Các cấp độ phân tích

Có 4 cấp độ phân tích chính và Ad chỉ tập trung bàn về 2 cấp độ đầu tiên (với mũi tên chú thích màu đỏ) là hai level mà những người hay làm báo cáo như chúng ta thường hay làm nhất.

Nhiều doanh nghiệp ngày nay nhận thức được tác động to lớn mà dữ liệu có thể có đối với doanh số bán hàng và hoạt động của doanh nghiệp và đang tìm cách triển khai phân tích trong công ty của họ. Ngoài ra, với nhận thức ngày càng tăng về phân tích, số lượng các giải pháp và kỹ thuật phân tích khác nhau cũng tăng lên và nhiều doanh nghiệp cố gắng tìm ra giải pháp nào phù hợp nhất với họ.

Theo Gartner, để hiểu đâu là giải pháp phù hợp với doanh nghiệp, bước đầu tiên là tìm ra mức độ trưởng thành của doanh nghiệp về mặt phân tích (hình bên dưới). Nói chung, có 4 level phân tích chính và Ad chỉ tập trung bàn về 2 level đầu tiên (với mũi tên chú thích màu đỏ) là hai bước mà những người như chúng ta thường hay làm nhất.

𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 - Phân tích mô tả Phân tích này quan tâm đến việc hiểu những gì đang diễn ra trong hoạt động kinh doanh ở cấp độ tổng hợp. Liên quan đến việc tóm tắt và mô tả một số vấn đề trong hoạt động kinh doanh (ví dụ: bán hàng, khách hàng, tài chính, hàng tồn kho, v.v.) Đây là cấp độ thấp nhất và hầu như đang diễn ra hàng ngày tại các công ty mà chúng ta đang làm. Hiện tại, các công cụ / phần mềm tập trung các chức năng ở đây khá nhiều và đối tượng sử dụng là những người như chúng ta (không chuyên ngành về coding). Mình ví dụ với “Power Excel” bước phân tích mô tả này sẽ thể hiện trình tự như bên dưới: - Tổng hợp dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau (Excel - Power Query) - Xử lý dữ liệu thô (Excel – Power Query) - Tạo báo cáo định kỳ hoặc các báo cáo Adhoc (Excel – Pivot tables)

𝗗𝗶𝗮𝗴𝗻𝗼𝘀𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 - Phân tích chẩn đoán Phân tích chẩn đoán là tìm hiểu lý do của các kết quả trong quá khứ - sau khi hiểu những gì đã xảy ra, nó giúp chúng ta hiểu đâu là lý do và nguyên nhân dẫn đến kết quả. Phân tích chẩn đoán sử dụng các kỹ thuật như drill down (xem chi tiết), khám phá dữ liệu (data discovery), khai thác dữ liệu (data mining) và các công cụ trực quan hóa (chẳng hạn như dashboard). Nó xác định các mẫu hình (patterns), xu hướng (trends) và phân khúc (segmentations), đồng thời áp dụng các mô hình và thuật toán thống kê để hiểu mối tương quan và kết nối giữa các biến khác nhau.

Thực tế, với cấp độ phân tích này chúng ta chỉ mới làm một phần chứ chưa hẳn toàn bộ và Excel hiện tại đã hỗ trợ làm được khá nhiều: - Kỹ thuật drill down, khám phá dữ liệu (Excel – Pivot table, Power Pivot) - Trực quan hóa dữ liệu (Excel – Povit chart, Power View)

Đ𝘰̣𝘤 𝘵𝘩𝘦̂𝘮 𝘷𝘦̂̀ 𝘬𝘩𝘢́𝘮 𝘱𝘩𝘢́ 𝘥𝘶̛̃ 𝘭𝘪𝘦̣̂𝘶 (𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘥𝘪𝘴𝘤𝘰𝘷𝘦𝘳𝘺) 𝘰̛̉ link 𝘩𝘵𝘵𝘱𝘴://𝘣𝘪𝘵.𝘭𝘺/3𝘓𝘯6𝘨2𝘒

2 phân tích còn lại là 𝗣𝗿𝗲𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 - Phân tích dự đoán -Quan tâm đến việc dự báo tương lai và dự đoán điều gì sẽ xảy ra và 𝗣𝗿𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 - Muốn biết “những gì nên làm” và hiểu các cơ hội trong tương lai Ad sẽ không đề cập chi tiết ở đây.