Phân tích nâng cao là gì?

Phân tích nâng cao là quá trình sử dụng các kỹ thuật máy học (ML) và trực quan hóa phức tạp để rút ra thông tin chuyên sâu về dữ liệu, vượt ra ngoài nghiệp vụ thông minh truyền thống. Các tổ chức hiện đại thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ và phân tích chúng để khám phá các mẫu hình và xu hướng ẩn. Các tổ chức sử dụng thông tin này để nâng cao hiệu quả quy trình kinh doanh và sự hài lòng của khách hàng. Với phân tích nâng cao, bạn có thể tiến một bước xa hơn và sử dụng dữ liệu để ra quyết định cho tương lai và theo thời gian thực. Các kỹ thuật phân tích nâng cao cũng rút ra ý nghĩa từ dữ liệu phi cấu trúc như nhận xét hoặc hình ảnh trên mạng xã hội. Những kỹ thuật này có thể giúp tổ chức của bạn giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả hơn. Những tiến bộ trong điện toán đám mây và kho lưu trữ dữ liệu khiến kỹ thuật phân tích nâng cao có giá cả phải chăng hơn và dễ tiếp cận hơn đối với tất cả các tổ chức.

Phân tích nâng cao có những trường hợp sử dụng nào?

Tổ chức của bạn có thể sử dụng phân tích nâng cao để giải quyết các thách thức phức tạp mà phương pháp phân tích và báo cáo kinh doanh truyền thống không giải quyết được. Dưới đây là một số ví dụ trong nhiều ngành.

Chăm sóc sức khỏe

Các công ty chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống phân tích dữ liệu lâm sàng và dữ liệu hoạt động để giảm chi phí chăm sóc, đồng thời tăng độ chính xác của chẩn đoán. Ví dụ: phân tích nâng cao các hình ảnh y tế sẽ giúp chẩn đoán chính xác hơn. Tương tự, các công ty sử dụng phân tích nâng cao để biến dữ liệu bệnh nhân, dữ liệu bộ gen, dữ liệu phiên mã và các dữ liệu omics khác thành thông tin chuyên sâu hữu ích. Phân tích nâng cao cũng đẩy nhanh các thử nghiệm lâm sàng, tăng cường nghiên cứu và đổi mới, cũng như đơn giản hóa quy trình nghiên cứu omics hợp nhất lâm sàng. 

Tài chính

Các dịch vụ tài chính có thể cải thiện quy trình hoạt động và thúc đẩy đổi mới bằng cách sử dụng thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu từ các công nghệ mang tính chuyển đổi. Ví dụ: họ có thể sử dụng phân tích nâng cao cho các mục đích sau:

  • Tối ưu hóa các hoạt động ngân hàng quan trọng
  • Thúc đẩy chuyển đổi và tái định hình các mô hình kinh doanh trên thị trường vốn
  • Hiện đại hóa các hệ thống cốt lõi và tăng cường lập mô hình rủi ro trong bảo hiểm

Ngành tài chính có thể thực hiện khai thác dữ liệu để chuyển đổi trải nghiệm cho các bên liên quan, nhân viên, trung gian và khách hàng. Phân tích nâng cao giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn để có được lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng.

Sản xuất

Ngành sản xuất sử dụng phân tích nâng cao để cải thiện hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE). Phân tích chẩn đoán và phân tích dự đoán giúp cải thiện việc bảo trì và giám sát thiết bị. Ngoài ra, việc ứng dụng phân tích nâng cao trong lĩnh vực sản xuất còn giúp:

  • Cải thiện quy trình bằng cách xác định và khắc phục các trở ngại
  • Phát hiện sự bất thường trong thiết bị theo thời gian thực
  • Tự động hóa việc kiểm tra, xác minh và các quy trình sản xuất tốn thời gian khác

Bán lẻ

Ngành bán lẻ sử dụng các công nghệ phân tích nâng cao để tạo ra các cửa hàng thông minh, hợp lý hóa thương mại kỹ thuật số và xây dựng hướng tới chuỗi cung ứng thông minh. Họ có thể rút ra thông tin chuyên sâu từ sự tương tác và hành vi của khách hàng cho nhiều mục đích:

  • Cải thiện các quyết định bán hàng và phát triển các chiến lược bán hàng hiệu quả
  • Tăng giá trị trọn đời của khách hàng bằng cách cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm
  • Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh nội bộ để giảm chi phí và cải thiện biên lợi nhuận
  • Dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu để đổi mới và thúc đẩy kết quả kinh doanh tích cực

Phân tích nâng cao có những loại nào?

Những tiến bộ trong khoa học dữ liệu đã giúp phát triển một số lĩnh vực trọng tâm riêng biệt trong lĩnh vực phân tích.

Phân tích cụm

Phân tích cụm sắp xếp các điểm dữ liệu thành các nhóm dựa trên những điểm tương đồng. Phương pháp phân tích này không yêu cầu các giả định ban đầu về mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu, vì vậy bạn có thể tìm thấy các mẫu hình và liên kết mới trong dữ liệu của mình. 

