Analytics là gì? Tất cả những thông tin liên quan đến Analytics và Data Analytics

Analytics là gì? Bạn đã thực sự nắm được các khái niệm Analytics, Data Analytics và rất nhiều những thuật ngữ liên quan khác chưa? Hãy cùng FPT Shop tìm hiểu qua bài viết sau đây.

Analytics là gì?

Khái niệm Analytics

Analytics là gì? Analytics là quá trình thu thập, xử lý, phân tích và giải thích để hiểu được những thông tin quan trọng, đưa ra dự đoán và hỗ trợ quyết định. Trong ngữ cảnh của kỹ thuật và kinh doanh, khái niệm Analytics thường được sử dụng để mô tả việc áp dụng các phương pháp phân tích số liệu và thống kê để tìm ra mô hình, xu hướng, và thông tin chi tiết từ dữ liệu.

Lịch sử phát triển Analytics

Phân tích dữ liệu đã trở thành một công cụ quan trọng trong đời sống. Cụ thể quá trình phát triển của Analytics có thể tóm tắt như sau:

Trong giai đoạn 1785 – 1890, William Playfair mở ra cánh cửa cho trực quan hóa dữ liệu với khái niệm về biểu đồ thanh. Năm 1890, Herman Hollerith phát minh “máy lập bảng” đánh dấu sự chuyển mình bằng cách giảm thời gian kiểm đếm đáng kể, sử dụng thẻ đục lỗ trong quá trình điều tra dân số ở Hoa Kỳ.

Thập niên 1960: Các hệ thống phân tích dữ liệu đầu tiên ra đời nhờ sự phát triển của máy tính điện tử. Các công ty bắt đầu ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu trong hoạt động kinh doanh.

Thập kỷ 1970 – 1980 chứng kiến ​​sự ra đời của cơ sở dữ liệu quan hệ (RDB) và ngôn ngữ truy vấn chuẩn SQL, mở ra khả năng ngoại suy dữ liệu theo yêu cầu. Nó là cơ sở cho việc phân tích dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả.

Cuối những năm 1980, William H. Inmon giới thiệu khái niệm “data warehouse” nhằm tối ưu hóa việc truy cập thông tin. Vào những năm 1990, khái niệm khai thác dữ liệu mở ra cánh cửa cho doanh nghiệp để phân tích và khám phá các mẫu trong các tập dữ liệu lớn. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu trong kinh doanh trở nên phổ biến hơn. Xuất hiện thuật ngữ BI (Business Intelligence – Trí thông minh doanh nghiệp).

Những năm 1990: Sự ra đời của internet và thương mại điện tử tạo ra luồng lưu chuyển dữ liệu lớn, đòi hỏi các công cụ phân tích hiệu quả hơn. Sang đến những năm 2000 việc phân tích dữ liệu trở thành xu thế tất yếu khi mà số lượng dữ liệu sinh ra ngày càng nhiều, xuất hiện thuật ngữ Big Data (Dữ liệu lớn). Đến nay, các công nghệ phân tích dữ liệu như AI, Machine Learning, Deep Learning được áp dụng nhiều hơn. Xu hướng phân tích dữ liệu trở nên phổ biến ở mọi doanh nghiệp và lĩnh vực.

Tìm hiểu về Data Analytics

Data Analytics là gì?

Data Analytics là quá trình sử dụng kỹ thuật và công cụ để phân tích, hiểu và rút trích thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu. Mục tiêu của Data Analytics là tìm ra các mô hình, xu hướng, và thông tin hữu ích từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định và đưa ra dự đoán.

Quá trình này thường bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý và làm sạch dữ liệu để loại bỏ nhiễu và sai sót, sau đó áp dụng các kỹ thuật phân tích thống kê, máy học, và khai phá dữ liệu để tìm ra thông tin cần thiết. Các kết quả của Data Analytics có thể được trình bày dưới dạng báo cáo, biểu đồ, hoặc thông tin hỗ trợ quyết định.

Các thuật ngữ liên quan Data Analytics

Data Analytics được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, y tế, tài chính, giáo dục, và nhiều lĩnh vực khác để tối ưu hóa quyết định và hiểu rõ hơn về các xu hướng và biểu đồ trong dữ liệu. Một số thuật ngữ của Data Analytics nên tìm hiểu như:

Data visualization (trực quan hóa): Là quá trình sử dụng biểu đồ, đồ thị, và hình ảnh để hiển thị thông tin phức tạp từ dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu. Mục tiêu là giúp người xem dễ dàng nhận thức và rút ra thông tin từ dữ liệu một cách nhanh chóng.

