Trong một thế giới đầy dữ liệu và thông tin, data analyst đóng vai trò quan trọng trong việc biến dữ liệu thành thông tin có giá trị. Với khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, data analyst giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng và hoạt động kinh doanh. Qua việc tìm hiểu xu hướng, dự báo và đưa ra những khuyến nghị dựa trên dữ liệu, data analyst góp phần quan trọng vào việc định hình chiến lược và thành công của một doanh nghiệp. Data Analytics là gì? Phân tích dữ liệu hay data analyst là quá trình phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình cơ học và thuật toán, giúp xử lý dữ liệu thô cho con người. Quy trình phân tích dữ liệu Đặt câu hỏi Để chuyển đổi dữ liệu thành các quyết định kinh doanh, bạn nên bắt đầu từ những vấn đề cần đào sâu tìm hiểu của doanh nghiệp, trước khi thực hiện thu thập dữ liệu. Dựa vào chiến lược, mục tiêu, ngân sách và đối tượng khách hàng của doanh nghiệp, bạn sẽ chuẩn bị được danh sách câu hỏi của mình. Hãy đặt những câu hỏi có thể đo lường, rõ ràng và ngắn gọn. >>>Xem thêm: Nghiên cứu thị trường là gì? 10 phương pháp nghiên cứu thị trường phổ biến Dân chủ hóa dữ liệu Dân chủ hoá dữ liệu nghĩa là mọi người đều có thể truy cập vào dữ liệu mà không có sự ngăn cản nào. Nó yêu cầu chúng ta cho phép truy cập dữ liệu dễ dàng để ai cũng hiểu và sử dụng dữ liệu nhằm đưa ra quyết định và tìm ra cơ hội nhanh chóng hơn mà không có bất kỳ một rào cản nào. Khi bạn cho phép truy cập dữ liệu vào bất kỳ cấp bậc nào trong doanh nghiệp, điều đó giúp trao quyền cho các cá nhân ở tất cả các cấp bậc quyền sở hữu và trách nhiệm sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định của họ. Sau khi bạn xác định được đâu là nguồn dữ liệu quan trọng, hữu ích đối với mình. Bạn cần tạo một pipeline để đưa những dữ liệu đó về chung 1 chỗ để tiện cho việc đánh giá và tìm ra insight. Và các công cụ datapine sẽ giúp bạn làm điều này. Nhờ thế, bạn không cần tốn thời gian và công sức để thu thập và nhập dữ liệu theo cách thủ công, bạn có thể tận dụng khoảng thời gian đó để làm chuyện khác như đánh giá và phân tích những thông tin được đổ về. Có rất nhiều cách để thu thập dữ liệu khách hàng, bao gồm tương tác qua website, mạng xã hội, email… Và những kênh này đều được tích hợp trong nền tảng quản lý bán hàng GoSELL, mang đến cho bạn một giải pháp toàn diện với những tính năng như: Đánh giá sản phẩm: Tính năng cho phép người mua hàng tự do đánh giá sản phẩm, giúp xây dựng thương hiệu, tạo độ uy tín và niềm tin với sản phẩm. Đồng thời, đây là cơ sở dữ liệu quan trọng để doanh nghiệp điều chỉnh các chiến lược của mình.Email Marketing: Cho phép bạn tạo các thông điệp gửi đến chính xác đối tượng mục tiêu muốn tiếp cận, thu thập thông tin, đồng thời nhắc nhở khách hàng nhớ đến thương hiệu và sản phẩm/dịch vụ của bạn.Landing page: Hỗ trợ thu thập thông tin, dẫn dắt và thuyết phục người đọc thực hiện một mục tiêu chuyển đổi cụ thể, hỗ trợ quá trình truyền thông hiệu quả, tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp.Google Analytics: Giúp xây dựng bức tranh toàn cảnh về các hoạt động của cửa hàng online (bao gồm cả website và app), từ đó thấu hiểu nhu cầu và mong muốn của người dùng, từ đó đưa ra các đề xuất để cải thiện trải nghiệm của họ.Facebook Pixel: Theo dõi hành vi và thu thập dữ liệu người dùng, đồng thời đo lường hiệu suất trong quá trình chạy Facebook Ads và tối ưu hóa chiến lược quảng cáo theo đúng tệp khách hàng mục tiêu. Làm sạch dữ liệu Sau khi thu thập và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bạn có được một núi thông tin cần phải xử lý. Lúc đó những sai sót trong dữ liệu là điều bạn sẽ gặp phải và chúng sẽ khiến bạn phân tích lệch hướng. Vì thế quá trình là sạch dữ liệu trở nên vô cùng quan trọng. Nó không chỉ tạo ra không gian để thêm