5 bước phân tích dữ liệu kinh doanh cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số

Big Data đang trở thành “mỏ vàng” trong kinh doanh hiện đại. Quá trình số hóa nhanh chóng khiến lượng dữ liệu tăng trưởng chưa từng có. Sự xuất hiện của các công nghệ AI cũng góp phần thúc đẩy dữ liệu trở thành trở thành tài nguyên chiến lược mà doanh nghiệp nào khai thác được doanh nghiệp đó có lợi thế lớn. Chính vì vậy, phân tích dữ liệu kinh doanh đang trở thành kỹ năng quan trọng mà doanh nghiệp cần đầu tư và nắm vững.

Vì sao dữ liệu kinh doanh cần được đẩy mạnh khai thác

1. Dữ liệu trở thành tài sản chiến lược

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu được xem là một trong những tài sản giá trị nhất. Chính phủ, doanh nghiệp và cả cá nhân đều dựa vào dữ liệu để đưa ra các quyết định chính xác hơn. Điều này dẫn đến nhu cầu rất lớn đối với những chuyên gia có khả năng xử lý, phân tích dữ liệu kinh doanh và ứng dụng thực tế vào các quyết sách hay chiến lược doanh nghiệp.

2. Thách thức: 55% dữ liệu doanh nghiệp đang bị “bỏ phí”

Dù dữ liệu ngày càng nhiều, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn đang bỏ phí, chưa thu thập và khai thác đúng cách. Theo khảo sát của Splunk, 55% dữ liệu thu thập được bị xem là “dark data” – tức dữ liệu tồn tại, tản mạn nhưng không được đưa vào sử dụng. Nguyên nhân chủ yếu đến từ:

• Doanh nghiệp không biết mình đang có những loại dữ liệu nào
• Thiếu nhân sự có khả năng phân tích dữ liệu kinh doanh
• Không có quy trình hoặc công cụ thu thập, lưu trữ và phân tích phù hợp

Cách phân tích dữ liệu kinh doanh dưới góc nhìn “khoa học dữ liệu”

Khi bắt đầu một dự án liên quan đến phân tích dữ liệu kinh doanh, doanh nghiệp nên tuân theo quy trình năm bước:

1. Xác định câu hỏi kinh doanh: Mọi phân tích dữ liệu kinh doanh đều phải bắt đầu từ câu hỏi cốt lõi: Doanh nghiệp muốn giải quyết vấn đề gì? Mục tiêu là gì? KPI nào cần cải thiện? Việc xác định đúng câu hỏi giúp toàn bộ dự án đi đúng hướng.
2. Thu thập và lưu trữ dữ liệu: Sau khi đã có mục tiêu, bước tiếp theo là tìm nguồn dữ liệu phù hợp. Việc lưu trữ dữ liệu đúng chuẩn giúp quá trình xử lý sau này diễn ra thuận lợi.
3. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu thô thường chứa lỗi, thiếu sót hoặc trùng lặp. Đây là bước quan trọng để đảm bảo dữ liệu đủ “sạch” cho phân tích. Làm sạch tốt sẽ giảm rủi ro sai lệch khi phân tích dữ liệu kinh doanh.
4. Phân tích dữ liệu: Ở giai đoạn này, chuyên gia sử dụng các phương pháp thống kê, mô hình dự đoán hoặc kỹ thuật phân tích nâng cao để tìm ra insight. Đây là “trái tim” của phân tích dữ liệu kinh doanh.
5. Trực quan hóa và truyền đạt insight: Insight chỉ có giá trị khi được truyền đạt rõ ràng. Sử dụng biểu đồ, dashboard và báo cáo giúp các bộ phận liên quan hiểu dữ liệu nhanh chóng và ra quyết định chính xác hơn.

Dưới đây là chi tiết 5 bước phân tích dữ liệu trong kinh doanh bạn có thể thử nghiệm ứng dụng để “mài bén” tư duy và bài bản hóa quy trình phân tích!

1. Xác định câu hỏi trước khi phân tích số liệu kinh doanh

Trong quy trình phân tích, dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi bạn đặt đúng câu hỏi. Nhiều doanh nghiệp chi hàng triệu đô để thu thập dữ liệu từ mọi nguồn, nhưng lại không tạo ra giá trị vì không biết mình cần trả lời điều gì.

