Bước vào thời đại số, mỗi tổ chức, doanh nghiệp đều có thể dễ dàng tìm kiếm và thu thập dữ liệu từ vô số nguồn khác nhau. Tuy nhiên để trích xuất được những giá trị đích thực từ lượng dữ liệu khổng lồ ấy cần phải trải qua quá trình chọn lọc, phân tích. Sau đây, FSI sẽ giới thiệu đến bạn một vài công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất trên thị trường hiện nay, hỗ trợ đắc lực cho việc đưa ra các quyết định kinh doanh trong tổ chức của bạn.
Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là gì?
Daniel Burrus, cố vấn kinh doanh và diễn giả về các vấn đề kinh doanh đã từng phát biểu rằng: “Phân tích dữ liệu sẽ giúp con người làm việc thông minh hơn và nhanh hơn vì chúng ta có dữ liệu về mọi thứ xảy ra”.
Thật vậy, phân tích dữ liệu là kỹ thuật kiểm tra dữ liệu nhằm kết luận về thông tin hỗ trợ cho việc đưa ra quyết định kinh doanh có chính xác và hữu ích với tổ chức hay không. Riêng đối với dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu phức tạp hơn nhiều, đòi hỏi phải phát hiện các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong tập dữ liệu khổng lồ lên tới hàng triệu petabyte nên rất cần ứng dụng các thành tựu công nghệ cao, năng lực điện toán và kho lưu trữ dữ liệu phục vụ theo quy mô.
Quy trình phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu tuân theo 5 bước để phân tích bất kỳ tập dữ liệu nào:
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Bước đầu tiên gồm có việc xác định nguồn dữ liệu và thu thập dữ liệu từ những nguồn này. Việc thu thập dữ liệu tuân theo quá trình ETL (Trích xuất, chuyển đổi, tải) hoặc ELT (Trích xuất, tải, chuyển đổi). ETL hay ELT chỉ khác nhau trong giai đoạn chuyển đổi thành định dạng tiêu chuẩn trước hay tải vào kho lưu trữ trước.
Bước 2: Lưu trữ dữ liệu
Tùy thuộc vào sự phức tạp của dữ liệu, dữ liệu có thể được di chuyển tới kho lưu trữ như kho dữ liệu (Data Warehouse) hoặc hồ dữ liệu (Data Lake). Các công cụ nghiệp vụ thông minh sẽ truy cập kho lưu trữ đó khi cần.
Bước 3: Xử lý dữ liệu
Khi đã có sẵn dữ liệu, dữ liệu phải được tổ chức hợp lý để thu được kết quả chính xác từ các truy vấn phân tích. Dựa vào tài nguyên công nghệ sẵn có trong các doanh nghiệp mà lựa chọn cách tiếp cận có thể xử lý dữ liệu như: Xử lý tập trung trên một máy chủ trung tâm, xử lý phân tán trên các máy chủ khác nhau, xử lý theo lô, xử lý theo thời gian thực.
Bước 4: Làm sạch dữ liệu
Quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm việc xóa bất kỳ lỗi nào như trùng lặp, không nhất quán, dư thừa hoặc định dạng sai và khử nhiễu. Bước này cũng được sử dụng để lọc bất kỳ dữ liệu nào không đáp ứng được quá trình phân tích.
Bước 5: Phân tích dữ liệu
Chúng ta sẽ tìm hiểu các loại phân tích dữ liệu ở phần dưới.
Các loại phân tích dữ liệu
Phân tích mô tả
Các nhà nghiên cứu dữ liệu phân tích dữ liệu để nắm bắt những sự kiện đã hoặc đang xảy ra trong môi trường dữ liệu. Đặc trưng của phương pháp này là sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như bằng biểu đồ tròn, biểu đồ cột, đồ thị đường, bảng hoặc văn bản thuyết minh để có cái nhìn tổng quan về dữ liệu.
Phân tích tiên đoán
Phân tích chẩn đoán được sử dụng để dự đoán các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và các thông tin liên quan khác. Nó liên quan đến việc sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán học máy để xác định các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai.
Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán là một quá trình phân tích dữ liệu chuyên sâu để nắm được nguyên nhân đằng sau một sự kiện xảy ra. Đặc trưng của phương pháp này là sử dụng các kỹ thuật như truy sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và so sánh đối chiếu. Trong từng kỹ thuật lại chứa nhiều hoạt động và thao tác biến đổi dữ liệu được sử dụng để phân tích dữ liệu thô.
