268
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ
Trương Đình Hải Thụy
Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Tài chính - Marketing
Email: tdh.thuy@ufm.edu.vn
Tóm tắt: Chúng ta đang ở thời đại Công nghệ 4.0 cùng với sự phát triển của các công nghệ
mới như trí tuệ nhân tạo (AI), internet vạn vật (IoT), robot, máy học (Machine Learning), dữ liệu
lớn (Big Data),…. Dữ liêu kinh doanh không còn đơn thuần là những chứng từ, hóa đơn bán hàng,
phiếu thu, phiếu chi, các bảng khảo sát khách hàng… mà dữ liệu được thu thập từ rất nhiều nguồn
khác nhau như từ hệ thống thông tin quản lý của doanh nghiệp, dữ liệu từ hệ hoạch định nguồn
lực doanh nghiệp ERP, từ nguồn dựa trên đám mây, các dịch vụ trực tuyến, nằm rải rác ở các nền
tảng khác nhau như Facebook Ads, Google Ads, Google Sheet…và hơn bao giờ hết việc phân tích
dữ liệu kinh doanh rất quan trọng, nó giúp doanh nghiệp hiểu được nhu cầu, hành vi người tiêu
dùng từ đó có những quyết định kinh doanh thích hợp, đúng đắn góp phần tăng vị thế cạnh tranh
của doanh nghiệp. Bài viết này tách giả tìm hiểu vì sao doanh nghiệp cần phải phân tích dữ liệu
kinh doanh và doanh nghiệp dùng kỹ thuật nào để phân tích dữ liệu kinh doanh.
Từ khóa: kinh tế số, phân tích dữ liệu, SME
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Ngày nay, dữ liệu chính là nguồn sống, là tài sản quý giá nhất trong mọi lĩnh vực từ
kinh doanh đến giáo dục, y tế. Nhờ vào dữ liệu mà các nhà quản lý có thể hiểu được sở
thích, nhu cầu, hành vi mua sắm của người tiêu dùng,.. Khác với trước đây, ngày nay dữ
liệu được thu thập từ nhiều nguồn như từ các tổ chức, các cá nhân, thiết bị điện tử, mạng
xã hội, từ các hoạt động kinh doanh hàng ngày, các cảm biến được nhúng trong nhiều thiết
bị vật lý (Internet of Thing - IoT), hoặc các hoạt động trực tiếp của người tiêu dùng (ví dụ
như hoạt động tìm kiếm sản phẩm trên web…)… và với nguồn dữ liệu khổng lồ này thì
việc phân tích dữ liệu kinh doanh càng mang lại những giá trị đáng kinh ngạc trong nhiều
lĩnh vực, ngành nghề khác nhau. Kết quả từ việc phân tích dữ liệu không chỉ ảnh hưởng
đến các tập đoàn lớn mà còn ảnh hưởng đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME - Small
and Medium Enterprise ). Thế nhưng theo báo cáo dựa trên cuộc khảo sát các SME của
Viện Công nghệ Singapore và Viện Kế toán Công chứng Singapore cho biết khoảng rất
nhiều SME chưa áp dụng phân tích dữ liệu, họ chỉ quen làm việc với bảng tính và cơ sở dữ
liệu. [2]. Bài viết này sẽ tìm hiểu tại sao SME cần phải phân tích dữ liệu kinh doanh.
269
2. TÌM HIỂU VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ
Trong thời đại công nghệ 4.0, dữ liệu được coi là tài sản của doanh nghiệp, nó là trọng
tâm của mọi hoạt động của doanh nghiệp. Với áp lực cạnh tranh ngày càng khốc liệt, các
doanh nghiệp ngày nay không chỉ ra quyết định thông minh hơn mà còn phải nhanh hơn,
đúng thời điểm để thu được những thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu của họ, từ đó đưa
ra quyết định kinh doanh tốt hơn, trở thành động lực chính thúc đẩy khả năng cạnh tranh
của doanh nghiệp trên trên thị trường. Phân tích dữ liệu kinh doanh có thể thay đổi cách
thức hoạt động của SME bằng cách cho phép họ thu thập thông tin chính xác về khách
hàng, đối thủ cạnh tranh và nhà cung cấp, đồng thời sử dụng các thông tin này để ra các
qyết định chiến lược. Internet vạn vật (IoT) và sự phổ biến ở khắp mọi nơi thiết bị thông
minh nhúng các cảm biến được kết nối với Internet và GPS đã tăng cường việc tạo dữ liệu
và thu thập dữ liệu. Việc sử dụng phân tích dữ liệu mang lại nhiều cơ hội cho các doanh
nghiệp vừa và nhỏ như hiểu biết về quy trình sản xuất nội bộ, xác định được nhu cầu của
khách hàng và các đối tác của doanh nghiệp, và hiểu được tổng thể của thị trường quốc gia
và thị trường địa phương.
