Phân tích dữ liệu, Data Analytics là gì

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình xác định, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích và có ý nghĩa. Dữ liệu sau đó được tạo thành một câu chuyện thông qua các báo cáo để phân tích nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định quan trọng.

Kể chuyện thông qua Phân tích dữ liệu

Khi thế giới trở nên theo hướng dữ liệu hơn, kể chuyện thông qua phân tích dữ liệu đang trở thành một thành phần và khía cạnh quan trọng của các doanh nghiệp lớn và nhỏ. Đó là lý do mà các tổ chức tiếp tục thuê các nhà phân tích dữ liệu.

Các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu đưa ra quyết định dựa trên câu chuyện mà dữ liệu của họ kể và trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, dữ liệu không được sử dụng hết tiềm năng, một thách thức mà hầu hết các doanh nghiệp phải đối mặt.

Phân tích dữ liệu là một khía cạnh quan trọng của tất cả các tổ chức để giúp xác định yếu tố tác động đến hoạt động kinh doanh của họ, bao gồm đánh giá tình cảm của khách hàng, thực hiện nghiên cứu thị trường và sản phẩm cũng như xác định xu hướng hoặc các thông tin chi tiết khác về dữ liệu.

Các loại phân tích dữ liệu

Trong khi quá trình phân tích dữ liệu tập trung vào các nhiệm vụ làm sạch, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu, không nên đánh giá thấp khái niệm phân tích dữ liệu và tầm quan trọng của nó đối với hoạt động kinh doanh. Để phân tích dữ liệu, các thành phần cốt lõi của phân tích được chia thành các loại sau:

• Desciptive Analytics – Phân tích mô tả
• Diagnostic Analytics – phân tích chuẩn đoán
• Predictive Analytics – Phân tích dự đoán
• Prescriptive Analytics – Phân tích khuyến nghị
• Cognitive Analytics – Phân tích nhận thức

Descriptive analytics - Phân tích mô tả dữ liệu

Phân tích mô tả giúp trả lời các câu hỏi về những gì đã xảy ra dựa trên dữ liệu lịch sử.

Các kỹ thuật phân tích mô tả tóm tắt các bộ dữ liệu lớn để mô tả kết quả cho các bên liên quan.

Bằng cách phát triển các chỉ số hiệu suất chính (KPI), các chiến lược này có thể giúp theo dõi sự thành công hay thất bại của các mục tiêu chính. Các chỉ số như lợi tức đầu tư (ROI) được sử dụng trong nhiều ngành và các chỉ số chuyên biệt được phát triển để theo dõi hiệu suất trong các ngành cụ thể.

Một ví dụ về phân tích mô tả là tạo báo cáo để cung cấp cái nhìn về dữ liệu tài chính và bán hàng của một tổ chức.

Diagnostic analytics - Phân tích chuẩn đoán

Phân tích chẩn đoán giúp trả lời các câu hỏi về lý do tại sao các sự kiện xảy ra.

Các kỹ thuật phân tích chẩn đoán bổ sung cho phân tích mô tả cơ bản và chúng sử dụng những phát hiện từ phân tích mô tả để khám phá nguyên nhân của những sự kiện này. Sau đó, các chỉ số hiệu suất được nghiên cứu sâu hơn để khám phá lý do tại sao những sự kiện này được cải thiện hoặc trở nên tồi tệ hơn.

Nói chung, quá trình này xảy ra theo ba bước:

• Xác định các điểm bất thường trong dữ liệu. Những điểm bất thường này có thể là những thay đổi không mong muốn trong một chỉ số hoặc một thị trường cụ thể.
• Thu thập dữ liệu liên quan đến những điểm bất thường này.
• Sử dụng các kỹ thuật thống kê để khám phá các mối quan hệ và xu hướng giải thích những bất thường này.

Predictive analytics - Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán giúp trả lời các câu hỏi về những gì sẽ xảy ra trong tương lai.

Các kỹ thuật phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định xu hướng và xác định xem chúng có khả năng tái diễn hay không. Các công cụ phân tích dự đoán cung cấp cái nhìn sâu sắc có giá trị về những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Các kỹ thuật bao gồm nhiều kỹ thuật thống kê và học máy như mạng nơ-ron, cây quyết định và hồi quy.

Prescriptive analytics - Phân tích khuyến nghị hành động

Phân tích khuyến nghị giúp trả lời các câu hỏi về những hành động nào cần được thực hiện để đạt được mục tiêu.

Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ phân tích dự đoán, các tổ chức có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Kỹ thuật này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt khi đối mặt với sự không chắc chắn. Các kỹ thuật phân tích mô tả dựa trên các chiến lược học máy để tìm các mẫu trong tập dữ liệu lớn. Bằng cách phân tích các quyết định và sự kiện trong quá khứ, tổ chức có thể ước tính khả năng xảy ra các kết quả khác nhau.

Cognitive analytics - Phân tích nhận thức

Phân tích nhận thức cố gắng rút ra các suy luận từ dữ liệu và mẫu hiện có, đưa ra kết luận dựa trên cơ sở kiến thức hiện có và sau đó thêm những phát hiện này trở lại cơ sở kiến thức cho các suy luận trong tương lai, một vòng phản hồi tự học.

Phân tích nhận thức giúp bạn tìm hiểu điều gì có thể xảy ra nếu hoàn cảnh thay đổi và xác định cách bạn có thể xử lý những tình huống này.

Phân tích nhận thức hiệu quả phụ thuộc vào các thuật toán học máy và sẽ sử dụng một số khái niệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu các nguồn dữ liệu chưa được khai thác trước đây, chẳng hạn như nhật ký hội thoại của trung tâm cuộc gọi và đánh giá sản phẩm.

Ví dụ