Phân tích dữ liệu và ứng dụng phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp

Bài viết Phân tích dữ liệu và ứng dụng phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp tìm hiểu về ngành nghề phân tích dữ liệu, các số liệu cần phân tích, việc áp dụng phân tích dữ liệu trong kinh doanh cũng như tìm hiểu qua các công cụ phần mềm hỗ trợ cho các kỹ sư phân tích dữ liệu trong tương lai. Mời các bạn cùng tham khảo!

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHO DOANH NGHIỆP Nguyễn Quốc Thanh Khoa Công nghệ Thơng tin Trường Đại học Tài - Marketing Email: nqthanh@ufm.edu.vn Tóm tắt: Ngành nghề phân tích liệu (Data Analytics) nghề nóng phát triển nhanh tồn giới Bài viết tìm hiểu nghành nghề phân tích liệu, số liệu cần phân tích, việc áp dụng phân tích liệu kinh doanh tìm hiểu qua công cụ phần mềm hỗ trợ cho kỹ sư phân tích liệu tương lai Từ khóa: data analytics, phân tích liệu, cơng cụ phân tích liệu PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYTICS) LÀ GÌ? Trước tiên, cần làm rõ khái niệm Data Analysis – phân tích liệu gì? Nói cách ngắn gọn, phân tích liệu trình chọn lọc liệu; sau tìm kiếm, thu thập thông tin quan trọng tổng hợp số liệu dựa số lượng lớn thông tin hỗn độn Bạn hiểu theo cách đơn giản, q trình chuyển liệu thơ thành liệu dùng đưa đến kết luận Quy trình phân tích liệu đây, tự động hóa thành quy trình thuật tốn để chuyển từ số liệu thô thành liệu dùng Kỹ thuật phân tích giúp tổng hợp liệu đưa đến kết luận cuối Thơng tin sử dụng để tối ưu hóa quy trình tăng hiệu tổng thể doanh nghiệp việc quản lý tồn hệ thống Ví dụ: hình bên mẫu báo cáo liệu bán hàng facebook, công cụ A1 Analytics phân tích cho kết số liệu trực quan thể đồ thị 35 Hình 1: Báo cáo liệu facebook sử dụng công cụ A1 Analytics KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG CỦA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYTICS) Phân tích dự đốn Phân tích dự đốn phân tích liệu để dự báo tránh tình có vấn đề trước Các nhà sản xuất quan tâm đến việc giám sát hoạt động công ty hiệu suất cao Tìm cách tốt để xử lý vấn đề có lỗi, khắc phục khó khăn ngăn chặn chúng xảy hội tuyệt vời cho nhà sản xuất sử dụng phân tích dự đốn Việc thực phân tích dự đốn cho phép xử lý tổn thất (sản xuất thừa, thời gian nhàn rỗi, hậu cần, hàng tồn kho, …) Do đó, tập trung vào giải pháp khả thi phân tích dự đốn mang lại Dự đốn lỗi bảo trì phịng ngừa Cả hai mơ hình dự đốn nhằm mục đích dự báo thời điểm thiết bị không thực nhiệm vụ Kết là, mục tiêu thứ cấp đạt – để ngăn chặn thất bại xảy để giảm số lượng chúng Điều trở nên khả thi với nhiều kỹ thuật dự đốn Bảo trì phịng ngừa thường áp dụng cho thiết bị hoạt động để giảm khả hỏng hóc Có hai loại bảo trì phịng ngừa chính: dựa thời gian dựa việc sử dụng Sức mạnh lớn bào trì phịng ngừa lập kế hoạch Có tay dự đốn liên quan đến rắc rối tương lai với thiết bị, nhà sản xuất lên kế hoạch nghỉ ngơi ngừng hoạt động để sửa 36 chữa Việc nghỉ thường thực để tránh chậm trễ thất bại đáng kể, thường gây vấn đề quan trọng phát sinh Dự báo nhu cầu quản lý hàng tồn kho Dự báo nhu cầu (demand forecast) trình phức tạp liên quan đến phân tích liệu cơng việc lớn kế toán viên chuyên gia Hơn nữa, dường có mối quan hệ mạnh mẽ với quản lý hàng tồn kho Một thực tế đơn giản giải thích mối liên hệ – dự báo nhu cầu sử dụng liệu chuỗi cung ứng Có nhiều lợi ích việc dự báo nhu cầu cho nhà sản xuất Trước hết, mang lại hội kiểm sốt hàng tồn kho tốt giảm nhu cầu lưu trữ lượng đáng kể sản phẩm vơ dụng Bên cạnh đó, phần mềm quản lý hàng tồn kho trực tuyến giúp thu thập liệu sử dụng nhiều để phân tích thêm Một yếu tố quan trọng đầu vào liệu cho dự báo nhu cầu cập nhật liên tục Do đó, dự báo có liên