Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì? Tầm quan trọng?

Nếu như bạn từng tham gia vào bất kỳ các hoạt động kinh doanh hay marketing nào thì chắc chắn cũng đã nghe đến từ Phân tích dữ liệu kinh doanh, phân tích dữ liệu khách hàng đúng không? Vậy bạn đã biết tầm quan trọng của phân tích dữ liệu như nào chưa? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu trong bài viết này nhé!

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình đánh giá, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau . Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò giúp đưa ra quyết định khoa học hơn và giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.

Một số loại phân tích dữ liệu phổ biến là:

Phân tích mô tả

Là quá trình tổng hợp và trình bày dữ liệu dưới dạng biểu đồ, bảng hoặc số liệu thống kê để hiển thị các mẫu, xu hướng hoặc sự phân bố của dữ liệu. Mục tiêu của phân tích mô tả là cung cấp cho người dùng cái nhìn tổng quan về dữ liệu mà không cần phải phân tích chi tiết. Ví dụ: Báo cáo doanh thu hàng tháng, biểu đồ biến động giá cổ phiếu, bản đồ nhiệt độ theo khu vực.

Phân tích khám phá

Là quá trình khai thác và khám phá dữ liệu để tìm ra các mẫu, quan hệ hoặc hiện tượng mới mà chưa được biết trước. Mục tiêu của phân tích khám phá là tạo ra các câu hỏi mới hoặc kiểm tra các giả thuyết ban đầu về dữ liệu. Ví dụ: Phân tích tương quan giữa các biến số, phát hiện bất thường trong dữ liệu, phân nhóm khách hàng theo sở thích.

Phân tích xác nhận

Là quá trình kiểm tra và xác nhận các giả thuyết đã được đưa ra trước đó bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê hoặc kiểm định. Mục tiêu của phân tích xác nhận là chứng minh hoặc bác bỏ các giả thuyết về dữ liệu. Ví dụ: Kiểm tra giả thuyết về sự khác biệt giữa hai nhóm, kiểm tra mức độ ảnh hưởng của một biến số lên biến số khác, kiểm tra mức độ tin cậy của một kết quả.

Phân tích dự đoán

Là quá trình sử dụng các mô hình thống kê hoặc máy học để dự báo hoặc phân loại các kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại. Mục tiêu của phân tích dự đoán là tạo ra các dự đoán chính xác và hữu ích cho người dùng. Ví dụ: Dự báo nhu cầu sản phẩm, phân loại khách hàng tiềm năng, dự báo thời tiết.

Phân tích văn bản

Là quá trình sử dụng các kỹ thuật thống kê, ngôn ngữ và cấu trúc để trích xuất và phân loại thông tin từ các nguồn văn bản, một loại dữ liệu phi cấu trúc. Mục tiêu của phân tích văn bản là hiểu được ý nghĩa, cảm xúc, ý kiến hoặc ý định của người viết hoặc nói. Ví dụ: Phân tích cảm xúc của khách hàng, phát hiện đề tài trong văn bản, tóm tắt nội dung văn bản.

Phân tích dữ liệu lớn là gì

Dữ liệu lớn mô tả các tập dữ liệu lớn đa dạng — có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc — liên tục được tạo ra ở tốc độ cao và với khối lượng lớn. Dữ liệu lớn thường được đo lường bằng terabyte hoặc petabyte. Một petabyte tương đương với 1.000.000 gigabyte. Nói cách khác, giả sử một bộ phim HD chứa khoảng 4 gigabyte dữ liệu. Một petabyte tương đương với 250.000 bộ phim. Tập dữ liệu lớn có thể chứa từ khoảng hàng trăm tới hàng nghìn đến hàng triệu petabyte.

Phân tích dữ liệu lớn là quá trình tìm các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong những tập dữ liệu khổng lồ. Những phân tích phức tạp này đòi hỏi các công cụ và công nghệ cụ thể, năng lực điện toán và kho lưu trữ dữ liệu hỗ trợ theo quy mô.

Phân tích dữ liệu lớn tuân theo năm bước để phân tích bất kỳ tập dữ liệu lớn nào:

1. Thu thập dữ liệu

Bước này bao gồm 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 hoặc ELT.

ETL – Trích xuất, chuyển đổi, tải: Trong ETL, trước tiên, dữ liệu đã tạo được chuyển đổi thành định dạng tiêu chuẩn và sau đó được tải vào kho lưu trữ.

ELT – Trích xuất, tải, chuyển đổi: Trong ELT, trước tiên, dữ liệu được tải vào kho lưu trữ và sau đó được chuyển đổi thành định dạng yêu cầu.

2. Lưu trữ dữ liệu

Dựa trên sự phức tạp của dữ liệu, dữ liệu có thể được di chuyển tới kho lưu trữ như kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu đám mây. Các công cụ nghiệp vụ thông minh có thể truy cập kho lưu trữ đó khi cần.

Kho dữ liệu

Là cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa để phân tích dữ liệu quan hệ đến từ hệ thống giao dịch và ứng dụng kinh doanh. Cấu trúc dữ liệu và lược đồ được xác định trước để tối ưu hóa việc tìm kiếm và báo cáo nhanh. Dữ liệu sẽ được dọn dẹp, làm phong phú và biến đổi để đóng vai trò “nguồn thông tin sự thật duy nhất” mà người dùng có thể tin tưởng. Các ví dụ về dữ liệu bao gồm hồ sơ khách hàng và thông tin sản phẩm.

Hồ dữ liệu

Là cơ sở dữ liệu có thể lưu trữ cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc mà không cần xử lý thêm. Hồ dữ liệu cho phép người dùng truy vấn dữ liệu theo nhu cầu mà không cần biết trước cấu trúc hoặc lược đồ của dữ liệu. Các ví dụ về dữ liệu bao gồm văn bản, hình ảnh, video và âm thanh.

