Hiện nay, phân tích dữ liệu ngày càng đang chiếm vị thế quan trọng trong mô hình kinh doanh hiện đại. Phân tích dữ liệu không chỉ gói gọn trong các lĩnh vực tính toán mà còn lấn sang nhiều lĩnh vực khác như marketing, bán hàng, nhân sự,… Nhờ phân tích dữ liệu mà các doanh nghiệp có thể thấu hiểu nhu cầu và hành vi khách hàng, biết được xu hướng phát triển trong tương lai, xác định được lỗ hổng và các điểm nóng trong quy trình hoạt động, quản lý nguồn lực.
Các công ty cũng đã và đang khai thác Big Data triệt để nhằm tìm ra những phương án hoạt động tốt nhất cho doanh nghiệp của mình, nắm bắt xu thế và hành vi của khách hàng nhằm tối ưu chiến lược kinh doanh của mình. Vậy trong phân tích dữ liệu hiện đại, có những phương thức phân tích nào các doanh nghiệp có thể sử dụng để khai thác giá trị của dữ liệu phục vụ các hoạt động kinh doanh của mình? Hãy cùng TechX tìm hiểu qua bài viết này nhé!
Descriptive analytics – Phân tích mô tả
Phân tích thống kê mô tả là việc phân tích dữ liệu lịch sử để hiểu rõ hơn những thay đổi xảy ra trong một doanh nghiệp. Phân tích mô tả sử dụng một loạt các dữ liệu thô để phân tích, đưa ra một bức tranh chính xác về những gì đã xảy ra trong một doanh nghiệp và điểm khác biệt với các giai đoạn khác.
Các số liệu tài chính được báo cáo là sản phẩm của phân tích mô tả, ví dụ như sự thay đổi của giá cả theo năm, tăng trưởng doanh số hàng tháng, số lượng người dùng hoặc tổng doanh thu trên mỗi người đăng ký. Một công ty càng lớn và phức tạp thì sẽ càng sử dụng nhiều phân tích mô tả.
Đây là giai đoạn đầu tiên của phân tích và có độ phức tạp thấp nhất, phần lớn doanh nghiệp SMEs hiện nay mới chỉ dừng lại ở giai đoạn phân tích này. Mặc dù phương pháp này có nhiều giá trị trong việc cho thấy các dấu hiệu và xu hướng diễn ra trong quá khứ, nhưng doanh nghiệp không rút ra được giải pháp xử lý vấn đề, hoặc tìm ra được vấn đề cốt lõi, do đó, cần có giai đoạn phân tích chẩn đoán (Diagnostic analysis) tiếp theo.
Các câu hỏi mà Phân tích mô tả có thể đưa ra câu trả lời:
- Bộ phận Sales: Phân khúc khách hàng nào tạo ra doanh thu cao nhất trong năm qua?
- Bộ phận Marketing: Kênh social media nào có ROAS cao nhất trong quý trước?
- Bộ phận Tài Chính: Doanh thu hàng tháng và hàng năm thay đổi như thế nào trong năm qua?
- Bộ phận Vận Hành: Nhu cầu sử dụng các dòng sản phẩm/SKU khác nhau trên từng khu vực địa lý trong năm vừa qua?
Phân tích thống kê mô tả sử dụng sử dụng các tham số thống kê quan trọng để tóm tắt đặc điểm của một tệp dữ liệu, ví dụ:
- Min: giá trị nhỏ nhất
- Max: giá trị lớn nhất
- Mean: giá trị trung bình
- Median: giá trị trung vị
- Mode: giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tệp dữ liệu
- Standard Deviation: Độ lệch chuẩn
Phân phối (Distribution): Mức độ phân phối thể hiện tần suất xuất hiện của các giá trị trong một dataset. Biểu đồ tần suất histogram sẽ cho thấy sự phân phối của các biến liên tục.
Diagnostic analytics – Phân tích chẩn đoán
Khác với phân tích mô tả tập trung vào “điều gì xảy ra”, phân tích chẩn đoán sẽ tập trung vào câu hỏi “nguyên nhân nào dẫn đến kết quả đó?”. Phân tích chẩn đoán sẽ tìm ra nguyên do gốc rễ của một vấn đề, của một thay đổi bất thường hoặc xu hướng biến động trong dữ liệu.
