Phân tích dữ liệu kinh doanh hoạt động xử lý các tập dữ liệu để đưa ra các nhận xét và báo cáo về một vấn đề cụ thể. Từ đó, chủ doanh nghiệp sẽ có cơ sở để đánh giá hoặc vạch ra chiến lược phù hợp cho doanh nghiệp. Nếu anh/chị muốn tìm hiểu kỹ hơn về hoạt động phân tích dữ liệu kinh doanh thì hãy cùng Grant Thornton khám phá ở bài viết dưới đây nhé!
Thế nào là phân tích dữ liệu kinh doanh?
Phân tích dữ liệu kinh doanh là quá trình phân tích sâu một lượng lớn dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau, để từ đó các nhà quản trị có cơ sở đưa ra những dự đoán trong tương lai. Nói cách khác, phân tích dữ liệu kinh doanh là việc sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề chiến lược trong doanh nghiệp và tổ chức. Khi nói đến phân tích dữ liệu kinh doanh, chúng ta thường đề cập đến:
Tiếp nhận và xử lý dữ liệu kinh doanh được tích lũy từ quá khứ. Phân tích dữ liệu để xác định xu hướng, mô hình và nguyên nhân gốc rễ đằng sau mỗi xu hướng, thay đổi. Đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu đã phân tích.
[caption id="attachment_2264" align="aligncenter" width="800"]
Phân tích dữ liệu kinh doanh có vai trò quan trọng đối với nhà quản trị[/caption]
Các phương pháp phân tích dữ liệu trong kinh doanh cơ bản
Hiện nay có rất nhiều phương pháp phân tích dữ liệu kinh doanh, điển hình là 12 phương pháp cơ bản dưới đây.
Phương pháp phân tích miêu tả (Descriptive analysis)
Phân tích mô tả chính là điểm khởi đầu cho bất kỳ quá trình phân tích nào. Phương pháp này giúp anh/chị nắm bắt các vấn đề trong quá khứ bằng cách tổ chức và giải thích dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau. Từ đó, nó sẽ trở thành insights có giá trị cho doanh nghiệp của anh/chị.
Các ví dụ phổ biến nhất của phân tích mô tả là các loại báo cáo tài chính, báo cáo doanh thu, tình hình kinh doanh của công ty. Tất cả các số liệu này mô tả những gì đã xảy ra trong một doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định.
Phương pháp phân tích khám phá (Exploratory analysis)
Một số tác vụ được thực hiện với phân tích dữ liệu khám phá là tìm lỗi, khám phá dữ liệu, lập bản đồ cấu trúc dữ liệu, liệt kê các điểm bất thường... Do đó, đây là một bước quan trọng để đảm bảo anh/chị có bộ dữ liệu hoàn hảo vì nó tạo tiền đề cho các phân tích nâng cao hơn.
Phương pháp phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analysis)
Phân tích dữ liệu kinh doanh chẩn đoán sẽ cho anh/chị biết lý do một vấn đề nào đó xảy ra trong kinh doanh. Vì phương pháp này đào sâu vào dữ liệu để tìm thông tin chi tiết có giá trị. Phân tích chẩn đoán thường được thực hiện bằng các kỹ thuật như khám phá, chi tiết, khai thác dữ liệu và phân tích tương quan.
Phương pháp phân tích dự đoán (Predictive Analysis)
Các phương pháp dự đoán cho phép anh/chị phát hiện các xu hướng trong tương lai và các vấn đề tiềm ẩn trong dữ liệu của doanh nghiệp. Trong kinh doanh, bất kỳ ngành nào cũng có thể sử dụng phân tích dự đoán để giảm rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và tăng doanh thu.
Phương pháp phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis)
Về bản chất, phân tích đề xuất sẽ lấy toàn diện dữ liệu đó để dự đoán điều gì có thể xảy ra trong tương lai. Dựa vào kết quả phân tích mô phỏng từ dữ liệu trên anh/chị sẽ đề xuất các giải pháp phù hợp nhất cho doanh nghiệp.
Phương pháp phân tích cụm (Cluster analysis)
Phương pháp phân tích dữ liệu kinh doanh cụm là kỹ thuật nhóm một tập hợp các thành phần dữ liệu tương tự lại với nhau. Vì không có dữ liệu đích khi phân cụm nên phương pháp này thường được sử dụng để tìm các mẫu ẩn trong dữ liệu. Phương pháp này cũng được sử dụng để cung cấp ngữ cảnh cho một xu hướng hoặc tập dữ liệu.
