Trong kỷ nguyên dữ liệu số, doanh nghiệp nào cũng sở hữu một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau: bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng, tài chính, vận hành… Tuy nhiên, dữ liệu thô nếu không được phân tích sẽ chỉ là những con số vô nghĩa.
Để biến dữ liệu thành tri thức hỗ trợ ra quyết định, doanh nghiệp cần đến các phần mềm phân tích dữ liệu (data analytics tools). Hiện nay, thị trường có nhiều phần mềm với mức độ phức tạp, chi phí và tính năng khác nhau. Bài viết này tổng hợp những phần mềm phổ biến và dễ ứng dụng nhất cho doanh nghiệp từ nhỏ đến lớn, giúp bạn lựa chọn công cụ phù hợp.
Các phần mềm phân tích dữ liệu phổ biến nhất: Microsoft Excel & Google Sheets
Microsoft Excel và Google Sheets là hai công cụ bảng tính phổ biến nhất, quen thuộc với hầu hết nhân sự văn phòng. Excel thuộc bộ Microsoft 365, mạnh về công thức, pivot table, biểu đồ, và gần đây được tích hợp thêm AI hỗ trợ phân tích nhanh. Google Sheets hoạt động trực tuyến, nổi bật với khả năng cộng tác thời gian thực. Công cụ này thường được dùng trong phòng tài chính quản lý doanh thu và chi phí hàng tháng bằng Excel hoặc các bộ phận bán hàng nhập số liệu đơn hàng vào Google Sheets để theo dõi tập trung.
Ưu điểm:
- Dễ học, hầu như ai cũng biết dùng.
- Chi phí thấp, đặc biệt Google Sheets miễn phí với nhiều tính năng cơ bản.
- Có sẵn nhiều hàm tính toán, biểu đồ, hỗ trợ tự động hóa với Macro/App Script.
- Dễ chia sẻ, tích hợp với nhiều phần mềm văn phòng khác.
Nhược điểm:
- Khó xử lý dữ liệu lớn (hơn 1 triệu bản ghi).
- Thiếu tính năng phân tích nâng cao, khó theo dõi dữ liệu thời gian thực.
- Nguy cơ sai sót do nhập liệu thủ công.
Công cụ phân tích dữ liệu được ưa chuộng Power BI (Microsoft)
Power BI là công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu thuộc hệ sinh thái Microsoft. Nó hỗ trợ kết nối nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, xử lý nhanh nhờ công nghệ nén in-memory, và tạo dashboard tương tác chuyên nghiệp. Power BI thường được dùng trong doanh nghiệp bán lẻ theo dõi doanh thu theo khu vực, sản phẩm bán chạy, nhân viên đạt KPI.
Ưu điểm:
- Chi phí hợp lý, có gói miễn phí cơ bản.
- Tích hợp chặt chẽ với Microsoft 365, Teams, Azure.
- Dashboard đẹp, trực quan, dễ chia sẻ trong nội bộ.
- Phù hợp cho doanh nghiệp vừa và lớn.
Nhược điểm:
- Cần học DAX và Power Query để khai thác nâng cao.
- Hạn chế khi tích hợp với một số hệ thống ngoài Microsoft.
- Giao diện đôi khi phức tạp với người mới.
Công cụ phân tích dữ liệu Tableau
Tableau nổi tiếng với khả năng trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ. Giao diện kéo – thả giúp người dùng nhanh chóng xây dựng dashboard sinh động, hỗ trợ drill-down đi sâu vào từng chi tiết dữ liệu. Tableau là công cụ đắc lực giúp các công ty du lịch phân tích lượng khách quốc tế theo mùa, quốc gia để điều chỉnh chiến dịch marketing.
Ưu điểm:
- Trực quan hóa tốt, nhiều loại biểu đồ nâng cao.
- Hỗ trợ phân tích tương tác linh hoạt.
- Phù hợp cho thuyết trình, báo cáo trước ban lãnh đạo.
- Có thể kết nối nhiều nguồn dữ liệu phức tạp.
Nhược điểm:
- Chi phí cao hơn Power BI.
- Cần thời gian học để khai thác hết tính năng.
- Khó quản lý dữ liệu cực lớn nếu không có hạ tầng hỗ trợ.