quan thực Lợi ích bổ sung nằm việc cải thiện mối quan hệ nhà cung cấp nhà sản xuất, hai điều tiết hiệu cổ phiếu quy trình cung ứng họ Dự báo nhu cầu quản lý hàng tồn kho có tính đến nhiều yếu tố, có yếu tố bên kinh tế thị trường, nguồn ngun liệu thơi, … Bằng cách này, có nhìn phức tạp hiệu kinh doanh sản xuất lập kế hoạch thêm Tối ưu hóa giá thành sản xuất Sản xuất bán sản phẩm liên quan đến việc tính đến nhiều yếu tố tiêu chí ảnh hưởng đến giá sản phẩm Tất yếu tố bắt đầu với giá ban đầu nguyên liệu thô đến chi phí phân phối đóng góp vào giá sản phẩm cuối Và điều xảy khách hàng thấy mức giá cao thấp? Tối ưu hóa giá q trình tìm giá tốt cho nhà sản xuất khách hàng, không cao không thấp Các giải pháp tối ưu hóa giá đại tăng lợi nhuận bạn cách hiệu Các công cụ tổng hợp phân tích giá liệu chi phí từ nguồn nội đối thủ cạnh tranh bạn rút biến thể giá tối ưu hóa Trong điều kiện thị trường cạnh tranh cao thay đổi nhu cầu khách hàng, tối ưu hóa giá trở thành bắt buộc phát triển thành trình liên tục Phân tích bảo hành Các nhà sản xuất OEM chi khoản tiền đáng kể năm cho việc hỗ trợ yêu cầu bảo hành Yêu cầu bảo hành tiết lộ thơng tin có giá trị chất lượng độ tin cậy 37 sản phẩm Chúng giúp tiết lộ cảnh báo sớm khiếm khuyến sản phẩm Sử dụng liệu này, nhà sản xuất cải tiến sản phẩm có phát triển sản phẩm mới, hiệu tốt Các giải pháp phân tích bảo hành đại giúp nhà sản xuất xử lý khối lượng lớn liệu liên quan đến bảo hành từ nhiều nguồn khác áp dụng kiến thức để khám phá vấn đề bảo hành gia tăng lý xảy Robot hóa Robot thay đổi mặt sản xuất Ngày nay, nguyên nhân phổ biến để sử dụng robot thực nhiệm vụ thơng thường thứ gây khó khăn nguy hiểm cho người Các nhà sản xuất có xu hướng đầu tự ngày nhiều tiền vào việc robot hóa doanh nghiệp họ năm Các mơ hình robot hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent) giúp đáp ứng nhu cầu ngày tăng Hơn nữa, robot công nghiệp phần lớn góp phần tăng chất lượng sản phẩm Hàng năm, mơ hình nâng cấp robot đến khu vực sản xuất để cách mạng hóa dây chuyền sản xuất Và tại, robot sản xuất có giá phải cho doanh nghiệp hết Phát triển sản phẩm Dữ liệu lớn mang lại hội lớn cho công ty sản xuất liên quan đến phát triển sản phẩm Các nhà sản xuất sử dụng lợi liệu lớn để hiểu khách hàng hơn, đáp ứng nhu cầu khách hàng nhu cầu họ Do đó, liệu sử dụng để phát triển sản phẩm để cải thiện sản phẩm có Sử dụng liệu lớn để phát triển sản phẩm, nhà sản xuất thiết kế sản phẩm với giá trị khách hàng tăng lên giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc giới thiệu sản phẩm thị trường Những hiểu biết hành động tính đến lập mơ hình lập kế hoạch Dữ liệu tăng cường q trình định Ngồi ra, công cụ quản lý liệu áp dụng rộng rãi để tối ưu hóa khía cạnh hoạt động chuỗi phân phối Xử lý phản hồi khách hàng cung cấp liệu cho nhà tiếp thị sản phẩm đóng góp vào giai đoạn tạo ý tưởng Do đó, sản phẩm hữu ích cho khách hàng có lợi cho nhà sản xuất phát triển Ứng dụng thị giác máy tính Các cơng nghệ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo ứng dụng thị giác máy tính tìm thấy việc sử dụng chúng sản xuất giai đoạn kiểm soát chất lượng Về mặt này, nhận dạng đối tượng phát hiện, phân loại đối tượng chứng minh hiệu Thơng thường, 38 giám sát kiểm sốt chất lượng thực người Tuy nhiên, người ta thường dựa vào thị giác máy tính thị giác người Các hệ thống giám sát thường bao gồm phần cứng phần mềm máy tính, máy ảnh ánh sáng để chụp ảnh Sau đó, hình ảnh so sánh với tiêu chuẩn để xác định khác biệt Trong số lợi ứng dụng là: kiểm soát chất lượng cao cải thiện, giảm chi phí lao động, khả xử lý tốc độ cao, khả hoạt động liên tục 24/7 Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng Chuỗi cung