Phân tích dữ liệu là gì? Các ứng dụng trong kinh doanh

Phân tích dữ liệu trở thành một trong những ngành nghề hot nhất trên thế giới nhờ những ứng dụng thực tế mà nó mang lại. Và được ứng dụng nhiều trong kinh doanh, trở 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 trọng về phân tích dữ liệu và các ứng dụng của nó hiện nay. 

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu (data analysis) là quá trình phân tích, hiểu rõ các dữ liệu số trong một tập dữ liệu thông qua các phương pháp và kỹ thuật chuyên ngành. Phân tích dữ liệu thường được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa các biến, đưa ra dự đoán và giải thích các biểu đồ trong dữ liệu.

Phân tích dữ 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 giải vì sao và dự đoán xu hướng. 

Tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu

Có thể nói, phân tích dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng trong quá trình kinh doanh. Dù ở bất cứ một lĩnh vực, ngành hàng nào cũng đều cần có Data Analytics trong việc lên kế hoạch và hoạch định chiến lược. 

• Data Analytics giúp dự đoán xu hướng 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 nghiệp đưa ra các kế hoạch phát triển chiến lược.
• Phân tích, giải thích và đưa ra các dữ liệu có ý nghĩa cho doanh nghiệp. Dữ liệu đã thu thập được ở dạng thô chưa thể sử dụng được ngay nên cần phân tích để đưa ra đánh giá và có cái nhìn sâu về các vấn đề. 
• Tăng hiệu suất kinh doanh cho doanh nghiệp 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 dữ liệu chuẩn

Muốn phân tích dữ liệu mang lại hiệu quả cao, các doanh nghiệp cần tuân thủ một quy trình chuẩn. Dưới đây là 4 bước cơ bản nhất để các doanh nghiệp thực hiện phân tích các dữ liệu và đưa ra các chiến lược phù hợp với từng nhóm khách hàng khác nhau.

Đưa ra vấn đề 

Bước đầu tiên để phân tích dữ liệu chuẩn là đưa ra các vấn đề mà doanh nghiệp đang hướng tới. Cụ thể, các công ty cần 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 chiến lược, mục tiêu và ngân sách. KPI tiêu chuẩn nào được đưa ra làm căn cứ 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 nguồn khác nhau một cách hiệu quả. Lúc này, các doanh nghiệp phải tạo ra dòng chảy dữ liệu, kéo nó về một file lưu trữ để đánh giá và tìm insight hiệu quả hơn. 

Phân tích dữ liệu 

Đây là bước quan trọng nhất trong quy trình phân tích dữ liệu để đưa ra những đánh giá kết luận. Sau khi thu thập và tổng hợp, lượng thông tin mà bạn nhận được là vô cùng lớn và hỗn tạp. Đầu tiên, bạn phải làm sạch dữ liệu để phù hợp với hướng đi mà doanh nghiệp đang hướng đến. 

Tiếp theo là bỏ qua những dữ liệu vô ích dựa trên những mục tiêu và KPI chiến lược đã đề ra trước đó. Cuối cùng là trực quan hoá dữ liệu với một bản tóm tắt thông tin sẽ giúp xác định mô hình và xu hướng nhanh hơn. Nếu không trực quan hoá, nhà phân tích dữ 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 thể diễn giải bằng cách dùng ngôn ngữ, 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: 

Diễn giải kết quả

• Sự tương quan và nhân quả không được đi cùng nhau. Nếu 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 bỏ giả thuyết đã được đưa ra trước đó. 
• Kết luận vấn đề không có ý nghĩa thống kê dẫn đến sự thiếu chính xác và kém khả thi cho các chiến lược. 

Xem ngay: Cách khai thác dữ liệu và ứng dụng bằng CRM hiệu quả

Một số phương pháp phân tích dữ liệu

Hiện nay có một số phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên kinh doanh và công nghệ mang đến sự chính xác cao. Bạn có thể tham khảo 5 phương pháp quan trọng trong ngành phân tích dữ liệu dưới đây.

Phân tích văn bản 

Phân tích dữ liệu văn bản là một nhánh của Data mining nhằm vào việc tìm kiếm và trích xuất thông tin trong văn bản. Dữ liệu thô chuyển đổi thành thông tin kinh doanh và được Business Intelligence sử dụng để đưa ra chiến lược kinh doanh. Nó được ứng dụng để lọc thư rác, đối chiếu lý lịch cá nhân, phân tích cảm nghĩ và tài liệu. 

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 sử dụng nhiều phương pháp đề xuất này vì dự đoán không cải thiện hiệu quả hiệu suất dữ liệu. 

Một số phương pháp phân tích dữ liệu 

Phân tích chẩn đoán

Phân tích dữ liệu chẩn đoán là giải thích tại sao nó xuất hiện thông qua cách tìm nguyên nhân Insight trong thống kê. Nó được dùng trong xác định mô hình dữ liệu hành vi. Nếu quy trình kinh doanh có vấn đề mới phát sinh, doanh nghiệp có thể sừ dụng phương pháp này. 

