัดเก็บข้อมูลสำคัญเพื่อเพิ่มความปลอดภัย การเข้ารหัสช่วยปกป้องข้อมูลจากการถูกดักจับหรือโจรกรรม ทำให้มั่นใจว่าข้อมูลจะถูกใช้โดยผู้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น

คำศัพท์ Data สายธุรกิจ หมวดการจัดการและกลยุทธ์ข้อมูล (Data Strategy & Management)

หมวดข้อมูลลูกค้าและการตลาด (Customer & Marketing Data)

1. CDP (Customer Data Platform) แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า

CDP (Customer Data Platform) คือ ระบบที่รวมข้อมูลลูกค้าจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์, แอปพลิเคชัน, และโซเชียลมีเดีย มาเก็บไว้ในที่เดียวเพื่อให้สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ได้ง่าย ข้อมูลที่รวมอยู่จะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น เช่น พฤติกรรมและความชอบ ช่วยในการปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดและสร้างประสบการณ์ที่ตรงใจลูกค้า CDP ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจทางธุรกิจและปรับปรุงการสื่อสารกับลูกค้าได้ดีขึ้น

2. CRM (Customer Relationship Management) ระบบบริหารลูกค้าสัมพันธ์

CRM (Customer Relationship Management) คือ ระบบที่ช่วยจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อสร้างความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างธุรกิจกับลูกค้า ระบบนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถติดตามการติดต่อกับลูกค้า เช่น การขาย การบริการ และการสนับสนุน ทำให้สามารถปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า และเพิ่มความพึงพอใจ CRM ช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มยอดขายและรักษาฐานลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น Salesforce, HubSpot และ Microsoft Dynamics 365

3. A/B Testing การทดสอบเปรียบเทียบ

A/B Testing คือ การทดลองเปรียบเทียบสองเวอร์ชันของสิ่งที่ต้องการทดสอบ เช่น เว็บไซต์ หรือแคมเปญโฆษณา โดยมีการแบ่งกลุ่มผู้ใช้งานเป็นสองกลุ่ม กลุ่มหนึ่งได้รับการทดลองในเวอร์ชัน A และอีกกลุ่มหนึ่งในเวอร์ชัน B จากนั้นเปรียบเทียบผลลัพธ์เพื่อดูว่าเวอร์ชันไหนทำงานได้ดีกว่า เช่น มีการคลิกหรือการซื้อที่มากกว่า การใช้ A/B Testing ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ด้วยข้อมูลที่ชัดเจนและเพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญหรือผลิตภัณฑ์

4. Conversion Rate อัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้า

Conversion Rate คือ อัตราส่วนที่วัดจำนวนผู้ที่ทำการกระทำที่ต้องการ เช่น การซื้อสินค้า การสมัครสมาชิก หรือการคลิกที่ลิงก์ เปรียบเทียบกับจำนวนผู้เข้าชมหรือผู้ที่มีโอกาสทำการกระทำนั้น อัตรานี้ช่วยให้ธุรกิจรู้ว่ามีผู้สนใจหรือดำเนินการตามเป้าหมายมากน้อยแค่ไหน การเพิ่ม Conversion Rate หมายถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของเว็บไซต์หรือแคมเปญในการเปลี่ยนผู้เยี่ยมชมเป็นลูกค้าหรือผู้ใช้งานจริง

5. Customer Retention การรักษาลูกค้า

Customer Retention คือ การรักษาลูกค้าให้ยังคงอยู่กับธุรกิจและใช้สินค้าหรือบริการต่อเนื่องในระยะยาว โดยการสร้างความพึงพอใจและเสริมสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้า กลยุทธ์การรักษาลูกค้า เช่น การให้บริการที่เหนือความคาดหมาย หรือการเสนอสิทธิพิเศษ จะช่วยลดอัตราการสูญเสียลูกค้าและเพิ่มโอกาสในการซื้อซ้ำ การรักษาฐานลูกค้าปัจจุบันให้แข็งแกร่ง ถือเป็นปัจจัยสำคัญในการขยายธุรกิจและเพิ่มรายได้อย่างยั่งยืน

6. Lead Scoring การให้คะแนนลีดลูกค้า

Lead Scoring คือ การประเมินและจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าหรือผู้ที่แสดงความสนใจ (Leads) โดยการให้คะแนนตามปัจจัยต่างๆ เช่น พฤติกรรมการมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ และข้อมูลประชากร การใช้ Lead Scoring ช่วยให้ทีมขายสามารถมุ่งเน้นไปที่ Leads ที่มีโอกาสสูงที่สุดในการกลายเป็นลูกค้าจริง การจัดลำดับนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการปิดการขายและการบริหารทรัพยากรได้อย่างคุ้มค่า

คำศัพท์ Data สายธุรกิจ หมวดข้อมูลลูกค้าและการตลาด (Customer & Marketing Data)

การทำความเข้าใจคำศัพท์ด้าน Data เป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจและการบริหารธุรกิจ การรู้จักคำศัพท์ในหมวด Data Strategy & Management และ Business Analytics จะทำให้คุณสามารถใช้ข้อมูลในการพัฒนากลยุทธ์ธุรกิจได้อย่างมั่นใจและแม่นยำ ยิ่งคุณรู้จักคำศัพท์ Data และทำความเข้าใจมากขึ้นเท่าไหร่ ก็ยิ่งสามารถใช้ข้อมูลที่ได้มาเพิ่มโอกาสในการเติบโตและสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้มากขึ้น และในบทวามตอนต่อไป เราจะมีคำศัพท์ Data สายธุรกิจที่น่าสนใจมาให้เรียนรู้เพิ่มเติมอีกแน่นอน!!

แต่ถ้าคุณอยากยกระดับการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Data ไปอีกขั้น ก็อย่าลืมหาเครื่องมือดีๆ มาช่วย! ลองทดลองใช้ Corpus X แพลตฟอร์มที่จะช่วยให้คุณเห็นภาพข้อมูลได้อย่างชัดเจนและเจาะลึกมากขึ้น มาฝึกทักษะการอ่านข้อมูลแบบใหม่ด้วยการลองเข้าไปใช้งานคอร์พัส X กัน แล้วคุณจะรู้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลนั้น มีอะไรที่น่าสนุกมากกว่าที่คิด!