“Sẽ là một sai lầm lớn khi đưa ra giả thuyết trước khi có dữ liệu. Bằng một cách vô cảm, người ta bắt đầu bóp méo sự thật cho phù hợp với lý thuyết, thay vì lý thuyết cho phù hợp với sự thật” – Sherlock Holmes (trích dẫn từ cuốn A Scandal in Bohemia của Sir Arthur Conan Doyle).
Tuy chỉ đi từ một nhân vật hư cấu nhưng câu nói trên đã khái quát phần nào sự quan trọng của việc phân tích dữ liệu. Chúng ta đang sống trong một thời đại có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Tiềm năng của dữ liệu là vô tận. Có dữ liệu thì những quyết định được đưa ra sẽ chính xác hơn. Nếu các doanh nghiệp biết cách phân tích và khai thác chúng, ắt sẽ đạt nhiều lợi ích.
Tuy nhiên, trước khi doanh nghiệp đưa ra chiến lược đúng đắn thì nhà quản trị cần hiểu phân tích dữ liệu là gì? Quy trình phân tích dữ liệu gồm bao nhiêu bước và tầm quan trọng của dữ liệu đối với từng bộ phận? Để giải đáp những câu hỏi trên, hãy theo dõi bài viết chi tiết dưới đây của Base.vn.
1. Phân tích dữ liệu là gì?
1.1. Định nghĩa
Phân tích dữ liệu là hoạt động tổng quát bao gồm tiếp nhận, phân chia, sàng lọc và khai thác tối đa giá trị data để chuyển biến nguồn dữ liệu thô trở thành những thông tin hữu ích đối với doanh nghiệp.
Phân tích dữ liệu bao gồm nhiều phương pháp khác nhau. Bất kỳ loại dữ liệu nào cũng có thể được áp dụng kỹ thuật phân tích để hiểu rõ, cải thiện hoạt động, tối ưu hóa quy trình và gia tăng hiệu quả chung cho doanh nghiệp hoặc hệ thống.
Lấy ví dụ, một công ty giao hàng thông qua phân tích dữ liệu để tránh những tuyến đường tắc nghẽn và xác định đường đi tốt nhất tại từng thời điểm. Nhờ vậy, họ đã rút ngắn được thời gian giao hàng, cắt giảm chi phí vận chuyển và tạo ra trải nghiệm thuận tiện hơn cho nhân viên lái xe.
1.2. Các phương pháp phân tích dữ liệu (methods of data analytics)
Dữ liệu hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định chính xác và nhanh chóng dựa trên các phương pháp phân tích khác nhau. Dưới đây là 4 loại phân tích dữ liệu thường được sử dụng hiện nay:
Phân tích mô tả (Descriptive analysis)
Phân tích mô tả là phương pháp tập trung vào việc mô tả và tóm tắt các dữ liệu hiện có thông qua các đặc điểm, xu hướng hay sự biến thiên của dữ liệu – nhưng không đưa ra dự đoán hoặc kết luận. Các thông số trả về có dạng bảng, biểu đồ, số liệu thống kê mô tả dựa trên các giá trị trung bình, phương sai, tần suất, và mức độ phân phối.
Để dễ hiểu, bạn có thể tham khảo ví dụ sau: Một doanh nghiệp sản xuất thiết bị điện tử muốn tìm hiểu thị trường tiêu thụ của mình bằng phương pháp phân tích mô tả. Với cách thức này, kết quả trả lại là các bảng biểu thống kê về đặc điểm và hành vi của khách hàng (demographic). Dựa trên bảng này, công ty có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh, phát triển sản phẩm và tiếp cận thị trường một cách đúng đắn nhất.
Phân tích suy luận (Diagnostic analytics)
Phân tích suy luận là phương pháp phân tích làm rõ nguyên nhân hoặc tương quan giữa các sự kiện, biến số trong một mẫu dữ liệu, bao gồm các hoạt động phân tích tương quan, phân tích biến thể, phân tích hồi quy và phân tích nhân quả. Phương pháp này giúp nhà quản trị hiểu sâu sắc về mối liên kết giữa các yếu tố trong một trường, tệp thông tin. Đồng thời, kết quả trả về sẽ giúp giải thích tại sao một sự kiện hoặc sự việc đã xảy ra trước đó.
Phân tích dự đoán (Predictive analytics)
Bằng việc sử dụng các mô hình và thuật toán dự đoán, đo lường kết quả, sự kiện hoặc giá trị trong tương lai, phân tích dự đoán giúp xử lý dữ liệu dựa trên lịch sử và bản mẫu của data. Phân tích dự đoán còn giúp tính phần trăm xác suất xảy ra của các sự kiện, nhà quản trị dễ dàng đưa ra các quyết định phù hợp.
