Big Data Driven Business ตอนที่ 3: การสร้าง Big Data Dream Team

Big Data Driven Business ตอนที่ 3: การสร้าง Big Data Dream Team

สวัสดีชาว datascinece.in.th ทุกคนนะครับ ตอนนี้ก็เป็นตอนที่สามของบทความซีรี่ย์เรื่อง Big Data Driven Business (การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลขนาดใหญ่) ซึ่งในบทความซีรี่ย์นี้ ตัวผมเองอยากที่จะเสนอเรื่องราวในภาพกว้างที่เกิดขึ้นจากประสบการณ์จริงของการนำข้อมูลไปใช้ในการวิเคราะห์เพื่อต่อยอดในการทำธุรกิจ ว่าในแต่ละองค์กรมีวิธีการนำเอาผลลัพธ์ที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ผลักดันในส่วนไหน และผลลัพธ์ที่ได้นั้นส่งผลมากน้อยต่อธุรกิจเพียงใด

อ่านบทความย้อนหลังได้ที่นี่นะครับ

Big Data Driven Business ตอนที่ 1: เทคนิคการตลาดในยุคของข้อมูล

Big Data Driven Business ตอนที่ 2: เคล็ดลับที่จะทำให้คุณรู้จักลูกค้าอย่างหมดเปลือก

สำหรับใครที่กำลังมองหางานหรือกำลังสร้างทีมสำหรับ Big Data Analytic แล้วละก็ไม่ควรพลาดในตอนที่สามนี้นะครับ เพราะเราจะมาดูกันว่าบุคลากรสาขาใดบ้างที่เหมาะจะมาอยู่กับทีมในฝันสำหรับงาน Big Data Analytic กันนะครับ

อ่านต่อ

Posted by

May 18, 2016
Big Data Driven Business ตอนที่ 2: เคล็ดลับที่จะทำให้คุณรู้จักลูกค้าอย่างหมดเปลือก

Big Data Driven Business ตอนที่ 2: เคล็ดลับที่จะทำให้คุณรู้จักลูกค้าอย่างหมดเปลือก

สวัสดีชาว datascinece.in.th ทุกคนนะครับ ตอนนี้ก็เป็นตอนที่สองของบทความซีรี่ย์เรื่อง Big Data Driven Business (การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลขนาดใหญ่) ซึ่งในบทความซีรี่ย์นี้ ตัวผมเองอยากที่จะเสนอเรื่องราวในภาพกว้างที่เกิดขึ้นจากประสบการณ์จริงของการนำข้อมูลไปใช้ในการวิเคราะห์เพื่อต่อยอดในการทำธุรกิจ ว่าในแต่ละองค์กรมีวิธีการนำเอาผลลัพธ์ที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ผลักดันในส่วนไหน และผลลัพธ์ที่ได้นั้นส่งผลมากน้อยต่อธุรกิจเพียงใด

อ่านบทความย้อนหลังได้ที่นี่นะครับ

Big Data Driven Business ตอนที่ 1: เทคนิคการตลาดในยุคของข้อมูล

 

ส่วนในตอนที่สองนี้ เราจะมาหาคำตอบกันว่า จะทำอย่างไรให้คุณสามารถรู้จักลูกค้าของคุณได้อย่างครบเครื่อง 360 องศาโดยมีเพียงแค่ข้อมูลพื้นฐานในอดีตกันนะครับ

คูณรู้จักลูกค้าดีแล้วหรือยัง? ถือว่าเป็นหัวใจหลักของการทำธุรกิจเลยก็ว่าได้ ในยุคสมัยนี้ที่ผู้บริโภคมีทางเลือกมากมาย การทำธุรกิจแบบ Outside-In หรือ Customer Centric เป็นสิ่งที่เจ้าของกิจการควรจะต้องพิจารณาและให้ความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง เราต้องเข้าใจก่อนว่าลูกค้ากลุ่มเป้าหมายของเรานั้นมีใครบ้าง และมีความต้องการหรือปัญหาอะไร แล้วจึงค่อยกลับมามองดูว่าเราจะทำให้ผลิตภัณฑ์หรือบริการของเราให้ตอบโจทย์ของเขาเหล่านั้นได้อย่างไร

