Nội dung:

Mô hình phân tích nghiệp vụ kinh doanh và sự khác biệt

Với việc dữ liệu là tài sản quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào từ tài chính, chăm sóc sức khỏe, truyền thông xã hội, năng lượng, bán lẻ, bất động sản, sản xuất, điều quan trọng là phải biết cách phân tích dữ liệu đó.

Để có được những hiểu biết có ý nghĩa về dữ liệu này, chúng ta cần biết các cách thức và loại phân tích kinh doanh, cho phép chúng tôi hiểu dữ liệu phản ánh những gì và có thể sử dụng dữ liệu đó như thế nào.

Nhìn chung, có kiểu phân tích nghiệp vụ kinh doanh. Các loại này được thực hiện theo từng giai đoạn và có mối quan hệ với nhau. Mỗi loại này là một khối xây dựng cần thiết để một doanh nghiệp biết và cung cấp một cái nhìn sâu sắc khác cho công ty về những gì có thể xảy ra, và những giải pháp và bước nào có thể được áp dụng để tối ưu hóa các chức năng.

Được trang bị sự lựa chọn phù hợp của các công cụ và kỹ thuật phân tích, người ta có thể hiểu sâu hơn về dữ liệu, các đề xuất được thông báo và đưa ra quyết định tốt hơn.

Phantichnghiepvu.com là tập hợp đội ngũ nhiều năm kinh nghiệp phân tích dữ liệu đa ngành. Chúng tôi cung cấp giải pháp phân tích nghiệp vụ (data analytics) cho nhiều mô hình doanh nghiệp và nhiều ngành. Với tiêu chí nhanh chóng – đơn giản – chi phí hợp lý Phantichnghiepvu.com tự tin xử lý các công việc phân tích dữ liệu của doanh nghiệp bạn một cách hiệu quả.

Mô hình phân tích nghiệp vụ là gì?

mô hình phân tích nghiệp vụ khác nhau như sau:

Phân tích mô tả: Nó giúp mô tả hoặc tóm tắt những gì đã xảy ra trong quá khứ.
Phân tích chẩn đoán: Điều này tập trung vào hiệu suất trong quá khứ để xác định lý do tại sao điều gì đó đã xảy ra.
Phân tích dự đoán: Sử dụng tất cả dữ liệu đã thu thập trong quá khứ cho biết những gì có khả năng xảy ra ở cấp độ chi tiết.
Mô tả dự báo: Đây là một loại phân tích dự đoán được sử dụng để đề xuất một hoặc nhiều quy trình hành động để phân tích dữ liệu.
Phân tích nhận thức: Nó tập hợp một số công nghệ thông minh như trí tuệ nhân tạo, thuật toán máy học, mô hình học sâu để bắt chước bộ não con người nhằm thu được kết quả từ việc phù hợp với suy nghĩ của con người.

5 mô hình phân tích nghiệp vụ phân tích dữ liệu

Phân tích mô tả

Loại mô hình phân tích nghiệp vụ đầu tiên này cung cấp các dữ kiện nêu rõ điều gì đã xảy ra. Đây là loại đơn giản nhất “cho phép bạn cô đọng dữ liệu lớn thành các khối thông tin nhỏ hơn, hữu ích hơn.” Đây là dạng phân tích cơ bản nhất được hơn 90% thực hiện. của các doanh nghiệp. Đây là điểm khởi đầu của bất kỳ phân tích nào và chỉ riêng nó đã bao gồm 80% số liệu phân tích kinh doanh. Mục tiêu là tóm tắt kết quả và hiểu những gì đang diễn ra.

HOT: [Mách bạn] Học sâu là gì ? (Deep Learning - DL)

Phân tích mô tả giúp một doanh nghiệp học hỏi từ hành vi trong quá khứ của mình và cách nó sẽ tác động đến tương lai. Nó cung cấp thông tin giúp hiểu được hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trên một mức độ tổng thể của các bên liên quan khác nhau.

Điều này giống như một hệ thống thông tin quản lý (MIS), nơi một MIS thu thập dữ liệu từ nhiều hệ thống trực tuyến, phân tích thông tin và báo cáo dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định quản lý dữ liệu trong quá khứ để hiểu hành vi cơ bản của dữ liệu và không cho bất kỳ dự đoán nào .

Đây là bước khởi đầu của chuỗi giá trị phân tích dữ liệu và có giá trị nhất để phát hiện ra bất kỳ mẫu nào. Một ví dụ đơn giản về phân tích mô tả là đánh giá rủi ro tín dụng: chúng tôi có thể dự đoán khả năng gặp rủi ro tài chính của người tiêu dùng bằng cách xem số dư của họ so với hạn mức tín dụng. Nó cũng được sử dụng để phân tích chu kỳ bán hàng của một cửa hàng.

Ngoài ra, nó có thể được sử dụng để phân loại khách hàng dựa trên sở thích sản phẩm, giao dịch mua hàng, tần suất họ mua hàng. Trong bối cảnh của phương tiện truyền thông xã hội, phân tích mô tả cung cấp cái nhìn tổng quan về chỉ số hiệu suất: tổng số bài đăng, lượt đề cập, người theo dõi, nhận xét, lượt xem trang, đánh giá, thời gian trung bình được thực hiện để phản hồi, v.v.

Phân tích chẩn đoán

Phân tích chẩn đoán là loại phân tích dữ liệu thứ hai. Giống như phân tích mô tả, phân tích này cũng tập trung vào quá khứ và xác định lý do tại sao điều gì đó đã xảy ra. Nó còn được gọi là phân tích nguyên nhân gốc rễ vì nó có vẻ sâu hơn để hiểu nguyên nhân gốc rễ của các sự kiện.

các mô hình để xác định nguồn của các mô hình này và các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh. Phân tích chẩn đoán giúp hiểu, ví dụ, tại sao lại có sự tăng hoặc giảm đột ngột trong doanh số bán hàng.

Loại mô hình phân tích nghiệp vụ này cũng giúp phát hiện các điểm bất thường và xác định mối quan hệ nhân quả đối với nguyên nhân và kết quả có trong dữ liệu. Nó được đặc trưng bởi việc khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và các mối tương quan. Để phân tích, nó chủ yếu sử dụng xác suất, khả năng xảy ra và phân phối kết quả .

Phân tích chẩn đoán cho các chiến dịch truyền thông xã hội có thể tinh chỉnh dữ liệu giai đoạn phân tích mô tả thành một chế độ xem để xem những gì đã hoạt động hoặc không hoạt động trong các chiến dịch trước đây. biên lợi nhuận tổng thể.

Một trường hợp sử dụng khác của phân tích chẩn đoán là trong chăm sóc sức khỏe. Người ta có thể xác định tác động của thuốc đối với bệnh nhân và có thể được sử dụng để nghiên cứu ảnh hưởng của trước và sau khi điều trị.

HOT: Phân tích nghiệp vụ là gì (BA)?

Loại này chỉ khám phá và cung cấp mối quan hệ thông thường, và nó không thể cung cấp bất kỳ thông tin chi tiết hữu ích nào, do đó có những hạn chế.

Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu thu thập được và kết quả phân tích mô tả và chẩn đoán để cho biết điều gì có thể xảy ra trong tương lai ở cấp độ chi tiết. Đây là nơi có thể sử dụng thông tin chi tiết của các bước trước đó thành thông tin chi tiết có thể hành động để đưa ra quyết định trong tương lai, dự đoán xu hướng thị trường, thay đổi hành vi của khách hàng và phân tích đối thủ cạnh tranh để tối ưu hóa và xây dựng chiến lược nhằm tối đa hóa kết quả kinh doanh.

Các dự đoán được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu trong quá khứ, phát hiện các mẫu, các mối quan hệ thông thường trong dữ liệu và sau đó ngoại suy chúng trong tương lai. Ví dụ: một ngân hàng để dự đoán khách hàng nào có khả năng vỡ nợ sẽ cần tất cả dữ liệu trong quá khứ về những khách hàng nào có được mặc định để dự đoán. Thống kê suy luận, thuật toán đào tạo để hồi quy, phân loại và phân đoạn thuộc loại phân tích kinh doanh này.

Phân tích dự đoán cũng có thể được sử dụng để tạo, kiểm tra và đánh giá các giả thuyết. Sẽ rất hữu ích khi hiểu liệu một tập hợp các tính năng đang giải thích hoặc dự đoán các tính năng khác.

Ví dụ: nó có thể xác thực giả thuyết của một người bị ức chế từ một khu vực, nhóm tuổi nhất định Điều này đặc biệt hữu ích khi một số tính năng là hành động được xác định bởi những người ra quyết định kinh doanh. Một trong những ứng dụng của phân tích mô tả là phân tích tình cảm.

Phân tích dự đoán được sử dụng rộng rãi trong mọi ngành: tài chính, chăm sóc sức khỏe, truyền thông xã hội, thể thao, năng lượng, sản xuất. Một trong những ứng dụng thường xuyên nhất là trong bán lẻ, nơi các nhà bán lẻ luôn sử dụng phân tích dự đoán để dự đoán và cải thiện vị trí bán hàng của họ.

Khuyến nghị của Amazon động cơ là một ví dụ cổ điển trong đó khi thực hiện một lần mua hàng, động cơ hiển thị danh sách các mặt hàng tương tự khác mà người mua đã mua.

