Phân tích d ữ liệu Data analytics là gì và các ứng dụng trong kinh doanh Phân tích d ữ liệu trở thành m ột trong những ngành nghề hot nh ất trên thế giới nhờ những ứng dụng thực tế mà n
Trang 1Phân tích d ữ liệu (Data analytics) là gì và các ứng dụng trong kinh
doanh
Phân tích d ữ liệu trở thành m ột trong những ngành nghề hot nh ất trên thế giới nhờ những ứng dụng thực tế mà nó mang l ại Và được ứng dụng nhiều trong kinh doanh, tr ở thành lợi thế để doanh nghiệp tiếp cận thị trường và khách hàng
Bài viết sau Bizfly sẽ giới thiệu cho bạn đọc những thông tin quan tr ọng về phân tích d ữ liệu và các ứng dụng của nó hiện nay
Phân tích d ữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (tên ti ếng Anh là Data Analytics) là m ột ngành chuyển hoá dữ liệu từ dạng thô th ành các dữ liệu có thể sử dụng được Nó bao gồm nhiều quá trình tương đ ối phức tạp như thu th ập, chọn lọc dữ liệu, phân tích, phân loại và tổng hợp lại thành các ph ạm trù dễ sử dụng
Trang 2Phân tích d ữ liệu là gì?
Phương pháp phân tích sử dụng các cơ sở dữ liệu trong quá khứ để giải thích về những sự kiện đã xảy ra, lý gi ải vì sao và dự đoán xu hư ớng
Tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu
Có thể nói, phân tích d ữ liệu đóng vai trò r ất quan tr ọng trong quá trình kinh doanh Dù ở bất cứ một lĩnh vực, ngành hàng nào cũng đ ều cần có Data Analytics trong vi ệc lên kế hoạch và hoạch định chiến lược
• Data Analytics giúp d ự đoán xu hư ớng và hành vi khách hàng tiềm năng Nhờ vào việc tiến hành phân tích các dữ liệu đã thu thập được
về hành vi tiêu dùng, doanh nghi ệp đưa ra các k ế hoạch phát triển chiến lư ợc
• Phân tích, giải thích và đưa ra các d ữ liệu có ý nghĩa cho doanh nghiệp Dữ liệu đã thu thập được ở dạng thô chưa thể sử dụng đư ợc ngay nên cần phân tích để đưa ra đánh giá và có cái nhìn sâu v ề các vấn đề
• Tăng hiệu suất kinh doanh cho doanh nghi ệp và khả năng cạnh tranh: Các công ty hiện nay đều sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu tự động
để để cải thiện hiệu quả kinh doanh
Quy trình phân tích d ữ liệu chuẩn
Muốn phân tích dữ liệu mang l ại hiệu quả cao, các doanh nghi ệp cần tuân thủ một quy trình chu ẩn Dư ới đây là 4 bư ớc cơ bản nhất để các doanh nghiệp thực hiện phân tích các d ữ liệu và đưa ra các chi ến lư ợc phù hợp với từng nhóm khách hàng khác nhau
Đưa ra vấn đề
Trang 3Bước đầu tiên để phân tích dữ liệu chuẩn là đưa ra các vấn đề mà doanh nghiệp đang hư ớng tới Cụ thể, các công ty c ần nghiên cứu sâu về vấn đề trước khi đi vào thu thập dữ liệu
Đưa ra vấn đề khi phân tích dữ liệu
Cách tốt nhất là đặt ra các câu hỏi về các chỉ số quan trọng mà doanh nghiệp cần theo dõi, từ đó đưa ra các chi ến lược, mục tiêu và ngân sách KPI tiêu chuẩn nào được đưa ra làm căn c ứ để thực hiện được chiến lược?
Dữ liệu cần thu thập sẽ đến cụ thể từ nguồn nào?
