EN VI
Trang chủ SEO Basic Data analytics là gì? Các thông tin về Data Analytics bạn cần biết

Data analytics là gì? Các thông tin về Data Analytics bạn cần biết

bởi Nguyễn Thành Tiến
data analytics là gì
Ngày xuất bản: 29/07/2024 Ngày cập nhật: 09/08/2024
Thẩm định chuyên môn: Thành Tiến

Trong bối cảnh xu hướng chuyển đổi số ngày càng mạnh mẽ, cùng với sự phát triển của các công nghệ tiên tiến như big data và blockchain, cụm từ “data analytics” ngày càng xuất hiện một cách rộng rãi. Vậy data analytics là gì? Làm thế nào để hiểu đúng về data analytics? Hãy cùng HEROSEO tìm hiểu chi tiết qua bài viết bên dưới đây.

Data analytics là gì?

Để hiểu rõ về data analytics là gì, trước hết cần nhìn tổng quan về khoa học dữ liệu (data science). Data science là một lĩnh vực liên ngành, kết hợp toán học, thống kê, và kiến thức từ nhiều lĩnh vực khác để phân tích dữ liệu thô, phức tạp, chuyển hóa chúng thành thông tin có giá trị phục vụ cho việc ra quyết định.

Khoa học dữ liệu bắt đầu với việc khai thác dữ liệu (data mining), tập trung vào việc thu thập dữ liệu. Giai đoạn này chủ yếu liên quan đến việc thu thập các dữ liệu thô, chưa được xử lý và chưa có giá trị thực tiễn.

Data analytics là bước quan trọng trong quá trình này, chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích. Quá trình data analytics bao gồm các bước chính như: thu thập dữ liệu thô, lựa chọn và phân nhóm dữ liệu, sử dụng các phương pháp khoa học để phân tích và đưa ra kết luận.

Ví dụ: Một doanh nghiệp bán lẻ muốn tối ưu hóa chiến lược marketing của mình. Họ sẽ thu thập dữ liệu thô từ các giao dịch mua hàng, lịch sử mua sắm của khách hàng, và các thông tin thị trường. Sau đó, thông qua data analytics, các dữ liệu này sẽ được phân tích để xác định xu hướng mua sắm, hành vi của khách hàng, và những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng. Kết quả phân tích sẽ giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược marketing sao cho hiệu quả hơn, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa nguồn lực.

Những dữ liệu thô như “ma trận số” sẽ được data analytics là gì giải nghĩa, giúp doanh nghiệp có cơ sở vững chắc trong từng quyết định, đồng thời nhận biết sớm các xu hướng mới trên thị trường.

Khái niệm về Data analytics là gì 

Tìm hiểu về Data analytics là gì

Vì sao cần phân tích dữ liệu? 

Phân tích dữ liệu là một bước quan trọng giúp doanh nghiệp phát hiện và khắc phục những sai sót, từ đó đưa ra các chiến lược hiệu quả hơn cho tương lai. Ngay cả khi doanh nghiệp đang trên đà phát triển, việc phân tích dữ liệu sẽ giúp tối ưu hóa và đẩy mạnh hơn nữa sự tăng trưởng. Dưới đây là những lý do cụ thể mà data analytics là gì có tầm quan trọng đối với doanh nghiệp:

  • Có cái nhìn sâu sắc về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng.
  • Nhận diện xu hướng thị trường và dự đoán những biến động trong tương lai, từ đó chuẩn bị kế hoạch ứng phó phù hợp.
  • Xác định các cơ hội mới trong kinh doanh bằng cách phân tích xu hướng mua sắm, sự thay đổi trong nhu cầu và phản hồi từ khách hàng.
  • Nhận diện các khía cạnh cần cải tiến, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm.
  • Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tạo ra những chương trình khuyến mãi phù hợp, từ đó xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững hơn.
  • Giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí quảng cáo và nâng cao hiệu quả digital marketing.
  • Có thể cập nhật và cải tiến sản phẩm, dịch vụ để đáp ứng nhu cầu thị trường.
  • Xác định các lỗ hổng bảo mật và đề xuất các biện pháp bảo vệ dữ liệu, giảm thiểu nguy cơ bị tấn công mạng.
  • Giúp doanh nghiệp đưa ra các biện pháp cải thiện quy trình và nâng cao hiệu quả làm việc.
  • Cung cấp thông tin về hoạt động của đối thủ, giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược cạnh tranh hiệu quả hơn.
Vì sao cần phân tích dữ liệu 

