Những yếu tố cần có để phân tích dữ liệu doanh nghiệp

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp

Dữ liệu đang được tạo ra với tốc độ đáng kinh ngạc, lên tới 2 triệu tỷ byte mỗi ngày. Dữ liệu đang là nguồn tài nguyên quý giá và được các doanh nghiệp đẩy mạnh, đầu tư và khai thác. Tuy nhiên trong cuộc điều tra mới nhất của Harvard Business Review báo cáo rằng : 

• 72% giám đốc điều hành báo cáo rằng họ vẫn chưa tạo dựng được văn hóa dữ liệu.
• 69% báo cáo rằng họ chưa tạo ra một tổ chức dựa trên dữ liệu.
• 53% nói rằng họ chưa coi dữ liệu là tài sản kinh doanh.
• 52% thừa nhận rằng họ không cạnh tranh về dữ liệu và phân tích.

Có thể thấy, phân tích dữ liệu doanh nghiệp là lợi thế cạnh tranh và cũng là nỗi lo chung của rất nhiều chủ doanh nghiệp doanh nghiệp hiện nay. 

6 lợi ích khi phân tích dữ liệu doanh nghiệp

Xác định lợi thế cạnh tranh 

Doanh nghiệp điều hành dựa trên dữ liệu kết hợp với kinh nghiệm sẽ có nhiều lợi thế cạnh tranh trong việc xác định sản phẩm lõi, sản phẩm đang hoạt động kém hiệu quả, kênh bán hàng vượt trội và đối tượng khách hàng tiềm năng. Từ đó, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chỉ điều hành dựa cảm xúc, kinh nghiệm thuần túy

Giữ chân khách hàng

Trong thời đại số hóa, các doanh nghiệp sử dụng phân tích dữ liệu doanh nghiệp để quan sát các mẫu người tiêu dùng, sau đó điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của họ theo nhu cầu cụ thể của khách hàng. Điều này đi một chặng đường dài để đảm bảo sự hài lòng, lòng trung thành của khách hàng và cuối cùng là tăng đáng kể doanh số bán hàng.

Amazon đã làm rất tốt điều này. Họ cung cấp trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa tối ưu, trong đó các đề xuất bật lên dựa trên các giao dịch mua trước đó cũng như các sản phẩm mà khách hàng khác đã mua, kiểu duyệt web và các yếu tố khác.

Xác định rủi ro tiềm ẩn

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các chiến lược và quy trình quản lý rủi ro hiệu quả. Đặc biệt đối với các doanh nghiệp hoạt động trong môi trường rủi ro cao

Các công cụ và phân tích dữ liệu doanh nghiệp giúp doanh nghiệp xác định được rủi ro về thị trường, sản phẩm, thói quen khách hàng, …

Đổi mới

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp cho phép bạn cập nhật các sản phẩm/dịch vụ hiện có đồng thời đổi mới những sản phẩm/dịch vụ mới. Khối lượng lớn dữ liệu được thu thập giúp doanh nghiệp xác định những gì phù hợp với cơ sở khách hàng của họ. Thông tin về suy nghĩ của người khác về sản phẩm/dịch vụ của bạn có thể giúp phát triển sản phẩm.

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp sử dụng để thay đổi chiến lược kinh doanh, cải thiện kỹ thuật tiếp thị và tối ưu hóa dịch vụ khách hàng, năng suất của nhân viên,tạo điều kiện theo dõi thị trường theo thời gian thực và giúp bạn vượt lên trên các đối thủ cạnh tranh.

Giảm chi phí hoạt động

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp cho chủ doanh nghiệp thấy khu vực nào trong doanh nghiệp cần nhiều nguồn lực và tiền hơn, và khu vực nào không hiệu quả và do đó nên được thu nhỏ lại hoặc loại bỏ hoàn toàn.

Trường dữ liệu chính xác hơn

Nếu muốn đưa ra quyết định sáng suốt, chủ doanh nghiệp cần có dữ liệu, nhưng dữ liệu còn nhiều hơn thế nữa. Dữ liệu trong câu hỏi phải chính xác. Phân tích dữ liệu doanh nghiệp giúp chủ doanh doanh nghiệp có được thông tin phù hợp, chính xác, phù hợp để phát triển các chiến lược tiếp thị, kế hoạch kinh doanh trong tương lai và sắp xếp lại tầm nhìn hoặc sứ mệnh của công ty.

