Tăng Cường Quyết Định Thông Qua Quy Trình Data Analysis 5 Bước

Đối với hầu hết các doanh nghiệp và cơ quan, thiếu dữ liệu không phải là vấn đề. Thực tế thì ngược lại có quá nhiều thông tin để họ đưa ra một quyết định.

Với quá nhiều dữ liệu cần sắp xếp, bạn cần thêm điều gì đó vào dữ liệu của mình:

• Bạn cần biết liệu đó có phải là dữ liệu phù hợp để trả lời câu hỏi của mình.
• Bạn cần rút ra kết luận chính xác từ dữ liệu đó.
• Bạn cần dữ liệu để thông báo cho quá trình ra quyết định của mình.

Tóm lại, bạn cần phân tích dữ liệu tốt hơn. Với quy trình và công cụ phân tích dữ liệu phù hợp, bạn có thể biến lượng thông tin khổng lồ thành một quyết định đơn giản, rõ ràng.

Tham khảo các khóa học về phân tích dữ liệu tại đây.

Để cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và đơn giản hóa các quyết định của bạn, hãy thực hiện 5 bước sau trong quy trình phân tích dữ liệu với EduMalls nhé:

5 bước để ra quyết định Data Analysis tốt hơn

Bước 1: Xác định câu hỏi

Trong phân tích dữ liệu của tổ chức hoặc doanh nghiệp, bạn phải bắt đầu bằng các câu hỏi phù hợp. Các câu hỏi có thể đo lường, rõ ràng và ngắn gọn. Đặt ra các câu hỏi đủ và không đủ điều kiện giải quyết vấn đề của bạn.

Ví dụ, hãy xem vấn đề sau: Một nhà thầu đang đối mặt với các chi phí gia tăng và không thể gửi các đề xuất hợp đồng cạnh tranh. Một trong số câu hỏi để giải quyết vấn đề kinh doanh là: Liệu công ty có thể cắt giảm nhân sự mà không ảnh hưởng đến chất lượng không?

Bước 2: Thiết lập các ưu tiên đo lường rõ ràng

Bước này được chia thành hai bước nhỏ: quyết định đo lường cái gì và quyết định cách đo lường.

Quyết định đo lường cái gì?

Sử dụng ví dụ về nhà thầu, bạn cần dữ liệu nào để trả lời câu hỏi của mình. Trong trường hợp này, bạn cần biết số lượng, chi phí của nhân viên hiện tại và phần trăm thời gian họ dành cho các chức năng kinh doanh quan trọng.

Khi trả lời câu này, bạn cần phải trả lời thêm nhiều câu hỏi phụ khác (ví dụ: Nhân viên hiện chưa khai thác hết công suất? Nếu vậy, những cải tiến quy trình sẽ giúp ích gì?).

Cuối cùng, bạn đưa ra quyết định những gì cần đo lường và kèm theo những phản đối mà các bên liên quan có thể đưa ra (ví dụ: Nếu nhân viên bị cắt giảm, công ty sẽ phản ứng như thế nào khi nhu cầu bỗng nhiên tăng đột biến?).

Quyết định cách đo lường

Suy nghĩ về cách bạn đo lường dữ liệu cũng quan trọng không kém, đặc biệt là trước giai đoạn thu thập dữ liệu, bởi vì quá trình đo lường của bạn có thể sao lưu hoặc làm mất uy tín phân tích của bạn sau này. Các câu hỏi bạn cần hỏi trong bước này bao gồm:

• Khung thời gian cụ thể của bạn là gì? (ví dụ: chi phí hàng năm so với hàng quý)
• Đơn vị đo lường của bạn là gì? (ví dụ: USD so với Euro)
• Cần bao gồm những yếu tố nào? (ví dụ: chỉ là lương hàng năm so với lương hàng năm cộng với chi phí phúc lợi cho nhân viên)

Bước 3: Thu thập dữ liệu

Sau khi xác định câu hỏi, đặt ra ưu tiên trong việc đo lường, đến lúc bạn tiến hành thu thập dữ liệu của mình. Khi thu thập và sắp xếp dữ liệu, hãy ghi nhớ những điểm quan trọng sau:

