Quy trình Data Analysis từ A - Z giúp đưa ra quyết định tốt nhất

Quy trình 5 bước Data Analysis

Bước 1: Xác định câu hỏi

Khi thực hiện quy trình phân tích dữ liệu, điều đầu tiên bạn cần làm chính là xác định bảng câu hỏi được dùng để đo lường điều kiện giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp. Việc đặt câu hỏi cụ thể sẽ giúp bạn tìm ra các chỉ số quan trọng cần theo dõi, cũng như biết được kế hoạch cần triển khai đối với những insight có được.

Danh sách câu hỏi sẽ được chuẩn bị dựa theo mục tiêu, ngân sách và đối tượng khách hàng mà doanh nghiệp hướng đến. Ví dụ, một nhà thầu đang gặp khó khăn trong việc gửi đề xuất hợp đồng cạnh tranh vì phải đối mắt với các chi phí gia tăng. Để giải quyết vấn đề kinh doanh thì một trong số câu hỏi được đặt ra là liệu công ty có thể cắt giảm nhân sự mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng không. Đọc thêm về lộ trình học Data Analysis cho người bắt đầu từ số 0.

Bước 2: Thiết lập các ưu tiên đo lường

Ở bước này, bạn cần tập trung thực hiện lần lượt hai bước nhỏ như sau:

Quyết định đo lường cái gì?

Tiếp nối bước xác định các câu hỏi cụ thể, bạn cần xác định được dữ liệu nào có thể trả lời được câu hỏi của mình. Xét ví dụ về nhà thầu ở trên, các yếu tố về số lượng, chi phí của nhân viên hiện tại và phần trăm thời gian họ dành cho các nhiệm vụ kinh doanh quan trọng sẽ là những yếu tố mà bạn nên quan tâm.

Bên cạnh những câu hỏi chính, bạn cũng cần tìm câu trả lời cho nhiều câu hỏi phụ khác, ví dụ như nhân viên hiện đã được khai thác hết công suất chưa hay tổ chức nên có những cải tiến nào,...

Mục tiêu cuối cùng của bước này chính là quyết định được những gì cần đo lường, kèm theo đó là những phản hồi của các bên liên quan đưa ra. Trong trường hợp nhân viên bị cắt giảm thì công ty sẽ phản ứng như nào khi nhu cầu bất ngờ tăng đột biến.

Quyết định cách đo lường

Quyết định cách đo lường dữ liệu như thế nào là một phần quan trọng không kém, đặc biệt là đối với giai đoạn trước khi thu thập dữ liệu, bởi quá trình đo lường của bạn có thể sao lưu hoặc làm mất uy tín về phân tích sau này. Một số câu hỏi cần đặt ra trong bước này gồm:

• Khung thời gian đo lường cụ thể là gì?
• Đơn vị đo lường là gì?
• Cần những yếu tố đo lường nào?

Bước 3: Thu thập dữ liệu

Sau khi xác định danh sách câu hỏi cần thiết, cũng như đặt ra các ưu tiên trong việc đo lường, bạn sẽ bắt đầu bước thu thập dữ liệu. Những điểm quan trọng mà bạn cần ghi nhớ khi tiến hành thu thập và sắp xếp dữ liệu: Xác định các thông tin có thể thu thập từ database hoặc nguồn sẵn có, đây là những dữ liệu cần được thu thập trước.

• Xác định hệ thống đặt tên và lưu trữ trước thời hạn để các thành viên được giao nhiệm vụ cộng tác, điều này giúp tiết kiệm thời gian, cũng như tránh việc thu thập một thông tin hai lần.
• Thiết kế mẫu phỏng vấn trước nếu bạn cần thu thập dữ liệu thông qua hình thức quan sát hoặc phỏng vấn, việc này giúp tạo tính nhất quán và tối ưu thời gian.
• Sắp xếp dữ liệu được thu thập trong log có ghi chú cụ thể về ngày tháng và nguồn thu thập, điều này giúp xác nhận kết luận của bạn trong quá trình thực hiện chuẩn hóa dữ liệu.

