Một bài viết trước đã đưa bạn tham quan các ngôn ngữ lập trình cho Khoa học dữ liệu. Tôi đã nói đó là kết thúc công cụ các lớp kiến trúc chức năng. Nhưng không phải kết thúc Big Data. Kiến thức Big Data lớn lao như chính Big Data.
Biết về kiến trúc Big Data và công cụ trên thị trường chưa đủ. Lĩnh vực Big Data có nhiều verticals hơn ta nghĩ. Gần như mỗi tuần có phát triển mới.
Nhưng tôi sẽ giữ đơn giản để bắt đầu. Dưới đây là các mẹo cơ bản, hữu ích nhất để trích xuất Insights từ Big Data.
Mục đích chính của toàn bộ bức tranh Big Data là về insights có thể suy ra. Insights có thể giúp rất lớn:
- Phân tích giá trị hiện tại của doanh nghiệp
- Dự đoán tăng trưởng tương lai của doanh nghiệp
- Lập chiến lược có lợi cho doanh nghiệp
- Hiểu nhu cầu của lượng lớn người tiêu dùng
Và danh sách còn dài. Có những điều cần nhớ khi trích xuất insights quý giá từ Big Data.
Dưới đây là danh sách các mẹo chiến lược cần tuân thủ trước khi bắt đầu quy trình trích xuất insights.
- Sử dụng dữ liệu sạch (Clean Data)
Mọi insights suy ra từ dữ liệu đều do dữ liệu ta đưa vào quá trình phân tích. Do đó, cực kỳ quan trọng phải thu thập đúng dữ liệu. Cùng lúc đó, dữ liệu đưa vào engine phân tích phải được tổ chức tốt và thiết yếu nhất. Ngoài ra, doanh nghiệp cần tạo và lưu trữ nhiều dữ liệu càng tốt. Có nhiều dữ liệu trước khi rút kết luận từ insights là tốt.
- Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu để có bức tranh toàn cảnh
Chúng ta biết mỗi năm doanh nghiệp sinh ra nhiều dữ liệu, nếu phân tích đúng tạo ra insights sâu có lợi cho kế hoạch kinh doanh. Nhưng cần nhìn bức tranh lớn để hiểu Big Data. Trong tất cả dữ liệu trên thế giới, dữ liệu một công ty chỉ là một mảnh nhỏ. Kết quả từ nó chỉ cho góc nhìn một phần.
Không phải việc khó khăn, công cụ và quy trình đúng giúp theo dõi, quản lý nhiều luồng dữ liệu. Bằng cách tổng hợp và liên kết dữ liệu, bạn có thể suy ra mối quan hệ với các nguồn cung cấp bức tranh chính xác hơn về thị trường doanh nghiệp.
- Tính toàn vẹn dữ liệu là nỗ lực của tập thể
Thành bại chiến lược dữ liệu phụ thuộc vào cách doanh nghiệp duy trì cơ sở dữ liệu. Mọi chi tiết liên quan doanh nghiệp phải cập nhật để tin cậy thông tin từ chiến lược dữ liệu. Cần cập nhật trực tiếp từ nguồn ngoài và giống nhau cho nguồn nội bộ. Duy trì dữ liệu là trách nhiệm của mọi người trong doanh nghiệp: team IT, nhân viên bán hàng tuyến đầu và mọi người tham gia quy trình.
- Dữ liệu tổng hợp có thể nói cho bạn bất cứ điều gì, nếu truy vấn được cấu trúc đúng
Thu thập và lưu trữ tất cả dữ liệu doanh nghiệp chưa đủ. Nhìn rộng hơn để phân tích cũng chưa đủ. Dữ liệu trên tay có thể nói nhiều điều hơn bạn nghĩ. Nhưng toàn bộ trò chơi xoay quanh cách bạn truy vấn dữ liệu để trích xuất insights.
Các nhà khoa học dữ liệu nói phân tích dữ liệu vừa là nghệ thuật vừa là khoa học. Khi phân tích dữ liệu kinh doanh, thủ phạm nằm trong chi tiết nhỏ. Do đó, חייב đi sâu vào chi tiết để tìm insights thực sự.
- Triển khai phân tích theo dõi pixel (pixel tracking analytics)
Doanh nghiệp nên thiết kế website để thu thập dữ liệu liên quan quảng cáo marketing và bán sản phẩm. Làm cho website trở thành công cụ sinh dữ liệu thay vì chỉ nền tảng marketing/bán hàng.
Có phương pháp gọi là theo dõi pixel (pixel tracking) tạo lợi ích khổng lồ. Bộ IT và marketing nên phối hợp triển khai pixel tracking trên các website công ty dùng: mobile, microsite, hoặc vị trí khác. Dữ liệu cũng có thể theo dõi từ mạng xã hội bằng pixel tracking mạng xã hội. Theo dõi này cũng cung cấp thông tin thiết bị người dùng, giúp hiểu doanh thu từ mobile hay web.
- Sử dụng mô hình thống kê (Statistical Modelling)
Trước khi phát triển quảng cáo TV, người marketing nên tận dụng nâng cao thu thập dữ liệu để phù hợp chiến dịch với kết quả thực tế. Để tạo mô hình thống kê, cần kết hợp metrics: trạm phát sóng, quy mô phát sóng, thông tin nhân khẩu học, hoạt động màn hình thứ hai, v.v.
- Nhắm mục tiêu nhân khẩu học cụ thể
Điều kiện tiên quyết cho marketer là thiết kế chiến lược quanh nhóm người tiêu dùng, khách hàng hoặc khu vực mục tiêu. Cần biết thói quen tìm kiếm, thiết bị họ dùng và các chỉ số hành vi khác để tận dụng ROI hơn từ dữ liệu thu thập qua media số và vị trí TV.
- Sử dụng mô hình mixed media (mixed media modelling)
Để lập kế hoạch tương lai tốt hơn, giải pháp tốt nhất cho doanh nghiệp là dùng kỹ thuật mô hình mixed media. Phân tích dữ liệu bán hàng và phản hồi là cơ sở. Giúp marketer đánh giá kỹ tất cả kênh phân phối. Do đó, loại bỏ kênh hiệu suất kém và chuyển ngân sách nhiều hơn cho kênh sinh lời.
- Đánh giá bán lẻ (Gauge the retail)
Thông tin nhà bán lẻ là dữ liệu tốt nhất giúp nắm bắt sở thích khách hàng. Dữ liệu giúp biết tương quan giữa tác động do hai hành động chính sách marketing gây ra. Hiểu phản hồi khách hàng trực tiếp giúp tăng doanh số và nhu cầu sản phẩm.
Chúng ta có thể học từ Amazon cách tận dụng Big Data tốt nhất. Cách nó gợi ý sản phẩm người dùng có thể thích và cách xử lý hàng triệu giao dịch, vận chuyển. Bằng phân tích Big Data, Amazon cải thiện tiến trình nội bộ theo insights và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Amazon không đơn độc dùng kỹ thuật cải thiện tiến trình kinh doanh qua phân tích Big Data. Gần như tất cả công ty top đều làm vậy. Hy vọng các mẹo trên giúp cải thiện quy trình trích xuất insights và tăng lợi nhuận kinh doanh.