Power BI và phân tích dữ liệu: Liên minh bền vững

Trong quá trình triển khai các giải pháp BI, chúng tôi nhận thấy rằng, các giải pháp BI thường đi đôi với phân tích dữ liệu. Điều này có nghĩa là bạn có thể nhấn làm phong phú các giải pháp BI của mình bên cạnh việc phân tích dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách mà Power BI hỗ trợ việc phân tích dữ liệu tốt như thế nào.

Power BI và phân tích dữ liệu: 2 mặt song hành.

Như chúng ta đều biết, BI và phân tích dữ liệu là 2 thuật ngữ khác nhau. Hai lĩnh vực này có các đơn vị cung cấp giải pháp và dịch vụ khác nhau,.

Business Intelligence (BI) là một quá trình phân tích dữ liệu dựa trên công nghệ và đưa ra các thông tin để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định có cơ sở. Việc triển khai BI bao gồm ba bước:

• Dưng data warehouse
• Thiết kế các khối xử lý phân tích trực tuyến (OLAP)
• Trực quan hóa dữ liệu

Phân tích dữ liệu là một thuật ngữ dễ hiểu bao gồm BI cũng như các cách tiếp cận và phương pháp nâng cao để thu thập, xử lý và phân tích các bộ dữ liệu để xác định xu hướng, các yếu tố phụ thuộc và các mức độ tương quan. Đây là một thuật ngữ rộng, mang tính kinh doanh và khoa học. Phân tích dữ liệu bao gồm:

• Khai thác dữ liệu
• Phân tích dự đoán và đề xuất
• Phân tích dữ liệu lớn

Làm thế nào để tận dụng sức mạnh của Power BI cho phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu sử dụng các thuật toán và phương pháp thống kê phức tạp để cung cấp thêm thông tin chuyên sâu, sau đó giúp làm phong phú các báo cáo thông thường. Dưới đây chúng tôi sẽ lấy một số ví dụ về cách mà Power BI trợ giúp cho hoạt động phân tích dữ liệu.

1. Phân tích nhóm - Cho phép xem xét khách hàng truy cập vào cửa hàng trực tuyến, chia thành các nhóm người dùng khác nhau với các hành vi mẫu tương tự nhau. Các nhóm như vậy có thể trở thành một chiều cho khối OLAP. Những người ra quyết định kinh doanh có thể so sánh các nhóm theo doanh số, lợi nhuận, số lượng đơn hàng đặt mỗi tháng để thiết kế các hoạt động tiếp thị cá nhân hóa.

2. Phân tích hồi quy - Cho phép xác định mối quan hệ giữa các biến. Sự phụ thuộc hoặc thiếu phụ thuộc giữa chúng chó thể cung cấp cho công tin thêm các thông tin, trái ngược với các dữ liệu thông thường. Ví dụ, bạn thông thường sẽ xem tổng số khiếu nại và 10 khiếu nại đầu tiên. Nhưng với phân tích hồi quy, bạn có thểm thìm hiểu xem thời gian chờ và số lượng phản hồi có được kết nối không.

3. Phân tích chuỗi thời gian - Được áp dụng cho dữ liệu đã có để tạo dự báo. Giả sử, bạn muốn dự đoán doanh số. Đối với việc này, bạn cần có số liệu bán hàng trong các năm trước, chia theo tháng. Dựa trên dữ liệu này, một hệ thống phân tích sẽ xách định các xu hướng trong quá khứ, tốc độ tăng giảm hàng tháng, các mẫu lặp lại và từ đó sẽ đưa ra các ước tính tốt nhất có thể.

Các xu hướng phân tích dữ liệu đáng chú ý

Cùng xem các xu hướng phân tích dữ liệu và tìm ra các tăng cường các giải pháp BI của doanh nghiệp.

1. Machine learning dựa trên AI

Chúng ta hãy nói ở đây về vấn đề khuấy đảo khách hàng. Các giải pháp BI truyền thống giúp bạn hiểu được có bao nhiêu khách hàng rời bỏ bạn vào tuần trước / quý / tháng. Nhìn vào tỷ lệ rời, bạn tự nhiên bắt đầu nghĩ về cách trả lại những khách hàng này. Tuy nhiên, thời điểm không còn nữa - khách hàng đã chuyển sang đối thủ cạnh tranh của bạn và bây giờ bạn sẽ phải cố gắng hết sức để giành lại họ.

Với AI dựa trên máy học , các doanh nghiệp có thể xác định trước các phân khúc khách hàng có rủi ro cao. Hệ thống phân tích có thể đánh giá hoạt động của khách hàng trên tất cả các kênh và báo hiệu nếu hành vi của họ có vẻ như họ sẽ rời đi. Ví dụ: một khách hàng liên hệ với trung tâm hỗ trợ thường xuyên hơn so với khách hàng trung bình hoặc họ bắt đầu sử dụng dịch vụ của bạn ít thường xuyên hơn hoặc chi tiêu trung bình của họ giảm đáng kể. Tất nhiên, tập hợp các triệu chứng sẽ được cụ thể cho từng ngành công nghiệp. Và bạn cần xác định những yếu tố cần thiết cho doanh nghiệp của bạn, chấm điểm từng triệu chứng và để hệ thống phân tích của bạn học hỏi. Do đó, hệ thống của bạn sẽ thông báo cho bạn về một sự khởi đầu có thể xảy ra trước để bạn thực hiện các hành động, chẳng hạn như các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu.

2. Phân tích dự đoán 

Có báo cáo kịp thời và chính xác mô tả dữ liệu lịch sử là tuyệt vời. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp có thể thấy điều này là không đủ. Trên thực tế, các công ty cũng cần hiểu những gì có khả năng xảy ra trong tương lai để có hành động phòng ngừa ngay hôm nay. Ở đây, phân tích dự đoán đến để giải cứu.

Hãy tưởng tượng một nhà sản xuất quần áo ngoài trời đang lên kế hoạch cho phạm vi của họ cho mùa đông tiếp theo. Họ có thể xem xét doanh số trong quá khứ chia theo danh mục và lên kế hoạch sản xuất phù hợp. Nhưng nó sẽ sâu sắc? Ngoài ra, họ có thể áp dụng phân tích chuỗi thời gian mà chúng tôi đã mô tả ở trên.

Khi thời trang phát triển nhanh, nhà sản xuất cần có nhiều thông tin chuyên sâu hơn để dự báo nhu cầu của khách hàng, quyết định phạm vi mùa đông và lên kế hoạch sản xuất cho mỗi mặt hàng. Ví dụ, nhà sản xuất có thể phân tích bổ sung dự báo thời tiết (mùa đông lạnh hơn, áo khoác ba phần tư nên nằm trong phạm vi) và các xu hướng đang trở nên phổ biến trên phương tiện truyền thông xã hội.

3. Dữ liêu lớn

Nếu doanh nghiệp của bạn đang trên bờ vực của một thay đổi quan trọng sẽ yêu cầu thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn (chẳng hạn như cài đặt cảm biến cho máy móc của bạn để thúc đẩy bảo trì phòng ngừa hoặc ra mắt cửa hàng điện tử ngoài các cửa hàng trực tuyến, v.v. .), hệ thống phân tích của bạn cũng sẽ có thể xử lý thử thách mới này. Một giải pháp BI truyền thống nên được mở rộng. Dữ liệu lớn đòi hỏi một ngăn xếp công nghệ chuyên dụng, chẳng hạn như Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Spark, v.v. Để có được những hiểu biết có giá trị từ các tập dữ liệu lớn, bạn có rất nhiều phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu theo ý của bạn, ví dụ, khớp mẫu .