Dữ liệu mang đến vô vàn thông tin giá trị nên việc phân tích dữ liệu kinh doanh đóng vai trò ngày càng lớn trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, quá trình này phức tạp và đòi hỏi sự kết hợp của nhiều yếu tố như kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm...
Lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp giúp xử lý thông tin hiệu quả hơn, thúc đẩy quá trình ra quyết định của tổ chức. Trong bài viết này, Zoho sẽ cùng bạn khám phá những kiến thức bổ ích về phân tích dữ liệu kinh doanh.
Tìm hiểu về phân tích dữ liệu kinh doanh
Nhằm vận dụng dữ liệu phân tích hiệu quả và lựa chọn chiến lược đúng đắn, những chuyên gia phân tích và các nhà quản trị cần hiểu đúng và đủ về quá trình phân tích dữ liệu kinh doanh.
Phân tích dữ liệu kinh doanh là gì?
Phân tích dữ liệu kinh doanh là sự tập hợp của nhiều hoạt động giúp chuyển đổi từ dữ liệu thô thành các thông tin có giá trị phục vụ cho hoạt động doanh nghiệp. Các hoạt động phân tích bao gồm việc thu gom, tiếp nhận dữ liệu thô, phân tách, sàng lọc, vận dụng và phân tích thành các nguồn dữ liệu có ích.
Tuỳ thuộc vào từng giai đoạn và nhu cầu sử dụng mà các dữ liệu được áp dụng thực hiện bởi những phương pháp khác nhau. Tuy vậy, tất cả đều phục vụ mục đích cuối cùng là hướng đến việc cải thiện và tối ưu hoá quy trình, hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp.
Ví dụ, một doanh nghiệp F&B dựa vào các chỉ số phân tích về món thức uống mới ra để đánh giá về mức độ tiềm năng của sản phẩm trên thị trường. Nhờ vậy, doanh nghiệp này đã dự đoán được mức độ tiếp nhận của khách hàng đối với sản phẩm mới của họ và quyết định sản xuất hàng loạt cũng như phân phối đại trà với sản phẩm có dấu hiệu đón nhận tích cực.
Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu kinh doanh
Phân tích dữ liệu kinh doanh ngày càng khẳng định vị thế và tầm ảnh hưởng trong các hoạt động của doanh nghiệp. Một doanh nghiệp thịnh vượng sẽ hiểu các hoạt động đang diễn ra, đánh giá đúng đắn các tiềm năng của nội bộ lẫn thị trường,...
Sau đây là những lý do khiến quá trình phân tích dữ liệu là một phần không thể thiếu giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu kinh doanh.
Hiểu rõ về khách hàng: Các dữ liệu được ghi nhận và phân tích từ khách hàng giúp doanh nghiệp nhìn được nhiều lát cắt chuyên sâu và hiểu hơn về khách hàng của họ. Các thông tin thô qua quá trình phân tích trở nên rõ ràng và có giá trị hơn, dữ liệu biết nói lên các câu chuyện về mối quan hệ giữa khách hàng và thương hiệu, hành trình khách hàng, hành vi,...
Quyết định thông minh hơn dựa trên các dữ liệu thực tế: Ban quản trị dễ dàng ra quyết đinh hơn dựa trên các dữ liệu thực tế thay vì cảm tính. Không những vậy, dữ liệu mang lại nhiều insights và bóc tách các cơ hội tiềm năng giúp doanh nghiệp phát triển.
Đinh hướng đúng mục tiêu và theo dõi sát sao dự án: Việc xác định chính xác mục tiêu ngay từ đầu giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả và tối ưu các nguồn lực. Đồng thời, doanh nghiệp có thể dựa trên số liệu đánh giá thực tế quá trình hoạt động và đưa ra các thay đổi, hỗ trợ cần thiết nhằm đảm bảo tiến trình hiệu quả.
