marketing foundation

Tomorrow Marketers Phân tích dữ liệu là một việc làm có ý nghĩa quan trọng đối với các doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp đánh giá kết quả hoạt động và đưa ra những quyết định kinh doanh mới. Tuy nhiên, lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp là một thách thức, vì trên thực tế không có công cụ nào đáp ứng được mọi nhu cầu của doanh nghiệp. Trong bài viết này, Tomorrow Marketers sẽ giới thiệu đến bạn đọc một số công cụ phân tích dữ liệu cho cá nhân và doanh nghiệp với những tính năng, ưu nhược điểm khác nhau, giúp bạn đánh giá và chọn ra một công cụ phù hợp nhất với doanh nghiệp của mình.

1. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI là một nền tảng kinh doanh thông minh (business intelligence) hàng đầu, hỗ trợ doanh nghiệp phân tích hàng tá nguồn dữ liệu. Nó cho phép người dùng tạo và chia sẻ các báo cáo, bảng biểu và dashboard. Người dùng có thể kết hợp một nhóm các dashboard và báo cáo vào ứng dụng Power BI để phân phối các dữ liệu này một cách đơn giản hơn. Power BI cũng cho phép người dùng xây dựng các mô hình machine learning tự động tích hợp với Azure Machine Learning. Chi phí đầu tư cho gói Power BI Pro là 9.99 USD/ tháng, gói Power BI Preminum cho doanh nghiệp (nếu đăng ký theo năm) là 4.995 USD/ tháng. 

2. Tableau 

Tableau là một nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu, cho phép người dùng tạo báo cáo và chia sẻ chúng trên các nền tảng máy tính để bàn (desktop) và thiết bị di động, trong trình duyệt web hoặc nhúng (embed) vào một ứng dụng khác. Bạn có thể tùy chọn sử dụng Tableau phiên bản online hoặc offline, thao tác kéo và thả các thành phần trực quan hóa có sẵn thành các truy vấn back-end hiệu quả, dễ dàng do Tableau chạy trên ngôn ngữ truy vấn cốt lõi VizQL. Tableau hiện có 3 phiên bản với các chức năng khác nhau rất rõ ràng, tạo thành một ecosystem thống nhất: Tableau Desktop giúp phân tích, trực quan hóa dữ liệu, Tableau Prep giúp làm sạch, kết nối các nguồn dữ liệu và Tableau Sever giúp quản lý, phân quyền dữ liệu. Điểm trừ của Tableau là còn hạn chế các hỗ trợ truy vấn SQL nâng cao, ngoài ra có rất nhiều tiện ích và ưu đãi dành cho người dùng như: miễn phí đăng ký 1 năm dành cho với sinh viên, chi phí từ 70 USD/ người/ tháng trở lên tùy mục đích sử dụng cho cá nhân hay doanh nghiệp. 

3. Python

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao hỗ trợ cả phương pháp lập trình chức năng ( functional programming) và lập trình cấu trúc (structured programming), được sáng tạo bởi Guido van Rossum từ cuối những năm 80 và ra mắt lần đầu tiên vào năm 1991. Python được thiết kế với ưu điểm mạnh là dễ đọc, dễ học và dễ nhớ, có hình thức rất sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuận tiện cho người mới học lập trình bởi nó khá giống với JavaScript, Ruby và PHP. Một tính năng quan trọng khác của Python là nó có thể được lắp ráp trên bất kỳ nền tảng nào như máy chủ SQL, cơ sở dữ liệu MongoDB hoặc JSON và giúp xử lý dữ liệu văn bản rất tốt.

4. SAS Business Intelligence

SAP BusinessObjects là một bộ giải pháp kinh doanh thông minh cho phép người dùng tìm kiếm, phân tích và báo cáo dữ liệu. Các công cụ này hướng đến những người dùng kinh doanh có ít chuyên môn về kỹ thuật hơn nhưng vẫn có khả năng thực hiện phân tích phức tạp. BusinessObjects tích hợp với các sản phẩm của Microsoft Office, cho phép các nhà phân tích kinh doanh theo dõi qua lại giữa các ứng dụng như báo cáo Excel và BusinessObjects, đồng thời cũng cho phép phân tích dự đoán tự phục vụ (self-service predictive analytics). Chi phí cho bộ giải pháp này rơi vào khoảng 9,000 USD/ người/ năm.

