โดยทั่วไป การทำ Data Analytics สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 รูปแบบ ซึ่งมีระดับความซับซ้อนในการวิเคราะห์ข้อมูลแตกต่างกันไป ดังนี้

1. Descriptive Analytics

คือ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน จากการใช้ตัวแปรเดียว (Univariate Analysis) โดยเป็นการสรุปข้อมูลจากอดีตหรือในช่วงเวลาหนึ่ง เพื่อแสดงผลของสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นทั้งรายการธุรกิจ เหตุการณ์ หรือกิจกรรมต่าง ๆ ให้ออกมาเข้าใจง่าย ก่อนที่จะนำมาคาดคะเนถึงเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานส่วนใหญ่ มักใช้เทคนิคทางสถิติ เช่น การหาค่ากลาง ค่าเฉลี่ย หรือหาผลรวม เป็นต้น โดยหลายคนอาจคุ้นเคยในรูปแบบของ “รายงานการขาย” ที่บอกว่าเดือนนี้ทำยอดขายได้เท่าไหร่ ผลิตภัณฑ์ตัวไหนขายดี มีลูกค้าติดต่อเข้ามากี่คน ทำให้รู้ว่าสถานการณ์ปัจจุบันของธุรกิจเป็นอย่างไร ซึ่งถือเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นต้นที่จำเป็นต่อทุกองค์กร

2. Diagnostic Analytics

คือ การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย โดยอาศัยตัวแปรตั้งแต่สองตัวแปรขึ้นไป (Multivariate Analysis) เพื่อดูว่าตัวแปรเหล่านั้นมีความสัมพันธ์กันหรือส่งผลกระทบกันอย่างไรบ้าง และวิเคราะห์ถึงสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น ซึ่งจะมีความซับซ้อนและละเอียดกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Descriptive Analytics อีกทั้งมีการตั้งสมมติฐานว่า เพราะอะไรเหตุการณ์เหล่านั้นจึงเกิดขึ้น

ยกตัวอย่างให้เข้าใจง่ายๆ เช่น ทำไมแคมเปญโฆษณาบน Facebook ถึงช่วยให้ยอดสินค้าเพิ่มมากขึ้น หรือ ทำไมโปรโมชัน A ถึงได้รับความนิยมมากกว่าโปรโมชัน B เป็นต้น ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้ธุรกิจรู้ถึงความต้องการของตลาด เข้าใจพฤติกรรมลูกค้า และรู้สาเหตุของปัญหาที่เกิดขึ้น

3. Predictive Analytics

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ ที่จะเอาข้อมูลที่เคยเกิดขึ้นแล้วในอดีตมาวิเคราะห์เพื่อทำนาย ดูแนวโน้ม พยากรณ์ว่าอาจเกิดอะไรขึ้นหรือเป็นไปได้ว่าจะเกิดขึ้นในอนาคต โดยเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้เกินขึ้นแล้วกับแบบจำลองทางสถิติ หรือใช้เทคโนโลยี AI และ Predictive Analytics Platform

การทำ Predictive Analytics สามารถช่วยวิเคราะห์โอกาสและความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น สินค้าหรือบริการอะไรที่คาดว่าจะขายดี กลุ่มผู้บริโภคกลุ่มไหนมีโอกาสที่จะเข้ามาเป็นลูกค้าในอนาคต หรือยอดขายในปีหน้าจะเป็นอย่างไร ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มักถูกสรุปออกมาในรูปแบบของกราฟหรือเทรนด์เป็นหลัก

4. Prescriptive Analytics

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นที่มีความซับซ้อนที่สุด และทำต่อเนื่องจาก Predictive Analytics หรือก็คือ เมื่อธุรกิจรู้แล้วว่าอะไรจะเกิดขึ้น ทั้งข้อดี ข้อเสีย สาเหตุ และระยะเวลาของสิ่งที่จะเกิดขึ้น ก็มาคิดกันต่อได้ว่าควรที่จะปรับปรุง แก้ไข หรือพัฒนาอะไรบ้าง เพื่อมองหาแนวทางที่ดีที่สุดในการรับมือกับสิ่งที่จะเกิดขึ้น

การทำ Prescriptive Analytics จะช่วยให้นักการตลาดวางแนวทางการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด พร้อมวิเคราะห์ถึงผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นถ้าหากเลือกทำตามแนวทางนั้นๆ เช่น หากธุรกิจทำผลิตภัณฑ์นี้ออกมา ควรทำการตลาดแบบไหน ออกโปรโมชันอย่างไร ขายให้กับลูกค้ากลุ่มใดถึงจะเกิดผลลัพธ์มากที่สุด

โดยการทำ Predictive Analytics นับว่าการวิเคราะห์ที่ทรงพลังและซับซ้อนอย่างมาก โดยมีการนำ Big Data ระบบ AI ไปจนถึงอัลกอริทึมของ Machine Learning เข้ามาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีความซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะทำได้ ทำให้เป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลรูปแบบเหล่านี้มักถูกทำร่วมกันหรือเป็นกระบวนการต่อเนื่องกัน เช่น การทำ Descriptive Analytics ไปพร้อมกับ Diagnostic Analytics และรวบรวมข้อมูลนำเสนอด้วยกัน เป็นต้น นอกจากนี้ การทำการวิเคราะห์รูปแบบต่างๆ เหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ ธุรกิจต้องให้ผู้เชี่ยวชาญเข้ามาจัดการดูแล เช่น Data Analyst, Data Scientist และ Data Engineer ที่ต่างมีหน้าที่สำคัญในการนำข้อมูลมาทำให้เกิดประโยชน์สูงสุด