Để biến dữ liệu thô thành insight hữu ích, bạn cần xây dựng một bộ câu hỏi rõ ràng. Dưới đây là các câu hỏi thực tiễn doanh nghiệp có thể bắt đầu khi phân tích:

• Doanh nghiệp hiện đang cần gì?
• Doanh nghiệp đang cố giải quyết vấn đề gì?
• Dữ liệu có thể giúp trả lời câu hỏi hay giải quyết vấn đề này như thế nào?
• Cần thu thập loại dữ liệu nào?
• Sử dụng ngôn ngữ lập trình hoặc công nghệ gì?
• Phương pháp hay kỹ thuật phân tích dữ liệu nào sẽ được áp dụng?
• Dựa vào tiêu chí nào để đo lường kết quả?
• Việc phân chia nhiệm vụ phân tích sẽ diễn ra như thế nào trong đội ngũ?

Khi hoàn thành bước “Xác định câu hỏi kinh doanh”, bạn cần có:

• Một mục tiêu phân tích dữ liệu kinh doanh rõ ràng
• Câu hỏi trọng tâm cần trả lời
• Hướng đi cụ thể cho toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu kinh doanh

Bảng câu hỏi này sẽ giúp bạn giảm bớt tình trạng “lạc lối” trong dữ liệu, tối ưu thời gian và đảm bảo mọi bước tiếp theo đều phục vụ đúng mục tiêu.

2. Thu thập và lưu trữ dữ liệu cần phân tích

Khi bạn đã xác định rõ các câu hỏi kinh doanh cần giải đáp, bước tiếp theo là bắt tay vào thu thập dữ liệu. Đây chính là giai đoạn “cực” nhất nhưng cũng quan trọng bậc nhất trong quy trình phân tích dữ liệu.

Trong thời đại mà mọi hoạt động đều “để lại dữ liệu”, bạn có vô số nguồn để khai thác. Nhìn chung, dữ liệu được tạo ra từ ba nhóm chính:

• Dữ liệu nội bộ doanh nghiệp: Đây là loại dữ liệu phát sinh hằng ngày trong quá trình vận hành như hành vi người dùng trên website, thông tin khách hàng, giao dịch tài chính, dữ liệu khảo sát… 
• Dữ liệu từ máy móc: Sự phát triển của IoT và các thiết bị cảm biến khiến hàng loạt thiết bị từ camera, đồng hồ thông minh, thiết bị gia đình thông minh cho đến vệ tinh đều trở thành “máy sản xuất dữ liệu”. Lượng dữ liệu này tăng theo cấp số nhân. Tuy nhiên thực tế tại Việt Nam, đây cũng là nguồn dữ liệu bị bỏ sót khá nhiều và ít ứng dụng vào phân tích thực tế trong kinh doanh
• Dữ liệu mở (Open Data): Nhằm thúc đẩy đổi mới và giá trị kinh tế, nhiều chính phủ và tập đoàn lớn công khai một lượng dữ liệu miễn phí thông qua cổng dữ liệu mở hoặc API. Đây là nguồn cực kỳ hữu ích cho phân tích dữ liệu kinh doanh.

Khi thu thập dữ liệu, bạn sẽ gặp hai loại chính:

1. Dữ liệu định lượng (Quantitative Data): Là dữ liệu có thể đo đếm và biểu diễn bằng con số. Các dữ liệu này thường được lưu trong bảng Excel, CSV hoặc cơ sở dữ liệu SQL.
2. Dữ liệu định tính (Qualitative Data): Phần lớn dữ liệu ngày nay thuộc nhóm này, ví dụ như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, bài đăng mạng xã hội… Đây là dạng dữ liệu không cấu trúc, khó lưu trữ và khó phân tích hơn nếu chỉ dùng các công cụ truyền thống.

Tùy bài toán mà bạn cần chọn đúng dữ liệu bởi không phải lúc nào bạn cũng cần tất cả mọi loại dữ liệu. Tùy vào câu hỏi kinh doanh cần giải đáp, bạn sẽ chọn loại dữ liệu phù hợp, phương pháp lưu trữ thích hợp, và công cụ xử lý tương ứng. Đặc biệt, dữ liệu định tính thường đòi hỏi các kỹ thuật cao cấp hơn so với dữ liệu định lượng, cả trong khâu lưu trữ lẫn phân tích. 

3. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu 

Sau khi đã thu thập và lưu trữ dữ liệu, bước tiếp theo là đánh giá chất lượng của nó. Đây là bước cực kỳ quan trọng, bởi kết quả phân tích chỉ chính xác khi dữ liệu đủ sạch và nhất quán. Nếu dữ liệu sai, thiếu hoặc lộn xộn, mọi insight bạn rút ra đều có nguy cơ dẫn đến kết luận sai lệch. Vì vậy, đầu tư thời gian cho bước làm sạch dữ liệu là điều không thể bỏ qua.

