Nghe "data analysis" nhiều người nghĩ ngay Excel. Thực tế, data analysis bao trùm nhiều công cụ, phương pháp khác nhau để khai thác câu chuyện وراء dữ liệu.
Data analysis khác biệt tùy ngành: business, manufacturing, marketing... Bài viết này tổng quan các khía cạnh, ý nghĩa, cách áp dụng chung.
1. Thu Thập Dữ Liệu (Data Collection)
Bước đầu: gather data từ mọi nguồn:
- Controller máy móc sản xuất
- Nhập liệu thủ công
- Cảm biến nhiệt độ, áp suất...
- Nguồn dữ liệu cloud
- Internet: thời tiết, DB chính phủ
- Database nội bộ công ty
Thách thức: tìm công cụ kỹ thuật kết nối thiết bị/nguồn dữ liệu remote → kéo vào internal database hoặc data historian. Khu lưu trữ này thường gọi là data warehouse.
2. Business Intelligence (BI)
Sau khi có data, quyết định làm gì với nó. BI giúp tổ chức ra quyết định kinh doanh tốt hơn qua báo cáo, dashboard cho manager/leader hiểu xu hướng, insight:
- Nhu cầu/cản trở chuỗi cung ứng
- Giảm chi phí
- Tăng doanh số
- Hành vi, nhu cầu khách hàng
- Dự báo doanh số/xu cầu thị trường
- Logistics, shipping
Kết nối data từ nhiều hệ thống → xây dựng mối liên hệ chưa từng có trước đây.
3. Manufacturing Intelligence
Thách thức: dữ liệu sản xuất quá lớn. Mỗi máy trên sàn nhà máy thu thập chục-trăm data point: nhiệt độ/áp suất, sản lượng, nguyên liệu, phế liệu, lỗi/cảnh báo...
Thiết bị tự động hóa bằng PLC (Programmable Logic Controller) — vừa điều khiển, vừa thu thập data. Lấy data từ PLC cần phần mềm chạy trên server cùng mạng. Nhiều vendor cung cấp software kéo data từ controller vào historian/database.
Các nhà cung cấp data historian hàng đầu:
- OSIsoft: Décades kinh nghiệm, "integrators/drivers" lấy data từ hầu như mọi processor/sensor/DB.
- FactoryTalk (Rockwell Automation): Data historian cho khách hàng thu thập data từ máy.
- AVEVA (trước Wonderware): "Open access" cho machine data: process data, alarms, events...
- ICONICS: "High-speed archiving" — độ phân giải data lưu trữ khớp với thực tế trên máy.
Gần như tất cả đều kèm tool phân tích data. Lựa chọn phụ thuộc: controller dùng, cách lưu data, ngân sách.
4. Trực Quan Hóa Dữ Liệu (Data Visualization)
Công cụ phổ biến nhất: Microsoft Power BI. Kéo data từ nhiều nguồn, cắt/xén qua biểu đồ tròn, cột, line, table... Kết hợp nhiều nguồn → tìm tương quan không thể làm trước đây — "phép màu" của data analysis hiện đại.
Các tool visualization hàng đầu khác:
- Metabase: Open-source (miễn phí), "hỏi câu hỏi và học từ data".
- Tableau: Platform phổ biến đa ngành, kết nối nhiều nguồn data.
- Whatagraph: Phổ biến agency marketing — báo cáo dễ hiểu, tự động tạo/gửi email.
- JasperReports: Open-source reporting, xuất nhiều format: in ấn, PDF, web report.
Lựa chọn tùy mức độ đầu tư. Có option open-source tốt nếu ngân sách hạn hẹp.
5. Khai Thác Dữ Liệu (Data Mining)
Kỹ thuật mạnh: dùng mô hình thống kê 뽑 pattern/xu hướng từ big data → dự báo tương lai. App data mining chuyên biệt, thường cần customize cho từng bài toán.
Loại phân tích:
- EDA (Exploratory Data Analysis): Tìm pattern để khám phá trend/thông tin mới.
- CDA (Confirmatory Data Analysis): Dùng toàn bộ data kiểm tra tương quan nghi ngờ có đúng không.
Tool data mining hàng đầu:
- RapidMiner: Open-source, Java. Machine learning, predictive analysis, text mining.
- Sisense: Licensed, tailored BI, scale tốt cho org lớn. Module reporting mạnh.
- Oracle: Data mining feature trong SQL, dùng data trong Oracle DB.
- IBM Cognos: Xử lý big data, tìm trend quan trọng → báo cáo management.
- SAS: Thiết kế chuyên biệt cho mining, quản lý, cập nhật data dựa trên kết quả phân tích.
Data analysis đa diện, tool phụ thuộc vào mục tiêu. Công nghệ tiến bộ hàng năm — tổ chức muốn dẫn đầu phải cập nhật và khai thác tối đa.