Phân tích theo quy định
Phân tích theo quy định đưa dữ liệu tiên đoán lên một tầm cao mới. Phương pháp này không chỉ gợi ý sự kiện gì sẽ xảy ra mà còn đề xuất một giải pháp tối ưu cho vấn đề đó. Đặc trưng của phương pháp này là phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơron và công cụ đề xuất.
Phân tích văn bản
Phân tích văn bản là một quá trình trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Nó liên quan đến nhiều kỹ thuật, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), khai thác văn bản, phân tích tình cảm và lập mô hình chủ đề, để khám phá những hiểu biết sâu sắc và mẫu trong dữ liệu văn bản.
Lợi ích của phân tích dữ liệu
Cải thiện dịch vụ khách hàng
Phân tích dữ liệu có thể tiến hành trên các tập dữ liệu khách hàng lấy từ nhiều nguồn khác nhau như sau:
- Phiếu khảo sát khách hàng
- Hóa đơn mua hàng
- Đánh giá phản hồi trên các trang mạng xã hội, sàn thương mại điện tử
- Cookie trên máy tính
- Số liệu thống kê trên website hoặc ứng dụng
Từ việc phân tích các dữ liệu trên, thông tin ẩn như sở thích của khách hàng, thời lượng khách hàng dừng lại để xem một sản phẩm, phản hồi từ khách hàng và hoạt động tương tác với các biểu mẫu trên trang web được tiết lộ. Qua đó, các doanh nghiệp có thể đáp ứng các nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả và tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
Cung cấp thông tin cho các chiến dịch tiếp thị sản phẩm
Nhờ phân tích dữ liệu, bạn không cần dự đoán khi bắt đầu một chiến dịch tiếp thị bởi nó cho phép các công ty ra mắt nội dung mục tiêu và tinh chỉnh nội dung linh hoạt bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Phân tích dữ liệu cũng cung cấp thông tin chuyên sâu có ý nghĩa về sự hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm lãng phí vào quảng cáo.
Tăng hiệu quả vận hành
Phân tích dữ liệu giúp các công ty lược bớt quá trình phức tạp, giảm thất thoát và tăng doanh thu. Lịch trình bảo trì dự đoán, bảng phân công nhân sự được tối ưu hóa và quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả có thể tăng hiệu suất kinh doanh theo cấp số nhân.
Cung cấp thông tin cho quá trình R&D
Các tổ chức sử dụng phân tích dữ liệu cho việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm. Họ có thể phân tích các yêu cầu từ khách hàng, cài đặt nhiều tính năng hơn trong khoảng thời gian ngắn và cho ra đời các sản phẩm mới nhanh hơn.
Hỗ trợ tối ưu hoạt động dữ liệu
Phân tích dữ liệu đưa khả năng tự động hóa vào một số tác vụ dữ liệu như di chuyển, chuẩn bị, báo cáo và tích hợp. Nhờ đó, các thao tác thủ công kém hiệu quả bị loại bỏ, đồng thời giảm số giờ làm việc cần thiết để hoàn thành hoạt động dữ liệu. Điều này hỗ trợ quá trình điều chỉnh quy mô và cho phép bạn mở rộng ý tưởng mới một cách nhanh chóng.
Các lĩnh vực đang tích cực ứng dụng phân tích dữ liệu
Tiếp thị
Chủ yếu, các nhà nghiên cứu thị trường thực hiện phân tích dữ liệu để dự đoán hành vi của người tiêu dùng và giúp các công ty đưa sản phẩm và dịch vụ của họ ra thị trường phù hợp. Chẳng hạn, phân tích dữ liệu bán hàng có thể giúp bạn xác định phạm vi sản phẩm không phổ biến trong một nhóm nhân khẩu học cụ thể. Nó có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về việc điều chỉnh chiến dịch tiếp thị hiện tại của bạn để kết nối tốt hơn với đối tượng mục tiêu và đáp ứng nhu cầu của họ. Ngoài ra phân tích dữ liệu cũng cung cấp cho bạn thông tin về đối thủ cạnh tranh.
