Khi hầu hết mọi người nghĩ đến phân tích dữ liệu, họ nghĩ đến việc thao tác và phân tích dữ liệu trong một công cụ như Microsoft Excel. Thực tế là phân tích dữ liệu bao gồm nhiều công cụ và nhiều phương pháp khác nhau để vận dụng và hiểu câu chuyện mà dữ liệu kể.
Phân tích dữ liệu là gì? Phân tích dữ liệu được sử dụng rất khác nhau nếu bạn đang nói về dữ liệu kinh doanh, dữ liệu sản xuất, dữ liệu tiếp thị hoặc dữ liệu cụ thể cho ngành và doanh nghiệp mà bạn hoạt động.
Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về các khía cạnh khác nhau của phân tích dữ liệu, ý nghĩa của chúng và cách chúng thường được sử dụng trên diện rộng.
Thu thập dữ liệu
Giai đoạn đầu tiên của bất kỳ phân tích dữ liệu nào là thu thập dữ liệu. Điều này đơn giản có nghĩa là thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn chứa thông tin bạn cần.
Dữ liệu có thể bao gồm bất kỳ thông tin nào sau đây và hơn thế nữa:
- Sản xuất bộ điều khiển máy móc
- Ai đó nhập dữ liệu vào máy tính theo cách thủ công
- Cảm biến đo nhiệt độ, áp suất, v.v.
- Nguồn dữ liệu dựa trên đám mây
- Thông tin từ internet như thời tiết hoặc cơ sở dữ liệu của chính phủ
- Cơ sở dữ liệu được đặt trên mạng công ty của bạn
Một thách thức lớn đối với nhiều tổ chức là tìm ra những công cụ kỹ thuật nào có sẵn để thu thập thông tin đó. Hầu hết thời gian phần mềm là cần thiết để kết nối với thiết bị từ xa hoặc nguồn dữ liệu và sau đó kéo chúng vào cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc hệ thống lịch sử dữ liệu.
Những khu vực lưu trữ này thường được gọi là “kho dữ liệu”.
Khi thông tin được thu thập vào kho dữ liệu bên trong một tổ chức, nhiều công cụ khác nhau có thể được sử dụng để tiến hành phân tích dữ liệu thực tế.
Business Intelligence
Sau khi dữ liệu được thu thập, bước tiếp theo là quyết định phải làm gì với tất cả dữ liệu đó. Khi nói đến thông tin kinh doanh, dữ liệu cần thiết sẽ giúp tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
Các báo cáo và trang tổng quan về Business Intelligence (BI) giúp các nhà quản lý và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp khác hiểu rõ hơn về các xu hướng và hiểu rõ hơn về các khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp.
Các khía cạnh này bao gồm:
- Nhu cầu hoặc hạn chế của chuỗi cung ứng
- Giảm chi phí
- Cải thiện doanh số bán hàng
- Nhu cầu và hành vi của khách hàng
- Dự đoán doanh số bán hàng hoặc nhu cầu thị trường trong tương lai
- Hậu cần và vận chuyển
Thu thập dữ liệu từ tất cả các hệ thống khác nhau này trong toàn tổ chức của bạn cho phép bạn xây dựng kết nối giữa các thông tin mà trước đây có thể chưa từng có.
Sản xuất Thông minh
Khó khăn khi thu thập dữ liệu từ các quy trình sản xuất là thường chỉ có quá nhiều dữ liệu.
Nếu bạn nghĩ về một cơ sở sản xuất điển hình, mỗi máy trên sàn cửa hàng thu thập hàng chục đến hàng trăm điểm dữ liệu bao gồm:
- Nhiệt độ và áp suất
- Các bộ phận hoặc sản phẩm được tạo ra
- Nguyên liệu thô được sử dụng
- Đã loại bỏ các bộ phận xấu
- Số đếm và cảnh báo sự cố
Trong hầu hết các trường hợp, thiết bị sản xuất được tự động hóa bằng cách sử dụng bộ điều khiển logic khả trình (PLC). Các thiết bị này không chỉ chạy thiết bị theo cách chúng được lập trình mà còn thu thập và thu thập dữ liệu từ thiết bị đó.
Lấy dữ liệu ra khỏi các PLC đó liên quan đến phần mềm chạy trên máy chủ trên cùng mạng với các PLC đó. Có nhiều nhà cung cấp đã viết phần mềm để lấy dữ liệu ra khỏi các bộ điều khiển đó và đưa vào một trình sử dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu.
Các nhà lãnh đạo sử học dữ liệu trong lĩnh vực này bao gồm:
- OSIsoft:Công ty này đã hoạt động trong nhiều thập kỷ và bao gồm các "nhà tích hợp" hoặc trình điều khiển có thể lấy dữ liệu ra khỏi hầu hết mọi loại bộ xử lý, cảm biến hoặc cơ sở dữ liệu.
- Factorytalk:Nhà lãnh đạo tự động hóa lâu năm Rockwell Automation đã tạo ra lịch sử dữ liệu của riêng họ có tên là Factorytalk để giúp khách hàng của họ thu thập dữ liệu từ các bộ xử lý máy móc.
- Aveva:Trước đây được gọi là Wonderware, AVEVA Historian hứa hẹn sẽ cung cấp “quyền truy cập mở” vào dữ liệu máy móc như dữ liệu quy trình, cảnh báo, sự kiện và hơn thế nữa.
- Iconics:Là một công ty nhỏ hơn trong thị trường sử dụng dữ liệu, các nhà sản xuất Iconics hứa hẹn cung cấp "tính năng lưu trữ tốc độ cao" để độ phân giải dữ liệu được lưu trữ khớp với những gì xảy ra ban đầu trên máy.
