Ngày nay, dữ liệu được xem kho báu của doanh nghiệp. Việc khai thác, phân tích dữ liệu thành công giúp doanh nghiệp hiểu mình, hiểu khách hàng và bứt phá trên thị trường. Vậy làm sao để chuyển hóa ma trận dữ liệu thô thành những thông tin hữu ích cho doanh nghiệp?
Hãy cùng trường quản lý SOM-AIT chia sẻ các bước phân tích dữ liệu kinh doanh hiệu quả thông qua bài viết dưới đây nhé!
Tại sao phải phân phân tích dữ liệu?
Phân tích dữ liệu đã minh chứng được vai trò to lớn trong hoạt động kinh doanh ở đa lĩnh vực. Với sức mạnh của phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể:
- Thấu hiểu và duy trì lòng trung thành của khách hàng: Doanh nghiệp sẽ thấy rõ chân dung khách hàng, gồm hành vi, thói quen mua và dự đoán cả xu hướng trong tương lai. Thông qua đó, doanh nghiệp thực hiện các chương trình ưu đãi hoặc cải tiến sản phẩm/ dịch vụ đúng mong đợi của khách hàng.
- Mở rộng thị trường với khả năng “chắc thắng”: Dữ liệu là cơ sở đáng tin cậy giúp xác định thị trường “màu mỡ”, tương thích với năng lực cung ứng của doanh nghiệp. Từ đây, doanh nghiệp có thể tự tin tiến công, mở rộng quy mô kinh doanh.
- Kiểm soát nguồn thu và chi phí: Dòng tiền sẽ được kiểm soát chặt chẽ vì bất cứ khoảng chênh lệch nào cũng sẽ được phát hiện tức thời. Nhờ đó, ban điều hành có thể theo dõi, quản lý xuyên suốt mọi hoạt động kinh doanh.
- Nền tảng xây dựng kinh doanh dài hạn: Thông tin từ quá trình phân tích dữ liệu kinh doanh sẽ là cơ sở giúp doanh nghiệp có cơ sở xác định sách lược dài hạn. Giờ đây, những tiên đoán dựa trên kinh nghiệm sẽ nhường lời cho dữ liệu thực tế. Rủi ro hay chi phí cơ hội cũng theo đó được cắt giảm và doanh nghiệp sẽ càng vững vàng hơn trên thị trường.
Những lợi ích điển hình bên trên đã khiến cho cuộc đua dữ liệu trở nên “nóng” hơn bao giờ hết. Vậy doanh nghiệp nếu không muốn “lỡ nhịp” nên tận dụng dữ liệu ra sao? Cụ thể thì các bước phân tích dữ liệu sẽ bao gồm những công việc gì?
Quy trình 7 bước phân tích dữ liệu kinh doanh
Mục tiêu của phân tích dữ liệu là sàng lọc và chuyển hóa dữ liệu thành thông tin có nghĩa. 7 bước phân tích dữ liệu dưới đây là công thức tổng quan nhất mà doanh nghiệp có thể áp dụng trong phần lớn các trường hợp.
1.Xác định mục tiêu kinh doanh
Mục tiêu kinh doanh là kim chỉ Nam cho toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu. Nhưng để phân tích dữ liệu hiệu quả, mục tiêu phải được xác định rất cụ thể và chi tiết. Ví dụ doanh nghiệp muốn gia tăng doanh thu thì nên phân bổ thành các mục tiêu nhỏ như: xác định sản phẩm bán chạy nhất, tìm hiểu lý do khách hàng yêu thích hoặc lý giải rào cản khiến khách hàng không lựa chọn sản phẩm bán chậm…
Lời giải cho bài toán gia tăng doanh thu sẽ xuất hiện thông qua việc đấu nối kết quả phân tích dữ liệu của các mục tiêu nhỏ. Hơn nữa, mục tiêu cụ thế là cách giúp tất cả các bước phân tích dữ liệu sau được diễn ra thuận lợi hơn. Vì chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ dễ dàng khoanh vùng và đọc-hiểu dữ liệu nhanh chóng.
Nhiều doanh nghiệp còn chia mục tiêu phân tích dữ liệu chi tiết hết mức có thể. Sự phân tách này giúp dữ liệu được phát huy công dụng, dễ đấu nối và trích xuất được câu trả lời rõ ràng hơn.
2.Tìm kiếm và thu thập dữ liệu
Bước tiếp theo là tìm kiếm nguồn và thu thập dữ liệu tương thích với mục tiêu đã đề ra. Dữ liệu có thể tìm thấy bằng cách truy vấn dữ liệu cũ, trích xuất dữ liệu ở thời điểm hiện tại, gửi yêu cầu đến các bộ phận liên đới hoặc mua dữ liệu từ bên thứ ba. Ví dụ doanh nghiệp muốn tung ra sản phẩm mới thì bên cạnh dữ liệu của công ty, số liệu từ thị trường cũng là một nguồn quan trọng giúp sản phẩm mới đón đầu xu hướng tiêu dùng.
Điểm mấu chốt ở bước này là chọn lọc được dữ liệu liên quan, nguồn đáng tin và có giá trị hiện thời. Việc khoanh vùng quá rộng hoặc chọn dữ liệu không phù hợp sẽ làm nhiễu các bước phân tích dữ liệu khác và sai lệch thông tin đầu ra. Song, doanh nghiệp cũng phải chọn lọc dữ liệu được thu nhận từ nguồn chất lượng và thuộc khung thời gian phù hợp. Để tung ra sản phẩm mới ở năm 2023, tất nhiên doanh nghiệp không nên lấy dữ liệu xu hướng thị trường ở năm 2003 để tham chiếu.
3.Xử lý và làm sạch dữ liệu
Dữ liệu sẽ được kiểm tra về tình khả dụng ở bước thứ ba. Dữ liệu thô sẽ được điều chỉnh thành định dạng có thể sử dụng. Tức là, chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ phân tích, chuyển đổi và mã hóa dữ liệu về cùng 1 định dạng.
Ở bước này, các dữ liệu lỗi, thiếu tính xác minh, có độ liên quan thấp hoặc có giá trị ngoại lệ lớn sẽ được loại bỏ. Thông thường các doanh nghiệp sẽ lọc dữ liệu theo các tiêu chí cơ bản. Khi phân tích dữ liệu kinh doanh thường xuyên, mỗi doanh nghiệp sẽ hình thành tiêu chí lọc riêng, mang đến hiệu quả cuối cùng cao hơn.
Dữ liệu được sàng lọc càng cẩn thận thì kết quả đầu ra càng chất lượng. Thế nên, bước xử lý và làm sạch dữ liệu thường được lặp lại nhiều lần.
4. Trình bày phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)
Phân tích dữ liệu thăm dò nhằm nhận dạng tính chất, đặc điểm của những dữ liệu đã chọn lọc. Thông qua đó, các dữ liệu cùng đặc tính, liên đới hoặc có mối quan hệ ẩn sẽ được nhóm lại cùng với nhau.
Giai đoạn EDA đòi hỏi chuyên môn cao để “đãi cát tìm vàng” giữa hàng loạt dữ liệu. Các chuyên viên sẽ đi qua hàng loạt các bước như:
- Rà soát dữ liệu lỗi còn sót
- Cấu trúc dữ liệu đầu vào
- Xác định các biến quan trọng
- Liệt kê các trường hợp ngoại lệ
- Kiểm tra giả thuyết
- Ước tính tham số và tìm ra biên độ sai số
Sau cùng, kết quả trả ra gồm kết quả kiểm tra giả thuyết của các biến, tham số và khoảng tin cậy. Nói cách khác thì các nhóm dữ liệu tiềm năng cho mục tiêu phân tích đi kèm với những thông số liên quan là đầu ra của bước này.
Độ phức tạp của phân tích dữ liệu thăm dò rất cao. Các dữ liệu mới được chọn lọc sơ khởi rất khó hệ thống và kiểm tra giả thuyết, hàng loạt lỗi xuất hiện là điều khó tránh. Chằng hạn như việc sử dụng giá trị số cho ngày tháng thì hệ thống sẽ báo lỗi ngay lập tức. Vì khi xét trên cột số thứ tự, hệ thống sẽ cho rằng số thứ tự thứ “7” của chủ nhật sẽ lớn hơn số thứ tự số “1” của thứ 2. Trong khi trường so sánh của giá trị này không phải là lớn bé mà mang đang chỉ thời gian.
Không chỉ phân loại về mặt ý nghĩa, dữ liệu cần được sắp xếp sao cho hệ thống hiểu được mong muốn phân tích của người thực hiện. Trong khi đó, một dữ liệu thường có nhiều đặc tính khác nhau. Vây nên chuyên viên phân tích dữ liệu cần được thiết lập trên hệ thống để chỉ phát huy những đặc tính cần thiết (đặc tính có ý nghĩa đóng góp cho mục tiêu đề ra ban đầu).
5. Chọn, thiết lập và thử nghiệm các mô hình
Trong bước này, các phương pháp phân tích sẽ được vận dụng cùng lúc nhằm thử nghiệm và hướng đến kết quả trả ra chuẩn xác nhất. Những điểm cần cân nhắc để chọn ra các mô hình phân tích phù hợp là:
- Dữ liệu được nhóm theo kiểu nào? Theo đặc tính, thứ tự, sự tăng trưởng/ giảm liên tục hay kết hợp…?
- Có cần thiết lập yếu tố thời gian vào hay không?
- Dữ liệu có phải là phản ứng đa biến?
- Có các quy tắc, điều kiện bắt buộc nào cần đưa vào mô hình hay không?
- Những vấn đề/mục tiêu phân tích tương tự đã sử dụng các mô hình nào?
