Data analytics hay còn gọi là phân tích dữ liệu, chúng tồn tại ở giao điểm của công nghệ thông tin, thống kê và kinh doanh. 

Họ kết hợp các lĩnh vực này để giúp các doanh nghiệp và tổ chức thành công. Mục tiêu chính của  phân tích dữ liệu là tăng hiệu quả và cải thiện hiệu suất bằng cách khám phá các mẫu trong dữ liệu.

Data analytics là gì?

Data analytics là tên tiếng Anh của phân tích dữ liệu, là quá trình phân tích dữ liệu thô để tìm ra xu hướng và câu trả lời hay định nghĩa về dữ liệu phân tích. Để nắm bắt được phạm vi tác động của dữ liệu trong lĩnh vực thực hiện các phân tích. 

Quy trình phân tích dữ liệu có một số thành phần có thể giúp ích cho nhiều sáng kiến. Bằng cách kết hợp các thành phần này, một sáng kiến ​​phân tích dữ liệu thành công sẽ cung cấp một bức tranh rõ ràng về vị trí của bạn, bạn đã ở đâu và bạn nên đi đâu.

Đầu tiên, quá trình này bắt đầu bằng phân tích mô tả. Đây là quá trình mô tả các xu hướng lịch sử trong dữ liệu. Phân tích mô tả nhằm mục đích trả lời câu hỏi "điều gì đã xảy ra?". 

Phần thiết yếu tiếp theo của phân tích dữ liệu là phân tích nâng cao. Phần này của khoa học dữ liệu tận dụng các công cụ tiên tiến để trích xuất dữ liệu, đưa ra dự đoán và khám phá xu hướng. 

Sự sẵn có của các kỹ thuật máy học, bộ dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán rẻ đã cho phép sử dụng các kỹ thuật này trong nhiều ngành công nghiệp. Việc thu thập các tập dữ liệu lớn là công cụ để thực hiện các kỹ thuật này. 

Phân loại Data Analytics

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn. Có bốn loại phân tích dữ liệu chính: phân tích mô tả, chẩn đoán, tiên đoán và mô tả. Mỗi loại có một mục tiêu khác nhau và một vị trí khác nhau trong quá trình phân tích dữ liệu. Đây cũng là những ứng dụng phân tích dữ liệu chính trong kinh doanh.

Phân tích mô tả

Giúp trả lời các câu hỏi về những gì đã xảy ra. Các kỹ thuật này tóm tắt các bộ dữ liệu lớn để mô tả kết quả cho các bên liên quan. 

Bằng cách phát triển các chỉ số hiệu suất chính (KPI), các chiến lược này có thể giúp theo dõi thành công hoặc thất bại. 

Các chỉ số như lợi tức đầu tư (ROI) được sử dụng trong nhiều ngành. Các thước đo chuyên biệt được phát triển để theo dõi hiệu suất trong các ngành cụ thể. 

Quá trình này yêu cầu thu thập dữ liệu liên quan, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Quá trình này cung cấp thông tin chi tiết cần thiết về hiệu suất trong quá khứ.

Phân tích chẩn đoán

Giúp trả lời các câu hỏi về lý do tại sao sự việc lại xảy ra. Các kỹ thuật này bổ sung cho các phân tích mô tả cơ bản hơn. 

Họ lấy những phát hiện từ phân tích mô tả và đào sâu hơn để tìm ra nguyên nhân. Các chỉ số hiệu suất được nghiên cứu thêm để tìm ra lý do tại sao chúng trở nên tốt hơn hoặc kém đi. Điều này thường xảy ra trong ba bước:

• Xác định các điểm bất thường trong dữ liệu. Đây có thể là những thay đổi bất ngờ trong một số liệu hoặc một thị trường cụ thể.
• Dữ liệu liên quan đến những dị thường này được thu thập.
• Các kỹ thuật thống kê được sử dụng để tìm các mối quan hệ và xu hướng giải thích những bất thường này.

Những loại phân tích dữ liệu này cung cấp cái nhìn sâu sắc mà các doanh nghiệp cần để đưa ra các quyết định hiệu quả và hiệu quả. Được sử dụng kết hợp, chúng mang lại sự hiểu biết toàn diện về nhu cầu và cơ hội của công ty

Vai trò của Phân tích dữ liệu là gì?

