Data Analysis là gì? Khám phá mọi khía cạnh và những xu hướng 2023

Data Analysis hay phân tích dữ liệu là một trong từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất trong vài năm gần đây. Ngày nay khi dữ liệu được tạo ra ngày càng nhiều, việc phân tích dữ liệu càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Bởi đây chính là chìa khóa giúp các tổ chức và doanh nghiệp có được những hiểu biết  hữu ích từ các con số và từ những mảnh ghép dữ liệu, từ đó góp phần vào việc đưa ra đánh giá và quyết định hiệu quả. 

Vậy Data Analysis được triển khai như thế nào? Data Analysis đang được ứng dụng hiện nay ra sao? Hãy cùng Cole tìm hiểu thêm trong bài viết này nhé.

Data analysis là gì?

Bạn sẽ thường nghe đến thuật ngữ data analytics và data Analysis trong kinh doanh và trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. 

Data Analytics là một thuật ngữ rộng bao gồm các khái niệm và thực hành (hoặc, có thể là khoa học và nghệ thuật) của tất cả các hoạt động liên quan đến dữ liệu. Mục tiêu chính của Data Analytics là các chuyên gia dữ liệu, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích, giúp phần còn lại của doanh nghiệp dễ dàng truy cập và hiểu những phát hiện này. Data Analysis có thể coi như 1 phần của miếng bánh Data Analytics.

Data Analysis (phân tích dữ liệu) được định nghĩa là một quá trình làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích cho việc ra quyết định kinh doanh. Mục đích của Data Analysis là trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu và giúp giảm thiểu rủi ro vốn có trong quá trình ra quyết định bằng những insight được rút ra từ việc phân tích dữ liệu, thường được trình bày dưới dạng biểu đồ, hình ảnh, bảng và đồ thị.

Use case của phân tích dữ liệu trong các DN

Phân tích thị trường

Đối với dịch vụ cung cấp bộ đồ ăn uống cho Blue Apron, việc hiểu được hành vi và sở thích của khách hàng là điều tối quan trọng đối với sự thành công của dịch vụ này. Mỗi tuần, công ty cung cấp cho người đăng ký một thực đơn bữa ăn cố định có sẵn để mua và sử dụng phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu, với mục đích sử dụng dữ liệu để tránh hư hỏng sản phẩm và đáp ứng các đơn đặt hàng.

Để đạt được những dự đoán này, Blue Apron sử dụng các thuật toán có tính đến một số biến số, thường thuộc ba loại: các tính năng liên quan đến khách hàng, các tính năng liên quan đến công thức và các tính năng theo mùa. Các tính năng liên quan đến khách hàng mô tả dữ liệu lịch sử mô tả tần suất đặt hàng của một người dùng nhất định, trong khi các tính năng liên quan đến công thức nấu ăn tập trung vào tùy chọn công thức nấu ăn trước đây của người đăng ký, cho phép công ty phỏng đoán những bữa ăn sắp tới mà họ có khả năng đặt hàng. Trong trường hợp các tính năng thời vụ, mô hình mua hàng được kiểm tra để xác định thời điểm tỷ lệ đặt hàng có thể cao hơn hoặc thấp hơn, tùy thuộc vào thời điểm trong năm.

Thông qua phân tích hồi quy — một phương pháp thống kê được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến — nhóm kỹ sư của Blue Apron đã đo lường thành công độ chính xác của các mô hình dự báo của mình. Nhóm báo cáo rằng, về tổng thể, sai số bình phương gốc — chênh lệch giữa giá trị được dự đoán và quan sát — dự đoán của họ về các đơn đặt hàng trong tương lai luôn nhỏ hơn sáu phần trăm, cho thấy mức độ chính xác của dự báo cao.

Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán để hiểu rõ hơn về khách hàng, Blue Apron đã cải thiện trải nghiệm người dùng, xác định thị hiếu của người đăng ký thay đổi như thế nào theo thời gian và nhận biết tác động của sở thích thay đổi do các dịch vụ công thức nấu ăn.

Phân tích khách hàng

Người tiêu dùng đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của công ty thực phẩm và đồ uống đa quốc gia PepsiCo. Công ty cung cấp cho các nhà bán lẻ tại hơn 200 quốc gia trên toàn thế giới, phục vụ một tỷ khách hàng mỗi ngày. Để đảm bảo số lượng và chủng loại sản phẩm phù hợp có sẵn cho người tiêu dùng ở một số địa điểm nhất định, PepsiCo sử dụng dữ liệu lớn và phân tích dự đoán.

PepsiCo đã tạo ra một nền tảng phân tích và dữ liệu dựa trên đám mây có tên là Pep Worx để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn liên quan đến việc bán sản phẩm. Với Pep Worx, công ty xác định những người mua sắm ở Hoa Kỳ có khả năng rất quan tâm đến một thương hiệu hoặc sản phẩm PepsiCo cụ thể.

