Trong thời đại số hóa hiện nay, phân tích dữ liệu ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh, chăm sóc sức khỏe, tài chính, marketing và vô số lĩnh vực khác. Bởi phân tích dữ liệu là quá trình biến đổi dữ liệu thô thành những thông tin hữu ích và dễ hiểu. Đây là cơ sở để doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược, tối ưu hóa hoạt động và hướng đến cải tiến liên tục.
Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một bức tranh tổng quan về phân tích dữ liệu, từ các kỹ thuật phân tích dữ liệu, nhu cầu ứng dụng vào thực tế, cho đến định hướng phát triển của ngành phân tích dữ liệu trong tương lai. Cùng SOM tìm hiểu nhé!
Tổng quan về phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác những sự thật ngầm hiểu và các thông tin có giá trị từ dữ liệu. Thông qua các kỹ thuật như thống kê, khai thác dữ liệu và máy học, doanh nghiệp có thể tìm ra những mô hình hoạt động, quy luật vận hành, xu hướng phát triển và các mối liên hệ ẩn giấu đằng sau khối lượng dữ liệu khổng lồ; hướng tới tối ưu chiến lược kinh doanh và vận hành doanh nghiệp.
4 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn thường gặp
- Phân tích mô tả: Đây là quá trình tổng hợp dữ liệu lịch sử để tạo ra một bức tranh tổng quan về những gì đã xảy ra trong quá khứ. Điều này giúp chúng ta hiểu rõ các sự kiện, xu hướng và biến đổi trong dữ liệu. Ví dụ, trong một công ty bán lẻ, phân tích mô tả có thể giúp hiểu rõ lịch sử doanh số bán hàng theo thời gian, biểu đồ tăng trưởng hoặc giảm giá trị của sản phẩm theo từng kỳ kinh doanh.
- Phân tích chẩn đoán: Loại phân tích này đi sâu vào để tìm hiểu “tại sao” các sự kiện đã xảy ra. Nó nhìn vào nguyên nhân gốc rễ của các biến đổi trong dữ liệu. Ví dụ, trong ngữ cảnh tài chính, phân tích chẩn đoán có thể tìm hiểu nguyên nhân của sự thay đổi trong lợi nhuận của một công ty, nó có thể đến từ sự thay đổi trong chiến lược kinh doanh, thị trường hoặc các yếu tố khác như việc gia tăng chi phí sản xuất.
- Phân tích dự đoán: Loại phân tích này sử dụng dữ liệu lịch sử và các mô hình dự đoán để đưa ra những kết luận về xu hướng và kết quả trong tương lai. Ví dụ, một công ty sử dụng phân tích dự đoán để ước lượng nhu cầu của khách hàng trong thời gian tới, từ đó điều chỉnh sản xuất và tối ưu lượng dự trữ hàng hóa.
- Phân tích đề xuất: Cuối cùng, loại phân tích này đề xuất các hành động tối ưu cụ thể dựa trên những dự đoán và kết luận từ các loại phân tích trước đó. Ví dụ, một công ty có thể sử dụng phân tích đề xuất để đưa ra chiến lược giảm giá cho sản phẩm dựa trên dự đoán về nhu cầu và sức mua của khách hàng trong tương lai có xu hướng giảm.
5 bước trong quy trình phân tích dữ liệu
Bước 1: Thu thập dữ liệu: Là quá trình tập hợp thông tin từ các nguồn khác nhau. Có thể là cơ sở dữ liệu nội bộ của công ty, dữ liệu từ cảm biến (ví dụ như dữ liệu từ thiết bị IoT), hoặc dữ liệu thu thập được từ các trang web, nền tảng khác.
Bước 2: Làm sạch dữ liệu: Là quá trình kiểm tra, sửa chữa và loại bỏ các lỗi dữ liệu trùng lặp, dữ liệu không chính xác từ tập dữ liệu thu thập được. Mục đích là để đảm bảo dữ liệu được xử lý sạch sẽ, chính xác, đủ tin cậy để quá trình phân tích được hiệu quả.
