Phân tích dữ liệu là quá trình khám phá thông tin hữu ích từ dữ liệu thô. Hiện nay có nhiều loại kỹ thuật phân tích dữ liệu như kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai thác văn bản, phân tích dữ liệu cảm biến, phân tích giá trị ngoại lai.
Quy trình phân tích dữ liệu gồm 5 bước chính là thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu và phân tích dữ liệu. Cùng Mstar Corp tìm hiểu thông tin chi tiết về phân tích dữ liệu ngay trong bài viết bên dưới nhé.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình khám phá thông tin hữu ích từ dữ liệu thô. Nó bao gồm các kỹ thuật thu thập, xử lý, làm sạch, phân tích và mô hình hóa dữ liệu để trích xuất ý nghĩa, dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định sáng suốt.
Vai trò của phân tích dữ liệu trong kinh doanh bao gồm:
- Giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu, hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược marketing, bán hàng và dịch vụ khách hàng hiệu quả hơn.
- Xác định các điểm yếu trong hoạt động kinh doanh, từ đó đưa ra các giải pháp cải tiến hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
- Hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt về giá cả, sản phẩm, dịch vụ và chiến lược kinh doanh, từ đó gia tăng lợi nhuận và lợi thế cạnh tranh.
- Xác định nhu cầu thị trường và phát triển các sản phẩm, dịch vụ mới đáp ứng nhu cầu đó.
- Giúp doanh nghiệp dự đoán và quản lý các rủi ro tiềm ẩn trong kinh doanh.
Phân tích dữ liệu được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, khoa học, y tế, tài chính, marketing,… để giải quyết các vấn đề phức tạp và tối ưu hóa hoạt động.
Có mấy loại kỹ thuật phân tích dữ liệu?
Hiện tại có 4 loại kỹ thuật phân tích dữ liệu bao gồm:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một công nghệ được sử dụng để giúp thiết bị dễ dàng hiểu và phản hồi lại ngôn ngữ nói và viết của con người. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng NLP để xử lý các loại dữ liệu như ghi chú, lệnh thoại và tin nhắn trò chuyện.
- Kỹ thuật khai thác văn bản được sử dụng để xác định xu hướng trong dữ liệu văn bản như kết quả tìm kiếm, email, dòng tweet và bài đăng trên blog. Công nghệ này cũng có thể được áp dụng để sắp xếp nội dung tin tức, phản hồi từ khách hàng và email của khách.
- Kỹ thuật phân tích dữ liệu cảm biến là quá trình kiểm tra dữ liệu được tạo ra bởi các cảm biến khác nhau, được sử dụng để bảo trì máy móc dự đoán, theo dõi lô hàng và các quá trình kinh doanh khác.
- Kỹ thuật phân tích giá trị ngoại lai hay phát hiện bất thường được sử dụng để xác định các điểm và sự kiện dữ liệu sai lệch so với phần còn lại của dữ liệu.
Quy trình phân tích dữ liệu
Quy trình phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ vấn đề và đưa ra giải pháp hiệu quả, tối ưu hóa hoạt động, nâng cao hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp và tăng cường khả năng cạnh tranh, thu hút khách hàng mới. Quy trình phân tích dữ liệu hiện nay gồm 5 bước gồm thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu và cuối cùng là phân tích dữ liệu.
Thu thập dữ liệu
Đây là quá trình xác định nguồn dữ liệu và thu thập dữ liệu từ những nguồn này. Dữ liệu được thu thập theo quy trình ETL hoặc ELT.
- Trong quy trình ETL, dữ liệu được trích xuất, chuyển đổi thành định dạng tiêu chuẩn và sau đó được tải vào kho lưu trữ.
- Trong quy trình ELT, dữ liệu được trích xuất và tải vào kho lưu trữ trước, sau đó mới được chuyển đổi thành định dạng yêu cầu.
Lưu trữ dữ liệu
Sau khi di chuyển tới kho như kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu đám mây thì việc lưu trữ dữ liệu diễn ra như sau:
- Đối với kho dữ liệu thì cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa để phân tích dữ liệu quan hệ đến từ hệ thống giao dịch và ứng dụng trong kinh doanh. Cấu trúc dữ liệu và lược đồ cũng sẽ được xác định trước để tối ưu hóa việc tìm kiếm và báo cáo nhanh chóng. Dữ liệu sẽ được làm sạch, 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 này gồm: hồ sơ khách hàng và thông tin sản phẩm.
- Đối với hồ dữ liệu thì kho này có khả năng lưu trữ cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc mà không cần xử lý thêm. Cấu trúc của dữ liệu hoặc lược đồ sẽ không được xác định trong quá trình thu thập dữ liệu; tức là, bạn có thể lưu trữ mọi dữ liệu mà không cần thiết kế cẩn thận, điều này đặc biệt hữu ích khi chưa xác định được mục đích sử dụng dữ liệu trong tương lai. Các ví dụ về dữ liệu hiện nay gồm nội dung truyền thông xã hội (social media), dữ liệu thiết bị IoT và dữ liệu phi quan hệ từ những ứng dụng di động.
Các tổ chức thường đòi hỏi cả hồ dữ liệu và kho dữ liệu để phân tích dữ liệu. AWS Lake Formation và Amazon Redshift có thể đáp ứng nhu cầu dữ liệu của bạn.
Xử lý dữ liệu
Khi có dữ liệu sẵn có, chúng ta cần chuyển đổi và tổ chức dữ liệu để đạt được kết quả chính xác từ các truy vấn phân tích. Có nhiều phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau để thực hiện bước này. Lựa chọn phương pháp phụ thuộc vào tài nguyên điện toán và phân tích có sẵn để xử lý dữ liệu.
Người dùng Có thể xử lý dữ liệu theo các cách sau:
- Xử lý tập trung: Toàn bộ quá trình xử lý sẽ được diễn ra trên một máy chủ trung tâm chuyên dụng lưu trữ tất cả dữ liệu.
- Xử lý phân tán: Dữ liệu thường được phân tán và lưu trữ trên các máy chủ khác nhau.
- Xử lý lô dữ liệu: Những phần dữ liệu (data) tích lũy theo thời gian và được xử lý theo lô.
- Xử lý theo thời gian thực: Dữ liệu sẽ được xử lý liên tục. Trong đó, các tác vụ điện toán hoàn thành nhanh chóng trong vài giây.
Làm sạch dữ liệu
Quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm loại bỏ mọi lỗi như trùng lặp, không nhất quán, dư thừa hoặc định dạng sai. Bước này cũng giúp loại bỏ những dữ liệu không mong muốn trong quá trình phân tích.
Phân tích dữ liệu
Bước chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chuyên sâu hữu ích bao gồm bốn loại phân tích dữ liệu sau đây:
- Phân tích mô tả: Phân tích để nắm bắt những sự kiện đã hoặc đang xảy ra trong môi trường dữ liệu, thường được trực quan hóa bằng biểu đồ tròn, biểu đồ cột, đồ thị đường, bảng hoặc văn bản thuyết minh.
- Phân tích chẩn đoán: Phân tích chi tiết để tìm nguyên nhân của một sự kiện xảy ra, thường sử dụng các kỹ thuật như truy sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và đối chiếu.
- Phân tích dự đoán: Sử dụng những dữ liệu trong quá khứ để dự báo xu hướng trong tương lai, thường sử dụng các kỹ thuật như máy học, dự báo, so khớp mẫu và lập mô hình dự đoán.
- Phân tích theo quy định: Đưa dữ liệu dự đoán lên một tầm cao mới và đề xuất phản ứng tối ưu cho kết quả, thường sử dụng các kỹ thuật như phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron và công cụ đề xuất.
5 công cụ phân tích dữ liệu
Phần mềm phân tích dữ liệu là một công cụ cần thiết vì nó mang đến cho cá nhân, doanh nghiệp và tổ chức nhiều lợi ích ưu việt. Việc sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu hiệu quả sẽ giúp bạn khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu quả kinh doanh, nâng cao hiệu quả công việc và giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định chính xác.
Dưới đây là 5 công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất hiện nay mà bạn nên tham khảo.
Power BI
Power BI là công cụ phân tích dữ liệu được phát triển bởi Microsoft, giúp người dùng dễ dàng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, truy vấn, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để đưa ra những quyết định sáng suốt hơn. Power BI được sử dụng rộng rãi bởi các doanh nghiệp và tổ chức thuộc mọi quy mô và ngành nghề để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.
Power BI cho phép người dùng tạo ra các biểu đồ, bảng biểu, bảng điều khiển,… để thể hiện thông tin từ dữ liệu. Đồng thời, tính năng chia sẻ dữ liệu dễ dàng cũng hỗ trợ mạnh mẽ cho doanh nghiệp trong việc hợp tác nội bộ và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Excel
Excel không chỉ là công cụ bảng tính thông thường mà còn là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi bởi cá nhân và doanh nghiệp ở mọi quy mô. Với giao diện thân thiện và dễ sử dụng, Excel cung cấp nhiều tính năng và công cụ hỗ trợ bạn thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.
Excel có điểm mạnh là rất cài đặt dễ dàng, giao diện thân thiện và phổ biến trong hầu hết các doanh nghiệp hiện nay. Tuy nhiên, khi đối mặt với các tập dữ liệu lớn và phức tạp, Excel không đủ mạnh mẽ để xử lý như các công cụ Business Intelligence chuyên sâu.
Python
Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu nhờ tính linh hoạt, mạnh mẽ và dễ sử dụng. Python cung cấp nhiều thư viện và công cụ chuyên dụng cho phân tích dữ liệu, giúp bạn dễ dàng thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Python là công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt, giúp bạn khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu, từ đó đưa ra những quyết định sáng suốt hơn và giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả.
Zoho Analytics
Zoho Analytics là công cụ phân tích dữ liệu đám mây mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp và tổ chức mọi quy mô dễ dàng thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Zoho Analytics cung cấp giao diện trực quan, dễ sử dụng và các tính năng đa dạng, đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu của nhiều đối tượng.