Thực tế, dữ liệu thô hiếm khi “sẵn sàng” cho việc phân tích. Việc đánh giá và chuẩn hóa dữ liệu giúp bạn kịp thời phát hiện lỗi và điều chỉnh chúng. Một số công việc phổ biến trong bước này gồm:

• Xóa dữ liệu trùng lặp (hàng, cột hoặc ô)
• Loại bỏ các cột hoặc dòng không cần thiết, đặc biệt trong tập dữ liệu lớn tốn nhiều tài nguyên
• Xử lý giá trị khuyết (null/blank) để tránh làm sai lệch mô hình. Nhiều người sẽ lựa chọn xóa các dữ liệu trống. Tuy nhiên trước khi loại bỏ dữ liệu trống, nên tìm cách điền các thông tin này từ các nguồn dữ liệu đang có, hoặc tìm cách giả định theo logic.
• Xử lý các giá trị bất thường (outliers) – chẳng hạn các khách hàng có doanh thu lớn (key account). Việc loại bỏ các outliers sẽ giúp việc tìm ra các mô hình/ khuôn mẫu (pattern) dễ và chuẩn xác hơn, tránh các bias – các đánh giá nửa đúng, nửa sai, làm lệch kết quả phân tích dữ liệu kinh doanh
• Chuẩn hóa định dạng và kiểu dữ liệu, đảm bảo mọi trường dữ liệu được biểu diễn theo cùng một chuẩn. Đặc biệt là mỗi một trường thông tin sẽ có những định dạng khác nhau. Đưa về đúng định dạng thông tin (dạng số, dạng chữ, dạng ngày tháng…) sẽ giúp quá trình phân tích sau này dễ dàng hơn

Một kỹ thuật phổ biến trong phân tích dữ liệu kinh doanh là Exploratory Data Analysis (EDA). EDA giúp bạn hiểu dữ liệu: đặc điểm, phân bố, xu hướng, mối tương quan… bằng hai phương pháp chính:

• Thống kê mô tả: Dùng các chỉ số tóm tắt như mean, median, standard deviation, correlation… giúp bạn hiểu nhanh bản chất dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu: Biểu đồ giúp bạn nhìn thấy cấu trúc dữ liệu rõ ràng hơn. Ví dụ: Boxplot cực kỳ hiệu quả trong việc nhận diện phân bố và phát hiện outliers.

Thời gian cho bước này sẽ phụ thuộc vào khối lượng và độ sạch của dữ liệu, nhưng nhìn chung đây là phần “ngốn thời gian” nhất. Thậm chí, các nhà khoa học dữ liệu dành tới 80% thời gian để làm sạch dữ liệu và thực hiện EDA.

Nếu doanh nghiệp phân tích dữ liệu thường xuyên, bạn nên xây dựng data governance – bộ quy tắc và quy trình chuẩn hóa dữ liệu. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, giảm lỗi và nâng cao chất lượng phân tích.

4. Phân tích số liệu doanh nghiệp

Phân tích dữ liệu kinh doanh là lúc các mô hình, thuật toán và kỹ thuật thống kê thể hiện sức mạnh, giúp bạn tìm ra mẫu hình (patterns), mối liên hệ (connections), insight và dự đoán có giá trị cho doanh nghiệp.

Tùy mục tiêu phân tích và loại dữ liệu bạn sở hữu, bạn sẽ chọn các phương pháp phù hợp. Trong nhiều năm qua, các công cụ phân tích đã phát triển mạnh, từ những mô hình thống kê đơn giản đến các kỹ thuật tiên tiến trong machine learning, NLP, computer vision.

Dưới đây là những nhóm phương pháp nổi bật giúp bạn “đi sâu” vào dữ liệu:

1. Machine Learning – Máy học

Machine learning cho phép máy tính tự học từ dữ liệu lịch sử và đưa ra dự đoán chính xác dần theo thời gian. Có 3 dạng học chính:

• Supervised Learning (Học có giám sát): Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu đã có nhãn. Từ đó, nó học cách dự đoán đầu ra cho dữ liệu mới.
• Unsupervised Learning (Học không giám sát): Dùng để tìm cấu trúc ẩn trong dữ liệu chưa có nhãn – nhóm các điểm dữ liệu giống nhau, tìm mô hình hành vi, phân cụm khách hàng…
• Reinforcement Learning (Học tăng cường): Thuật toán tự học bằng cách liên tục tương tác với môi trường, nhận “thưởng” hoặc “phạt”, từ đó tối ưu dần chiến lược.

2. Deep Learning – Học sâu

Là phiên bản nâng cấp của machine learning, sử dụng mạng nơ-ron với cấu trúc phức tạp như bộ não người. Deep learning đặc biệt mạnh khi phân tích:

• Hình ảnh
• Âm thanh
• Video
• Dữ liệu phi cấu trúc

Nếu bạn xử lý dữ liệu khối lượng lớn hoặc dữ liệu đa định dạng, deep learning gần như là một lựa chọn tối ưu. Tuy nhiên đây chỉ là ứng dụng cho các doanh nghiệp lớn với gốc công nghệ. Đa phần doanh nghiệp phổ thông sẽ không đủ khả năng ứng dụng phương pháp này.

3. Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – NLP)

NLP giúp máy tính hiểu ngôn ngữ con người. Đây là lĩnh vực tăng trưởng rất nhanh và được ứng dụng rộng rãi. Các kỹ thuật phổ biến:

• Text Classification: Phân loại văn bản (email, bài viết, bình luận…)
• Sentiment Analysis: Phân tích cảm xúc người dùng từ nội dung họ viết

Các doanh nghiệp dùng NLP để theo dõi phản hồi khách hàng, phân tích review sản phẩm, chatbot…

4. Computer Vision – Thị giác máy tính

Computer vision giúp máy nhận biết và phân tích nội dung hình ảnh. Đây là công nghệ đứng sau xe tự lái, camera thông minh, hệ thống giám sát… Các kỹ thuật chính:

• Image Classification: Phân loại ảnh
• Object Detection: Xác định đối tượng trong ảnh và vị trí của chúng

Tóm lại, ở bước phân tích dữ liệu doanh nghiệp này, bạn sẽ biến những con số và thông tin rời rạc thành insight có giá trị thực tiễn để dự đoán tương lai, tối ưu vận hành, cải thiện trải nghiệm khách hàng hoặc làm cơ sở để ra quyết định.

5. Trực quan hóa và Truyền đạt Kết quả

Bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu trong kinh doanh chính là trực quan hóa và trình bày kết quả. Dù bạn có phát hiện ra insight giá trị đến đâu, chúng chỉ thật sự tạo ra tác động khi được truyền đạt một cách rõ ràng và dễ hiểu cho người ra quyết định.

Ở giai đoạn này, data visualization chính là kỹ năng quan trọng nhất – chuyển dữ liệu thành hình ảnh trực quan thông qua biểu đồ, đồ thị, animation, infographic… giúp doanh nghiệp nhanh chóng nhận ra xu hướng, điểm bất thường hay mô hình ẩn trong dữ liệu.

Dù bạn dùng biểu đồ tĩnh hay dashboard tương tác, trực quan hóa luôn là chìa khóa để biến phân tích thành insight dễ hiểu và dễ hành động.Các công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến bao gồm:

1. Thư viện Python

Python là ngôn ngữ phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu và cung cấp nhiều thư viện vẽ biểu đồ mạnh mẽ:

• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly
• Bokeh
• Geoplotlib

Nếu muốn đào sâu, các khóa học về Python sẽ là lựa chọn lý tưởng để nâng cấp kỹ năng dựng biểu đồ bằng Python.

2. Thư viện R

R là ngôn ngữ chuyên cho thống kê và đồ họa, cho phép tạo hầu hết mọi loại biểu đồ. Một số package nổi bật gồm:

• ggplot2
• Lattice
• Highcharter
• Leaflet
• Plotly

Bạn có thể học sâu hơn qua khóa Data Visualization với R hoặc Interactive Data Visualization.

3. Công cụ mã nguồn mở không cần code

Những công cụ này phù hợp với người không biết lập trình nhưng vẫn muốn trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng:

• RAWGraphs
• DataWrapper
• Google Charts

4. Công cụ Business Intelligence (BI)

Đây là lựa chọn hàng đầu tại các doanh nghiệp dùng dữ liệu để ra quyết định. BI hỗ trợ thu thập – xử lý – trực quan hóa – phân tích dữ liệu trong cùng một nền tảng:

• Tableau
• Power BI
• Qlik

Bạn có thể bắt đầu với Tableau hoặc Power BI, đây cũng là 2 ứng dụng phổ biến nhất thường được áp dụng để xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tại Việt Nam, đặc biệt là các doanh nghiệp SMEs chuyên về bán buôn, bán lẻ, phân phối…

Với sự phát triển của AI, việc học ngôn ngữ lập trình, xử lý dữ liệu đang ngày càng “đơn giản hóa”. Chỉ cần hiểu được logic và các ứng dụng của công cụ, xây dựng được mô hình phân tích và khai thác dữ liệu kinh doanh sẽ không còn là trở ngại lớn cho các doanh nghiệp Việt.

→ Tìm hiểu ngay các khóa học phân tích kinh doanh và ứng dụng trí tuệ nhân tạo có tính thực tiễn cao, bằng thạc sĩ quốc tế để nâng cao nấc thang sự nghiệp và tìm kiếm các cơ hội tốt hơn trong môi trường chuyên nghiệp!