BÀI VIẾT DO GIẢNG VIÊN TIÊU BIỂU CỦA UNITRAIN CHIA SẺ KẾT HỢP CÙNG ACCA VÀ HR INSIDER
Ông Phùng Trọng Hải là hội viên kỳ cựu của Hiệp hội Kế toán Công chứng Anh quốc (ACCA), ông có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực quản lý tài chính, kiểm toán và tư vấn tại ngân hàng và các công ty đa quốc gia, thực hiện nhiều dự án đào tạo và tư vấn về xây dựng, chuẩn hóa hệ thống dữ liệu và thiết kế các hệ thống báo cáo quản trị, dashboard. Ông Hải từng nắm giữ các chức vụ quản lý quan trọng như Giám đốc Công ty Tư vấn và Đào tạo UniTrain, Thành viên Ban kiểm soát Ngân hàng UOB VN, Giám đốc Bộ phận Phân tích và Hoạch định Tài chính tại Zuellig Pharma VN và Senior Manager tại EY VN.
Từ dữ liệu tới những hiểu biết có giá trị đối với doanh nghiệp
Hầu hết các bộ phận trong doanh nghiệp như sales & marketing, quản trị nhân sự, quản lý vận hành, quản lý tài chính, quản lý rủi ro và kiểm toán…đều cần trực quan hóa dữ liệu nhằm cho mục đích báo cáo nội bộ, cung cấp các báo cáo cho khách hàng hoặc các ấn phẩm marketing, giúp người đọc những thông tin quan trọng khó nhìn thấy ngay lập tức trong dữ liệu thô.
Để chuyển hóa tạo ra giá trị từ dữ liệu thô ban đầu, thông thường cần có ba giai đoạn sau:
- Dữ liệu (Data): là những dữ liệu thô tạo ra từ thực tế, thường ở dạng số (number) hoặc dạng văn bản (text) trích xuất từ cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp. Dữ liệu có thể là định lượng hoặc định tính.
- Thông tin (Information): là ‘dữ liệu’ được xử lý, tổng hợp, sắp xếp thành một định dạng có cấu trúc và cung cấp nhiều ngữ cảnh cụ thể để tạo ra thông tin có ý nghĩa. Dữ liệu mà không có ngữ cảnh thì ít có giá trị.
- Những hiểu biết giá trị (Insights): đây là kết quả từ việc phân tích thông tin và rút ra kết luận, từ đó mang đến những hiểu biết có giá trị đối với doanh nghiệp để giúp nhà quản trị đưa ra những quyết định kinh doanh.
Các ngành nghề tài chính ngân hàng, bảo hiểm, công nghệ thông tin, tiêu dùng và phân phối là các ngành nghề đang có những bước tiến nhảy vọt và đầu tư lớn vào việc phát triển các ứng dụng khai thác dữ liệu lớn. Các công ty công nghệ hàng đầu tại Mỹ như Airbnb, Uber, Lyft… hiện đều có những vị trí quản lý chủ chốt (C-level) nhằm tập trung khai thác giá trị nguồn dữ liệu.
Có thể thấy rõ tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu trong kỷ nguyên dữ liệu lớn (big data) với việc đầu tư ngày một nhiều vào các ứng dụng phân tích và trực quan hóa dữ liệu của các doanh nghiệp. Thực tế, não bộ con người xử lý nội dung bằng hình ảnh nhanh hơn so với chữ và số liệu rất nhiều lần. Chính nhờ vào đặc trưng này, trực quan hóa dữ liệu có thể giúp gia tăng lợi thế cạnh tranh, tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận của các doanh nghiệp thông qua:
- – Tìm hiểu nhu cầu, phân tích ứng xử của khách hàng nhằm hỗ trợ các quyết định chiến lược: chính sách giá, thị trường và sản phẩm tiềm năng…
- – Giảm thiểu, tối ưu chi phí hoạt động.
