Ngày nay, doanh nghiệp không chỉ thành công nhờ sản phẩm tốt hay chiến lược tiếp thị hiệu quả, mà còn nhờ khả năng khai thác sức mạnh của dữ liệu. Dữ liệu ngày càng nhiều và phức tạp, nhưng nếu không được phân tích đúng cách, chúng chỉ là những con số vô nghĩa. Vì vậy, doanh nghiệp cần áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) để hiểu rõ tình hình, tìm ra nguyên nhân, dự đoán xu hướng và đưa ra hành động tối ưu. Có 4 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn thường được áp dụng: phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự báo và phân tích đề xuất.
4 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn
1. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) – Kỹ thuật cơ bản nhất trong 4 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn
Đây là bước cơ bản nhất trong hành trình phân tích dữ liệu, tập trung vào việc tổng hợp, chuẩn hóa và trình bày thông tin đã xảy ra trong quá khứ để tạo nên một bức tranh toàn cảnh. Doanh nghiệp thường gom dữ liệu từ nhiều nguồn như hệ thống bán hàng, marketing, CRM, hoặc tài chính, sau đó hiển thị dưới dạng bảng biểu, dashboard hoặc báo cáo trực quan. Các công cụ phổ biến bao gồm Excel, Google Sheets, Power BI hoặc Tableau. Phân tích mô tả không đi sâu tìm nguyên nhân hay dự đoán, mà đơn thuần giúp doanh nghiệp biết mình đang ở đâu và đã trải qua điều gì. Đây chính là nền tảng để triển khai các kỹ thuật phân tích cao hơn.
Ví dụ thực tế: Một chuỗi bán lẻ thời trang có thể lập báo cáo doanh thu theo từng tháng và từng sản phẩm để biết đâu là mặt hàng được ưa chuộng nhất. Một bệnh viện thống kê số lượng bệnh nhân đến khám trong năm, phân chia theo độ tuổi, giới tính và loại dịch vụ để hiểu rõ cơ cấu khách hàng.
Ưu điểm & nhược điểm: Ưu điểm lớn nhất là nhanh chóng, dễ triển khai và mang lại cái nhìn tổng quan rõ ràng về doanh nghiệp. Đây là bước khởi đầu cần thiết trước khi thực hiện các phân tích nâng cao. Tuy nhiên, hạn chế là chỉ dừng ở việc “nhìn lại quá khứ”, không giải thích được nguyên nhân của vấn đề và càng không thể đưa ra dự đoán về tương lai.
2. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics) – Phân tích xử lý dữ liệu bậc trung
Nếu phân tích mô tả cho ta biết điều gì đã xảy ra, thì phân tích chẩn đoán trả lời câu hỏi “Tại sao lại xảy ra?”. Kỹ thuật này đi sâu vào dữ liệu để tìm ra nguyên nhân gốc rễ bằng cách so sánh theo nhiều chiều, phân nhóm khách hàng, hoặc kiểm tra mối tương quan giữa các biến. Doanh nghiệp thường dùng phương pháp drill-down (đi sâu từ tổng quan đến chi tiết), so sánh trước- sau, hoặc phân tích khác biệt giữa các khu vực, sản phẩm và thời gian. Các công cụ như SQL, Python, R hay Power BI nâng cao thường được sử dụng.
Ví dụ thực tế: Một công ty bán hàng nhận thấy doanh thu quý II giảm 15% so với quý I. Khi phân tích chi tiết, họ phát hiện ra nguyên nhân chính đến từ thị trường miền Bắc, nơi đối thủ tung ra các chương trình khuyến mãi mạnh mẽ. Trong khi đó, các khu vực khác vẫn duy trì mức doanh thu ổn định. Một website thương mại điện tử bị giảm đơn hàng bất ngờ; sau khi phân tích hành vi người dùng, doanh nghiệp nhận thấy thời gian tải trang chậm khiến tỷ lệ thoát tăng cao. Những phát hiện này giúp doanh nghiệp nhanh chóng xác định điểm yếu và có hướng khắc phục.
Ưu điểm & nhược điểm: Ưu điểm là giúp doanh nghiệp nhìn thấy nguyên nhân thực sự đứng sau sự biến động dữ liệu, từ đó đưa ra hành động chính xác để khắc phục vấn đề. Đây là cơ sở quan trọng để cải thiện hiệu quả vận hành và điều chỉnh chiến lược. Tuy nhiên, nhược điểm là yêu cầu dữ liệu chất lượng cao và kỹ năng phân tích phức tạp hơn nhiều so với phân tích mô tả. Nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc bị nhiễu, kết quả phân tích có thể sai lệch.
3. Phân tích dự báo (Predictive Analytics) – Phân tích xử lý dữ liệu cấp cao
Đây là bước nâng cao, giúp doanh nghiệp trả lời câu hỏi “Điều gì có thể xảy ra trong tương lai?”. Phân tích dự báo sử dụng dữ liệu lịch sử kết hợp các mô hình toán học và thuật toán máy học để nhận diện xu hướng. Các phương pháp phổ biến bao gồm hồi quy, phân loại, chuỗi thời gian, hoặc phân tích cây quyết định. Quá trình này đòi hỏi dữ liệu được làm sạch, mô hình được huấn luyện và kiểm định để đảm bảo tính chính xác. Các công cụ thường dùng có Python (scikit-learn), R, SAS, SPSS hoặc các nền tảng AI/ML như Azure ML, AWS.
Ví dụ thực tế: Một ngân hàng dùng dữ liệu giao dịch và điểm tín dụng để dự đoán khả năng khách hàng vỡ nợ, từ đó đưa ra chính sách cho vay phù hợp. Một sàn thương mại điện tử triển khai mô hình churn prediction để phát hiện nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ, nhờ đó tung ra chiến dịch giữ chân kịp thời. Một công ty logistics dự báo nhu cầu vận chuyển dịp Tết sẽ tăng mạnh, từ đó lên kế hoạch thuê thêm phương tiện và nhân sự để đáp ứng. Tất cả những kịch bản này đều giúp doanh nghiệp chủ động thay vì bị động.
Ưu điểm & nhược điểm: Ưu điểm là mang lại khả năng “nhìn trước tương lai”, giúp doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất, phân bổ nguồn lực và marketing hiệu quả hơn. Nó cũng tạo lợi thế cạnh tranh bằng cách đón đầu xu hướng. Tuy nhiên, hạn chế là kết quả dự báo chỉ mang tính xác suất, không đảm bảo chắc chắn 100%. Hơn nữa, để triển khai thành công, doanh nghiệp cần hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ và đội ngũ phân tích có trình độ cao.
4. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics) – cấp cao nhất trong 4 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn
Đây là cấp độ cao nhất trong phân tích dữ liệu, tập trung vào việc trả lời câu hỏi “Chúng ta nên làm gì tiếp theo?”. Phân tích đề xuất không chỉ kết hợp dữ liệu quá khứ và hiện tại với dự báo, mà còn đưa ra khuyến nghị hành động tối ưu. Các kỹ thuật thường được áp dụng bao gồm tối ưu hóa, mô phỏng kịch bản, hệ thống gợi ý cá nhân hóa và trí tuệ nhân tạo. Doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ chuyên sâu như Google OR-Tools, IBM Decision Optimization, AWS SageMaker hoặc các hệ thống AI tùy chỉnh.
Ví dụ thực tế: Amazon triển khai hệ thống gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi mua sắm và lịch sử tìm kiếm của từng khách hàng, nhờ đó tăng tỷ lệ mua hàng. Một hãng hàng không áp dụng mô hình định giá linh hoạt (dynamic pricing), điều chỉnh giá vé theo thời điểm và nhu cầu để tối đa hóa doanh thu. Một công ty logistics sử dụng mô phỏng kịch bản để lựa chọn tuyến đường giao hàng tiết kiệm chi phí và thời gian nhất. Những ứng dụng này không chỉ dừng ở phân tích, mà còn trực tiếp chuyển thành hành động cụ thể.