Lý do vì sao cần thực hiện phân tích dữ liệu?

Phân loại data analytics

Sau khi tìm hiểu về data analytics là gì, chúng sẽ cùng nhau khám phá chi tiết 4 loại data analytics cơ bản hiện nay:

Phân tích mô tả (Descriptive analytics): Phân tích mô tả tập trung vào việc tóm tắt và diễn giải dữ liệu trong quá khứ. Nó giúp xác định xu hướng và mô hình từ những sự kiện đã xảy ra. Ví dụ, phân tích mô tả có thể cho thấy tỷ lệ tăng trưởng doanh thu tháng này so với tháng trước, hoặc sự gia tăng số lượng khách hàng lựa chọn sản phẩm có thành phần “hữu cơ”, “xanh”, hoặc “bền vững” trong vài năm gần đây.

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics): Phân tích chẩn đoán nhằm xác định nguyên nhân của các sự kiện đã xảy ra. Nó giúp doanh nghiệp hiểu rõ lý do đằng sau các vấn đề hoặc biến động trong dữ liệu. Ví dụ, nếu doanh thu của một ca làm việc buổi sáng tại một cửa hàng bánh ngọt giảm sút, phân tích chẩn đoán có thể cho thấy nguyên nhân là do thái độ phục vụ chưa tốt của nhân viên trong ca đó.

Phân tích dự đoán (Predictive analytics): Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo các xu hướng và sự kiện trong tương lai. Ví dụ, nếu thời tiết nắng nóng ảnh hưởng đến doanh thu năm ngoái, phân tích dự đoán có thể chỉ ra rằng doanh thu năm nay cũng có khả năng bị ảnh hưởng tương tự nếu tình hình thời tiết không thay đổi.

Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics): Phân tích đề xuất là sự kết hợp của các loại phân tích khác để đưa ra các hành động cụ thể. Nó không chỉ dự đoán những gì có thể xảy ra mà còn đề xuất các biện pháp để tận dụng hoặc giảm thiểu tác động của các sự kiện đó. Ví dụ, nếu dự đoán rằng thời tiết nắng nóng năm nay sẽ khắc nghiệt hơn, cửa hàng nước giải khát có thể chuẩn bị thêm nước đá để bảo quản nguyên liệu và áp dụng các chương trình khuyến mãi như “mua 1 tặng 1” để thu hút khách hàng.

4 loại data analytics phổ biến

Các loại data analytics phổ biến

Các thuật ngữ của Data analytics

Khi bạn bước sâu vào data analytics là gì, bạn sẽ gặp phải nhiều thuật ngữ chuyên ngành mới. Dưới đây là một số thuật ngữ phổ biến trong thế giới này để bạn dễ dàng hiểu và không phải tra cứu mỗi khi nghe thấy chúng.

Predictive Analytics (Phân tích dự đoán)

Đây là một kỹ thuật sử dụng khai thác dữ liệu (data mining) và thống kê để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Ví dụ, doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích dự đoán để ước lượng doanh số bán hàng trong quý tiếp theo dựa trên dữ liệu lịch sử.

Khái niệm Predictive analytics là gì

Tìm hiểu về Predictive analytics

Data Visualization (Trực quan hóa dữ liệu)

Trực quan hóa dữ liệu là việc trình bày thông tin dưới dạng biểu đồ, giúp minh họa rõ ràng và hấp dẫn các xu hướng và kiểu mẫu. Ví dụ, biểu đồ cột có thể hiển thị doanh thu hàng tháng để dễ dàng so sánh và phân tích.