Cá nhân hóa dữ liệu
Bước thứ hai trong quy trình phân tích dữ liệu là cá nhân hoá dữ liệu kết nối dữ liệu từ các ngu ồn khác nhau một cách hiệu quả Lúc này, các doanh nghiệp phải tạo ra dòng ch ảy dữ liệu, kéo nó về một file lưu trữ để đánh giá và tìm insight hiệu quả hơn
Trang 4Phân tích d ữ liệu
Đây là bước quan trọng nhất trong quy trình phân tích dữ liệu để đưa ra những đánh giá k ết luận Sau khi thu th ập và tổng hợp, lư ợng thông tin mà bạn nhận được là vô cùng lớn và hỗn tạp Đầu tiên, bạn phải làm s ạch dữ liệu để phù hợp với hư ớng đi mà doanh nghi ệp đang hướng đến
Tiếp theo là b ỏ qua những dữ liệu vô ích dựa trên những mục tiêu và KPI chiến lư ợc đã đề ra trư ớc đó Cu ối cùng là trực quan hoá dữ liệu với một bản tóm tắt thông tin s ẽ giúp xác định mô hì nh và xu hư ớng nhanh hơn Nếu không trực quan hoá, nhà phân tích d ữ liệu sẽ khó tìm ra các insight khách hàng và truyền đạt ý nghĩa cho khách hàng
Diễn giải kết quả
Sau khi đã phân tích dữ liệu xong, các dữ liệu sẽ được diễn giải ra để dễ hiểu hơn Có th ể diễn giải bằng cách dùng ngôn ng ữ, biểu đồ, bảng Đồng thời, sử dụng kết quả của hướng phân tích để quyết định những phương hướng hành động tốt nhất Đặc biệt, cần tuyệt đối tránh 3 điều dưới đây khi xem xét và đánh giá dữ liệu:
Trang 5Diễn giải kết quả
• Sự tương quan và nhân qu ả không đư ợc đi cùng nhau N ếu không tìm thấy bằng chứng khách quan về mối quan hệ nhân quả thì bạn chỉ nên đặt nó trong sự tương quan và ngược lại
• Bỏ qua các dữ liệu ít liên quan hay bác b ỏ giả thuyết đã được đưa ra trước đó
• Kết luận vấn đề không có ý nghĩa th ống kê dẫn đến sự thiếu chính xác và kém khả thi cho các chiến lược
Xem ngay: Cách khai th ác dữ liệu và ứng dụng bằng CRM hi ệu quả
Một số phương pháp phân tích d ữ liệu
Hiện nay có m ột số phương pháp phân tích d ữ liệu dựa trên kinh doanh và công nghệ mang đến sự chính xác cao Ph ổ biến nhất là 5 phương pháp quan trọng dưới đây
Phân tích văn bản
Trang 6Phân tích dữ liệu văn bản là một nhánh c ủa Data mining nhằm vào vi ệc tìm kiếm và trích xu ất thông tin trong văn b ản Dữ liệu thô chuyển đổi thành thông tin kinh doanh và được Business Intelligence sử dụng để đưa ra chiến lư ợc kinh doanh Nó đư ợc ứng dụng để lọc thư rác, đ ối chiếu lý lịch
cá nhân, phân tích c ảm nghĩ và tài li ệu
Phân tích đề xuất
Phân tích đề xuất kết hợp dữ liệu từ phân tích trước để xác định hành động cần thực hiện ngay Các công ty đang s ử dụng nhiều phương pháp đ ề xuất này vì dự đoán không cải thiện hiệu quả hiệu suất dữ liệu
Một số phương pháp phân tích d ữ liệu
Phân tích chẩn đoán
Phân tích dữ liệu chẩn đoán là gi ải thích tại sao nó xu ất hiện thông qua cách tìm nguyên nhân Insight trong th ống kê Nó đư ợc dùng trong xác đ ịnh
Trang 7mô hình dữ liệu hành vi Nếu quy trình kinh doanh có v ấn đề mới phát sinh, doanh nghi ệp có th ể sừ dụng phương pháp này
Phân tích thống kê
Phân tích thống kê gồm thu thập, phân tích, gi ải thích, trình bày và mô hình hoá, có s ử dụng dữ liệu trong quá kh ứ dưới dạng dashboards Có hai loại phân tích chính là phân tích mô t ả và phân tích suy lu ận
Phân tích d ự đoán
Phân tích dữ đoán cho th ấy những gì có kh ả năng xảy ra nh ờ phân tích các
dữ liệu trư ớc đó Nó đưa ra các k ết quả trong tương lai và mang tính ch ất ước tính Độ chính xác phụ thuộc vào số lượng và cách bạn đưa thông tin chi tiết như th ế nào
Ứng dụng của phân tích dữ liệu trong kinh doanh
Hiện nay, phân tích d ữ liệu đư ợc áp dụng phổ biến trong kinh doanh v ới hai ngành chính là Sale và Marketing Ngoài ra còn có các ngành như du lịch, khách sạn, bất động sản Khả năng phân tích t ốt với nhiều công cụ tự động hóa mang đến kết quả chính xác cao Các chiến lược này nhằm vào nhu cầu và tâm lý khách hàng đ ể tăng đơn đặt hàng và ch ất lượng kinh doanh
Doanh nghiệp có th ể dễ dàng áp d ụng các phương pháp và quy trình như trên vào xây dựng hệ thống dữ liệu Nó sẽ giúp tiết kiệm thời gian, nhân lực và chi phí cho thu th ập, phân tích, tổng hợp dữ liệu Mặt khác, phân tích dữ liệu cũng mang đ ến những đề xuất quan trọng để doanh nghi ệp đẩy mạnh kinh doanh