Analytics là gì? Hiểu rõ khái niệm và ý nghĩa của Analytics trong kinh doanh
Trong thời đại công nghệ ngày nay, dữ liệu đang trở thành một phần quan trọng không thể thiếu trong mọi lĩnh vực, đặc biệt là trong kinh doanh trực tuyến. Một thuật ngữ mà bạn thường xuyên nghe đến là "Analytics," nhưng Analytics là gì và tại sao phân tích dữ liệu quan trọng? Cùng Pharma360 khám phá qua bài viết dưới đây!
Analytics là gì?
1. Định nghĩa Analytics và Data Analytics
Analytics, hay phân tích, là quá trình đánh giá và diễn giải dữ liệu để rút ra thông tin có ý nghĩa và hỗ trợ quyết định. Trong ngữ cảnh rộng lớn, thuật ngữ này áp dụng cho việc sử dụng các kỹ thuật phân tích để hiểu rõ về các xu hướng, mối quan hệ, và đặc điểm quan trọng trong dữ liệu.
Data Analytics, hay phân tích dữ liệu, là một lĩnh vực cụ thể của Analytics tập trung vào việc thu thập, xử lý, và phân tích dữ liệu để đưa ra thông tin hữu ích. Điều này bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật và công cụ để tìm hiểu về các mô hình, xu hướng, và dự đoán từ dữ liệu có sẵn. Data Analytics thường được áp dụng để hỗ trợ quyết định kinh doanh, dự báo xu hướng tương lai, và cải thiện hiệu suất toàn diện của một tổ chức hoặc hệ thống.
2. Phân loại Analytics
Có nhiều loại phân tích dữ liệu trong Analytics, bao gồm:
Phân tích mô tả (Descriptive analytics): Phân tích dữ liệu quá khứ để trả lời các câu hỏi về điều gì đã xảy ra. Các kỹ thuật phân tích mô tả sẽ tổng hợp lượng dữ liệu lớn và từ đó đưa ra kết quả. Ví dụ: các báo cáo theo dõi kết quả hoạt động bán hàng hoặc tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic analytics): Phân tích dữ liệu để trả lời câu hỏi tại sao một sự kiện nào đó lại xảy ra. Phân tích chuẩn đoán bao gồm các phân tích mô tả cơ bản, sử dụng những kết quả của phân tích mô tả để từ đó tìm ra nguyên nhân của các sự kiện. Ví dụ: tìm ra nguyên nhân của việc giảm doanh số bán hàng.
Phân tích dự đoán (Predictive analytics): Phân tích dữ liệu quá khứ để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Phân tích dự đoán sử dụng các dữ liệu quá khứ để xác định các xu hướng cũng như khả năng xảy ra của xu hướng đó. Ví dụ: dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai.
Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics): Phân tích dữ liệu để đưa ra các giải pháp cải thiện hiệu quả kinh doanh. Phân tích đề xuất dựa trên học máy để tìm ra các pattern trong các dataset lớn. Bằng cách phân tích các quyết định & sự kiện trong quá khứ, các tổ chức có thể ước lượng xác suất xảy ra của các kết quả. Ví dụ: đưa ra các giải pháp cải thiện hiệu quả kinh doanh.
Phân tích nhận thức (Cognitive analytics): Phân tích dữ liệu để đưa ra các kết luận dựa trên kiến thức hiện tại, sau đó lại thêm những kết quả này vào vốn kiến thức hiện tại để tiếp tục đưa ra các diễn giải về tương lai, tạo ra một vòng lặp tự học hỏi.
Tầm quan trọng của Analytics trong kinh doanh
1. Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu:
Analytics là bảo chứng cho việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và chi tiết. Thay vì dựa vào cảm tính, doanh nghiệp có thể hơn bao giờ hết tận dụng thông tin số để đưa ra các chiến lược và quyết định có tính chiến lược.
