1. Khái niệm data analytics

Data analytics là quá trình tiếp tục thu thập, xử lý, phân tích và hiểu thông tin từ các tập dữ liệu để tạo ra những thông tin hữu ích, hiểu biết và kiến thức để hỗ trợ quyết định và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và xã hội. Điều này thường được thực hiện bằng cách áp dụng các phương pháp thống kê, khai phá dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo để tìm ra mẫu, xu hướng và thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu.

2. Mục đích và tầm quan trọng của data analytics

Mục đích của phân tích dữ liệu là tập trung, trích xuất và tinh chỉnh thông tin ẩn trong một số lượng lớn dữ liệu có vẻ lộn xộn, để tìm ra quy luật nội tại của đối tượng nghiên cứu.

Về mặt thực tế, data analytics có thể giúp mọi người đưa ra đánh giá để có thể thực hiện các hành động phù hợp. phân tích dữ liệu là quá trình trong đó một tổ chức thu thập dữ liệu có chủ đích, phân tích và biến dữ liệu đó thành thông tin. Quá trình này là một quá trình hỗ trợ của hệ thống quản lý chất lượng. Toàn bộ vòng đời của một sản phẩm, từ nghiên cứu thị trường đến dịch vụ hậu mãi và thải bỏ cuối cùng, yêu cầu sử dụng đúng các quy trình phân tích dữ liệu để nâng cao hiệu quả. 

Ví dụ, J. Kepler đã tìm ra quy luật chuyển động của các hành tinh bằng cách phân tích dữ liệu quan sát về các vị trí góc của hành tinh. 

Một ví dụ khác là lãnh đạo doanh nghiệp cần tiến hành nghiên cứu thị trường, phân tích dữ liệu thu được để xác định xu hướng thị trường, từ đó xây dựng kế hoạch sản xuất, kinh doanh phù hợp. Do đó, data analytics có phạm vi ứng dụng rất rộng.

3. Chức năng của data analytics

Phân tích dữ liệu là quá trình tiếp cận, kiểm tra và hiểu dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng, mô hình, mẫu hoặc kiến thức hữu ích. Chức năng data analytics có thể được thực hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học dữ liệu, kinh doanh, y tế, tài chính, marketing, khoa học xã hội và nhiều lĩnh vực khác. Dưới đây là một số chức năng chính của phân tích dữ liệu:

• Tóm tắt và khái quát dữ liệu: Phân tích dữ liệu có thể giúp tạo ra tóm tắt và khái quát về dữ liệu, giúp người dùng hiểu rõ hơn về các mẫu, xu hướng và thông tin chính.
• Khám phá mẫu và xu hướng: Data analytics giúp phát hiện ra các mẫu, xu hướng và sự tương quan trong dữ liệu. Điều này có thể giúp dự đoán sự kiện tương lai hoặc hiểu rõ hơn về nguyên nhân và hệ quả.
• Dự đoán và dự báo: Sử dụng các mô hình phân tích, bạn có thể dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Ví dụ, trong tài chính, dự báo giá cổ phiếu dựa trên các dữ liệu trước đây.
• Phân tích đa biến: Đây là quá trình tìm hiểu mối quan hệ giữa nhiều biến trong dữ liệu. Ví dụ, trong nghiên cứu y tế, bạn có thể xem xét tương quan giữa một loạt yếu tố với tình trạng sức khỏe của người dân.
• Phân tích dự báo và biểu đồ: Sử dụng biểu đồ và đồ thị, bạn có thể trực quan hóa dữ liệu và hiển thị mẫu và thông tin chính một cách dễ hiểu.
• Phát hiện dữ liệu nhiễu: Dữ liệu thường bị nhiễu bởi các giá trị sai lệch hoặc không đáng tin cậy. Data analytics có thể giúp xác định và xử lý dữ liệu nhiễu này để đảm bảo tính chính xác của kết quả phân tích.
• Phân loại và gom cụm: Trong học máy và khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để phân loại các dữ liệu vào các nhóm hoặc cụm tương tự nhau dựa trên các đặc điểm chung.
• Phân tích định lượng và định tính: Data analytics có thể được tiến hành theo hai hướng: định lượng (sử dụng dữ liệu số học) và định tính (sử dụng dữ liệu phân loại hoặc chất lượng).
• Kiểm tra giả thuyết và xác minh: Trong nghiên cứu khoa học, data analytics có thể được sử dụng để kiểm tra giả thuyết và xác minh những quan sát hoặc kết luận được đưa ra.

