Khi Big Data đã trở nên phổ biến, thì bất kỳ doanh nghiệp nào dù lớn hay nhỏ, dù là công ty công nghệ, dịch vụ, hay nhà sản xuất sản phẩm hữu hình, đều không thể nằm ngoài sự ảnh hưởng của nó.
Đối với nhà quản trị, hiểu rõ sự khác biệt trong phân tích dữ liệu của Big Data và Phân tích dữ liệu truyền thống sẽ cho chúng ta góc nhìn để ứng phó, và áp dụng công nghệ vào doanh nghiệp.
Bảng so sánh dưới đây giúp chúng ta nhìn nhận rõ sự khác biệt về hai cách thức phân tích
Phân tích dữ liệu truyền thống
Phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống thường được bắt đầu với câu hỏi, và từ đó đưa ra các giả thuyết khác nhau. Sau khi đưa ra các giả thuyết, chúng ta phân tích các dữ liệu có được để kiểm tra các giả thuyết đó.
khác biệt lớn trong phân tích dữ liệu còn nằm ở Data. Thông thường, dữ liệu của dạng phân tích truyền thống là dạng thông tin CÓ CẤU TRÚC.
Từ đó, sau khi phân tích dữ liệu, chúng ta sẽ đưa ra kết luận rằng giải thuyết đưa ra là chính xác hay không.
Phân tích dữ liệu bằng Big Data
Khác với phân tích truyền thống, big data bắt đầu bằng nhiều dạng dữ liệu khác nhau, kể cả có cấu trúc lẫn phi cấu trúc. Từ đó nó bắt đầu phân tích mang tính chất khám phá ( exploration). Nó không nhất thiết xử lý bằng các giả thuyết, mà tự đưa ra hàng loạt các câu hỏi, từ đó đưa ra các mẫu hoặc mối quan hệ, sự tương quan nhất định trong dữ liệu được cho.
Kỹ năng cần có để xử lý dữ liệu bằng Big Data
Để có thể xử lý tốt Big Data, nhà quản lý cần có một bộ kỹ năng mới khi hoạt động cho doanh nghiệp hoặc tổ chức.
Có thể chia ra 3 dạng kỹ năng chính, bao gồm:
- Quản lý dữ liệu
Tuỳ thuộc vào quy mô công ty mà có cách quản lý dữ liệu khác nhau, nhưng chắc chắn đó là câu hỏi mà chúng ta cần phải đặt ra càng sớm càng tốt dù doanh nghiệp của bạn có nhỏ đến mức nào.
- Am hiểu dữ liệu
Đây là một lĩnh vực rộng mà mọi người thường hay gọi những nhà phân tích đó là Data Science, những người có khả năng áp dụng các kỹ thuật hiệu đại từ khoa học máy tính để phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, đối với một cá nhân dù bạn là kế toán, hay quản lý sản xuất, hoặc digital marketer, bạn đều cần phải có kỹ năng này, ít nhất là am hiểu về chính các dữ liệu mà bạn nắm giữ/ quản lý trong tay cho doanh nghiệp.
- Xử lý dữ liệu
Khi dữ liệu được quản lý và bạn có sư am hiểu về nó, bạn mới có thể đưa ra các hành động với nó. Bạn có thể thuê chuyên gia về mảng nhất định để giúp bạn xử lý cũng như đưa ra các phương án tốt nhất.
Nhưng ở đây, kỹ năng vô cùng quan trọng đó là khả năng ĐẶT CÂU HỎI và khả năng am hiểu nhất định về những gì các chuyên gia đạng nói.
Bởi vì, chỉ có nhà quản trị mới hiểu ra được sẽ có những mối tương quan “giả” được tạo ra. Vì chỉ có những kiến thức chuyên môn sâu về lĩnh vực cụ thể đó mới có thể chuyển từ các giả thuyết mà Big Data đưa ra sang hành động thực tế.
Đặt câu hỏi như thế nào khi đối diện với dữ liệu
Đối với một số người, khi bắt đầu biết về Big data, họ nghĩ họ cần phải mua một loạt các công cụ khác nhau và cuối cùng không biết phải làm gì với nó.
Điều mà các nhà quản lý cần làm trước tiên, không phải là lựa chọn cơ sở hạ tầng nào để lưu trữ dữ liệu, hay tool nào để phân tích đánh giá, mà là bộ các câu hỏi quan trọng, gồm:
- Những câu hỏi mà bạn muốn tìm ra câu trả lời bằng data
- Những vấn đề mà bạn đang mất nhiều thời gian để giải quyết mà có khả năng xử lý bằng dữ liệu
Từ đó, bạn sẽ dễ dàng xác định các nhóm thông tin nào cần lưu trữ thay vì phải lưu trữ toàn bộ tất cả các thể loại dữ liệu.
Từ đó, bạn sẽ có thể tìm ra những câu trả lời giúp điều hành doanh nghiệp hiệu quả hơn.
Kiến thức từ Blog phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ, ứng dụng công nghệ trong quản lý và bán hàng.
Kiến thức được tham khảo từ khoá học: AI For Business Specialization từ University of Pennsylvania bởi Professor Hosanagar