Mô tả dự báo

Xây dựng dựa trên phân tích dự đoán, mô tả dự báo là bước tiếp theo giúp khai thác tương lai. mô hình phân tích nghiệp vụ này về cơ bản cho doanh nghiệp biết những gì nên làm. Sử dụng mô phỏng và tối ưu hóa, nó tư vấn về các kết quả có thể xảy ra và đề xuất các hành động có thể tối đa hóa các chỉ số kinh doanh chính. Trọng tâm ở đây là làm thế nào để biến nó thành hiện thực.

Nó có thể được định nghĩa là phân tích dữ liệu tối ưu hóa kinh doanh cung cấp thông tin chi tiết về “doanh nghiệp nên làm gì” để giải quyết vấn đề. Nó khám phá một số kết quả có thể xảy ra và đề xuất các hành động tùy thuộc vào kết quả phân tích mô tả, chẩn đoán và dự đoán của dữ liệu. Phân tích theo quy định sử dụng một hệ thống phản hồi liên tục học hỏi, cập nhật mối quan hệ giữa hành động và kết quả.

HOT: 7 bước để trở thành nhà phân tích dữ liệu

Nó không dự đoán một tương lai có thể xảy ra mà là nhiều kết quả trong tương lai. Đây là một khái niệm phân tích nâng cao dựa trên tối ưu hóa và mô phỏng. Tối ưu hóa giúp hiểu cách đạt được kết quả tốt nhất và xác định những điểm không chắc chắn của dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn.

Là một mô phỏng trong đó tất cả các lĩnh vực hiệu suất chính được kết hợp để thiết kế các mục tiêu chỉ số chính xác.

Phân tích mô tả được thực hiện khi phân tích kịch bản mô phỏng tương lai dưới nhiều bộ giả định khác nhau và kết hợp nó với các kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau.

Nó sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán học máy để ước tính xác suất, tối ưu hóa và đề xuất hành động cho bất kỳ kết quả nào được chỉ định trước vì nó có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra dựa trên các lựa chọn hành động khác nhau.

Waymo, xe tự lái của Google, là một ví dụ về mô tả dự báo. Công cụ đề xuất là một trường hợp sử dụng của mô tả dự báo.

mô tả dự báo có thể được áp dụng cho hầu hết mọi ngành mà dân số sẽ được nhắm mục tiêu hoặc nhóm lại. Nó cũng có các ứng dụng trong tiếp thị, thị trường tài chính và ngành vận tải. sử dụng phân tích mô tả để tối ưu hóa việc cung cấp cho từng nhóm.

Tương tự, mô hình phân tích nghiệp vụ này có thể được áp dụng trong lĩnh vực giao thông vận tải để tiết kiệm thời gian và nguồn lực bằng cách tối ưu hóa các tuyến đường tốt nhất. Trong thị trường tài chính, các nhà nghiên cứu chủ yếu dựa vào mô hình thống kê để tối đa hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro và lợi nhuận.

Phân tích nhận thức

Đây là loại mô hình phân tích nghiệp vụ kinh doanh tiên tiến nhất áp dụng trí thông minh của con người vào các nhiệm vụ nhất định bằng cách kết hợp nhiều công nghệ như trí tuệ nhân tạo, ngữ nghĩa, máy móc và thuật toán học sâu với một hệ thống hoặc máy tính thực hiện tương tự.

Một số tác vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích nhận thức là chatbot, trợ lý ảo, nhận dạng các đối tượng trong một hình ảnh và phân đoạn các hình ảnh đó.

Phân tích nhận thức hoạt động bằng cách tìm kiếm toàn bộ “cơ sở kiến thức” có sẵn để định vị dữ liệu thời gian thực.

Nó phụ thuộc nhiều vào và thường kết hợp các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, máy học, học sâu, mạng thần kinh và ngữ nghĩa. Đồng thời, học từ dữ liệu có sẵn để trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động ẩn đằng sau các mẫu dữ liệu.

Kết Luận

Phổ phân tích bao gồm các mô hình phân tích nghiệp vụ khác nhau này cho phép một doanh nghiệp hiểu và học hỏi từ các mẫu trong quá khứ. Các loại phân tích dữ liệu này là chất xúc tác giúp cải thiện các dự đoán và thực hiện các hành động được đề xuất cho tương lai.

Những điều này có vẻ như được áp dụng tuần tự, nhưng những điều này có thể được thực hiện đồng thời. Biết khi nào nên sử dụng hình thức phân tích phù hợp giúp phát triển các giải pháp kinh doanh phù hợp và mang lại lợi thế cạnh tranh.