ứng luôn phức tạp khơng thể đốn trước Rủi ro ln phần qui trình sản xuất phân phối sản phẩm Sử dụng phân tích liệu lớn để quản lý rủi ro chuỗi cung ứng có lợi cho nhà sản xuất Với trợ giúp phân tích liệu, cơng ty dự đốn chậm trễ tiềm ẩn tính tốn xác suất vấn đề có lỗi Các cơng ty sử dụng kết phân tích liệu để xác định nhà cung cấp dự phòng phát triển kế hoạch dự phòng Để theo kịp xu hướng thay đổi liên tục, việc áp dụng phân tích liệu thời gian thực cần thiết Dự đốn quản lý rủi ro xảy quan trọng cho hoạt động doanh nghiệp sản xuất thành công Trở lại thị trường Marketing & Sale Việt Nam năm qua, mặt thổi phồng mức Big Data, Machine Learning (trong ứng dụng thực tế hạn chế), mặt bị chán nản nạn mua bán thông tin (rồi spam sms, email, messenger tràn lan)….Tuy nhiên có nhiều doanh nghiệp ứng dụng Data Analytics thành công tạo tăng trưởng vượt bậc Ví dụ: The Coffee House hiểu rõ hành vi tất khách hàng cách thu thập liệu giao dịch quán, app, đặt hàng online… từ đưa chiến dịch marketing/sale cá nhân hố cho nhóm khách, sản phẩm thời điểm Ví dụ sáng nay, Bình Thạnh âm u đổ mưa cần code cho thật “chill” push tới nhóm app để lượng đặt hàng tốt Việc dĩ nhiên khơng thể tự ngồi đốn HIỂU PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHƯ THẾ NÀO? Đây thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích khác Bất kỳ thơng tin cần kỹ thuật phân tích liệu để có nhìn sâu sắc sử dụng để cải thiện kết kinh doanh Ví dụ: Các xí nghiệp sản xuất thường phải dùng cách phân tích thủ công để kiểm tra hoạt động dây chuyền sản xuất, lên lịch sản xuất, thống kê số lượng hàng, kiểm tra hết hàng, sản xuất hàng mới, liệu cơng cụ phân 39 tích làm tồn bộ, từ việc thống kê đến lên kế hoạch Tóm lại, trình phân tích ln cần đến cho dù bạn làm lĩnh vực Đặc điểm chung bạn phải tuân thủ theo bước: Bước đầu tiên, xác định yêu cầu liệu cách để phân loại nhóm Dữ liệu phân tách theo độ tuổi, nhân học, thu nhập giới tính Giá trị liệu số nhóm phân chia Bước thứ hai, trình thu thập liệu Bạn thực bước từ nhiều nguồn khác như: mạng internet, picture, video, môi trường xung quanh, thông qua nhân Sau liệu thu thập, bạn phải tổ chức để tổng hợp phân tích Thực bảng tính dạng phần mềm khác lấy liệu thống kê Bước cuối cùng, kiểm tra lại toàn số liệu phân tích Điều có nghĩa kiểm tra đảm bảo khơng có trùng lặp lỗi khơng đầy đủ Bước giúp bạn sửa lại lỗi trước đến bước phân tích cuối định CÁC LOẠI SỐ LIỆU CẦN PHÂN TÍCH Dữ liệu phân tích chia thành bốn loại sau: Descriptive analytics (phân tích mơ tả): Đây q trình phân tích dựa khoảng thời gian định Dựa số lượt xem trang, Doanh số tháng này… Diagnostic analytics (phân tích chẩn đốn): Tập trung vào phân tích chun sâu, xảy Điều liên quan đến đầu vào liệu vài giả thuyết Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia khơng? Chiến dịch tiếp thị có ảnh hưởng đến doanh số khơng? Predictive analytics (phân tích dự báo): Dự đốn điều xảy tương lai Điều có gây ảnh hưởng tới doanh số cuối cùng? Có mơ hình dự báo kết quả? Prescriptive analytics (phân tích chuẩn đốn): Giúp bạn đưa đến kết luận q trình hoạt động có thực hiệu Một số lĩnh vực áp dụng phân tích liệu bao gồm ngành bán hàng, du lịch khách sạn, bất động sản… nơi công việc chồng chéo mà tổng hợp xử lý nhanh chóng Thu thập liệu khách hàng tìm vấn đề để từ tìm cách khắc phục đưa đến kết luận cuối Các nhà bán lẻ thu thập phân tích giúp họ xu hướng thị trường, giới thiệu sản phẩm đề chiến dịch tăng trưởng lợi nhuận 40 CÔNG CỤ CHO CÁC NHÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Lập trình R Lập trình R công cụ mạnh cho học máy, thống kê phân tích liệu Nó ngơn ngữ lập trình bạn hồn tồn phân tích liệu với R Ngơn ngữ R platform-independent