Các loại thuật ngữ của data analytics

Khái niệm Data visualization là gì

Exploratory Data Analysis (Phân tích đánh giá dữ liệu)

Đây là một phương pháp tiếp cận nhằm giải thích dữ liệu bằng cách sử dụng đồ họa thống kê. Phương pháp này khuyến khích việc kiểm tra và thử nghiệm trước khi đưa ra các giả định, giúp khám phá các mẫu và quan hệ trong dữ liệu.

Data Model (Mô hình dữ liệu)

Mô hình dữ liệu là cách tổ chức các phần tử của tập dữ liệu, xác định mối quan hệ giữa các loại thông tin khác nhau. Ví dụ, một mô hình dữ liệu có thể xác định cách các bảng trong cơ sở dữ liệu liên kết với nhau.

Tìm hiểu Data model là gì

Data Model là phương pháp tổ chức các phân tử của tập dữ liệu

Analytical Database (Cơ sở dữ liệu phân tích)

Đây là phần mềm hỗ trợ bảo trì và thao tác dữ liệu một cách dễ dàng hơn, tối ưu hóa cho việc phân tích dữ liệu. Ví dụ, một cơ sở dữ liệu phân tích có thể được thiết kế để xử lý các truy vấn phức tạp nhanh chóng.

Data Cleaning/Data Cleansing (Làm sạch dữ liệu)

Quá trình tìm và loại bỏ các điểm dữ liệu không chính xác hoặc không liên quan. Làm sạch dữ liệu thường là bước đầu tiên trong quá trình phân tích, giúp đảm bảo dữ liệu đầu vào chính xác và phù hợp cho phân tích. Ví dụ, loại bỏ các bản ghi trùng lặp hoặc sửa chữa các giá trị sai lệch trong tập dữ liệu.

Khái niệm data cleaning là gì

Data cleaning là phương pháp tìm và bỏ đi các dữ liệu không đúng

So sánh sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis?

Cả hai thuật ngữ Data Analytics và Data Analysis đều có nghĩa là phân tích dữ liệu, nhưng chúng không hoàn toàn giống nhau. Như vậy, sự khác nhau giữa Data analysis và Data analytics là gì? Sự khác biệt chính giữa hai khái niệm này nằm ở quy mô và quá trình hoạt động.

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết sự khác biệt giữa Data analytics và Data analysis:

Data Analytics Data Analysis
Quy mô Rộng hơn so với data analysis Là tập hợp con của Data Analytics
Quá trình hoạt động Quá trình này không chỉ là  việc phân tích (data analysis) mà còn bao gồm thu thập, tổ chức, lưu trữ và sử dụng các công cụ và kỹ thuật liên quan. Data Analytics kết hợp nhiều phương pháp từ các lĩnh vực khác nhau như khoa học máy tính, thống kê, và khoa học dữ liệu để biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. Là quá trình xem xét, biến đổi và tổ chức dữ liệu theo một trình tự cụ thể để khám phá và trích xuất các thông tin quan trọng. Cụ thể, phân tích dữ liệu thường bao gồm các bước như làm sạch dữ liệu, áp dụng các phương pháp thống kê để tìm ra xu hướng, mẫu, và kết quả.
Ví dụ Ví dụ, một chuyên gia về phân tích dữ liệu toàn diện có thể thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, lưu trữ chúng một cách có tổ chức, và sau đó sử dụng các công cụ phân tích để rút ra các thông tin chi tiết có thể áp dụng vào chiến lược kinh doanh. Ví dụ, một nhà phân tích dữ liệu có thể kiểm tra dữ liệu bán hàng của một doanh nghiệp để tìm ra những sản phẩm bán chạy nhất trong một tháng cụ thể.
So sánh data analysis vs data analytics

