Aug 19, 2023

7 lợi ích của phân tích Big Data mà các Business Analyst không nên bỏ qua

Khái niệm về Big Data hay Dữ liệu lớn đã xuất hiện được một thời gian, nhưng phải đến gần đây, nó mới tạo ra một cuộc cách mạng trong thế giới kinh doanh. Hầu hết các tổ chức giờ đây đã hiểu cách họ có thể nắm bắt hàng ngàn terabyte dữ liệu truyền vào doanh nghiệp của mình và áp dụng phân tích để biến dữ liệu đó thành thông tin chi tiết hữu ích. Đối với các Business Analyst, phân tích Big Data sẽ trở thành kỹ năng không thể thiếu trong những năm sắp tới.

Big Data được xem là một cuộc cách mạng trong thế giới kinh doanh

1. Phân tích dữ liệu lớn là gì?

“Dữ liệu lớn” - Big Data đề cập đến khối lượng dữ liệu và bộ dữ liệu cực lớn bao gồm dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc đến từ nhiều nguồn. Các bộ dữ liệu này quá đồ sộ nên phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể nắm bắt, quản lý hoặc xử lý chúng. Dữ liệu lớn phức tạp có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây không thể truy cập được.

Thông thường, dữ liệu lớn được đặc trưng bởi dữ liệu chứa sự Đa dạng lớn, có Khối lượng ngày càng tăng và với Tốc độ cao. Dữ liệu có thể đến từ các nguồn có thể truy cập công khai như trang web, mạng xã hội, đám mây, ứng dụng dành cho thiết bị di động, cảm biến và các thiết bị khác.

Các doanh nghiệp truy cập dữ liệu đó để xem thông tin chi tiết về người tiêu dùng như lịch sử mua hàng, những gì họ đã tìm kiếm hoặc những gì họ đã xem, sở thích, mối quan tâm của họ,.... Phân tích dữ liệu lớn sử dụng các kỹ thuật phân tích để kiểm tra dữ liệu, do đó thu thập và tìm hiểu thông tin như các mẫu ẩn, mối tương quan, xu hướng thị trường và sở thích của người tiêu dùng. Do đó, phân tích giúp các tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt giúp hoạt động hiệu quả, người tiêu dùng hài lòng và tăng lợi nhuận

2. Ai nên sử dụng phân tích dữ liệu lớn?

Mọi tổ chức lớn hiện nay đều đã sử dụng Big Data

Các doanh nghiệp lớn trên toàn thế giới đang sử dụng Big Data và phân tích để đạt được thành công lớn.

Amazon, gã khổng lồ bán lẻ trực tuyến, sử dụng ngân hàng dữ liệu khổng lồ của mình để truy cập tên, địa chỉ, khoản thanh toán và lịch sử tìm kiếm của khách hàng, đồng thời sử dụng chúng trong các thuật toán quảng cáo và để cải thiện quan hệ khách hàng.
Công ty American Express sử dụng dữ liệu lớn để phân tích hành vi của khách hàng.
Nhà lãnh đạo tiếp thị Capital One sử dụng phân tích dữ liệu lớn để đảm bảo sự thành công của các ưu đãi cho khách hàng của họ.
Netflix sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về thói quen xem của người xem quốc tế.
Các thương hiệu như Marriott Hotels, Uber Eats, McDonald's, Starbucks cũng liên tục sử dụng dữ liệu lớn như một phần trong hoạt động kinh doanh cốt lõi của họ.

3. Lợi ích của phân tích dữ liệu lớn

Các doanh nghiệp, dù lớn hay nhỏ, trong các ngành đều có thể hưởng lợi từ việc sử dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Lợi ích của phân tích dữ liệu lớn bao gồm việc ra quyết định tốt hơn, đổi mới lớn hơn và tối ưu hóa giá sản phẩm, ... Trong vô vàn lợi ích, hãy xem xét đến 7 lợi ích hàng đầu dưới đây:

Lợi ích thứ nhất: Thu hút và giữ chân khách hàng

Dấu chân kỹ thuật số của khách hàng tiết lộ nhiều điều về sở thích, nhu cầu, hành vi mua hàng của họ,.... Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn để quan sát các mẫu người tiêu dùng, sau đó điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của họ theo nhu cầu cụ thể của khách hàng. Điều này đi một chặng đường dài để đảm bảo sự hài lòng, lòng trung thành của khách hàng và cuối cùng là tăng đáng kể doanh số bán hàng.

Amazon đã tận dụng lợi ích dữ liệu lớn này bằng cách cung cấp trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa tối ưu, trong đó các đề xuất bật lên dựa trên các giao dịch mua trước đó cũng như các sản phẩm mà khách hàng khác đã mua, kiểu duyệt web và các yếu tố khác.

Lợi ích thứ hai: Khuyến mãi tập trung và có mục tiêu

Dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp cung cấp các sản phẩm được tùy chỉnh cho thị trường mục tiêu của họ, không còn chi nhiều tiền cho các chiến dịch quảng cáo không mang lại hiệu quả. Với dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể phân tích xu hướng của khách hàng bằng cách theo dõi các giao dịch mua sắm và điểm bán hàng trực tuyến. Những thông tin chi tiết này sau đó được sử dụng để thiết kế các chiến dịch tập trung và nhắm mục tiêu giúp các thương hiệu đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng và xây dựng lòng trung thành với thương hiệu.

