Ngành Phân tích Dữ liệu đang là một trong những nghề Hot nhất và đang phát triển nhanh trên toàn thế giới. Theo phát triển, đang có rất nhiều công cụ dành cho việc Phân tích Dữ liệu – cả trả tiền và miễn phí. các công cụ đều ưu điểm, sức mạnh khác nhau và để lựa chọn ra công cụ tốt nhất là không hề đơn giản.

Trong bài biết này, mình sẽ giúp bạn chọn ra 5 công cụ tốt nhất dựa trên lượng người dùng và độ phổ biến. Nhưng trước khi đi đến với 5 công cụ này. Bạn cần hiểu rõ lý do vì sao phân tích dữ liệu lại ngày càng phát triển trong kinh doanh như vậy.

Phân tích dữ liệu là gì?

Trước tiên, chúng ta cần làm rõ khái niệm về Data Analysis – phân tích dữ liệu là gì? Nói một cách ngắn gọn, phân tích dữ liệu là quá trình chọn lọc dữ liệu; rồi sau đó tìm kiếm, thu thập thông tin quan trọng và tổng hợp số liệu dựa trên số lượng lớn các thông tin hỗn độn.

Bạn có thể hiểu theo cách đơn giản, đây là quá trình chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu có thể dùng được và đưa đến kết luận. Quy trình phân tích dữ liệu giờ đây, được tự động hóa thành quy trình và thuật toán để chuyển từ số liệu thô thành dữ liệu dùng được.

Kỹ thuật phân tích giúp chúng ta tổng hợp dữ liệu và đưa đến kết luận cuối cùng. Thông tin này có thể sử dụng để tối ưu hóa các quy trình và tăng hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp trong việc quản lý toàn bộ hệ thống.

Thực tế về khả năng ứng dụng dữ liệu

Trở lại thị trường Marketing & Sale tại Việt Nam trong mấy năm qua, một mặt thổi phồng quá mức về Big Data, Machine Learning (trong khi ứng dụng trong thực tế rất hạn chế), một mặt bị chán nản bởi nạn mua bán thông tin (rồi spam sms, email, messenger tràn lan)….Tuy nhiên có nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng Data Analytics rất thành công và tạo ra tăng trưởng vượt bậc. Ví dụ:

The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của tất cả khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch tại quán, app, đặt hàng online… từ đó đưa ra các chiến dịch marketing/sale cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng sản phẩm và từng thời điểm. Ví dụ sáng nay, Bình Thạnh âm u như sắp đổ mưa thì sẽ cần code gì cho thật “chill” và push tới nhóm nào trên app để ra được lượng đặt hàng tốt nhất. Việc đó dĩ nhiên không thể tự ngồi đoán bằng cơm.

Vì sao bạn nên hiểu về phân tích dữ liệu?

Đây là thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích khác nhau. Bất kỳ thông tin nào cũng cần kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc và sử dụng để cải thiện kết quả kinh doanh.

Ví dụ: Các xí nghiệp sản xuất thường phải dùng cách phân tích thủ công để kiểm tra các hoạt động của một dây chuyền sản xuất;

• Lên lịch sản xuất
• Thống kê số lượng hàng
• Kiểm tra hết hàng
• Sản xuất hàng mới Thì giờ đây các dữ liệu sẽ được công cụ phân tích làm toàn bộ, từ việc thống kê đến lên kế hoạch tiếp theo.

Tóm lại, quá trình phân tích luôn cần đến cho dù bạn đang làm lĩnh vực gì. Đặc điểm chung bạn phải tuân thủ theo các bước:

Bước đầu tiên:

• Xác định các yêu cầu dữ liệu hoặc cách để phân loại nhóm.
• Dữ liệu có thể được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính.
• Giá trị dữ liệu có thể là số hoặc nhóm được phân chia. Bước thứ hai: Là quá trình thu thập dữ liệu. Bạn có thể được thực hiện bước này từ nhiều nguồn khác nhau như:
• Mạng internet
• Picture
• Video
• Môi trường xung quanh
• Hoặc thông qua nhân sự. Sau khi dữ liệu được thu thập, bạn phải tổ chức để tổng hợp và phân tích. Thực hiện trên một bảng tính hoặc một dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê.