Phương pháp này bao gồm các cách thực hiện khác nhau như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định (decision tree), mạng nơ-ron và máy học (machine learning).
Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics)
Phân tích đề xuất là phương pháp ứng dụng đa dạng các thuật toán nhằm đề xuất và tối ưu hóa quyết định, hành động trong tương lai. Chúng điều chỉnh các yếu tố và tham số trong quá trình phân tích, từ đó giúp người phân tích giải quyết vấn đề hiệu quả và đạt được mục tiêu trong kế hoạch. Các kỹ thuật tối ưu hóa, mô phỏng, và quyết định đa mục tiêu thường được ứng dụng trong phương pháp này.
2. Phân tích dữ liệu có ý nghĩa như thế nào trong kinh doanh?
Phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng hàng đầu trong việc cung cấp các thông tin cần thiết giúp nhà quản trị hiểu, đánh giá và đưa ra quyết định chính xác dựa trên dữ liệu số trực quan. Bằng cách lựa chọn phương pháp và công cụ phân tích phù hợp, doanh nghiệp dễ dàng xác định được phương hướng, chiến lược kinh doanh và định hướng phát triển lâu dài.
Để hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu với doanh nghiệp, ta có thể theo dõi ví dụ dưới đây:
Để tối ưu hiệu quả của một chiến dịch quảng cáo trực tuyến, nhân sự phòng ban Marketing sẽ cần thu thập nhiều dữ liệu khác nhau, thuộc đa dạng khía cạnh như:
- Phân tích hiệu quả chiến dịch: Thông qua các chỉ số như số lần nhấp vào quảng cáo (click-through rate), tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate), doanh thu,… và các yếu tố ảnh hưởng tới chúng, bộ phận marketing có thể xác định được đâu là chiến dịch thành công và không thành công.
- Phân tích đối tượng khách hàng: Các dữ liệu về đối tượng khách hàng như độ tuổi, giới tính, vị trí địa lý và hành vi tiêu dùng giúp bộ phận marketing nắm rõ hơn về nhóm khách hàng mục tiêu của mình. Từ đó, họ dễ định hình lại thông điệp truyền tải, nhắm trúng Insight khách hàng và đẩy mạnh tương tác tích cực từ khách hàng.
- Phân tích nền tảng quảng cáo: Các chỉ số xác định tiềm năng của nền tảng như hình thức quảng cáo, vị trí quảng cáo, tệp tương tác,… giúp bộ phận marketing chọn đúng nơi để đặt quảng cáo của mình và phân bổ ngân sách vào đó một cách hiệu quả.
Như vậy có thể thấy dù chỉ là một chiến dịch chạy quảng cáo nhỏ, việc phân tích dữ liệu đã đóng vai trò quan trọng giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả hiện tại và đưa ra kế hoạch phát triển sau này.
3. Một số kĩ thuật phân tích dữ liệu cơ bản
3.1. Phân tích hồi quy (Regression analysis)
Đây là phương pháp phân tích thống kê nhằm xác định mối liên kết giữa một biến số với một hay nhiều biến số độc lập khác nhau. Chúng giúp đo lường và dự đoán tương quan giữa các biến số này và mô phỏng chúng dựa trên một mô hình toán học.
Lấy ví dụ bạn là chủ một doanh nghiệp thời trang và bạn muốn biết mối quan hệ giữa số lượng quảng cáo trực tuyến và doanh số bán hàng hàng trong tháng một. Khi sử dụng phân tích hồi quy, bạn có thể xác định tác động của số lượng quảng cáo trực tuyến đến doanh số bán hàng. Từ đó, bạn dễ dàng điều chỉnh ngân sách cho quảng cáo trực tuyến để đạt doanh số kỳ vọng.
3.2. Phân tích tổ hợp (Cohort analysis)
Đây là phương pháp phân loại cá nhân, khách hàng hoặc nhiều đối tượng vào các nhóm có những đặc điểm giống nhau. Lấy ví dụ, trong hoạt động marketing, phân tích tổ hợp giúp bạn thấy rõ sự thay đổi của một nhóm khách hàng theo thời gian và đâu là yếu tố gây ảnh hưởng lên họ.
3.3. Phân tích nhân tố (Factor analysis)
Đây là phương pháp giúp làm rõ mối quan hệ giữa các biến dữ liệu với nhau bằng cách xác định các nhân tố chung được ẩn đằng sau, từ đó, phương pháp này giúp làm giảm số chiều của dữ liệu trong tổ chức.
