ในยุคที่ทุกธุรกิจขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ที่ถูกสร้างขึ้นจำนวนมหาศาลในทุกวินาที การมีเครื่องมือวิเคราะห์ที่ดีคือหัวใจของการตัดสินใจที่แม่นยำและรวดเร็ว ช่วยให้ได้มาซึ่ง Actionable Insights หรือข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง และเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของการเติบโต

คุณรู้หรือไม่ว่า ตลาด Data Analytics ทั่วโลกคาดว่าจะมีมูลค่าสูงเกิน 150 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2025 และองค์กรที่ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเหมาะสม สามารถสร้างผลตอบแทนเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 30%

การลงทุนใน Data Analytics Tools ที่เหมาะสมจึงไม่ใช่ “ตัวเลือก” อีกต่อไป แต่คือ “ความจำเป็น” สำหรับผู้นำองค์กรยุคใหม่

ในบทความนี้ True digital Academy จะพาคุณไปรู้จัก 7 เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่น่าจับตาในครึ่งปีหลัง 2025 พร้อมแนวทางการเลือกใช้ให้เหมาะกับองค์กรของคุณ

ความได้เปรียบขององค์กรที่นำ Data Analytics Tools มาใช้

องค์กรที่เลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมจะได้รับประโยชน์ใน 4 มิติสำคัญ ดังนี้

🔹 ตัดสินใจแม่นยำขึ้น – สามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ทันท่วงทีด้วยข้อมูลเรียลไทม์
🔹 ประสิทธิภาพสูงขึ้น – ลดขั้นตอนที่ซ้ำซ้อน เพิ่มความคล่องตัวในการทำงาน
🔹 เข้าใจลูกค้าเชิงลึก – วิเคราะห์พฤติกรรมและความต้องการได้แม่นยำ ปรับแต่งบริการหรือสินค้าได้ตรงใจ
🔹 ได้เปรียบคู่แข่ง – ก้าวนำหน้าองค์กรที่ยังตัดสินใจด้วยสัญชาตญาณ

ซึ่งธุรกิจที่เข้าใจและเลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอย่างถูกต้องและเหมาะสม ย่อมจะเป็นธุรกิจที่สามารถเติบโตได้อย่างมั่นคงในยุคที่ “ข้อมูลคือพลัง” อย่างแท้จริง

Data Analytics Tools คืออะไร?

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Tools) คือซอฟต์แวร์หรือแพลตฟอร์มเฉพาะทางที่ใช้สำหรับรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูล เพื่อให้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ ถือเป็นเครื่องมือคู่ใจของนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ที่ช่วยเปลี่ยน “ข้อมูลดิบ” ให้กลายเป็น “ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย” เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making)

การใช้งานหลักของ Data Analytics Tools

1. การทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล (Data Cleaning and Preparation)
▪️ตรวจหาและแก้ไขข้อผิดพลาดในชุดข้อมูล
▪️จัดการค่าที่ขาดหาย ค่าที่ผิดพลาด และรูปแบบข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน
▪️จัดรูปแบบข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์

2. การวิเคราะห์ทางสถิติ (Statistical Analysis)
▪️ใช้คำนวณค่าเฉลี่ย (Mean), แนวโน้ม (Trends) และความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล (Correlation)
▪️ค้นหารูปแบบ (Patterns) และทำความเข้าใจเชิงลึกจากข้อมูล
▪️สร้างโมเดลทางสถิติเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ

3. การแสดงผลข้อมูล (Data Visualization)
▪️สร้างกราฟ แผนภูมิ และแดชบอร์ดแบบ Interactive
▪️แสดงข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและสื่อสารได้ชัดเจน
▪️ช่วยให้ผู้บริหารและทีมงานตีความข้อมูลและตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ

4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)
▪️ใช้อัลกอริธึมและโมเดลทางสถิติทำนายผลลัพธ์ในอนาคต
▪️คาดการณ์ยอดขาย แนวโน้มพฤติกรรมผู้บริโภค
▪️ประเมินความเสี่ยงและโอกาสทางธุรกิจ

7 เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังที่สุดในตอนนี้มีอะไรบ้าง?