อ่านต่อ

Posted by

April 28, 2016
ที่มา contactability.com

Big Data Driven Business ตอนที่ 1: เทคนิคการตลาดในยุคของข้อมูล

สวัสดีชาว datascinece.in.th ทุกคนนะครับ ตอนนี้ก็เป็นตอนแรกของบทความซี่รี่ย์เรื่อง Big Data Driven Business (การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลขนาดใหญ่) ซึ่งในบทความซี่รี่ย์นี้ ตัวผมเองอยากที่จะเสนอเรื่องราวในภาพกว้างที่เกิดขึ้นจากประสบการณ์จริงของการนำข้อมูลไปใช้ในการวิเคราะห์เพื่อต่อยอดในการทำธุรกิจ ว่าในแต่ละองค์กรมีการนำเอาผลลัพธ์ที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ผลักดันในส่วนไหน และผลลัพธ์ที่ได้มันส่งผลมากน้อยแค่ไหน

ในแต่ละตอนนั้นจะเน้นให้ทุกคนได้เพลินเพลินไปกับเรื่องราวของการใช้ข้อมูลเพื่อเปิดโลกทัศน์ของผู้อ่านไปกับบริษัทชั้นนำระดับโลกที่นำเรื่องของข้อมูลมาใช้ต่อยอดธุรกิจของเขา ไม่ว่าจะเป็นการออกแบบ Marketing Campaign สร้าง Discount Model การทำ Customer Segmentation และอื่นๆอีกมากมายว่าสิ่งนี้เขาทำกันอย่างไร อีกทั้ง ยังพูดถึงเทคนิคและเทคโนโลยีใหม่ๆที่นำมาใช้วิเคราะห์และจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ให้ได้อ่านกันในตอนต่อๆไปของซี่รี่ย์นี้นะครับ

ส่วนในตอนแรกนี้ เราจะมาหาคำตอบกันว่าเหตุใตบริษัทผู้ให้บริการเช่าหนังยักษ์ใหญ่อย่าง Netflix ทำไมถึงกล้าทุ่มงบประมาณถึง 100 ล้านเหรียญเพียงเพื่อที่จะสร้างภาพยนต์ซี่รี่ย์ที่ไม่มีแม้กระทั้งฉากแอคชั่นเลือดสาด หรือฉากวาบหวิว ใดๆ แล้วเขามั่นใจได้อย่างไรว่ามันจะทำกำไรและโด่งดังเป็นพลุแตก และบริษัท e-commerce ชั้นนำระดังโลกอย่าง Amazon ทำอย่างไรถึงเพิ่มยอดขายได้มากถึง 29% ภายในช่วงระยะเวลาเพียงแค่ 1 ปี เท่านั้น

อ่านต่อ

Posted by

April 14, 2016

8 ขั้นตอนการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบง่ายๆ

8 ขั้นตอนการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบง่ายๆ

วันนี้ลองมาดู 8 ขั้นตอนง่ายๆ ของการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ว่าเราต้องรู้อะไรบ้าง

ลองมาดูนิยามสั้นๆก่อนว่า นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือใคร????

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ คนที่เก่งในวิชาสถิติมากกว่าวิศวกรซอฟต์แวร์ทั่วๆไป และเก่งในวิศวกรรมซอฟต์แวร์มากกว่านักสถิติทั่วๆ ไป

8 ขั้นตอนง่ายๆ มีดังนี้

  1. เก่งในวิชาสถิติ คณิตศาสตร์ และ การทำเหมืองข้อมูล
  2. รู้วิธีการเขียนโปรแกรม เช่น ภาษา R, Python, SAS, SPSS
  3. เข้าใจเรื่องระบบฐานข้อมูลเป็นอย่างดี เช่น MySQL, PostgreSQL, Cassandra, MongoDB, COuchDB
  4. เก่งในเรื่อง Cleaning Data และ Data Visualization
  5. เข้าใจในเรื่อง BIg Data และใช้ Hadoop / MapReduce เป็น
  6. เคยมีประสบการณ์การทำงานกับ Data Scientist มาก่อน อาจจะลองแข่งกันใน Kaggle ดูก็ได้
  7. ฝึกงาน / เข้า Bootcamp
  8. ติดตามความเคลื่อนไหวของ Community