Lợi ích thứ ba: Xác định rủi ro tiềm ẩn

Các doanh nghiệp hoạt động trong môi trường rủi ro cao, vì vậy họ yêu cầu các giải pháp quản lý rủi ro hiệu quả để giải quyết các vấn đề. Dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các chiến lược và quy trình quản lý rủi ro hiệu quả.

Các công cụ và phân tích dữ liệu lớn nhanh chóng giảm rủi ro bằng cách tối ưu hóa các quyết định phức tạp cho các sự kiện bất ngờ và các mối đe dọa tiềm ẩn.

Lợi ích thứ tư: Đổi mới

Những hiểu biết bạn có được bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn là chìa khóa để đổi mới. Dữ liệu lớn cho phép bạn cập nhật các sản phẩm hoặc dịch vụ hiện có đồng thời đổi mới những sản phẩm hay dịch vụ mới. Khối lượng lớn dữ liệu được thu thập giúp doanh nghiệp xác định những gì phù hợp với cơ sở khách hàng của họ. Thông tin về suy nghĩ của người khác có thể giúp phát triển sản phẩm.

Những hiểu biết sâu sắc cũng có thể được sử dụng để thay đổi chiến lược kinh doanh, cải thiện kỹ thuật tiếp thị và tối ưu hóa dịch vụ khách hàng, năng suất của nhân viên.

Trong không gian thị trường cạnh tranh ngày nay, các doanh nghiệp cần triển khai các quy trình giúp theo dõi đánh giá của khách hàng, sự thành công của sản phẩm và theo dõi đối thủ cạnh tranh. Phân tích dữ liệu lớn tạo điều kiện theo dõi thị trường theo thời gian thực và giúp bạn vượt lên trên các đối thủ cạnh tranh.

Lợi ích thứ năm: Mạng lưới nhà cung cấp phức hợp

Các công ty sử dụng dữ liệu lớn cung cấp mạng lưới nhà cung cấp hoặc cộng đồng B2B với độ chính xác và thông tin chi tiết cao hơn. Các nhà cung cấp có thể áp dụng phân tích dữ liệu lớn để tránh những hạn chế mà họ thường gặp phải. Dữ liệu lớn cho phép các nhà cung cấp sử dụng mức độ thông minh theo ngữ cảnh cao hơn, điều rất quan trọng để thành công.

Lợi ích thứ sáu: Tối ưu hóa chi phí

Một trong những lợi ích hấp dẫn nhất mà các công cụ dữ liệu lớn như Hadoop và Spark mang lại bao gồm các lợi thế đáng kể về chi phí để lưu trữ, xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Lợi ích giảm chi phí của dữ liệu lớn được thể hiện một cách khéo léo thông qua một ví dụ từ ngành hậu cần.

Thông thường, chi phí trả hàng cao hơn 1,5 lần so với chi phí vận chuyển thông thường. Các công ty sử dụng dữ liệu lớn và phân tích để giảm thiểu chi phí trả lại sản phẩm bằng cách tính toán cơ hội trả lại sản phẩm. Vì vậy, họ có thể thực hiện các biện pháp phù hợp để giảm thiểu thiệt hại do trả lại sản phẩm.

Lợi ích thứ bảy: Cải thiện hiệu quả

Các công cụ dữ liệu lớn có thể cải thiện hiệu quả hoạt động, sự tương tác của bạn với khách hàng và phản hồi có giá trị của họ giúp thu thập lượng lớn dữ liệu khách hàng có giá trị. Sau đó, phân tích có thể trích xuất các mẫu có ý nghĩa ẩn trong dữ liệu để tạo các sản phẩm tùy chỉnh. Các công cụ này có thể tự động hóa các quy trình và nhiệm vụ thông thường, do đó giải phóng thời gian quý báu cho nhân viên, họ có thể sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi kỹ năng nhận thức

Trên đây là những lợi ích và lý do vì sao các Business Analyst nên sử dụng Big Data. Hy vọng bài viết đã cung cấp những thông tin hữu ích cho bạn đọc. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Các Business Analyst cần trau dồi những công nghệ gì trong năm 2025

Đối với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ ngày này, việc không ngừng trau dồi và học hỏi là điều bắt buộc mà các Business Analyst phải làm để phát triển hơn trong lĩnh vực phân tích nghiệp vụ. Trong bài viết này, các bạn hãy cùng BAC tìm hiểu các xu hướng và các kỹ năng mới để làm hành trang trên sự nghiệp Business Analyst nhé!
Sự khác biệt giữa UAT và Usability Testing Business Analyst cần lưu ý

UAT và Usability Testing thường được mang lên bàn cân để so sánh nhưng, đây là 2 phương pháp kiểm thử khác nhau. Trong khi Usability Testing đảm bảo sự hài lòng của người dùng thì UAT lại giúp các Business Analyst xác thực chức năng. Cả hai đều là một phần không thể thiếu để cung cấp một sản phẩm chất lượng cao. Hãy cùng BAC tìm hiểu ngay nhé!
API là gì? Khám phá cầu nối giữa các ứng dụng

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman.
Meta AI là gì và cách sử dụng Meta AI hiệu quả 2025

Meta AI là một công cụ Trí Tuệ Nhân Tạo do chính công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp ra mắt. Đây được xem là một cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách mà các doanh nghiệp và người dùng sử dụng mạng xã hội.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +