Analytics là gì?

Phân tích dữ liệu là một tập hợp các phương pháp định lượng và định tính để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Nó đòi hỏi một số bước, bao gồm trích xuất và phân loại dữ liệu để tạo ra nhiều mẫu, tương tác, kết nối và các thông tin chi tiết hữu ích khác.

Phân tích kinh doanh tập trung vào việc sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn sẽ giúp các doanh nghiệp tăng doanh số bán hàng, tiết kiệm chi phí và nâng cao các khía cạnh khác trong hoạt động của họ.

Hoạt động đo lường và phân tích dữ liệu và số liệu để đánh giá tác động của hoạt động tiếp thị, tối đa hóa ROI và đề xuất các lĩnh vực để cải thiện được gọi là phân tích tiếp thị.

Một chiến lược phân tích tiếp thị tốt tập hợp và thu thập dữ liệu từ một số kênh tiếp thị và hợp nhất nó thành một bức tranh duy nhất.

Phân tích nâng cao là phương pháp phân tích dữ liệu phân tích dữ liệu công ty từ nhiều nguồn dữ liệu bằng cách sử dụng mô hình dự đoán, thuật toán máy học, học sâu, tự động hóa quy trình kinh doanh và các phương pháp thống kê khác.

Ngoài các phương pháp luận kinh doanh thông minh (BI) điển hình, phân tích nâng cao sử dụng khoa học dữ liệu để dự báo các mẫu và đánh giá khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai. Kết quả là, một công ty có thể trở nên nhạy bén hơn và cải thiện đáng kể độ chính xác khi đưa ra quyết định.

Đối với tất cả các tổ chức, năng lực thực hiện các phân tích phức tạp và đổi mới ngày càng trở nên quan trọng. Khả năng đưa ra nhiều thông tin hơn, các phán đoán dựa trên bằng chứng được nâng cao nhờ xử lý dữ liệu kịp thời và có đủ kỹ năng phân tích.

Bằng cách phân tích các trình điều khiển và kết quả dự báo, số liệu phân tích được sử dụng để cải thiện hiệu quả hoạt động của công ty.

Analytics giúp mọi thứ trao đổi dữ liệu trở nên đơn giản, vì vậy bạn hoặc đồng nghiệp của bạn có thể truy cập và sử dụng trước dữ liệu được chia sẻ để tăng tốc độ phân tích và nghiên cứu. Từ dữ liệu của riêng bạn, phân tích sẽ phân tích và cung cấp thông tin chi tiết về từ khóa, xu hướng mới và triển vọng mua lại khách hàng.

Có bốn loại phân tích kinh doanh cơ bản, mỗi loại ngày càng trở nên phức tạp hơn. Chúng đưa chúng ta đến gần hơn một bước với các ứng dụng thông tin chi tiết về tình hình trong thời gian thực và trong tương lai. Các loại sau đây là 4 loại:

• Mô tả phân tích
• Chẩn đoán phân tích
• Dự đoán của Analytics
• Phân tích với Phương pháp tiếp cận theo mô tả

Ví dụ về Phân tích kinh doanh trong thế giới thực:

• Tăng doanh số bán hàng.
• Tạo chiến lược tiếp thị.
• Sử dụng phân tích dự đoán.
• Tăng cường hiệu quả tài chính.
• Hợp lý hóa các quy trình để tăng hiệu quả.

Đơn giản, phân tích kinh doanh là quá trình mà qua đó các công ty phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các công nghệ và phương pháp tiếp cận thống kê khác nhau để tạo ra những hiểu biết mới có thể hỗ trợ việc ra quyết định.

Các cá nhân và tổ chức sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu nó. Dữ liệu thô thường được phân tích bởi các nhà phân tích dữ liệu để có những hiểu biết sâu sắc và xu hướng. Họ sử dụng nhiều công cụ và cách tiếp cận khác nhau để hỗ trợ các tổ chức đưa ra quyết định và đạt được thành công.

3 kỹ năng hàng đầu cho nhà phân tích dữ liệu: Kỹ năng SQL, khả năng lập trình và kỹ năng giao tiếp.

Nhà phân tích dữ liệu là người phân tích dữ liệu và báo cáo các phát hiện bằng cách sử dụng các kỹ năng kỹ thuật. Một nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng các kỹ năng SQL để thu thập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, sau đó sử dụng khả năng lập trình để phân tích dữ liệu đó trước khi báo cáo phát hiện của họ cho một lượng lớn khán giả hơn vào một ngày bình thường.

5 bước trong quy trình phân tích dữ liệu phải được hoàn thành.

• Bước 1: Thiết lập mục tiêu

Giai đoạn đầu tiên là xác định mục tiêu của chúng ta, còn được gọi là "tuyên bố vấn đề".

• Bước 2: Thu thập dữ liệu

Khi mục tiêu đã được thiết lập, nhà phân tích phải bắt đầu thu thập và tổ chức các dữ liệu cần thiết. Do đó, việc xác định dữ liệu cần thiết là điều bắt buộc. Đây có thể là thông tin định tính hoặc định lượng. Mỗi phần thông tin được chia thành ba loại: dữ liệu của bên thứ nhất, bên thứ hai và bên thứ ba.

