ในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจ คำว่า “Business Intelligence (BI)” และ “Data Analytics” มักถูกพูดถึงควบคู่กันจนหลายคนอาจเข้าใจว่าเหมือนกัน แต่ในความจริงแล้ว ทั้งสองมี วัตถุประสงค์ และ รูปแบบการใช้งาน ที่ต่างกันอย่างชัดเจน
✅ Business Intelligence (BI) คืออะไร?
BI คือชุดเครื่องมือ กระบวนการ และเทคโนโลยีที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถ รวบรวม วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลในรูปแบบภาพ (Visualization) เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจแบบ รายงานผลลัพธ์จากอดีตและปัจจุบัน
📌 BI ไม่เน้นการทำนายอนาคต แต่เน้นทำความเข้าใจ “สิ่งที่เกิดขึ้น”
✅ Data Analytics คืออะไร?
Data Analytics คือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ลึกกว่า BI โดยเน้นการค้นหา รูปแบบ (Patterns), แนวโน้ม (Trends) และสามารถใช้ต่อยอดไปยัง Data Science และ AI เพื่อ พยากรณ์ (Predictive Analytics) หรือ วิเคราะห์เชิงเหตุผล (Causal Analysis)
📌 Analytics ไม่ได้เพียงแค่รายงาน แต่ “วิเคราะห์ให้ลึก” เพื่อหาคำตอบใหม่
📋 เปรียบเทียบ BI vs Data Analytics
| หัวข้อ | Business Intelligence (BI) | Data Analytics |
|---|---|---|
| เป้าหมายหลัก | แสดงผลข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ | วิเคราะห์เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ / คำตอบเชิงลึก |
| เครื่องมือที่ใช้ | Power BI, Tableau, Looker | Python (Pandas), R, Jupyter Notebook, Excel Advanced |
| การแสดงผล | Dashboard, กราฟ, Pivot Report | สถิติ, การพล็อตข้อมูล, การทดสอบสมมติฐาน |
| เน้นใครใช้ | ผู้บริหาร / ทีมวิเคราะห์ทั่วไป | นักวิเคราะห์ข้อมูล / นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) |
| ลักษณะข้อมูลที่ใช้ | ข้อมูลสรุปอดีต (Historical Summary) | ข้อมูลทุกชนิด ทั้งเชิงเวลา/พฤติกรรม/ต้นเหตุ |
| ความยากในการใช้งาน | ใช้งานง่าย มี UI พร้อมใช้ | ต้องเขียนโค้ด/ใช้ทักษะวิเคราะห์ขั้นสูง |
✅ เมื่อไรควรใช้ BI?
- ต้องการรายงานยอดขาย, กำไร, KPI ขององค์กร
- ต้องการแชร์ Dashboard ให้ผู้บริหารดูง่าย
- ต้องการรวมข้อมูลจากหลายระบบมาแสดงผลในจุดเดียว
✅ เมื่อไรควรใช้ Data Analytics?
- ต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงลึก เช่น พฤติกรรมลูกค้า
- ต้องการสร้างโมเดลพยากรณ์ยอดขาย
- ต้องการวิเคราะห์สิ่งที่ BI รายงานไม่พอ เช่น หาความเชื่อมโยงซับซ้อน
สรุป
Business Intelligence (BI)
🔹 เน้นการรวบรวมและแสดงผลข้อมูลในรูปแบบภาพ เช่น Dashboard และรายงาน
🔹 ช่วยให้ผู้บริหารเห็นภาพรวมธุรกิจ และตัดสินใจจากข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน
🔹 ใช้เครื่องมืออย่าง Power BI, Tableau, Looker
🔹 เหมาะสำหรับการ “ดูว่าเกิดอะไรขึ้นแล้ว”
Data Analytics
🔹 เน้นวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ค้นหารูปแบบ ความสัมพันธ์ และแนวโน้ม
🔹 ใช้สำหรับพยากรณ์อนาคต วิเคราะห์พฤติกรรม หรือหาสาเหตุของปัญหา
🔹 ใช้เครื่องมือขั้นสูง เช่น Python, R, Jupyter Notebook
🔹 เหมาะสำหรับ “หาคำตอบว่า ทำไม มันถึงเกิดขึ้น และ จะเกิดอะไรต่อไป”
สรุปสั้นๆ:
📌 BI = เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น | Analytics = ค้นหาเหตุผล และพยากรณ์อนาคต