4. 5 bước trong quy trình data analytics

Quá trình phân tích dữ liệu là một loạt các bước cần thiết để hiểu ý nghĩa của dữ liệu có sẵn. Xác định các giai đoạn quan trọng trong phân tích dữ liệu thật dễ dàng. Tuy nhiên, mỗi bước đều quan trọng như nhau để đảm bảo rằng dữ liệu được phân tích chính xác và cung cấp thông tin có giá trị và khả thi. Chúng ta hãy xem năm bước cơ bản tạo nên quy trình phân tích dữ liệu.

4.1. Bước 1: Xác định lý do tại sao cần data analytics

Trước khi đi sâu vào bản chất của phân tích dữ liệu, trước tiên các doanh nghiệp cần có một quy trình có cơ sở vững chắc để xác định mục đích của data analytics.

Bước đầu tiên trong quy trình phân tích dữ liệu là xác định lý do tại sao cần phân tích dữ liệu. Nhu cầu này thường bắt nguồn từ một vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh, chẳng hạn như:

• Làm thế nào để giảm chi phí sản xuất mà không làm giảm chất lượng?
• Một số cách chúng ta có thể tăng cơ hội bán hàng với các tài nguyên chúng ta có là gì?
• Khách hàng có đánh giá tích cực về thương hiệu của chúng ta không?

Ngoài việc tìm mục đích, hãy xem xét số liệu nào cần theo dõi trong suốt quá trình. Ngoài ra, hãy chắc chắn xác định nguồn dữ liệu khi thu thập nó.

Quá trình này có thể kéo dài và gian khổ, vì vậy, việc xây dựng lộ trình sẽ giúp nhóm dữ liệu chuẩn bị đầy đủ cho tất cả các bước tiếp theo.

4.2. Bước 2: Thu thập dữ liệu

Khi bạn xác định mục đích của mình, đã đến lúc bắt đầu thu thập dữ liệu bạn cần để phân tích. Bước này rất quan trọng vì bản chất của các nguồn dữ liệu được thu thập quyết định độ sâu của phân tích. 

Việc thu thập dữ liệu bắt đầu với các nguồn chính, còn được gọi là nguồn nội bộ. Đây thường là dữ liệu có cấu trúc được thu thập từ phần mềm CRM, hệ thống ERP, công cụ tự động hóa tiếp thị, v.v. Những nguồn này chứa thông tin về khách hàng, tài chính, bán hàng, đơn đặt hàng, v.v. 

Sau đó, có các nguồn thứ cấp, còn được gọi là nguồn bên ngoài. Đây là dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc có thể được thu thập từ nhiều nơi. Ví dụ: thu thập dữ liệu công khai thông qua công nghệ trình thu thập thông tin. 

Ví dụ: nếu bạn muốn thực hiện phân tích tình cảm đối với thương hiệu của mình, bạn có thể thu thập dữ liệu từ các trang web đánh giá hoặc API phương tiện truyền thông xã hội.

4.3. Bước 3: Dọn dẹp dữ liệu rác

Sau khi thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn cần thiết, nhóm dữ liệu sẽ chịu trách nhiệm làm sạch và phân loại dữ liệu. Làm sạch dữ liệu là cực kỳ quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu vì lý do đơn giản là không phải tất cả dữ liệu đều là dữ liệu hợp lệ.

Các nhà phân tích dữ liệu phải xác định và loại bỏ các điểm trùng lặp, ngoại lệ và các điểm không nhất quán khác có thể làm sai lệch phân tích để tạo ra kết quả chính xác.

Cần lưu ý rằng trong nhiều trường hợp, dữ liệu có phải là dữ liệu hợp lệ hay không phụ thuộc vào mục đích data analytics. 

Ví dụ:

Nếu bạn muốn phân tích đơn giá trung bình của quán trà sữa ở một thành phố nào đó thông qua dữ liệu thì dữ liệu của những cửa hàng có đơn giá trống sẽ là dữ liệu không hợp lệ. Nhưng nếu bạn muốn phân tích số lượng cửa hàng trà sữa ở một thành phố nào đó, dữ liệu của các cửa hàng có đơn giá trống là dữ liệu hợp lệ.

4.4. Bước 4: Thực hiện data analytics

Một trong những bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu là phân tích và thao tác dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện theo một số cách.

Một cách là thông qua khai thác dữ liệu, được định nghĩa là “khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu”. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu như phân tích cụm, phát hiện bất thường và khai thác quy tắc kết hợp có thể tiết lộ các mẫu ẩn chưa từng thấy trong dữ liệu.

