ในยุคข้อมูล (Data Age) ข้อมูลได้กลายเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ายิ่งสำหรับองค์กรทุกประเภท การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เป็นกระบวนการในการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจ ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ

Data Collection คือขั้นตอนแรกของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการในการรวบรวมข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ ข้อมูลดิบเหล่านี้อาจมาจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล ระบบสารสนเทศ (Information System) แหล่งข้อมูลออนไลน์ แหล่งข้อมูลออฟไลน์ หรือแม้แต่จากแหล่งข้อมูลบุคคล

ความสำคัญของ Data Collection

Data Collection มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากข้อมูลดิบเป็นรากฐานของข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลดิบที่ดีและมีคุณภาพจะทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ประเภทของ Data Collection

Data Collection สามารถทำได้หลายวิธี โดยแบ่งออกเป็นประเภทหลักๆ ได้ดังนี้

• Active Data Collection: เป็นการรวบรวมข้อมูลดิบโดยอาศัยความตั้งใจของมนุษย์ เช่น การสำรวจ การสัมภาษณ์ การจดบันทึก
• Passive Data Collection: เป็นการรวบรวมข้อมูลดิบโดยอัตโนมัติ เช่น การใช้เซ็นเซอร์ การใช้กล้องวงจรปิด การใช้แอปพลิเคชันบนอุปกรณ์เคลื่อนที่

เครื่องมือและเทคนิค Data Collection

มีเครื่องมือและเทคนิค Data Collection มากมายที่สามารถใช้ในการรวบรวมข้อมูลดิบ เครื่องมือและเทคนิคเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปตามประเภทของข้อมูลที่ต้องการรวบรวมและแหล่งข้อมูล

ตัวอย่าง Data Collection

ตัวอย่างของ Data Collection ได้แก่

• องค์กรค้าปลีกรวบรวมข้อมูลการขายจากระบบ POS
• องค์กรการเงินรวบรวมข้อมูลการใช้จ่ายของลูกค้าจากบัตรเครดิตและบัตรเดบิต
• องค์กรสาธารณสุขรวบรวมข้อมูลสุขภาพของประชาชนจากระบบทะเบียนประวัติผู้ป่วย

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ Data Collection

เพื่อให้ Data Collection มีประสิทธิภาพและได้ผลลัพธ์ที่ดี ควรปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ดังนี้

• กำหนดวัตถุประสงค์ของ Data Collection ให้ชัดเจน
• เลือกประเภทของ Data Collection ให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์
• เลือกใช้เครื่องมือและเทคนิค Data Collection ที่มีประสิทธิภาพ
• ออกแบบแบบสอบถามหรือเครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลให้เหมาะสม
• ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลดิบ