Tận dụng sức mạnh phân tích dữ liệu để ra quyết định quan trọng

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Trong thế giới kinh doanh có nhịp độ nhanh và cạnh tranh cao ngày nay, phân tích dữ liệu đã trở thành một công cụ thiết yếu để các tổ chức luôn dẫn đầu. Với sức mạnh phân tích dữ liệu ngày càng lớn, các doanh nghiệp có quyền truy cập vào lượng thông tin khổng lồ có thể được phân tích để có được những hiểu biết có giá trị về hoạt động của họ.

1. Sức mạnh phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu thời gian thực, thay vì dựa vào bản năng ruột thịt hoặc thông tin lỗi thời. Bằng cách tận dụng trí tuệ kinh doanh và phân tích dự đoán, các công ty có thể xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu của họ, cho phép họ tối ưu hóa hoạt động và cải thiện hiệu suất tổng thể.

Hơn nữa, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đã trở thành một yếu tố quan trọng để thành công trong nhiều ngành. Các doanh nghiệp áp dụng phân tích được trang bị tốt hơn để hiểu nhu cầu và sở thích của khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường và xác định các cơ hội phát triển mới.

2. Các loại phân tích và ứng dụng

• Descriptive Analytics: liên quan đến việc phân tích dữ liệu lịch sử để hiểu hiệu suất trong quá khứ. Loại phân tích này rất hữu ích trong việc xác định các mẫu và xu hướng có thể cung cấp thông tin cho các quyết định trong tương lai. Nó thường liên quan đến việc sử dụng các công cụ báo cáo bảng điều khiển để trực quan hóa dữ liệu và làm nổi bật các số liệu chính. 

• Predictive Analytics: sử dụng thuật toán học máy để đưa ra dự đoán về các xu hướng và hành vi trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Loại phân tích này rất hữu ích trong việc dự báo nhu cầu, xác định các cơ hội và rủi ro tiềm ẩn cũng như tối ưu hóa các quy trình kinh doanh.
• Phân tích theo đề xuất vượt ra ngoài việc dự đoán kết quả trong tương lai để cung cấp các đề xuất cho hành động dựa trên thông tin chi tiết mang tính dự đoán. Điều này thường liên quan đến các thuật toán tối ưu hóa có thể xác định hướng hành động tốt nhất với các ràng buộc hoặc mục tiêu cụ thể, cũng như các hệ thống hỗ trợ ra quyết định giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt. 

Bằng cách sử dụng kết hợp các loại phân tích này, doanh nghiệp có thể hiểu toàn diện về hoạt động của mình và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhằm tối ưu hóa hiệu suất của họ.

3. Lợi ích của việc triển khai phân tích hiệu quả

3.1 Ra quyết định tốt hơn

Đưa ra quyết định thông minh hơn dựa trên những hiểu biết tinh tế được tạo ra bởi các phương pháp phân tích hiệu quả. Việc triển khai phân tích hiệu quả mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Một trong những lợi thế chính là cải thiện khả năng ra quyết định. Bằng cách tận dụng những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu, các công ty có thể đưa ra các quyết định chiến lược và sáng suốt hơn nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh. Đây được xem là sức mạnh phân tích dữ liệu rất lớn cho doanh nghiệp.

3.2 Tăng hiệu quả & hiệu quả

Đạt được mức năng suất cao hơn với yêu cầu tài nguyên giảm thông qua các quy trình hiệu quả được thúc đẩy bởi thông tin chi tiết về phân tích. 

3.3 Định vị thị trường tốt hơn & Tương tác với khách hàng

Cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn với thông điệp được cá nhân hóa thông qua hồ sơ khách hàng dựa trên khả năng phân tích mạnh mẽ. 

3.4 Tăng hiệu suất và hiệu quả

Với sự trợ giúp của các công cụ phân tích, doanh nghiệp có thể hợp lý hóa các quy trình và hoạt động của mình, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và đạt được mức năng suất cao hơn với ít tài nguyên hơn. Ngoài những lợi ích này, phân tích hiệu quả cũng cho phép định vị thị trường và thu hút khách hàng tốt hơn. Bằng cách tận dụng dữ liệu khách hàng để tạo chiến lược nhắn tin được cá nhân hóa, doanh nghiệp có thể xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng của mình, cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng và cuối cùng là tăng doanh thu. Nhìn chung, việc triển khai phân tích hiệu quả là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn duy trì tính cạnh tranh trong thị trường có nhịp độ nhanh ngày nay. Với khả năng thúc đẩy khả năng ra quyết định tốt hơn, tăng hiệu suất và hiệu quả. Đây được xem là sức mạnh phân tích dữ liệu rất lớn cho doanh nghiệp.

>>> Xem thêm: Cách trở thành Nhà phân tích an ninh mạng: Hướng dẫn cho năm 2023

4. Công cụ phân tích

• Google Analytics – Phân khúc nguồn lưu lượng truy cập theo dõi hành vi người dùng và mục tiêu chuyển đổi. 
• Tableau – Tạo trực quan hóa như biểu đồ, đồ thị, bản đồ và bảng điều khiển. 
• RapidMiner – Tự động hóa các mô hình dự đoán và quy trình công việc cho hoạt động kinh doanh thông minh.
•  KISSmetrics – thu thập dữ liệu chi tiết về người dùng và khách hàng ở quy mô được liên kết với các số liệu kinh doanh chính và cung cấp thông tin chuyên sâu về hành vi và mức độ tương tác của người dùng trên nhiều điểm tiếp xúc khác nhau.
• Mixpanel – Theo dõi hành động và sự kiện của người dùng để hiểu hành vi, tỷ lệ giữ chân và chuyển đổi của người dùng.
• Adobe Analytics – Phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều kênh như email, mạng xã hội và ứng dụng dành cho thiết bị di động để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị.
• Crazy Egg – Tạo bản đồ nhiệt hiển thị cách người dùng tương tác với trang web hoặc ứng dụng để xác định các khu vực cần cải thiện về khả năng sử dụng và thiết kế.
• SEMrush – Tiến hành nghiên cứu từ khóa, theo dõi thứ hạng tìm kiếm, phân tích các liên kết ngược và theo dõi hoạt động của đối thủ cạnh tranh để tối ưu hóa SEO.

Chương trình Data Analysis của FUNiX cung cấp các nguyên tắc cốt lõi nhất của phân tích dữ liệu và các kỹ năng thiết yếu nhất mà một Data Analyst cần nắm được như: các ngôn ngữ lập trình (Python với Pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, SQL với MySQL, ERD, advance queries), BI tool (Excel, Power BI), các thuật toán học máy (hồi quy, phân loại và phân cụm),…

>>> Đăng ký ngay khóa học Data Analysis tại đây:

>>> Xem thêm bài viết liên quan:

Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022

Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst

Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?

Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới

Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?

Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

Nguyễn Cúc