Giảm thiểu rủi ro: Rủi ro trong quá trình hoạt động là thứ không thể tránh khỏi. Vì vậy, việc phân tích dữ liệu kinh doanh cho doanh nghiệp các góc nhìn từ tổng quan đến chi tiết về hoạt động hiện tại, từ đó nhanh chóng xác định các cơ hội cũng như rủi ro có thể gặp phải và đưa ra hướng điều chỉnh phù hợp.
4 cấp độ trong phân tích dữ liệu thường gặp
Phân tích dữ liệu kinh doanh được thực hiện với đa dạng các phương pháp và thường trải qua 4 cấp độ chính tuỳ theo mức độ phức tạp của dự án.
Mỗi cấp độ đều hỗ trợ quá trình phân tích trở nên tối ưu hơn, và đi đôi với từng giai đoạn của hoạt động doanh nghiệp. Cùng Zoho khám phá 4 mức độ phân tích dữ liệu kinh doanh thường gặp sau đây:
Phân tích dữ liệu mô tả (Descriptive Analytics)
Descriptive Analytics hay Phân tích mô tả thường là giai đoạn đầu của quá trình phân tích với mức độ phức tạp không cao. Quá trình này đòi hỏi người dùng phân tích sử dụng các phương pháp thống kê nhằm mô tả các thông tin, dữ liệu.
Với phương pháp này, người dùng sử dụng các công cụ, phần mềm và nhiều kỹ thuật nhằm tìm hiểu và miêu tả mẫu, khám phá và dự đoán xu hướng quan trọng từ các thông tin đã và đang có. Từ đó, công cụ hỗ trợ quá trình ra quyết định trong kinh doanh thông minh hơn.
Phân tích dữ liệu suy luận (Diagnotic Analytics)
Đây là dạng phân tích giúp nhiều doanh nghiệp có thể tìm hiểu sâu, bóc tách vấn đề và khám phá ra những lý do, nguyên nhân gốc rễ giúp hỗ trợ quá trình đưa ra các quyết định quan trọng.
Nhờ vậy, doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan, quản lý rủi ro và đẩy nhanh sự phát triển hiệu quả của tổ chức.
Phân tích dữ liệu dự đoán (Predictive Analytics)
Mục đích của phân tích dự đoán thể hiện rõ qua cách gọi. Đây là phương pháp vận dụng nhiều kỹ thuật thống kê và máy học nhằm đưa ra các dự đoán cần thiết dựa trên các dữ liệu sẵn có.
Phương pháp này giúp doanh nghiệp dễ dàng đưa ra quyết định và tối ưu chiến lược hoạt động thông qua các dự đoán xu thế tương lai.
Phân tích dữ liệu đề xuất (Prescriptive Analytics)
Đây là một trong những giai đoạn cần thiết và được đánh giá quan trọng nhất trong quá trình phân tích.
Giai đoạn này hoạt động với mục đích đưa ra các đề xuất, hướng đến tối ưu hoá phương thức kinh doanh trong cả ngắn và dài hạn.
Nhờ vậy, ban quản trị, nhà phân tích có thể trả lời các câu hỏi "như thế nào", "bước tiếp theo là gì",... và tận dụng những cơ hội, phòng tránh các rủi ro trong tương lai cho doanh nghiệp.
Top 10 phương pháp phân tích tối ưu hiệu suất doanh nghiệp
Lượng dữ liệu tăng vọt khi doanh nghiệp phát triển. Đối với từng giai đoạn và tính chất của mỗi tổ chức, các phương pháp phân tích dữ liệu kinh doanh phù hợp sẽ được đưa vào sử dụng.
Cùng khám phá top 10 các phương pháp phân tích hỗ trợ nhiều doanh nghiệp tối ưu hiệu quả hoạt động trên toàn cầu:
#1. Phân tích theo cụm - Cluster Analysis
Cluster Analysis hay phân tích cụm là phương pháp thực hiện dựa trên nguyên lý nhóm các cụm dữ liệu có điểm chung. Phương pháp này giúp người phân tích có thể khám phá mẫu ẩn hoặc bối cảnh bổ sung cho các tập dữ liệu.