Ngoài ra còn có phần mềm kinh doanh thông minh và trực quan hóa dữ liệu, cả hai đều được tối ưu hóa cho người ra quyết định và người dùng doanh nghiệp. Các tùy chọn này tạo báo cáo, bảng điều khiển, phiếu ghi điểm và biểu đồ dễ hiểu.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể áp dụng phân tích dự đoán, tạo thành một trong bốn loại data analytics được sử dụng ngày nay (mô tả, chẩn đoán, dự đoán, kê đơn). Phân tích dự đoán nhìn về tương lai, cố gắng dự đoán các vấn đề hoặc sự cố kinh doanh có thể xảy ra tiếp theo.

Các phương pháp data analytics có thể tạm chia thành các loại sau:

• Phân tích dữ liệu định lượng

• Phân tích dữ liệu định tính

• Phân tích thống kê

• Phân tích văn bản

• phân tích mô tả

• phân tích tiên đoán

• Phân tích theo quy định

• phân tích chẩn đoán

4.5. Bước 5: Diễn giải kết quả

Bước cuối cùng là giải thích kết quả data analytics. Phần này rất cần thiết vì đó là cách các doanh nghiệp thu được giá trị thực từ bốn bước đầu tiên.

Diễn giải kết quả data analytics sẽ xác thực lý do tại sao bạn làm điều đó, ngay cả khi nó không chắc chắn 100%. Ví dụ: “Các tùy chọn A và B có thể được khám phá và thử nghiệm để giảm chi phí sản xuất mà không làm giảm chất lượng.”

Trong quá trình này, các nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp nên tìm kiếm sự hợp tác. Ngoài ra, khi giải thích kết quả, vui lòng xem xét bất kỳ hạn chế nào có thể thiếu hoặc không có trong dữ liệu, chẳng hạn như các yếu tố bất khả kháng như thay đổi chính sách quốc gia và dịch bệnh.

5. Ứng dụng data analytics trong quản lý vận hành doanh nghiệp

5.1. Dữ liệu làm thay đổi phương thức ra quyết định điều hành và quản lý của doanh nghiệp

Có bốn loại quản lý hoạt động: di động, điện toán đám mây, dữ liệu lớn và toàn cầu hóa là một trong những xương sống của bốn lực lượng chính, dữ liệu lớn đang thay đổi cách các doanh nghiệp đưa ra quyết định về hoạt động và quản lý. 

Do sự trưởng thành không ngừng của các công nghệ liên quan như: Xử lý, phân tích và quản lý dữ liệu, dữ liệu quản lý và vận hành nội bộ, dữ liệu hoạt động kinh doanh; dữ liệu về mối quan hệ và tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng, lối sống, hoạt động và cảm xúc của khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng bên ngoài hoạt động kinh doanh; các dữ liệu lớn như dữ liệu xã hội, xã hội… đang được doanh nghiệp thu thập và phân tích giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu hơn, toàn diện hơn về nhu cầu của khách hàng. Đồng thời kiểm soát kịp thời và mạnh mẽ hơn đối với hoạt động kinh doanh, do đó, dữ liệu lớn sẽ thay đổi hoàn toàn phương pháp ra quyết định của các nhà quản lý doanh nghiệp trước đây, việc ra quyết định quản lý phụ thuộc nhiều hơn vào việc “nói bằng số liệu” và việc ra quyết định mang tính khoa học, hợp lý, định lượng và đánh giá được cũng như chính xác và liên tục hơn. 

Sức mạnh của dữ liệu để thúc đẩy việc ra quyết định quản lý doanh nghiệp không nằm ở kích thước của dữ liệu, cũng không phải ở bản thân dữ liệu, mà nằm ở cái nhìn sâu sắc và toàn diện hơn về nhu cầu của khách hàng do doanh nghiệp thực hiện dựa trên dữ liệu lớn, hỗ trợ các quyết định điều hành và quản lý doanh nghiệp kịp thời có mục tiêu, hình thành khoa học và hiệu quả, thúc đẩy hoạt động quản lý vận hành doanh nghiệp hiệu quả và chính xác và phát triển năng suất doanh nghiệp.

5.2 Data analytics phát triển như thế nào trong thời đại hiện nay

• Mô hình phân tích mạng xã hội. 

Dữ liệu đã phát triển cùng với sự phổ biến của mạng xã hội. Sự phát triển của các mạng xã hội đã thúc đẩy sự tồn tại kỹ thuật số của mọi người và số hóa thông tin liên quan về cuộc sống và công việc của mọi người. cho một cá nhân. Mặt khác, nó cũng đưa thông tin về mối quan hệ giữa những người không có trong đời thực lên Internet. Đối với các công ty truyền thông di động, phân tích mạng xã hội của khách hàng là một hướng data analytics quan trọng. 

Nội dung của phân tích mạng xã hội là: thông qua tính toán và xác định vòng tròn được hình thành bởi mối quan hệ giữa khách hàng và phán đoán về vai trò của từng khách hàng trong vòng tròn, hình thành phán đoán của công ty về ảnh hưởng và giá trị của từng khách hàng, trên cơ sở này, sử dụng phân tích các vòng tròn, vai trò và ảnh hưởng này, giúp doanh nghiệp nhận ra việc thúc đẩy các hoạt động tiếp thị hoặc gói sản phẩm có liên quan, đồng thời nâng cao hiệu quả quản lý vận hành và tiếp thị doanh nghiệp.

• Mô hình phân tích giá trị khách hàng. 

Với sự phát triển của mạng xã hội, không chỉ thông tin về nhu cầu và sở thích hành vi của khách hàng được làm phong phú mà còn có thể thu được thông tin dữ liệu về mối quan hệ giữa các khách hàng. 

Ví dụ: trong một chiến dịch tiếp thị gói đi kèm, sự lan truyền của chiến dịch trong nhóm người dùng phát triển theo chuỗi. Trong quá trình phát triển, thành phần của vòng kết nối khách hàng và ảnh hưởng của khách hàng đối với những người dùng khác trong vòng kết nối có tác động quan trọng đến sức lan tỏa của chiến dịch. Nếu có thể xác định và sử dụng những khách hàng có đủ ảnh hưởng để giúp quảng bá sự kiện, hiệu quả tiếp thị của sự kiện chắc chắn sẽ được cải thiện rất nhiều. 

Có thể thấy rằng trong thời đại dữ liệu, khi phân tích khách hàng của doanh nghiệp dựa trên phân tích của phân tích dựa trên khách hàng ban đầu và phân tích mối quan hệ giữa khách hàng và khách hàng được thêm vào, cách tính toán và phân tích giá trị của khách hàng cũng sẽ thay đổi. Theo đó, giá trị không còn chỉ là giá trị phản ánh qua mức độ tiêu dùng của khách hàng cá nhân mà cần tăng cường các chỉ số ảnh hưởng của khách hàng cá nhân đối với các khách hàng khác trong nhóm của họ.

5.3. Sự cần thiết của data analytics ứng dụng trong doanh nghiệp

• Ứng dụng quản lý hoạt động tiếp thị được hỗ trợ bởi data analytics thời gian thực. 

Do sự hỗ trợ của các phương pháp data analytics và khai thác dữ liệu, trong kỷ nguyên dữ liệu truyền thống, một số doanh nghiệp tiên tiến về cơ bản đã nhận ra việc quản lý hoạt động tiếp thị chính xác dựa trên cái nhìn sâu sắc. 

Trong thời đại dữ liệu, dữ liệu khách hàng phong phú và chi tiết hơn, doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện và chính xác hơn về nhu cầu của khách hàng. về lưu trữ, xử lý và data analytics sẽ hiệu quả hơn, thậm chí theo thời gian thực, do đó luồng dữ liệu có thể được đồng bộ hóa với quy trình quản lý hoạt động marketing. Doanh nghiệp có thể tích hợp thông tin lịch sử hành vi tiêu dùng của khách hàng và hành vi hiện tại của khách hàng, đồng thời đưa ra quyết định nhắm mục tiêu theo thời gian thực. 

Chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa cho khách hàng cá nhân, để xác định và nắm bắt hiệu quả các cơ hội tiếp thị thoáng qua một cách kịp thời và hiệu quả đồng thời tăng cường tiếp thị tỷ lệ trúng, và cải thiện đáng kể hiệu quả của quản lý hoạt động tiếp thị.

• Phân tích dữ liệu thúc đẩy triển khai các ứng dụng vận hành đường ống thông minh. 

Đối với doanh nghiệp, khả năng cốt lõi của đường ống thông minh là đề xuất và phân bổ tài nguyên thiết bị mạng cho khách hàng trong thời gian thực theo hành vi của khách hàng. Trong kỷ nguyên dữ liệu truyền thống, rất khó để đáp ứng các yêu cầu của hoạt động đường ống thông minh, bởi vì các vấn đề liên quan cũng giống như việc đo lường trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực được đề cập ở trên, không thể đạt được do các hạn chế kỹ thuật. Trong thời đại dữ liệu, việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu máy bán cấu trúc theo thời gian thực. Sự trưởng thành dần dần của công nghệ sẽ thúc đẩy mạnh mẽ việc triển khai quản lý và vận hành đường ống thông minh.

Nguyên tắc triển khai của nó về cơ bản tương tự như nguyên tắc quản lý trải nghiệm khách hàng, điểm khác biệt lớn nhất là đường ống thông minh sử dụng dữ liệu được tính toán từ hành vi sử dụng sản phẩm của khách hàng để tương ứng với tài nguyên thiết bị mạng cung cấp sản phẩm, để triển khai, Cắt và tích hợp đầy đủ tài nguyên mạng thiết bị của doanh nghiệp và đạt được sự tối ưu hóa phân bổ tài nguyên bằng cách thực hiện việc sử dụng tài nguyên hiệu quả nhất.

5.4. Quy hoạch hệ thống và xu hướng dữ liệu hỗ trợ hệ thống CNTT

• Phân loại và tích hợp nhu cầu dữ liệu của bộ phận kinh doanh, dựa trên nhu cầu phân tích và lập kế hoạch ba bước cho kiến ​​trúc hệ thống CNTT dữ liệu.

Sự trưởng thành của các điều kiện kỹ thuật liên quan đến dữ liệu, khả năng data analytics và sự tích lũy kinh nghiệm phân tích và ứng dụng đều là những yếu tố hạn chế việc xây dựng hệ thống CNTT dữ liệu cho doanh nghiệp, chúng ta phải nắm bắt triệt để cơ hội do dữ liệu mang lại.

Để chống lại vấn đề này, doanh nghiệp nên xây dựng hệ thống CNTT dữ liệu theo từng giai đoạn: trong giai đoạn đầu, EDW ban đầu hỗ trợ phân tích báo cáo được tối ưu hóa và nâng cấp lên hệ thống BI hỗ trợ phân tích nâng cao; trong giai đoạn thứ hai, dữ liệu được thu thập dần dần và hệ thống BI được nâng cấp thành hệ thống CNTT hỗ trợ data analytics: trong giai đoạn thứ ba, hệ thống CNTT để data analytics và hệ thống quản lý vận hành doanh nghiệp được kết nối và data analytics chức năng được nhúng trong quá trình kinh doanh.

• Chuyển đổi từ cung cấp hỗ trợ CNTT tổng thể bởi các bộ phận chức năng sang hỗ trợ khả năng phi tập trung được nhúng với dữ liệu thời gian thực trong các quy trình kinh doanh. 

Xu hướng dịch chuyển này còn được gọi là xu hướng “tiêu dùng hóa” được hỗ trợ bởi CNTT. Trong kỷ nguyên dữ liệu truyền thống, các doanh nghiệp thiết lập các trung tâm dữ liệu để tập trung tất cả dữ liệu ở cấp doanh nghiệp và cung cấp các báo cáo, data analytics tập trung và thậm chí hỗ trợ khai thác cho việc ra quyết định quản lý và vận hành doanh nghiệp. được phổ biến để hỗ trợ vận hành sản phẩm, vận hành thị trường và dịch vụ khách hàng của doanh nghiệp, thậm chí có sự tham gia của nhân viên quản lý và vận hành cấp trung và cấp cao của doanh nghiệp cho đến nhân viên điều hành sản xuất cơ sở trong toàn bộ quá trình vận hành đường ống thông minh.

Rõ ràng, nếu loại khả năng thu thập phân tích dữ liệu này chỉ tập trung ở Nếu các bộ phận chức năng CNTT, chứ không phải tất cả nhân viên, được trang bị cho nhu cầu kinh doanh của riêng họ, thì các ứng dụng quản lý vận hành khác nhau được thúc đẩy bởi data analytics sẽ trở thành một nhiệm vụ bất khả thi.

Do đó, trong thời đại dữ liệu, dữ liệu phải thực sự thay đổi phương thức vận hành kinh doanh và ra quyết định quản lý, để công ty hình thành văn hóa doanh nghiệp dựa trên dữ liệu như một nét đặc trưng. Mọi người phải có khả năng và chuẩn bị tâm lý để đối phó dữ liệu, quản lý vận hành hệ thống CNTT Các Phòng ban cũng sẽ phải đối mặt với quá trình thu thập, làm sạch, lưu trữ, xử lý, phân tích, cung cấp và quản lý, làm thế nào để vận hành, tương tác và hỗ trợ hiệu quả cho từng quy trình quản lý vận hành nghiệp vụ, phòng ban và người dùng. Các vấn đề hỗ trợ hệ thống CNTT.