Gửi ticket
Khuyến mại
Kiến thức
Nhận tư vấn
Quản lý dịch vụ
Hệ thống phân tích dữ liệu
Hướng doanh nghiệp tiến tới thành công nhanh hơn với các chiến lược thông minh dựa trên dữ kiện và số liệu.
Khám phá giải pháp Gặp gỡ chuyên gia
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (Business Analytics) là hoạt động phân tích và giải thích dữ liệu để hiểu rõ hơn về hiệu quả kinh doanh và xác định các lĩnh vực cần được cải thiện. Quá trình này có thể được tăng cường bằng cách sử dụng các kỹ thuật và công cụ khác nhau, chẳng hạn như phân tích dự đoán, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Từ đó, các nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp có thể thu thập thông tin chuyên sâu từ các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Phân tích dữ liệu được sử dụng trong hầu hết mọi ngành với nhiều vai trò khác nhau. Bằng cách tận dụng phương pháp này, các công ty và đội nhóm có thể đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu thay vì trực giác hoặc trực quan.
Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu doanh nghiệp và khách hàng đóng vai trò rất quan trọng đối với sự thành công của bất kỳ tổ chức nào khi hỗ trợ đưa ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy hiệu suất. Thông qua việc tận dụng những hiểu biết dựa trên dữ liệu , doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình của mình để tiết kiệm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng, xác định các cơ hội phát triển mới và thậm chí dự đoán xu hướng trong tương lai, cũng như dự đoán nhu cầu của khách hàng.
Lợi ích của phân tích dữ liệu
Hệ thống phân tích dữ liệu khi được sử dụng đúng cách có thể đưa doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ và tạo ra những bước đột phá ấn tượng.
Cải thiện việc ra quyết định
Tổ chức có thể đưa ra các quyết định tốt hơn nhờ dữ liệu về nhu cầu của khách hàng, chiến lược của đối thủ cạnh tranh và xu hướng thị trường mới nhất.
Tiết kiệm chi phí
Với công cụ phân tích dữ liệu, tổ chức hiểu rõ hơn về quy trình của mình và xác định các lĩnh vực hiệu quả, từ đó giảm chi phí vận hàng và tối ưu hóa nguồn lực.
Nâng cao trải nghiệm của khách hàng
Công cụ phân tích dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết về nhu cầu, sở thích và hành vì khách hàng, qua đó giúp phát triển dịch vụ/sản phẩm đáp ứng mong đợi.
Tăng hiệu quả công việc
Bằng cách sử dụng phân tích, tổ chức được trang bị tốt hơn để tối ưu hóa quy trình và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, tránh lãng phí và tối đa hóa năng suất.
Cải thiện kế hoạch chiến lược
Bạn có cái nhìn sâu sắc về xu hướng thị trường, chiến lược của đối thủ cạnh tranh và các số liệu quan trọng khác để lập kế hoạch chiến lược hiệu quả, phù hợp hơn với điều kiện thị trường hiện tại.
Tương lai của phân tích dữ liệu
Hệ thống phân tích dữ liệu khi được sử dụng đúng cách có thể đưa doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ và tạo ra những bước đột phá ấn tượng.
59%
Công ty trên toàn thế giới sử dụng phân tích dữ liệu lớn
88,83 TỶ $
Mức tăng quy mô thị trường phân tích dữ liệu năm 2023
13,5%
Tốc độ CAGR từ 2021 – 2030n
So sánh với Phân tích dữ liệu Data analysis
Cả hai đều hướng đến mục tiêu là áp dụng công nghệ và dữ liệu để cải thiện hiệu quả kinh doanh. Khi dữ liệu ngày một lớn, hai hình thức có thể hoạt động song song để tối đa hiệu quả và giúp doanh nghiệp thành công.
| Business Analytics | Data Analytics | |
|---|---|---|
 Mục đích |
Tập trung vào xác định xu hướng trong tổ chức để tối ưu cho kế hoạch tổng thể. | Xử lý dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác dựa trên các sự kiện. |
 Data |
Nguồn dữ liệu được xác định trước dựa trên mục tiêu dự án. | Dữ liệu có thể được bổ sung nhanh chóng khi có mối tương quan xuất hiện. |
 Tiếp cận |
Liên quan đến việc xác định mục tiêu và yêu cầu cho chương trình và dự án. | Giải quyết các truy vấn cụ thể và khám phá thông tin mới hỗ trợ cho việc tăng tính cạnh tranh. |
 Thành viên phụ trách |
CIO, CDO, analytics manager, chuyên viên phân tích nghiệp vụ, DE | Chuyên viên phân tích dữ liệu, quản lý doanh nghiệp. |
Các loại dữ liệu
Một cái nhìn sâu sắc về các loại dữ liệu là bước tiền đề để bạn có kế hoạch phân tích dữ liệu hợp lý và thu về kết quả như mong muốn.