Ví dụ, một công ty muốn tìm hiểu mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng, độ uy tín doanh nghiệp và hiệu suất kinh doanh. Phân tích cho biết nhân tố chung ẩn giữa 3 biến số trên – có khả năng ảnh hưởng tới cả 3 biến số – là chất lượng sản phẩm/ dịch vụ. Từ đó, công ty có thể tập trung vào cải thiện chất lượng của sản phẩm và các dịch vụ cung cấp.
3.4. Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
Đây là phương pháp phân tích dữ liệu dựa nghiên cứu về sự thay đổi của các tệp dữ liệu theo thời gian, giúp xác định xu hướng, mô hình và chu kỳ biến đổi trong một chuỗi thời gian nhất định. Trong doanh nghiệp, phương pháp này được ứng dụng phổ biến nhất trong dự đoán giá cổ phiếu, doanh số bán hàng,…
4. Quy trình phân tích dữ liệu
Quy trình phân tích dữ liệu có thể đơn giản hoặc phức tạp tùy theo mô hình doanh nghiệp đang vận hành, nhưng về cơ bản sẽ bao gồm 4 bước sau:
4.1. Thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên giúp doanh nghiệp xác định nguồn tài nguyên dữ liệu sẵn có hiện tại. Một số hoạt động diễn ra trong bước này bao gồm:
- Xác định mục tiêu thu thập: Phân tích dữ liệu phục vụ mục đích gì? Bạn cần kết quả nào ở việc phân tích? Bạn chỉ cần liệt kê và trả lời những câu hỏi cần thiết để xác định mục tiêu của mình.
- Xác định nguồn gốc và tính chất của dữ liệu: Dữ liệu có thể thu thập từ các hệ thống nào bên trong doanh nghiệp? Hoặc qua các báo cáo hoặc từ các nguồn xác thực nào khác bên ngoài? Định dạng, cấu trúc, và độ chính xác của chúng như thế nào?
- Xác định nơi lưu trữ dữ liệu: Dữ liệu nên được lưu trữ ở đâu để an toàn và được sắp xếp có khoa học, đồng thời tiện lợi cho doanh nghiệp truy cập và sử dụng?
4.2. Tiền xử lý dữ liệu
Tiền xử lý dữ liệu là quá trình chuẩn bị dữ liệu để chuẩn bị cho các bước phân tích hoặc mô hình hóa sau này. Một số hoạt động quan trọng có thể kể tới:
- Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các dữ liệu sai, không hợp lệ, trùng lặp hoặc bị nhiễu; đồng thời dữ liệu sẽ được kiểm tra, sửa các giá trị lỗi và chuyển đổi định dạng về cùng một đơn vị hoặc thang đo nếu cần.
- Xử lý dữ liệu thiếu: Xác định và xử lý các dữ liệu bị thiếu trong tập dữ liệu bằng một số phương pháp như: điền giá trị trung bình, giá trị gần nhất, hoặc dự báo để điền dữ liệu có độ sai số ít nhất. Hoặc trong nhiều trường hợp, các dòng hoặc cột dữ liệu có quá nhiều giá trị thiếu không thể khôi phục sẽ được loại bỏ.
4.3. Khám phá dữ liệu
Khám phá dữ liệu là bước quan trọng để hiểu sâu về dữ liệu trước khi tiến hành phân tích chi tiết hơn, ví dụ như giúp nhận diện các đặc điểm quan trọng, phân loại các đặc tính của dữ liệu, và tạo ra cái nhìn toàn cảnh. Hai hoạt động khám phá cơ bản bao gồm:
- Mô tả thống kê: Là hoạt động tổng hợp, mô tả đặc điểm chính của dữ liệu bằng cách sử dụng các thống kê cơ bản như trung bình, phương sai, phân phối và mẫu tổ chức.
- Trực quan hóa dữ liệu: Là hoạt động sử dụng biểu đồ và đồ thị để thể hiện sự phân bố, xu hướng và mối quan hệ giữa các biến số trong tập dữ liệu.
4.4. Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là bước cuối cùng và có vai trò quan trọng nhất trong toàn bộ quá trình.
Các hoạt động tại bước này tập trung chủ yếu vào việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích phù hợp (đã được trình bày tại phần 3 của bài viết) để trích xuất thông tin quan trọng từ các dữ liệu đã xử lý, sau đó rút ra những kết luận có ý nghĩa.
Kết quả phân tích có thể làm phát sinh những câu hỏi mới, đòi hỏi việc thu thập thêm dữ liệu hoặc tiến hành các phân tích bổ sung.
5. Các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu
5.1. Power BI
Power BI là một công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu phổ biến được phát triển bởi Microsoft, với các tính năng mạnh mẽ phục vụ hoạt động thu thập, làm sạch, xử lý và trực quan hóa dữ liệu cho người dùng.