Ví dụ, Pep Worx cho phép PepsiCo phân biệt 24 triệu hộ gia đình từ tập dữ liệu 110 triệu hộ gia đình Hoa Kỳ có nhiều khả năng quan tâm đến Quaker Overnight Oats. Sau đó, công ty xác định các nhà bán lẻ cụ thể mà các hộ gia đình này có thể mua sắm và nhắm mục tiêu đến các đối tượng duy nhất của họ. Cuối cùng, những khách hàng này đã thúc đẩy 80% mức tăng trưởng doanh số của sản phẩm trong 12 tháng đầu tiên sau khi ra mắt.

Phân tích nhân sự 

Dữ liệu cho phép các quyết định dựa trên bằng chứng và dựa trên dữ liệu để cải thiện lực lượng lao động và hiệu suất của tổ chức. Ví dụ: dữ liệu nhân sự tốt có thể theo dõi các chính sách và quy trình nhân sự tác động đến nhân viên như thế nào và nó có thể được sử dụng để ước tính lợi tức đầu tư của các thay đổi và sức khỏe tài chính.

Khi được sử dụng và diễn giải tốt, các chỉ số để thay đổi tổ chức theo hướng tốt hơn – sẽ nâng cao tinh thần và sự gắn bó của nhân viên và cải thiện khả năng giữ chân.

Nếu một công ty kỹ thuật phần mềm có số lượng nhân viên thay đổi cao, thì công ty đó không hoạt động ở mức năng suất hoàn toàn. Như vậy cần có thời gian và đầu tư để đưa nhân viên lên mức năng suất hoàn toàn.

Phân tích nhân sự cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu về tình hình hoạt động để các tổ chức có thể cải tiến và lập kế hoạch hiệu quả hơn cho tương lai.

Như trong trường hợp trên, việc biết nguyên nhân khiến tỷ lệ thay nhân viên cao của công ty có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị và tìm ra giải pháp cải thiện việc giữ chân nhân tài. Từ đó công ty có thể đảm bảo năng suất và tiến độ công việc.

Quy trình phân tích dữ liệu

– Đầu tiên, bạn cần xác định mục tiêu bạn phải đạt được là gì để việc data analysis được thực hiện đúng hướng. Từ đó, bạn sẽ biết mình nên thu thập những tệp dữ liệu thô có liên quan và bạn nghĩ nó sẽ giúp ích được cho bạn để đạt được mục tiêu đó

– Tiến hành dọn dẹp, lọc, biến đổi và xuất dữ liệu đó có chất lượng; có rất nhiều phần mềm sẽ giúp bạn làm được điều đó, ví dụ như excel. File dữ liệu ghi địa chỉ người ở là Hà Nội, người khác lại là Ha Noi, và lại 1 lỗi khác ghi nhầm là HaNoi thì tất cả những lỗi này sẽ được sửa chữa và quy chuẩn thành Hà Nội.

– Xử lý một mớ dữ liệu đã qua cleaning bằng Power BI, Power Query,… hay chúng ta có thể gọi là data analysis.

– Và tiếp theo là tới bước đọc hiểu, vô cùng quan trọng và được xem là bước chủ chốt vì nếu bạn phân tích không hợp lý thì điều này có nghĩa là tệp dữ liệu của bạn đã có vấn đề. Và việc tiếp theo là bạn phải quay trở lại, kiểm tra, sửa chữa. Sau đó, lại tiếp tục bước data analysis hay phân tích diễn giải thật tốt các dữ liệu

– Với những mẫu dashboard chất lượng cho việc lập sơ đồ, bảng biểu thêm rõ ràng – đây chính là bước cuối cùng mang tên “Trực quan hóa dữ liệu”

– Data Analyst sẽ báo cáo dữ liệu này cho quản lý của họ, kèm những lời giải thích logic để nhà quản lý dự án, trưởng bộ phận, cấp lãnh đạo có thể hiểu được vấn đề. Trong trường hợp dữ liệu đã được hoàn tất nhưng người DA chưa rõ được vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải. Thì cấp quản lý phải đề xuất kế hoạch cải thiện và phát triển cho doanh nghiệp vì bài toán Data Analysis đã được hoàn thành

Các level của phân tích dữ liệu

Trên thực tế có rất nhiều kiểu khái niệm về Data Analysis, tuy nhiên, Cole sẽ cung cấp đến bạn 1 hệ thống các mức của phân tích dữ liệu dễ hiểu và thực tiễn nhất.

Theo đó có 6 mức độ của Data Analysis:

• Tập hợp các nguồn dữ liệu
• Tiền xử lý, tích hợp và lưu trữ dữ liệu sạch vào Data Warehouse
• Khám phá dữ liệu qua thống kê, truy vấn và báo cáo và sâu hơn là thống kê phân tích từng “cột” thông tin
• Khai phá dữ liệu sâu với 4 lớp bài toán chính là phân lớp, phân cụm, luật kết hợp và dự báo
• Trực quan hóa thông tin qua biểu đồ, map
• Ra quyết định dựa trên thông tin

Để học Data Analysis hay Analytics và hành nghề Data, bạn nên bắt đầu từ đâu?

