โปรแกรมใดเหมาะกับการทำงานกับ big data

'Tableau’ เป็นเครื่องมือด้าน Business Intelligence Tool อีกตัวหนึ่งที่ใช้งานง่าย รองรับการใช้งานทั้ง Windows และ MacOS สามารถสร้างสรรค์การวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็น Visualization ได้เพียงไม่กี่คลิก ก็ออกมาเป็น Dashboard สวย ๆ สามารถแชร์หน้า Dashboard และ Interactive ได้ง่าย พร้อมเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นไฟล์ประเภทต่าง ๆ Relational Data Sources หรือแม้กระทั่ง Big Data Sources และที่สำคัญเขายังมีการปรับปรุงพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างสม่ำเสมอ ถึงแม้ค่าใช้จ่ายจะค่อนข้างสูงแต่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ

Highlight:

• ใช้งานได้ตั้งแต่มือใหม่จนถึงเทคนิคขั้นสูง
• เพียง Drag-and-Drop ข้อมูลไปบน Shelf ตัวซอฟต์แวร์ก็จะประเมินลักษณะของข้อมูลและสร้าง Visualization ออกมาให้ทันที
• แสดงผล Dashboard ได้ทั้งเว็บเบราว์เซอร์ หน้าเดสก์ท็อป และ Mobile version
• มีการอัปเดตตัวระบบอยู่ตลอดเวลา ทำให้การแสดงผลง่ายและสวยงาม
• สามารถเชื่อมต่อข้อมูลได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น Excel, Google Sheet, MySql หรือ ERP
• แชร์ Dashboard ไฟล์ต่าง ๆ รวมถึงกรองข้อมูล ได้ง่าย
• สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกระหว่างข้อมูลได้
  

ราคา : ทดลองการใช้งานได้ฟรี 14 วัน ราคาเริ่มต้นที่ $70 ต่อเดือน สามารถเพิ่มฟีเจอร์โดยเลือก add-on ในแพ็คเกจเพิ่มได้ สามารถดูรายละเอียดแต่ละแพ็คเกจราคาเพิ่มเติมได้ที่ https://www.tableau.com/pricing

รอบตัวเราทุกวินาที มี Data จำนวนหลายพันล้านไบท์ถูกสร้างขึ้นมา และถูกจัดเก็บไว้เป็นข้อมูลสำคัญ เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทางธุรกิจ (Strategic Business Decision) 

ในทุกๆ องค์กรขนาดใหญ่ หรือแม้แต่หน่วยงานของรัฐบาลเอง ก็ให้ความสำคัญกับ Big Data เหล่านี้

แล้วใครกันที่เป็นคนจัดการกับข้อมูลมากมายเหล่านี้?
ก็ไม่พ้นผู้มีอาชีพสาย DATA อยู่แล้ว

นี่จึงเป็นเหตุผลว่า ทำไมสายอาชีพ Data ถึงกำลังเป็นที่ต้องการในตลาดโลก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Data Analyst หรือ “นักวิเคราะห์ข้อมูล” ที่เปรียบเสมือนกระดูกสันหลังขององค์กรเลยก็ว่าได้ และเหล่านักวิเคราะห์ข้อมูล จะทำงานโดยขนาดอาวุธสำคัญ ซึ่งก็คือ เครื่องมือ (Tools) ที่จะช่วยทำให้พวกเขาจัดการข้อมูลมหาศาลเหล่านี้ได้ง่ายขึ้นไม่ได้!

วันนี้ EDDU เลยจะมาแนะนำเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Tools) ที่ทุกคนในสายงาน Data จำเป็นจะต้องรู้จัก และใช้งานได้อย่างคล่องแคล่ว เพื่อที่จะช่วยทุ่นแรง และลดระยะเวลาในการจัดการข้อมูลลงอย่างไม่ต้องเหนื่อยเกินไป 

ในบทความนี้ EDDU ขอแบ่งเครื่องมือฯ ออกเป็น 2 กลุ่มหลักๆ คือ 

• เครื่องมือในการช่วยจัดการข้อมูล (Data Management Tools) ซึ่งจะรวมไปถึงการแก้ไขข้อมูล จัดเก็บข้อมูล หรือปรับแต่งข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เพื่อจัดเก็บลงใน Data Warehouse หรือ Data Lake ได้อย่างสะดวกรวดเร็ว 
• เครื่องมือในการแสดงผล (Data Visualization Tools) ที่จะทำหน้าที่แปรสภาพข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่เราได้มาจากการวิเคราะห์ให้กลายเป็น Dashboard หรือ Interactive Graphs/Charts ที่มีความเป็นระเบียบ หน้าตาสวยงาม และช่วยให้การสื่อสารข้อมูลสำคัญเหล่านี้กับผู้บริหารขององค์กร เป็นไปอย่างเข้าใจง่ายและมีประสิทธิภาพ

