English below

Việc quyết định phương pháp đầu tư kinh doanh của công ty là một vấn đề khá phức tạp, đặc biệt khi bạn không chắc chắn những yếu tố nào cần dựa vào chỉ tiêu doanh thu, đánh giá của khách hàng, phản hồi nhóm hoặc thậm chí là cảm nhận từ chính bạn.

Một phương pháp phát triển kinh doanh mới nổi – phân tích dữ liệu, đây là cách để giải quyết vấn đề trong kinh doanh bằng cách cung cấp các nguồn dữ liệu và những thông tin cụ thể chính xác giúp các bên liên quan đưa ra các quyết định lớn.

Với chiến lược phân tích dữ liệu phù hợp, doanh nghiệp của bạn có thể không chỉ bắt đầu theo dõi dữ liệu lịch sử mà còn đưa ra quyết định dựa trên thực tế về cách đầu tư nguồn lực của công ty với mục tiêu cuối cùng là cải thiện lợi nhuận của doanh nghiệp.

Định nghĩa phân tích dữ liệu

Mỗi công ty lại nhận định phân  tích dữ liệu khác nhau. Một số công ty nghĩ đơn giản là thu thập dữ liệu là phân tích dữ liệu và những công ty khác có thể hình dung đó là biểu thị trực quan của dữ liệu. Mặc dù đây là những phần quan trọng nhưng chúng chỉ bao gồm một phần của phân tích dữ liệu.

Với kinh nghiệm của trên nhiều lĩnh vực, chúng tôi cho rằng phân tích dữ liệu là việc các công ty và tổ chức thu thập dữ liệu liên quan đến khách hàng qua quá trình kinh doanh, qua kinh tế thị trường, qua truyền thông xã hội, qua kinh nghiệm thực tế và hơn thế nữa. Dữ liệu bao hàm cả dữ liệu nội bộ và dữ liệu bên ngoài, dữ liệu này thường có sẵn công khai.

Toàn bộ dữ liệu này được gọi là “dữ liệu lớn” (Big Data)

Chúng được phân tích, sau đó, thông tin chi tiết được thu thập từ việc xử lý dữ liệu đã thu thập. Những hiểu biết này sẽ là công cụ sắc bén trong việc tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị, nâng cao hiệu quả hoạt động và phản hồi nhanh hơn với xu hướng thị trường mới nổi nhằm duy trì lợi thế cạnh tranh – tất cả đều có mục tiêu cuối cùng là tăng doanh thu kinh doanh và thúc đẩy hiệu quả kinh doanh.

Tại sao chúng ta cần phải phân tích dữ liệu lớn?

Phân tích dữ liệu được xác định bằng cách sử dụng các sự kiện để hiểu điều gì đang xảy ra và cách đầu tư một cách thích hợp các nguồn lực, chẳng hạn như tiền bạc, nhân viên, thời gian và sản phẩm. Khi đưa vào sử dụng một cách chính xác và có hệ thống, dữ liệu lớn sẽ giúp – hoặc thậm chí ra lệnh – đưa ra phương án phù hợp cho việc doanh nghiệp đầu tư nguồn lực để giải quyết vấn đề.

Nhưng tại sao chúng ta cần phải phân tích dữ liệu; chúng ta không thể tìm thấy thông tin này theo những cách khác?

Trong một số trường hợp, dữ liệu có thể nhấn mạnh điều gì đó mà chúng ta đã từng thấy trường hợp tương tự. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn một cách chiến lược, doanh nghiệp sẽ bắt đầu hiểu được vấn đề đang nằm ở đâu, vấn đề đó mức đột như thế nào và tại sao chúng lại xảy ra.

Phân tích dữ liệu giúp việc xem và hiểu những gì đang diễn ra nhanh hơn và dễ dàng hơn – thường trong khoảng thời gian gần. Khi mà doanh nghiệp nhận ra một vấn đề nhanh hơn, doanh nghiệp càng có thể phản ứng nhanh hơn để giải quyết nó; tiết kiệm nguồn lực cho doanh nghi.

Các yếu tố của phân tích dữ liệu

Các tổ chức thường chỉ chú ý đến sản phẩm của phân tích dữ liệu: một ứng dụng hoặc công cụ dựa trên web cung cấp thông tin chi tiết quan trọng của công ty. Nhưng đây chỉ là kết quả cuối cùng của nhiều thành phần phân tích dữ liệu.

1. Chuyển đổi dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu là quá trình định vị và sắp xếp dữ liệu của bạn để bạn có thể nắm bắt được những gì đã xảy ra, tại sao điều đó xảy ra và điều gì sẽ xảy ra. Dữ liệu thường nằm ở các vị trí và định dạng khác nhau trong quá trình hoạt động, vì vậy việc chuyển đổi dữ liệu này là một bước cần thiết trong tích hợp dữ liệu.

2. Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một phần quan trọng trong việc biến dữ liệu thành tri thức. Khoa học dữ liệu chỉ ra cho doanh nghiệp những vấn đề cần giải quyết. Khoa học dữ liệu thường bao gồm các yếu tố chính sau:

  • Thuật toán – Áp dụng công thức cho dữ liệu trong kho dữ liệu của bạn để tìm mẫu.
  • Predictive Analytics Sử dụng các kỹ thuật tiên đoán khác nhau, giải mã các mẫu mà các thuật toán xác định. Phân tích dự báo sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định lý do xảy ra sự cố để dự đoán khả năng xảy ra kết quả lặp lại.
  • Mô hình dự đoán – Trái ngược với Predictive Analytics, Mô hình dự báo sử dụng dữ liệu và mô hình xác suất để dự đoán kết quả và xác định các biến cố có thể ảnh hưởng đến kết quả trong tương lai.

3. Trực quan hóa dữ liệu

Sử dụng Hiển thị dữ liệu để cho biết lịch sử và tương lai của dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng, có thể hành động có thể giúp hướng dẫn các quyết định kinh doanh tốt hơn. Hiển thị dữ liệu có thể bao gồm các công cụ như trang tổng quan, phiếu ghi điểm và báo cáo hoạt động và tài chính. Dưới đây là một số ví dụ về cách các tổ chức có thể sử dụng các công cụ này để nâng cao sứ mệnh của họ:

  • Thiết kế trực quan là tương tác để người dùng có thể thao tác các tập dữ liệu phức tạp và phân tích chúng một cách hiệu quả.
  • Sử dụng đồ họa động để nhấn mạnh câu chuyện và thu hút sự chú ý đến những ý tưởng chính và các lĩnh vực cơ hội.
  • Hãy xem xét việc hiển thị chuỗi thời gian để phân tích chuỗi các điểm dữ liệu, đo lường chúng tại các điểm liên tiếp trong thời gian và không gian tại các khoảng thời gian thống nhất. Phương pháp này lý tưởng để dự báo, phát hiện bất thường và hơn thế nữa.

4. API / tích hợp

Khi nghiên cứu và áp dụng dữ liệu một cách có hệ thống để thực hiện những thay đổi tích cực nhằm cải thiện phát triển kinh doanh tổng thể được thiết lập, chúng tôi xem xét các hệ thống công ty khác có thể hưởng lợi từ việc tích hợp dữ liệu này. Tích hợp API cung cấp cho người dùng trải nghiệm “hợp tác” trong đó dữ liệu được chia sẻ liền mạch, cho phép hiển thị thông tin chi tiết quan trọng.

5. Chất lượng dữ liệu và đảm bảo chất lượng

Một thuật ngữ phổ biến trong phân tích dữ liệu là “tính xác thực”, đảm bảo rằng đầu ra dữ liệu từ quá trình chuyển đổi dữ liệu là chính xác. Cách đảm bảo tính chính xác là thông qua đảm bảo chất lượng (QA). Khi nói đến phân tích dữ liệu, QA không đơn giản chỉ là việc đảm bảo các tính năng hoạt động như dự định. Trong khi đó được xây dựng trong từng giai đoạn của quá trình, phân tích dữ liệu QA cũng phải đảm bảo rằng dữ liệu thu được từ toàn bộ quá trình là đáng tin cậy và đầy đủ.

6. Bảo mật dữ liệu

Bất kể ngành công nghiệp của bạn, dữ liệu phải được lưu trữ an toàn cả về mặt vật lý (máy chủ) và kỹ thuật số (mã hóa). Nếu dữ liệu không được lưu trữ một cách an toàn, dữ liệu đó có thể bị vi phạm, tức là mất dữ liệu hoặc tấn công. Trong các ngành công nghiệp được quản lý cao như tài chính và chăm sóc sức khỏe, nhiệm vụ bảo mật là một phần cần thiết của mỗi quá trình.

Phân tích dữ liệu là một thành phần kinh doanh phức tạp nhưng đáng giá. Trong khi những yếu tố này bao gồm một giải pháp phân tích dữ liệu hoàn chỉnh, mỗi công ty phải áp dụng chúng theo những cách phù hợp với nhu cầu cá nhân của công ty họ. Bằng cách hiểu toàn bộ các yếu tố này, bạn có thể bắt đầu xác định các khu vực cơ hội trong hệ thống phân tích dữ liệu của mình.

Nguồn: Inc

Biên tập bới Kien Nguyen


What Entrepreneurs Need to Know About Data Analytics

Deciding how to invest your company’s resources is complicated, especially when you’re not sure what factors to rely on: revenue, customer reviews, team feedback, or even just a gut feeling.