Phân tích thống kê 

Phân tích thống kê gồm thu thập, phân tích, giải thích, trình bày và mô hình hoá, có sử dụng dữ liệu trong quá khứ dưới dạng dashboards. Có hai loại phân tích chính là phân tích mô tả và phân tích suy luận. 

Phân tích dự đoán 

Phân tích dữ đoán cho thấy những gì có khả năng xảy ra nhờ phân tích các dữ liệu trước đó. Nó đưa ra các kết quả trong tương lai và mang tính chất ước tính. Độ chính xác phụ thuộc vào số lượng và cách bạn đưa thông tin chi tiết như thế nào. 

Kỹ năng phân tích dữ liệu cần có của một chuyên viên 

Nắm chắc kiến thức chuyên môn ngành phân tích dữ liệu: Việc nắm vững chuyên môn giúp bạn có thể phân tích số liệu để phán đoán nhu cầu của người dùng trong tương lai và đánh giá hiệu quả của các chiến lược đang được áp dụng. 

• Kỹ năng Excel tốt: Tiếp kiệm thời gian trong việc quản lý thông tin, tạo dựng biểu đồ. Bên canh excel bạn cũng nên thành thạo một ngôn ngữ truy vấn (Công cụ hướng dẫn máy tính phân tích dữ liệu)
• Nên có kiến thức về máy học: Áp dụng công nghệ vào quá trình phân tích dữ liệu cho bạn cái nhìn tổng quan về thực trạng phát triển của thị trường theo góc nhìn hoàn toàn mới. 
• Kỹ năng đặt câu hỏi: Đứng trước những số liệu thống kê, việc đặt ra câu hỏi phù hợp giúp bạn định hình xu hướng, những vấn đề đang xảy ra, giải pháp phù hợp nhất. 
• Nắm rõ kiến thức toán cao cấp: Kiến thức từ toán cao cấp sẽ giúp bạn làm gọn những số liệu, rút ngắn quá trình phân tích. 
• Trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng những công cụ hỗ trợ như biểu đồ, phổ màu cho các số liệu làm nổi bật những kết quả/thực trạng phát triển. Kết quả của bạn sẽ dễ nhìn hơn so với phương pháp liệt kê thông thường. 

Ứng dụng của phân tích dữ liệu trong kinh doanh

Hiện nay, phân tích dữ liệu được áp dụng phổ biến trong kinh doanh với 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 tốt 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 để tăng đơn đặt hàng và chất lượng kinh doanh. 

Dưới đây là một số ứng dụng của phân tích dữ liệu trong kinh doanh:

• Điều tra thị trường: Phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường của họ, bao gồm xu hướng tiêu dùng, sự phát triển của đối thủ cạnh tranh, giá cả và những yếu tố ảnh hưởng khác.
• Phân tích dữ liệu khách hàng: Giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của họ, bao gồm thông tin về độ tuổi, giới tính, thu nhập và sở thích. Những thông tin này giúp doanh nghiệp hiểu được khách hàng của mình hơn và đưa ra các chiến lược tiếp thị, thúc đẩy kinh doanh hiệu quả hơn.
• Quản lý dữ liệu sản phẩm: Những thông tin này giúp doanh nghiệp quyết định về giá cả, quảng cáo và chiến lược tiếp thị khác, thông qua quá trình theo dõi các sản phẩm của mình, bao gồm doanh số bán hàng, giá cả, xu hướng bán hàng.  
• Phát triển chiến lược tiếp thị: Đưa ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn nhờ thấu hiểu được khách hàng của mình. Chiến lược tiếp thị bao gồm chiến lược quảng cáo, khuyến mãi và các hoạt động tiếp thị khác.
• Dự báo kinh doanh: Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp dự báo doanh số bán hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố khác ảnh hưởng đến kinh doanh. Những thông tin này giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược và lập kế hoạch dựa trên các kịch bản khác nhau.

Một số thuật ngữ liên quan đến phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu lớn

Với sự phát triển của công nghệ thông tin, số lượng dữ liệu được tạo ra liên tục tăng lên, do đó, mọi doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu lớn. Quá trình này giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu quả và độ chính xác trong việc ra quyết định; Dự báo và phân tích xu hướng; Quản lý dữ liệu tốt hơn.

Có thể thực hiện tự động hóa phân tích dữ liệu? 

Có, phân tích dữ liệu có thể được tự động hóa bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning). Điều này cho phép phân tích và xử lý các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình để tìm kiếm mẫu và khối lượng lớn các thông tin trong dữ liệu.

Doanh nghiệp có thể dễ dàng áp dụng 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 thập, phân tích, tổng hợp dữ liệu. Mặt khác, phân tích dữ liệu cũng mang đến những đề xuất quan trọng để doanh nghiệp đẩy mạnh kinh doanh.