Đang tải dữ liệu ...
Trang chủ

Bốn kiểu phân tích dữ liệu của Power BI giúp ra quyết định tốt hơn

Power BI là dịch vụ phân tích kinh doanh thông minh của Microsoft, với những tính năng tạo báo cáo, phân tích dữ liệu mạnh mẽ, Power BI giúp khách hàng có được cái nhìn tổng quan về hoạt động của doanh nghiệp. Bài viết dưới đây sẽ phân tích về 4 kiểu phân tích dữ liệu trong Power BI để thấy rõ được các tính năng mạnh mẽ của Power BI.

Các kiểu phân tích dữ liệu
Có 4 kiểu phân tích dữ liệu. Dưới đây, chúng ta sẽ bắt đầu tìm hiểu từ những kiểu phân tích đơn giản nhất đến các kiểu phân tích phức tạp hơn. Vì chúng ta đều biết rằng, phân tích càng chi tiết, giá trị mang lại càng lớn.



Phân tích mô tả
Phân tích mô tả giúp trả lời những câu hỏi về những điều đã xảy ra. Chặng hạn, một bệnh viện sẽ biết được có bao nhiêu bênh nhân nhập viện vào tháng trước; công ty thương mại biết được lượng hàng bán trung bình hàng tuần; công ty sản xuất biết được tỷ lệ sản phẩn bị trả lại trong tháng qua... Với phân tích mô tả trong Power BI, các doanh nghiệp sản xuất có thể quyết định các loại sản phẩm tập trung dựa trên phân tích doanh thu, doanh thu hàng tháng trên mỗi nhóm sản phẩm, lợi nhuận theo nhóm sản phẩm, tổng chất lượng hàng sản xuất mỗi tháng.

Phân tích mô tả đưa ra các dữ liệu thô được thu thập từ nhiều nguồn để cung cấp những thông tin có giá trị đã có trước đó. Tuy nhiên, những thông tin này chỉ đơn giản cho người dùng biết được rằng thông tin đúng hoặc sai và không giải thích lý do, nguyên nhân. Vì lý do này, các công ty định hướng theo dữ liệu không hài lòng với các phân tích mô tả và thường kết hợp với các kiểu phân tích dữ liệu khác.


Phân tích chẩn đoán
Trong giai đoạn phân tích này, các dữ liệu cũ có thể được dùng để so sánh với các dữ liệu khác để trả lời câu hỏi tại sao vấn đề đó xảy ra. Phân tích chẩn đoán có khả năng đi sâu, tìm ra các yếu tố phụ thuộc và xác định các mẫu. Các công ty thường sử dụng phân tích chẩn đoán vì nó cung cấp các thông tin chi tiết về một vấn đề cụ thể. Đồng thời, doanh nghiệp nên có thông tin chi tiết theo ý họ nếu không việc thu thập dữ liệu có thể trở thành riêng lẻ cho mọi vấn đề và tốn thời gian.

Với giải pháp Power BI của chúng tôi, các doanh nghiệp kinh doanh có thể phân tích sâu doanh số và lợi nhuận gộp trong các danh mục hàng bán để tìm hiểu lý do tại sao họ không đạt được mục tiêu lợi nhuận ròng.


Phân tích dự đoán
Phân tích dữ đoán cho phép biết những gì có thể xảy ra. Nó sử dụng các kết quả của phân tích mô tả và phân tích chẩn đoán để phát hiện xu hướng, các tập hợp và ngoại lệ để dự đoán khuynh hướng trong tương lai và tạo ra các công cụ giá trị trong dự báo. Mặc dù có nhiều lợi ích mà phân tích dự báo mang lại, nhưng người dùng nên hiểu rằng các dự báo chỉ mang tính ước lượng, độ chính xác phụ thuộc nhiều vào chất lượng dữ liệu và độ ổn định của tình huống, do đó cần phải xử lý cẩn thận và tối ưu hóa dữ liệu liên tục.

