Trước xu hướng chuyển đổi số phát triển mạnh mẽ, mỗi ngày luôn có một lượng lớn các thông tin dữ liệu xuất hiện mới thì “data analytics” đã dần không còn là thuật ngữ xa lạ đối với nhiều người, nhiều doanh nghiệp nữa. Trong bài viết chia sẻ hôm nay CAS Solution sẽ giới thiệu đến bạn data analytics là gì và những thông tin liên quan đến data analytics để bạn biết cách ứng dụng data analytics vào công việc thu thập, phân tích thông tin dữ liệu sao cho hiệu quả nhất, mang đến giá trị cho doanh nghiệp.
Data Analytics là gì?
Thế nào là data analytics? Data analytics được hiểu là phân tích dữ liệu. Hiện nay hầu hết các đơn vị, doanh nghiệp đều dựa trên logic, số liệu và thông tin để có thể dễ dàng trong việc đưa ra các quyết định, giải pháp để tồn tại và phát triển chứ không còn cảm tính như trước nữa.
Tuy nhiên những dữ liệu thông tin đều tồn tại ở dạng “thô” hay “ma trận số” khá khô khan, khó hiểu nên sẽ cần đến data analytics để biến chúng trở thành các thông tin mang lại giá trị cho doanh nghiệp mà không khiến khối lượng thông tin cần thiết bị mất đi.
Từ đó doanh nghiệp sẽ có thể thông qua những thông tin, dữ liệu này để có được cho mình nhiều chiến lược, hướng phát triển sao cho phù hợp nhất.
Vai trò của Data Analytics
Data analytics – phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong quá trình tồn tại và phát triển của hầu hết các doanh nghiệp, tổ chức hiện nay. Cụ thể:
- Nhờ có data analytics, doanh nghiệp sẽ có được cho mình một cái nhìn tổng quan, logic hơn
- Những thông tin, dữ liệu do data analytics mang lại cũng hỗ trợ cho các công ty, doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường kinh doanh, đối thủ cạnh tranh của mình
- Có được định hướng để cải tiến chất lượng sản phẩm/ dịch vụ, tạo được nhiều sản phẩm/ dịch vụ đáp ứng đúng nhu cầu thị trường
- Doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu khách hàng, dần cải thiện được mối quan hệ với các khách hàng của mình tốt hơn
- Các doanh nghiệp có thể nhờ vào thông tin dữ liệu đã được phân tích mà biết cách tiếp cận nhiều cơ hội kinh doanh tiềm năng, xây dựng chiến dịch marketing quảng cáo phù hợp
- Có được nhiều giải pháp để cải thiện quy trình làm việc, gia tăng năng suất và hiệu quả công việc
Chính nhờ vai trò đặc biệt quan trọng của data analytics trong thị trường kinh doanh hiện nay nên các nhà lãnh đạo tuy không cần nắm rõ những thao tác thống kê, xử lý dữ liệu nhưng phải cần có sự nhìn nhận tổng quan tốt, biết phối hợp các phòng ban, nhân sự liên quan để từ đó tạo ra đòn bẩy giúp doanh nghiệp phát triển, tăng tính cạnh tranh và bứt phá trên thị trường.
Các loại Data Analytics
Phân tích dữ liệu hiện đang được chia thành 4 nhóm gồm:
Phân tích mô tả
Phân tích mô tả (Descriptive analytics) là loại phân tích dữ liệu mô tả những thông tin, dữ liệu đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Những dữ liệu có trong lịch sử sẽ được tổng hợp lại, so sánh với nhau và đưa ra kết luận.
Ví dụ như: doanh số hàng tháng; xu hướng mua hàng hay lựa chọn thương hiệu của người dùng; số lượng người theo dõi hay tương tác với các kênh marketing của doanh nghiệp,….
Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics) sẽ tập trung chính vào nguyên nhân/ lý do vì sao điều này xảy ra. Trong quá trình doanh nghiệp hoạt động thì không tránh khỏi đôi lúc sẽ gặp phải nhiều vấn đề không như dự tính của mình. Do vậy data analytics có thể hỗ trợ tìm ra nguyên nhân vấn đề để đơn vị rà soát và có điều chỉ cho phù hợp.
Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán (Predictive analytics) sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra các dự đoán trong thời gian tương lai gần dựa vào cơ sở dữ liệu có trong lịch sử để nhận biết cơ hội, hiệu quả mà chiến lược bán hàng, marketing dự định thực hiện có như mong đợi hay không.
Cụ thể như thông thường doanh số bán hàng trong mùa nắng nóng của doanh nghiệp rất tốt, do đó có thể dự đoán rằng rất nhiều khả năng thì mùa nắng năm nay cũng sẽ như vậy.
Phân tích đề xuất
Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics) là loại data analytics được xem như tổng hợp của các loại phân tích dữ liệu nêu trên. Chúng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu và từ đó đưa ra các đề xuất hoạt động cho phù hợp.
Ví dụ như vào mùa nắng nóng, doanh thu của đơn vị thường sẽ tăng cao nhờ nhu cầu của khách hàng. Do đó khi đã phân tích được những dữ liệu này thì có thể lựa chọn đề xuất nhập thêm hàng hóa, tạo các chương trình khuyến mãi để thúc đẩy người tiêu dùng mua hàng.
