Ứng dụng phân tích dữ liệu và lợi ích cụ thể trong các ngành nghề

Trong thời đại số hiện nay, dường như không thể nào phủ nhận được những ứng dụng phân tích dữ liệu và lợi ích mà nó mang lại cho con người. Trong bất cứ trường hợp, ngành nghề, lĩnh vực nào; chúng ta có thể nhận ra rằng Data Analytics đều góp mặt để đưa ra những định hướng, giải pháp và hành động phù hợp. Do đó việc học data analyst và tìm hiểu cẩn thận về chuyên môn này cũng vô cùng quan trọng, dù là bất kì ngành nghề nào. Cole.vn sẽ chia sẻ với các bạn về các tình huống cụ thể, giúp các bạn hình dung một cách dễ dàng.

Ứng dụng trong ngành sản xuất

Ứng dụng trong ngành sản xuất

Trong sản xuất, hàng loạt lượng dữ liệu ra đời (Big Data). Data Analytics là cách duy nhất xử lý đoạn Data đó và đem lại những lợi ích sau:

1. Dự báo rủi ro trong sản xuất
2. Điều phối hệ thống sản xuất
3. Trình bày chi tiết và đánh giá các đơn vị tự động hóa
4. Tìm hiểu, báo lỗi (nếu có) quy trình có sẵn của chuỗi sản xuất

Ứng dụng phân tích dữ liệu trong Tài Chính – Ngân hàng

Ngành ngân hàng

Trong ngành ngân hàng, phân tích dữ liệu giúp họ quản lý tài nguyên dễ dàng hơn, tránh các vấn đề rủi ro; cũng như trục trặc từ dữ liệu khách hàng mà họ gặp phải

Bằng ứng dụng của Data Science, ngân hàng tìm ra giá trị vòng đời khách hàng; cho phép họ định lượng khách hàng mà họ mong muốn. Ngoài ra, dữ liệu cũng góp phần định hướng ngân hàng phát triển theo nhu cầu của thị trường.

Ví dụ: cách đây 10 năm về trước, internet banking hay dịch vụ chuyển tiền không nhanh chóng như bây giờ. Nhờ khai phá máy móc, dữ liệu ngày càng tiên tiến; các giao dịch chuyển tiền có thể được thực hiện chỉ trong vài phút chứ không phải là 24 tiếng đến 1 tuần như trước kia. Chúng ta cũng chẳng phải ra ngân hàng; điền vào tờ giấy và nhờ mấy bạn chuyên viên chuyển tiền giúp mình nữa; thay vào đó ta có thể chủ động trong chuyện này với mức phí rất rẻ.

Ngành tài chính

Và về tài chính, thuật toán trong Data Science có thể thúc đẩy năng suất làm việc; phát triển công việc theo định hướng bền vững bằng cách chắt lọc những dữ liệu khách hàng sẵn có.

Ví dụ: Khi bạn mở một công ty tài chính tư vấn đầu tư nguồn tiền cho một account (tài khoản khách hàng) của bạn một con số lên đến vài chục triệu thậm chí là trăm triệu đô la.

Nghĩa vụ của bạn là phải đưa ra các kênh tài chính đúng đắn, một bảng thống kê số liệu mang tính chính xác và dự báo thực thi; để cho biết rằng số tiền đó cụ thể sẽ được đưa và các kênh nào thì hạn chế rủi ro, mang lại lợi nhuận.

Ứng dụng phân tích dữ liệu trong Marketing

Ứng dụng phân tích dữ liệu trong Marketing

Tại nền tảng quảng cáo digital, Data Analytics lại càng chiếm ưu thế nhiều hơn trong việc ra quyết định. Một cách cụ thể như sau:

• Business process data:  

Các dữ liệu thống kê kinh doanh, doanh thu, lợi nhuận, quy trình vận hành; các chỉ số báo cáo tài chính doanh nghiệp, vay vốn, chi phí cho từng quy trình cốt lõi của chiến dịch.

Ví dụ: chiến dịch marketing có tracking (theo dõi) bao nhiêu khách hàng; những chiến dịch nào mang lại chuyển đổi cao nhất (từ số người nhắn tin thành số người cụ thể mua sản phẩm hay sử dụng dịch vụ); khách hàng đến từ kênh Marketing Affiliate chiếm bao nhiêu phần trăm,…

• Product/ Service data:

Các dữ liệu liên quan đến dịch vụ, sản phẩm

Ví dụ: Với ngành hàng thẩm mỹ là có bao nhiêu loại sản phẩm bán trong quý vừa qua; số liệu chi tiết về mặt hàng nào có số lượng được bán cao nhất, thấp nhất. Đâu là thế mạnh của sản phẩm bên mình dựa trên bảng biểu; sơ đồ và hình ảnh cụ thể từ những dữ liệu thô.

• Customer data:

Các dữ liệu này đương nhiên là nói nhiều về khách hàng của chúng ta, đâu là khách hàng “loyalty” mà chúng ta phải tập trung; và đâu là khách hàng “not potential” mà chúng ta không nên đặt niềm tin hay đầu tư quá nhiều nguồn lực vào họ.

Ví dụ: nhân khẩu học, vị trí địa lý, sở thích, thói quen,… Nếu tệp khách hàng của hãng mỹ phẩm cao cấp thì đương nhiên là họ phải yêu thích những nhãn hiệu đắt tiền, đi xe ô tô; thích đi du lịch hay đầu từ bất động sản. Vì khả năng chi trả của họ cao hơn. Bên cạnh đó, họ có thể là những người nổi tiếng, có ảnh hưởng trong xã hội; vì vậy họ vô cùng quan trọng ngoại hình của mình.

>> Quy trình phân tích dữ liệu mà bạn nên biết nếu theo đuổi ngành DA

Kết luận

Phân tích dữ liệu là vô cùng quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Dữ liệu sau khi phân tích, khai phá (mining thường có một số các hình mẫu đồ thị (template); để tìm hiểu về thông tin cơ bản giúp ta có thể khám phá, cảm nhận được dữ liệu. Do đặc trưng và quy trình hoạt động của mỗi loại hình doanh nghiệp là khác nhau nên cần phải thiết kế các hệ thống dữ liệu khác nhau; việc này cần có hoạt động phân tích nghiệp vụ kinh doanh cụ thể; sau đó mới thiết kế được hệ thống cơ sở dữ liệu phù hợp.

Từ hệ thống đó, ta mới có các dữ liệu để làm phân tích/báo cáo. Bạn có thể tham khảo thêm về khóa học phân tích dữ liệu tại Cole, đăng ký nhận ngay 50 phút tư vấn miễn phí với học phí vừa túi tiền, chất lượng hàng đầu Việt Nam.