Dữ liệu cấu trúc
Là loại dữ liệu được sắp xếp và quản lý dễ dàng bằng các công cụ quản lý truyền thống. Tính chất định lượng và số học giúp số liệu này dễ dàng phân tích.
Dữ liệu phi cấu trúc
Là loại dữ liệu không có định dạng, gây khó khăn cho việc quản lý bằng công cụ truyền thống và yêu cầu sử dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao để phân tích.
Dữ liệu bán cấu trúc
Có chứa các thành phần của cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Việc phân tích thường yêu cầu kết hợp công cụ truyền thống và kỹ thuật phân tích nâng cao.
Big data
Đây là các tập dữ liệu lớn không thể xử lý bằng các công cụ dữ liệu truyền thống. Thách thức của phân tích loại này là khối lượng quá lớn.
Thách thức
với phân tích dữ liệu
Business Analysis có chứa một số cạm bẫy tiềm ẩn mà doanh nghiệp cần phải vượt qua để đạt được hiệu quả tốt nhất.
01
Cần lãnh đạo và chuyên gia
Chiến lược phân tích dữ liệu yêu cầu sự tham gia của tất cả quản lý cấp cao, đồng thời cần bao gồm các mục tiêu rõ ràng và có thể đo lượng được.
02
Cần lãnh đạo và chuyên gia
Chiến lược phân tích dữ liệu yêu cầu sự tham gia của tất cả quản lý cấp cao, đồng thời cần bao gồm các mục tiêu rõ ràng và có thể đo lượng được.
03
Không có ROI ngay lập tức
Dù chi phí phần mềm phân tích có thể cao và ROI không có ngay lập tức, mô hình phân tích sẽ phát triển theo thời gian và cung cấp các dự đoán chính xác.
Các loại phân tích dữ liệu
Tùy theo dữ liệu thu thập được và cách sử dụng cho chiến lược kinh doanh, doanh nghiệp có những cách phân tích dữ liệu khác nhau sao cho phù hợp.
Phân tích mô tả
Được sử dụng chủ yếu trong các ứng dụng kinh doanh thông minh, mục đích để mô tả những gì đã xảy ra và những hành động cần được thực hiện.
Phân tích dự đoán
Sử dụng các kỹ thuật thống kê tiên tiến, mô hình dự đoán và dự báo để trả lời câu “Điều gì sẽ xảy ra trong tương lai”.
Phân tích theo quy định
Đề xuất hành động tốt nhất cần thực hiện tiếp theo nhằm đạt được kết quả tốt nhất có thể.
Phân tích tự động
Sử dụng công nghệ học máy và AI tiên tiến để học dữ liệu và tự động áp dụng hành động có thể mang lại kết quả tốt nhất.
Quy trình phân tích dữ liệu
Khi có quy trình thu thập, xử lý, phân tích và sử dụng dữ liệu khách hàng hợp lý, doanh nghiệp dễ dàng tạo nên bước đột phá kinh doanh nhờ có chiến lược đúng trọng tâm và mục tiêu.
1
Xác định yêu cầu kinh doanh
Chia vấn đề thành các mục tiêu nhỏ hơn để giải quyết riêng lẻ.
2
Khám phá thông tin
“Làm sạch” tập dữ liệu bằng cách loại bỏ dữ liệu thừa, giá trị ngoại lệ, bản sao và kết hợp các biến.
3
Tiến hành phân tích
Tận dụng các phương pháp hữu ích để phân tích nâng cao và rút ra kết luận.
4
Đưa ra dự đoán chính xác
Sử dụng kỹ thuật phân tích để tìm hiểu thông tin chi tiết và làm nổi bật mối quan hệ giữa các biến.
5
Lựa chọn giải pháp tối ưu
Chạy các kịch bản giả định và chọn giải pháp tối ưu dựa trên sai số tối thiểu, hệ số mô hình và mục tiêu kinh doanh.
6
Đo lường kết quả
Đo lượng các kết quả thuận lợi và bất lợi để phục vụ cho yêu cầu kinh doanh.