==> Xem thêm:

Phân tích dữ liệu kinh doanh 

Phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp 

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp cần những yếu tố gì?

• People domain: doanh nghiệp cần có nhân sự có chuyên môn về phân tích dữ liệu
• Process domain: doanh nghiệp cần có quy trình ghi nhận dữ liệu rõ ràng, nhất quán để đảm bảo luồng dữ liệu liên kết được với nhau
• Technology domain: doanh nghiệp cần có những công nghệ phân tích dữ liệu doanh nghiệp phù hợp với nhu cầu phân tích của mình
• Data Domain: doanh nghiệp cần nguồn dữ liệu có chất lượng

• 

  Phân tích dữ liệu doanh nghiệp tự động trong Lucidchart

Tại sao doanh nghiệp thất bại khi phân tích dữ liệu?

Chưa có đủ nhân lực 

Doanh nghiệp phải có đủ nhân lực có kinh nghiệm trong việc sử dụng nhiều công cụ phân tích, kiểm tra các hệ thống và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Doanh nghiệp nếu không có nhân sự có kinh nghiệm sẽ  phải vấn đề:

•         Nhập dữ liệu kém
•         Khắc phục sự cố hệ thống toàn diện
•         Phần cứng bị virus xâm nhập.

Chưa đạt được chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu là một trong những trở ngại chính mà các công ty phải đối mặt ngày nay. 

“Trong một nghiên cứu của Experian năm 2021, hơn 50% lãnh đạo doanh nghiệp nói rằng họ không hoàn toàn tin tưởng vào tài sản dữ liệu của mình.”

Và có nhiều lý do cho sự thiếu dữ liệu chất lượng. Dữ liệu mơ hồ khi thu thập từ nhiều phòng ban khác nhau, dữ liệu không đầy đủ và trùng lặp, định dạng sai lệch và khó truy cập đều ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu.

Và chất lượng dữ liệu phụ thuộc vào các ưu tiên kinh doanh. Vì vậy, những bất thường về dữ liệu đó cũng có thể làm xói mòn lòng tin của nhân viên và khách hàng.

Không thực sự hiểu và phân tích được được dữ liệu 

Khi bạn đạt được tính toàn vẹn của dữ liệu, bạn sẽ có dữ liệu nhất quán. Nhưng nếu dữ liệu đó không thể truy cập được khi bạn cần, thì dữ liệu đó không phù hợp với mục đích đã định.

Tương tự, nếu dữ liệu nhất quán và có thể truy cập được nhưng không lãnh đạo không phân tích được  thì dữ liệu đó cũng sẽ trở nên vô nghĩa.

“Song hiện nay hơn 60% doanh nghiệp xây dựng quản lý dữ liệu, nhưng thực sự chỉ mang ở tính chất quản lý mà không thực sự hiểu sâu và ứng dụng được dữ liệu để đưa ra các quyết định tối trọng, Đây là vấn đề không chỉ ở Việt Nam mà còn tồn đọng trên cả thế giới.”

Quá trình phân tích dữ liệu đối với chủ doanh nghiệp

Quá trình phân tích dữ liệu doanh nghiệp, hay còn gọi là các bước phân tích dữ liệu, bao gồm thu thập tất cả thông tin, xử lý, khám phá dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để tìm các mẫu và thông tin chi tiết khác. Quá trình phân tích dữ  trong doanh nghiệp bao gồm:

Yêu cầu dữ liệu

 Hãy tự hỏi tại sao bạn lại thực hiện phân tích này, loại dữ liệu nào bạn muốn sử dụng và dữ liệu nào bạn dự định phân tích doanh nghiệp.

Chỉ đạo thu thập dữ liệu 

 Chủ doanh nghiệp sau khi đưa ra các yêu cầu đã xác định sẽ điều phối phòng phân tích hoặc thuê bên thứ ba  thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Các nguồn bao gồm nghiên cứu trường hợp, khảo sát, phỏng vấn, bảng câu hỏi, quan sát trực tiếp và các nhóm tập trung. Đảm bảo tổ chức dữ liệu thu thập được để phân tích.

Dọn dẹp dữ liệu

 Không phải tất cả dữ liệu trong tay bạn hữu ích, vì vậy đã đến lúc dọn dẹp nó. Dựa vào mục đích kinh doanh hay đầu tư, chủ doanh nghiệp tốt nhất chỉ lựa chọn trường dữ liệu có ý nghĩa, xóa bỏ  bản ghi trùng lặp và các lỗi cơ bản. Làm sạch dữ liệu là bắt buộc trước khi gửi thông tin để phân tích.