Ví dụ: bạn có thể sử dụng phân tích cụm để tạo các danh mục nhân khẩu học hoặc danh mục tâm lý học trong cơ sở khách hàng. Sau đó, bạn có thể lập biểu đồ mối quan hệ giữa đặc tính này với đặc tính khác. Bạn có thể theo dõi xem đặc tính nhân khẩu học nhất định của khách hàng có quan hệ gì với thói quen mua hàng của họ hay không. 

Phân tích đoàn hệ

Tương tự như phân tích cụm, phân tích đoàn hệ chia các tập dữ liệu lớn thành các phân đoạn nhỏ. Tuy nhiên, cách phân tích này sẽ theo dõi hành vi của một nhóm theo thời gian. Trái lại, phân tích cụm tập trung vào việc tìm kiếm những điểm tương đồng trong tập dữ liệu mà không nhất thiết phải xem xét khía cạnh thời gian. 

Phân tích đoàn hệ thường được sử dụng trong các nghiên cứu hành vi người dùng và nghiên cứu giữ chân người dùng. Bạn có thể sử dụng phân tích này để theo dõi cách phản ứng của mỗi đoàn hệ với các sự kiện khác nhau. Phương pháp phân tích nâng cao này giúp cải thiện khả năng giữ chân khách hàng, mức độ tương tác người dùng, khả năng áp dụng sản phẩm và tương tác.

Phân tích dự đoán

Phân tích mô tả truyền thống xem xét dữ liệu lịch sử để xác định xu hướng và mẫu hình. Lập mô hình dự đoán sử dụng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán kết quả trong tương lai. Bạn chủ yếu sử dụng phân tích dự đoán trong các lĩnh vực có rủi ro hoặc khi bạn muốn tìm cơ hội mới. Bằng việc xem các kịch bản có thể xảy ra trong tương lai, bạn có thể tự tin đưa ra quyết định phù hợp hơn. Phương pháp phân tích này góp phần giảm rủi ro và tăng hiệu quả hoạt động.

Phân tích theo quy định

Phân tích theo quy định đề xuất các hành động bạn có thể thực hiện để ảnh hưởng đến kết quả mong muốn. Không chỉ hiển thị các xu hướng trong tương lai, phân tích theo quy định còn đề xuất các hướng hành động khác nhau để tận dụng tốt nhất kịch bản dự đoán trong tương lai. Ví dụ: hãy tưởng tượng một kịch bản kinh doanh trong đó phân tích dự đoán sẽ cho bạn biết khách hàng nào dễ có khả năng rời bỏ nhất trong quý tới. Phân tích theo quy định đề xuất các chiến lược giữ chân khách hàng cụ thể dành riêng cho từng phân khúc khách hàng có rủi ro, chẳng hạn như ưu đãi giảm giá đặc biệt, chương trình khách hàng thân thiết hoặc các chiến dịch truyền thông được cá nhân hóa.

Những công nghệ nào được sử dụng trong phân tích nâng cao?

Các giải pháp phân tích nâng cao kết hợp một số công nghệ.

Máy học

Các mô hình máy học như phân tích chuỗi thời gian, cây quyết định và hồi quy hỗ trợ cho phân tích nâng cao. Trong các kỹ thuật phân tích nâng cao dự đoán và theo quy định, bạn cần hiểu dữ liệu và ngoại suy từ dữ liệu đó để thực hiện quan sát. Các kỹ thuật ML có thể hỗ trợ cho gợi ý và giám sát dự đoán bằng cách xử lý nhanh chóng hàng triệu điểm dữ liệu. Phân tích nâng cao sử dụng máy học để dự báo trong tương lai.

Tìm hiểu về Máy học (ML) »

Trí tuệ nhân tạo 

Phân tích nâng cao sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để mô phỏng mức độ thông minh của con người. Với AI, bạn có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn, làm việc trên mô hình phức tạp hơn và tích hợp các thuật toán ngày càng trừu tượng. 

Các công cụ AI bao gồm một loạt các công nghệ phối hợp với nhau để giúp phân tích nâng cao thực hiện các chức năng khác nhau. Kỹ thuật học sâu sử dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp để phân tích các dạng dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh và văn bản. Ví dụ: xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trích xuất thông tin từ văn bản do con người tạo ra và thị giác máy tính diễn giải hình ảnh và video để thực hiện các tác vụ.

Tìm hiểu về Trí tuệ nhân tạo (AI) »

Những công nghệ cơ sở hạ tầng thiết yếu nào cần có cho phân tích nâng cao?

Để chạy một chương trình phân tích nâng cao thành công trong tổ chức của bạn, cần có các yếu tố sau.