- – Đơn giản hóa các dữ liệu, thông tin phức tạp, giúp người đọc dễ dàng và nhanh chóng nắm bắt được xu hướng của thông tin, tập trung vào các nội dung quan trọng nhất, và các mối quan hệ của các yếu tố, từ đó đưa ra các quyết định quản trị phù hợp.
Các nguyên tắc cơ bản trình bày dữ liệu
Để được sử dụng hiệu quả dữ liệu phải được tổng hợp và xử lý một cách khoa học để chuyển hóa thành thông tin hữu ích. Các thông tin này được trình bày một cách dễ đọc, dễ hiểu, để những người đọc thông thường, không cần có nhiều kiến thức chuyên môn cũng có thể hiểu rõ các thông điệp từ báo cáo trực quan hóa dữ liệu này. Thực hiện trực quan hóa dữ liệu thường được thực hiện theo các nguyên tắc sau đây:
- Xác định đối tượng người dùng và mục tiêu: đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất nhưng thông thường có thể chưa được chú trọng đúng mức do người thiết kế, xây dựng các báo cáo không trao đổi trực tiếp, rõ ràng với người dùng về mục tiêu sử dụng.
- Phác thảo bố cục, nội dung cơ bản các biểu đồ, dashboard: ở bước này các dạng biểu đồ và cách thức trình bày được lựa chọn và sắp xếp một cách khoa học và có ý nghĩa.
- Lựa chọn các công cụ: hiện có rất nhiều ứng dụng hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu như Microsoft Excel, Power BI, Tableau, Google Data Studio…. Lựa chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ngân sách, độ lớn dữ liệu, quyết định tự xây dựng (in-house) hay thuê ngoài dịch vụ (outsource)…
Microsoft Excel và ứng dụng các phần mềm trực quan dữ liệu (BI Tools):
- Ưu điểm của Excel là tính thông dụng, việc tìm hiểu và ứng dụng Excel để tổ chức, quản lý dữ liệu và xây dựng các báo cáo Dashboard đơn giản hơn rất nhiều so với các công cụ mới về trực quan dữ liệu. Đồng thời các phiên bản Excel 2016, 2019, Office 365 ngày càng hỗ trợ rất nhiều tính năng mới về trực quan hóa dữ liệu.
>> Free download một số template Dashboard Reporting trong Excel
- Ưu điểm của việc ứng dụng các công cụ BI là cho phép người dùng dễ dàng tương tác một cách trực tiếp trên giao diện của báo cáo trên web hoặc trên ứng dụng, kể cả các thiết bị di động, dễ dàng chia sẻ báo cáo, giảm thiểu sai sót do các thao tác thủ công và thông thường có tốc độ xử lý nhanh hơn Excel. Tuy nhiên, việc ứng dụng BI đòi hỏi doanh nghiệp chuẩn hóa dữ liệu, có nhân sự chuyên môn kỹ thuật hoặc thuê ngoài dịch vụ, các báo cáo đầu ra thường được xây dựng sẵn và cho các nhiều nhu cầu báo cáo đặc biệt, người dùng sẽ cần phải xuất data và tùy biến nội dung báo cáo trên Excel hoặc các công cụ bảng tính khác.
- Xác định cấu trúc dữ liệu, tổng hợp xử lý và tổ chức lại dữ liệu: thông thường quá trình chuẩn hóa dữ liệu và tổ chức, quản lý dữ liệu một cách hiệu quả nhất và khâu tốn kém nhiều thời gian, công sức của doanh nghiệp. Nguyên nhân là do các bộ phận, phòng ban và mỗi nhân viên có thể thu thập, tổng hợp data theo cách riêng của mình trong một thời gian dài.
- Trình bày và format hình ảnh, biểu đồ: bên cạnh các kỹ thuật thông dụng, việc trình bày yếu tố nghệ thuật nhằm truyền tải nội dung thông tin đơn giản, súc tích, dễ hiểu và định hướng được hành động cho người dùng.
- Kiểm tra kết quả và chia sẻ báo cáo.