• Trước khi thu thập dữ liệu mới, hãy xác định thông tin nào có thể thu thập từ databases hoặc nguồn hiện có. Thu thập dữ liệu này trước.
• Xác định hệ thống lưu trữ và hệ thống đặt tên trước thời hạn để giúp các thành viên được giao nhiệm vụ cộng tác. Quá trình này giúp tiết kiệm thời gian và tránh việc thu thập một thông tin hai lần.
• Nếu bạn cần thu thập dữ liệu thông qua quan sát hoặc phỏng vấn, hãy thiết kế mẫu phỏng vấn trước để đảm bảo tính nhất quán và tiết kiệm thời gian.
• Dữ liệu thu thập nên được sắp xếp trong log với ngày tháng thu thập và ghi chú nguồn (bao gồm bất kỳ quá trình chuẩn hóa dữ liệu nào được thực hiện). Việc này giúp xác nhận kết luận của bạn trong quá trình thực hiện.

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu để trả lời câu hỏi của mình ở bước 1, đã đến lúc phân tích dữ liệu sâu hơn. Xử lý dữ liệu của bạn theo một số cách khác nhau, chẳng hạn như vẽ ra và tìm các mối tương quan hoặc tạo bảng tổng hợp trong Excel.

Bảng tổng hợp cho phép bạn sắp xếp và lọc dữ liệu theo các biến khác nhau và cho phép tính giá trị trung bình, tối đa, tối thiểu và độ lệch chuẩn của dữ liệu.

Khi thao tác với dữ liệu, bạn có thể thấy đó là dữ liệu chính xác mà mình cần, nhưng nhiều khả năng, bạn có thể phải sửa lại câu hỏi ban đầu hoặc thu thập thêm dữ liệu.

Dù bằng cách nào, phân tích ban đầu về xu hướng, tương quan... giúp bạn tập trung phân tích dữ liệu để có câu trả lời tốt hơn cho câu hỏi và phản đối người khác có thể đưa ra.

Trong bước này, các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu là vô cùng hữu ích. Visio, Minitab và Stata đều là những gói phần mềm (software package) tốt để phân tích dữ liệu thống kê nâng cao. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, không có công cụ nào có thể so sánh với Microsoft Excel trong việc ra quyết định.

Bước 5: Diễn giải kết quả

Sau khi phân tích dữ liệu, bạn có thể tiến hành nghiên cứu thêm, cuối cùng là diễn giải kết quả của mình. Khi diễn giải phân tích của mình, hãy nhớ rằng bạn không thể chứng minh một giả thuyết là hoàn toàn đúng.

Vì cho dù bạn thu thập bao nhiêu dữ liệu thì những rủi ro vẫn có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Khi diễn giải kết quả dữ liệu, hãy tự hỏi mình những câu hỏi như sau:

• Dữ liệu có trả lời câu hỏi ban đầu không? Bằng cách nào?
• Dữ liệu có giúp bạn phản bác bất kỳ sự phản đối nào không? Bằng cách nào?
• Còn hạn chế nào trong kết luận hay khía cạnh nào bạn chưa xem xét không?

Nếu việc giải thích dữ liệu có thể trả lời tất cả các câu hỏi này, thì bạn có thể đã đi đến một kết luận hữu ích. Bước còn lại là sử dụng kết quả của quá trình phân tích để ra những quyết định hành động tốt nhất.

Làm theo 5 bước này trong quy trình phân tích dữ liệu, bạn sẽ đưa ra những quyết định tốt hơn cho doanh nghiệp hoặc cơ quan của mình. Vì chúng được ra đời dựa trên việc phân tích dữ liệu đáng tin cậy. Trên thực tế, phân tích dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn - nghĩa là bạn sẽ đưa ra các quyết định tốt hơn, sáng suốt hơn cho tổ chức của mình.

Kết luận

Quy trình Data Analysis sẽ giúp bạn tiếp cận dữ liệu một cách có hệ thống và khoa học hơn. Bằng cách tuân thủ 5 bước trên, bạn sẽ có thể đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên những thông tin chính xác và đáng tin cậy từ dữ liệu.