phân tích dữ liệu hay Data Analytics là cụm từ quá quen thuộc với mọi ngành nghề, dịch vụ. Ngay từ khi còn học tại ghế đại học, chúng ta đã được tiếp cận và học hỏi nhiều với cụm từ này. Hay thậm chí là áp dụng thực tiễn với các phần mềm phân tích thống kê đơn giản. Như SPSS, Eviews, R,… Hôm nay chúng ta sẽ đi tìm hiểu lại cà kĩ hơn việc ứng dụng phân tích dữ liệu vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Để có cái nhìn sâu sắc hơn về công cụ tuyệt vời này.
Phân tích dữ liệu là gì
Phân tích dữ liệu (Data Analytics) được biết đến là một chuyên ngành trong công nghệ thông tin. Ngày nay nó được sử dụng phổ biến trong mọi ngành nghề, lĩnh vực khác nhau. Các công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác, quản lý và xử lý bộ dữ liệu – các Big Data. Từ đó đưa ra các nhận định, giải pháp cụ thể cũng như là tiền đề để các nhà quản trị đưa đến các quyết định trong kinh doanh.
Phân tích dữ liệu bao gồm: Phân tích dữ liệu thăm dò, phân tích dữ liệu dạng thống kê, phân tích dữ liệu định lượng, phân tích dữ liệu định tính,…
Đây là công việc có ý nghĩa và quan trọng đối với bất cứ một doanh nghiệp, tổ chức. Đặc biệt trong các lĩnh vực cần độ chính xác cao như Ngân hàng, y tế, an ninh quốc phòng, thì hoạt động này còn đóng vai trò quan trọng và cần thiết hơn nữa.
Vai trò của phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp
Phân tích dữ liệu là quan trọng như thế. Vậy chúng có vai trò như thế nào trong doanh nghiệp mà được đánh giá cao như vậy. Cùng điểm qua những vai trò chính mà phân tích dữ liệu đảm nhiệm trong doanh nghiệp nhé:
-
Phân tích, giải thích và truyền tải dữ liệu thô thành có nghĩa
Dữ liệu thu thập về thường rời rạc không chứa nghĩa trọng tâm. Hay còn gọi là dữ liệu “Thô”. Chính vì vậy khi thu thập dữ liệu, cần có các nhà phân tích đi kèm với phần mềm đảm nhiệm sàng lọc, sắp xếp. Để trả về nghĩa hoàn chỉnh, có ý nghĩa trong kinh doanh, dịch vụ.
-
Dự báo xu hướng và hành vi của đối tượng mục tiêu
Từ các dữ liêu, thông số sau phân tích. Các nhà nghiên cứu đưa ra những phỏng đoán, dữ báo về thị trường. Cung cầu cũng như xu hướng của người tiêu dùng nói chung khách hàng mục tiêu nói riêng.
-
Định hướng đưa quyết định hiệu quả
Với bộ máy dữ liệu sơ cấp được tiến hành nghiên cứu vì mục tiêu cụ thể của doanh nghiệp, các nhà quản lý sẽ có những hoạch định kế hoạch chuẩn xác hơn và tránh được những sai lầm không đáng có.
-
Tăng năng suất kinh doanh
Kết quả phân tích càng chính xác và tiệm cận vấn đề. Giúp các nhà quản trị đưa ra những quyết định đúng đắn cho doanh nghiệp. Kích thích đúng điểm G trong kinh doanh, giúp đẩy mạnh daonh thu hiệu quả. Năng suất cải thiện vượt bậc.
-
Nắm rõ thị trường mục tiêu
Đối với một doanh nghiệp , mỗi lĩnh vực khác nhau đều tập trung đánh vào 1 thị trường mục tiêu riêng. Việc đo đạt dữ liệu đem lại thông tin thị trường theo thời gian thực. Đóng nhiệm vụ quyết định giúp doanh nghiệp thể hiện các giải pháp ngắn hạn nhanh chóng và đúng lúc. Cũng như dễ dàng khai triển các kế hoạch phát triển trong tương lai.
-
Tiếp cận với các Cơ hội tiềm năng cho doanh nghiệp
Dữ liệu có khả năng là hành vi của khách hàng tiềm năng bao gồm trao đổi qua lại trên trang cá nhân, feedback, tin nhắn, số lần ghé thăm website… Các kênh tiếp cận của khách hàng vô cùng phong phú khiến công đoạn lấy và đo đạt dữ liệu đòi hỏi sự bài bản. Qua đó giúp doanh nghiệp kiểm soát, khám phá thị trường tiềm năng mới lý tưởng, xu hướng mới để xâm nhập.
-
Theo dõi đối thủ cạnh tranh cùng ngành
Nhân vật được xem là một nhân tố chủ lực quyết định đến sự thành công trong kinh doanh, kéo theo đấy, nghiên cứu đối thủ chung ngành được xem là một lợi ích to lớn mà Data Analytics mang đến cho doanh nghiệp. Nhờ vào phân tích dữ liệu đối thủ cạnh tranh, công ty có thể nắm bắt tất cả thông tin sản phẩm, giá cả, khách hàng… Của đối thủ, qua đấy có khả năng dự đoán các bước đi trong tương lai và thay đổi các kế hoạch bán hàng cho phù hợp.
Tính năng cần có của phần mềm phân tích dữ liệu
Mặc dù có nhiều loại phần mềm trên thị trường sử dụng chuyên việc phân tích dữ liệu. Nhưng bản chất chung của chúng vẫn là có những tiêu chuẩn chuẩn mực nhất định. Chúng được xem là thước đo để đánh giá phần mềm cũng như thể hiện sự vượt trội mà phần mềm đó mang lại.
Các tính năng chính bao gồm
- Kết nối dữ liệu
- Trang tổng quan có thể tùy chỉnh
- Hình ảnh hóa rõ ràng
- Báo cáo tùy chọn
- tự động hóa quy trình hoạt động
- Các nguyên tắc và công thức có khả năng tùy chỉnh
- Cơ sở dữ liệu
- tích hợp
- Công cụ công tác
- Trang tổng quan và báo cáo có thể sẻ chia
Top 4 phần mềm phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp tốt nhất
1. Tableau – Phần mềm phân tích dữ liệu
Tableau là công cụ thực hiện các chuyên môn đo đạt nhanh nhất, dễ dàng và trực quan dành cho tất cả mọi người.
Đối với các phòng ban chuyên môn, để sử dụng dữ liệu để định hướng các hoạt động bán hàng phải cần một không gian có thể đo đạt và giải quyết dưới dạng đồ họa.
Tuy nhiên nhiều hoàn cảnh, để thực hiện được điều đấy thì cần nên có kỹ năng và kiến thức lập trình, cần có rất nhiều yêu cầu phân tích, report gửi đến phòng IT hoặc phòng ban chuyên môn.
Các yêu cầu đó dù đạt được gởi sớm đi chăng nữa cũng không thể thực hiện đo đạt được làm ngay vì còn liên quan đến vướng mắc nhân lực và thời gian, do vậy có thể dẫn đến sự chậm trễ của các hoạt động (quyết định) bán hàng.
Mặt khác, nếu như chỉ report bằng excel dựa trên các ký tự và con số thì sẽ rất khó để nói ra cái nhìn trực quan.
Hiện tại thì có rất nhiều tool phân tích dữ liệu được gọi là giải pháp BI (Business Intelligence). trong đó Tableau là công cụ BI được phần đông người trong và ngoài nước Nhật dùng.
ƯU ĐIỂM:
- Có phiên bản miễn phí.
- có thể trao đổi với bất kì loại dữ liệu nào từ Excel, Data Warehouse cho tới Dữ liệu Website.
- năng lực cập nhật Dữ liệu theo thời gian thực.
- Làm Dữ liệu trở nên trực quan bằng nhiều cách như Biểu đồ hay thậm chí là cả một Dashboard – mượt hơn bất kỳ ứng dụng mềm nào khác trong cộng đồng người sử dụng.
- hệ thống giải quyết Big Data của Tableau rất thật tự tin.
2. Python
Đề cập các công cụ phân tích dữ liệu không thể không đề cập đến Python. Python ban đầu được thiết kế như một phương ngữ lập trình hướng đối tượng để phát triển phần mềm và Website, sau đấy được cải tiến cho khoa học dữ liệu. Python là phương ngữ lập trình tăng trưởng nhanh nhất vào thời điểm hiện tại.