[caption id="attachment_2265" align="aligncenter" width="800"]
Có rất nhiều phương pháp để phân tích dữ liệu kinh doanh[/caption]
Phương pháp phân tích theo nhóm (Cohort analysis)
Loại phương pháp phân tích dữ liệu này sử dụng dữ liệu lịch sử để kiểm tra và so sánh một phân khúc hành vi người dùng đã xác định. Sau đó, anh/chị có thể nhóm phân khúc này với các phân khúc khác có đặc điểm tương tự. Bằng cách sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu này, anh/chị có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu của người tiêu dùng.
Phương pháp phân tích hồi quy (Regression analysis)
Phân tích dữ liệu kinh doanh theo phương pháp phân tích hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử. Dựa trên dữ liệu này anh/chị sẽ hiểu giá trị của nó bị ảnh hưởng như thế nào khi một hoặc nhiều biến độc lập thay đổi hoặc giữ nguyên. Khi hiểu mối quan hệ của từng dữ liệu và cách chúng phát triển trong quá khứ, anh/chị có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai.
Ví dụ: Vào năm 2022, anh/chị đã thực hiện phân tích hồi quy về doanh số bán hàng của mình và phát hiện ra rằng các dữ liệu như chất lượng sản phẩm, thiết kế cửa hàng, dịch vụ khách hàng, chiến dịch tiếp thị… ảnh hưởng đến kết quả tổng thể của doanh nghiệp. Bây giờ, anh/chị muốn sử dụng phân tích hồi quy để phân tích dữ liệu và sẽ biết được dữ liệu nào trong số này đã thay đổi hoặc dữ liệu mới nào đã xuất hiện vào năm 2023.
Phương pháp phân tích mạng nơron (Neural networks)
Mạng nơron tạo cơ sở cho các thuật toán thông minh của học máy. Đây là một dạng phân tích dựa trên dữ liệu để hiểu cách bộ não con người xử lý thông tin chi tiết và dự đoán giá trị. Mạng nơron học hỏi từ mọi giao dịch dữ liệu, có nghĩa là chúng luôn phát triển và cải thiện theo thời gian.
Phương pháp phân tích nhân tố (Factor analysis)
Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng phương pháp phân tích nhân tố là một loại phân tích dữ liệu được sử dụng để mô tả sự khác biệt giữa dữ liệu được quan sát và dữ liệu không được quan sát tương quan về mặt số liệu có xác suất thấp hơn được gọi là nhân tố. Mục đích ở đây là khám phá dữ liệu tiềm ẩn độc lập để hợp lý hóa các phân đoạn dữ liệu cụ thể.
Phương pháp phân tích khai thác dữ liệu (Data mining)
Phương pháp phân tích này là thuật ngữ chung cho các chỉ số kỹ thuật và thông tin chi tiết về giá trị, hướng và bối cảnh bổ sung. Sử dụng phương pháp phân tích này sẽ giúp anh/chị khai thác dữ liệu nhằm xác định các mối quan hệ, mô hình dữ liệu và xu hướng rõ hơn.
Ứng dụng của phương pháp phân tích này thường được áp dụng để phân tích chứng khoán, phát hiện gian lận. Đồng thời, nó cũng phân tích doanh nghiệp hoặc phân tích giá trị trọn đời của khách hàng…
[caption id="attachment_2266" align="aligncenter" width="800"]
Phân tích dữ liệu kinh doanh giúp nhà quản trị có cơ sở để đánh giá và đưa ra chiến lược thông minh trong tương lai[/caption]
Phương pháp phân tích văn bản (Text analysis)
Phân tích văn bản là quá trình lấy một lượng lớn dữ liệu văn bản và sắp xếp nó theo cách giúp dễ quản lý hơn. Bằng cách thực hiện phân tích văn bản, anh/chị có thể làm sạch văn bản của mình một cách chi tiết để trích xuất dữ liệu thực sự liên quan đến doanh nghiệp. Đồng thời, anh/chị có thể sử dụng dữ liệu đó để phát triển thông tin chuyên sâu và hữu ích hơn.
Qua nội dung trên, Grant Thornton đã cùng anh/chị tìm hiểu về một số phương pháp phân tích dữ liệu kinh doanh. Khi doanh nghiệp phân tích dữ liệu kinh doanh hiệu quả, doanh nghiệp sẽ phát hiện được những sai lầm trong quá khứ để từ đó kịp thời điều chỉnh. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng sẽ nắm bắt được xu hướng của khách hàng để đưa ra những chiến lược phù hợp, phát triển doanh nghiệp. Vì vậy, nếu anh/chị đang muốn tìm một đơn vị cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu của doanh nghiệp chuyên nghiệp thì hãy truy cập website: http://localhost/ để tìm hiểu chi tiết nhé!