4 เครื่องมือสำหรับ
การจัดการข้อมูล (Data Management Tools)

1) Excel – ถือได้ว่าเป็นหนึ่งในโปรแกรมที่นิยมใช้กันมากที่สุดในการจัดการข้อมูลก็ว่าได้ เพราะโปรแกรม Excel เองนั้นสารพัดประโยชน์นอกจากการจัดเก็บ (Storge) และแก้ไข (Edit) แล้ว ตัวโปรแกรมเองยังสามารถวิเคราะห์ Data ได้อีกด้วย ผ่านฟังก์ชั่น Pivot Table, VBA, Solver และ Form เป็นต้น หรือถ้าต้องการจัดการ Big Data ในเชิงลึกก็สามารถดาวน์โหลด Plugins ต่างๆ ที่ช่วยเสริมประสิทธิภาพมาเพิ่มได้ แถมยังสามารถสร้างกราฟนำเสนอข้อมูลได้หลายรูปแบบอีกด้วย เรียกได้ว่า Excel นั้นเป็นเครื่องมือที่ครบเครื่องมากๆ และสามารถเรียกใช้งานได้ง่าย เพราะแทบจะทุกคนที่ใช้คอมพิวเตอร์ หรือแท็ปเลตนั้น ต้องมีโปรแกรมนี้ติดตั้งในอุปกรณ์อยู่แล้ว

2) Zoho Analytics – เป็นอีกหนึ่งในเครื่องมือที่น่าสนใจมากที่สุด ด้วยการที่ Zoho Analytics นั้นเป็นซอฟท์แวร์อัจฉริยะที่สามารถวิเคราะห์ Big Data ได้ด้วยตนเอง หรือที่เรียกว่า “Business Intelligence” แถมยังมีผู้ช่วยจักรกลอัจฉริยะ (Artificial Intelligence) ที่ผู้ใช้สามารถถามคำถาม จากนั้น AI จะตอบกลับมาเป็นรีพอร์ตข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์มาแล้ว ด้วยกระบวนการอย่าง Machine Learning หรือ NLP

และที่สำคัญ คือ อินเตอร์เฟสของ Zoho Analytics นั้น ออกแบบมาในรูปแบบของ Dashboard ที่ใช้งานได้ง่าย และยังมีเทมเพลตมากมายให้เลือกใช้ เครื่องมือนี้จึงเหมาะกับผู้ใช้งานมือสมัครเล่น หรือคนที่ไม่มีความรู้เรื่องไอทีให้สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลได้สะดวกขึ้น

3) Google Analytics – เป็นอีกหนึ่งแพลตฟอร์มคู่ใจของใครหลายคนที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย Google Analytics นั้นสามารถแสดงผลเมตริก (Metrics) และข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่สำคัญจากเวปไซต์หรือโฆษณา (Google Ads) โดยสามารถปรับแต่งได้ในโหมด Custom และ Automated ซึ่งเลือกที่จะเก็บข้อมูลได้ด้วยตัวเอง หรือการใช้ AI วิเคราะห์แบบอัตโนมัติก็ได้ โดยสามารถลิงก์กับแพลตฟอร์มอื่นๆ ของ Google อย่าง Google Data Studio และ Google BigQuery ได้อีกด้วย ด้วยผลวิเคราะห์ที่ออกมาค่อนข้างเข้าใจง่ายและแม่นยำ จึงทำให้เครื่องมือนี้เป็นที่ถูกใจใครหลายๆ คน

4) Python – เป็นโปรแกรมที่ต้องการความชำนาญในการเขียนโปรแกรม และโค้ดดิ้งพอสมควร แต่ถ้าหากคุณไม่มีปัญหาเรื่องโค้ดแล้วละก็ Python เป็นอะไรที่เหมาะมากในการจัดการ Data ของคุณ จุดเด่นที่สำคัญอีกอย่างก็ คือ Python มีผู้ใช้เป็นจำนวนมาก จึงมีคอมมูนิตี้ที่แบ่งปันโค้ด และซัพพอร์ตกัน จุดนี้จะทำให้คุณประหยัดเวลาในการเขียนโค้ดไปได้มากทีเดียว

3 เครื่องมือสำหรับ
การแสดงผลข้อมูล (Data Visualization Tools)