Phân tích cụm thường được áp dụng trong các hoạt động Marketing, Sales,... nhằm phân khúc tệp khách hàng dựa trên hành vi, tài chính, nhân khẩu, v.v với mục đích hướng đến xây dựng trải nghiệm cá nhân hoá tốt nhất cho khách hàng.
#2. Phân tích theo nhóm - Cohort Analysis
Cohort Analysis sử dụng các data trong quá khứ với mục đích kiểm chứng và đối chiếu các đánh giá về dữ liệu, sau đó nhóm các dữ liệu cùng nhiều phân khúc khác nhưng lại mang các đặc điểm tương tự. Nhờ vậy, người phân tích dữ liệu kinh doanh có thể hiểu được nhu cầu và hành vi nhóm đối tượng với số lượng lớn hơn cụm.
Ví dụ, người phân tích có thể ứng dụng phương pháp này nhằm phân tích tác động của chiến dịch Email Marketing với mức độ tăng lượng traffic trên website thương mại điện tử của thương hiệu đối với nhóm khách hàng cụ thể.
#3. Phân tích hồi quy - Regression Analysis
Phương pháp này là một dạng phân tích thống kê nhằm xác định một phương trình tuyến tính, giúp miêu tả sự liên kết giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Kỹ thuật phân tích này giúp nhà quản trị nhận thấy các yếu tố riêng biệt ảnh hưởng thế nào trong quá trình kinh doanh, từ đó giúp mở man tầm hiểu biết về các dự báo trong hoạt động doanh nghiệp.
#4. Phương pháp mạng Neuron
Đây là phương pháp mới, chính xác hơn là một phương thức được phát triển trong lĩnh vực AI (Trí tuệ nhân tạo). Phương pháp thuộc loại hình máy học, được sử dụng nhiều hỗ trợ quá trình máy tính xử lý dữ liệu như cách bộ não con người vẫn thường hoạt động xử lý lượng data tương tự.
Nhờ những khả năng ưu việt và sự đầu tư phát triển không ngừng, phương pháp này giúp các phân tích dữ liệu trong kinh doanh trở nên sâu sắc và chứa đựng nhiều giá trị hơn.
#5. Phân tích nhân tố - Factor Analysis
Phương pháp phân tích dữ liệu kinh doanh được sử dụng nhằm phát hiện các biến độc lập, tiềm ẩn, dựa trên sự biến thiên của các biến tương quan qua quan sát. Đây là phương pháp phân tích mạnh mẽ được ứng dụng nhiều trong các hoạt động kinh doanh.
Ví dụ người phân tích có thể sử dụng phương pháp trong đánh giá sản phẩm của khách hàng. Các đánh giá có thể đa dạng và được xác định dựa trên nhiều yếu tố như hình dáng, chất liệu, màu sắc, tần suất sử dụng,...
Việc phân tích các biến theo nhân tố sẽ đưa đến người quản lý cửa hàng bảng số liệu tổng quan và bức tranh tổng quát về các yếu tố cấu thành nhóm đồng nhất. Nhờ vậy, người quản lý dễ dàng theo dõi và đánh giá sản phẩm.
#6. Khai thác đào sâu dữ liệu - Data Mining
Với phương pháp này, người phân tích có thể trích xuất lượng dữ liệu từ các tập thông tin lớn nhằm xác định các xu hướng, mẫu và dữ liệu phù hợp. Phương pháp Data mining sử dụng nhiều kỹ thuật thống kê và toán phức tạp, liên quan đến cơ sở dữ liệu, suy luận thống kê và nhiều hơn nữa nhằm đưa ra các phân tích phục vụ quá trình kinh doanh.