Một số lỗi thường gặp trong trình bày các biểu đồ, dashboard:
- Giao diện khó sử dụng: trên thực tế người lập các báo cáo trực quan trong nhiều trường hợp không phải là người đọc báo cáo. Do đó, người lập báo cáo có thể không chú ý đến việc thiết kế một giao diện phù hợp và tương tác tốt với người dùng, điều này có thể dẫn đến các báo cáo không được sử dụng hiệu quả, người đọc mất nhiều thời gian hoặc thậm chí hiểu sai thông tin.
- Sử dụng không đúng loại biểu đồ: chọn loại biểu đồ không phù hợp thường dẫn đến người đọc khó hiểu nội dung thông tin cần truyền tải.
- Quá nhiều thông tin phức tạp trong biểu đồ: Mục đích của trực quan hóa dữ liệu là đơn giản hóa thông tin và nhấn mạnh các yếu tố cần chú ý. Tuy nhiên, trong quá trình làm việc với các báo cáo dashboard người lập thường có xu hướng muốn trình bày nhiều thông tin chi tiết, nhiều màu sắc khác nhau, điều này có thể dẫn đến quá tải thông tin trình bày (information overload) và người đọc thường không thể sử dụng các báo cáo dashboard này một cách hiệu quả.
- Chưa giải thích đầy thông tin trên hình ảnh, biểu đồ: Thiếu thông tin các số liệu trên một số biểu đồ và các giải thích, nhất là đối với trường hợp các biểu đồ không thể hiện hết ý nghĩa, thông tin mà người đọc cần biết.
Data là tài sản quý giá của doanh nghiệp, giống như dầu thô (data is new oil), data cần được chế biến để chuyển hóa thành giá trị sử dụng. Hầu hết các nhà quản trị hiện nay đều quan tâm đến vấn đề xây dựng văn hóa đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu (Data-driven decision making – DDDM). Mỗi doanh nghiệp chắc chắn sẽ có mức độ sẵn sàng và nhu cầu khác nhau về phân tích và trực quan hóa dữ liệu, do vậy việc chuẩn hóa các quy trình tổ chức, quản lý dữ liệu cho báo cáo khó có thể hoàn thành trong ngắn hạn. Các doanh nghiệp cần có các bước chuẩn bị và từng bước hoàn thiện một hệ thống tổng hợp, phân tích và trình bày thông tin hiệu quả, chính xác, hỗ trợ cho các quyết định kinh doanh nhanh chóng, kịp thời.
Trực quan hóa dữ liệu là gì?
- ✔ Trực quan hóa dữ liệu (data vizualization) là kỹ thuật trình bày số liệu và thông tin bằng hình ảnh, thông thường là các biểu đồ, đồ thị hoặc dưới dạng các báo cáo dashboard.
- ✔ Mục tiêu chính của trực quan hóa dữ liệu là truyền đạt thông tin hiệu quả đến người đọc thông qua các phương tiện đồ họa. Minh họa bằng hình ảnh cung cấp cho người đọc những thông tin quan trọng khó nhìn thấy ngay lập tức trong dữ liệu thô.
- ✔ Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, đặc biệt là khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn của các hệ thống server, sự phát triển của công nghệ điện toán đám mây cũng như tốc độ đường truyền internet, tốc độ truy vấn dữ liệu và các ứng dụng tự động hóa đã tạo nền tảng cho việc khai thác big data một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn rất nhiều so với trước đây. Một số công nghiệp xử lý, truy vấn và trình bày dữ liệu với dung lượng khoảng nhiều Gigabytes hiện nay có thể được hoàn thành chỉ trong vài giây.
- ✔ Việc thực hiện trực quan hóa dữ liệu và phân tích thông tin là các bước sau cùng của quy trình khai thác dữ liệu, sau khi đã thu thập, xử lý và tổ chức dữ liệu; và do đó, kết quả của việc trình bày dữ liệu phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của nguồn dữ liệu cũng như mức độ chuẩn hóa của các thông tin đầu vào.
—-
Xem thêm
Khóa học combo Excel for Professional
Khóa học combo Data Analystics