Exploratory data analysis (phân tích dữ liệu thăm dò): Là quá trình sử dụng các phương pháp thống kê và trực quan hóa để khám phá, hiểu và tìm hiểu về tính chất của dữ liệu một cách tổng quan, từ đó đưa ra những giả định và hướng nghiên cứu chi tiết hơn. Mục tiêu của EDA là giúp nhà nghiên cứu hoặc nhà phân tích dữ liệu hiểu rõ hơn về dữ liệu và có cơ sở để xây dựng các phương pháp phân tích chi tiết hơn sau này.

Data model: Là cấu tạo của cấu trúc dữ liệu, quy tắc, và mối quan hệ trong một hệ thống dữ liệu. Nó mô tả cách mà dữ liệu được tổ chức và tương tác trong một hệ thống thông tin hoặc cơ sở dữ liệu. Data model giúp đơn giản hóa và hiểu rõ cách dữ liệu được lưu trữ và quản lý trong một hệ thống.

Analytical database: Là phần mềm bảo trì và giúp người dùng dễ dàng thao tác với dữ liệu hơn.

Data cleaning/data cleansing: Là quá trình loại bỏ hoặc sửa chữa các lỗi, sự nhiễu loạn, hoặc dữ liệu không chính xác từ bộ dữ liệu. Mục tiêu của data cleaning là làm cho dữ liệu trở nên đồng nhất, đáng tin cậy, và phù hợp để sử dụng trong các quá trình phân tích, thống kê, và các ứng dụng khác.

Phân biệt Data Analytics và Data Analysis

Data Analytics và Data Analysis là hai khái niệm gần giống nhau, nhưng có thể được phân biệt bởi sự khác nhau về quy mô. Data Analytics có phạm vi rộng hơn còn Data Analysis có phạm vi hẹp hơn. Nhắc đến Data Analytics là nhắc đến một ngành khoa học hoặc tổng thể quản lý dữ liệu trong khi đó Data Analysis chỉ đề cập đến quá trình kiểm tra, chuyển đổi và sắp xếp một tập dữ liệu nhất định.

Vì sao cần áp dụng Data Analytics trong kinh doanh?

Ngày nay, việc áp dụng Data Analytics đang trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết đối với các doanh nghiệp. Data Analytics giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu một cách có hệ thống, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và kịp thời.

Tối ưu hóa các chiến lược

Data Analytics chính là chìa khóa mở ra cánh cửa cho việc tối ưu hóa các quyết định chiến lược. Bằng cách phân tích số liệu và xu hướng, doanh nghiệp có thể dựa vào thông tin thực tế để đưa ra những quyết định chiến lược chính xác và hiệu quả. Điều này giúp giảm rủi ro và tăng cường khả năng thành công trong môi trường kinh doanh đầy biến động ngày nay.

Bên cạnh đó, bằng cách sử dụng các mô hình dự đoán doanh nghiệp có thể đưa ra những dự đoán chính xác về xu hướng thị trường và điều chỉnh chiến lược kinh doanh một cách linh hoạt.

Thấu hiểu khách hàng, kinh doanh hiệu quả

Áp dụng Data Analytics trong kinh doanh cũng mang lại lợi ích đặc biệt trong việc hiểu rõ hơn về khách hàng. Việc theo dõi hành vi mua sắm, phản hồi từ mạng xã hội và các dữ liệu liên quan giúp doanh nghiệp xác định nhu cầu thực sự của khách hàng và tạo ra các chiến lược tiếp cận mục tiêu.

Với việc thấu hiểu khách hàng, doanh nghiệp sẽ phân tích dữ liệu về quá trình sản xuất, quản lý nguồn nhân lực và chiến lược tiếp thị, từ đó có thể xác định những khu vực cần được cải thiện và tối ưu hóa.

Tăng hiệu quả Marketing

Data Analytics giúp Marketing của các doanh nghiệp hiệu quả hơn rất nhiều. Việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng sẽ giúp hiểu rõ hơn nhu cầu, thói quen và hành vi của khách hàng. Từ đó có thể đưa ra các chiến lược Marketing phù hợp, nhắm mục tiêu chính xác hơn. Cùng với đó, quá trình phân tích số liệu bán hàng và hiệu quả của các chiến dịch Marketing cũng giúp đánh giá được hiệu quả, tối ưu hóa chi phí.

Nhờ Data Analytics, bộ phận Marketing có thể tùy chỉnh nội dung quảng cáo, khuyến mãi cho từng phân khúc khách hàng dựa trên sở thích, thói quen của họ. Từ đó đo lường và cải thiện trải nghiệm khách hàng nhờ phân tích dữ liệu tương tác và nâng cao uy tín thương hiệu.

