Hành trình phân tích dữ liệu

Phân tích, quản lý và tận dụng dữ liệu là một trong những yếu tố quyết định sự thành công của mỗi công ty không chỉ ở thời đại này mà còn trong tương lai. Dữ liệu ngày càng gia tăng và mỗi công ty cũng đang trở thành những công ty dữ liệu. Do vậy, làm thế nào để phân tích kho dữ liệu lớn này một cách hiệu quả. Đồng thời, phù hợp với quá trình kỹ thuật số là một câu hỏi lớn cho chúng ta.

Đơn giản hóa chuyển đổi kỹ thuật số

Việc chuyển đổi kỹ thuật số cũng gặp nhiều khó khăn khi nguồn dữ liệu ngày càng đa dạng hơn và gia tăng với một tốc độ chóng mặt. Nhưng đồng thời cũng có các giải pháp giúp làm đơn giản việc này. Như việc ra mắt Google Sheets analytics template. Nó góp phần hỗ trợ cho những chuyên gia xây dựng chiến lược và những nhà phân tích dữ liệu kinh doanh.

Hiểu phân tích dữ liệu

Một trở ngại khác là thường chỉ có những chuyên gia trong ngành (như kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học, nhà phân tích và nhà phát triển) mới hiểu được chủ đề phức tạp này. Do đó khi mở rộng việc tiếp cận dữ liệu cho tất cả mọi người. Thì điều quan trọng là làm thế nào để tất cả mọi người có thể hiểu những dữ liệu đã được phân tích như thế nào và làm thế nào để tận dụng chúng.

Dữ liệu và quy trình phân tích chi tiết

1.Tạo và lưu trữ dữ liệu thô

Mọi tổ chức đều tạo và thu thập dữ liệu từ trong cả nội bộ và từ các nguồn bên ngoài. Dữ liệu có nhiều định dạng và bao gồm tất cả các lĩnh vực kinh doanh của tổ chức (bán hàng, tiếp thị, lương, sản xuất, vận chuyển, v.v.) Nguồn dữ liệu bên ngoài bao gồm đối tác, khách hàng, khách hàng tiềm năng, v.v.

Theo truyền thống, tất cả dữ liệu này được lưu trữ tại chỗ, máy chủ. Sử dụng cơ sở dữ liệu mà nhiều người trong chúng ta đã quen thuộc. Chẳng hạn như SAP, Microsoft Excel, Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2, PostgreSQL, MySQL, Teradata.

Tuy nhiên, với sự phát triển của điện toán đám mây. Nó cung cấp các giải pháp lưu trữ linh hoạt, nhanh nhẹn và tiết kiệm chi phí hơn. Xu hướng đang hướng tới là việc sử dụng các ứng dụng và công cụ dựa trên đám mây cho các chức năng khác nhau. Chẳng hạn như  Salesforce để bán hàng, Marketo để tự động hóa tiếp thị. Và lưu trữ dữ liệu quy mô lớn như AWS hoặc data lakes như Amazon S3, Hadoop và Microsoft Azure.

Một nền tảng phân tích và BI hiệu quả, hiện đại phải có khả năng hoạt động tốt với tất cả các phương tiện lưu trữ và tạo dữ liệu này.

2. Extract, Transform, and Load: Chuẩn bị dữ liệu, tạo môi trường và chuyển đổi dữ liệu, sẵn sàng cho phân tích

Để dữ liệu được truy cập và phân tích chính xác. Nó phải được lấy từ cơ sở dữ liệu lưu trữ thô và trong một số trường hợp là từ nguồn chuyển đổi. Hầu hết, dữ liệu cuối cùng sẽ được lưu trữ tại một nơi khác. Vì vậy nó có thể được quản lý và sắp xếp một cách dễ dàng. Sử dụng data pipelines và tích hợp dữ liệu giữa các công cụ lưu trữ dữ liệu, các kỹ sư sẽ thực hiện ETL (Extract, transform and load). Họ trích xuất dữ liệu từ các nguồn, chuyển thành một định dạng thống nhất cho phép tất cả được tích hợp. Sau đó, nó được lưu trữ vào kho đã được chuẩn bị.

Trong thời đại của Điện toán Đám mây, kho lưu trữ hiệu quả nhất là các giải pháp lưu trữ dựa trên đám mây như Amazon RedShift, Google BigQuery, Snowflake, Amazon S3, Hadoop, Microsoft Azure. Các kho lưu trữ khổng lồ, mạnh mẽ này có khả năng mở rộng linh hoạt theo yêu cầu mà không cần thêm phần cứng. Làm cho chúng nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Cũng như ít sử dụng lao động hơn so với các giải pháp on-premises. Chúng giữ dữ liệu có cấu trúc từ relational databases (hàng và cột), semi-structured (CSV, logs, XML, JSON), dữ liệu phi cấu trúc (email, tài liệu, PDF) và dữ liệu nhị phân (hình ảnh, âm thanh, video).

