1. Phân tích dữ liệu là gì ?
1.1 Định nghĩa
Phân tích dữ liệu (data analytics) là quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu tìm ra thông tin hữu ích, đưa ra kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định. Quá trình này bao gồm nhiều kỹ thuật và phương pháp từ các ngành như thống kê, trí tuệ nhân tạo, và khoa học máy tính. Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ kinh doanh, y tế, giáo dục đến khoa học xã hội và môi trường.
1.2 Các loại phân tích dữ liệu thường gặp
Phân tích dữ liệu có thể được chia thành bốn loại chính. Mỗi loại phục vụ một mục đích cụ thể và sử dụng các phương pháp khác nhau:
A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics):
- Mục tiêu: Cung cấp một cái nhìn tổng quan về dữ liệu hiện tại hoặc quá khứ để hiểu những gì đã xảy ra.
- Phương pháp: Sử dụng các thống kê cơ bản như trung bình, tần số, và tỷ lệ phần trăm.
- Ví dụ: Báo cáo doanh thu hàng tháng, số lượng khách hàng mới trong một quý.
B. Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analytics):
- Mục tiêu: Tìm hiểu nguyên nhân và mối quan hệ giữa các sự kiện.
- Phương pháp: Phân tích tương quan, hồi quy và các kỹ thuật khoan sâu (drill-down analysis).
- Ví dụ: Phân tích nguyên nhân doanh số giảm trong một giai đoạn cụ thể.
C. Phân tích dự báo (Predictive Analytics):
- Mục tiêu: Dự đoán các sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại và quá khứ.
- Phương pháp: Sử dụng các mô hình dự báo, học máy (machine learning), và phân tích chuỗi thời gian.
- Ví dụ: Dự báo doanh số trong năm tới, dự đoán nhu cầu hàng hóa trong mùa lễ hội.
D. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics):
- Mục tiêu: Đề xuất các hành động cụ thể dựa trên dữ liệu phân tích để đạt được mục tiêu kinh doanh.
- Phương pháp: Tối ưu hóa, mô phỏng, và các thuật toán quyết định.
- Ví dụ: Đề xuất chiến lược tiếp thị mới, xác định lộ trình vận chuyển hiệu quả nhất.
2. Quy trình 7 bước phân tích dữ liệu chuẩn chỉnh
Bước 1: Hiểu rõ bài toán kinh doanh
Bước đầu tiên trong quy trình là hiểu rõ bài toán kinh doanh. Dù ở vị trí nào, bạn cần đặt mình vào vị trí của người chủ doanh nghiệp. Đặt ra các câu hỏi như: “Mục tiêu cần đạt là gì? Doanh thu, lợi nhuận hay tỷ lệ chuyển đổi? Ai là stakeholders và ai sẽ bị ảnh hưởng bởi phân tích này?”. Quan trọng là phải hiểu đối tượng của bài phân tích. Từ đó điều chỉnh các yêu cầu, phạm vi dự án và kết quả mong muốn ngay từ đầu.
Đặc biệt, đối với các nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề, thường bỏ qua bước này và nhảy ngay vào dữ liệu để phân tích vấn đề. Điều này có thể dẫn đến việc phân tích chệch khỏi mục tiêu kinh doanh. Ví dụ, một doanh nghiệp thời trang từng nhận được phân tích tập trung vào tăng trưởng doanh số. Nhưng lại bị lỗ do không điều chỉnh chiến lược giá và vận hành. Doanh nghiệp này lỗ tới 200 triệu mỗi tháng mà không biết. Trường hợp này cho thấy, điều chỉnh vận hành để có lợi nhuận quan trọng hơn tăng trưởng doanh số.
Bài học rút ra là phải đảm bảo hiểu rõ mục tiêu và kết quả của việc phân tích. Chúng phải gắn liền với mục tiêu của doanh nghiệp. Hãy làm điều này đầu tiên trước khi bắt tay vào xử lý dữ liệu.
Bước 2: Xây dựng kế hoạch đo lường
Bước 2 trong quy trình phân tích dữ liệu là xây dựng kế hoạch đo lường. Đây là phần chi tiết của việc hiểu rõ bài toán kinh doanh ở bước 1. Ở bước này, chúng ta sẽ thiết kế lộ trình phân tích. Đảm bảo các chỉ số và KPI đo lường phải gắn liền với kết quả mong muốn và mục tiêu kinh doanh.
Chúng ta cần xác định rõ nguồn dữ liệu, thời gian lấy dữ liệu và phương pháp đo lường. Kế hoạch chi tiết này giúp tất cả các bên liên quan hiểu rõ các khía cạnh của vấn đề. Sử dụng cùng một bộ dữ liệu và tiêu chuẩn đo lường. Chia sẻ định hướng chung về định nghĩa của sự thành công trong dự án phân tích kinh doanh.
Quan trọng nhất là bạn cần đặt ba câu hỏi chính:
- Thế nào là một dự án phân tích thành công?
- Những số liệu nào sẽ giúp định lượng sự thành công?
- Tôi cần dữ liệu gì để phân tích và theo dõi KPI?
Bước 3: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu
Ở bước này, thu thập và chuẩn bị dữ liệu nghe có vẻ đơn giản nhưng lại rất quan trọng. Phân tích chỉ chính xác khi dữ liệu đầu vào có chất lượng. Bạn sẽ nhận ra rằng cần rất nhiều thời gian để xây dựng sự tin tưởng từ doanh nghiệp. Nhưng chỉ vài giây để đánh mất niềm tin đó nếu bạn xử lý dữ liệu sai và không kiểm tra kỹ trước khi phân tích. Xử lý dữ liệu sai sẽ dẫn đến KPI và phân tích sai. Làm các bên liên quan mất niềm tin và danh tiếng của bạn bị ảnh hưởng. Mà danh tiếng rất quan trọng trong công việc!
Do đó, hãy đảm bảo thu thập, xử lý dữ liệu thật kỹ trước khi đi đến bước tiếp theo. Câu nói “80% công việc phân tích dữ liệu nằm ở phần xử lý dữ liệu” cho thấy mức độ quan trọng và thời gian cần thiết của nó.
Để làm tốt công việc này, bạn cần kỹ năng và kỹ thuật quản lý chất lượng dữ liệu. Cũng như tự động hóa quy trình ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải dữ liệu). Trong quá trình chuẩn bị dữ liệu, hãy liên tục đặt các câu hỏi như: Có vấn đề về chất lượng dữ liệu cần điều chỉnh không (ô trống, dữ liệu mất, ngoại lai)? Có cần thực hiện mô hình hóa hoặc chuyển đổi dữ liệu trước khi phân tích không? Đảm bảo dữ liệu sạch, chính xác và đầy đủ là yếu tố then chốt để tiếp tục với các bước phân tích tiếp theo.
Bước 4: Hiểu rõ về dữ liệu
Một lỗi phổ biến khi bắt đầu xử lí dữ liệu là không hiểu rõ bộ dữ liệu đang có. Việc hiểu rõ dữ liệu bao gồm biết phạm vi dữ liệu (thời gian từ ngày nào đến ngày nào), cấu trúc dữ liệu (các cột và hàng, loại thông tin trong từng cột). Thực hiện các thống kê mô tả như phạm vi, trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, và phương sai. Quan trọng là phải biết trực quan hóa dữ liệu qua các histograms, box plots để nhận diện vấn đề.
Ngoài việc nắm rõ dữ liệu, cần có kiến thức chuyên ngành (domain knowledge) để chuẩn bị dữ liệu và đo lường các chỉ số phù hợp. Ví dụ, khi xử lý dữ liệu marketing hay website thương mại điện tử, cần hiểu các khái niệm như:
- Bounce rate (tỷ lệ thoát trang)
- ROAS (tỷ lệ hoàn vốn chi tiêu quảng cáo)
- Cart abandonment rate (tỷ lệ từ bỏ giỏ hàng)
Hiểu rõ các khái niệm này giúp đưa ra phân tích và insights chính xác. Trước khi chuyển sang bước tiếp theo, cần trả lời ba câu hỏi chính:
- Mỗi dòng record trong dữ liệu đại diện cho điều gì?
- Các trường thông tin nào sẽ được dùng để phân tích?
- Có các khái niệm hay chỉ số quan trọng nào trong ngành chưa rõ không?
Khi các câu hỏi này đã được giải đáp, bạn đã sẵn sàng cho bước 5: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Bước 5: Phân tích và trực quan hoá dữ liệu
Cuối cùng, chúng ta đến phần thú vị nhất: phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Đây là bước mà dữ liệu từ những con số khô khan được chuyển thành câu chuyện hấp dẫn về bài toán kinh doanh.
