Khai thác sức mạnh của dữ liệu thông qua phân tích là xương sống của bất kỳ doanh nghiệp hiện đại nào. Tuy nhiên, nó có thể là một kỷ luật quá sức để học. Nếu bạn đang ở vị trí không chắc chắn về việc bắt đầu phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp của mình thì đây là thông tin tổng quan kỹ lưỡng.
Đến cuối bài đăng này, bạn sẽ biết phân tích dữ liệu là gì và nó có thể mang lại lợi ích như thế nào cho doanh nghiệp của bạn.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra một lượng lớn dữ liệu định lượng và định tính. Nó hữu ích cho các công ty muốn hiểu và dự đoán xu hướng kinh doanh. Nếu các công ty có thể hiểu trước những xu hướng này, họ có thể rút ra những hiểu biết có ý nghĩa và hữu ích để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn.
Mục tiêu của phân tích dữ liệu là rút ra những hiểu biết quan trọng về kinh doanh từ nhiều thông tin khác nhau mà bạn đã thu thập về khách hàng của mình. Nó được thực hiện thông qua việc thu thập dữ liệu, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu khám phá, trực quan hóa dữ liệu và mô hình dự đoán. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn — chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, bảng tính và phương tiện truyền thông xã hội — các công ty có thể hiểu sâu hơn về hoạt động, khách hàng và xu hướng thị trường của mình.
Phân tích dữ liệu giờ đây dễ tiếp cận và mở rộng hơn nhờ các công nghệ và phần mềm mới, cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu ở mọi cấp độ của tổ chức.
Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu có thể đóng vai trò quan trọng trong nhóm kinh doanh của bạn, góp phần thúc đẩy sự thành công và tăng trưởng. Nó có thể trao quyền cho các tổ chức đưa ra quyết định thông minh hơn, dựa trên dữ liệu về tương lai doanh nghiệp của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các mô hình, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch chiến lược, dự báo chính xác và nhanh chóng thích ứng với nền kinh tế đầy biến động để mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh.
Phân tích dữ liệu cũng có thể giảm chi tiêu và tăng lợi tức đầu tư (ROI) bằng cách tìm ra các điểm nghẽn, hợp lý hóa hoạt động và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Nó thậm chí có thể xác định sự lãng phí hoặc gian lận.
Quá trình phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu yêu cầu một số bước chính, chẳng hạn như thu thập, lưu trữ, làm sạch và trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa.
Thu thập dữ liệu
Bắt đầu bằng cách kiểm tra dữ liệu nào bạn cần để phân tích. Điều này có thể bao gồm thông tin khách hàng, phỏng vấn UX hoặc số lần hiển thị trên trang web. Tìm kiếm dữ liệu trong hệ thống CRM, các chiến dịch tiếp thị trước đó hoặc phần mềm phân tích của bạn. Việc thu thập dữ liệu phải được xem như một chu trình năng động và không ngừng phát triển diễn ra trong thời gian thực.
Lưu trữ dữ liệu
Khi bạn thu thập dữ liệu, nó cần được lưu trữ ở đâu đó. Thông thường, nó sẽ yêu cầu chuyển đổi để làm cho nó hữu ích trong tương lai. Quá trình chuyển đổi này được gọi là Trích xuất, Chuyển đổi, Tải (ETL) hoặc Trích xuất, Tải, Chuyển đổi (ELT), tùy thuộc vào quy trình của bạn. “Trích xuất” tập trung vào việc truy xuất dữ liệu từ hệ thống nguồn, “Chuyển đổi” liên quan đến việc làm sạch và định dạng dữ liệu, còn “Tải” chuyển dữ liệu đã chuyển đổi vào vùng lưu trữ, chẳng hạn như hồ dữ liệu. Cuối cùng, những gì bạn đang làm là tạo ra hình dạng và ý nghĩa cho dữ liệu đó. Bạn đang chuyển dữ liệu thô sang định dạng có thể sử dụng được.
Mặt khác, một trong những sai lầm lớn nhất bạn có thể mắc phải là lưu trữ dữ liệu và quên nó. Thay vì sử dụng phân tích dữ liệu để tiết kiệm chi phí, việc lưu trữ dữ liệu không sử dụng thực sự đang lãng phí tài nguyên.