3. Mô hình hóa dữ liệu: Tạo mối quan hệ giữa các dữ liệu. Kết nối các bảng

Sau khi dữ liệu được lưu trữ, các kỹ sư có thể lấy từ kho hoặc data lake. Để tạo các bảng và đối tượng được tổ chức theo những cách dễ dàng truy cập và sử dụng hơn. Chúng tạo mối quan hệ giữa dữ liệu và kết nối các bảng lập mô hình dữ liệu theo mối quan hệ. Tạo thành đường dẫn truy vấn cho các phép nối, khi có truy vấn từ giao diện người dùng. Sau đó, người dùng, trong trường hợp này là BI và business analysts, có thể kiểm tra nó. Tạo mối quan hệ giữa dữ liệu, kết nối và so sánh các bảng khác nhau và phát triển phân tích từ dữ liệu.

Sự kết hợp giữa kho lưu trữ mạnh mẽ và nền tảng phân tích, BI cho phép các nhà phân tích chuyển đổi Big Data trực tiếp từ data warehouses đám mây thành bảng điều khiển tương tác trong vài phút. Họ sử dụng một loạt các công cụ để giúp đạt được điều này. Dimension tables bao gồm thông tin có thể được phân tách theo yêu cầu để phân tích khách hàng (ngày, địa điểm, tên, v.v.). Fact tables bao gồm thông tin giao dịch mà chúng tôi tổng hợp. Kết quả: data modeling chỉ ra tất cả các vị trí khác nhau mà một phần mềm hoặc ứng dụng lưu trữ thông tin. Và tìm ra cách các nguồn dữ liệu này sẽ khớp và tương tác với nhau.

  4. Xây dựng trang tổng quan và tiện ích con

Giờ đây,  developers tiếp nhận và tạo ra các bảng điều khiển để người dùng có thể dễ dàng hình dung dữ liệu và khám phá thông tin chi tiết cụ thể cho nhu cầu của họ. Họ cũng xây dựng các ứng dụng phân tích có thể tương tác. Do đó tích hợp thông tin chi tiết về dữ liệu vào quy trình công việc bằng cách thực hiện các hành động theo hướng dữ liệu thông qua các ứng dụng phân tích. Và chúng xác định các lớp, sử dụng thư viện nâng cao mối quan hệ giữa các tiện ích con.

Các công cụ nâng cao giúp cung cấp thông tin chi tiết bao gồm. universal knowledge graphs và augmented analytics  sử dụng  machine learning (ML) / trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu, khám phá thông tin chi tiết và chia sẻ. Các đề xuất này tự động thúc đẩy các đề xuất phát sinh từ phân tích dữ liệu và phân tích dự đoán tương ứng. Natural language querying đặt sức mạnh của phân tích vào cả những người dùng không có kỹ thuật. Bằng cách cho phép họ đặt câu hỏi về bộ dữ liệu của họ mà không cần mã và điều chỉnh hình ảnh cho phù hợp với nhu cầu của họ.

  5. Embed analytics vào các sản phẩm và dịch vụ của khách hàng

Mở rộng khả năng phân tích hơn nữa, developers có thể tạo các ứng dụng mà họ nhúng trực tiếp vào các sản phẩm và dịch vụ của khách hàng để chúng có thể thực hiện ngay lập tức. Điều này có nghĩa là ở cuối quy trình BI và phân tích, khi bạn đã trích xuất thông tin chi tiết, bạn có thể áp dụng ngay lập tức những gì bạn đã học được trong thời gian thực. Mà không cần rời khỏi nền tảng phân tích và sử dụng các công cụ thay thế. Do đó, bạn có thể tạo ra giá trị cho khách hàng của mình bằng cách cho phép phân tích tự phục vụ và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Được dịch bởi Renova Cloud từ Tác giả Adam Murray. Adam bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực truyền thông và PR ở London và New York trước khi chuyển đến Tel Aviv. Anh ấy đã dành mười năm qua để làm việc với các công ty công nghệ như Amdocs, Gilat Satellite Systems và Allot Communications. Ông có bằng Tiến sĩ English Literature.

Tags: Data Modeling | Digital Transformation | Extract Transform Load

Source: Sisense