Chuẩn bị dữ liệu bao gồm làm sạch, biến đổi và tổ chức dữ liệu để làm cho dữ liệu phù hợp cho việc phân tích. Điều này bao gồm các tác vụ như loại bỏ trùng lặp, xử lý các giá trị bị thiếu, chuẩn hóa định dạng và hợp nhất bộ dữ liệu.

2. Phân tích dữ liệu (Data analytics):

Phân tích dữ liệu đề cập đến quá trình phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt liên quan đến việc áp dụng các kỹ thuật toán học và thống kê khác nhau để khám phá các mẫu, mối tương quan và xu hướng trong dữ liệu.

3. Đánh giá chỉ số hiệu suất/điểm chuẩn (Performance metrics/Benchmarking):

Số liệu hiệu stuất là phép đo được sử dụng để đánh giá hiệu suất và hiệu quả của một doanh nghiệp hoặc quy trình. So sánh điểm chuẩn liên quan đến việc so sánh các chỉ số hiệu suất với các tiêu chuẩn ngành hoặc các phương pháp hay nhất để xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

4. Truy vấn (Query):

Truy vấn liên quan đến việc truy xuất thông tin cụ thể hoặc câu trả lời cho các câu hỏi từ cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Nó được thực hiện bằng các ngôn ngữ truy vấn như SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) để trích xuất dữ liệu liên quan dựa trên các tiêu chí cụ thể.

5. Báo cáo (Reporting):

Báo cáo liên quan đến việc tạo và phân phối thông tin tóm tắt và có cấu trúc từ phân tích dữ liệu. Các báo cáo thường bao gồm thông tin chi tiết, xu hướng và hình ảnh quan trọng để truyền đạt thông tin hiệu quả đến các bên liên quan.

6. Phân tích thống kê (Statistical analysis):

Phân tích thống kê liên quan đến việc áp dụng các kỹ thuật thống kê để phân tích và giải thích dữ liệu. Giúp hiểu được tầm quan trọng của các mẫu dữ liệu, xác thực các giả thuyết và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

7. Phân tích trực quan (Visual analysis):

Phân tích trực quan kết hợp các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu với khám phá tương tác để hiểu rõ hơn về dữ liệu. Nó cho phép người dùng khám phá và thao tác trực quan hóa dữ liệu một cách tương tác để khám phá các mẫu, ngoại lệ và xu hướng ẩn.

8. Khai thác dữ (Data mining):

Khai thác dữ liệu liên quan đến việc khám phá các mẫu, mối quan hệ và thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu lớn. Bạn cần sử dụng các kỹ thuật như học máy, phân tích thống kê và nhận dạng mẫu để tìm kiếm được các thông tin và kiến thức có giá trị.

9. Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization):

Trực quan hóa dữ liệu là quá trình trình bày dữ liệu ở định dạng trực quan, chẳng hạn như biểu đồ, đồ thị và bản đồ. Nó giúp hiểu dữ liệu phức tạp bằng cách biểu diễn dữ liệu đó một cách trực quan, giúp dễ dàng xác định các xu hướng, mẫu và mối quan hệ.

Các quy trình và phương pháp này trong Business Intelligence cùng nhau hỗ trợ các tổ chức trích xuất thông tin chi tiết có giá trị, đưa ra quyết định sáng suốt và đạt được lợi thế cạnh tranh trong môi trường kinh doanh dựa trên dữ liệu ngày nay.