Công việc  phân tích dữ liệu liên quan đến việc làm việc với dữ liệu trong suốt quá trình phân tích dữ liệu. Điều này có nghĩa là làm việc với dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. 

Các bước chính trong quy trình phân tích dữ liệu là khai thác dữ liệu, quản lý dữ liệu, phân tích thống kê và trình bày dữ liệu. Tầm quan trọng và sự cân bằng của các bước này phụ thuộc vào dữ liệu đang được sử dụng và mục tiêu của phân tích.

Khai thác dữ liệu là một quá trình cần thiết cho nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu. Điều này liên quan đến việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc. 

Chúng có thể bao gồm văn bản viết, cơ sở dữ liệu phức tạp lớn hoặc dữ liệu cảm biến thô. Các bước quan trọng trong quá trình này là trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (thường được gọi là ETL.)

Các bước này chuyển đổi dữ liệu thô thành một định dạng hữu ích và có thể quản lý được. Điều này chuẩn bị dữ liệu để lưu trữ và phân tích. Khai thác dữ liệu nói chung là bước tốn nhiều thời gian nhất trong quy trình phân tích dữ liệu.

Các quy trình liên quan đến data analytics

Quá trình liên quan đến phân tích dữ liệu bao gồm một số bước khác nhau:

1. Bước đầu tiên là xác định các yêu cầu dữ liệu hoặc cách dữ liệu được nhóm. Dữ liệu có thể được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính. Giá trị dữ liệu có thể là số hoặc được chia theo danh mục.
2. Bước thứ hai trong phân tích dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu đó. Điều này có thể được thực hiện thông qua nhiều nguồn khác nhau như máy tính, nguồn trực tuyến, camera, nguồn môi trường hoặc thông qua nhân viên.
3. Một khi dữ liệu được thu thập, nó phải được tổ chức để có thể phân tích. Tổ chức có thể diễn ra trên bảng tính hoặc dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê.
4. Data sau đó được làm sạch trước khi phân tích. Điều này có nghĩa là nó được làm sạch và kiểm tra để đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc lỗi, và nó không phải là không hoàn chỉnh. Bước này giúp sửa bất kỳ lỗi nào trước khi nó chuyển đến một nhà phân tích dữ liệu để phân tích.

Phân tích thực tế ứng dụng data analytics

Các ứng dụng của phân tích dữ liệu rất rộng rãi. Phân tích dữ liệu lớn có thể tối ưu hóa hiệu quả trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Cải thiện hiệu suất cho phép các doanh nghiệp thành công trong một thế giới ngày càng cạnh tranh.

Một trong những nơi áp dụng sớm nhất là lĩnh vực tài chính. Phân tích dữ liệu có một vai trò quan trọng trong ngành tài chính ngân hàng, được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường và đánh giá rủi ro.

Điểm tín dụng là một ví dụ về phân tích dữ liệu ảnh hưởng đến tất cả mọi người. Các điểm số này sử dụng nhiều điểm dữ liệu để xác định rủi ro cho vay. Phân tích dữ liệu cũng được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn gian lận nhằm nâng cao hiệu quả và giảm rủi ro cho các tổ chức tài chính.

Mặc dù thống kê và phân tích dữ liệu luôn được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, các kỹ thuật phân tích tiên tiến và dữ liệu lớn cho phép tạo ra nhiều hiểu biết mới. Những kỹ thuật này có thể tìm ra xu hướng trong các hệ thống phức tạp. Các nhà nghiên cứu hiện đang sử dụng máy học để bảo vệ động vật hoang dã .

Ngành công nghiệp dược phẩm cũng đang được cách mạng hóa bằng máy học. . Máy học có thể cải thiện đáng kể việc khám phá thuốc . Các công ty dược phẩm cũng sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu thị trường thuốc và dự đoán doanh số bán hàng của họ.

Các ứng dụng của data analytics dường như là vô tận. Ngày càng có nhiều dữ liệu được thu thập mỗi ngày - điều này mang đến những cơ hội mới để áp dụng phân tích dữ liệu vào nhiều lĩnh vực khác của kinh doanh, khoa học và cuộc sống hàng ngày.