3. Xử lý dữ liệu

Bước này bao gồm việc áp dụng các thuật toán hoặc công thức để biến đổi hoặc tính toán dữ liệu. Việc xử lý dữ liệu có thể được thực hiện trên kho lưu trữ hoặc trên các nền tảng điện toán phân tán như Hadoop hoặc Spark. Mục tiêu của việc xử lý dữ liệu là tạo ra các tập dữ liệu mới hoặc cập nhật các tập dữ liệu hiện có để phục vụ cho việc phân tích.

4. Làm sạch dữ liệu

Bước này bao gồm việc kiểm tra và loại bỏ các lỗi, thiếu sót hoặc nhiễu trong dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu có thể bao gồm các hoạt động như xóa các giá trị bị thiếu, loại bỏ các giá trị ngoại lai, chuẩn hóa các định dạng, kiểm tra tính nhất quán và tính toàn vẹn của dữ liệu. Mục tiêu của việc làm sạch dữ liệu là tăng cường chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.

5. Phân tích dữ liệu

Bước này bao gồm việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để khám phá và trích xuất thông tin từ dữ liệu. Việc phân tích dữ liệu có thể được thực hiện theo các loại khác nhau như đã nêu ở trên: phân tích mô tả, phân tích khám phá, phân tích xác nhận, phân tích dự đoán và phân tích văn bản. Mục tiêu của việc phân tích dữ liệu là tạo ra các thông tin hữu ích và hành động cho người dùng.

Tại sao phân tích dữ liệu lại quan trọng

Phân tích dữ liệu giúp các công ty nhìn rõ hơn và hiểu sâu hơn về các quá trình và dịch vụ của họ. Nhờ đó, họ có thể thu được thông tin chuyên sâu chi tiết về trải nghiệm và vấn đề của khách hàng. Bằng cách chuyển đổi mô hình không chỉ giới hạn ở dữ liệu để kết nối thông tin chuyên sâu với hành động, các công ty có thể tạo ra những trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa, xây dựng các sản phẩm kỹ thuật số có liên quan, tối ưu hóa hoạt động và tăng năng suất của nhân viên.

Xem thêm: Google Analytics là gì? Cách sử dụng nó hiệu quả

Một số lợi ích cụ thể của phân tích dữ liệu là:

Tăng doanh thu: Phân tích dữ liệu giúp các công ty hiểu được nhu cầu và hành vi của khách hàng, từ đó có thể tạo ra các chiến lược giá, khuyến mãi, sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Phân tích dữ liệu cũng giúp các công ty dự báo xu hướng thị trường, cạnh tranh và nguồn cung cầu, từ đó có thể điều chỉnh kế hoạch kinh doanh kịp thời.

Giảm chi phí: Phân tích dữ liệu giúp các công ty tối ưu hóa các quá trình và tài nguyên, từ đó tiết kiệm chi phí và thời gian. Phân tích dữ liệu cũng giúp các công ty phát hiện và ngăn chặn các rủi ro, sai sót hoặc gian lận, từ đó bảo vệ tài sản và danh tiếng của mình.

Cải thiện chất lượng: Phân tích dữ liệu giúp các công ty theo dõi và đánh giá hiệu quả và hiệu suất của các sản phẩm và dịch vụ, từ đó có thể cải tiến và nâng cao chất lượng. Phân tích dữ liệu cũng giúp các công ty thu thập và phản hồi ý kiến của khách hàng, từ đó nâng cao sự hài lòng và trung thành của họ.

Xem thêm: Google Analytics 4: Đo lường và phân tích dữ liệu

Thúc đẩy sáng tạo: Phân tích dữ liệu giúp các công ty khám phá các mẫu, quan hệ hoặc hiện tượng mới trong dữ liệu, từ đó có thể tạo ra các ý tưởng mới hoặc cải tiến các ý tưởng hiện có. Phân tích dữ liệu cũng giúp các công ty kiểm tra và xác nhận các giả thuyết hoặc dự đoán về sản phẩm hoặc dịch vụ mới, từ đó có thể ra quyết định chính xác và nhanh chóng.

Câu hỏi thường gặp

Kết luận

Phân tích dữ liệu là một quá trình quan trọng và không thể thiếu trong thời đại số hóa hiện nay. Phân tích dữ liệu giúp các công ty khai thác tri thức từ dữ liệu để tạo ra các thông tin và hành động có giá trị cho kinh doanh. Phân tích dữ liệu bao gồm nhiều loại khác nhau như phân tích mô tả, phân tích khám phá, phân tích xác nhận, phân tích dự đoán và phân tích văn bản. Phân tích dữ liệu lớn là một loại phân tích dữ liệu đặc biệt áp dụng cho các tập dữ liệu lớn đa dạng và liên tục được tạo ra. Để phân tích dữ liệu lớn, cần có các công cụ và công nghệ hỗ trợ theo quy mô.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về phân tích dữ liệu, bạn có thể tham khảo các nguồn sau:

• Phân tích dữ liệu (Analytics) – Wikipedia tiếng Việt
• Phân tích dữ liệu là gì? – Giải thích về Phân tích dữ liệu – AWS
• Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là gì? – QuanTriMang.com
• Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì? Các dạng phân tích dữ liệu
• Ngành Phân tích dữ liệu: Học gì, học ở đâu, và cơ hội nghề nghiệp

Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu được phân tích dữ liệu là gì, phân tích dữ liệu lớn là gì và tại sao phân tích dữ liệu lại quan trọng. Cảm ơn bạn đã đọc bài viết này. Chúc bạn thành công trong việc học tập và làm việc với phân tích dữ liệu.