Hành nghề Data chọn Cole.vn

Thực chất có 2 hướng bắt đầu, chúng ta cùng xem qua nhé

Hướng 1:

– Business Analyst, Data Analyst: đi từ Business – tất tần tật các bạn làm kinh doanh

– Data Science: đi từ Maths và Science. Ví dụ như toán tin ứng dụng, nghiên cứu kinh tế, toán thống kê

– Data Engineer: ngoài Maths, Science thì công việc này còn đòi hỏi cả về Tech – code khá nhiều; vì ngoài dữ liệu, bạn còn phải sử dụng các ngôn ngữ lập trình để truy vấn chúng trên OLTP hay OLAP

Hướng 2:

– Chúng ta không gọi data là nghề nữa; mà gọi nó là data skill bởi bất kì nghề nào cũng có thể học data; nhưng tùy theo mức độ sử dụng chúng của từng cá nhân. Ví dụ quản lý doanh nghiệp thì không cần phải học python, sql…; mà họ chỉ cần học những thứ đơn giản hơn như power bi, power query và học cách nhận định dữ liệu.

Kết luận: Nên đi từ Power BI, Power Query và SQL vì 3 thằng này đều liên quan với nhau. Bên cạnh đó, nhà sản xuất đã tối ưu hóa giúp các ứng dụng trên làm việc; kết nối tương thích; để hỗ trợ cho người dùng có thể làm việc dễ dàng hơn mà không phải tốn quá nhiều thời gian; để chuyển từng dữ liệu từ phần này qua phần kia. Thực chất, đó vẫn được gọi là học Data Analysis nói rộng hơn là Data Analytics

Data bao gồm những nghề nào?

• Business Intelligence Analyst: Đây là công việc sử dụng dữ liệu để khám phá những thông tin chi tiết tập trung vào kinh doanh và sử dụng những thông tin đó để đưa ra các quyết định kinh doanh. Họ tập trung vào việc cung cấp giá trị kinh doanh. Quy trình làm việc cho một Business Intelligence Analyst: bắt đầu với việc hiểu nhu cầu của doanh nghiệp. Họ sử dụng các cơ sở dữ liệu có sẵn tương ứng, kết hợp thông tin này để xác định các xu hướng và giải pháp cần thiết.

Mục tiêu chính của Mục tiêu chính của họ là tăng năng suất và cải thiện hiệu quả của lực lượng lao động, định vị thị trường và trải nghiệm khách hàng với những thông tin chi tiết chính xác là tìm ra giải pháp giúp Doanh Nghiệp tăng năng suất và cải thiện hiệu quả của lực lượng lao động, định vị thị trường và trải nghiệm khách hàng với những insight chính xác.

• Data Analyst: Nhà phân tích dữ liệu sử dụng các mô hình phân tích và thống kê để cung cấp thông tin chi tiết, giải quyết các vấn đề và thúc đẩy các quyết định trong một tổ chức. Họ phụ thuộc rất nhiều vào phần mềm lập trình, mô hình thống kê và trực quan hóa dữ liệu.

Công việc của một Data Analyst thường bắt đầu bằng cách làm việc với các bên liên quan để xác định nhu cầu, thu thập và làm sạch các nguồn dữ liệu chính có thể giải quyết vấn đề định lượng, tạo biểu đồ và trình bày chúng cho các bên liên quan và đề xuất các giải pháp hoặc tối ưu hóa. Bạn có thể tham khảo lớp học data analyst online và nhận tư vấn miễn phí về định hướng phát triển dựa trên điểm mạnh, yếu và khả năng của bạn.

• Business Intelligence Developer: Vị trí này hơi nghiêng về IT hơn và làm nhiều cho các công ty product hoặc outsourcing. Ở vị trí này bạn sẽ làm nhiều hơn về xây dựng các mô hình dữ liệu từ dữ liệu lớn (có thể Big Data). Phát triển từ khâu tự động hóa xử lý dữ liệu gốc tới mô hình dữ liệu và cung cấp các báo cáo trực quan hóa dữ liệu.

Theo Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF), nhu cầu tuyển dụng nhân sự ngành Phân tích dữ liệu đã tăng mạnh trong năm 2020, gấp 6 lần so với 5 năm trước. Trong 5 năm tới, tỉ lệ này sẽ tiếp tục tăng cao hơn nữa do lượng dữ liệu con người tạo ra ngày càng nhiều. Nhờ đó mà cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp của những người theo đuổi ngành Phân tích dữ liệu cũng vô cùng rộng mở. 

Theo Glassdoor (một website về việc làm của Mỹ), mức lương trung bình của 1 nhà phân tích dữ liệu rơi vào khoảng 84.000 USD/ năm. Tại Việt Nam, con số này cũng lên tới trên 470 triệu/ năm theo thống kê của TopDev. Mức thu nhập này cao hơn mức thu nhập trung bình, điều này khiến cho nghề phân tích dữ liệu trở thành một ngành nghề sinh lời cao và cực hấp dẫn, được bầu chọn là ngành nghề “quyến rũ” nhất thế kỷ.

>> Xem thêm chia sẻ của Data Analyst nhiều năm kinh nghiệm tại Mỹ 

>>  Top 5 kĩ năng cần có để trở thành DA