5. Google Data Studio

Google Data Studio là một công cụ tạo dashboard và trực quan hóa dữ liệu miễn phí, tự động tích hợp với hầu hết các ứng dụng khác của Google như Google Analytics, Google Ads và Google BigQuery. Nhờ tích hợp với các dịch vụ khác của Google, Data Studio rất phù hợp cho những người cần phân tích dữ liệu từ Google. Các marketers có thể xây dựng dashboard cho dữ liệu Google Ads và Analytics của mình để hiểu rõ hơn về khả năng chuyển đổi (conversion) và giữ chân khách hàng (retention). Data Studio cũng có thể hoạt động với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, miễn là dữ liệu được sao chép vào BigQuery trong lần đầu tiên bằng cách sử dụng một đường ống dữ liệu như Stitch.

6. Qlik

Qlik cung cấp một nền tảng phân tích dữ liệu tự phục vụ (self-service) và kinh doanh thông minh, hỗ trợ cả hai hình thức sử dụng online và offline. Đây là công cụ hỗ trợ việc khai thác và tìm kiếm dữ liệu của người dùng kỹ thuật (technical users) và phi kỹ thuật (non-technical users), hỗ trợ nhiều loại biểu đồ mà người dùng có thể tùy chỉnh nhờ mô-đun SQL được nhúng sẵn và mô-đun kéo và thả. Qlik có nhiều tính năng độc đáo như công nghệ được cấp bằng sáng chế và xử lý dữ liệu trong bộ nhớ, thực hiện kết quả rất nhanh cho người dùng cuối và lưu trữ dữ liệu trong báo cáo. Liên kết dữ liệu trong Qlik được duy trì tự động và có thể được nén đến gần 10% so với kích thước ban đầu của nó. Mối quan hệ dữ liệu được hiển thị bằng các màu sắc khác nhau. Chi phí cần bỏ ra cho Qlik giao động từ 30 USD/ người/ tháng đến 70 USD/ người/ tháng. 

7. Datawrapper

Datawrapper là một phần mềm trực quan hóa dữ liệu sáng tạo được phát triển cho các nhà báo, nhà phát triển phần mềm và nhà thiết kế làm việc trong các môi trường có nhịp độ làm việc nhanh, hoặc thậm chí cả những người không làm việc trong lĩnh vực báo chí, thiết kế. Datawrapper không đòi hỏi người dùng phải có kỹ năng lập trình, do đó bạn có thể tải dữ liệu lên phần mềm để dễ dàng tạo và xuất bản biểu đồ, đồ thị và bản đồ. Bố cục tùy chỉnh cho phép bạn tích hợp trực quan hóa hoàn hảo trên trang web của bạn, và truy cập vào bản đồ khu vực địa phương cũng đã được cài sẵn. Công cụ trực quan hóa dữ liệu của Datawrappe cho phép biến đổi dữ liệu số từ PDF, Excel, Google Sheets, CSV và nguồn web thành biểu đồ và đồ thị. Bạn có thể sử dụng Datawrapper miễn phí hoặc đầu tư thêm từ 599 USD/ tháng trở lên để khai thác thêm các tiện ích nâng cao. 

Tạm kết

Khi đã có dữ liệu, bạn có thể thử nghiệm các công cụ phân tích dữ liệu khác nhau để tìm ra một công cụ có những tính năng tối ưu, có mức chi phí phù hợp nhất cho bản thân và doanh nghiệp. Ngoại trừ một số nền tảng như Python yêu cầu người dùng có hiểu biết về lập trình, còn lại có rất nhiều nền tảng khác dễ sử dụng dành cho những người có hiểu biết hạn chế về mặt kỹ thuật. Tham khảo khoá học Data Visualization để nâng cao khả năng trực quan hoá dữ liệu, sử dụng dữ liệu một cách có chọn lọc và hiểu bản chất để xây dựng lên những report chất lượng.


Tagged: