Blog

16 phút đọc

Quy trình 7 bước phân tích dữ liệu kinh doanh hiệu quả

Bạn muốn tận dụng dữ liệu kinh doanh của mình để đạt được thành công đáng kinh ngạc? Quy trình phân tích dữ liệu kinh doanh hiệu quả là chìa khóa mở cánh cửa đến sự phát triển và bứt phá doanh số. Cùng Mastering Data Analytics tìm hiểu chi tiết về quy trình này để tối ưu hóa kinh doanh và tạo ra những thay đổi đáng kể cho doanh nghiệp của bạn!

Tầm quan trọng của quy trình phân tích dữ liệu kinh doanh

Quy trình phân tích dữ liệu kinh doanh đóng vai trò quan trọng trong việc định hình và nâng cao hiệu suất kinh doanh của một tổ chức. Bằng cách tận dụng dữ liệu có sẵn, chúng ta có thể tìm ra những thông tin quan trọng, xu hướng và mối quan hệ giữa các yếu tố kinh doanh. Qua đó, quyết định kinh doanh được đưa ra dựa trên căn cứ rõ ràng và chính xác.

Vai trò của quy trình phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu đã chứng minh vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh ở nhiều lĩnh vực. Các doanh nghiệp có thể tận dụng phân tích dữ liệu để đạt được những lợi ích sau:

1. Hiểu rõ và duy trì lòng trung thành của khách hàng: Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp nhìn thấy rõ hơn về hành vi và thói quen mua của khách hàng, cũng như dự đoán xu hướng trong tương lai. Dựa trên thông tin này, doanh nghiệp có thể tạo ra chương trình ưu đãi hoặc cải tiến sản phẩm/dịch vụ để đáp ứng mong đợi của khách hàng.
2. Mở rộng thị trường với nền tảng chính xác: Dữ liệu là cơ sở đáng tin cậy để xác định thị trường tiềm năng và phù hợp với khả năng cung ứng của doanh nghiệp. Từ đó, doanh nghiệp có thể tự tin mở rộng quy mô kinh doanh và tiếp cận các thị trường mới.
3. Kiểm soát nguồn thu và chi phí: Quy trình phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp kiểm soát dòng tiền một cách chặt chẽ, phát hiện sớm bất kỳ chênh lệch nào. Điều này giúp bạn quản lý theo dõi và quản lý mọi hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả.
4. Xây dựng nền tảng kinh doanh dài hạn: Thông tin từ quá trình phân tích dữ liệu kinh doanh cung cấp cơ sở cho việc xác định chiến lược kinh doanh dài hạn. Dựa trên dữ liệu thực tế, các quyết định dựa trên kinh nghiệm trước đây sẽ được thay thế bằng các dự đoán và đánh giá chính xác hơn. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và chi phí cơ hội, đồng thời tạo nền tảng vững chắc cho doanh nghiệp trên thị trường.

Với những lợi ích điển hình như vậy, cuộc đua dữ liệu trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Doanh nghiệp cần tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Vậy, cụ thể, quy trình phân tích dữ liệu bao gồm những bước nào?

Quy trình 7 bước phân tích dữ liệu kinh doanh hiệu quả, bứt phá doanh số

Phân tích dữ liệu kinh doanh không chỉ đơn thuần là việc thu thập và xử lý dữ liệu, mà còn là quá trình tiếp cận thông qua các bước cụ thể để tìm hiểu, hiểu rõ và tận dụng thông tin từ dữ liệu. Dưới đây là quy trình 7 bước phân tích dữ liệu kinh doanh hiệu quả mà bạn có thể áp dụng để bứt phá doanh số của doanh nghiệp.

Bước 1: Cần xác định mục tiêu kinh doanh

Bước đầu tiên là xác định mục tiêu kinh doanh

Trước khi bắt đầu quy trình phân tích dữ liệu kinh doanh, bạn cần xác định rõ mục tiêu kinh doanh mà bạn muốn đạt được.Mục tiêu kinh doanh là hướng dẫn cho quá trình phân tích dữ liệu. Để phân tích dữ liệu hiệu quả, mục tiêu cần được đặt một cách cụ thể và chi tiết. Ví dụ, nếu doanh nghiệp muốn gia tăng doanh thu, có thể đặt các mục tiêu như xác định sản phẩm bán chạy nhất, tìm hiểu nguyên nhân khách hàng ưa thích, hoặc khám phá những rào cản khiến khách hàng không chọn sản phẩm chậm. Việc xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng ngay từ đầu sẽ giúp bạn tập trung vào những thông tin quan trọng và định hướng phân tích dữ liệu một cách chính xác.