dữ liệu mới mà còn giúp bạn rút ra những insight đảm bảo được sự chính xác và đáng tin cậy hơn. Làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn bị dữ liệu thông qua việc loại bỏ những dữ liệu không đầy đủ, không chính xác, không phù hợp về định dạng, bị trùng lặp, không liên quan, không có giá trị... Bởi vì những dữ liệu này có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Bỏ qua những dữ liệu vô ích Như bạn biết đấy, không phải dữ liệu nào cũng có ích cả. Bạn cần bám sát vào mục tiêu kinh doanh, KPI chiến lược ở lúc ban đầu để loại bỏ những dữ liệu không quan trọng, dư thừa. Điều đó sẽ góp phần giúp bạn tập trung hơn vào dữ liệu hữu ích để tìm ra những insight thực sự đắt giá. Trực quan hóa dữ liệu Trực quan hóa dữ liệu là tạo ra những hình ảnh, biểu đồ, đồ thị nhằm diễn tả những thông tin đến người dùng. Trực quan hóa nghiên cứu trình bày một cách trực quan khối dữ liệu trừu tượng để tăng cường nhận thức của con người. Một bản tóm tắt thông tin trực quan giúp bạn hiểu mô hình và xu hướng dễ dàng và rõ ràng hơn so với việc xem hàng trăm cột số liệu khác nhau. Thậm chí đối với người có thể hiện được những số liệu ấy thì việc không trực quan hóa dữ liệu cũng khiến họ gặp khó khăn trong việc diễn đạt ý của mình cho khách hàng và đồng nghiệp hiểu. Diễn giải dữ liệu Sau quá trình phân tích dữ liệu, đây là lúc bạn diễn giải kết quả của mình. Bạn có thể diễn đạt kết quả ấy bằng từ ngữ hay bảng, biểu đồ. Tiếp theo, sử dụng kết quả của quá trình phân tích để đưa ra những quyết định cho doanh nghiệp trong tương lai. Dưới đây là những điều bạn cần tránh trong quá trình xem xét, đánh giá dữ liệu: Tương quan và nhân quả: Tương quan không đi kèm với nhân quả. Điều này được hiểu là 2 sự việc xảy ra cùng lúc (tương quan) với nhau thì không có nghĩa là sự việc này dẫn đến sự việc kia. Xây dựng câu chuyện dữ liệu (Data Storytelling) Data storytelling là cách để truyền đạt thông tin, được điều chỉnh để phù hợp với đối tượng bạn nhắm đến. Nó là sự kết hợp các định dạng trực quan hóa dữ liệu (như đồ thị, biểu đồ, bản đồ động, v.v.) với các yếu tố tường thuật. Nhiệm vụ chính là sử dụng lượng dữ liệu lớn, phức tạp để tạo nên 1 câu chuyện đơn giản, ngắn gọn. Data storytelling kết hợp giữa 3 lĩnh vực chuyên môn gồm:Khoa học dữ liệu: là lĩnh vực khoa học liên ngành, chiết xuất kiến thức từ dữ liệu, làm cho dữ liệu luôn có sẵn.Hình ảnh hóa: là việc chuyển dữ liệu thành các biểu đồ kèm hình ảnh để minh hoạ. Phương pháp này giúp mọi người dễ dàng hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ.Tường thuật: phần quan trọng nhất của câu chuyện dữ liệu là tường thuật. Đây là cách để truyền đạt những thông tin chi tiết kèm theo dẫn chứng (hình ảnh, dữ liệu).Cuối cùng, data analyst đóng vai trò không thể thiếu trong việc phân tích và tận dụng dữ liệu trong kinh doanh. Với sự am hiểu về công nghệ và kỹ năng phân tích dữ liệu, data analyst giúp doanh nghiệp xây dựng một cơ sở thông tin mạnh mẽ và tạo ra những thông tin có giá trị để hỗ trợ quyết định. Bằng cách sử dụng dữ liệu thông minh, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hiệu suất hoạt động, tăng cường sự cạnh tranh và đạt được sự thành công trong môi trường kinh doanh khắc nghiệt ngày nay. Cuối cùng, vai trò của data analyst trong kinh doanh không chỉ giới hạn ở việc phân tích dữ liệu mà còn mở rộng đến việc đưa ra những nhận định, dự báo và khuyến nghị quan trọng dựa trên thông tin. Data analyst không chỉ là người xử lý dữ liệu mà còn là nhà tư vấn và người giúp doanh nghiệp định hình chiến lược và đạt được sự cạnh tranh bền vững. Với sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và khả năng phân tích, data analyst góp phần quan trọng vào thành công của một doanh nghiệp trong thị trường kinh doanh ngày càng phức tạp và đòi hỏi sự linh hoạt và đổi mới.
