Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là gì?

Tất cả những gì bạn cần biết về ngành Data Analytics (Phân tích dữ liệu): Data Analytics là gì? Tại sao nó đang trở nên ngày càng quan trọng?

• Các thách thức trong việc lưu trữ dữ liệu hiện nay
• Phân biệt vai trò dữ liệu: Kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và nhà khoa học
• Tại sao phân tích dữ liệu Marketing lại quan trọng?
• Nghề phân tích dữ liệu data analysis tại Việt Nam
• 6 Kỹ năng của nhà phân tích dữ liệu lập trình sẽ được thuê vào năm 2023

• Phân tích dữ liệu đang làm thay đổi bóng đá như thế nào? (P1)
• Data Analytics mang lại những giá trị nào cho các đội bóng đá? (P2)
• Mức lương của Data Analytics: Các nhà phân tích dữ liệu kiếm được bao nhiêu?

Data Analytics là gì?

Phân tích dữ liệu là ngành khoa học chuyên phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về dữ liệu đó. Rất nhiều quy trình và thao tác phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình cơ học và thuật toán nhằm xử lý dữ liệu thô thay cho con người.

Tại sao Data Analytics có vai trò quan trọng?

Phân tích dữ liệu là một thuật ngữ rộng bao gồm nhiều kiểu phân tích dữ liệu khác nhau. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể tiết lộ các xu hướng và chỉ số vốn bị ẩn giữa một lượng dữ liệu lớn. Thông tin này sau đó có thể được dùng để tối ưu hóa các quy trình nhằm tăng hiệu suất tổng thể của một doanh nghiệp hoặc một hệ thống.

Ví dụ, các công ty sản xuất thường ghi lại thời gian chạy, thời gian ngừng hoạt động và thời gian chờ của nhiều máy móc khác nhau, sau đó phân tích dữ liệu này để đưa ra kế hoạch tốt hơn nhằm đảm bảo các máy hoạt động với công suất cao nhất.

Phân tích dữ liệu có thể làm được nhiều điều hơn là chỉ ra những điểm tắc nghẽn trong sản xuất. Các công ty trò chơi sử dụng phân tích dữ liệu để đặt lịch thưởng cho người chơi, nhằm khuyến khích họ chơi tích cực hơn. Các công ty truyền thông dùng phân tích dữ liệu để giữ cho người dùng tiếp tục click, theo dõi nội dung.

Phân tích dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa năng suất. Việc áp dụng data analytics vào mô hình kinh doanh đồng nghĩa với việc các công ty có thể cắt giảm chi phí bằng cách xác định cách thức kinh doanh hiệu quả hơn. Một doanh nghiệp cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn, phân tích xu hướng và sự hài lòng của khách hàng nhằm tạo ra những sản phẩm và dịch vụ tốt hơn. 

Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm một số bước như sau:

1. Bước đầu tiên là xác định các yêu cầu về dữ liệu hoặc cách dữ liệu được nhóm với nhau. Dữ liệu có thể được phân loại theo độ tuổi, vị trí địa lý, thu nhập hoặc giới tính. Dữ liệu có thể ở dưới dạng số hoặc được chia theo các nhóm khác nhau.
2. Bước thứ hai là thu thập dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện thông qua nhiều nguồn như máy tính, các nguồn online, camera, hoặc thông qua con người.
3. Bước thứ ba là tổ chức lại dữ liệu để phân tích. Dữ liệu có thể được sắp xếp trong bảng excel hoặc trong một phần mềm khác có thể lưu trữ dữ liệu thống kê.
4. Bước thứ tư là làm sạch dữ liệu trước khi phân tích. Điều này có nghĩa là kiểm tra để đảm bảo dữ liệu không bị trùng lặp, bị lỗi, hoặc không hoàn chỉnh trước khi được chuyển đến một nhà phân tích dữ liệu để phân tích.

4 loại phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu được chia thành bốn loại cơ bản.

1. Phân tích mô tả (Descriptive analytics) mô tả những gì xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định, ví dụ như: Số lượt xem có tăng lên không? Doanh số tháng này có mạnh hơn tháng trước không?
2. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics) tập trung vào lý do tại sao điều gì đó đã xảy ra. Việc này cần đến các đầu vào dữ liệu đa dạng hơn, cũng như cần đặt ra một vài giả thuyết: Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Chiến dịch tiếp thị mới nhất đó có ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không?
3. Phân tích dự đoán (Predictive analytics) tập trung vào những điều có khả năng xảy ra trong thời gian tới: Lần gần đây nhất mùa hè nóng, doanh số bán hàng bị ảnh hưởng như thế nào? Có bao nhiêu mô hình dự báo thời tiết dự đoán một mùa hè nóng bức trong năm nay?
4. Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics) gợi ý một hành động. Nếu trung bình 5 mô hình dự báo thời tiết dự đoán khả năng mùa hè năm nay nóng là trên 58%, doanh nghiệp nên thêm một ca làm việc buổi tối tại nhà máy bia và thuê thêm một bể chứa để tăng sản lượng.

Phân tích dữ liệu đã được áp dụng trong rất nhiều ngành. Ngành du lịch và khách sạn, nơi thường xảy ra những thay đổi chóng mặt, thu thập dữ liệu khách hàng để tìm ra xem vấn đề, nếu có, nằm ở đâu và cách khắc phục như thế nào. Tương tự, ngành bán lẻ sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ để có thể bắt kịp nhu cầu luôn thay đổi của khách hàng. Thông tin mà các nhà bán lẻ thu thập và phân tích có thể giúp họ xác định xu hướng thị trường, giới thiệu sản phẩm mới và tăng lợi nhuận. 

Vân Nguyễn (Dịch từ Investopedia)