sử dụng cho hệ điều hành Việc cài đặt R miễn phí sử dụng mà không cần phải mua quyền Tableau Tableau công cụ thực nghiệp vụ phân tích cách nhanh chóng, đơn giản trực quan dành cho tất người Đối với phòng ban nghiệp vụ, để sử dụng liệu để định hướng hoạt động kinh doanh phải cần mơi trường phân tích xử lý dạng đồ họa Tuy nhiên nhiều trường hợp, để làm điều cần phải có kỹ kiến thức lập trình, nên có nhiều u cầu phân tích, report gửi đến phịng IT phịng ban chun mơn Các u cầu dù có gửi sớm thực phân tích thực cịn liên quan đến vấn đề nhân lực thời gian, dẫn đến chậm trễ hoạt động (quyết định) kinh doanh Mặt khác, Nếu report excel dựa ký tự số khó để đưa nhìn trực quan Hiện có nhiều tool phân tích liệu gọi giải pháp BI (Business Intelligence) Trong Tableau cơng cụ BI nhiều người nước Nhật sử dụng Python Python ngơn ngữ lập trình scripting phổ biến thú vị Nó khơng phải ngơn ngữ có tốc độ thực thi nhanh Assembly, C, C ++ … Nó chọn làm ngơn ngữ lập trình để dạy cho người chưa biết lập trình thiếu niên Google, Microsoft, nhiều tập đồn, cơng ty tin học sử dụng để vận hành hệ thống dịch vụ Các nhà nghiên cứu khóa học, nhà phân tích liệu lớn thích sử dụng Python cho cơng việc mình, việc, không màu mè, học nhanh, dùng SAS Đây chương trình chuyên dụng phục vụ cho xử lý phân tích số liệu thống kê thông dụng giới SAS mạnh lĩnh vực quản lý liệu, 41 cho phép người sử dụng thao tác liệu với cách SAS đưa vào thủ tục Proc sql cho phép thực câu hỏi Sql (Structured query language) file liệu Excel Excel nằm cơng cụ văn phịng Microsoft Office gồm nhiều phần mềm hỗ trợ viết văn bản, thuyết trình, quản lý email hay bảng tính Excel Phần mềm giúp tạo bảng tính, tính năng, cơng cụ hỗ trợ người dùng tính tốn liệu nhanh, xác với số lượng hàng triệu tính RapidMiner Rapidminer biết đến mã nguồn mở, áp dụng môi trường Machine learning Data mining sử dụng ngơn ngữ lập trình Java Được sử dụng theo mơ hình Client/Server với máy chủ on-premise public cloud/ private cloud Các nhà nghiên cứu thị trường, cơng ty lớn thường dùng RapidMiner, tiện dụng, dễ dùng, không cần biết đến đầu Output mà cho khn mẫu theo thẻ Label Target KẾT LUẬN Trong lĩnh vực sản xuất thực thay đổi đáng kể phát triển công nghệ xuất giải pháp máy học trí tuệ nhân tạo Bài viết cung cấp số ví dụ sinh động trường hợp sử dụng khoa học liệu cho sản xuất với lợi ích mà chúng mang lại cho doanh nghiệp Cùng với dự báo rủi ro, nhu cầu yêu cầu thị trường, phân tích liệu giúp theo kịp tiêu chuẩn chất lượng cao số liệu chất lượng Hơn nữa, việc kết hợp kỹ thuật liệu thơng minh vào sản xuất giúp dự báo tổn thất cố không mong muốn Dữ liệu lớn giúp đạt nhiều mục tiêu kinh doanh đặt nhà sản xuất thời gian tiền bạc hết TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Smart Factory Marketing, Một số ứng dụng phân tích liệu sản xuất công nghiệp, smartfactoryvn.com, 2021 [2] Intel Tecnologies, Advanced Data Analytics: Making Your Business Smarter, intel.vn [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Analytics 42 ...Hình 1: Báo cáo liệu facebook sử dụng công cụ A1 Analytics KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG CỦA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYTICS) Phân tích dự đốn Phân tích dự đốn phân tích liệu để dự báo tránh tình... lỗi trước đến bước phân tích cuối định CÁC LOẠI SỐ LIỆU CẦN PHÂN TÍCH Dữ liệu phân tích chia thành bốn loại sau: Descriptive analytics (phân tích mơ tả): Đây q trình phân tích dựa khoảng thời... TÍCH DỮ LIỆU NHƯ THẾ NÀO? Đây thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích khác Bất kỳ thơng tin cần kỹ thuật phân tích liệu để có nhìn sâu sắc sử dụng để cải thiện kết kinh doanh Ví dụ: Các xí nghiệp