Quản trị nguồn nhân lực
Các tổ chức có thể sử dụng phân tích dữ liệu để mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho nhân viên của họ và đảm bảo một môi trường làm việc tuyệt vời. Họ cũng có thể sử dụng dữ liệu để tìm ra những nguồn lực tốt nhất có bộ kỹ năng phù hợp với mục tiêu của tổ chức.
Giáo dục
Các trường đại học và tổ chức học thuật thực hiện phân tích để đo lường hiệu suất của sinh viên và thu thập thông tin chi tiết về cách một số hành vi nhất định có thể cải thiện giáo dục hơn nữa.
Chăm sóc sức khỏe
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu từ một số nguồn để hỗ trợ cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân. Họ thường tập trung vào khía cạnh kinh doanh y học, tăng cường công tác khám chữa bệnh hoặc đơn giản hóa hoạt động.
Công cụ phân tích dữ liệu phổ biến
Công cụ phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình R
Ngôn ngữ R là loại ngôn ngữ lập trình miễn phí nhưng lại có đặc tính nổi bật là mã nguồn mở, hiệu suất mạnh và được hỗ trợ mở rộng. Bên cạnh đó, ngôn ngữ R được biết đến là môi trường tối ưu cho thống kê, nghiên cứu, phân tích, trình bày dữ liệu.
Bản chất lập trình R là một nền tảng độc lập, do đó chúng ta có thể sử dụng R cho bất kỳ hệ điều hành nào. Việc cài đặt R cũng miễn phí. Khách hàng có thể sử dụng mà không cần phải mua bản quyền. Đây là một trong những lợi ích rất lớn từ lập trình R.
Công cụ phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình Python
Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao dành cho các mục đích lập trình đa dạng hoặc lập trình hướng đến định dạng có cấu trúc dữ liệu cấp cao, mạnh mẽ và hệ thống thư viện lớn. Với cách tiếp cận đơn giản, Python thường được sử dụng để phân tích dữ liệu trên mọi giai đoạn: Khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
Python được đánh giá là dễ học, dễ viết, dễ duy trì và được cung cấp dưới dạng mã nguồn mở (Miễn phí). Google, Microsoft, và nhiều tập đoàn, công ty tin học đang sử dụng Python để vận hành hệ thống dịch vụ của mình.
Phân tích dữ liệu hiệu quả với VLAKE
Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại và Phát triển Công nghệ FSI là đơn vị cung cấp các giải pháp chuyển đổi số hàng đầu Việt Nam mang đến nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn VLAKE, đáp ứng toàn diện nhu cầu khai phá và phân tích dữ liệu ngày càng tăng trong các tổ chức, doanh nghiệp.
VLAKE sở hữu 4 module tính năng chính, với nhiều ưu điểm bao gồm:
- Lưu trữ dữ liệu đảm bảo tuyệt đối tính toàn vẹn của dữ liệu
- Xử lý dữ liệu với tốc độ nhanh, dung lượng lớn
- Trực quan hóa dữ liệu xây dựng các hình ản h, biểu đồ dễ dàng đọc hiểu các dữ liệu
- Kết nối và tổng hợp dữ liệu ở tất cả các hệ quản trị cơ sở dữ liệu hiện hành trong doanh nghiệp
VLAKE là giải pháp có khả năng phân tích dữ liệu toàn diện, bảo mật cao, quy mô linh hoạt và tiết kiệm chi phí, đáp ứng mọi nhu cầu phân tích dữ liệu, đồng thời cho phép các tổ chức thuộc mọi quy mô và lĩnh vực làm mới lại công việc kinh doanh của họ bằng dữ liệu.
Bài viết trên đã cung cấp cho bạn đọc thêm kiến thức mới về phân tích dữ liệu. Hy vọng với sự giới thiệu các công cụ phân tích dữ liệu đang được săn đón nhiều nhất hiện nay sẽ hữu ích với tổ chức, doanh nghiệp của bạn. Đừng để những giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu ngủ yên mà hãy liên hệ ngay với FSI để đánh thức một tương lai đầy triển vọng của doanh nghiệp bạn.
Có thể bạn quan tâm:
Định danh dễ hiểu về Data Lake và Data Warehouse cho nhà quản trị
3 Phương pháp xây dựng Data Lake cho doanh nghiệp hiệu quả
“Đầm lầy dữ liệu” có kéo chân doanh nghiệp trên hành trình số?