Ưu điểm & nhược điểm: Ưu điểm là trực tiếp hỗ trợ lãnh đạo ra quyết định chiến lược, giúp tối ưu nguồn lực, giảm chi phí lãng phí và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Đây là mức độ phân tích mang lại giá trị cao nhất. Tuy nhiên, nhược điểm là chi phí đầu tư lớn, đòi hỏi hạ tầng dữ liệu hiện đại và đội ngũ chuyên gia có năng lực. Nếu dữ liệu đầu vào không chính xác, khuyến nghị đưa ra cũng sẽ sai lệch, gây tác động tiêu cực.
Các công cụ phân tích dữ liệu trong kinh doanh
Hiện tại, có những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến sau:
- Microsoft Excel & Google Sheets – công cụ bảng tính phổ biến, dễ dùng, chi phí thấp, phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ; hạn chế ở khả năng xử lý dữ liệu lớn và tính năng phân tích nâng cao.
- Power BI (Microsoft) – mạnh về trực quan hóa dữ liệu, tích hợp tốt với hệ sinh thái Microsoft, phù hợp cho doanh nghiệp vừa và lớn; nhược điểm là cần học thêm DAX/Power Query và khó tích hợp ngoài Microsoft.
- Tableau – nổi tiếng với trực quan hóa mạnh, hỗ trợ drill-down chi tiết, phù hợp cho thuyết trình và phân tích nâng cao; chi phí cao và khó quản lý dữ liệu cực lớn nếu thiếu hạ tầng.
- Google Data Studio (Looker Studio) – công cụ miễn phí, tích hợp tốt với Google Analytics/Ads/Sheets, phù hợp cho marketing; hạn chế là thiếu tính năng nâng cao và phụ thuộc vào hệ sinh thái Google.
- SAS – phần mềm phân tích thống kê chuyên sâu, tin cậy cho tài chính, bảo hiểm, y tế; nhược điểm là chi phí bản quyền rất cao và đòi hỏi nhân sự chuyên môn sâu.
- SPSS (IBM) – dễ dùng hơn SAS, mạnh trong phân tích thống kê và khảo sát, phổ biến trong nghiên cứu thị trường và giáo dục; hạn chế ở khả năng xử lý big data và chi phí giấy phép.
- RapidMiner (Altair) – nền tảng mã nguồn mở mạnh về machine learning, giao diện kéo – thả dễ dùng, hỗ trợ phân tích toàn bộ quy trình; nhược điểm là yêu cầu cấu hình mạnh và cộng đồng hỗ trợ nhỏ.
→ Có thể bạn quan tâm: Tìm hiểu chi tiết thêm về các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến
Tóm lại, 4 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn – mô tả, chẩn đoán, dự báo và đề xuất – có thể xem như một chuỗi logic gắn kết chặt chẽ. Mỗi cấp độ đều đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp đi từ việc “nhìn lại quá khứ”, “hiểu nguyên nhân”, “dự đoán tương lai” cho đến “lựa chọn hành động tối ưu”.
Trong thực tế, không phải doanh nghiệp nào cũng áp dụng ngay cấp độ cao nhất, nhưng chỉ cần bắt đầu từ phân tích mô tả và dần nâng cấp lên chẩn đoán, dự báo, rồi đề xuất, doanh nghiệp đã từng bước chuyển mình từ ra quyết định dựa trên cảm tính sang ra quyết định dựa trên dữ liệu. Doanh nghiệp nào làm chủ được cả bốn kỹ thuật phân tích này sẽ có khả năng phản ứng nhanh với biến động, tối ưu nguồn lực và mở rộng quy mô bền vững. Nói cách khác, dữ liệu không chỉ là “dầu mỏ mới” của kỷ nguyên số, mà còn là chiếc la bàn định hướng cho mọi chiến lược kinh doanh trong tương lai.
→ Có thể bạn quan tâm: Nắm vững tư duy và các công cụ phân tích dữ liệu với chương trình Thạc sĩ Chuyển đổi số hàng đầu châu Á