Bước 3: Phân tích dữ liệu: Là quá trình sử dụng các kỹ thuật và công cụ để hiểu sâu hơn về thông tin được chứa trong dữ liệu. Các kỹ thuật này có thể ứng dụng phân tích thống kê, khai thác dữ liệu và máy học để tìm ra các sự thật ngầm hiểu, xu hướng, hoặc những thông tin giá trị khác từ dữ liệu.
Bước 4: Trực quan hóa dữ liệu: Là việc trình bày dữ liệu thông qua các biểu đồ, đồ thị hoặc bảng điều khiển để giúp người đọc có một cái nhìn trực quan và rõ ràng, dễ dàng hiểu và phân tích dữ liệu.
Bước 5: Giải thích dữ liệu: Là quá trình tóm tắt và diễn giải ý nghĩa của các dữ liệu đã phân tích. Khi đã có thông tin từ phân tích, việc giải thích dữ liệu giúp người đọc hiểu được những điểm quan trọng và đưa ra kế hoạch hành động cụ thể.
Phân tích dữ liệu – Nhu cầu cấp thiết hiện tại của mọi lĩnh vực
Khi công nghệ ngày càng tiến bộ, khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, phạm vi ứng dụng của phân tích dữ liệu cũng theo đó mà mở rộng. Với khả năng trích xuất những thông tin hữu ích; phân tích số liệu đã và đang không ngừng “xâm nhập” vào tất cả các ngành nghề, hướng đến nâng cao độ chính xác trong việc đưa ra quyết định chiến lược, và mở đường cho những đổi mới sáng tạo dựa trên dữ liệu.
Dưới đây là một số lĩnh vực chính thường xuyên sử dụng phân tích dữ liệu như một công cụ phát triển bền vững, bao gồm:
- Phân tích dữ liệu kinh doanh: Phân tích kinh doanh dựa trên dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp để tối ưu hóa hoạt động vận hành, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và đưa ra quyết định chiến lược dựa trên những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu.
- Chăm sóc sức khỏe: Phân tích dữ liệu từ hồ sơ bệnh nhân, kết quả thử nghiệm, hình ảnh ý tế và lịch sử điều trị có thể giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị, dự đoán khả năng phát triển của bệnh, hoặc theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Ngoài ra, bằng cách sử dụng dữ liệu như thời gian chờ, số lượng bệnh nhân, tần suất thăm khám… giúp bệnh viện dự đoán tải độ của các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, qua đó lên kế hoạch điều chỉnh tài nguyên và lịch trình làm việc để cải thiện chất lượng phục vụ và giảm thời gian chờ đợi.
- Tài chính: Phân tích dữ liệu giúp dự báo xu hướng giá cả, đưa ra dự đoán về biến động thị trường nhằm xác định cơ hội đầu tư, quản lý và tối ưu danh mục đầu tư, tối ưu hóa tỷ lệ phân bổ tài chính, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro tín dụng, là cơ sở để đưa ra quyết định về việc vay và quản lý nợ một cách đúng đắn.
- Marketing: Phân tích dữ liệu giúp các nhà tiếp thị hiểu hơn về hành vi của người tiêu dùng, xác định đối tượng khách hàng mục tiêu, tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, lên kế hoạch cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, dự đoán xu hướng tiêu dùng, nhu cầu và biến động của thị trường, giám sát và đánh giá chiến lược tiếp thị một cách hiệu quả.
- Truyền thông trên mạng xã hội: Giúp đo lường cảm nhận của khách hàng về thương hiệu, sức khỏe thương hiệu, cách mà đối tượng khách hàng mục tiêu và công chúng nhìn nhận, bàn tán về thương hiệu, độ phủ của thương hiệu trên các nền tảng mạng xã hội.
- Thể thao: Sử dụng dữ liệu thống kê như số lần ghi điểm, tỉ lệ thành công… để đánh giá hiệu suất của từng người chơi trong đội. Phân tích này giúp huấn luyện viên hiểu rõ hơn về điểm mạnh, điểm yếu của các cầu thủ và điều chỉnh chiến thuật, sắp xếp đội hình phù hợp. Ngoài ra, sử dụng các dữ liệu về tình trạng sức khỏe của cầu thủ, thời gian nghỉ ngơi, số lần ra sân, và các thông số y tế khác để dự đoán nguy cơ chấn thương, tối ưu hóa lịch tập luyện cho các cầu thủ.
