Kiến thức

8 phút đọc

[8] Doanh Nghiệp Cần Lưu Ý Điều Gì Để Các Dự Án Data Analytics Thành Công?

Data analytics ngày trở nên phổ biến tại Việt Nam khi công việc của một Data analyst đang được nhiều bạn trẻ quan tâm. Bên cạnh đó, hầu như các doanh nghiệp đều dùng đến các kỹ năng phân tích kinh doanh để vận hành doanh nghiệp tốt nhất. Data analytics rất cần thiết cho mọi ngành nghề, nếu một dự án data analytics thành công sẽ đưa công ty bạn phát triển vượt bậc. Vậy như thế nào là một dự án Data Analytics thành công? Chúng ta cùng tìm hiểu bài viết sau đây nhé!

Ứng dụng Data analytics trong các ngành nghề khác nhau

Phân tích dữ liệu có thể ứng dụng được rất nhiều ngành nghề. Những ngành nghề càng có nhiều dữ liệu càng có nhiều bài toán phân tích. Hiện nay, do các chức danh Phân tích dữ liệu chưa phổ biến. Vì thế đa phần JDs đều để Data Analyst/ Data Scientist. Nhưng sau này, các chức danh phân tích cụ thể cho từng phòng ban sẽ phổ biến hơn .Trong số đó có thể kể đến: Sale Analyst, Finance Analyst, People Analyst, Supply Chain Analyst,…

Ứng dụng phân tích dữ liệu trong trong nhiều ngành nghề

Để tham khảo cho các data analytics tool cho nhiều ngành hàng có thể dùng Qlik Demo. Đây là hãng công nghệ phân tích dữ liệu hay có demo trong nhiều ngành hàng. Mọi người không cần dùng tool này, chỉ cần xem Online các ứng dụng đã được tích hợp trên website.

Những chỉ số metrics phân tích dữ liệu trong nhiều Industry

Ví dụ mình chọn ngành Bảo hiểm (Insurance)

Chi tiết các chỉ số phân tích trong Lapse Analysis trong công ty bảo hiểm

Có rất nhiều mẫu để mọi người tham khảo bài toán/ứng dụng/chỉ số khi phân tích trong từng ngành hàng.

Bài toán phân tích dữ liệu cụ thể trong từng phòng ban

Người dùng có thể tìm kiếm bài toán cụ thể cho từng ngành nghề như mẫu trên của Qlik. Với kinh nghiệm 5 năm trong ngành Tài chính – Ngân hàng, mình sẽ để hình minh họa cho một số nội dung phân tíc bổ biến trong ngành Ngân hàng.

Những chủ đề khi phân tích về Customer trong Ngân hàng

Những bài toán phổ biến trong Phân tích hành vi khách hàng:

Các loại bài toán phân tích dữ liệu trong Customer Analytics

Một số bài toán khác khi phân tích về: quản lý tài sản, gian lận, thanh khoản & rủi ro trong ngân hàng

Các ứng dụng/bài toán phân tích phổ biến trong từng mảng của doanh nghiệp trong các tựa sách sau đây.

Sách Key Business Analytics

Tại sao các doanh nghiệp lại cần phân tích dữ liệu?

Mọi người có thể search top những lý do tại sao doanh nghiệp trong ngành hàng mình đang làm việc lại cần phải ứng dụng phân tích dữ liệu.

Top lý do Ngân hàng cần ứng dụng phân tích dữ liệu.

Nhưng tổng quát, các doanh nghiệp cần ứng dụng phân tích dữ liệu vì 6 lý do:

• Cost savings: chuyển từ Manual Reporting sang Automation Reporting
• Agile, flexible & responsive: dữ liệu có để “dynamic, interactive” linh động; vì tình hình kinh doanh của doanh nghiệp luôn thay đổi liên tục.
• Top & bottom-line benefits: sếp có báo cáo nhanh, chính xác; nhân viên tiết kiệm thời gian làm báo cáo, có thể tập trung vào việc “phân tích”.
• Risk avoidance: việc hiểu rõ tình hình kinh doanh của doanh nghiệp qua dữ liệu, giúp các nhà điều hành doanh nghiệp giảm được nhiều rủi ro khi ra quyết định kinh doanh.
• Competitive advantage: tất nhiên một doanh nghiệp điều hành dựa trên dữ liệu kết hợp với kinh nghiệm sẽ có nhiều lợi thế cạnh tranh hơn doanh nghiệp chỉ điều hành dựa cảm xúc, kinh nghiệm thuần túy.
• BI, BA as profit center: phòng ban phân tích để tối ưu doanh thu chi phí, đưa ra giải pháp chăm sóc khách hàng, quản lý nhân sự hiệu quả hơn …. sẽ đóng góp như “profit center”.

Top 6 lý do cần doanh nghiệp ứng dụng phân tích dữ liệu

Để hiểu rõ hơn ứng dụng/triển khai phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp, “Think fast! The insight you need to compete and win with Self-service analytics” là cuốn sách dành cho bạn.

Think fast! The insight you need to compete and win with Self-service analytics

Một doanh nghiệp muốn triển khai thành công dự án Data Analytics cần yếu tố gì?

4 yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp thành công khi triển khai hệ thống phân tích dữ liệu

• People domain: doanh nghiệp cần có nhân sự có chuyên môn về data analytics tool.
• Process domain: doanh nghiệp cần có quy trình ghi nhận dữ liệu rõ ràng, nhất quán; để đảm bảo luồng dữ liệu liên kết được với nhau.
• Technology domain: doanh nghiệp cần có những công nghệ phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích của mình, tham khảo bài viết về công nghệ trong series này.
• Data Domain: doanh nghiệp cần nguồn dữ liệu có chất lượng.

People domain và Mastering Data Analytics

Riêng về People domain, hiện tại Mastering Data Analytics đang cung cấp rất nhiều khóa học từ cơ bản đến chuyên sâu dành riêng cho doanh nghiệp.

1. Training Inhouse tại doanh nghiệp

Tham khảo thông tin training corporates tại Mastering Data Analytics. Hiện nay, MDA đang là đối tác đào tạo data analytics chính thức cho các doanh nghiệp lớn như: Generali, Coca-cola, Prudential, Merck, HSC, AEON, AON, P&G, …

Dịch vụ đào tạo tại Mastering Data Analytics

Review khóa học của Mastering Data Analytics từ Coca-cola Việt Nam

2. Training Public

Rất nhiều doanh nghiệp đăng ký cho nhân viên đi học lớp Public tại các cơ sở của Mastering Data Analytics. Gần đây nhất cho khóa K34, Ngân hàng Eximbank đã đăng ký cho 14 anh/chị nhân sự tại Hội sở chính đi học tại lớp Public K34.

Mastering Data Analytics là đơn vị đào tại Data Analytics hàng đầu Việt Nam. Chương trình học Business Intellgence với 20 buổi thu hút đông đút anh/chị học viên. Với tiêu chí cung cấp kiến thức phân tích dữ liệu và tìm ra insights chất lượng; khóa học thường đóng form đăng ký rất sớm. Trải qua 34 khóa học public được diễn ra, MDA không ngừng cập nhật kiến thức bài giảng và cơ sở vật chất khang trang. MDA muốn mang đến cho anh/chị học viên không gian thoải mái học tập để có được một khóa học thật bổ ích.

Chia sẻ bài viết