Bước 2: Tìm kiếm và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn

Sau khi đã xác định mục tiêu kinh doanh, bạn cần tìm kiếm và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu có thể được lấy từ cơ sở dữ liệu hiện có, trích xuất từ dữ liệu hiện tại, yêu cầu từ các bộ phận liên quan, hoặc mua từ bên thứ ba. Đó có thể là dữ liệu khách hàng, dữ liệu bán hàng, dữ liệu marketing, dữ liệu website và nhiều dữ liệu khác,… Ví dụ, nếu doanh nghiệp muốn ra mắt sản phẩm mới, dữ liệu từ thị trường cũng là một nguồn quan trọng giúp định hình sản phẩm theo xu hướng tiêu dùng. Việc thu thập dữ liệu đa dạng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về hoạt động kinh doanh của bạn.

Bước 3: Xử lý và làm sạch dữ liệu

Xử lý và làm sạch dữ liệu

Bước thứ 3 trong quy trình phân tích dữ liệu kinh doanh đó là xử lý và làm sạch dữ liệu. Dữ liệu thu thập được thường chứa nhiễu và không đồng nhất. Vì vậy, bạn cần tiến hành xử lý và làm sạch dữ liệu trước khi tiến hành phân tích. Trong bước này, các dữ liệu lỗi, thiếu tính xác minh, không có độ liên quan cao hoặc có giá trị ngoại lệ lớn sẽ được loại bỏ. Thông thường, các doanh nghiệp sẽ lựa chọn lọc dữ liệu theo các tiêu chí cơ bản. Tuy nhiên, khi thực hiện phân tích dữ liệu kinh doanh, mỗi doanh nghiệp nên xây dựng tiêu chí lọc riêng, tạo ra kết quả phân tích cuối cùng hiệu quả hơn.

Quá trình này bao gồm loại bỏ dữ liệu trùng lặp, điền các giá trị thiếu, chuẩn hóa dữ liệu và xử lý các ngoại lệ. Việc xử lý và làm sạch dữ liệu thường được lặp lại nhiều lần để đảm bảo kết quả chất lượng. Quá trình này đòi hỏi sự tỉ mỉ và cẩn thận để loại bỏ các sai sót và đảm bảo rằng dữ liệu đáng tin cậy và chính xác cho quá trình phân tích tiếp theo.

Bước 4: Trình bày phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Sau khi dữ liệu đã được làm sạch, bạn có thể tiến hành phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) để khám phá thông tin quan trọng từ dữ liệu. Bước 4 trong quy trình phân tích dữ liệu nhằm mục đích nhận diện các đặc điểm và tính chất của dữ liệu đã được lọc. Qua đó, các dữ liệu có cùng đặc tính, liên kết hoặc có mối quan hệ ẩn sẽ được nhóm lại.

Quá trình EDA đòi hỏi kiến thức chuyên môn để khám phá và tìm kiếm thông tin quan trọng trong hàng loạt dữ liệu. Các chuyên viên phân tích sẽ thực hiện một loạt các bước như kiểm tra dữ liệu lỗi, xác định cấu trúc dữ liệu đầu vào, xác định các biến quan trọng, liệt kê các trường hợp ngoại lệ, kiểm tra giả thuyết và ước tính tham số.

Bằng cách sử dụng các phương pháp và công cụ thống kê, bạn có thể tìm hiểu về xu hướng, tương quan và biểu đồ của dữ liệu. EDA giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu và tạo ra những giả thuyết ban đầu để khám phá sâu hơn.