1. Microsoft Power BI
เหมาะสำหรับ: ธุรกิจทุกขนาดที่ใช้ระบบ Microsoft อยู่แล้ว
จุดเด่น:
▪️เชื่อมต่อกับ Excel, SQL Server และระบบคลาวด์ได้อย่างไร้รอยต่อ
▪️สร้างแดชบอร์ดแบบ Interactive ได้ง่าย
▪️มีฟีเจอร์ AI ช่วยวิเคราะห์
▪️รองรับการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์
ข้อดี: เรียนรู้ง่าย, อัปเดตสม่ำเสมอ, รองรับการเชื่อมข้อมูลหลากหลาย, ราคาเข้าถึงได้
ข้อจำกัด: ฟีเจอร์จำกัดในเวอร์ชันฟรี, อินเอร์เฟซค่อนข้างซับซ้อน, ต้องใช้ร่วมกับ Microsoft 365
Use Case: การสร้างรายงานประจำเดือน, Dashboard สำหรับผู้บริหาร, การวิเคราะห์ยอดขาย

2. Tableau
เหมาะสำหรับ: ทีมที่เน้น Data Storytelling เล่าเรื่องด้วยข้อมูลผ่าน Visualization
จุดเด่น:
▪️อินเทอร์เฟซแบบ Drag-and-Drop ใช้งานง่าย
▪️ความสามารถในการ Visualization ที่สวยงาม
▪️รองรับ Big Data ได้ดี
▪️มี Mobile App ใช้งานได้ทุกที่
ข้อดี: Visualization ยอดเยี่ยม, มี Mobile Version
ข้อจำกัด: ราคาค่อนข้างสูง, ต้องใช้เครื่องมืออื่น (Python หรือ R) เตรียมข้อมูล, ไม่เหมาะกับการ Pre-process ข้อมูล
Use Case: การสร้าง Executive Dashboard, การวิเคราะห์ข้อมูลการตลาด, รายงานประสิทธิภาพองค์กร

3. Python (Pandas, NumPy, Matplotlib)
เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการความยืดหยุ่นสูงและสร้างโซลูชันเฉพาะทาง
จุดเด่น:
▪️ไลบรารีมากมาย เช่น Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
▪️ทำได้ตั้งแต่ Data Scraping, Cleaning, Analysis ไปจนถึง Machine Learning
▪️ชุมชนผู้พัฒนาใหญ่และการสนับสนุนต่อเนื่อง
▪️ผสานการทำงานกับ Big Data และ Cloud ได้ดี
ข้อดี: ยืดหยุ่นสูง, ใช้งานฟรี, มีคอมมูนิตี้ใหญ่, ฟีเจอร์ครบ
ข้อจำกัด: ต้องมีความรู้การเขียนโปรแกรม, ใช้หน่วยความจำมาก
Use Case: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก, การพัฒนาโมเดล ML, การทำ Data Science

4. Google Cloud AutoML
เหมาะสำหรับ: องค์กรที่ไม่มีทีม Data Science แต่ต้องการใช้ Machine Learning
จุดเด่น:
▪️สร้างโมเดล Machine Learning ได้ง่ายแบบ No-Code
▪️รองรับข้อมูลหลายประเภท เช่น ตารางข้อมูล รูปภาพ ข้อความ ภาษา เป็นต้น
▪️ใช้งานบน Google Cloud ได้ทุกที่
▪️มีระบบรักษาความปลอดภัยระดับ Enterprise
ข้อดี: ใช้งานง่าย, ลดความซับซ้อนของ Machine Learning Workflow, รองรับหลายประเภทข้อมูล
ข้อจำกัด: ค่าใช้จ่ายสูงสำหรับโปรเจกต์ใหญ่, ความยืดหยุ่นจำกัดกว่าการเขียนเอง
Use Case: การพยากรณ์ยอดขาย, การจัดหมวดหมู่ลูกค้า, การวิเคราะห์ความเสี่ยง