Tăng tốc doanh nghiệp với công cụ phân tích dữ liệu
Bằng cách triển khai kết hợp phần mềm phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có được cái nhìn tổng quan toàn diện về các thông tin quan quan trọng, từ đó cải thiện hiệu quả, năng suất và lợi nhuận.
Google AppSheet
AppSheet là nền tảng no-code, cho phép xây dựng và tự động hóa ứng dụng mà không cần viết code. Nền tảng tích hợp với Google Workspace và các nguồn dữ liệu khác như Google Sheets, Salesforce, SQL database, đồng thời tận dụng AI và học máy của Google để đưa ra các đề xuất thông minh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và các mô hình dự đoán.
Microsoft PowerApp
Power App là nền tảng phù hợp để tạo các ứng dụng kinh doanh mà không cần kiến thức chuyên môn về code, do dù đó là thu thập dữ liệu, tự động hóa quy trình làm việc hay quản lý tác vụ. Power App AI cho phép xây dựng các môi hình AI tùy chỉnh để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác nhằm hỗ trợ đưa ra quyết định kinh doanh quan trọng.
Airtable
Được đánh giá cao trong danh sách công cụ phân tích dữ liệu, Airtable cung cấp cho doanh nghiệp khả năng làm được nhiều việc hơn với dữ liệu kinh doanh một cách hiệu quả. Phần mềm cho phép tổ chức và tích hợp hiệu quả dữ liệu doanh nghiệp dựa trên nhu cầu kinh doanh cụ thể của bạn, đồng thời cho phép xem dữ liệu từ các góc độ khác nhau.
HVN cung cấp hệ thống phân tích dữ liệu uy tín tại Việt Nam
Với vai trò là người đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình chuyển đổi số, chúng tôi luôn mang đến cho bạn những công cụ chất lượng, xu hướng và an toàn nhất với sự phục vụ nhiệt tình.
Đội ngũ chuyên gia
Với hơn 12 năm trong nghề, HVN hội tụ các thành viên có chuyên môn cao, kinh nghiệm lâu năm và nhiệt huyết, nhằm mang đến cho bạn chất lượng dịch vụ tốt nhất.
Hỗ trợ kỹ thuật 24/7
Căn chỉnh các yếu tố giúp việc “tiêu hóa” các thông tin trên thiết kế tờ rơi trở nên dễ dàng. Khi các phần tử được sắp xếp cơ tổ chức và kết nối, người đọc cảm thấy thoải mái mỗi lần đọc và nhanh chóng tiếp nhận các thông tin.
Đào tạo chuyên sâu
Hiệu ứng tương phản tạo nên điểm nhấn cho thiết kế tờ rơi. Nếu muốn làm nổi bật tiêu đề, hãy thiết lập với mức tương phản cao bằng cách để kích thước to, in đậm hoặc đặt trên nền màu ngược lại.
Đăng ký nhận tư vấn ngay
Câu hỏi thường gặp
Những câu hỏi thường gặp trong quá trình chọn mua sản phẩm.
Phân tích dữ liệu (Business analytics) là gì?
Phân tích dữ liệu là ứng dụng dữ liệu để giải quyết các thách thức kinh doanh và giúp công ty đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Doanh nghiệp tiến hành khám phá dữ liệu, sử dụng, thao tác và áp dụng các mô hình dữ liệu đã được thiết lập tốt dựa trên các tình huống kinh doanh, từ đó đưa ra quyết định sáng suốt.
Cloud Hosting khác gì với Shared Hosting và VPS?
Shared Hosting là dịch vụ lưu trữ website trên một máy chủ chung với các khách hàng khác, trong khi đó VPS (Virtual Private Server) cho phép khách hàng sử dụng một phần tài nguyên của một máy chủ vật lý để tạo thành một môi trường độc lập. Trong khi đó, Cloud Hosting sử dụng các tài nguyên từ nhiều máy chủ khác nhau, có thể mở rộng và thay đổi dựa trên nhu cầu sử dụng.
Tại sao nên sử dụng dịch vụ Cloud Hosting?
Cloud Hosting có khả năng tăng tốc độ và khả năng mở rộng linh hoạt, cung cấp khả năng xử lý cao hơn và đáp ứng được nhu cầu tài nguyên tăng cao trong quá trình phát triển. Ngoài ra, Cloud Hosting còn cung cấp tính linh hoạt và hiệu quả chi phí cao hơn so với các dịch vụ truyền thống.