Bước 5: Chọn lọc, thiết lập và thử nghiệm các mô hình

Chọn lọc, thiết lập và thử nghiệm các mô hình

Bước thứ 5 của quy trình phân tích dữ liệu đó là chọn lọc, thiết lập và thử nghiệm các mô hình. Dựa trên những phát hiện từ EDA, bạn có thể chọn lọc, thiết lập và thử nghiệm các mô hình phân tích dữ liệu phù hợp. Các mô hình có thể bao gồm mô hình dự đoán, mô hình phân loại, mô hình gom cụm và nhiều mô hình khác. Ở bước này, bạn cần tập trung vào việc lựa chọn và thử nghiệm các phương pháp phân tích để đạt được kết quả chính xác nhất. Các yếu tố cần xem xét khi lựa chọn mô hình bao gồm:

• Cách nhóm dữ liệu: theo đặc tính, thứ tự, sự tăng trưởng/giảm liên tục hay kết hợp.
• Yếu tố thời gian: cần có tính toán thời gian trong mô hình hay không.
• Phản ứng đa biến: liệu dữ liệu có phản ứng đa biến hay không.
• Quy tắc và điều kiện: có quy tắc hoặc điều kiện cần thiết cho mô hình không.
• Các mô hình đã sử dụng cho các vấn đề/mục tiêu phân tích tương tự.

Sau khi lựa chọn, mô hình sẽ được xây dựng, cấu hình và điều chỉnh để đạt được độ chính xác cao nhất. Để xác thực tính hiệu quả của mô hình, thử nghiệm sẽ được tiến hành trên một bộ dữ liệu riêng. Bằng cách áp dụng các mô hình này vào dữ liệu của bạn, bạn có thể tìm ra những phân tích chi tiết và tiên đoán tương lai cho doanh nghiệp của mình.

Bước 6: Tiến hành triển khai mô hình

Sau khi đã xác định mô hình phù hợp, bạn có thể tiến hành triển khai mô hình vào môi trường thực tế. Điều này có thể bao gồm việc áp dụng mô hình vào hệ thống hoặc công cụ quản lý dữ liệu. Kết quả của bước này sẽ cung cấp cơ sở cho các quyết định kinh doanh. Ví dụ, nếu mục tiêu ban đầu là tăng doanh số, sau bước này, nhà điều hành sẽ nhận được các giải pháp như tăng giá, áp dụng chương trình khuyến mãi, thay đổi chính sách. Mô hình sẽ cung cấp dữ liệu và đánh giá tính khả thi cho mỗi giải pháp.

Tuy nhiên, những giải pháp này thường cần sự hiểu biết chuyên môn để hiểu và điều chỉnh thêm theo góc nhìn cá nhân. Ngoài những gợi ý từ hệ thống, các chuyên viên kinh nghiệm có thể đóng góp thêm quan điểm cá nhân để đưa ra quyết định chính xác hơn.

Bước 7: Giám sát và xác thực

Giám sát kết quả trong thực tế và xác thực tính chính xác

Bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu là giám sát kết quả trong thực tế và xác thực tính chính xác. Doanh nghiệp cần liên tục theo dõi và đánh giá hiệu quả sau mỗi giai đoạn thời gian nhất định, sau khi quyết định hoặc triển khai các hoạt động dựa trên mô hình đã chọn.

Theo dõi sát sao giúp phát hiện vấn đề kịp thời và điều chỉnh các quyết định ban đầu. Quá trình giám sát và xác thực liên tục tương tự như chuỗi thử, sai và sửa. Tuy nhiên, kết quả không luôn như dự đoán do ảnh hưởng của yếu tố khách quan như kinh tế, xã hội. Do đó, nhà điều hành cần đánh giá đa chiều để đưa ra kết luận phù hợp. Nếu kết quả không như dự đoán, doanh nghiệp cần xem xét lại nguồn dữ liệu, cấu trúc và kết hợp các mô hình. Tuy nhiên, nếu kết quả chính xác, hệ thống có cơ hội tích lũy dữ liệu để xử lý các vấn đề tương tự trong tương lai.

Quy trình 7 bước phân tích dữ liệu kinh doanh hiệu quả là một phương pháp hữu ích để tận dụng thông tin từ dữ liệu và đưa ra quyết định kinh doanh chính xác. Bằng cách tuân thủ quy trình này, bạn có thể đạt được bứt phá doanh số và tạo ra lợi thế cạnh tranh cho tổ chức của mình. Hãy áp dụng quy trình này và khai thác tiềm năng của dữ liệu kinh doanh để nâng cao hiệu suất và thành công của bạn trong tương lai! Nếu bạn vẫn đang gặp khó khăn khi triển khai Business Intelligence tại doanh nghiệp của mình, hãy liên hệ MDA để được tư vấn nhanh nhất nhé!

Chia sẻ bài viết