 

อ่านต่อ

Posted by

November 9, 2014

เส้นทางสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Road Ahead to be Data Scientist)

เส้นทางสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Road Ahead to be Data Scientist)

 

 

 

 

 

อ่านต่อ

Posted by

November 8, 2014
datascienceman-370x229

‘Data Scientist’ คลื่นลูกใหม่ยุคธุรกิจจัดการข้อมูล

ไอดีซี คาดการณ์ว่าเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าและธุรกิจบริการจะเติบโตด้วยอัตราเฉลี่ย 27 เปอร์เซ็นต์ต่อปี

คิดเป็นมูลค่าสูงถึง 32.4 พันล้านดอลลาร์ในปี 2560 หรือสูงกว่า 6 เท่าเมื่อเทียบกับอัตราการเติบโตของตลาดเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ไอซีที) โดยรวม

ขณะที่ ตลาดการให้บริการเทคโนโลยีอนาไลติกส์จะเติบโตในอัตรา 10.8 เปอร์เซ็นต์ต่อปีต่อเนื่องถึงปี 2560

อ่านต่อ

Posted by

November 8, 2014

คุณสมบัติและทักษะของ Data Scientist ที่จำเป็นต้องมี

คุณสมบัติและทักษะของ Data Scientist ที่จำเป็นต้องมี

 “Being a data scientist is not only about data crunching. It’s about understanding the business challenge, creating some valuable actionable insights to the data, and communicating their findings to the business.”

อ่านต่อ

Posted by

November 8, 2014
Screen Shot 2014-09-21 at 11.46.34 AM

8 สิ่ง Data Scientist ทำ เรื่องเล่าจากคนทำงานเกี่ยวกับ Data Science

1) Provide in-house Statistical Consulting

– แนะนำวิธีการที่เหมาะสม หรือวิเคราะห์ข้อมูลสถิติพื้นฐาน เพื่อออกแบบกลยุทธทางการตลาด
ตัวอย่างเช่น Marketing mix modeling(MMM) หรือการใช้ Multivariate Regression กับ ข้อมูลของ Marketing เพื่อทำนายผลกระทบในอนาคตหรือหากลยุทธ์
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MMMhttp://en.wikipedia.org/wiki/Marketing_mix_modeling

อ่านต่อ

Curated by

November 8, 2014
dsst-300x151

ทำไมเราต้องการ Data Science ทั้งๆที่มี Statistics อยู่แล้วนี่??

ตอนที่ 1: Data Science VS. Data Analysis

หลายคนยังคงสงสัยอยู่ว่า Data Science มันต่างจากศาสตร์อื่นๆอย่างไร ดูไปดูมา ก็ไม่ต่างจากศาสตร์เดิมๆที่มีอยู่แล้ว วันนี้ เลยเอาบทความจาก The Wall Street Journal (WSJ) มาเล่าให้ฟังกันว่า Data Science VS. Data Analysis มันต่างกันไง??

อ่านต่อ

Posted by

November 8, 2014
linkedin-logo-300x199

ตัวอย่างความสำเร็จของ LinkedIn กับ Data Scientist

LinkedIn (ลิงค์อิน) คือเว็บ Social Network ที่ให้ทุกคนสามารถแชร์โปรไฟล์และประสบการณ์ของตัวเองเพื่อสร้าง connection สำหรับการหางานและการทำงาน ปัจจุบัน LinkedIn เป็นเว็บไซต์ที่ประสบความสำเร็จและมีผู้ใช้มากถึง 300 ล้านคนทั่วโลก … เราลองมาดูกันว่า LinkedIn สามารถประสบความสำเร็จได้อย่างไร???

อ่านต่อ

Curated by

November 8, 2014