Internet of Things

Bạn cần có các thiết bị Internet vạn vật (IoT) để thu thập dữ liệu trong thế giới thực cho quá trình xử lý phân tích nâng cao. Cảm biến thông minh cung cấp các luồng dữ liệu thời gian thực cho phép bạn truy cập vào thông tin liên tục. Nếu không có các thiết bị IoT để cấp dữ liệu cho hệ thống phân tích của bạn, bạn có thể bỏ lỡ những thông tin chuyên sâu có giá trị và ngữ cảnh ra quyết định hữu ích.

Tìm hiểu về Internet vạn vật (IoT) »

Lưu trữ

Phần mềm phân tích nâng cao yêu cầu các tập dữ liệu lớn để cung cấp thông tin chuyên sâu chính xác và hữu ích. Dữ liệu lớn đòi hỏi các hệ thống lưu trữ có dung lượng lớn, khả năng chịu lỗi cao, độ sẵn sàng cao và khả năng sao lưu tự động. Bạn phải có khả năng tự động tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào hệ thống lưu trữ của mình. Hệ thống lưu trữ cũng cần hỗ trợ các tích hợp cài sẵn bằng máy học và phần mềm phân tích dữ liệu khác.

Điện toán

Các công cụ phân tích nâng cao cần khả năng xử lý dữ liệu cao để hoạt động hiệu quả. Bạn phải có khả năng hỗ trợ điện toán phân tán để nhiều nút máy chủ có thể đồng thời xử lý dữ liệu. Bạn cũng cần có khả năng điện toán cho các mô hình dự đoán của mình và các công cụ trí tuệ nhân tạo và máy học khác.

Tìm hiểu về điện toán phân tán »

Trực quan hóa

Bạn cần có các công cụ trực quan hóa dữ liệu để tạo và trình bày báo cáo về những nội dung phát hiện trong phân tích nâng cao của bạn. Nếu không được trực quan hóa rõ ràng, rất khó để hành động dựa trên thông tin chuyên sâu được tạo ra. Việc sử dụng phân tích nâng cao có thể giúp bạn khám phá thông tin chuyên sâu hơn, nhưng việc chia sẻ những thông tin đó sẽ không dễ dàng. Với công nghệ trực quan hóa, bạn có thể chia sẻ thông tin chuyên sâu đó với người dùng doanh nghiệp và các bên liên quan phi kỹ thuật.

Tìm hiểu thêm về trực quan hóa dữ liệu »

Bảo mật

Kiểm soát truy cập, mã hóa và bảo vệ khỏi truy cập trái phép là điều quan trọng trong suốt quá trình phân tích. Cần phải bảo mật dữ liệu vì hầu hết các hoạt động phân tích đều xử lý dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt là trong các lĩnh vực như tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe. Tương tự, có thể bạn phải tuân thủ các tiêu chuẩn quy định về quyền riêng tư dữ liệu.

AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu phân tích nâng cao của bạn như thế nào?

Amazon Web Services (AWS) cung cấp nhiều lựa chọn dịch vụ phân tích nhất. Chúng tôi giúp các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô đổi mới doanh nghiệp của họ bằng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Từ di chuyển dữ liệu cho đến phân tích dữ liệu truyền liên tục, AWS cung cấp các dịch vụ được xây dựng cho mục đích nhất định mang lại tỷ lệ giá/hiệu năng tốt nhất, có khả năng điều chỉnh quy mô và có chi phí thấp nhất. Bạn có thể sử dụng hướng dẫn chọn dịch vụ phân tích của chúng tôi để chọn dịch vụ tốt nhất cho nhu cầu của bạn.

AWS còn có hàng trăm dịch vụ được quản lý toàn phần hỗ trợ mọi bước của quy trình phân tích nâng cao. Dưới đây là một số ví dụ:

  • Dịch vụ AWS IoT có thể kết nối với hàng tỷ thiết bị IoT, sau đó thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu từ các cảm biến IoT cho các khối lượng công việc khác nhau. 
  • Các giải pháp máy học trên AWS giúp đổi mới phân tích nâng cao bằng cách hỗ trợ các dịch vụ AI và ML toàn diện. Bạn có thể thu được thông tin chuyên sâu hơn từ dữ liệu của mình, giảm chi phí và truy cập vào cơ sở hạ tầng dữ liệu hàng đầu trong ngành.

Ngoài ra, các tổ chức cũng có thể tìm kiếm các giải pháp dựng sẵn và sẵn sàng sử dụng trong Chợ điện tử AWS

Bắt đầu sử dụng phân tích nâng cao trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.

Các bước tiếp theo trên AWS

Tham khảo các tài nguyên bổ sung liên quan đến sản phẩm
Đổi mới sáng tạo nhanh hơn với bộ dịch vụ AI và ML toàn diện nhất 
Đăng ký tài khoản miễn phí

Nhận ngay quyền sử dụng Bậc miễn phí của AWS.

Đăng ký 
Bắt đầu xây dựng trong bảng điều khiển

Bắt đầu xây dựng trong AWS Management Console.

Đăng nhập