#7. Phân tích văn bản - Text Analysis
Đúng như tên gọi, phương pháp này hoạt động dựa trên việc thu nhận các dữ liệu lớn liên quan đến văn bản, sắp xếp và xử lý chúng hệ thống hơn.
Phân tích văn bản giúp người quản lý dễ dạng trích xuất các dữ liệu liên quan và xử lý chúng phục vụ cho các hoạt động ra quyết định. Nhờ quá trình học máy và ứng dụng của nhiều thuật toán thông minh mà phương pháp này được nâng tầm với nhiều kỹ thuật phân tích cao cấp như hiểu cảm xúc, dự đoán tương lai,...
Một ví dụ điển hình cho phương pháp này là việc nhà phân tích trích xuất các bài viết đánh giá sản phẩm trên nền tảng online nhằm hiểu hơn về khách hàng mục tiêu và các nhu cầu của họ, từ đó đưa ra các chiến lược thay đổi sản phẩm sao cho đáp ứng đúng hơn với mong muốn được đặt ra.
#8. Phương pháp phân tích theo chuỗi thời gian
Phương pháp phân tích theo chuỗi thời gian giúp phân tích dữ liệu được thu thập theo các khoảng thời gian nhất định, nhờ vậy nhà phân tích dễ dàng nhận thấy các thay đổi xuyên suốt thời gian nghiên cứu diễn ra.
Về ứng dụng trong kinh doanh, phương pháp này giúp nhà kinh doanh hiểu được các mô hình, xu hướng diễn ra theo mốc thời gian. Đồng thời, nhà quản trị có thể dựa vào số liệu để dự đoán các xu thế trong tương lai.
#9. Cây quyết định - Decision Trees
Kỹ thuật phân tích này ứng dụng mô hình dạng cây nhằm hiển thị các thông tin một cách trực quan nhất, hỗ trợ quá trình ra quyết định chiến lược thông minh hơn. Với mô hình này, nhà phân tích và ban quản trị doanh nghiệp dễ dàng nhìn nhận, đánh giá tình hình hoạt động, các yếu tố liên quan phù hợp.
Phương pháp này thường được dùng cho quá trình phân tích định lượng, giúp xác định cơ hội, giảm thiểu rủi ro và đưa ra chiến lược phù hợp nâng cao hiệu suất hoạt động.
#10. Phân tích thuộc tính - Conjoint Analysis
Đây là phương pháp thường gặp ở nhiều cuộc khảo sát. với các mục đích như đánh giá các dịch vụ, sản phẩm của thương hiệu dựa trên những thuộc tính khác nhau.
Trong kinh doanh, các nhóm khách hàng được phân chia đa dạng như có nhóm tập trung vào giá, có nhóm lựa chọn mua hàng nhờ tính năng. Nhờ những số liệu phân tích này, công ty có thể đưa ra các chiến lược phù hợp như các gói sản phẩm, dịch vụ đáp ứng từng nhu cầu cụ thể.
Zoho Analytics trong phân tích dữ liệu kinh doanh
Zoho Analytics là nền tảng phân tích dữ liệu kinh doanh mạnh mẽ với nhiều tính năng cập nhật nâng cao và ứng dụng AI. Tính đến năm 2025, nền tảng đã phục vụ hơn 20.000 khách hàng thuộc nhiều doanh nghiệp với hơn 3.000.000 người dùng toàn cầu.
Nền tảng đã hỗ trợ đắc lực cho khách hàng trên mỗi bước hành trình phân tích và hoạt động kinh doanh, Zoho Analytics đồng hành cùng doanh nghiệp ở các khía cạnh như:
Kết nối dữ liệu từ mọi nơi với sự hỗ trợ từ GenAI: Quá trình kết nối và phân tích dữ liệu trở nên dễ thuận tiện hơn khi nền tảng có khả năng:
Kết nối thông tin từ đa dạng nguồn dữ liệu
Linh hoạt nhập và kết nối với data từ nhiều nguồn bao gồm cơ sở dữ liệu, ứng dụng kinh doanh, kho dữ liệu kinh doanh của doanh nghiệp.