Tác động của phân tích dữ liệu và quyết định theo hướng dữ liệu đối với hiệu quả
hoạt động của doanh nghiệp chủ yếu xảy ra thông qua năm kênh (OECD, 2013 [9]): (1)
tăng cường nghiên cứu và phát triển; (2) phát triển hàng hóa và dịch vụ mới bằng cách sử
dụng dữ liệu như một sản phẩm hoặc như một đầu vào chính; (3) tối ưu hóa quy trình sản
xuất hoặc phân phối (quy trình theo hướng dữ liệu); (4) cải thiện tiếp thị thông qua quảng
cáo nhắm mục tiêu (tiếp thị theo hướng dữ liệu) và (5) phát triển tổ chức mới và các phương
pháp quản lý. Phân tích dữ liệu kinh doanh cũng góp phần vào sản xuất tinh gọn, giúp các
công ty tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu các khiếm khuyết trong quá trình sản xuất (ví dụ
như giảm các sản phẩm hỏng, kém chất lượng, giảm thời gian chờ đợi). Kiểm soát chất
lượng là một ứng dụng quan trọng của phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu đóng vai trò cơ
sở để ra quyết định dựa trên dữ liệu, có tác động đến doanh nghiệp. Các nghiên cứu đã xác
định có mối tương quan giữa việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và độ tuổi của doanh
nghiệp, theo đó các doanh nghiệp trẻ có nhiều khả năng áp dụng các giải pháp sáng tạo hơn.
Nhìn chung, các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng dữ liệu và phân tích dữ liệu tăng
năng suất nhanh hơn các doanh nghiệp không sử dụng phân tích dữ liệu [9]. Liên kết các
chỉ số về sử dụng công nghệ thông tin (CNTT), tổ chức nơi làm việc và nhu cầu về lao động
có kỹ năng có tác động tích cực đến năng suất cấp doanh nghiệp.
270
Hiện nay không ít doanh nghiệp vừa và nhỏ còn nghĩ đơn giản phân tích dữ liệu là
chính là việc thu thập dữ liệu và chạy ra các báo cáo định kỳ hoặc báo cáo bất thường; hay
phân tích dữ liệu là việc biểu thị trực quan của dữ liệu. Vậy, phân tích dữ liệu kinh doanh
là làm gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình phát hiện, phân tích và truyền đạt các mô hình có ý
nghĩa trong dữ liệu, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động. Nó bao gồm một tập hợp các
kỹ thuật và công cụ để trích xuất và phân tích thông tin từ dữ liệu. Phân tích dữ liệu đặc
biệt có giá trị trong các lĩnh vực có nhiều thông tin được ghi lại và phân tích dựa vào sự
ứng dụng đồng thời của số liệu thống kê, lập trình máy tính và nghiên cứu hoạt động để
định lượng hiệu suất. Các SME sử dụng kết quả phân tích dữ liệu kinh doanh để mô tả, dự
đoán, ra quyết định kinh doanh nhằm cải thiện hiệu suất kinh doanh. Phân tích dữ liệu
thường được chia thành bốn loại cơ bản như sau:
Hình 1: Các loại phân tích dữ liệu
(Nguồn: intellipaat.com)
(1) Phân tích mô tả (Descriptive analytics): là quá trình phân tích, mô tả sự kiện đã
xảy ra trong doanh nghiệp dựa trên khoảng thời gian nhất định, giúp nhà quản lý có thể đưa
ra các quyết định kinh doanh chiến lược dựa trên dữ liệu lịch sử. Phân tích mô tả giải thích
dữ liệu lịch sử để hiểu rõ hơn những thay đổi trong doanh nghiệp. Ví dụ như doanh nghiệp
dựa trên số lượt xem sản phẩm trên website, fanpage trong tháng để nắm được nhu cầu của
khách hàng, hay doanh nghiệp dựa trên doanh số bán hàng trong tháng để mô tả tình hình
kinh doanh, theo dõi sự tăng trưởng doanh số hàng tháng…
(2) Phân tích dự đoán (phân tích dự báo) (Predictive analytics): loại phân tích này
nhằm dự đoán tình hình kinh doanh của doanh nghiệp trong tương lai như thế nào, ảnh
271
hưởng như thế nào đến doanh số bán hàng của doanh nghiệp,… Phân tích dự đoán được sử
dụng như một công cụ ra quyết định trong bất kỳ lĩnh vực nào. Phân tích dự đoán là việc
sử dụng số liệu thống kê và mô hình để xác định hiệu suất trong tương lai dựa trên dữ liệu
hiện tại và quá khứ. Về bản chất, phân tích dự đoán bao gồm một loạt các kỹ thuật thống
kê (máy học, mô hình dự đoán và khai phá dữ liệu) và sử dụng thống kê (dựa trên dữ liệu
quá khứ và hiện tại) để ước tính hoặc dự đoán kết quả trong tương lai. Các mô hình dự đoán
trong phân tích dự đoán thường được sử dụng để làm sạch và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu,
dữ liệu bao gồm dữ liệu từ các hoạt động hướng tới khách hàng để đảm bảo dự báo chính
xác hơn. Ngày nay các mô hình dự đoán phổ biến gồm cây quyết định, hồi quy (tuyến tính
và logisitic) và mạng nơ-ron nhân tạo.