Việc kế tiếp là xây dựng mô hình. Những mô hình vượt đáp ứng được các yếu tố trên sẽ được định cấu hình, xác thực, tinh chỉnh để có độ chính xác cao nhất.
Cách để xác thực tính hiệu quả của các mô hình là thử nghiệm trên 1 bộ dữ liệu riêng. Chuyên viên sẽ lập ra 1 bộ dữ liệu và cho mô hình phù hợp chạy thử, thông qua đó, đánh giá khả năng phân loại, dự đoán của mô hình đã chọn. Bằng cách thử nghiệm này, mô hình hay dữ liệu lỗi sẽ được phát hiện ngay từ đầu thay vì tốn công sức vận hành trên toàn bộ dữ liệu.
6. Triển khai mô hình
Sau khi lựa chọn, cấu hình và điều chỉnh, các mô hình sẽ chính thức được triển khai. Và kết quả của bước này chính là cơ sở cho các quyết định kinh doanh. Nếu như mục tiêu phân tích ban đầu của doanh nghiệp là tìm ra phương án để gia tăng doanh số thì sau bước này, nhà điều hành sẽ nhận lại 1 số giải pháp như tăng giá bán, tung chương trình khuyến mãi, thay đổi chính sách… Với mỗi phương án, mô hình sẽ dẫn chứng bằng số liệu và đánh giá tính khả thi.
Tuy nhiên, những phương án này chỉ có thể được đọc hiểu bởi người có chuyên môn. Vì ngoài những đề xuất của hệ thống, các chuyên viên có kinh nghiệm có thể điều chỉnh, bổ sung thêm góc nhìn cá nhân để doanh nghiệp có cơ sở quyết định đúng đắn hơn.
7. Giám sát và xác thực
Bước cuối cùng của quy trình phân tích dữ liệu kinh doanh là giám sát kết quả trong thực tế và xác thực tính chính xác. Khi đã quyết định hoặc triển khai các hoạt động theo gợi ý của các mô hình, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi và đánh giá hiệu quả sau từng mốc thời gian nhất định.
Việc theo dõi sát sao sẽ giúp doanh nghiệp phát giác vấn đề từ sớm và có kế hoạch điều chỉnh các quyết định ban đầu. Song, quá trình giám sát và xác thực liên tục giống như chuỗi các bước thử, sai, sửa. Vì trong nhiều trường hợp, kết quả không như mong đợi là do yếu tố khách quan như ảnh hưởng của yếu tố kinh tế, xã hội. Cho nên, Nhà điều hành nên đánh giá đa chiều để có được kết luận phù hợp.
Kết quả của chuỗi thử, sai và sửa sẽ được tổng hợp thành báo cáo dưới dạng số liệu, biểu đồ cùng loại như khi phân tích ban đầu. Nếu như kết quả không được như dự đoán, doanh nghiệp cần rà soát lại nguồn dữ liệu và cấu trúc kết hợp các mô hình. Nhưng nếu kết quả chính xác thì hệ thống có cơ hội ghi nhận dữ liệu để xử lý cho những vấn đề tương tự về sau.
Quy trình phân tích dữ liệu chỉ hiệu quả khi nhà điều hành xác định được mục tiêu rõ ràng, biết cách tận dụng thông tin cùng chuyên viên vững chuyên môn và có tư duy chiến lược kinh doanh. Vậy không những nhân sự thực thi mà chính những nhà điều hành cũng cần bổ sung kiến thức, kỹ năng phân tích dữ liệu để phối hợp với nhau. Và khóa học Thạc sĩ phân tích dữ liệu và chuyển đổi số tại trường quản lý SOM-AIT chính là lời giản hòan hảo cho cả 2 bên!
Chương trình học PM BADT tập trung vào việc rèn luyện tư duy “dữ liệu hóa” cho những quyết định kinh doanh. Nhờ đó, chuyên viên phân tích dữ liệu có thể đưa ra những lời khuyên hữu ích cho doanh nghiệp. Nhà quản lý doanh nghiệp thì có hiểu cặn kẽ hơn giá trị của dữ liệu.
→ Tham khảo: Khóa học Thạc sĩ phân tích dữ liệu kinh doanh
Thời gian học linh động giúp những nhà quản lý hay những nhà phân tích dữ liệu muốn duy trì công tác vẫn có thể theo sát chương. Và người học sẽ được cấp bằng quốc tế chỉ trong 1 năm theo học, kể cả bạn lựa chọn học ở Việt Nam hay Thái Lan!
Hãy để lại thông tin bên dưới, trong thời gian sớm nhất, trường quản lý SOM-AIT sẽ liên hệ lại để tư vấn cụ thể chương trình và lịch học cho bạn!
Có thể bạn quan tâm:
- Tương Lai Ngành Phân Tích Dữ Liệu ở Việt Nam
- Các khóa học data analysis online cho người mới
