Data Analytics คือ โปรแกรมชนิดหนึ่งที่จะทำหน้าที่ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งรวมไปถึงข้อมูลตั้งแต่ อดีต ไปจนถึงปัจจุบัน เพื่อนำเอามาประกอบเป็นคำทำนายที่จะส่งผลถึงในอนาคต โดยที่โปรแกรมประเภทนี้ จะมีเป็นประโยชน์เป็นอย่างมากในการนำเอามาพัฒนาการตลาดที่ต้องการเพราะจะสามารถรู้สิ่งที่ตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น
โดยที่ Data Analytics ถือเป็นหนึ่งในเครื่องมือสำหรับธุรกิจ (Business Intelligence) เพราะว่าถ้าหากบริษัทคุณไม่มี หรือไม่รู้ข้อมูลมากพอ ในการดำเนินการต่างๆมันก็เหมือนกับว่าบริษัทคุณกำลังหาทาง โดยไม่มีจุดหมายปลายทาง เพราะฉะนั้นการลงมือทำData Analytics จึงถือว่ามีส่วนสำคัญในการดำเนินธุรกิจเป็นอย่างมาก โดยที่ไม่จำเป็นต้องเป็นธุรกิจขนาดใหญ่เท่านั้น เพราะธุรกิจที่มีขนาดเล็ก ไปจนถึงธุรกิจที่มีขนาดกลาง ก็สามารถเรียนรู้ และดำเนินการ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้เหมือนกัน สำหรับรูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) สามารถแบ่งได้ดังนี้
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics)
การวิเคราะห์แบบพื้นฐาน เป็นวิธีที่สามารถเข้าใจได้ง่าย โดยจะเป็นการวิเคราะห์ เพื่อที่จะสามารถมองเห็นถึงผลลัพธ์ต่าง ๆ ของรายการทางธุรกิจที่กำลังดำเนินการ อย่างเช่น เหตุการณ์ หรือกิจกรรมต่างๆ ที่ได้เกิดขึ้นมาแล้วในขณะนั้นและรวมไปถึงกิจกรรมต่าง ๆ ที่อาจกำลังจะเกิดขึ้นมาซึ่งจะเกิดเกิดขึ้นในลักษณะที่ง่ายต่อการเข้าใจ หรือต่อการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น รายงานการขาย รายงานผล การดำเนินงาน
การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics)
การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย ถือเป็นอีกหนึ่งวิธีที่จะมอบประโยชน์ที่สามารถเห็นภาพได้เช่นเจน นั่นก็เพราะ วิธีนี้จะเป็นการอธิบายถึงสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น และรวมไปถึงปัจจัยต่างๆ ที่มีความสำคัญ ที่หมายถึงความสัมพันธ์ของปัจจัยหรือตัวแปรต่างๆ ที่เกิดขึ้น ที่จะมีความสัมพันธ์ต่อกันของสิ่งที่เกิดขึ้นในช่วงเวลานั้น ๆ ตัวอย่างเช่น ความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายต่อกิจกรรมทางการตลาดแต่ละประเภท ซึ่งเป็นก้าวใหม่ที่ช่วยเสริมให้ตัดสินใจไปในทางที่ถูกต้อง
การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics)
การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ ก็จะเป็นการวิเคราะห์เพื่อที่จะสามารถพยากรณ์สิ่งที่โอกาสที่จะเกิดขึ้น หรือสถานการณ์ที่กำลังจะเกิดขึ้น หรือในหลักความน่าจะเป็น โดยใช้ข้อมูลที่ได้เกิดขึ้นแล้วกับแบบจำลองทางสถิติ หรือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ต่างๆ (Artificial intelligence) ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์ยอดขาย การพยากรณ์ผลประชามติ
การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics)
การวิเคราะห์ในรูปแบบสุดท้าย ก็คือแบบให้คำแนะนำ หรือก็คือ เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อนที่สุด ซึ่งเป็นการนำเอาหลักการต่าง ๆ เข้ามาประกอบไว้ด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นทั้งการพยากรณ์สิ่งต่างๆ ที่จะเกิดขึ้น ข้อดี ข้อเสีย สาเหตุ และระยะเวลาของสิ่งที่จะเกิดขึ้น และร่วมไปถึงการให้คำแนะนำต่าง ๆ ที่สามารถเป็นการเพิ่มทางเลือกต่างๆ ที่มีอยู่ และผลของแต่ละทางเลือก