2. Tối Ưu Hóa Chiến Lược Tiếp Thị:
Hiểu rõ hành vi của khách hàng qua Analytics giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. Bằng cách theo dõi và đánh giá kết quả chiến dịch quảng cáo, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược để tăng cường tương tác và chuyển đổi.
3. Nâng Cao Hiệu Suất Kinh Doanh:
Analytics không chỉ giúp đánh giá hiệu suất hiện tại mà còn dự đoán xu hướng tương lai. Điều này giúp doanh nghiệp thích nghi nhanh chóng với thị trường, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất toàn diện.
4. Hiểu Rõ Khách Hàng:
Analytics cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi của khách hàng. Bằng cách theo dõi lược đồ mua sắm, thái độ và phản hồi, doanh nghiệp có thể tùy chỉnh sản phẩm và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
5. Dự Đoán Xu Hướng và Biến Động:
Khả năng dự đoán của Analytics giúp doanh nghiệp chuẩn bị cho xu hướng tương lai và biến động thị trường. Điều này làm tăng khả năng linh hoạt và sẵn sàng ứng phó với thách thức.
Các bước trong quy trình phân tích dữ liệu
1. Thu Thập Dữ Liệu:
Quá trình phân tích dữ liệu bắt đầu bằng việc thu thập thông tin từ các nguồn đa dạng như nghiên cứu, khảo sát, phỏng vấn, bảng câu hỏi, quan sát trực tiếp, và các nhóm tập trung. Điều quan trọng là đảm bảo rằng dữ liệu thu thập là đầy đủ và đại diện cho tình hình cần phân tích. Việc này đặt nền tảng cho việc xây dựng một cơ sở dữ liệu chất lượng và có ý nghĩa.
2. Làm Sạch Dữ Liệu:
Sau khi có dữ liệu, bước tiếp theo là quá trình làm sạch để đảm bảo tính chính xác và đồng nhất. Nhiệm vụ này bao gồm loại bỏ các khoảng trắng thừa, xử lý bản ghi trùng lặp và sửa chữa các lỗi cơ bản. Việc này không chỉ giúp dữ liệu trở nên đáng tin cậy mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho các bước phân tích tiếp theo.
3. Khám Phá Dữ Liệu (Exploratory Data Analysis - EDA):
Quá trình này tập trung vào việc hiểu rõ tính chất của dữ liệu thông qua biểu đồ và thống kê mô tả. Bằng cách này, người phân tích có thể nhận diện xu hướng, phân phối, và các đặc điểm quan trọng khác của dữ liệu. EDA giúp xác định hướng phân tích chi tiết hơn trong quy trình.
4. Phân Tích Dữ Liệu:
Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và phần mềm, người phân tích thực hiện phân tích chi tiết để diễn giải dữ liệu và đưa ra kết luận. Quá trình này có thể bao gồm việc áp dụng các phương pháp thống kê, kiểm định giả thuyết, và các mô hình phân tích. Mục tiêu là phát hiện mối quan hệ, xu hướng và thông tin quan trọng khác từ dữ liệu.
5. Trực Quan Hóa Dữ Liệu:
Trực quan hóa dữ liệu là bước quan trọng để truyền đạt thông tin một cách dễ hiểu. Bằng cách tạo đồ thị và biểu đồ, người phân tích giúp tăng cường hiểu biết về dữ liệu. Quá trình này không chỉ hỗ trợ người phân tích mà còn giúp những người không chuyên môn hiểu và tận dụng được thông tin quan trọng từ dữ liệu.
6. Dự Báo và Dự Đoán:
Sử dụng dữ liệu đã được xử lý và phân tích để dự báo và dự đoán kế hoạch tương lai. Việc này giúp tổ chức chuẩn bị và đáp ứng linh hoạt với thay đổi và xu hướng tiềm ẩn trong tương lai. Bằng cách này, dữ liệu không chỉ trở thành công cụ mô tả mà còn là nguồn động viên cho quyết định chiến lược.
Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến
Có rất nhiều công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng hiện nay. Forbes đã bình chọn ra 7 công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2023 bao gồm:
1. Microsoft Power BI:
Công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ cho phép người dùng trực quan hóa và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Power BI cung cấp bảng điều khiển tương tác, khả năng khám phá dữ liệu và các chức năng phân tích nâng cao. Power BI cũng tích hợp hoàn hảo với các sản phẩm khác của Microsoft, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến của các doanh nghiệp.
2. Tableau:
Công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu khác cung cấp nhiều tính năng để phân tích, trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu. Với giao diện kéo và thả trực quan, Tableau cho phép người dùng tạo bảng điều khiển và báo cáo tương tác một cách dễ dàng. Công cụ này hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm bảng tính, cơ sở dữ liệu và dịch vụ đám mây. Khả năng trộn dữ liệu và trực quan hóa nâng cao của Tableau làm cho nó trở thành lựa chọn ưu tiên cho các nhà phân tích dữ liệu cũng như người dùng doanh nghiệp.
3. Qlik Sense:
Công cụ phân tích dữ liệu đa nền tảng, cho phép người dùng kết nối và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Qlik Sense cung cấp các tính năng phân tích dữ liệu nâng cao, bao gồm khả năng phân tích động và phân tích định lượng. Công cụ này cũng cung cấp các tính năng tùy chỉnh và tích hợp dữ liệu linh hoạt.
4. Looker:
Công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, cung cấp cho các tổ chức chế độ xem tập trung và thống nhất về dữ liệu của họ. Looker cung cấp giao diện hiện đại và trực quan cho phép người dùng khám phá, phân tích và chia sẻ dữ liệu. Công cụ này cũng cung cấp các tính năng phân tích nâng cao, bao gồm khả năng phân tích động và phân tích định lượng.
5. Klipfolio:
Công cụ phân tích dữ liệu đám mây, cho phép người dùng trực quan hóa dữ liệu và tạo bảng điều khiển tương tác. Klipfolio cung cấp các tính năng phân tích dữ liệu nâng cao, bao gồm khả năng phân tích động và phân tích định lượng. Công cụ này cũng cung cấp các tính năng tùy chỉnh và tích hợp dữ liệu linh hoạt.
6. Zoho Analytics:
Zoho Analytics giúp các tổ chức kết nối, chuẩn bị và phân tích dữ liệu nhanh chóng thông qua một nền tảng tự phục vụ. Nó đóng góp cho thông tin kinh doanh với khả năng tạo ra các trực quan hóa dữ liệu, đạt được những hiểu biết sâu sắc hơn về dữ liệu và cho phép người dùng tìm kiếm các xu hướng dữ liệu bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Với Zoho Analytics, người dùng có thể theo dõi các chỉ số kinh doanh quan trọng, xác định xu hướng và điểm ngoại lai trong dữ liệu của họ và đưa ra dự đoán thông minh.
7. Domo:
Domo là một nền tảng BI được thiết kế để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Với giao diện trực quan của Domo, bất kỳ ai - không chỉ là các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu - đều có thể truy vấn dữ liệu và xuất báo cáo. Bạn có thể tích hợp dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào, chuyển đổi dữ liệu thành các trực quan hóa trực tiếp và mở rộng sức mạnh của thông tin kinh doanh vào các ứng dụng hỗ trợ nhóm và thông báo cho khách hàng. Thông qua sức mạnh của đám mây, Domo cung cấp lưu trữ và phân tích dữ liệu có khả năng mở rộng và di động với học máy và trí tuệ nhân tạo.
Kết Luận
Analytics không chỉ là một công cụ mạnh mẽ để hiểu rõ về doanh nghiệp của bạn mà còn giúp bạn đưa ra những quyết định có tính chiến lược dựa trên dữ liệu. Dưới sự hỗ trợ của Analytics, bạn có thể thấy rõ hình ảnh toàn cảnh về mô hình kinh doanh của mình và có những điều chỉnh cần thiết để phát triển mạnh mẽ. Đừng để dữ liệu trở thành điều bí ẩn - hãy biến chúng thành một lợi thế cho sự phát triển của bạn.