- Nó là công cụ đo đạt dữ liệu mạnh mẽ và cung cấp một số lượng lớn các thư viện thân thiện cho bất kỳ khía cạnh nào của máy tính khoa học.
- Python là phần mềm mã nguồn mở và không mất phí, dễ học.
- Thư viện đo đạt dữ liệu của Python Pandas dựa trên NumPy, là một trong những thư viện sớm nhất dành cho khoa học dữ liệu bằng Python.
Với Python Pandas, Bạn có thể làm bất cứ điều gì! người sử dụng có thể trải nghiệm khung dữ liệu để thực thi thực hành các bước dữ liệu nâng cao và phân tích số.
Pandas giúp đỡ nhiều định dạng tệp. Pandas là công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu, tạo mặt nạ dữ liệu, phù hợp nhất, lập chỉ mục và nhóm dữ liệu, làm sạch dữ liệu, v.v.
3. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI là nền tảng kinh doanh thông minh (business intelligence) hàng đầu, giúp đỡ công ty đo đạt hàng tá nguồn dữ liệu. Nó cho phép người sử dụng tạo và sẻ chia các báo cáo, bảng biểu và dashboard. người dùng có khả năng kết hợp một group các dashboard và báo cáo vào ứng dụng Power BI để cung cấp các dữ liệu này một cách dễ hiểu hơn.
Ưu điểm của Power BI là giải quyết và quy hoạch thông tin rất nhanh với những thao tác vô cùng dễ dàng. đồng thời, công cụ này còn có thể miêu tả và “kể lại câu chuyện kinh doanh” bằng đồ thị trực quan. ngoài những điều ấy ra, việc sử dụng Power BI không yêu cầu nhiều kiến thức lập trình.
Power BI hiện có 3 tìm kiếm bản quyền: Power BI free (phiên bản miễn phí), Power BI Pro và Power BI Premium là phiên bản trả phí. Sở hữu PowerPivot và ngôn ngữ DAX cho phép Power BI khai triển đo đạt nâng cao, phức tạp tương tự cách viết công thức trong Excel.
Đọc thêm: Tổng hợp kiến thức về Power BI
4. Phần mềm phân tích dữ liệu – SAS
SAS là bộ chương trình mà nhiều người dùng có trình độ cao ưa thích bởi sức mạnh và năng lực lập trình của nó. Do SAS là một bộ chương trình mạnh như vậy nên khó học nhất. Để sử dụng SAS, ta phải viết chương trình để thực hành các bước dữ liệu và thực hiện các đo đạt dữ liệu của mình. nếu chương trình mắc lỗi, cái khó là phải biết tìm lỗi ở đâu và cách sửa thế nào.
- Ưu điểm:
– SAS rất mạnh trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, cho phép người sử dụng thực hành các bước dữ liệu hầu như với mọi cách có thể
– SAS có thể làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc; điều này giảm đi tính khó hiểu trong chuẩn bị dữ liệu đối với những vai trò đo đạt yêu cầu phải làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc.
– SAS có thể quản lý những file dữ liệu khổng lồ lên đến 32.768 biến và số lượng bản ghi là rất lớn chỉ phụ thuộc vào kích cỡ của đĩa cứng.
– đối với phân tích tổng hợp và thống kê, sức mạnh khổng lồ nhất của SAS có khả năng tìm thấy trong phân tích ANOVA, phân tích mô hình hỗn hợp và đo đạt nhiều chiều.
– SAS có các công cụ vẽ đồ thị mạnh nhất (SAS/Graph) so với hai bộ chương trình còn lại.
- Nhược điểm:
– Mất nhiều thời gian để học và hiểu được cách quản lý dữ liệu của SAS và nhiều nhiệm vụ quản lý phức tạp của nó lại được làm bằng những lệnh đơn giản trong SPSS và STATA
– Yếu so với hồi qui logistic kiểu thứ tự và kiểu phạm trù (vì các lệnh này là đáng chú ý khó) và những phương pháp ước lượng mạnh.
– Nó cũng có hỗ trợ một ít cho đo đạt dữ liệu theo lược đồ mẫu, mặc dù vậy lại hạn chế hơn so với STATA.
