May 30, 2023

9 lợi ích khoa học dữ liệu mang lại cho các doanh nghiệp

Các nhà khoa học dữ liệu là những anh hùng thầm lặng của kinh doanh hiện đại. Data Science (khoa học dữ liệu) có thể gia tăng giá trị cho bất kỳ công ty nào, dù lớn hay nhỏ. Dưới đây là danh sách 9 lợi ích mà khoa học dữ liệu có thể mang lại cho các doanh nghiệp.

Khoa học dữ liệu ngày càng quan trọng hơn với các doanh nghiệp

1. Khoa học dữ liệu giúp doanh nghiệp khám phá những cơ hội mới mà trước đây chưa được biết đến

Khoa học dữ liệu giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách cấp cho họ quyền truy cập vào nhiều thông tin hơn những gì họ có thể tưởng tượng.

Một ví dụ điển hình về cách khoa học dữ liệu mang lại lợi ích cho doanh nghiệp là trường hợp của một công ty bán sản phẩm trên Amazon. Nếu một sản phẩm mới đang được tạo ra, công ty có thể sử dụng khoa học dữ liệu để xác định những gì khách hàng có thể muốn mua nếu họ có thêm thông tin về sản phẩm. Loại phân tích này sẽ không thể thực hiện được nếu không có sức mạnh của khoa học dữ liệu.

2. Khoa học dữ liệu có thể biến doanh nghiệp của bạn từ kẻ đi sau thành người dẫn đầu thị trường

Khi nói đến kinh doanh, bạn phải theo kịp sự cạnh tranh. Điều này có nghĩa là công ty của bạn phải có khả năng đi trước các đối thủ cạnh tranh. Và nếu bạn muốn dẫn đầu đối thủ, bạn cần biết họ đang làm gì và làm như thế nào.

Khoa học dữ liệu là một cách tuyệt vời để công ty của bạn hiểu rõ hơn về những gì đối thủ của bạn đang làm và cách họ làm. Bằng cách phân tích dữ liệu và so sánh nó với dữ liệu của chính bạn, bạn có thể thấy công ty của mình cần cải thiện ở đâu và những lĩnh vực nào cần cải thiện. Bạn thậm chí có thể thấy rằng có một số điều mà bạn không làm tốt chút nào.

Ví dụ, một công ty có thể muốn cung cấp một sản phẩm cụ thể với mức giá thấp hơn so với các đối thủ cạnh tranh. Để đạt được mục tiêu này, nó sẽ cần theo dõi giá của các đối thủ cạnh tranh và điều chỉnh chúng cho phù hợp để duy trì lợi thế cạnh tranh của mình.

3. Khoa học dữ liệu có thể giúp xác định và giảm thiểu rủi ro trong tương lai

Lợi ích thứ ba của khoa học dữ liệu là nó có thể giúp xác định và giảm thiểu rủi ro trong tương lai. Khoa học dữ liệu có thể dự đoán, giải thích hoặc dự đoán xu hướng dựa trên dữ liệu. Khoa học dữ liệu có thể giúp bạn đưa ra nhiều quyết định sáng suốt hơn cho doanh nghiệp của mình.

Ví dụ, một ngân hàng có thể sử dụng khoa học dữ liệu để xác định những khách hàng có khả năng vỡ nợ cao nhất đối với các khoản vay của họ. Ngân hàng có thể gửi cho những khách hàng này một tin nhắn được cá nhân hóa để cảnh báo họ về những rủi ro khi vỡ nợ.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng sẽ sử dụng các kỹ thuật học máy để dự đoán khả năng vỡ nợ của những khách hàng này. Bằng cách này, ngân hàng có thể điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị của mình để nhắm mục tiêu nhiều hơn đến những khách hàng có rủi ro cao này.

4. Khoa học dữ liệu cải thiện năng suất và hiệu quả của công ty bạn

Bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu, bạn có thể xác định các cơ hội mà công ty của bạn có thể cải thiện năng suất và hiệu quả. Ví dụ, nếu bạn là một nhà hàng, bạn có thể xác định món ăn nào bán chạy nhất. Bạn cũng có thể xem xét thời gian giao đồ ăn và quyết định xem có cách nào tốt hơn để giao đồ ăn nhanh hơn hay không.

Tương tự, nếu bạn là ngân hàng, bạn có thể có cơ sở dữ liệu chứa đầy các giao dịch của khách hàng, nhưng nếu bạn không biết các giao dịch này liên quan với nhau như thế nào về thời gian, địa điểm và các yếu tố khác, bạn sẽ không thể làm nhiều với họ. Đây là nơi các nhà khoa học dữ liệu tham gia. Họ có thể phân tích thông tin này bằng thuật toán học máy như mô hình phân cụm hoặc hồi quy để xác định các mẫu mà các nhà quản lý tuyến đầu có thể sử dụng cho các chiến dịch tiếp thị hoặc nỗ lực phát triển sản phẩm hiệu quả hơn.

5. Khoa học dữ liệu tạo ra doanh thu đáng kể và cơ hội tiết kiệm chi phí

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực có khả năng tạo ra doanh thu đáng kể và cơ hội tiết kiệm chi phí cho các doanh nghiệp.

Ví dụ, Google là một trong những công ty khoa học dữ liệu quan trọng nhất thế giới. Công ty có thể tạo ra doanh thu hơn 30 tỷ đô la mỗi năm thông qua việc sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo (AI). Điều này là do khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ của nó.