Phân tích dữ liệu

Đây là nơi bạn sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu doanh nghiệp và các công cụ khác để giúp bạn diễn giải và hiểu dữ liệu cũng như đưa ra kết luận. Chủ doanh nghiệp nếu không có đầy đủ chuyên môn có thể dựa vào phòng phân tích hoặc bên thứ ba làm nghiệp vụ này  Các công cụ phân tích gồm, Excel, R, Looker, Rapid Miner, Chartio, Metabase, Redash và Power BI.

Hành động dựa trên dữ liệu đã phân tích 

Sau khi có được kết quả phân tích, chủ doanh nghiệp cần thực sự hiểu ý nghĩa của dữ liệu, giải thích chúng và đưa ra các hướng hành động tốt nhất đối với từng mục tiêu của phòng ban. 

Một số biện pháp thực hành tốt nhất về phân tích dữ liệu

Cộng tác nhóm

Người dùng doanh nghiệp và nhóm kỹ thuật của chính doanh nghiệp phải cộng tác với nhau để đảm bảo đáp ứng các yêu cầu về dữ liệu của một tổ chức. Tất cả hoạt động xử lý và phân tích dữ liệu cần ưu tiên các yêu cầu về nghiệp vụ thông minh. Nếu không, dữ liệu đã thu thập vẫn sẽ không được sử dụng, các nguồn lực sẽ bị lãng phí trong các dự án quản lý dữ liệu được lên kế hoạch kém hiệu quả. Tuy nhiên hầu hết các doanh nghiệp hiện nay đều chưa có đủ nhân lực thực hiện hết các nhiệm vụ cập nhật dữ liệu.

Automation

Một chiến lược quản lý dữ liệu thành công kết hợp tự động hóa trong hầu hết các tác vụ xử lý và phân tích  dữ liệu. Thực hiện các tác vụ chuyển đổi dữ liệu theo cách thủ công gây nhàm chán và cũng làm xuất hiện lỗi trong hệ thống. Thông thường các doanh nghiệp sẽ mua đứt phần mềm quản lý dữ liệu có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn. Tuy nhiên có một hạn chế là các phần mềm sau khi chuyển giao sẽ không thể hoạt động chuyên biệt cho doanh nghiệp mà dựa trên mẫu lập trình có sẵn, không có tính năng update liên tục và chi phí mua phần mềm thường rất lớn.

Sử dụng dịch vụ của bên thứ ba

Giải pháp này giúp doanh nghiệp bạn thu thập, sắp xếp, làm sạch, phân tích và mô hình hóa dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả hơn. Dễ dàng tìm được công cụ phân tích dữ liệu, nhằm thực hiện  các quyết định quan trọng  và nâng nâng cao khả năng cạnh tranh  trong hoạt động kinh doanh.

Các bạn có thể xem thêm dịch vụ Phân tích và xử lý dữ liệu của TACA

>>Link chi tiết dịch vụ: TẠI ĐÂY

Câu hỏi thường gặp về phân tích dữ liệu doanh nghiệp

1. Vai trò của phân tích dữ liệu doanh nghiệp là gì?

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp là quá trình thu thập, làm sạch, sắp xếp và xử lý dữ liệu thô để trích xuất thông tin có giá trị và có liên quan để giúp doanh nghiệp. Sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng, khả năng duy trì, nhắm mục tiêu, giảm chi phí hoạt động và phương pháp giải quyết vấn đề.

2. Các loại phân tích dữ liệu doanh nghiệp là gì?

Phân tích chẩn đoán, Phân tích dự đoán, Phân tích đề xuất, Phân tích văn bản và Phân tích thống kê là các loại phân tích dữ liệu doanh nghiệp được sử dụng phổ biến nhất. Phân tích thống kê có thể được chia nhỏ thành Phân tích mô tả và Phân tích suy luận.

3. Các công cụ phân tích được sử dụng trong phân tích dữ liệu doanh nghiệp là gì?

10 công cụ phân tích dữ liệu doanh nghiệp hàng đầu là Sequentum Enterprise, Datapine, Looker, KNIME, Lexalytics, SAS Forecasting, RapidMiner, OpenRefine, Talend và NodeXL. Các công cụ hỗ trợ các quy trình phân tích dữ liệu doanh nghiệp khác nhau, từ thu thập dữ liệu đến sắp xếp và phân tích dữ liệu. 

TACA consulting,