So sánh sự khác nhau giữa Data analysis và data analytics

Quy trình của data analytics

Data analytics là gì, là một quy trình phức tạp, yêu cầu không chỉ kỹ năng chuyên môn mà còn kinh nghiệm thực tiễn. Để biến những con số thô sơ thành thông tin có giá trị cho doanh nghiệp, quá trình phân tích dữ liệu cần tuân theo các bước cụ thể sau:

Xác định tiêu chí chọn lựa hoặc cách dữ liệu được phân nhóm

Các dữ liệu thô thường rất đa dạng và phong phú, do đó, việc định ra các tiêu chí cụ thể sẽ giúp tối ưu hóa thời gian và công sức. Ví dụ, doanh nghiệp có thể lựa chọn phân loại dữ liệu theo độ tuổi, giới tính, thu nhập, hoặc vùng địa lý để định hướng cho quá trình thu thập dữ liệu.

Thu thập dữ liệu

Dựa trên những tiêu chí đã xác định, doanh nghiệp tiến hành thu thập các dữ liệu phù hợp. Nguồn dữ liệu có thể đến từ nhiều kênh khác nhau như khảo sát trực tuyến, dữ liệu hoạt động của doanh nghiệp, thống kê từ quan sát, hoặc phỏng vấn trực tiếp.

Tổ chức và phân loại

Sau khi thu thập được dữ liệu đúng với tiêu chí đề ra, bước tiếp theo là sắp xếp chúng theo từng nhóm cụ thể. Việc phân nhóm này giúp quá trình phân tích trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

Ví dụ, dữ liệu về khách hàng có thể được phân thành các nhóm như “khách hàng mới,” “khách hàng thường xuyên,” và “khách hàng tiềm năng.”

Rà soát dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu sẽ sử dụng các kỹ thuật và công cụ phân tích để biến các dữ liệu thô đã được sắp xếp và làm sạch thành những thông tin hữu ích. Vì vậy, sau khi phân loại dữ liệu cần được rà soát lại một lần nữa trước khi đưa cho các data analyst phân tích dữ liệu.

Quá trình data analytics là gì không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động mà còn cung cấp những cái nhìn sâu sắc, giúp dự đoán xu hướng và đưa ra các quyết định chiến lược trong tương lai.

quy trình của data analytics

Các bước thực hiện của quy trình data analytics

Những lợi ích khi áp dụng Data Analytics trong doanh nghiệp 

Việc áp dụng data analytics là điều cần thiết đối với các doanh nghiệp, vậy những lợi ích của data analytics là gì:

Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh

Data Analytics giúp tối ưu hóa quyết định chiến lược bằng cách phân tích số liệu và xu hướng thực tế. Điều này giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng thành công trong các chiến lược kinh doanh.

Ví dụ, phân tích doanh số có thể cho thấy sản phẩm nào bán chạy, giúp điều chỉnh chiến lược sản xuất.

Hiểu rõ khách hàng, kinh doanh hiệu quả 

Data analytics giúp xác định nhu cầu thực sự của khách hàng và xây dựng chiến lược tiếp cận chính xác. Chẳng hạn, phân tích hành vi mua sắm có thể tiết lộ sở thích của khách hàng, từ đó doanh nghiệp có thể điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ để phù hợp với khách hàng của họ.

Thông qua việc thấu hiểu khách hàng, doanh nghiệp cũng sẽ phân tích dữ liệu về quy trình sản xuất và nguồn nhân lực giúp xác định khu vực cần cải thiện. Ví dụ, phân tích hiệu suất nhân viên có thể giúp tìm ra các biện pháp nâng cao hiệu quả làm việc và đào tạo.

Tăng hiệu quả Marketing

Phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu hơn về thói quen, nhu cầu, hành vi khách hàng. từ đó tạo ra chiến lược Marketing phù hợp và nhắm đúng mục tiêu. Ngoài ra, phân tích số liệu và theo dõi hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo trực tuyến còn giúp tối ưu hóa chi phí và điều chỉnh nội dung để thu hút khách hàng tốt hơn.