5. Apache Spark
เหมาะสำหรับ: องค์กรที่ต้องวิเคราะห์ Big Data และต้องการความเร็วสูง
จุดเด่น:
▪️ประมวลผลเร็วกว่าเครื่องมืออื่นเพราะใช้ RAM
▪️รองรับ Machine Learning ด้วยไลบรารี MLlib
▪️ทำงานแบบกระจายบนคลัสเตอร์หลายเครื่อง
▪️รองรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์
ข้อดี: เร็ว, เหมาะกับ Real-time Analytics และ Big Data, มีคอมมูนิตี้ที่แข็งแกร่ง
ข้อจำกัด: ต้องมีความรู้เทคนิคสูง, จัดการ Infrastructure เอง, ต้องเชื่อมต่อกับระบบอื่น เช่น Hadoop
Use Case: การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, Real-time Analytics, การประมวลผล IoT Data

6. KNIME
เหมาะสำหรับ: ผู้ที่ต้องการ Visual Programming และไม่ต้องการเขียนโค้ด
จุดเด่น:
▪️GUI (Graphical User Interface) แบบ Drag-and-Drop ทำ Workflow ได้ง่าย
▪️เหมาะกับ Data Mining และ Machine Learning แบบ No-Code
▪️ผสานการทำงานกับ Python และ R ได้
ข้อดี: ไม่ต้องเขียนโค้ด, ใช้ร่วมกับ Python/R ได้, ใช้งานฟรี
ข้อจำกัด: ประสิทธิภาพจำกัดกับข้อมูลขนาดใหญ่, บางฟีเจอร์ซับซ้อนต้องมีความรู้เทคนิค
Use Case: การเตรียมข้อมูล, การสร้าง ML Pipeline, การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

7. Alteryx
เหมาะสำหรับ: องค์กรที่ต้องการความเร็วในการเตรียมและวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่ต้องทีมเทคนิค
จุดเด่น:
▪️รวม Data Cleaning, Blending และ Analytics ไว้ในที่เดียว
▪️มี Predictive Analytics และ Automation Workflow
▪️ใช้งานง่ายแบบ Self-Service Analytics
▪️ไม่ต้องเขียนโค้ด
ข้อดี: ใช้งานง่ายมาก, ลดเวลาการเตรียมข้อมูล, ลดภาระงานซ้ำซ้อน
ข้อจำกัด: ราคาสูงสำหรับ Enterprise License, ต้องใช้ร่วมกับเครื่องมืออื่นในบางกรณี
Use Case: การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง, การเตรียมข้อมูลอัตโนมัติ, การวิเคราะห์เชิงพยากรณ

5 เช็กลิสต์ก่อนเลือก Data Analytics Tools ให้เหมาะกับองค์กร

การเลือกเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสม จะส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของข้อมูลเชิงลึก (Insights) และการตัดสินใจขององค์กร ควรคำนึงถึง 5 หลักการสำคัญ ดังนี้

1. กำหนดความต้องการทางธุรกิจ (Business Needs) ให้ชัดเจน
ระบุความต้องการที่ชัดเจนว่าองค์กรต้องการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออะไร โดยตอบคำถามเหล่านี้ให้ได้
▪️ข้อมูลประเภทไหนที่ต้องวิเคราะห์ เช่น ข้อมูลขาย, ลูกค้า, การเงิน, การดำเนินงาน ฯลฯ
▪️ต้องการการวิเคราะห์แบบไหน เช่น ข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real-time Analytics), การพยากรณ์ (Predictive Modeling), หรือการแสดงผล (Data Visualization)
▪️ต้องการฟีเจอร์ขั้นสูงหรือไม่ เช่น Machine Learning หรือ AI

ตัวอย่าง:
▪️HR ต้องการวิเคราะห์ประสิทธิภาพพนักงาน → Power BI หรือ Tableau
▪️การตลาด ต้องการพยากรณ์พฤติกรรมลูกค้า → Python หรือ AutoML
▪️การดำเนินงาน ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเรียลไทม์ → Apache Spark

2. ตรวจสอบงบประมาณ
งบประมาณเป็นตัวแปรสำคัญในการจำกัดขอบเขตของตัวเลือกเครื่องมือ โดยค่าใช้จ่ายที่ต้องคำนวณ ดังนี้
▪️ค่าใช้จ่ายเริ่มต้น ค่าซื้อซอฟต์แวร์
▪️ค่าสมัครสมาชิก หรือค่าธรรมเนียมรายเดือน
▪️ค่าติดตั้งและการปรับแต่งระบบ
▪️ค่าอบรมทีมงาน
▪️ค่าบำรุงรักษาและการสนับสนุน

