Hiện tại, một doanh nghiệp tạo ra tất cả các loại dữ liệu – từ dữ liệu máy móc được liên kết với máy chủ và mạng đến email cho đến xu hướng mua hàng của khách hàng. Nếu công ty đặt mục tiêu duy trì tính cạnh tranh và tinh gọn, họ cần tận dụng dữ liệu đó để giúp thúc đẩy hoạt động kinh doanh về phía trước và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu Data Analytics là cách dễ nhất để làm điều đó.
Data analytics là gì?
Data analytics là thực hành thu thập và sắp xếp thông tin, tìm kiếm các mẫu và trực quan hóa những phát hiện đó một cách rõ ràng, dễ hiểu.
Hay như wikipedia có định nghĩa: Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định.
Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau.
Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò giúp đưa ra quyết định khoa học hơn và giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.
Nghe có vẻ không hào nhoáng lắm nhỉ!
Tuy nhiên, bộ kỹ năng của một data analyst có thể ứng dụng thực tế trong mọi lĩnh vực, mọi công ty. Hầu hết các tổ chức, công ty lớn, nhỏ hiện đang ưu tiên đưa ra quyết định của mình dựa trên số liệu. Họ cố gắng thực hiện các thay đổi dựa trên tính logic và những dữ kiện trong quá khứ hơn là một sự cảm tính. Do đó, họ rất cần những chuyên viên data analyst có kinh nghiệm giúp họ đưa ra chiến lược từ những con số khô khan.
Ví dụ, khi một doanh nghiệp đang tìm cách cải thiện sản phẩm của họ, giới thiệu một dịch vụ mới hay thu hút một nhóm khách hàng khác, họ bắt đầu bằng cách thu thập càng nhiều thông tin càng tốt . Những thông tin về khách hàng, hành vi sử dụng sản phẩm, thị trường, đối thủ cạnh tranh,… Dưới góc nhìn của một Data analyst có kinh nghiệm, họ sẽ thấy được thông điệp mà dữ liệu đó muốn kể và đưa ra được đề xuất phù hợp cho công ty.
Và câu chuyện đó có thể dẫn đến một lợi nhuận khổng lồ.
Các chuyên viên data analyst có những kỹ năng rất cần thiết cho sự phát triển kinh doanh. Họ là những con người đứng sau nhiều sản phẩm, ứng dụng và dịch vụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày.
Khái niệm phân tích dữ liệu có tiềm năng đến mức không nên hạn chế ứng dụng của nó trong các lĩnh vực CNTT. Yếu tố chính của phân tích dữ liệu là nó cung cấp một cách mới để hiểu rõ hơn về những thách thức mà doanh nghiệp phải đối mặt hàng ngày. Trước đây, không công ty nào có thể thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Sự cần thiết của việc phân tích một chuỗi dữ liệu dài như vậy là phân tích tình trạng của công ty và dự đoán các chiến lược trong tương lai sẽ mang lại thành công.
Tại sao cần phân tích dữ liệu?
Nếu doanh nghiệp của bạn mãi không phát triển, bạn phải nhìn vào những sai sót, từ đó vạch ra hướng đi đúng đắn hơn trong tương lai. Ngay cả khi doanh nghiệp bạn đang phát triển, bạn mong muốn cho doanh nghiệp phát triển hơn nữa. Tất cả những điều bạn cần làm là phân tích dữ liệu kinh doanh để đưa ra những chiến lược mới tốt hơn, hiệu quả hơn. Dưới đây là một số lý do cho thấy tầm quan trọng của Data Analytics đối với doanh nghiệp:
- Có cái nhìn tổng quan về khách hàng
- Nắm rõ thị trường kinh doanh
- Tiếp cận với các cơ hội kinh doanh tiềm năng
- Có định hướng để cải tiến chất lượng sản phẩm
- Xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững
- Xây dựng chiến dịch digital marketing
- Thay đổi, cải thiện sản phẩm, dịch vụ cung cấp
- Loại bỏ mối bận tâm về an toàn dữ liệu
- Hỗ trợ và tăng năng suất làm việc của nhân viên
- Theo dõi đối thủ cạnh tranh
5 ngành đang được Data Analytics định hình lại
Ngành ngân hàng
Các ngân hàng bán lẻ đang sử dụng phân tích dữ liệu trong thông minh vị trí để xác định cách quản lý hiệu quả nhất các vị trí chi nhánh của họ và đặt mục tiêu hiệu suất dựa trên vị trí. Họ nhằm mục đích hiểu cách khách hàng sử dụng tài khoản của họ và giúp xác định các rủi ro bảo mật. Các ngân hàng đầu tư cũng đang sử dụng dữ liệu lớn để hiểu thị trường và đưa ra các quyết định giao dịch thông minh.