Zoho Analytics là công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả và dễ sử dụng, giúp bạn khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu quả kinh doanh và đưa ra những quyết định sáng suốt hơn. Zoho Analytics cung cấp nhiều gói cước với mức giá cạnh tranh, phù hợp với nhu cầu của mọi doanh nghiệp và tổ chức.
Tableau
Tableau là công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và trực quan, giúp doanh nghiệp và tổ chức mọi quy mô biến đổi dữ liệu thô thành những hình ảnh và thông tin dễ hiểu. Nhờ giao diện kéo thả đơn giản và khả năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, Tableau giúp người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng có thể dễ dàng khám phá, phân tích và chia sẻ dữ liệu một cách hiệu quả.
Tableau là công cụ phân tích dữ liệu linh hoạt và mạnh mẽ, giúp bạn khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu, từ đó đưa ra những quyết định sáng suốt hơn và cải thiện hiệu quả kinh doanh. Tableau cung cấp nhiều gói cước với mức giá cạnh tranh, phù hợp với nhu cầu của mọi doanh nghiệp và tổ chức.
Lưu ý khi phân tích dữ liệu kinh doanh
Để tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu và đảm bảo giá trị cao nhất, doanh nghiệp cần tuân theo những nguyên tắc sau:
- Đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu: Dữ liệu cần phải chính xác và không được thiếu sót hoặc sai lệch. Doanh nghiệp cần kiểm soát quy trình thu thập dữ liệu và thường xuyên kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu.
- Xác minh độ tin cậy của dữ liệu: Dữ liệu không tin cậy có thể dẫn đến quyết định sai lầm và mất lòng tin từ nhân sự và khách hàng. Doanh nghiệp cần chắc chắn trong quá trình tính toán và phân tích dữ liệu.
- Tính tức thời của dữ liệu: Giá trị sử dụng của dữ liệu cũng phụ thuộc vào tính thời điểm. Dữ liệu mới và cập nhật thường xuyên sẽ hỗ trợ quá trình ra quyết định hiệu quả hơn.
- Quản lý và bảo mật dữ liệu: Trong quá trình phân tích và chia sẻ kết quả, dữ liệu cần được quản lý và bảo mật chặt chẽ để tránh bị truy cập trái phép. Doanh nghiệp cần xây dựng chính sách bảo mật rõ ràng và sử dụng các công cụ quản lý phù hợp.
Trực quan kết quả phân tích ở dạng nào?
Trực quan hóa dữ liệu là phương pháp sử dụng các hình ảnh, biểu đồ, bảng biểu để thể hiện dữ liệu một cách dễ hiểu và sinh động. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể nắm bắt nhanh chóng thông tin quan trọng, đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Một số định dạng trực quan dữ liệu phổ biến được sử dụng trong doanh nghiệp là:
- Biểu đồ: biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn… dùng để hiển thị nhiều loại dữ liệu khác nhau như thời gian, khu vực địa lý, tỷ lệ phần trăm…
- Bảng số liệu động (Pivot Table): dùng để tóm tắt dữ liệu theo nhiều tiêu chí, giúp dễ dàng so sánh và phân tích dữ liệu.
- Widget KPI: hiển thị các chỉ số hiệu suất chính (KPI) một cách trực quan và dễ hiểu.
Việc trực quan hóa dữ liệu hiệu quả giúp doanh nghiệp dễ dàng quản lý dữ liệu, khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu và xây dựng nguồn cơ sở dữ liệu chất lượng, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định sáng suốt, nâng cao hiệu quả hoạt động và tăng lợi thế cạnh tranh.
Vai trò của cơ sở dữ liệu đối với doanh nghiệp
Database đóng vai trò nền tảng thiết yếu trong việc lưu trữ và quản lý dữ liệu điện tử, góp phần biến thế giới thông tin trở nên dễ dàng tiếp cận và vận hành hơn. Nhờ cơ sở dữ liệu, dữ liệu được lưu trữ an toàn, truy cập nhanh chóng và dễ dàng quản lý. Database còn giúp con người khai thác tối đa giá trị từ kho tàng thông tin khổng lồ, từ đó thúc đẩy sự phát triển trong mọi lĩnh vực và nâng cao chất lượng cuộc sống.
Ví dụ như Zalo là một thế giới kết nối ảo khổng lồ. Ẩn sau mỗi tương tác, mỗi tin nhắn, mỗi bài đăng là vô số thông tin được lưu trữ và quản lý bởi Database. Nhờ Database, Zalo có thể lưu giữ thông tin người dùng, số điện thoại, tin nhắn, danh sách bạn bè, … một cách an toàn và chính xác.
Tóm lại, với sự hỗ trợ của các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt, doanh nghiệp ở mọi quy mô đều có thể khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu, từ đó đưa ra những quyết định sáng suốt hơn, nâng cao hiệu quả hoạt động và gặt hái thành công trong kỷ nguyên số.