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Việc phân tích và xử lý dữ liệu chuyên sâu là một phần vô cùng quan trọng trong quy trình Data Analysis. Có rất nhiều phương pháp để xử lý dữ liệu, ví dụ như vẽ và tìm kiếm các mối quan hệ, tạo bảng tổng hợp trong Microsoft Excel,...

Sử dụng bảng tổng hợp được xem là một trong những cách tối ưu, giúp sắp xếp và lọc dữ liệu theo nhiều biến khác nhau, cũng như tính toán giá trị trung bình, tối đa, tối thiểu và độ lệch chuẩn của dữ liệu đúng nhất.

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Trong quá trình làm việc với dữ liệu, có thể nhận thấy rằng dữ liệu có thể chưa đủ chính xác để đáp ứng các câu hỏi ban đầu, do đó bạn cần chỉnh sửa lại câu hỏi hoặc thu thập thêm dữ liệu.

Dù bằng cách nào, việc thực hiện phân tích liên quan đến xu hướng và sự tương quan giúp bạn tập trung vào việc đưa ra câu trả lời chính xác hơn cho câu hỏi, đồng thời đối mặt với đánh giá của người khác.

Ở bước này, sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu mang lại rất nhiều lợi ích. Visio, Minitab và Stata là những gói phần mềm tốt cho phân tích dữ liệu thống kê nâng cao. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, Microsoft Excel vẫn là công cụ không thể thiếu để đưa ra các quyết định hiệu quả.

Bước 5: Diễn giải kết quả

Thực tế, bạn không thể chứng minh được kết quả phân tích của mình là hoàn toàn đúng, bởi cho dù có thu thập bao nhiêu dữ liệu thì rất khó để tránh được những rủi ro ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Để giải quyết vấn đề này, hãy tự đặt cho mình những câu hỏi như:

• Dữ liệu có trả lời câu hỏi ban đầu hay không?
• Dữ liệu có phản bác bất kỳ sự phản đối nào không?
• Còn hạn chế nào trong kết luận hay khía cạnh nào khác chưa được xem xét không?

Bạn sẽ đi đến một kết luận hữu ích nếu việc giải thích dữ liệu có thể trả lời tất cả các câu hỏi này. Bước còn lại là sử dụng kết quả của quá trình phân tích để đưa ra những quyết định tốt và sáng suốt nhất cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

Quy trình Data Analysis có giúp ích được cho công việc Data Entry là gì không?

Tầm quan trọng của Data Analysis

Với hầu hết các doanh nghiệp, việc sở hữu nhiều thông tin để đưa ra các quyết định thông minh luôn là vấn đề được quan tâm hàng đầu. Do đó, khi đối mặt với lượng dữ liệu khổng lồ, bạn cần biết được đâu là dữ liệu phù hợp với tình hình kinh doanh và giúp doanh nghiệp  rút ra kết luận chính xác nhất.

Ngay cả khi doanh nghiệp đang phát triển thì bạn vẫn mong muốn nó phát triển hơn nữa và tất cả những gì bạn  cần làm đó là triển khai phân tích dữ liệu kinh doanh để đưa ra những chiến lược mới, mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp của mình. Một số lợi ích của quy trình Data Analysis có thể kể đến là:

• Dự đoán xu hướng và hành vi mua sắm của khách hàng.
• Phân tích, giải thích và cung cấp các dữ liệu có giá trị cao.
• Gia tăng năng suất kinh doanh.
• Hỗ trợ quá trình ra quyết định hiệu quả.

Tóm lại, quy trình Data Analyst cần được triển khai bài bản và kỹ lưỡng để có thể biến lượng thông tin khổng lồ trở thành một quyết định rõ ràng và đơn giản, điều này giúp doanh nghiệp thúc đẩy lợi nhuận, mở rộng thị trường nhanh chóng.