Các loại Data Analytics

Descriptive Analysis

Descriptive Analysis hay phân tích mô tả, là quá trình sử dụng dữ liệu để mô tả và tóm tắt các đặc điểm chính của một tập dữ liệu. Mục tiêu của phân tích mô tả là biểu diễn thông tin một cách rõ ràng và dễ hiểu, giúp người quan sát hiểu rõ hơn về tính chất cơ bản của dữ liệu. Phân tích mô tả không phải là quá trình đưa ra các kết luận hay dự đoán, mà chỉ nhấn mạnh việc mô tả “những gì đang xảy ra” trong tập dữ liệu.

Predictive Analysis

Predictive Analysis hay phân tích dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu và mô hình hóa để dự đoán giá trị của một biến mục tiêu trong tương lai. Mục tiêu chính của phân tích dự đoán là đưa ra dự báo về sự kiện hay giá trị mục tiêu dựa trên thông tin ở hiện tại và quá khứ. Điều này giúp doanh nghiệp, tổ chức, hay cá nhân có thể thực hiện các quyết định chiến lược và lập kế hoạch dựa trên sự hiểu biết về những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Phân tích dự đoán được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, tiếp thị, y tế, và nhiều ngành khác để giúp dự đoán xu hướng, kết quả tương lai, và hỗ trợ quyết định chiến lược.

Diagnostic Analysis

Diagnostic Analysis – phân tích chẩn đoán, là quá trình sử dụng dữ liệu để hiểu rõ nguyên nhân của các sự kiện đã xảy ra, đặc biệt là khi có sự chênh lệch giữa dự đoán và thực tế. Mục tiêu chính của phân tích chẩn đoán là xác định tại sao một sự kiện cụ thể đã xảy ra và tìm ra các yếu tố gây ảnh hưởng đến kết quả.

Phân tích chẩn đoán giúp tổ chức và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các vấn đề đã xảy ra, từ đó tìm ra cách giải quyết và có phương án giải quyết các sự kiện tương tự trong tương lai.

Prescriptive Analysis

Prescriptive Analysis – phân tích đề xuất là một loại phân tích dữ liệu nhằm đưa ra các giải pháp và hướng dẫn cho việc ra quyết định trong tương lai. Mục tiêu chính của phân tích đề xuất là không chỉ dự đoán sự kiện mà còn cung cấp các hướng dẫn chi tiết về những gì nên làm để đạt được kết quả mong muốn. Nó là một cấp độ tiến xa hơn so với phân tích dự đoán và chẩn đoán.

Phân tích đề xuất thường sử dụng các phương pháp toán học, mô hình tối ưu hóa, và kỹ thuật lập kế hoạch chiến lược để đưa ra các giải pháp hiệu quả. Nó có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ quản lý nguồn nhân lực đến chiến lược tiếp thị và quản lý chuỗi cung ứng.

Google Analytics là gì?

Google Analytics là một công cụ phân tích Web miễn phí của Google. Công cụ này cho phép thu thập và phân tích dữ liệu trang web một cách chi tiết. Một số đặc điểm chính của Google Analytics:

– Thu thập dữ liệu về lượng truy cập, nguồn traffic, thời gian truy cập, hoạt động của người dùng trên website.

– Phân tích chi tiết về địa điểm, thiết bị, hệ điều hành của người dùng.

– Theo dõi hiệu quả chiến dịch quảng cáo online (Adwords, Facebook ads…)

– Tích hợp với nhiều công cụ marketing như Email Marketing, CRM…

– Cung cấp báo cáo phân tích trực quan, dễ hiểu.

– Hoàn toàn miễn phí và dễ dàng cài đặt.

– Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, kể cả tiếng Việt.

Như vậy, Google Analytics là công cụ hữu ích để theo dõi và phân tích hoạt động của Website, từ đó đưa ra các quyết định Marketing hiệu quả.

Tạm kết

Trên đây là khái niệm Analytics là gì và những thông tin liên quan đến Analytics. Hy vọng với những thông tin được tổng hợp trên đây bạn đã có cái nhìn tổng quan nhất về Analytics, Data Analytics, công cụ Google Analytics,… và các thuật ngữ liên quan để áp dụng hiệu quả.

Ngoài ra, nếu bạn đang tìm kiếm một chiếc laptop để phục vụ cho học tập, công việc thì hãy tham khảo ngay những mẫu máy tính xách tay tại FPT Shop với chính sách bán hàng cực kỳ hấp dẫn!

Tham khảo máy tính xách tay tại đây:

Máy tính xách tay

Xem thêm:

• Pivot Table là gì? Cách sử dụng Pivot Table để thống kê dữ liệu trong Excel
• Hàm trừ trong Excel là gì? 6 Cách sử dụng cực hữu ích mà bạn không nên bỏ qua