Từ xa xưa, con người đã sử dụng phân tích dữ liệu (Data Analytics) để theo dõi trong sản xuất nông nghiệp, phát triển dân số và các hoạt động kinh tế. Ví dụ, người nông dân cổ đại đã sử dụng kinh nghiệm của mình để dự đoán thời tiết và mùa vụ dựa trên quan sát các dấu hiệu tự nhiên như hình dáng của mây, hướng gió, và thái độ của động vật. Đến thế kỷ 17 và 18 sự phát triển của các phương pháp thống kê đã cung cấp nền tảng cho các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại. Vậy phân tích dữ liệu là gì?
KHÁI NIỆM
Phân tích dữ liệu là quá trình điều tra, kiểm tra, xử lý thông tin từ các tập dữ liệu để tìm ra mô hình, xu hướng và thông tin hữu ích khác, từ đó đưa ra các kết luận có ý nghĩa, hỗ trợ quyết định trong nghiên cứu, kinh doanh hay nhiều lĩnh vực khác. Quy trình phân tích dữ liệu có thể bao gồm các bước sau:
1. Thu thập dữ liệu (Data Collection): là bước đầu tiên, nơi mà dữ liệu được thu thập từ các nguồn thông tin khác nhau
2. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): loại bỏ dữ liệu nhiễu, thiếu sót, hay không chính xác để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu
3. Xử lý dữ liệu (Data processing): chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp và tạo các biến mới nếu cần thiết
4. Khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis): phân tích mô tả để hiểu sâu hơn về phân phối, xu hướng, và mối liên quan giữa các biến
5. Mô hình hoá dữ liệu (Data Modeling): Sử dụng các phương pháp thống kê, máy học hay các kỹ thuật khác để xây dựng mô hình dự đóan hay mô tả dữ liệu
6. Đánh giá và hiệu chỉnh mô hình: kiểm tra độ chính xác của mô hình và điều chỉnh nó nếu cần thiết để tối ưu hoá hiệu suất
7. Trình bày và báo cáo kết quả: trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu thông qua các dashboard, bảng biểu, đồ thị, hình ảnh…
ỨNG DỤNG CỦA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Dữ liệu có ở mọi nơi và dù có nhận ra hay không thì chúng ta vẫn đang sử dụng dữ liệu trong đời sống hàng ngày như: ước lượng nước để nấu cơm, kiểm tra thời tiết trước khi ra ngoài để mặc quần áo phù hợp… Ví dụ trong ngành y học, dữ liệu từ các hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y tế… có thể được phân tích để theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, phát hiện các bệnh sớm và dự đoán kết quả điều trị. Phân tích dữ liệu cũng được sử dụng để tối ưu hóa quy trình thăm khám bệnh nhân và việc sử dụng thiết bị y tế, cải thiện dịch vụ chăm sóc sức khỏe, giảm chi phí dịch vụ y tế.
Các ứng dụng của phân tích dữ liệu ngày càng mở rộ và quan trọng trong mọi lĩnh vực, ngành nghề giúp tổ chức và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về môi trường hoạt động của mình và đưa ra quyết định hiệu quả dựa trên thông tin chính xác và chi tiết. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của phân tích dữ liệu:
1. Quản lý Kinh doanh:
– Dự báo doanh số bán hàng và xu hướng thị trường
– Xây dựng kế hoạch, đánh giá, tối ưu hiệu suất kinh doanh theo địa lý, phân khúc, sản phẩm…
2. Marketing:
– Nghiên cứu, phát triển sản phẩm và định giá
– Phân tích dữ liệu khách hàng để xây dựng chiến lược nội dung và điểm chạm marketing phù hợp
– Triển khai marketing cá nhân hoá và tự động
– Đo lường, phân tích, báo cáo và tối ưu hiệu quả hoạt động marketing
3. Y tế và Dược học:
– Dự đoán và theo dõi bùng phát bệnh
– Phân tích dữ liệu lâm sàng để hỗ trợ quyết định lâm sáng và nghiên cứu y học
4. Tài chính và Ngân hàng:
– Dự báo thị trường tài chính và đánh giá rủi ro
– Phân tích hành vi khách hàng để cải thiện dịch vụ tài chính và quản lý rủi ro tín dụng
5. Giáo dục
– Đánh giá hiệu suất học sinh và giáo viên
– Tối ưu hoá kế hoạch học và chương trình đào tạo
6. Chính trị và Xã hội:
– Dự đoán và đánh gía các xu hướng xã hội và chính trị
– Phân tích dữ liệu cử tri để đưa ra các chiến lược chính trị
7. Công nghiệp và Sản xuất:
– Tối ưu hoá quy trình sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng
– Dự đoán lỗi sản xuất và bảo dưỡng dựa trên dữ liệu cảm biến
8. Du lịch và dịch vụ:
– Tối ưu hoá giá vé và dịch vụ du lịch dựa trên xu hướng người dùng
– Phân tích đánh giá khách hàng để cải thiện chất lượng dịch vụ
KẾT LUẬN
Một tổ chức không có năng lực phân tích dữ liệu cũng giống như lái một chiếc xe hơi không được trang bị hệ thống điều khiển trung tâm giúp hiển thị, kiểm soát các thông tin hành trình. Trong thời đại số và môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt, các doanh nghiệp ngày càng coi trọng và đầu tư cho công tác phân tích dữ liệu.
Nếu doanh nghiệp của bạn đang cần giải quyết các bài toán kinh doanh hay tăng trưởng nhưng gặp các thách thức về phân tích dữ liệu, hãy cho LEAD CONSULTING biết các trăn trở đó. Các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) trình độ quốc tế cùng những chuyên gia nhiều năm kinh nghiệm từ các lĩnh vực khác nhau của chúng tôi sẽ đồng hành và hỗ trợ doanh nghiệp tìm ra đáp số hài lòng nhất.
Liên hệ với chúng tôi tại đây!