Phân tích chẩn đoán giúp trả lời câu hỏi tại sao tình trạng này lại diễn ra. Phân tích chẩn 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. Những chỉ số đo lường hiệu quả sẽ được phân tích kỹ hơn.
Nhờ phân tích chẩn đoán, mà bạn có thể đi sâu vào chi tiết để tìm ra những yếu tố phụ thuộc và xác định các mô hình.
Các câu hỏi mà Diagnostic Analytics có thể trả lời:
– Bộ phận Sales: Xác định đặc điểm và hành vi chung giữa các phân khúc khách hàng sinh lời để giải thích tại sao họ chi tiêu nhiều tiền hơn.
– Bộ phận Marketing: Các mẫu nội dung quảng cáo hiệu quả cao có đặc điểm gì chung?
– Bộ phận Vận hành: Tìm ra mối quan hệ giữa thời tiết trong khu vực với nhu cầu sử dụng của từng SKU cụ thể.
Predictive analytics – Phân tích dự đoán
Khi doanh nghiệp có khả năng phân tích dữ liệu nâng cao, mục tiêu của khai thác dữ liệu sẽ chuyển từ việc đánh giá hoạt động trong quá khứ sang việc tìm ra hành động nên làm trong hiện tại và dự đoán cho tương lai.
Phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp và các tổ chức biết được điều gì có khả năng xảy ra trong quá trình hoạt động doanh nghiệp. Phân tích dự đoán sẽ kết hợp mô hình phân tích dự đoán, xác suất thống kê và công nghệ máy học để đưa ra dự đoán về các xu hướng hoặc sự kiện trong tương lai nhằm trả lời câu hỏi “Điều gì sẽ xảy ra?”. Phân tích dự đoán còn giúp doanh nghiệp dự đoán và đánh giá kết quả của các quyết định khác nhau.
Mặc dù phân tích dự đoán mang lại nhiều giá trị, nhưng bạn phải hiểu rằng dự báo chỉ là ước tính, độ chính xác tùy thuộc vào chất lượng dữ liệu. Nhờ phân tích dự đoán mà các công ty có thể xác định số lượng hàng sẽ tiêu thụ trong tháng tới để tiến hành các hoạt động tiếp thị nhằm phát triển doanh thu. Hoặc nó có thể giúp ban quản lý có thể cân nhắc các rủi ro khi quyết định đầu tư vào việc mở rộng của công ty dựa trên phân tích dòng tiền và dự báo dòng tiền thu được.
Các câu hỏi mà Predictive Analytics có thể trả lời:
– Bộ phận Sales: Dự đoán doanh thu tiềm năng của một phân khúc khách hàng cụ thể.
– Bộ phận Marketing: Dự đoán doanh thu từ một marketing campaign sắp tới.
– Bộ phận Tài chính: Dự báo chính xác hơn cho năm tài chính tiếp theo.
– Bộ phận Vận hành: Dự đoán tốt hơn nhu cầu đối với các sản phẩm khác nhau ở các khu vực khác nhau tại các thời điểm cụ thể trong năm tới.
Phân tích dự đoán sử dụng các phương pháp như:
Phân tích dự đoán liên quan đến các kỹ thuật như phân tích hồi quy (regression analysis), dự báo (forecasting), thống kê đa biến (multivariate statistics), đối sánh mẫu (pattern matching), mô hình dự đoán (predictive modeling), K-nearest neighbors, decision trees…
Để áp dụng những kỹ thuật này, chú ý rằng:
– Đảm bảo rằng tất cả các biến liên quan ảnh hưởng đến kết quả đều được xem xét trong quá trình dự đoán.
– Thử nghiệm việc xây dựng mô hình bằng nhiều thuật toán và xem thuật toán nào phù hợp nhất dựa trên độ chính xác và thời gian phản hồi.
– Quyết định mức độ chính xác của các phân tích dự đoán của bạn.
– Lập kế hoạch cho sự gián đoạn, tiếp tục tinh chỉnh các mô hình phân tích dự đoán của bạn.
– Kiểm tra và kiểm tra định kỳ độ chính xác của mô hình với các bộ dữ liệu mới.
Prescriptive Analytics – Phân tích đề xuất
Phân tích đề xuất là giai đoạn cuối cùng của mô hình phân tích dữ liệu, xác định hành động nào cần thực hiện để giải quyết một vấn đề hoặc đưa ra một quyết định, trả lời câu hỏi rằng “chúng ta nên làm gì tiếp theo?”.
Cụ thể, phân tích đề xuất sử dụng thông tin về các tình huống có thể xảy ra, các tài nguyên có sẵn, các sự kiện xảy ra trong quá khứ và hiệu suất hiện tại để đề xuất một chiến lược. Phân tích đề xuất có thể được sử dụng để đưa ra quyết định cho cả quyết định trước mắt và quyết định trong lâu dài. Các phân tích đề xuất dựa trên các kĩ thuật trí tuệ nhân tạo – khả năng của chương trình máy tính, mà không cần thêm các yếu tố từ con người.
Các câu hỏi mà Prescriptive Analytics có thể trả lời:
- Bộ phận Sales: Cải thiện quy trình bán hàng cho từng ngành hàng.
- Bộ phận Marketing: Xác định cần quảng cáo sản phẩm nào trong quý tới.
- Bộ phận Tài chính: Tối ưu hóa quản lý rủi ro.
- Bộ phận Vận hành: Xác định cách tối ưu hóa kho bãi.
Tổng kết
Dữ liệu chỉ có thể trở nên có ý nghĩa khi được khai thác và phân tích một cách phù hợp. 04 phương pháp phân tích dữ liệu trên cần được doanh nghiệp vận dụng linh hoạt và hợp lý để có thể có được những thông tin có giá trị thích hợp nhất với bài toán kinh doanh của mình. Trên thực tế, 04 phương pháp này thường được áp dụng theo từng giai đoạn khi khai thác dữ liệu, và với bốn giai đoạn phân tích dữ liệu này, doanh nghiệp có thểxây dựng một hình ảnh toàn diện về thông tin mà dữ liệu chứa đựng và từ đó, có thể vận dụng vào việc đưa ra quyết định đúng đắn. Tùy thuộc vào vấn đề và mục tiêu cụ thể, bạn có thể lựa chọn sử dụng hai hoặc ba loại phân tích, hoặc thực hiện tất cả theo trình tự để hiểu rõ hơn về câu chuyện mà dữ liệu muốn truyền đạt.
Sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định đã và đang trở thành xu hướng tất yếu của các doanh nghiệp hiện đại để có thể liên tục đổi mới và phát triển trong bối cảnh thị trường ngày một khó khăn. Nhưng để lựa chọn mô hình phân tích tốt nhất, phương pháp phân tích tối ưu, hay thậm chí rộng hơn, là xác định chiến lược dữ liệu thích hợp nhất cho mình luôn là một bài toàn lớn với mọi doanh nghiệp. Là đối tác công nghệ với nhiều kinh nghiệm tư vấn và triển khai Chiến lược Định hướng dữ liệu cho nhiều doanh nghiệp và tập đoàn hàng đầu Việt Nam, hơn ai hết, TechX Corp. thấu hiểu những nhu cầu và thách thức của các doanh nghiệp khi áp dụng mô hình này vào thực tế. Nếu bạn đang quan tâm tới giải pháp phân tích dữ liệu, hoặc hiện đại hoá chiến lược dữ liệu nói chung, hay tiếp tục theo dõi những bài viết của các chuyên gia dữ liệu của TechX về chủ đề này.
Về TechX Corp.
TechX Corp. là đối tác AWS tại Việt Nam được thành lập năm 2019 bởi các chuyên gia có trên 15 năm kinh nghiệm đến từ các công ty đa quốc gia và tập đoàn đi đầu về chuyển đổi số. Sứ mệnh của TechX là tạo lập môi trường cho những con người đầy đam mê, nhiệt huyết thỏa sức khám phá và kiến tạo, mang đến những sản phẩm công nghệ đơn giản và thân thiện, góp phần đẩy nhanh quá trình xây dựng một Việt Nam số trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây.
TechX 2 năm liền nhận danh hiệu Đối tác AWS của năm – AWS Partner of the Year tại Việt Nam