Hình 2: Phân tích dự đoán
(Nguồn: smartdatacollective.com)
(3) Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics): tập trung vào phân tích chuyên sâu,
trả lời cho hàng loạt câu hỏi “tại sao” nhằm ra quyết định kinh doanh, ví dụ như thời tiết có
ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không, dịch covid ảnh hưởng như thế nào đến tình hình
kinh doanh các mặt hàng nhu yếu phẩm không…
(4) Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics): phân tích này nhằm đưa ra kết luận
doanh nghiệp hoạt động có hiệu quả không, nó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định.
272
Phân tích đề xuất sử dụng công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI)... để giúp doanh nghiệp đưa
ra các quyết định về các hành động cần thực hiện dựa trên các sự kiện được phân tích kỹ
càng. Ví dụ như phân tích đề xuất sử dụng thông tin về các tình huống có thể xảy ra, các tài
nguyên có sẳn, hiệu suất trong quá khứ và hiệu suất hiện tại và đề xuất một chương trình
hành động. Phân tích đề xuất chỉ hiệu quả khi các nhà quản lý sử dụng nó đặt ra những câu
hỏi đúng và biết cách phản ứng với những câu trả lời đó, nếu các giải định đầu vào không
hợp lệ thì kết quả đầu ra sẽ không chính xác.
Ngày nay để ra quyết định kinh doanh các doanh nghiệp đều dựa trên kết quả phân
tích dữ liệu. Ở các doanh nghiệp bán lẻ, họ thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu để xác định
xu hướng thị trường, giới thiệu sản phẩm, đưa ra các chiến lược mới tăng lợi nhuận. Xu
hướng này giúp quy trình kinh doanh hiệu quả hơn, kịp thời, đúng thời điểm, giúp mang
đến nhiều lợi nhuận hơn trong việc kinh doanh. Khi phân tích dữ liệu, doanh nghiệp sẽ phát
hiện ra điểm yếu, thế mạnh và sẽ có những điều chỉnh kịp thời. Từ năm 2014, CEO của
Amzon – Jeff Bezos – đã có cuộc trao đổi với trang tin Entrepreneur về tầm quan trọng của
việc quản lý và phân tích dữ liệu, theo ông một trong những nguyên nhân khiến Amazon
thành công chính là biết cách sử dụng và phân tích dữ liệu phục vụ công việc [2]
❖ Các bước phân tích kinh doanh
Qua tìm hiểu, rất dễ dàng thấy rằng việc phân tích dữ liệu kinh doanh đã mang lại
nhiều giá trị cho doanh nghiệp, hỗ trợ rất nhiều trong việc ra quyết định của các nhà quản
lý nhằm tăng vị thế cạnh tranh trên thị trường. Tuy nhiên để kết quả phân tích chính xác,
khi phân tích dữ liệu kinh doanh cần phải tuân thủ các bước như sau:
Bước 1: cần phải xác định chính xác các yêu cầu dữ liệu, cách phân loại dữ liệu. Tùy
theo nhu cầu, dữ liệu có thể tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính. Giá
trị dữ liệu có thể là số hoặc nhóm được phân chia. Ví dụ như yêu cầu của doanh nghiệp là
tăng doanh thu, khi đó cần phải xem dữ liệu nào cần phải thu thập.
Bước 2: là quá trình thu thập dữ liệu. Ngày nay, dữ liệu được thu thập rất nhiều nguồn
khác nhau như từ các hệ thống thông tin quản lý trong doanh nghiệp, từ mạng internet, …
Sau khi dữ liệu được thu thập cần phải tổ chức để tổng hợp và phân tích.
Bước 3: Kiểm tra lại dữ liệu, sữa lỗi nếu có và sau đó tiến hành phân tích dữ liệu theo
yêu cầu cụ thể.
