Phân tích dữ liệu (Data Analytics) không chỉ đơn thuần là việc trình bày các con số và số liệu để quản lý. Quá trình này yêu cầu cao hơn trong việc tổng hợp, phân tích và trình bày các phát hiện từ dữ liệu theo một cách dễ hiểu hơn.

Trong doanh nghiệp hiện đại, việc phân tích dữ liệu giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định thông minh hơn. Cùng với các công nghệ hỗ trợ, việc phân tích dữ liệu sẽ thúc đẩy quá trình tăng trưởng và phát triển của doanh nghiệp. Dưới đây là 7 vai trò quan trọng của việc phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp:

1. Quyết định dựa trên dữ liệu: Phân tích dữ liệu cung cấp các thông tin và những ý nghĩa quan trọng của dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định có cơ sở và căn cứ. Bằng cách phân tích các yếu tố dữ liệu, công ty có thể nhận biết được các mô hình, xu hướng và các mối quan hệ giữa các yếu tố đó. Các quyết định dựa trên dữ liệu thường có tính chuẩn xác cao, giúp nâng cao hiệu quả và hiệu suất làm việc.
2. Tăng cường hiệu quả hoạt động: Phân tích dữ liệu giúp phát hiện những vấn đề trong quy trình kinh doanh. Bằng cách phân tích các dữ liệu liên quan đến quy trình, chuỗi cung ứng và phân bổ tài nguyên, doanh nghiệp có thể xác định các lĩnh vực, hoạt động cần cắt giảm chi phí, tập chung vào các hoạt động gia tăng năng suất và tận dụng các tài nguyên tốt hơn.
3. Thấu hiểu khách hàng: Phân tích dữ liệu cho phép doanh nghiệp hiểu sâu khách hàng của mình hơn. Các dữ liệu như lịch sử mua hàng, sở thích và hành vi được phân tích sẽ giúp phân hạng khách hàng, cá nhân hoá các hoạt động. Điều này giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giữ chân họ ở lại với thương hiệu.
4. Gia tăng lợi thế cạnh tranh: Các xu hướng thị trường, hành vi khách hàng hay dữ liệu đối thủ sẽ được phân tích. Từ đó, doanh nghiệp có thể xác định những cơ hội mới, vượt qua đối thủ và thích nghi nhanh chóng với sự thay đổi của thị trường.
5. Giảm thiểu rủi ro: Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp xác định và giảm thiểu rủi ro bằng cách phát hiện các biểu hiện bất thường, ngoại lệ và gian lận. Phân tích dữ liệu lớn trong thời gian thực giúp doanh nghiệp nhận biết được những thông số bất thường, sau đó thực hiện các biện pháp phòng ngừa để giảm thiểu rủi ro. Vai trò này vô cùng quan trọng trong các ngành như: tài chính, bảo hiểm, an ninh mạng,…
6. Tăng cường hiệu quả tiếp thị (marketing): Phân tích dữ liệu cho phép doanh nghiệp đo lường và tối ưu các hoạt động tiếp thị (marketing) của mình. Kết quả phân tích sẽ được trình bày một cách tổng quan để doanh nghiệp xác định hiệu quả chiến dịch, kênh và thông điệp,…Điều này giúp công ty có thể phân bổ nguồn lực hiệu quả, tối ưu nguồn vốn tiếp thị và cải thiện ROI.
7. Khám phá và phát triển sản phẩm: Phân tích dữ liệu có thể thúc đẩy sự đổi mới và đẩy mạnh phát triển sản phẩm. Các phản hồi từ khách hàng, hành vi người dùng hay xu hướng thị trường được phân tích. Kết quả phân tích sẽ cho thấy những nhu cầu của khách hàng, cơ hội từ thị trường. Từ đó, các nhà lãnh đạo có thể đưa ra những quyết định nâng cấp sản phẩm, sản xuất sản phẩm mới để đáp ứng phù hợp với nhu cầu.

Có thể thấy, phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp khai thác triệt để giá trị của nguồn tài nguyên dữ liệu lớn. Từ đó, đưa ra những quyết định thông minh thúc đẩy sự phát triển doanh nghiệp, gia tăng hiệu suất và chiếm ưu thế cạnh tranh trên thị trường.

Xu hướng của phân tích dữ liệu trong tương lai

Gartner đã chỉ ra rằng, các xu hướng phân tích dữ liệu và BI (Business Intelligence) sẽ tiếp tục thống trị xu hướng vào năm 2023. Dưới đây là 9 xu hướng phân tích dữ liệu trong năm 2023 mà các doanh nghiệp không thể bỏ qua:

• Việc áp dụng ngày càng nhiều các nền tảng điện toán đám mây cho các hoạt động tại trung tâm dữ liệu của doanh nghiệp đã khiến cho việc giams sát và phân tích dữ liệu theo thời gian thực trở nên khả thi. Các nền tảng đám mây có những lợi thế nhất định so với các trung tâm dữ liệu nội bộ như: khả năng mở rộng cao, giảm thiểu chi phí, nhiều lựa chọn tài nguyên phân tích và BI hơn và không cần quản lý dữ liệu nội bộ. Hybrid Cloud có khả năng mở rộng, an toàn và tiết kiệm chi phí nhiều hơn nữa. Theo Gartner, 50% dữ liệu kinh doanh sẽ được tạo và xử lý bên ngoài trung tâm dữ liệu vào năm 2025.
• Data analytics architecture sẽ phổ biến nhiều hơn nữa vào năm 2023 với quy mô lớn hơn. Cấu trúc dữ liệu không chỉ tích hợp liền mạch tất cả các điểm dữ liệu được phân phối mà còn cho phép các quy trình quản lý dữ liệu tự động (từ thu thập đến phân tích).
• Nhờ vào dịch vụ dữ liệu dưới dạng dịch vụ dựa trên đám mây (Cloud-based Data-as-a-Service), dữ liệu bên trong và bên ngoài doanh nghiệp có thể được kết hợp cho các nhiệm vụ BI nâng cao. DaaS là một công nghệ khuyến khích người dùng sử dụng và truy cập các nền tảng kỹ thuật số thông qua Internet. Sử dụng DaaS để phân tích dữ liệu lớn (big data) sẽ hợp lý hoá nhiệm vụ xem xét dữ liệu công ty cho các nhà phân tích. Đồng thời, điều này giúp việc chia sẻ dữ liệu giữa các phòng ban trong công ty dễ dàng hơn.
• Phân tích tăng cường đang cho phép các công cụ tái tạo các tác vụ của Khoa học dữ liệu như: thu thập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, làm sạch dữ liệu và phân tích tự động,…Các tác vụ này ban đầu được xử lý bởi các chuyên gia con người. Phân tích tăng cường sử dụng máy học (ML – Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu. Do đó, các công nghệ dữ liệu tiên tiến cho phép các doanh nghiệp phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết nhanh hơn nhiều so với các quy trình thủ công. Xu hướng này có thể sẽ chứng kiến ​​nhiều sự phát triển khác nhau trong vài năm tới, đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của các nền tảng BI.
• Quản lý dữ liệu tăng cường đang giúp các doanh nghiệp thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu cũng như báo cáo kết quả nhanh hơn. Đồng thời, nó làm giảm bớt các nhiệm vụ quản lý dữ liệu cho nhân viên.
• Trí tuệ nhân tạo góp phần tạo ra những phương pháp phân tích dữ liệu mới và tốt hơn. Bằng cách sử dụng các phản hồi liên tục, theo thời gian thực về dữ liệu, AI giảm các hoạt động phân tích thủ công, đưa ra dự đoán chính xác và trao quyền cho mọi nhân viên để đưa ra các quyết định nhanh chóng.
• Xử lý dữ liệu ở gần nguồn dữ liệu nhất (Edge computing) là một phương pháp công nghệ đang ngày càng phổ biến trong giới doanh nghiệp trong thập kỷ qua. IDC dự đoán rằng đến năm 2023, 50% hoạt động CNTT mới sẽ diễn ra ở Edge. Khi phân tích thời gian thực trở nên phổ biến nhờ các thiết bị IoT, năm 2023 có thể chứng kiến ​​sự gia tăng đột biến của Edge Computing, tạo điều kiện thuận lợi cho phân tích dữ liệu và AI trong phân tích dữ liệu.
• Sự trỗi dậy của “phân tích con người” vào năm 2023 sẽ giúp các nhà lãnh đạo nhân sự biến dữ liệu nhân viên thành thông tin chi tiết để hướng dẫn các quyết định tuyển dụng. Vào năm 2023, các công ty sẽ ngày càng tập trung vào phân tích con người để tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho nhân viên và đạt được hiệu quả kinh doanh tốt hơn. Thu thập dữ liệu của nhân viên để đáp ứng mong đợi của họ mà không xâm phạm đến quyền riêng tư của họ.
• Phân tích hiệu suất năng lượng (energy-efficiency analytics) là một thuật ngữ mới trong lĩnh vực phân tích kinh doanh trên toàn cầu. Tại đây, phần mềm quản lý hiệu suất và trí tuệ nhân tạo kết hợp với nhau giúp các nhà phát triển tạo ra công nghệ bền vững. Từ đó, các doanh nghiệp có thể tạo ra những cơ hội kinh doanh khác biệt.

Xu hướng BI năm 2023

Xu hướng BI trong năm 2023 sẽ gắn liền với những tiến bộ trong công nghệ dữ liệu. Dưới đây là một số xu hướng BI trong năm 2023 mà doanh nghiệp có thể tham khảo.

• BI và trực quan hoá dữ liệu: Trực quan hoá dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng với hoạt động phân tích dữ liệu lớn. Hiện nay, các doanh nghiệp toàn cầu cần những bảng điều khiển thông minh và các công cụ đồ họa trực quan để xem, chia sẻ và trình bày các thông tin quan trọng.
• Quản lý chất lượng dữ liệu: Năm 2023, quản lý chất lượng dữ liệu có nghĩa là kết hợp một chiến lược quản lý chất lượng dữ liệu (data quality management) với một văn hoá dữ liệu toàn doanh nghiệp mạnh mẽ. Phương pháp này sẽ tập trung vào các công nghệ đám mây cho quản lý dữ liệu, các mô hình trí tuệ nhân tạo, học máy tiên tiến cho quản lý chất lượng dữ liệu, xây dựng kiến trúc tin cậy và các khung việc quản trị dữ liệu khác.
• Tự phục vụ thông tin kinh doanh (Self-Service business intelligence): Tự phục vụ BI đã đem đến cho người dùng thông thường công cụ khám phá các xu hướng, hiểu biết và cơ hội lợi nhuận. Các doanh nghiệp ở mọi quy mô có thể trao quyền cho nhân viên của họ để xử lý và phân tích dữ liệu. Nền tảng đám mây cung cấp các lợi thế bổ sung cho việc thực hiện các hoạt động tự phục vụ BI, vì hầu hết các khả năng công nghệ tiên tiến được cung cấp dưới mô hình dưới dạng dịch vụ (as-a-service) thông qua cloud.

Trong năm 2023, Edge computing sẽ mang lại nhiều lợi ích kinh doanh bao gồm: nhiều phân tích theo thời gian thực hơn, thời gian phân tích nhanh hơn và phân tích các dữ liệu lớn hơn. Enterprise BI đang dần chuyển đổi thành một trung tâm doanh thu. BI như một dịch vụ cũng sẽ trở nên phổ biến hơn. Cuối cùng, việc xử lý các ngôn ngữ tự nhiên sẽ là một yếu tố quan trọng trong việc theo dõi thông tin thị trường. Đó là tất cả những xu hướng về phân tích dữ liệu có thể xảy đến trong tương lai.

Sưu tầm internet