Tích hợp OpenAI với các tập tin và nguồn dữ liệu khác bên ngoài phục vụ tích cực cho hoạt động phân tích.
Chuẩn bị chỉn chu cho quá trình phân tích: Các quy trình phân tích được tạo và quản lý hệ thống với sự trợ giúp của các trình hỗ trợ trực quan đến từ nền tảng, nhiều module được thiết lập và linh hoạt, AI được ứng dụng nhằm cải thiện kết quả phân tích dữ liệu kinh doanh về mặt chất lượng.
Nâng cao kết quả phân tích nhờ AI: Không riêng gì các tính năng bổ trợ hoạt động phân tích, tự động hoá, AI còn được ứng dụng hiệu quả vào quá trình phân tích qua ứng dụng:
Trợ lý AI hội thoại giúp người phân tích nhanh chóng nắm bắt insight, nhận các thông tin dưới dạng widget và báo cáo nhanh chóng trực quan.
Công cụ còn đưa ra nhiều thông tin có giá trị, dự báo các xu hướng, tình huống giả thiết và cảnh báo các rủi ro có thể gặp phải với sự trợ giúp của AI.
Phân tích trực quan: Các dữ liệu không đơn thuần dừng lại ở con số và văn bản, data của bạn sẽ được trực quan hoá rõ ràng hơn với các báo cáo, bảng chỉ số chi tiết, biểu đồ,... Các tính năng phân tích dễ sử dụng và thực tế giúp lựa chọn, điều chỉnh, chú thích, v.v hỗ trợ quá trình sử dụng dễ dàng hơn.
Dễ dàng chia sẻ insight: Các phân tích sau khi thực hiện có thể chia sẻ nhanh chóng với cộng sự hoặc đội ngũ nhưng vẫn đảm bảo bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư của các bên liên quan. Đối với người quản lý, nền tảng cho phép khả năng thiết lập nhóm quản lý và quyền kiểm soát người dùng một cách an toàn.
Nhúng BI: Với Zoho Analytics, người dùng dễ dàng thực thi các phương pháp phân tích từ cơ bản đến nâng cao, chuẩn bị dữ liệu trực quan với ít hoặc không cần kiến thức và kỹ năng về lập trình. Ngoài ra, với bộ API mở linh hoạt công cụ cho phép người dùng tích hợp với nhiều cộng cụ khác phục vụ tối ưu cho hoạt động kinh doanh cá nhân.
Còn rất nhiều tính năng phân tích dữ liệu kinh doanh khác mà Zoho Analytics đang chờ bạn khám phá. Đây là công cụ dành cho mọi nhà phân tích, từ người dùng doanh nghiệp, đến Data Analyst (DA), Data Engineer (DE) hay Data Scientist (DS).
Lời kết
Phân tích dữ liệu kinh doanh là hoạt động cần thiết để các doanh nghiệp hiểu hơn về khách hàng, thị trường và đánh giá các hoạt động đang diễn ra tại doanh nghiệp bằng việc rút ra những đúc kết có giá trị từ dữ liệu thô.
Bằng cách kết hợp các phương pháp tối ưu nhất và sự hỗ trợ của công cụ phân tích Zoho Analytics, doanh nghiệp có thể nâng cao quy trình phân tích dữ liệu của mình và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu trực quan.
Để hiểu chi tiết hơn về Zoho Analytics và các tính năng phân tích dữ liệu kinh doanh mạnh mẽ trong nền tảng này, bạn có thể khám phá phần mềm trực quan hóa dữ liệu - Zoho Analytics ngay hôm nay, hoặc trải nghiệm bản demo miễn phí của chúng tôi!
Comments