Với dữ liệu khổng lồ mà google tạo ra, nó có thể xác định các sản phẩm mới và đồng thời loại bỏ các sản phẩm không sử dụng hoặc không phổ biến. Điều này giúp tiết kiệm đáng kể cho các doanh nghiệp vì họ không lãng phí tiền vào việc phát triển các sản phẩm mới không bán chạy do thiếu nhu cầu hoặc sự quan tâm.

6. Với khoa học dữ liệu, bạn có thể tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn

Bạn càng có nhiều dữ liệu, bạn càng có thể đưa ra quyết định tốt hơn. Khoa học dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp tận dụng tất cả dữ liệu đó và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Ví dụ, một công ty có thể sử dụng phân tích dự đoán để dự đoán khách hàng nào sẽ rời bỏ và khách hàng nào sẽ không. Sau đó, họ có thể gửi email và tin nhắn văn bản được cá nhân hóa cho những khách hàng có nguy cơ rời bỏ, nhắc nhở họ về dịch vụ hoặc sản phẩm của họ. Điều này đã giúp tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên gần 25%.

Khoa học dữ liệu không chỉ là dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai mà còn là dự đoán cách mọi người sẽ phản ứng khi họ nhận được tin nhắn hoặc trải nghiệm từ doanh nghiệp của bạn thông qua email, mạng xã hội hoặc các kênh khác. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích dự đoán như máy học và trí tuệ nhân tạo (AI), bạn có thể tìm hiểu loại hành động mà khách hàng thích để bạn có thể cung cấp cho họ.

7. Khoa học dữ liệu loại bỏ trực giác và giả định khỏi các dự đoán dựa trên thực tế bằng cách phân tích dữ liệu trong quá khứ

Ví dụ, nếu bạn là chủ doanh nghiệp và thích đọc tin tức về ngành của mình, trực giác của bạn sẽ cho bạn biết rằng có khả năng cao là các công ty lớn hơn trong ngành của bạn sẽ phát triển nhanh hơn các công ty nhỏ hơn. Bạn có thể kiểm tra giả định này bằng khoa học dữ liệu và xem điều này có đúng hay không.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các mô hình máy học để dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Ví dụ, một mô hình dự đoán có thể dự đoán rằng nếu bạn tăng doanh số bán hàng lên 10%, thì mức tăng trưởng doanh thu của bạn sẽ là 11%. Do đó, bạn phải có đủ dữ liệu lịch sử để xây dựng các mô hình dự đoán hoặc có nguy cơ đưa ra các dự đoán không chính xác với các quyết định kinh doanh của mình.

8. Khoa học dữ liệu giúp hiểu được mô hình bán hàng và sở thích của khách hàng

Trải nghiệm của khách hàng là khía cạnh quan trọng nhất của một doanh nghiệp. Đó là những gì khách hàng của bạn nhớ và những gì họ nói với bạn bè của họ.

Khoa học dữ liệu có thể giúp bạn tạo trải nghiệm khách hàng tốt hơn bằng cách sử dụng AI để giải quyết vấn đề, phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán về các xu hướng trong tương lai.

Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn là một cửa hàng bán lẻ bán điện thoại di động. Nhân viên bán điện thoại cần biết có bao nhiêu người bước vào cửa hàng của bạn mỗi ngày, bao nhiêu người mang theo điện thoại ra ngoài, thời gian mọi người ở lại cửa hàng của bạn,...

Một nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu đó và đưa ra dự đoán về số lượng bán hàng mỗi ngày, thời gian mọi người ở lại cửa hàng của bạn,... Đại diện bán hàng sẽ sử dụng thông tin này để xác định nơi đặt màn hình để tối đa hóa doanh số bán hàng.

9. Với khoa học dữ liệu, bạn có thể thu hút, giữ chân và cải thiện hiệu suất của nhân viên

Bạn đang bỏ lỡ nhiều lợi ích tiềm năng nếu không sử dụng khoa học dữ liệu để cải thiện hiệu suất của nhân viên.

Khoa học dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp của bạn thu hút những tài năng tốt nhất, giữ chân họ lâu hơn và khiến họ hài lòng.

Đó là một vấn đề lớn bởi vì bạn rất dễ bị cuốn vào công việc quản lý nhân viên hàng ngày. Bạn có thể không nhận ra mình có thể quản lý nhóm của mình hiệu quả như thế nào nếu bạn có quyền truy cập vào dữ liệu chính xác.

Ví dụ: bạn có thể sử dụng khoa học dữ liệu để:

Cải thiện hiệu suất của nhân viên bằng cách đảm bảo rằng mọi nhân viên đều hiểu vai trò của họ và vai trò đó phù hợp như thế nào trong tổ chức lớn hơn.
Cung cấp phản hồi cho nhân viên về cách họ đang thực hiện công việc của mình để họ có thể cải thiện theo thời gian.

Với thông tin này, bạn có thể giúp đảm bảo rằng mọi nhân viên đều hiểu rõ vai trò của họ và những gì nó đòi hỏi. Điều này sẽ giúp họ thể hiện tốt hơn trong công việc và đạt năng suất tổng thể cao hơn.

Trên đây là những lợi ích mà khoa học dữ liệu có thể mang đến cho doanh nghiệp của bạn. Mong rằng những thông tin được tổng hợp trong bài viết sẽ hữu ích với bạn đọc. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:

https://www.zucisystems.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 +