Mặc dù có rất nhiều tài nguyên để chạy các dự án phân tích dữ liệu, những dự án phân tích dữ liệu kinh doanh của nhiều công ty vẫn gặp vô số những trắc trở. Họ ráo riết rà soát lại quy trình, họp hành và truy vấn cá nhân, đội ngũ business analyst nhưng vẫn không biết vấn đề nằm ở đâu. Đây không phải là trường hợp hiếm gặp đâu, đặc biệt là ở những công ty mới bắt đầu ứng dụng phân tích dữ liệu vào kinh doanh. Và nếu bạn đang ở trong hoàn cảnh này, bài viết sau sẽ giúp bạn chỉ ra vấn đề cần cải thiện.
Đừng coi bảng tính Excel của bạn là nền tảng phân tích dữ liệu chính
Nhiều nguồn thông tin khuyên rằng bạn có thể sử dụng Excel như một công cụ trực quan hóa và báo cáo dữ liệu hiệu quả. Tất nhiên là nhận xét này cũng có cơ sở đúng, và excel tồn tại bền bỉ như vậy có lý do. Nhưng một chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên nghiệp không nên chỉ dừng lại ở việc tận dụng Excel làm nền tảng chính trong các đầu việc liên quan đến dữ liệu.
Thực tế, nếu được sử dụng với chức năng nâng cao, Excel có thể dễ bị lỗi người dùng, ít công năng hơn nhiều các ứng dụng phân tích dữ liệu khác, đặc biệt là trong việc xây dựng hệ sinh thái báo cáo. Nếu công tác sử dụng dữ liệu ngày càng dày đặc và phức tạp, việc sử dụng Excel khiến các BÀ gặp nhiều khó khăn trong việc quản lý, xác định các dữ liệu rác cũng như theo dõi dữ liệu hiệu quả.
Đặc biệt, trong bối cảnh vô số công cụ phân tích dữ liệu hiện đại, nhiều công năng, giá cả phải chăng được phát triển, không có lý do gì để một BA chỉ dính mãi với Excel mà từ chối nâng cấp bản thân.
Nếu bạn đang muốn tìm cách thoát ra khỏi Excel và làm quen với những công cụ phân tích kinh doanh thông minh (BI), hãy sử dụng Power BI. Đây là một sản phẩm phân tích kinh doanh phổ biến, hiệu quả và dễ tiếp cận từ Microsoft. Power BI là bước chuyển giao hiệu quả từ một chuyên gia BA nghiệp dư sang một chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
→ Ngoài ra, bạn có thể tham khảo thêm về Top 5 công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất 2023
Phân tích dữ liệu kinh doanh: Dục tốc thì bất đạt
Giải pháp phân tích dữ liệu hiểu nôm na là một quy trình được thiết lập để thu thập, mô hình hóa và phân tích một tệp dữ liệu nào đó. Có một số phương pháp và kỹ thuật để thực hiện phân tích tùy thuộc vào ngành và mục đích của phân tích. Quá trình thiết lập một phương pháp lập trình dữ liệu cho kết quả chính xác không thể nào diễn ra một sớm một chiều.
Tuy nhiên, nhiều BA vẫn chọn nhanh thay vì đúng. Dưới áp lực của cấp trên, của khách hàng, họ mong muốn cho ra kết luận từ quá trình phân tích nhanh chóng, muốn có gì đó để trình bày ngay thay vì bỏ công để thiết lập một quá trình xử lý dữ liệu tối ưu.
Hậu quả là giải pháp phân tích dữ liệu không có tính ứng dụng rộng rãi. Tình hình sẽ còn tệ hơn khi giải pháp đó được phổ biến và tiếp cận bởi toàn thể tổ chức. Hậu quả là mọi người đang tin tưởng vào những kết luận kinh doanh thiếu chính xác. Nguyên nhân nằm ở quá trình xử lý dữ liệu cẩu thả, thiếu logic cùng những mô hình trực quan dữ liệu khó hiểu.
Dẫu rằng việc chậm trễ dưới áp lực tự cấp trên sẽ khiến bạn bị khiển trách, nhưng việc trình bày đại một kết luận kinh doanh nào đó qua quá trình phân tích hời hợt chắc chắn sẽ để lại nhiều hậu quả còn tệ hơn. Trong bất cứ trường hợp nào, hãy lập luận cho mọi người thấy rằng việc xử lý dữ liệu nhanh chóng chỉ khiến họ gặp nhiều rắc rối hơn và thuyết phục họ kiên nhẫn chờ đợi.
→ Có thể bạn quan tâm: 3 kỹ năng cần có của một business analyst
Đừng quá chú trọng tính thẩm mỹ rồi bỏ quên công năng
Bạn đã bao giờ bỏ rất nhiều thời gian để chỉnh sửa các mô hình trực quan dữ liệu để chúng bắt mắt, đẹp đẽ và tinh tế nhất chưa? Để rồi khi hoàn thành xong, bạn nhận ra mình còn cả khối việc khác để làm nhưng đã quá muộn?
Nếu bạn đã và đang rơi vào trường hợp đó, bạn cần dừng lại và thay đổi ngay. Đúng là việc trực quan hóa dữ liệu vô cùng quan trọng, nhưng hãy đặt ra những tiêu chí vừa đủ cho công việc này, cụ thể là gọn ghẽ, dễ hiểu, dễ nhớ, dễ sắp xếp. Đừng quá tập trung vào một cái cây mà quên đi cả khu rừng.
Bạn chỉ nên ưu tiên tính thẩm mỹ trong một số trường hợp đặc biệt, ví dụ như khách hàng của bạn bị ám ảnh bởi màu sắc các thanh biểu đồ, hoặc khi bạn có rất nhiều thời gian dư giả (điều hiếm khi xảy ra với các chuyên gia BA).
Không thống nhất quy trình và mức độ truy cập dữ liệu
Những khó khăn trong việc truy cập các tệp dữ liệu từ nhiều bên khác là điều xảy ra rất thường xuyên. Dữ liệu bạn muốn truy cập thuộc phòng ban khác, hoặc thậm chí là thuộc công ty khác (đối tác, khách hàng,…).
Cứ mỗi lần truy cập không được, bạn lại phải xin mở quyền “access” và chờ đợi, hoặc đánh tiếng với đầu mối liên lạc của các bên và tiếp tục “chờ đời”. Có vài trường hợp chờ đến cuối ngày để nhận được câu trả lời đại loại như “bạn không có quyền được truy cập vào tệp dữ liệu này”. Chúng ta cứ nghĩ chúng vụn vặt và không đáng quan tâm, nhưng thực tế, rất nhiều lần như vậy sẽ khiến quá trình phân tích dữ liệu bị gián đoạn, phân tán sự tập trung và chậm tiến độ công việc.
Vì vậy, hãy cố gắng giải thích cho tất cả các phòng ban/đơn vị liên quan hiểu và thống nhất về việc chia sẻ dữ liệu trước khi bắt đầu bất cứ dữ án phân tích nào. Với bộ óc của một chuyên gia BA, bạn đủ sức để thiết lập những tệp chứa dữ liệu tập trung giữa các bên một cách thông minh và hiệu quả.
Mua và phân tích data rẻ tiền, thiếu chất lượng
Nhiều nhà cung cấp dữ liệu đưa ra mức giá khá hời cho các nhóm dữ liệu kém chất lượng hoặc đã khá cũ. Điều này đánh vào tâm lý “tiếc tiền” của nhiều doanh nghiệp. Họ ra sức mua dữ liệu với hy vọng góp nhặt được chút thông tin hữu ích với một mức giá khá hời.
Tuy nhiên, hãy nhớ rằng điều gì cũng có cái giá của nó. Vốn dĩ “dữ liệu” chưa bao giờ là một tài sản rẻ tiền, vì nó đem lại những lợi ích kinh doanh khổng lồ cho doanh nghiệp. Việc bạn đầu tư để mua những tệp dữ liệu với độ chính xác cao, được thống kê một cách thông minh, logic, sẽ giúp cho quá trình phân tích kinh doanh nói riêng và định hướng chiến lược nói chung của cả công ty được tối ưu nhất.
Việc bất chấp mua dữ liệu rởm có thể giúp bạn tiết kiệm tiền trong một thời gian ngắn. Tuy nhiên, những kết luận sai lầm do dữ liệu thiếu chính xác sẽ khiến bạn trả giá đắt về sau đấy. Vì vậy, trong mọi trường hợp, hãy luôn ưu tiên giá trị hơn chi phí dữ liệu.
Ngoài ra, bạn cũng nên chắc chắn dữ liệu mình nhận được đúng với cái giá mình đã bỏ ra bằng cách nghiên cứu tên tuổi, độ uy tín, review về đơn vị cung cấp. Yêu cầu họ bổ sung những thông tin về cách thức thu thập dữ liệu, quy mô nghiên cứu, cách đặt câu hỏi, tệp đối tượng được khảo sát,… Càng kỳ công và đầu tư, lợi ích bạn thu về càng lớn!
Không ngâm cứu kỹ trước khi bắt đầu dự án phân tích dữ liệu kinh doanh
Việc đưa ra kết luận từ những con số vô hồn chưa bao giờ là điều dễ dàng. Vì vậy nên một dự án phân tích dữ liệu sẽ chỉ đạt được kết quả trọn vẹn nếu như tất cả các bên cùng đầu tư thời gian và chất xám vào nó.
Đã có rất nhiều dự án phân tích kinh doanh bị “treo” vô hạn vì người thực hiện không đủ quyết tâm và nhiệt huyết. Nguyên nhân có thể là bởi việc việc “nhìn người” chưa chuẩn của cấp trên và giao những dự án khó khăn cho những người hời hợt, chưa đủ năng lực. Cũng có thể là bởi các chuyên viên BA đã khá “chủ quan” và không nghiên cứu kỹ quy mô dự án trước khi bắt đầu.
Để hạn chế điều này, hãy luôn cân nhắc tất cả các dự án được đề xuất/trao quyền cho bạn trước khi xác nhận triển khai. Nếu vẫn còn thấy lấn cấn về mục tiêu dự án hoặc nguồn lực hiện có, hãy kiên nhẫn trao đổi với cấp trên và truy vấn bản thân cho đến khi bạn thật sự sẵn sàng bắt đầu công việc.
Có thể bạn quan tâm:
- Bắt đầu phân tích dữ liệu từ đâu: Bước 1 – Data Assessment
- Bắt đầu phân tích dữ liệu từ đâu: Bước 1 – Data strategy roadmap
Trên đây là những sai lầm tai hại nhưng ít khi được chú ý của các chuyên viên BA trong quá trình phân tích dữ liệu. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn mài dũ tư duy và cải thiện được hiệu suất của cá nhân lẫn đội ngũ thực hiện dự án. Chúc các bạn thành công!
→ Có thể bạn quan tâm: Khóa học thạc sĩ trau dồi tư duy chuyển đổi số và phân tích kinh doanh