คำแนะนำ: หากมีงบจำกัด เครื่องมือ Open Source เช่น Apache Spark อาจเป็นทางเลือกที่ดี ขณะที่องค์กรขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรมาก อาจเลือกใช้เครื่องมือระดับพรีเมียม เช่น Tableau หรือ SAS

3. เลือกเครื่องมือที่มีความสามารถในการขยายระบบ (Scalability)
การมีเครื่องมือที่สามารถเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจจะช่วยลดต้นทุนการเปลี่ยนเครื่องมือในอนาคตควรพิจารณาปัจจัย ดังนี้
▪️ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นในอนาคต
▪️จำนวนผู้ใช้งานที่เพิ่มขึ้น
▪️ความต้องการฟีเจอร์ใหม่
▪️การเชื่อมต่อกับระบบอื่น

4. วิเคราะห์ทักษะของทีมงาน
ช่วยให้สามารถใช้งานเครื่องมือได้อย่างคุ้มค่าที่สุด และลดความสูญเสียที่อาจเกิดจากการใช้งานที่ผิดพลาด เช่น
▪️วิเคราะห์ระดับความสามารถของทีมงานภายใน หากทีมงานยังไม่มีทักษะเพียงพอ ควรได้รับการสนับสนุนจากภายนอก
▪️ทีมมีความรู้ด้านเทคนิคมากน้อยแค่ไหน
▪️มีเวลาเรียนรู้เครื่องมือใหม่หรือไม่
▪️ต้องจ้างผู้เชี่ยวชาญ หรือนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysts) เพิ่มเติมหรือไม่

5. ตรวจสอบการสนับสนุนด้านเทคนิค
ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในการใช้งาน สิ่งที่ต้องมีคือ
▪️มองหาเอกสารและคู่มือการใช้งานครบถ้วน
▪️ทีมสนับสนุนที่ตอบสนองเร็ว
▪️มีชุมชนผู้ใช้งานที่แข็งแกร่ง
▪️การอัปเดตอย่างต่อเนื่อง

ข้อมูลไม่ใช่แค่ “ทรัพยากร” แต่คือ “พลังขับเคลื่อนธุรกิจ”

ในครึ่งปีหลัง 2025 รวมถึงในอนาคตอันใกล้นี้ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่แค่เครื่องมือเสริม แต่เป็น “แกนกลาง” ของการตัดสินใจในทุกภาคส่วนขององค์กร การเลือก Data Analytics Tools ที่เหมาะสมเปรียบเสมือน “การเลือกอาวุธที่ไว้ใจได้” ในสนามรบของธุรกิจ องค์กรที่เข้าใจเครื่องมือก่อน ปรับตัวได้เร็วกว่า จะได้เปรียบในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เริ่มต้นวันนี้ด้วยการประเมินความต้องการของคุณ และเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กรของคุณ

📍 ดูรายละเอียด Data Ready Bootcamp | เรียน Data Analytics แบบเข้มข้น เพิ่มเติมได้ที่ https://www.truedigitalacademy.com/course/data-ready-bootcamp

——

Sources:
https://www.hashstudioz.com/blog/top-data-analytics-tools-to-watch-in-2025/#Why_Data_Analytics_Tools_Are_Crucial_in_2025
https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/data-analytics-tools/#what-are-data-analytics-tools

Home

Blogs

tag

data-driven

สรุปเทรนด์ AI 2025: ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น ถูกลง ความเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่ทุกองค์กรต้องจับตาในปี 2026

เริ่มต้นสาย Data ต้องรู้อะไรบ้าง? Top 7 Data Skills สำคัญที่องค์กรต้องการในปี 2026

รวม 7 Data Analytics Tools น่าใช้ ที่องค์กรยุคใหม่ไม่ควรมองข้าม (อัปเดตครึ่งปีหลัง 2025)

อยากให้ทีมเติบโตด้วย Insight? เริ่มจาก “เข้าใจข้อมูล” ด้วยคู่มือ Data Literacy ฉบับเข้าใจง่าย

Data VS. The Great Resignation เอาชนะการลาออกครั้งใหญ่ด้วย Data