Power BI cho phép tạo ra các biểu đồ, bảng biểu, bảng điều khiển,… để thể hiện thông tin từ dữ liệu. Đồng thời, tính năng chia sẻ dữ liệu dễ dàng cũng hỗ trợ đắc lực cho doanh nghiệp trong hoạt động cộng tác nội bộ, và ra quyết định data-driven.
5.2. Excel
Excel là một phần mềm được phát triển bởi Microsoft, cung cấp đa dạng tính năng để phân tích dữ liệu trong các bảng tính: thực hiện các phép tính, sắp xếp dữ liệu, lọc dữ liệu, tạo biểu đồ, và thậm chí áp dụng các công thức phức tạp để xử lý thông tin. Ngoài ra, Excel cũng hỗ trợ các công cụ như PivotTables và PivotCharts để hỗ trợ trực quan hoá dữ liệu.
Excel có ưu điểm là dễ cài đặt, giao diện dễ sử dụng, và gần như đã phổ biến trong tất cả các doanh nghiệp hiện nay. Tuy nhiên, đối với các tập dữ liệu lớn và phức tạp, Excel chưa đủ mạnh để xử lý như các công cụ Business Intelligence chuyên sâu.
5.3. Python
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ nhất, linh hoạt và có tính ứng dụng cao. Chúng cung cấp các thư viện và framework phổ biến như NumPy, Pandas hay Matplotlib có khả năng làm sạch, chuyển đổi, phân tích và trực quan hoá hệ thống dữ liệu.
Nếu NumPy cung cấp mảng và tính toán số học nhanh chóng thì Pandas đưa ra các cấu trúc dữ liệu linh hoạt đi kèm với công cụ phân tích bổ trợ khác nhau. Ngoài ra, Matplotlib tạo biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu. Khi đó, bộ ba này là công cụ đắc lực cho việc phân tích phức tạp và xây dựng mô hình dự đoán dữ liệu tương lai.
6. Một số lưu ý khi phân tích dữ liệu kinh doanh
Phân tích dữ liệu kinh doanh là một quá trình phức tạp và đòi hỏi người thực hiện cần có nhiều kỹ năng và kinh nghiệm. Để dữ liệu được khai thác hết tiềm năng và mang lại giá trị tốt nhất, doanh nghiệp cần lưu ý một số điều sau đây:
- Tính toàn vẹn của dữ liệu: Dữ liệu cần có độ chính xác cao, không được thiếu sót hoặc sai lệch. Doanh nghiệp cần kiểm soát chặt chẽ quy trình đầu vào cho dữ liệu để đảm bảo tính toàn vẹn và thường xuyên kiểm tra dữ liệu định kỳ.
- Độ tin cậy của dữ liệu: Dữ liệu không có tính xác thực có nguy cơ cao dẫn tới các quyết định sai lầm, gây mất lòng tin từ nhân sự và khách hàng, thậm chí là rủi ro pháp lý. Bởi vậy, doanh nghiệp cần chắc chắn trong từng bước tính toán và phân tích dữ liệu, đồng thời xác minh đầu vào và kiểm duyệt đầu ra.
- Tính tức thời (real-time): Giá trị sử dụng của dữ liệu cũng nằm ở tính thời điểm. Dữ liệu càng mới, càng được cập nhật thường xuyên thì khả năng phản ánh kịp thời hiện trạng của doanh nghiệp và thị trường càng cao, càng hỗ trợ tốt hơn cho quá trình ra quyết định.
- Quản lý và bảo mật dữ liệu: Trong suốt quá trình phân tích và chia sẻ kết quả sau này, dữ liệu cần được quản lý và bảo mật chặt chẽ để tránh bị các bên thứ ba truy cập trái phép hoặc đánh cắp. Doanh nghiệp nên xây dựng các chính sách bảo mật dữ liệu rõ ràng và có các công cụ quản lý phù hợp.
7. Tạm kết
Trong thời đại kỹ thuật số hiện nay, vai trò của phân tích dữ liệu ngày càng quan trọng. Khả năng đọc hiểu dữ liệu, trích xuất thành thông tin chi tiết và tận dụng chúng để ra quyết định data-driven chính là một lợi thế cạnh tranh. Nếu bạn là một nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang tìm cách tăng trưởng lợi nhuận, phân tích dữ liệu sẽ cung cấp thông tin để bạn đạt được mục tiêu đó.
Hãy khai thác sức mạnh của dữ liệu để tạo ra thay đổi mới. Thế giới dữ liệu đang nằm trong tầm tay và chờ doanh nghiệp bạn khám phá!