An emerging field of business development, data analytics, solves this problem by providing insightful data patterns and clear stories that help key stakeholders make these big decisions.

Over the next several months, we are rolling out a series of articles dedicated to this rapidly developing sector. In this article, we begin with a primer on the theory and terminology of data analytics.

Defining data analytics

Because it is a new business component, many companies define data analytics differently. Some companies think simply collecting data is data analytics and others may imagine it’s the visual representation of data. While these are vital pieces, they only comprise a portion of data analytics.

With our experience across a wide range of sectors, we define data analytics in this way:

Companies and organizations collect data associated with customers, business processes, market economics, social media, practical experience, and more. The data should measure both internal and external data, which is often publically available.

The collection of this data is often known as “big data”

Analytics, then, refers to the insights gleaned from processing the collected data. These insights should turn into actions that optimize marketing campaigns, improve operational efficiency, and respond more quickly to emerging market trends in order to maintain a competitive edge – all with the ultimate goal of increasing business revenue and boosting business performance.

Why we need to analyze big data

Data analytics is defined by using facts to understand what’s happening and how to appropriately invest resources, such as money, staff, time, and products. When put to use correctly and systematically, big data helps – or even dictates – how companies invest their resources.

But why do we need to analyze the data; can’t we find this information in other ways?

In some instances, data may bear out something that we already see happening. More commonly, data can indicate things that are happening that we may not even see yet. By strategically analyzing big data, the organization will begin to understand where problems lie, how prominent they are, and why they are happening.

Data analytics makes it quicker and easier to see and understand what’s happening – often in near-real time. The quicker you recognize a problem, the faster you can react to solve it; saving valuable company resources.

Elements of data analytics

Organizations often rush to the product of data analytics: an application or web-based tool offering important company insights. But these are only the end result of many components of data analytics.

At GAP, we use the following key elements of data analytics to build the exact data system that your organization needs to thrive:

1. Data transformation

Data transformation is the process of locating and organizing your data so you can begin to answer what happened, why it happened, and what will happen. Data often resides in varying locations and formats across the operation, so the transformation of this data is a necessary step in applications integration to ensure data from one application or database is intelligible to other applications and databases.

2. Data science

Data science is a critical part of turning data into knowledge. Data science is useful for educating the business to uncover its challenges, search for problems to solve, research new techniques, present insights, and more. Data science is typically comprised of these key elements:

  • Algorithms – Applying formulas to the data in your data warehouse to find patterns.

  • Predictive Analytics Using different predictive techniques, we decipher the patterns that the algorithms pinpointed. Predictive analytics uses historical data to determine why something happened in order to predict the likelihood of a repeated outcome.

  • Predictive Modeling – Contrary to Predictive Analytics, Predictive Modeling utilizes data and probability models to forecast outcomes and the determine the variables that may influence future results.

3. Data visualization

Use Data visualization to tell the history and future of the data and offer clear, actionable insights that can help guide better business decisions. Data visualization can include tools such as dashboards, scorecards, and operational and financial reports. Here are some examples for how organizations can utilize these tools in order to enhance their mission:

  • Design the visualization to be interactive so users may manipulate the complex datasets and analyze them efficiently.

  • Use dynamic graphics to emphasize the story and draw attention to key ideas and areas of opportunity.

  • Consider a time-series visualization to analyze a sequence of data points, measure them at successive points in time, and space at uniform time intervals. This method is ideal for forecasting, anomaly detection, and more.

4. API/integration

Once a systematic way of researching and applying the data to make positive changes that improve overall business development is established, we examine the other company systems that can benefit from the integration of this data. API integration provides users with a “cooperative” experience wherein data is seamlessly shared, allowing vital insights to be presented.

5. Data quality & quality assurance

A common term in data analytics is “veracity”, which assures that the data output from the data transformation process is accurate. The way to ensure accuracy is through quality assurance (QA). When it comes to data analytics, QA isn’t as simple as ensuring features perform as intended. While that is built into each stage of the process, data analytics QA must also ensure that the data resulting from the entire process is reliable and complete.

6. Data security

Regardless of your industry, data must be securely stored both physically (servers), and digitally (encryption). If the data is stored in an unsecured manner, that data could be subject to breaches, i.e. loss of data or hacking. In highly regulated industries such as finance and healthcare, security mandates are a necessary part of each process.

Data analytics is a complicated but worthwhile business component. While these elements comprise a complete data analytics solution, each company must apply them in ways tailored for their company’s individual needs. By understanding the entirety of these elements, you can begin to identify areas of opportunity within your data analytics system.

The next article in this series will focus on exactly how to get started putting data analytics to work for your organization.

Soure: Inc

Edit by Kien Nguyen