1) Tableau – หลายๆ คนยกให้ Tableau เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดในการแสดงผลวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบกราฟ หรือแผนภูมิแบบ Interactive และ Dashboard เพราะไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดใดๆ ใช้ง่ายเพียงแค่ลากและวาง (Drag & Drop Interface) และให้ผลลัพธ์ที่ต้องการด้วยเวลาเพียงไม่กี่นาที

โดย Tableau นั้นสามารถทำงานได้อย่างลื่นไหลบนระบบปฏิบัติการอย่าง Mac OS และ Windows อีกทั้งยังจัดเก็บผลงานที่สร้างไว้ลงบน cloud หรือทำงานข้ามแพลตฟอร์มอื่นๆ ของ Tableau ได้อีกด้วย จึง สะดวกที่สุด! เพราะผู้ใช้งานสามารถใช้ Tableau จากที่ไหนก็ได้

2) Microsoft Power BI – หนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมตลอดกาลในสายงาน Data  เพราะเพียงแค่คุณมี Windows ก็สามารถเข้าใช้งาน MS Power BI  ได้ อีกทั้งโปรแกรมนี้ยังใช้งานง่าย และเต็มไปด้วยฟังก์ชั่นเด็ดๆ โดย Power Bi นั้น สามารถทำงานแบบ Cross-Platform ได้กับแทบทุกโปรแกรมของ Microsoft อีกทั้งยังดึง Data จากฐานข้อมูลต่างๆ อย่าง Excel, Text File และแพลตฟอร์มอื่นๆ อย่าง Google Analytics, Facebook Insights, SAP HANA และ Hadoop

ผู้ใช้งาน MS Power BI สามารถสร้างข้อมูลในรูปแบบกราฟ แผนภูมิ แดชบอร์ด หรือทำรีพอร์ทเองได้โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้เรื่องโค้ดดิ้ง และโปรแกรมนี้ยังรองรับการ Export ไฟล์ที่แสดงผลได้บน Desktop, Web, Apps แถมยังสามารถจัดการข้อมูล Big Data แบบเชิงลึกได้อย่างทรงประสิทธิภาพมากอีกด้วย

3) Google Data Studio – เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับมือใหม่ เพราะ Google ได้จัดทำคลิปวิดีโอสอนการใช้งานแพลตฟอร์มนี้ ตั้งแต่ขั้นพื้นฐานจนถึงระดับสูงไว้แล้ว ผู้ใช้งานจึงสามารถฝึกทำ Data Visualization อย่าง Google Data Studio ได้สบายๆ และโปรแกรมนี้ยังสามารถใช้งานร่วมกับ Google Analytics, Google Ads, Google Search Console และ YouTube ได้อีกด้วย

.

ครบแล้วครับ สำหรับ 7 เครื่องมือฟรี! ที่ช่วยให้งานสาย Data ง่ายขึ้น หวังว่าบทความนี้ ผู้อ่านจะได้ไอเดียที่จะช่วยให้เลือกใช้เครื่องมือได้ตรงใจ ( หรือจะลองดาวน์โหลดมาใช้ทั้ง 7 ตัว เพื่อเพิ่มทักษะด้านวิเคราะห์และนำเสนอก็ยิ่งเจ๋ง ) ส่วนถ้าใครอยากรู้วิธีการเลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ให้ละเอียดยิ่งขึ้นกว่านี้ Eddu ก็มีคอร์สสอนเกี่ยวกับ Data Analytics โดยเน้นไปที่

✅ ทำ Dashboard สรุปข้อมูลให้เข้าใจง่าย นำเสนอได้อย่างมีประสิทธิภาพ

✅ การวิเคราะห์ตลาด มองหาความน่าจะเป็น ตั้งสมมติฐาน และประเมินความได้เปรียบของธุรกิจ ด้วย Data

รับรองว่า คอร์สนี้อัดแน่นไปด้วยคุณภาพ และพร้อมจะเปลี่ยนให้คุณเป็นมือโปรด้านนี้เลย!

สมัครเลย!

หลักสูตร
Data Analytics & Visualization

ใช้ Data มาช่วยทำธุรกิจ / การตลาด ในยุค 4.0
แถมให้พิเศษ! สอน Google Data Studio ทำ Data Visualization

หลักสูตร Data Analytics & Visualization 12 ชั่วโมง

ลดพิเศษ เพียง 4,999.- จาก 12,900.- 

**จำนวนจำกัด**

อ้างอิง

https://towardsdatascience.com/8-best-data-visualization-tools-that-every-data-scientist-should-know-2287c9c45cc4

โปรแกรมใด เหมาะกับ Big Data

ซอฟต์แวร์ใดที่ใช้ในการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่

Big Data ใช้ภาษาอะไร

Data Science ใช้โปรแกรรมอะไรบ้าง