Nông nghiệp
Phân tích dữ liệu hiện đã trở thành một yếu tố quan trọng đối với nông nghiệp. Nó được sử dụng để dự đoán thời tiết và giảm năng suất tối đa ra khỏi đất. Nhiều công ty cũng sử dụng phân tích dữ liệu để ghi lại các yếu tố canh tác và chất lượng của sản phẩm. Canh tác thông minh sử dụng các giải pháp phân tích dữ liệu để thu thập thông tin từ nhiều phương pháp canh tác nhằm tạo ra các thuật toán có thể được sử dụng bởi các trang trại khác nhau để tạo ra năng suất cây trồng hiệu quả và bền vững.
Địa ốc
Các công ty bất động sản đang tận dụng dữ liệu lớn để phân tích tài sản tốt hơn, phân tích xu hướng tốt hơn và hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường của họ. Mặt khác, các công ty quản lý bất động sản cũng đang sử dụng dữ liệu thu thập được từ hệ thống tòa nhà của họ để tối ưu hóa hiệu suất, các khu vực bề mặt cần quan tâm và hợp lý hóa quy trình bảo trì.
Viễn thông
Ngành công nghiệp viễn thông đang sử dụng phân tích dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng, giảm gian lận, dự đoán churn và định giá động. Với sự xuất hiện của 5G, dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc lập kế hoạch, giám sát và quản lý mạng.
Với giải pháp phân tích dữ liệu tập trung, toàn bộ dữ liệu của bộ phận hợp nhất thành một hệ thống trung tâm. Mỗi bộ phận có thể thêm thông tin chi tiết của mình vào dữ liệu thu thập được, đưa ra một quan điểm khác dẫn đến giải pháp nhanh chóng hơn. Tất cả các bộ phận có thể học hỏi lẫn nhau, tăng hiệu quả và thúc đẩy năng suất.
Chăm sóc sức khỏe
Phân tích dữ liệu được sử dụng đáng kể trong chăm sóc sức khỏe để thu thập và xử lý một loạt dữ liệu dài từ kết quả xét nghiệm máu đến nhiều xét nghiệm và hồ sơ chẩn đoán khác.
Dữ liệu lớn cũng được sử dụng trong nghiên cứu liên quan đến chăm sóc sức khỏe trong các lĩnh vực sản xuất thuốc và dự đoán bản chất và ảnh hưởng của chúng đối với cơ thể con người. Phân tích dữ liệu cũng ngăn ngừa bệnh tật bằng cách nhận biết sớm các rủi ro và các công cụ này cũng khuyến nghị các kế hoạch phòng ngừa.
Các thiết bị thông minh khác nhau sử dụng phân tích dữ liệu sử dụng thông tin di truyền của mọi người và các mẫu lịch sử để nhận ra các vấn đề trước khi nó vượt quá tầm kiểm soát.
Data Analytics là quá trình khám phá và phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra các mẫu ẩn, xu hướng chưa thấy, khám phá các mối tương quan và thu được những hiểu biết có giá trị để đưa ra các dự đoán kinh doanh. Nó cải thiện tốc độ và hiệu quả kinh doanh của bạn. Các doanh nghiệp sử dụng nhiều công cụ và công nghệ hiện đại để thực hiện phân tích dữ liệu.
Từ khóa:
- What is data analytics
- Data Analyst la gì
- Data Analyst
- Data analytics vs data analysis
- Khóa học Data Analytics
- Data analytics process
- Data Analyst tuyển dụng
- Data analysis Excel
Các chuyên mục nội dung liên quan
- Bản tin số mới nhất | Góc chia sẻ kiến thức số hóa & Chiến lược kinh doanh
- Trang chủ
- Marketing tổng thể
- Kiến thức WordPress