- Quản trị chuỗi cung ứng: Phân tích dữ liệu được áp dụng để tối ưu hóa các quy trình dự đoán nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và hậu cần, đánh giá hiệu quả nhà cung cấp, giảm thiểu rủi ro phát sinh trong tương lai.
→ Có thể bạn quan tâm: Lợi ích của phân tích dữ liệu trong tối ưu chuỗi cung ứng
Tương lai của phân tích dữ liệu: Nhanh hơn, thông minh hơn và minh bạch hơn
Trí tuệ nhân tạo (AI) hứa hẹn mang lại những tiến bước quan trọng trong việc phân tích dữ liệu, từ việc khám phá và đào sâu thông tin cho đến việc đưa ra những quyết định sáng suốt hơn. Deep Learning và Reinforcement Learning là những công nghệ tiên tiến của AI sẽ giúp chúng ta phân tích các dữ liệu phức tạp một cách chính xác hơn, mở ra khả năng giải mã những bí mật mà trước đây không thể.
Sự phát triển của phân tích dữ liệu theo thời gian thực đang đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về việc tiếp nhận và truyền phát thông tin chi tiết. Hệ thống xử lý dữ liệu nhanh hơn và khả năng phân tích dữ liệu phát trực tuyến đang giúp chúng ta nắm bắt mọi thay đổi của thế giới ngay trong quá trình diễn ra.
Một xu hướng quan trọng là các nhà nghiên cứu đang tập trung vào việc làm cho mô hình AI trở nên minh bạch, dễ hiểu và dễ kiểm soát hơn. Điều này tăng cường niềm tin và đảm bảo tính bảo mật trong quản lý dữ liệu.
Không chỉ tập trung vào việc giúp mọi người truy cập dữ liệu dễ dàng, AI đã và đang tự động hóa nhiều quy trình phức tạp như làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức khi sử dụng các phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu truyền thống.
Điện toán biên (Edge Computing) là một xu hướng mới trong phân tích dữ liệu, giúp giảm tốc độ và nâng cao bảo mật cũng như hiệu suất tổng thể của quá trình phân tích.
Các nhà phân tích dữ liệu cũng đang hướng tới việc phát triển AI có tính minh bạch cao. Điều này đảm bảo rằng công nghệ phân tích dữ liệu giúp người sử dụng và nhà quản lý dữ liệu hiểu rõ hơn về cách AI đưa ra quyết định, từ đó tăng cường niềm tin và đảm bảo rằng quyết định của AI được thực hiện đúng đạo đức, tuân thủ các quy định và luật lệ pháp lý liên quan đến việc sử dụng dữ liệu và công nghệ AI.
Tóm lại, phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong thế giới hiện đại, cho phép các doanh nghiệp và tổ chức đào sâu những thông tin giá trị từ khối lượng dữ liệu lớn. Trong tương lai gần, phân tích dữ liệu hứa hẹn sẽ mang lại nhiều đột phá, từ việc khai thác tiềm năng lớn của dữ liệu đến việc giải quyết các vấn đề phức tạp, đều sẽ được giải quyết một cách hiệu quả hơn.
Nếu bạn quan tâm đến Phân tích kinh doanh & Chuyển đổi số, chương trình thạc sĩ chuyên nghiệp – PM BADT là khóa học bạn không nên bỏ lỡ. Với chương trình này, người học sẽ được tiếp cận sâu hơn với những kiến thức liên quan đến phân tích, dữ liệu lớn, công nghệ và AI; đây sẽ là những chất xúc tác để chuyển đổi số thành công trong doanh nghiệp. Để lại thông tin đăng ký tại đây, SOM sẽ tư vấn và cung cấp các thông tin tuyển sinh cho bạn ngay hôm nay.