Làm sạch dữ liệu
Giống như bất kỳ dự án lớn nào, điều quan trọng là phải kiểm tra sự không nhất quán, trùng lặp hoặc thiếu thông tin. Dữ liệu thô thường lộn xộn và có thể mất nhiều thời gian để làm sạch đúng cách. Tuy nhiên, đây là một bước thiết yếu để có kết quả chính xác và đáng tin cậy.
Phân tích dữ liệu
Bây giờ là lúc để phân tích. Bước này liên quan đến việc chạy dữ liệu thông qua các công cụ phần mềm sẽ cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị từ dữ liệu được thu thập. Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét sâu hơn các kỹ thuật khác nhau để phân tích dữ liệu.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu
Các nhà phân tích dữ liệu khai thác tiềm năng của dữ liệu bằng một số phương pháp khác nhau, cho phép họ xử lý dữ liệu và trích xuất thông tin có giá trị. Dưới đây là một số kỹ thuật phổ biến nhất được sử dụng hiện nay.
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy ước tính và mô hình hóa mối quan hệ giữa các bộ biến. Một ví dụ là kiểm tra số lượng bạn bè trên Facebook của một tác giả và số lượng bìa cứng mà cuốn sách gần đây nhất của cô ấy đã bán được để dự đoán một biến số khác, chẳng hạn như sự thành công của bộ ba cuốn sách sắp ra mắt của cô ấy.
Hãy cẩn thận khi nhầm lẫn giữa các mối quan hệ giữa các biến với những hiểu biết sâu sắc về quan hệ nhân quả. Phân tích hồi quy có thể xác định liệu có mối quan hệ nào không, nhưng không xác định được nguyên nhân và kết quả đằng sau nó.
Phân tích nhân tố
Còn được gọi là giảm thứ nguyên, phân tích nhân tố cô đọng dữ liệu của nhiều biến thành một “siêu biến”. Lấy ví dụ, sức khỏe của bạn. Bác sĩ có thể đo chiều cao, cân nặng và huyết áp của bạn. Sau đó, họ sẽ lấy tất cả các yếu tố đó và cô đọng lại thành một bản đánh giá toàn diện về sức khỏe của bạn. Phân tích nhân tố giúp các nhà phân tích dữ liệu khám phá các biến số thúc đẩy lựa chọn và hành vi.
Phân tích đoàn hệ
Một đoàn hệ đề cập đến một nhóm người có chung một đặc điểm. Phân tích đoàn hệ bao gồm việc phân chia dữ liệu khách hàng thành các nhóm người hoặc nhóm nhỏ hơn. Điều này giúp doanh nghiệp theo dõi các xu hướng và mô hình dành riêng cho những người đó. Tìm hiểu sâu hơn về suy nghĩ của khách hàng có thể là điều vô giá đối với doanh nghiệp của bạn.
Mô phỏng Monte Carlo
Mô phỏng Monte Carlo được khái niệm hóa sau Thế chiến thứ hai để cải thiện việc ra quyết định trong thời kỳ hỗn loạn và nó được đặt theo tên của một khu sòng bạc ở Monaco vì cách tiếp cận mô hình hóa liên quan đến cơ hội. Khi đối mặt với các giá trị không chắc chắn, nhà phân tích dữ liệu sử dụng nhiều giá trị thay vì mức trung bình đơn giản.
Phân tích chuỗi thời gian
Kỹ thuật này giúp các nhà phân tích dữ liệu đưa ra dự báo chính xác cho tương lai bằng cách đo lường cùng một biến số ở các giai đoạn khác nhau. Ví dụ, hãy nghĩ về số lượng đồ dùng học tập được bán vào những thời điểm nhất định. Phân tích chuỗi thời gian có thể sẽ cho thấy mức giảm mạnh trong tháng 6 và tháng 7 do kỳ nghỉ hè.
Các loại phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu có thể được chia thành bốn loại: mô tả, dự đoán, quy định và chẩn đoán.
Phân tích mô tả
Phân tích mô tả xem xét quá khứ và mô tả những gì đã xảy ra bằng cách xem xét các tập dữ liệu để tìm các mẫu và xu hướng. Đây là cốt lõi của phân tích của hầu hết các doanh nghiệp. Cho đến gần đây, phân tích chủ yếu là một tấm gương chiếu hậu nhìn vào một doanh nghiệp.
Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán, như tên gọi của nó, được sử dụng để đưa ra dự đoán và dự báo có giáo dục bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Phân tích dự đoán ngoại suy các xu hướng trong tương lai để hiểu các kết quả có thể xảy ra. Điều này phức tạp hơn phân tích mô tả vì nó sử dụng xác suất để dự đoán thay vì chỉ diễn giải các sự kiện hiện có.
Sử dụng phân tích dự đoán bằng cách trước tiên xác định những gì bạn muốn dự đoán, sau đó bằng cách tập hợp dữ liệu hiện có để dự đoán các khả năng cho một ngày cụ thể. Mô hình thống kê hoặc học máy thường được sử dụng với phân tích dự đoán. Thông qua đó, doanh nghiệp có thể tự bảo vệ mình khỏi rủi ro và đặt ra các mục tiêu thực tế cho tương lai.
Phân tích theo quy định
Phân tích theo quy định được xây dựng dựa trên phân tích dự đoán bằng cách giúp bạn hiểu lý do tại sao kết quả trong tương lai có thể xảy ra. Nó sử dụng dữ liệu từ các nguồn như thống kê, học máy và khai thác dữ liệu để xác định kết quả trong tương lai và đưa ra lựa chọn tốt nhất. Đây là công cụ tiên tiến nhất trong ba công cụ vì nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động thay vì dữ liệu thô. Đó là một quá trình phức tạp sử dụng nhiều công cụ như thuật toán, học máy và dữ liệu lớn.
Phân tích chẩn đoán
Loại phân tích cuối cùng chúng ta sẽ nói đến là chẩn đoán. Phương pháp này sử dụng dữ liệu để điều tra quá khứ và giải thích lý do tại sao mọi việc lại xảy ra như vậy. Đây là phiên bản phân tích mô tả phức tạp hơn, vượt xa việc xem xét điều gì đã xảy ra để xác định lý do tại sao nó lại xảy ra.
Phân tích chẩn đoán giúp doanh nghiệp nhân đôi kết quả tốt và tránh những kết quả tiêu cực. Nó áp dụng dữ liệu để tìm ra lý do tại sao điều gì đó xảy ra để bạn có thể phát triển các chiến lược tốt hơn mà không cần thử và sai nhiều.
Công cụ phân tích dữ liệu
Đã qua rồi cái thời chỉ quản lý dữ liệu thông qua bảng tính và đồ thị PowerPoint. Nhờ các công cụ và phần mềm mới, việc phân tích và trình bày dữ liệu đã được cải thiện rất nhiều trong những năm gần đây. Giờ đây, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng ngôn ngữ lập trình để thao tác cơ sở dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu để phân phối kết quả thông qua bảng điều khiển và khai thác dữ liệu để xử lý các tập dữ liệu lớn. Các công cụ phân tích dữ liệu giờ đây hỗ trợ dữ liệu nhiều hơn tổng các phần của nó.
Vậy, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng công cụ gì? Thông thường, họ thành thạo các phần mềm như Microsoft Excel và các ngôn ngữ lập trình như SQL, R, SAS và Python. Họ sử dụng những công cụ này để thực hiện khai thác dữ liệu, phân tích thống kê, quản lý cơ sở dữ liệu và chia sẻ những phát hiện của họ với các bên liên quan. Kể chuyện và trực quan hóa dữ liệu là những phương pháp hữu ích để giao tiếp với các bên liên quan.
Bắt đầu với phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu có thể giải thích doanh nghiệp của bạn đã hoạt động như thế nào — và tại sao — để giúp đưa ra dự đoán về những việc cần làm trong tương lai. Khi bạn đã sẵn sàng bắt đầu, hãy nhìn xung quanh doanh nghiệp của bạn và xác định các lĩnh vực bạn muốn kiểm tra kỹ hơn. Một số vấn đề dai dẳng và đáng lo ngại là gì? Sau đó, bắt đầu thu thập dữ liệu liên quan đến các lĩnh vực đó.
Nguồn: https://business.adobe.com/blog/basics/data-analytics