Google Data Studio (Looker Studio)
Looker Studio (trước đây là Google Data Studio) là công cụ miễn phí của Google để tạo báo cáo trực tuyến. Nó tích hợp mạnh với Google Analytics, Google Ads, BigQuery và Google Sheets, phù hợp đặc biệt cho marketing và thương mại điện tử. Công cụ này thường được bộ phận marketing dùng để theo dõi hiệu quả Facebook Ads và Google Ads trong một báo cáo hợp nhất.
Ưu điểm:
- Hoàn toàn miễn phí.
- Dashboard đẹp, dễ chia sẻ qua link.
- Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái Google.
- Không yêu cầu cài đặt, chỉ cần trình duyệt web.
Nhược điểm:
- Thiếu nhiều tính năng nâng cao so với Power BI hay Tableau.
- Khó xử lý dữ liệu phức tạp hoặc khối lượng lớn.
- Phụ thuộc nhiều vào hệ sinh thái Google.
Phần mềm phân tích dữ liệu SAS
SAS (Statistical Analysis System) là phần mềm phân tích dữ liệu lâu đời, mạnh về thống kê và dự báo. Được ứng dụng nhiều trong tài chính, bảo hiểm, y tế. Các ngân hàng dùng SAS để phân tích rủi ro tín dụng và phát hiện gian lận.
Ưu điểm:
- Mạnh mẽ trong phân tích thống kê chuyên sâu.
- Độ tin cậy cao, phù hợp cho ngành yêu cầu độ chính xác tuyệt đối.
- Hỗ trợ quản lý dữ liệu lớn, xử lý phức tạp.
Nhược điểm:
- Chi phí bản quyền rất cao.
- Yêu cầu nhân sự chuyên môn cao để sử dụng.
- Giao diện lập trình riêng, khó tiếp cận với người mới.
Phần mềm phân tích dữ liệu SPSS (IBM)
IBM SPSS mạnh về phân tích thống kê định lượng và khảo sát, có giao diện thân thiện hơn SAS, dễ dùng cho người không rành lập trình. Công ty nghiên cứu thị trường phân tích kết quả khảo sát khách hàng bằng SPSS
Ưu điểm:
- Giao diện trực quan, dễ dùng.
- Hỗ trợ nhiều kỹ thuật thống kê phổ biến: hồi quy, kiểm định giả thuyết, phân tích nhân tố.
- Phù hợp cho nghiên cứu thị trường, khoa học xã hội, giáo dục.
Nhược điểm:
- Không phù hợp cho xử lý big data.
- Chi phí giấy phép cao.
- Khả năng mở rộng hạn chế so với các công cụ BI hiện đại.
Công cụ phân tích dữ liệu RapidMiner
RapidMiner (Altair) là nền tảng phân tích dữ liệu và AI mã nguồn mở, tập trung vào data mining và machine learning. Các sàn thương mại điện tử thường dùng RapidMiner để dự đoán khách hàng có nguy cơ rời bỏ dịch vụ.
Ưu điểm:
- Có sẵn nhiều thuật toán machine learning.
- Giao diện kéo – thả, phù hợp cho cả người không lập trình.
- Hỗ trợ phân tích toàn bộ quy trình từ dữ liệu đến triển khai mô hình.
Nhược điểm:
- Yêu cầu máy tính cấu hình mạnh.
- Cần thời gian làm quen để dùng thành thạo.
- Không phổ biến bằng Power BI hay Tableau, cộng đồng hỗ trợ nhỏ hơn.
→ Có thể bạn quan tâm: 10 cách phân tích dữ liệu phổ biến và cách lựa chọn phương pháp phù hợp
Các phần mềm phân tích dữ liệu không còn là lựa chọn mà là nhu cầu tất yếu cho mọi doanh nghiệp trong thời đại số. Mỗi công cụ trên đều có ưu – nhược điểm và phù hợp với quy mô, nhu cầu khác nhau. Doanh nghiệp nhỏ có thể bắt đầu với Excel, Google Sheets hoặc Looker Studio, còn các doanh nghiệp vừa và lớn có thể chọn Power BI hoặc Tableau để trực quan hóa dữ liệu hiệu quả hơn. Việc lựa chọn công cụ phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn khai thác dữ liệu tối đa để đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác và chiến lược hơn.
→ Có thể bạn quan tâm: Nắm vững các công cụ chuyển đổi số cao cấp nhất với chương trình Thạc sĩ Chuyển đổi số hàng đầu châu Á