Data Analytics còn hỗ trợ bộ phận Marketing tùy chỉnh nội dung quảng cáo và khuyến mãi theo sở thích của từng nhóm khách hàng. Ví dụ, phân tích phản hồi từ khách hàng có thể chỉ ra những điểm cần cải thiện trong dịch vụ, giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm và uy tín thương hiệu.

Lợi ích của data analytics trong doanh nghiệp

Những lợi  doanh nghiệp sẽ nhận được khi áp dụng data analytics

Các công cụ Data Analytics

Việc áp dụng các công cụ phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp phân tích hiệu quả và đưa ra các quyết định chính xác. Dưới đây là bảy công cụ phổ biến được sử dụng trong Data Analytics là gì, bao gồm:

Công cụ data analytics là gì

Những công cụ Data analytics có thể hỗ trợ doanh nghiệp hiệu quả

  • Python là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu nhờ tính linh hoạt và dễ học. Các thư viện như Pandas, NumPy, và Matplotlib hỗ trợ mạnh mẽ cho việc thao tác, trực quan hóa và mô hình hóa dữ liệu. Ví dụ, sử dụng Pandas để xử lý và phân tích bộ dữ liệu lớn.
  • R là ngôn ngữ lập trình chuyên dụng cho phân tích số liệu và thống kê. Với các gói thư viện như ggplot2 và dplyr, R cho phép thực hiện các phân tích phức tạp và tạo ra các hình ảnh trực quan. Một ví dụ là sử dụng ggplot2 để tạo biểu đồ phân tích xu hướng doanh số bán hàng.
  • Tableau là công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Người dùng có thể tạo các biểu đồ, báo cáo và dashboards một cách dễ dàng mà không cần kỹ năng lập trình. Chẳng hạn, sử dụng Tableau để tạo báo cáo tương tác về hiệu suất kinh doanh hàng tháng.
  • Power BI của Microsoft là công cụ thông minh cho doanh nghiệp với giao diện kéo thả thân thiện. Nó hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu và cung cấp khả năng truy vấn và phân tích nhanh chóng. Ví dụ, sử dụng Power BI để kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn và tạo báo cáo tài chính toàn diện.
  • QlikView nổi bật với khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu nhanh chóng nhờ tính năng in-memory. Nó hỗ trợ khám phá dữ liệu và ra quyết định dựa trên các phát hiện từ dữ liệu. Một ví dụ là sử dụng QlikView để phân tích dữ liệu khách hàng và tìm ra các phân khúc tiềm năng.
  • Apache Spark là công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu real-time. Với khả năng xử lý nhanh và hỗ trợ các truy vấn SQL và thuật toán học máy, Spark là lựa chọn tốt cho các ứng dụng phân tích phức tạp. Chẳng hạn, sử dụng Spark để phân tích dữ liệu cảm biến từ các thiết bị IoT.
  • SAS là phần mềm phân tích thống kê lâu đời, cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho phân tích, trực quan hóa và dự đoán. Nó hỗ trợ viết các truy vấn SQL và xây dựng mô hình học máy. Ví dụ, sử dụng SAS để phân tích dữ liệu y tế và dự đoán xu hướng bệnh tật.

Tóm kết

Việc hiểu rõ Data analytics là gì không chỉ giúp doanh nghiệp có thể dự báo xu hướng, cải thiện hiệu suất mà còn có thể đưa ra các quyết định chiến lược một cách chính xác. Vì vậy HEROSEO hy vọng những thông tin về data analytics đã chia sẻ sẽ thật sự hữu ích và giúp các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và mang lại những cơ hội phát triển mới trong tương lai.

Bình luận về bài viết
Bạn ơi, bài viết hữu ích với bạn chứ?  
5/5 - (1 vote)

No comments yet

Bài viết liên quan

Chúng tôi sẽ liên hệ cho bạn sớm nhất có thể!