Phân tích dữ liệu lớn là gì? Trong thời đại kỷ nguyên số hiện nay, phân tích dữ liệu lớn được xem là tài sản to lớn của các doanh nghiệp. Thông qua những kỹ thuật lưu trữ, xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể thu được các thông tin chuyên sâu để tối ưu hoá chi phí, thu hút khách hàng, thúc đẩy doanh thu hiệu quả. Để hiểu hơn về phân tích dữ liệu là gì, cũng như những lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp, hãy cùng Top20Review theo dõi bài viết sau đây.
Thực hiện phân tích dữ liệu lớn mang lại rất nhiều cơ hội tăng trưởng cho doanh nghiệp. Do đó, trong trường hợp bạn không biết khai thác nguồn dữ liệu hiện có, hãy nhanh chóng đặt lịch tư vấn với các chuyên gia Data Analyst nhiều năm kinh nghiệm trên nền tảng Askany để được hỗ trợ một cách toàn diện nhất.
Mục lục
Phân tích dữ liệu lớn là gì?
Phân tích dữ liệu lớn hay còn gọi là Big Data là gì, là hoạt động sử dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao đối với những tập dữ liệu khổng lồ như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc hoặc dữ liệu phi cấu trúc đến từ nhiều nguồn với các kích thước khác nhau.
Để phân tích dữ liệu lớn, các chuyên gia phải sử dụng nhiều phương pháp và công cụ hỗ trợ để đảm bảo thu thập, xử lý và rút ra kết luận chuyên sâu từ các tập dữ liệu, ví dụ như thông tin về xu hướng thị trường, sở thích của khách hàng,…
>> Xem thêm: Conversion Cost là gì? Các kiến thức quan trọng về Conversion Cost.
Vai trò của phân tích dữ liệu lớn đối với doanh nghiệp
Phân tích dữ liệu lớn được xem là công cụ hữu ích cho các doanh nghiệp hoạt động ở bất kỳ lĩnh vực nào. Bởi ngày nay, việc theo đuổi dữ liệu lớn để rút ra những thông tin giá trị từ lượng dữ liệu thô vô cùng quan trọng và cần thiết đối với mọi doanh nghiệp.
Khi thực hiện phân tích dữ liệu lớn, các doanh nghiệp có thể khai thác thành công các dữ liệu của họ, cũng như chuyển đổi dữ liệu thành các thông tin chuyên sâu, từ đó xác định các cơ hội mới để đưa ra những quyết định kinh doanh thông minh, gia tăng lợi nhuận và trải nghiệm cá nhân hoá của khách hàng.
Bên cạnh đó, doanh nghiệp còn có thể dựa vào phân tích dữ liệu lớn để tiết kiệm thời gian, chi phí và quản lý các rủi ro tốt hơn. Tất cả những điều này sẽ tạo nên điểm khác biệt giữa doanh nghiệp của bạn với đối thủ cạnh tranh.
>> Xem thêm: Top 9 trường Đại học dạy Data Analyst chất lượng nhất hiện nay
Các loại phân tích dữ liệu lớn
Phân tích mô tả
Phân tích mô tả là kỹ thuật giúp ích trong việc cập nhật các xu hướng hiện tại và hiệu suất hoạt động của công ty. Với phân tích mô tả, dữ liệu sẽ được đơn giản hoá và tóm tắt thành dạng có thể đọc được.
Sau khi xác định thông tin và xu hướng chi tiết của dữ liệu bằng phân tích mô tả, bạn có thể sử dụng các loại phân tích khác để tìm hiểu sâu hơn về các nguyên nhân tạo nên những xu hướng đó.
Xem thêm các viết khác:
- Top 7 công cụ phân tích dữ liệu mạng xã hội hữu ích nhất hiện nay.
- Hướng dẫn phân tích dữ liệu với SPSS gồm 3 bước cụ thể.
- Lộ trình tự học phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu chi tiết.
Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán là loại phân tích được sử dụng để trả lời câu hỏi “Tại sao điều đó lại xảy ra?”. Với loại phân tích này, bạn có thể tìm ra thông tin của một số sự kiện liên quan đến khách hàng, nhân viên, sản phẩm/ dịch vụ của doanh nghiệp. Trong kinh doanh, phân tích chẩn đoán mang lại lợi ích lớn trong việc nghiên cứu chỉ số rời bỏ và xu hướng của những khách hàng trung thành.
Phân tích dự đoán
Đây là loại phân tích được sử dụng để xem xét dữ liệu lịch sử và đưa ra những dự đoán tương lai liên quan đến xu hướng khách hàng và thị trường. Hơn nữa, để phân tích dự đoán có kết quả tốt, chuyên gia phải kết hợp các công cụ và mô hình như công nghệ khai thác dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy. Phân tích dự đoán là một trong những loại phân tích dữ liệu lớn được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay.
Phân tích theo quy định
Phân tích theo quy định đòi hỏi việc rút ra kết luận dựa trên sự phân tích chi tiết và dự đoán. Phương pháp này được áp dụng để đề xuất giải pháp cho một vấn đề cụ thể, tuân theo các nguyên tắc và quy tắc nhất định. Nó tận dụng thông tin chi tiết từ dữ liệu để xác định một lộ trình phân tích cụ thể và đề xuất các bước tiến khả thi nhất cho tổ chức một cách có hiệu quả.
>> Xem thêm: Conversation in Facebook Ads: 5 chỉ số đo lường quan trọng nên biết
Quy trình các bước phân tích dữ liệu lớn
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Đầu tiên, các chuyên gia phân tích dữ liệu sẽ tiến hành thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thông thường, nó sẽ là sự kết hợp của dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc. Một số nguồn dữ liệu phổ biến bao gồm mạng xã hội, ứng dụng đám mây, nhật ký máy chủ,….
Bước 2: Chuẩn bị và xử lý dữ liệu
Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ trong kho dữ liệu, các chuyên gia cần thực hiện sắp xếp, định cấu hình và phân vùng dữ liệu đúng cách. Việc chuẩn bị và xử lý dữ liệu giúp truy vấn phân tích đạt hiệu suất cao hơn.
Bước 3: Làm sạch dữ liệu
Ở bước này, các dữ liệu bị trùng lặp hoặc lỗi định dạng sẽ được làm sạch nhằm cải thiện chất lượng, cũng như tạo nên sự đồng nhất cho tệp dữ liệu.
Bước 4: Phân tích dữ liệu bằng phần mềm
Cuối cùng, các chuyên gia sẽ phân tích dữ liệu thông qua sự hỗ trợ của các phần mềm, công cụ hữu ích. Từ đó, đưa ra báo cáo về xu hướng kinh doanh cho doanh nghiệp trong tương lai.
Như vậy, bài viết đã lý giải phân tích dữ liệu lớn là gì cũng như tầm quan trọng của nó đối với sự phát triển của doanh nghiệp. Nếu như bạn chưa biết cách vận dụng nguồn dữ liệu hiện có để cải thiện hoạt động kinh doanh, đừng ngần ngại liên hệ với các chuyên gia DA tại Askany được được tìm hiểu chuyên sâu, cũng như hướng dẫn từng bước phân tích dữ liệu lớn hiệu quả.