Bước cuối cùng: Kiểm tra lại toàn bộ số liệu đã được phân tích. Điều này có nghĩa là nó được kiểm tra và đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc lỗi không đầy đủ. Bước này giúp bạn sửa lại lỗi trước khi đi đến bước phân tích cuối cùng và ra quyết định.

Các loại số liệu cần phân tích

Dữ liệu phân tích được chia thành bốn loại cơ bản sau:

1. Descriptive analytics: Đây là quá trình phân tích dựa trên khoảng thời gian nhất định. Dựa trên số lượt xem trang, Doanh số tháng này…
2. Diagnostic analytics: Tập trung vào phân tích chuyên sâu, tại sao nó xảy ra. Điều này liên quan đến đầu vào dữ liệu và một vài giả thuyết. Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Chiến dịch tiếp thị có ảnh hưởng đến doanh số không?
3. Predictive analytics: Dự đoán điều gì xảy ra trong tương lai. Điều đó có gây ảnh hưởng tới doanh số cuối cùng? Có bao nhiêu mô hình dự báo kết quả?
4. Prescriptive analytics: Giúp bạn đưa đến kết luận quá trình hoạt động có đang thực sự hiệu quả.

Bạn có nên áp dụng phân tích dữ liệu trong kinh doanh?

Một số lĩnh vực đã áp dụng phân tích dữ liệu bao gồm ngành bán hàng, du lịch và khách sạn, bất động sản… nơi công việc chồng chéo mà không thể tổng hợp và xử lý nhanh chóng.

Thu thập dữ liệu khách hàng và tìm ra vấn đề để từ đó tìm ra cách khắc phục và đưa đến kết luận cuối cùng.

Các nhà bán lẻ thu thập và phân tích giúp họ xu hướng thị trường, giới thiệu sản phẩm và đề ra các chiến dịch mới tăng trưởng lợi nhuận. Ngày nay với sự phát triển của công nghệ, nhiều công cụ tối ưu đã được ra đời, tích hợp thu thập, phân tích và hợp nhất dữ liệu để thực hiện các chiến dịch marketing cá nhân hoá hiệu quả, đảm bảo dữ liệu đồng nhất, trong đó không thể không nhắc đến nền tảng dữ liệu khách hàng CDP (Customer Data Platform)

Top 5 công cụ tốt nhất cho nhà phân tích Dữ liệu

1. Excel

Excel nằm trong bộ công cụ văn phòng Microsoft Office gồm nhiều phần mềm hỗ trợ viết văn bản, thuyết trình, quản lý email hay bảng tính như Excel.

Phần mềm này giúp tạo ra các bảng tính, cùng các tính năng, công cụ hỗ trợ người dùng tính toán dữ liệu nhanh, chính xác với số lượng hàng triệu ô tính.

Điểm quan trọng:

• Là công cụ cơ bản và phổ biến nhất cho Phân tích Dữ liệu.
• Được sử dụng trong phân tích dữ liệu ở tất cả các ngành nghề.
• Có các tính năng phân tích nâng cao giúp mô hình hóa dữ liệu như thiết lập quan hệ tự động, giải pháp DAX, và nhóm thời gian.
• Dù bạn là một chuyên gia Sas, R hay Tableau, bạn vẫn cần Excel.

2. Power BI

Power BI là công cụ thực hiện các nghiệp vụ phân tích một cách nhanh chóng, đơn giản và trực quan dành cho tất cả mọi người.

Đối với các phòng ban nghiệp vụ, để sử dụng dữ liệu để định hướng các hoạt động kinh doanh phải cần một môi trường có thể phân tích và xử lý dưới dạng đồ họa

Tuy nhiên nhiều trường hợp, để làm được điều đó thì cần phải có kỹ năng và kiến thức lập trình, nên có rất nhiều yêu cầu phân tích, report gửi đến phòng IT hoặc phòng ban chuyên môn .

Các yêu cầu đó dù có được gửi sớm đi chăng nữa cũng không thể thực hiện phân tích được thực hiện ngay vì còn liên quan đến vấn đề nhân lực và thời gian, do vậy có thể dẫn đến sự chậm trễ của các hoạt động (quyết định) kinh doanh.

Mặt khác, Nếu chỉ report bằng excel dựa trên các ký tự và con số thì sẽ rất khó để đưa ra cái nhìn trực quan.

Hiện tại thì có rất nhiều tool phân tích dữ liệu được gọi là giải pháp BI (Business Intelligence). Trong đó Power BI là một công cụ BI được nhiều người kể cả trong nước cũng như quốc tế.

ƯU ĐIỂM:

• Có phiên bản miễn phí.
• Có thể tương tác với bất kì loại dữ liệu nào từ Excel, Data Warehouse cho tới Dữ liệu Website.
• Khả năng cập nhật Dữ liệu theo thời gian thực.
• Làm Dữ liệu trở nên trực quan bằng nhiều cách như Biểu đồ hay thậm chí là cả một Dashboard – Tốt hơn bất kỳ phần mềm mềm nào khác trên thị trường.
• Hệ thống xử lý Big Data của Power BI rất mạnh mẽ. Nguồn Dữ liệu cần phải được xử lý để có thể sử dụng hết sức mạnh của Power BI.

3. Python

Python là một ngôn ngữ lập trình scripting phổ biến và hết sức thú vị. Nó không phải ngôn ngữ có tốc độ thực thi nhanh như Assembly, C, C++…

Nó được chọn làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên để dạy cho những người chưa biết lập trình hoặc thanh thiếu niên. Google, Microsoft, và nhiều tập đoàn, công ty tin học sử dụng để vận hành hệ thống dịch vụ của mình.

Các nhà nghiên cứu khóa học, nhà phân tích dữ liệu lớn cũng thích sử dụng Python cho công việc của mình, vì nó được việc, không màu mè, học nhanh, dùng luôn.

ƯU ĐIỂM

• Được đánh giá là dễ học, dễ viết, dễ duy trì và được cung cấp dưới dạng Mã nguồn mở (Miễn phí).
• Có những thư viện học máy (Machine learning) tốt như: Scikitlearn, Theano, Tensorflow và Keras.
• Khả năng thu thập trên nhiều nền tảng như SQL server, tập liệu MongoDB, JSON.
• Xử lý Dữ liệu dạng Văn bản rất tốt.

4. SAS

Đây là một trong những bộ chương trình chuyên dụng phục vụ cho xử lý và phân tích số liệu thống kê rất thông dụng trên thế giới. SAS rất mạnh trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, cho phép người sử dụng thao tác dữ liệu hầu như với mọi cách có thể. SAS cũng đưa vào thủ tục Proc sql cho phép thực hiện mọi câu hỏi Sql (Structured query language) trên file dữ liệu.

ƯU ĐIỂM

• Là môi trường dành cho Lập trình và Ngôn ngữ Thao tác Dữ liệu (Data manipulation) dẫn đầu trong ngành Phân tích Dữ liệu.
• Dễ dàng kết nối, quản trị và phân tích số liệu từ bất kỳ nguồn Dữ liệu nào.
• Có nhiều modules cho web, mạng xã hội và phân tích marketing, hiện đang được sử dụng rộng rãi cho việc hồ sơ hóa khách hàng tiềm năng.
• Có khả năng về dự đoán hành vi, quản lý và tối ưu hóa giao tiếp.

5. KNIME

KNIME được biết đến là phần mềm chuyên cung cấp các tính năng phân tích, khai thác dữ liệu và tổ chức công việc theo cấu trúc nhất định theo giao diện chuyên nghiệp, trực quan hóa.

Công cụ này hỗ trợ hơn +1000 module và khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu như XML, JSON, hình ảnh, tài liệu, v.v.

Bên cạnh đó KNIME còn hỗ trợ khả năng tổng hợp dữ liệu và trình bày phân tích dưới các dạng bảng biểu, đồ thị, bản đồ.

>>> Đọc thêm:

KHOÁ HỌC TRUY VẤN VÀ THAO TÁC DỮ LIỆU SQL TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO

KHÓA HỌC POWER BI - PHÂN TÍCH VÀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU

KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP

LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU

DATA ENGINEER LÀ GÌ? CÔNG VIỆC CHÍNH CỦA DATA ENGINEER? CÁC KỸ NĂNG CẦN THIẾT