Hiện tại, kỹ năng phân tích đang chiếm vị thế quan trong trong xã hội hiện đại. Giờ đây, kỹ năng phân tích không chỉ gói gọn trong các lĩnh vực tính toán mà còn lấn sang nhiều lĩnh vực khác: Marketing, bán hàng, nhân sự, … và trở nên thiết yếu trong nhiều loại hình công việc tại doanh nghiệp.
Các công ty đã và đang khai thác Big Data triệt để nhằm tìm ra những phương án hoạt động tốt nhất cho doanh nghiệp của mình, nắm bắt xu thế và hành vi của khách hàng thúc đẩy chiến lược của công ty.
Dưới đây là 4 loại hình phân tích thường gặp:
1. Descriptive analytics – Phân tích mô tả
Phân tích mô tả trả lời câu hỏi về những gì đã xảy ra.Phân tích mô tả thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn dữ liệu để cung cấp chi tiết những thông tin trong quá khứ có giá trị. Tuy nhiên, những phát hiện này chỉ đơn giản là báo hiệu chỉ cho biết có điều gì đó sai hoặc đúng mà không giải thích tại sao. Vì lý do này, các công ty có dữ liệu lớn không chỉ tự mình sử dụng phân tích mô tả mà còn kết hợp nó với các loại phân tích dữ liệu khác.
Ví dụ:
– Một công ty Kiểm toán sẽ biết được có bao nhiêu khách hàng kỹ kết hợp đồng vào tháng trước.
– Một công ty sản xuất có thể quyết định các danh mục sản phẩm chính dựa trên phân tích doanh thu, doanh thu hàng tháng của từng nhóm sản phẩm, tổng nguyên liệu dùng để sản xuất sản phẩm trong một tháng, …
2. Diagnostic analytics – Phân tích chẩn đoán
Ở giai đoạn này, dữ liệu trong quá khứ có thể được đo lường dựa trên các dữ liệu khác để trả lời câu hỏi về lý do tại sao điều gì đó xảy ra. Nhờ phân tích chẩn đoán, chúng ta có thể đi sâu vào chi tiết để tìm ra những yếu tố phụ thuộc và xác định các mô hình.
Ví dụ:
– Trong lĩnh vực Kế toán – Tài chính, một số chuyên gia được gọi là “bác sĩ” trong Tài chính sẽ đo lường, “chuẩn đoán” loại bệnh của doanh nghiệp.
– Công ty dịch vụ quảng cáo so sánh phản ứng của khách hàng với cùng một chiến dịch quảng cáo ở các khu vực khác nhau.
3. Predictive analytics – Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán cho biết điều gì có khả năng xảy ra. Nó sử dụng kết quả phân tích mô tả và chuẩn đoán để phát hiện xu hướng trong tương lai. Do đó, phân tích dự đoán trở thành công cụ để dự báo.
Mặc dù phân tích dự đoán mang lại nhiều giá trị, nhưng chúng ta phải hiểu rằng dự báo chỉ là ước tính, độ chính xác tùy thuộc vào chất lượng dữ liệu và tính ổn định của tình huống.
Nhờ cách tiếp cận chủ động của loại phân tích này, một công ty có thể xác định những người mua hàng trong tháng tới để tiến hành kích hoạt các hoạt động tiếp thị nhằm phát triển doanh thu. Hoặc một nhóm quản lý có thể cân nhắc các rủi ro khi quyết định đầu tư vào việc mở rộng của công ty dựa trên phân tích dòng tiền và dự báo dòng tiền thu được.
4. Prescriptive analytics – Phân tích đề xuất
Phân tích đề xuất (prescriptive analytics) là một bước tiến xa hơn phân tích mô tả và phân tích dự đoán khi đưa ra đề xuất hành động thích hợp và dự đoán những kết quả có thể xảy ra. Nó trả lời cho câu hỏi: “Điều gì nên xảy ra?”
Loại phân tích dữ liệu hiện đại này không chỉ yêu cầu dữ liệu lịch sử mà còn yêu cầu thông tin bên ngoài do bản chất của thuật toán thống kê. Bên cạnh đó, phân tích đề xuất sử dụng các công cụ và công nghệ tinh vi như (Machine Learning) máy học, các quy tắc kinh doanh và thuật toán, …
Ví dụ: Một công ty đa quốc gia có thể xác định cơ hội khách hàng sẽ mua lại một sản phẩm nhất định dựa trên phân tích khách hàng và lịch sử bán hàng.
Xem thêm
Khóa học thực hành Excel trong Kiểm toán
Khóa học ứng dụng VBA trong Excel
Khóa học Dashboard Reporting
Khóa học Tổ chức và Quản lý dữ liệu báo cáo trong Excel