Nhờ phân tích dự đoán và cách tiếp cận chủ động mà nó cho phép một công ty viễn thông có thể xác định các thuê bao có khả năng giảm chi tiêu và kích hoạt các hoạt động tiếp thị mục tiêu để khắc phục. Nhóm quản lý có thể dùng phân tích dự báo để cân nhắc rủi ro khi đầu tư vào việc mở rộng của công ty dự trên phân tích và dự báo dòng tiền.


Phân tích đề xuất
Mục đích của phân tích đề xuất là đề xuất những hành động cần thực hiện để loại bỏ một vấn đề trong tương lại hoặc tận dụng tối đa những xu hướng triể vọng.

Loại phân tích dữ liệu hiện đại này không chỉ đòi hỏi dữ liệu cũ mà còn cần các thông tin bên ngoài để hiểu được bản chất của thuật toán thống kê. Bên cạnh đó, phân tích đề xuất sử dụng các công cụ và công nghệ nâng cao như machine learning, thuật toán và quy tắc kinh doanh, khiến cho việc triển khai và quản lý trở lên tinh vi hơn. Đó là lý do tại sao trước khi quyết định áp định phân tích đề xuất, công ty nên so sánh các nỗ lực cần thiết so với giá trị gia tăng dự kiến.


Doanh nghiệp của bạn nên chọn loại phân tích dữ liệu nào?
Để xác định xem loại phân tích dữ liệu nào là phổ biến, chúng ta hãy tìm hiểu các cuộc khảo sát trong giai đoạn 2016-2019

Trong cuộc khảo sát Dữ liệu và phân tích toàn cầu 2016, Big Decision, PwC đã yêu cầu trên 2000 chuyên gia chọn một danh mục mô trả quy trình ra quyết định tốt nhất của công ty họ. Thêm vào đó, C-suite cũng đặt câu hỏi về loại phân tích dữ liệu nào công ty họ tin tưởng nhất. Các kết quả như sau: phân tích mô tả chiếm ưu thế với 58% trong danh mục của các công ty it khi ra quyết định dựa trên dữ liệu; phân tích chẩn đoán đứng đầu danh sách với 34% trong danh mục của các công ty thường xuyên ra quyết định dựa trên dữ liệu; chuẩn đoán dự toaasn dẫn đầu với 36% trong danh mục các công ty đề cao dữ liệu trong việc ra quyết định.

Cuộc khảo sát cho thấy nhu cầu về một hoặc nhiều kiểu phân tích sẽ được sử dụng ở các giai đoạn phát triển khác nhau của các doanh nghiệp. Thực tế rằng, các doanh nghiệp cố gắng đưa ra quyết định có hiểu biết đã thấy rằng phân tích mô ra không đủ và bổ sung các phân tích chẩn đoán, thậm chí cả phân tích dự đoán.

Trong cuộc khảo sát BI Trend Monitor 2017 của BARC, 2800 chuyên viên đã chia sẻ ý kiến của họ về tầm quan trọng ngày càng lớn của các phân tích nâng cao và phân tích dự toán. Thuật ngữ phân tích nâng cao bồm gồm phân tích dự đoán và phân tích đề xuất.

Theo cuộc nghiên cứu thị trường phân tích nâng cao và phân tích dự đoán năm 2018, lần đầu tiên, các phân tích nâng cao và phân tích dự đoán được coi là quan trọng và rất quan trọng.

Trong cuộc khảo sát BI Trend Monitor 2019 của BARC, C-suite vẫn nêu tên các phân tích nâng cao trong số các xu hướng BI quan trọng nhất.


Tóm lại
Với nhiều loại phân tích khác nhau, các công ty có thể tự do lựa chọn mức độ cần thiết để phân tích dữ liệu để đáp ứng nhu cầu kinh doanh của họ tốt nhất. Trong khi các phân tích mô tả và chẩn đoán cung cấp một cách tiếp cận phản ứng, các phân tích dự đoán và phân tích làm cho người dùng chủ động. Trong khi đó, xu hướng hiện nay cho thấy ngày càng có nhiều công ty gặp phải tình huống khi họ cần phân tích dữ liệu tiên tiến và chọn áp dụng nó.






Các tin mới hơn:
Các tin cũ hơn:
Cổng thông tin SOFT365 mới
Total load time (112.78.1.206) : 0.10174s