Nếu bạn quan tâm đến nghiên cứu về bộ não con người, thì bạn sẽ từng nghe não bộ của chúng ta không giỏi nhớ các dữ liêu trong bảng tính. Thay vào đó sẽ nhớ lâu hơn và phân tích, hiểu được các thông tin phức tạp hơn thông qua hình ảnh và các mô hình có các patterns rõ ràng. Vì vậy, dùng hình ảnh để kể câu chuyện chắc chắn sẽ giúp cho insights và đề xuất đưa ra của mình có ảnh hưởng mạnh đến người xem hơn.
Trước khi thực hiện phân tích và trực quan hóa, cần trả lời ba câu hỏi quan trọng:
- Loại dữ liệu nào đang được phân tích hoặc trực quan hóa? Dữ liệu địa lý hay chuỗi thời gian? Loại dữ liệu xác định phương pháp và loại insights có thể rút ra.
- Xu hướng hoặc mô hình nào cần được truyền đạt? So sánh, tỷ lệ tương quan, hay mối quan hệ giữa các yếu tố? Hiểu rõ ý định truyền đạt sẽ giúp lựa chọn biểu đồ phù hợp.
- Đối tượng mục tiêu của phân tích là ai? CEO, cấp quản lý, hay đồng nghiệp? Đối tượng người xem ảnh hưởng đến cách trình bày, mức độ chi tiết của dữ liệu.
Cần nhớ rằng việc trực quan hóa dữ liệu sau khi phân tích là cần thiết để kể một câu chuyện rõ ràng. Tạo ra tác động hiệu quả đối với người xem.
Bước 6: Phát triển insights từ dữ liệu
Bước phát triển insights từ dữ liệu là giai đoạn quan trọng, đầy thách thức trong quy trình phân tích. Nhiều Analyst mới thường tập trung vào phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Nhưng gặp khó khăn khi chuyển đổi dữ liệu thành insights có giá trị. Điều này giống như việc hoàn thành một cuộc marathon nhưng không thể về đích. Do đó, hãy luôn nhớ rằng: “Bạn không được trả tiền để làm phân tích dữ liệu! Bạn được trả tiền để cung cấp insights từ dữ liệu để tạo ra các động lớn lao đến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp“
Tuy đơn giản về lý thuyết, nhưng thực tế đòi hỏi tư duy dữ liệu bài bản và kỹ năng phân tích sâu sắc.
Ba câu hỏi quan trọng cần xem xét trong bước này là:
- Những bài học quan trọng nào có thể rút ra từ dữ liệu đã phân tích?
- Làm thế nào để sử dụng insights nhằm tác động đến kết quả thực tế?
- Cách thuyết phục các bên liên quan hành động ngay lập tức là gì?
Mastering kỹ năng này sẽ giúp bạn trở thành một nhà phân tích dữ liệu xuất sắc. Từ đó tạo ra ảnh hưởng lớn đối với doanh nghiệp, đạt được thành công trong sự nghiệp, cuộc sống.
Bước 7: Đo lường, kiểm tra và tối ưu
Chúc mừng bạn đã hoàn thành bài phân tích, tìm ra insights và đề xuất khuyến nghị cùng kế hoạch đo lường chi tiết. Tuy nhiên, để hoàn tất quy trình này, cần thực hiện bước cuối cùng: Đo lường, kiểm tra và tối ưu hóa.
Ở bước này, bạn cần theo dõi và đo lường các thay đổi KPI trước và sau khi áp dụng các đề xuất. Định lượng tác động của công việc (nếu có thể bằng $$$) giúp chứng minh giá trị bạn đã mang lại cho doanh nghiệp. Đồng thời nâng cao danh tiếng và tạo cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp.
Cuối cùng, hãy liên tục tìm kiếm cơ hội để thử nghiệm và tối ưu hóa các chiến lược. Từ đó nhằm cải thiện và phát triển kỹ năng phân tích.
Ba câu hỏi quan trọng cần nhớ trong bước này là:
- Những đề xuất này có mang lại kết quả doanh nghiệp mong muốn không?
- Bài phân tích đã tạo ra giá trị hữu ích nào cho doanh nghiệp?
- Phân tích này có thể cung cấp thông tin cho các thử nghiệm hoặc tối ưu hóa cách thức kinh doanh trong tương lai không?
3. Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong thế giới hiện đại. Nơi mà lượng thông tin và dữ liệu ngày càng tăng. Sự quan trọng của ngành này thể hiện rõ trong nhiều khía cạnh:
3.1 Hỗ trợ quyết định chiến lược:
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định chính xác hơn. Từ việc xác định thị trường mục tiêu đến việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Ví dụ, Netflix sử dụng dữ liệu người dùng để quyết định đầu tư vào các nội dung phim và chương trình truyền hình mới.
- Đo lường hiệu quả: Phân tích dữ liệu giúp các tổ chức đo lường và đánh giá hiệu quả của các chiến lược kinh doanh, chiến dịch tiếp thị và hoạt động vận hành.
3.2 Tối ưu hóa quy trình và hoạt động:
- Cải thiện hiệu suất: Bằng cách phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể nhận diện các nút thắt cổ chai và cơ hội cải thiện trong quy trình làm việc. Từ đó tăng năng suất và hiệu quả.
- Giảm chi phí: Phân tích dữ liệu giúp xác định các khu vực lãng phí và cơ hội tiết kiệm chi phí. Ví dụ, Amazon sử dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình giao hàng và quản lý kho hàng.
3.3 Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng:
- Hiểu rõ khách hàng: Phân tích dữ liệu khách hàng giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng. Từ đó cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn. Ví dụ, Spotify sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa danh sách phát nhạc cho từng người dùng.
- Tăng sự hài lòng và trung thành: Bằng cách cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa và dịch vụ tốt hơn, các doanh nghiệp có thể tăng sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
3.4 Dự đoán xu hướng và hành vi:
- Dự báo tương lai: Phân tích dữ liệu dự báo giúp các tổ chức dự đoán xu hướng thị trường, nhu cầu sản phẩm và biến động kinh doanh. Từ đó chuẩn bị và phản ứng kịp thời.
- Phát hiện sớm rủi ro: Phân tích dữ liệu giúp nhận diện các dấu hiệu cảnh báo sớm và các rủi ro tiềm ẩn. Từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa.
3.5 Nâng cao năng lực cạnh tranh:
- Đổi mới và sáng tạo: Phân tích dữ liệu giúp nhận diện các cơ hội đổi mới và phát triển sản phẩm, dịch vụ mới. Từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường. Ví dụ, Google sử dụng dữ liệu để liên tục cải tiến các sản phẩm và dịch vụ của mình.
- Thông tin thị trường: Phân tích dữ liệu giúp các doanh nghiệp theo dõi và phân tích hoạt động của đối thủ cạnh tranh. Từ đó xây dựng chiến lược cạnh tranh hiệu quả.
3.6 Nâng cao năng lực tổ chức:
- Đào tạo và phát triển: Phân tích dữ liệu nhân sự giúp các tổ chức xác định nhu cầu đào tạo và phát triển kỹ năng của nhân viên. Từ đó xây dựng các chương trình đào tạo phù hợp.
- Quản lý tài năng: Dữ liệu giúp các tổ chức quản lý tài năng một cách hiệu quả hơn, từ việc tuyển dụng, đào tạo đến giữ chân nhân tài.
4. Phần kết
Phân tích dữ liệu cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiện trạng và hiệu quả của các hoạt động. Bên cạnh đó giúp dự đoán tương lai và đưa ra các quyết định chiến lược. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, khả năng sử dụng dữ liệu hiệu quả là một yếu tố quan trọng. Giúp các tổ chức đạt được thành công và phát triển bền vững, giúp bạn phát triển được tối đa năng lực của bản thân. Trở thành một trong những nhân sự có vai trò quan trọng trong doanh nghiệp.
Việc trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp đòi hỏi bạn phải trang bị cho mình nhiều kỹ năng từ chiến lược, kỹ thuật đến giao tiếp. Ngoài việc nắm vững lộ trình một Data Analyst cần học, lựa chọn trung tâm đào tạo uy tín, chất lượng cũng giúp bạn có thể đi đúng và nhanh hơn trên con đường này. Các khóa học từ ACE Academy: “Think like a Data Analyst”, Excel Business and Finance, “Data Analytics in Power BI” sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc, tiến xa trong sự nghiệp.
Bắt đầu hành trình chinh phục dữ liệu của bạn ngay hôm nay với các khoá học ACE Academy! Nơi không chỉ học tập kiến thức suông, mà còn trải nghiệm các case study thực tế. Rèn luyện kỹ năng thực chiến cần thiết để chinh phục thế giới dữ liệu.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc muốn biết thêm thông tin về các khóa học, đừng ngần ngại liên hệ với ACE. Bọn mình luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn, giúp bạn tự tin bước vào thế giới dữ liệu tiềm năng.
