Việc quyết định phương pháp đầu tư kinh doanh của công ty là một vấn đề khá phức tạp, đặc biệt khi bạn không chắc chắn những yếu tố nào cần dựa vào chỉ tiêu doanh thu, đánh giá của khách hàng, phản hồi nhóm hoặc thậm chí là cảm nhận từ chính bạn. 

Một phương pháp phát triển kinh doanh mới nổi – phân tích dữ liệu, đây là cách để giải quyết vấn đề trong kinh doanh bằng cách cung cấp các nguồn dữ liệu và những thông tin cụ thể chính xác giúp các bên liên quan đưa ra các quyết định lớn.

Với chiến lược phân tích dữ liệu phù hợp, doanh nghiệp của bạn có thể không chỉ bắt đầu theo dõi dữ liệu lịch sử mà còn đưa ra quyết định dựa trên thực tế về cách đầu tư nguồn lực của công ty với mục tiêu cuối cùng là cải thiện lợi nhuận của doanh nghiệp.

Định nghĩa phân tích dữ liệu

Mỗi công ty lại nhận định phân  tích dữ liệu khác nhau. Một số công ty nghĩ đơn giản là thu thập dữ liệu là phân tích dữ liệu và những công ty khác có thể hình dung đó là biểu thị trực quan của dữ liệu. Mặc dù đây là những phần quan trọng nhưng chúng chỉ bao gồm một phần của phân tích dữ liệu.

Với kinh nghiệm của trên nhiều lĩnh vực, chúng tôi cho rằng phân tích dữ liệu là việc các công ty và tổ chức thu thập dữ liệu liên quan đến khách hàng qua quá trình kinh doanh, qua kinh tế thị trường, qua truyền thông xã hội, qua kinh nghiệm thực tế và hơn thế nữa. Dữ liệu bao hàm cả dữ liệu nội bộ và dữ liệu bên ngoài, dữ liệu này thường có sẵn công khai.

Toàn bộ dữ liệu này được gọi là “dữ liệu lớn” (Big Data)

Chúng được phân tích, sau đó, thông tin chi tiết được thu thập từ việc xử lý dữ liệu đã thu thập. Những hiểu biết này sẽ là công cụ sắc bén trong việc tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị, nâng cao hiệu quả hoạt động và phản hồi nhanh hơn với xu hướng thị trường mới nổi nhằm duy trì lợi thế cạnh tranh – tất cả đều có mục tiêu cuối cùng là tăng doanh thu kinh doanh và thúc đẩy hiệu quả kinh doanh.

Tại sao chúng ta cần phải phân tích dữ liệu lớn?

Phân tích dữ liệu được xác định bằng cách sử dụng các sự kiện để hiểu điều gì đang xảy ra và cách đầu tư một cách thích hợp các nguồn lực, chẳng hạn như tiền bạc, nhân viên, thời gian và sản phẩm. Khi đưa vào sử dụng một cách chính xác và có hệ thống, dữ liệu lớn sẽ giúp – hoặc thậm chí ra lệnh – đưa ra phương án phù hợp cho việc doanh nghiệp đầu tư nguồn lực để giải quyết vấn đề.

Nhưng tại sao chúng ta cần phải phân tích dữ liệu; chúng ta không thể tìm thấy thông tin này theo những cách khác?

Trong một số trường hợp, dữ liệu có thể nhấn mạnh điều gì đó mà chúng ta đã từng thấy trường hợp tương tự. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn một cách chiến lược, doanh nghiệp sẽ bắt đầu hiểu được vấn đề đang nằm ở đâu, vấn đề đó mức đột như thế nào và tại sao chúng lại xảy ra.

Phân tích dữ liệu giúp việc xem và hiểu những gì đang diễn ra nhanh hơn và dễ dàng hơn – thường trong khoảng thời gian gần. Khi mà doanh nghiệp nhận ra một vấn đề nhanh hơn, doanh nghiệp càng có thể phản ứng nhanh hơn để giải quyết nó; tiết kiệm nguồn lực cho doanh nghi.

Các yếu tố của phân tích dữ liệu

Các tổ chức thường chỉ chú ý đến sản phẩm của phân tích dữ liệu: một ứng dụng hoặc công cụ dựa trên web cung cấp thông tin chi tiết quan trọng của công ty. Nhưng đây chỉ là kết quả cuối cùng của nhiều thành phần phân tích dữ liệu.

1. Chuyển đổi dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu là quá trình định vị và sắp xếp dữ liệu của bạn để bạn có thể nắm bắt được những gì đã xảy ra, tại sao điều đó xảy ra và điều gì sẽ xảy ra. Dữ liệu thường nằm ở các vị trí và định dạng khác nhau trong quá trình hoạt động, vì vậy việc chuyển đổi dữ liệu này là một bước cần thiết trong tích hợp dữ liệu.

2. Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một phần quan trọng trong việc biến dữ liệu thành tri thức. Khoa học dữ liệu chỉ ra cho doanh nghiệp những vấn đề cần giải quyết. Khoa học dữ liệu thường bao gồm các yếu tố chính sau:

• Thuật toán – Áp dụng công thức cho dữ liệu trong kho dữ liệu của bạn để tìm mẫu.
• Predictive Analytics Sử dụng các kỹ thuật tiên đoán khác nhau, giải mã các mẫu mà các thuật toán xác định. Phân tích dự báo sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định lý do xảy ra sự cố để dự đoán khả năng xảy ra kết quả lặp lại.
• Mô hình dự đoán – Trái ngược với Predictive Analytics, Mô hình dự báo sử dụng dữ liệu và mô hình xác suất để dự đoán kết quả và xác định các biến cố có thể ảnh hưởng đến kết quả trong tương lai.

3. Trực quan hóa dữ liệu

Sử dụng Hiển thị dữ liệu để cho biết lịch sử và tương lai của dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng, có thể hành động có thể giúp hướng dẫn các quyết định kinh doanh tốt hơn. Hiển thị dữ liệu có thể bao gồm các công cụ như trang tổng quan, phiếu ghi điểm và báo cáo hoạt động và tài chính. Dưới đây là một số ví dụ về cách các tổ chức có thể sử dụng các công cụ này để nâng cao sứ mệnh của họ:

• Thiết kế trực quan là tương tác để người dùng có thể thao tác các tập dữ liệu phức tạp và phân tích chúng một cách hiệu quả.
• Sử dụng đồ họa động để nhấn mạnh câu chuyện và thu hút sự chú ý đến những ý tưởng chính và các lĩnh vực cơ hội.
• Hãy xem xét việc hiển thị chuỗi thời gian để phân tích chuỗi các điểm dữ liệu, đo lường chúng tại các điểm liên tiếp trong thời gian và không gian tại các khoảng thời gian thống nhất. Phương pháp này lý tưởng để dự báo, phát hiện bất thường và hơn thế nữa.

4. API / tích hợp

Khi nghiên cứu và áp dụng dữ liệu một cách có hệ thống để thực hiện những thay đổi tích cực nhằm cải thiện phát triển kinh doanh tổng thể được thiết lập, chúng tôi xem xét các hệ thống công ty khác có thể hưởng lợi từ việc tích hợp dữ liệu này. Tích hợp API cung cấp cho người dùng trải nghiệm “hợp tác” trong đó dữ liệu được chia sẻ liền mạch, cho phép hiển thị thông tin chi tiết quan trọng.

5. Chất lượng dữ liệu và đảm bảo chất lượng 

Một thuật ngữ phổ biến trong phân tích dữ liệu là “tính xác thực”, đảm bảo rằng đầu ra dữ liệu từ quá trình chuyển đổi dữ liệu là chính xác. Cách đảm bảo tính chính xác là thông qua đảm bảo chất lượng (QA). Khi nói đến phân tích dữ liệu, QA không đơn giản chỉ là việc đảm bảo các tính năng hoạt động như dự định. Trong khi đó được xây dựng trong từng giai đoạn của quá trình, phân tích dữ liệu QA cũng phải đảm bảo rằng dữ liệu thu được từ toàn bộ quá trình là đáng tin cậy và đầy đủ.

6. Bảo mật dữ liệu

Bất kể ngành công nghiệp của bạn, dữ liệu phải được lưu trữ an toàn cả về mặt vật lý (máy chủ) và kỹ thuật số (mã hóa). Nếu dữ liệu không được lưu trữ một cách an toàn, dữ liệu đó có thể bị vi phạm, tức là mất dữ liệu hoặc tấn công. Trong các ngành công nghiệp được quản lý cao như tài chính và chăm sóc sức khỏe, nhiệm vụ bảo mật là một phần cần thiết của mỗi quá trình.

Phân tích dữ liệu là một thành phần kinh doanh phức tạp nhưng đáng giá. Trong khi những yếu tố này bao gồm một giải pháp phân tích dữ liệu hoàn chỉnh, mỗi công ty phải áp dụng chúng theo những cách phù hợp với nhu cầu cá nhân của công ty họ. Bằng cách hiểu toàn bộ các yếu tố này, bạn có thể bắt đầu xác định các khu vực cơ hội trong hệ thống phân tích dữ liệu của mình.

Nguồn: Inc