Gần như tất cả các nhà cung cấp phần mềm này đều bao gồm các công cụ phân tích dữ liệu cùng với giải pháp lịch sử dữ liệu của họ. Việc chọn giải pháp thu thập và phân tích dữ liệu phù hợp cho cơ sở sản xuất của bạn thực sự phụ thuộc vào bộ điều khiển bạn sử dụng, cách bạn muốn lưu trữ dữ liệu và số tiền bạn sẵn sàng chi tiêu.
Hình ảnh hóa dữ liệu
Công cụ phổ biến nhất để thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu kinh doanh là Microsoft PowerBI.
PowerBI là một công cụ trực quan hóa mạnh mẽ do Microsoft cung cấp, cho phép bạn đưa dữ liệu vào từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Sau đó, bạn có thể chia nhỏ dữ liệu trên nhiều biểu đồ hình tròn và biểu đồ thanh, biểu đồ đường, bảng, v.v.
Khả năng kết hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau cho phép bạn tìm thấy các mối tương quan mà trước đây không thể có. Đây là điều kỳ diệu của phân tích dữ liệu hiện đại. Nó cung cấp khả năng có được những thông tin chi tiết mà trước đây chưa từng có trước đây là các công cụ cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn.
PowerBI không phải là ứng dụng duy nhất có khả năng thao tác và trực quan hóa dữ liệu theo cách này. Trên thực tế, có một thị trường đang phát triển chỉ dành cho những loại công cụ này.
Các công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu hiện nay bao gồm:
- Metabase:Một giải pháp mã nguồn mở (miễn phí) tự chào hàng là cho phép mọi người trong tổ chức của bạn “đặt câu hỏi và học hỏi từ dữ liệu”.
- Tableau:Một nền tảng trực quan hóa dữ liệu phổ biến được sử dụng trong nhiều ngành khác nhau. Khả năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
- Whatagraph:Phổ biến trong các đại lý tiếp thị vì dễ dàng tạo ra các báo cáo dễ hiểu. Công cụ này bao gồm tạo báo cáo tự động và có thể tự động gửi các báo cáo đó qua email cho bất kỳ ai.
- JasperReports:Đây là một giải pháp báo cáo mã nguồn mở khác. Sức mạnh của nó đến từ khả năng xuất báo cáo ở nhiều định dạng khác nhau như tài liệu in, PDF và báo cáo dựa trên web.
Lựa chọn mà bạn quyết định thực sự phụ thuộc vào khoản đầu tư mà bạn hoặc tổ chức của bạn muốn thực hiện. Rất may, có các tùy chọn nguồn mở tuyệt vời có sẵn nếu đó là nơi bạn cần bắt đầu.
Khai thác dữ liệu
Một trong những kỹ thuật phân tích dữ liệu mới mạnh mẽ nhất là thứ được gọi là khai thác dữ liệu.
Khai thác dữ liệu tập trung vào việc sử dụng mô hình thống kê để kéo các mẫu và xu hướng ra khỏi khối lượng lớn dữ liệu nhằm dự đoán các xu hướng trong tương lai.
Các ứng dụng có thể thực hiện phân tích thống kê khai thác dữ liệu có tính chuyên môn cao và thường cần được tùy chỉnh cho phù hợp với ứng dụng hoặc tình huống hiện tại.
Các loại phân tích khai thác dữ liệu bao gồm:
- Phân tích dữ liệu khám phá (EDA):Điều này liên quan đến việc tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu để xác định các xu hướng mới hoặc tìm hiểu thông tin mới.
- Phân tích dữ liệu xác nhận (CDA:Điều này liên quan đến việc sử dụng tất cả dữ liệu đã thu thập để thử và xác định xem liệu các mối tương quan nghi ngờ có đúng không.
Một số công cụ phần mềm khai thác dữ liệu hàng đầu hiện có trên thị trường bao gồm:
- Rapid Miner:Một hệ thống phân tích dự đoán mã nguồn mở tuyệt vời được viết bằng Java. Nó có khả năng học máy, phân tích dự đoán và khai thác văn bản.
- Sisense:Phần mềm được cấp phép được điều chỉnh cho phù hợp với doanh nghiệp, với khả năng mở rộng quy mô cho các tổ chức lớn. Nó bao gồm một mô-đun báo cáo tuyệt vời.
- Oracle:Một trong những tên tuổi hàng đầu trong ngành dữ liệu, Oracle cung cấp tính năng khai thác dữ liệu trong SQL cho phép các tổ chức sử dụng dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu Oracle.
- IBM Cognos:Phần mềm này có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu để xác định các xu hướng quan trọng. Chúng có thể được sử dụng để tạo báo cáo cho cấp quản lý hoặc những người khác.
- SAS:Một tên tuổi lớn khác trong ngành dữ liệu, Hệ thống Phân tích Thống kê (SAS) được thiết kế đặc biệt để khai thác, quản lý và thậm chí cập nhật dữ liệu dựa trên kết quả phân tích.
Như bạn có thể thấy, có nhiều khía cạnh để phân tích dữ liệu và các công cụ bạn cần sử dụng thực sự phụ thuộc vào những gì bạn hy vọng sẽ học được từ dữ liệu đó.
Những tiến bộ trong phân tích dữ liệu tiếp tục phát triển hàng năm và bất kỳ công ty hoặc tổ chức nào hy vọng đi đầu trong ngành của họ cần phải cập nhật những công cụ phân tích dữ liệu hiện có và sử dụng chúng với tiềm năng tối đa.