Các bước Data Analytics
Để data analytics có thể đưa được những dữ liệu thô, các con số khó hiểu trở nên hữu ích hơn cho doanh nghiệp, tổ chức thì sẽ cần tuân thủ quy trình phân tích dữ liệu như sau:
Xác định tiêu chuẩn lựa chọn hay cách phân nhóm cho dữ liệu
Nguồn dữ liệu, thông tin ở dạng thô hiện nay cực kỳ lớn, vì vậy nên để có thể tận dụng tốt nhất những thông tin dữ liệu này mà vẫn đảm bảo tối ưu về thời gian thì doanh nghiệp, người thực hiện sẽ cần lập ra những tiêu chí cụ thể, chi tiết để định hướng trước cho quá trình thu thập dữ liệu.
Có thể chọn phân chia dữ liệu theo nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, mức thu nhập, khu vực sống,….). Lúc này giá trị dữ liệu có thể là số hoặc được phân chia theo các danh mục
Thu thập dữ liệu
Sau khi đã xác định được các tiêu chí thì lúc này sẽ cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như: dữ liệu doanh nghiệp đã có sẵn trong quá trình hoạt động, thống kê từ quan sát, thông qua khảo sát online, phỏng vấn trực tiếp,…
Tiến hành tổ chức và phân loại dữ liệu
Khi đã có được dữ liệu đúng như mong muốn thì bước tiếp theo trong quy trình data analytics đó chính là đưa các dữ liệu này sắp xếp vào từng danh mục, từng nhóm như đã xác định trước đó để giúp quá trình phân tích diễn ra nhanh chóng, có được hiệu quả cao.
Sàng lọc, rà soát lại dữ liệu
Các dữ liệu đầu vào lúc này vẫn ở dạng thô nên sẽ cần thực hiện một bước là rà soát, sàng lọc lại để kiểm tra lại dữ liệu một lần nữa nhằm đảm bảo không có lỗi hay trùng lặp. Sau khi hoàn tất sẽ chuyển những dữ liệu này đến cho các data analyst – người phân tích dữ liệu để tiến hành phân tích thông tin.
Kỹ thuật Data Analytics cơ bản
Hiện có nhiều kỹ thuật và phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau đang được các data analyst áp dụng để có thể xử lý dữ liệu, trích xuất thông tin. Trong đó các kỹ thuật data analytics cơ bản được sử dụng phổ biến nhất là:
- Phân tích hồi quy: Đây là kỹ thuật sẽ cần phân tích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc để từ đó xác định mức độ ảnh hưởng của chúng lên lẫn nhau. Từ đó giúp nhận biết khi một biến thay đổi thì sẽ có ảnh hưởng như thế nào đến biến khác
- Phân tích nhân tố: Kỹ thuật data analytics này sẽ lấy một tập dữ liệu lớn và thu nhỏ chúng thành tập dữ liệu nhỏ hơn. Mục đích của kỹ thuật này chính là cố gắng khám phá những xu hướng ẩn khó nhìn thấy
- Phân tích dữ liệu theo nhóm: Đây là kỹ thuật phân chia dữ liệu thành các tập hợp, nhóm nhỏ hơn (thông thường sẽ chia dựa trên yếu tố nhân khẩu học của đối tượng). Với kỹ thuật này sẽ cho phép các nhà phân tích dữ liệu và người dùng dữ liệu được phân tích có thể đi sâu hơn vào tìm hiểu và nắm được những thông tin có liên quan đến một nhóm cụ thể của dữ liệu
- Phân tích theo phương pháp mô phỏng Monte Carlo: Phương pháp này sẽ lập mô hình xác suất các kết quả khác nhau có thể xảy ra. Đây là cách thường được dùng để nhận biết vấn đề từ trước, giảm thiểu rủi ro, tổn thất cho một quyết định, phương án nào đó mà doanh nghiệp đang xem xét. Kỹ thuật này sẽ kết hợp nhiều giá trị và biến số nên sẽ cho khả năng dự báo tốt hơn so với những phương pháp phân tích dữ liệu khác.
- Phân tích chuỗi thời gian: Kỹ thuật data analytics này sẽ theo dõi các dữ liệu theo thời gian, củng cố mối quan hệ giữa giá trị của một điểm dữ liệu hay sự xuất hiện của các điểm dữ liệu. Chúng thường được dùng để giúp phát hiện nhanh các xu hướng xảy ra theo chu kỳ hay dự báo tài chính cho doanh nghiệp
Những câu hỏi thường gặp
Cách phân biệt data analytics và data analysis?
Nhiều người thường nhầm lẫn giữa data analytics và data analysis vì cả 2 đều có nghĩa là phân tích dữ liệu, tuy nhiên cách phân biệt chúng không khó.
- Với data analysis, chúng thường được sử dụng cho quá trình kiểm tra, chuyển đổi, sắp xếp các dữ liệu theo trật tự nhất định để người dùng dễ dàng tìm hiểu và rút ra được cho mình những thông tin hữu ích
- Còn với data analytics sẽ có quy mô rộng hơn so với data analysis. Chúng sẽ được dùng để diễn tả cho một lĩnh vực với tất cả các bước trong quy trình quản lý toàn bộ dữ liệu. Data analytics sẽ bao gồm data analysis và còn thu thập, lưu trữ, tổ chức, sử dụng các công cụ kỹ thuật liên quan đến phân tích dữ liệu.
Các thuật ngữ thông dụng trong data analytics là gì?
Trong quá trình khám phá về data analytics là gì, ắt hẳn đôi lúc bạn sẽ nghe đến tên một số thuật ngữ khá lạ lẫm. Sau đây là một số thuật ngữ thông dụng khi tiếp xúc với phân tích dữ liệu mà bạn có thể quan tâm:
- Data visualization – trực quan hóa: Hình thức trình bày thông tin bằng đồ thị với nhiều minh họa chi tiết, rõ ràng, hấp dẫn để giúp thông tin được diễn giải dễ hiểu nhất
- Exploratory data analysis – phân tích dữ liệu thăm dò: Đây là cách tiếp cận, giải thích dữ liệu dựa theo nhiều đồ họa thống kê. Cách này khuyến khích testing, thử nghiệm trước khi đưa ra các giả định
- Data model: Cách tổ chức các phần tử của tập dữ liệu, tạo mối quan hệ giữa các thông tin dữ liệu khác nhau
- Data cleaning/ data cleansing: Tìm kiếm và loại bỏ các điểm dữ liệu không chính xác, không có liên quan. Chúng thuộc bước sàng lọc, rà soát dữ liệu.
- Analytical database: Phần mềm giúp bảo trì và thực hiện các thao tác dữ liệu dễ dàng hơn
Những công cụ data analytics nào tốt nhất hiện nay?
Để giúp việc data analytics mang lại hiệu quả tốt nhất thì sử dụng công cụ hỗ trợ là điều được nhiều nhà phân tích dữ liệu ứng dụng hiện nay. Trong đó một số công cụ data analytics đáng chú ý như:
- Python: Đây là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở hướng đến các đối tượng, chúng sẽ hỗ trợ các thư viện thao tác, tạo một môi trường trực quan, mô hình hóa dữ liệu
- Tableau: Công cụ data analytics này sẽ giúp người dùng tạo được nhiều hình ảnh trực quan để trình bày dữ liệu, tạo báo cáo và các dashboard
- R: Ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở này chủ yếu được sử dụng nhằm phân tích số và thống kê. Chúng mang đến các thư viện phân tích và trực quan hóa dữ liệu
- Power BI: Đây là công cụ dành cho các doanh nghiệp với nhiều chức năng thông minh, thực hiện hành động thông qua thao tác kéo thả. Chúng có hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu, có tính năng giúp người dùng đặt câu hỏi cho dữ liệu và nhanh chóng nhận được insight gần như ngay lập tức
- SAS: Phần mềm phân tích thống kê này sẽ giúp người dùng phân tích, trực quan hóa dữ liệu, viết các truy vấn SQL hay thực hiện phân tích thống kê, xây dựng mô hình machine learning để có thể đưa ra các dự đoán trong tương lai gần
- Apache Spark: Công cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở này có thể xử lý dữ liệu trong thời gian thực (real – time) và thực hiện các phân tích phức tạp bằng việc sử dụng truy vấn SQL, thuật toán machine learning.
- QlikView: Công cụ này công cấp tính năng lưu trữ trong bộ nhớ, giúp người dùng thu thập dữ liệu, tích hợp và xử lý dữ liệu nhanh chóng. Chúng còn sử dụng được cả data discoveries để hỗ trợ cho việc ra quyết định
Bài viết trên đây CAS Solution đã chia sẻ đến bạn data analytics là gì, vai trò của phân tích dữ liệu đến với các doanh nghiệp cũng như những loại data analytics, kỹ thuật data analytics,… Hi vọng qua đó đã mang đến nhiều thông tin hữu ích, hỗ trợ cho bạn trong việc ứng dụng phân tích dữ liệu vào các hoạt động của doanh nghiệp để mang lại hiệu quả tốt nhất.
CAS Solution là đơn vị đã có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tư vấn giải pháp marketing tổng thể, cung cấp phòng marketing thuê ngoài để hỗ trợ các doanh nghiệp trên con đường phát triển, bứt phá trên thị trường kinh doanh đầy cạnh tranh như hiện nay. Nếu quý doanh nghiệp đang cần tìm kiếm cho mình một đối tác uy tín, có thể cùng đồng hành để từng bước xây dựng thương hiệu, thu hút sự quan tâm từ khách hàng, khai thác tiềm năng của thị trường, thu về chuyển đổi thật với mức chi phí tối ưu nhất thì CAS Solution chắc chắn là lựa chọn tuyệt vời nhất!
Để được tư vấn, giải đáp thắc mắc về các dịch vụ do chúng tôi cung cấp xin quý doanh nghiệp vui lòng liên hệ đến cho CAS Solution, chúng tôi sẽ nhanh chóng hỗ trợ!