• Bước 3: Làm sạch dữ liệu

Chúng tôi chuẩn bị thực hiện phân tích sau khi dữ liệu đã được thu thập, bao gồm việc làm sạch và chà xát dữ liệu để đảm bảo rằng chất lượng của dữ liệu vẫn còn nguyên vẹn.

• Bước 4: Diễn giải dữ liệu

Phương pháp chúng tôi chọn để phân tích dữ liệu này được xác định bởi mục tiêu của chúng tôi. Có rất nhiều loại phân tích dữ liệu mà chúng tôi sử dụng, bao gồm phân tích chuỗi thời gian, phân tích hồi quy và phân tích đơn biến và phân tích hai biến. Thách thức thực sự là đưa chúng vào thực tế.

• Bước 5: Trình bày kết quả

Giai đoạn cuối cùng trong quá trình phân tích dữ liệu là chia sẻ những hiểu biết sâu sắc với những người có liên quan sau khi nhà phân tích đã hoàn thành nghiên cứu và đưa ra những hiểu biết sâu sắc của họ.

Thông tin này có thể được thu thập thông qua các công cụ hoặc thủ công trên các nền tảng tiếp thị khác nhau.

Các nhà tiếp thị sử dụng phân tích dữ liệu để tìm ra:

• Xác định các kênh và phương pháp tiếp cận hiệu quả nhất.
• Phản ứng của khán giả.
• Doanh thu và lợi tức đầu tư phải được đo lường.

Dữ liệu đang thúc đẩy tương lai của tiếp thị, theo các giám đốc điều hành từ các tập đoàn lớn nhất thế giới. Bạn không còn phải dựa vào việc thử và sai với các chiến dịch quảng cáo của mình một cách tốn kém vì dữ liệu bạn thu thập được sẽ giúp bạn tinh chỉnh quảng cáo một cách nhất quán để có lợi nhuận cao hơn.

Chi tiêu tiếp thị thấp hơn, nhiều khách hàng có giá trị hơn và các chiến lược tăng trưởng và mở rộng quy mô khả thi và thành công hơn đều là những lợi thế.

Có ba thành phần có thể hỗ trợ bạn trong việc phát triển một chương trình phân tích có lợi trước mắt và lâu dài:

• Khả năng mở rộng: Kế hoạch của bạn phải có khả năng mở rộng vượt quá các yêu cầu hiện nay.
• Tính bền vững: Thành công lâu dài phụ thuộc vào việc có những người phù hợp trên tàu.
• Khả năng chi trả: Trong khi phân tích là một khoản đầu tư, ngân sách phải phù hợp với tăng trưởng.

Các vị trí phân tích nghiên cứu thị trường được dự đoán sẽ tăng thêm 139.200 trong khoảng thời gian từ năm 2018 đến năm 2028. Đây là mức tăng 20% so với mức trung bình trên toàn quốc.

Các chức danh công việc tương tự, chẳng hạn như nhà phân tích tiếp thị kỹ thuật số, sẽ được tìm thấy khi tìm kiếm các vị trí nhà phân tích nghiên cứu thị trường.

Ví dụ: thông minh kinh doanh đánh giá dữ liệu lịch sử, có cấu trúc để xác định những gì đã xảy ra trước đó. Phân tích nâng cao nhìn về phía trước, sử dụng cách tiếp cận dựa trên khoa học dữ liệu để dự báo các sự kiện trong tương lai và chỉ định hành động.

Phần lớn các nhóm phân tích sẽ tập trung vào: Phát triển khả năng thu thập và phân tích dữ liệu lớn để khám phá thông tin chi tiết về khách hàng, sản phẩm và hoạt động. Trên cơ sở một lần hoặc định kỳ, hãy phân tích các nguồn dữ liệu và đề xuất giải pháp cho các vấn đề về hoạch định chiến lược. Hỗ trợ ra quyết định với dữ liệu.

Phân tích nâng cao là một thuật ngữ rộng bao gồm phân tích dự đoán, phân tích mô tả, khai thác dữ liệu và các phân tích khác bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học dữ liệu cấp cao.

Phân tích nâng cao rất quan trọng vì khi một công ty chọn sử dụng Phân tích nâng cao tự phục vụ, nó sẽ thúc đẩy việc trao quyền và chấp nhận của người dùng. Nó cũng cho phép chia sẻ dữ liệu và cải thiện giá trị của phân tích kinh doanh trong toàn công ty bằng cách dân chủ hóa việc sử dụng các công cụ phân tích nâng cao và dự đoán tăng cường giữa những người dùng doanh nghiệp. Những công nghệ này đã phát triển khi khu vực kinh doanh nhận ra lợi ích của việc khám phá dữ liệu thông minh, giúp người dùng doanh nghiệp và các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng thu thập, tích hợp và phân tích dữ liệu hơn.