Trong thời đại công nghệ số phát triển nhanh như vũ bảo, các doanh nghiệp ưu tiên sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để hỗ trợ hoạt động kinh doanh diễn ra thuận lợi hơn. Chính vì vậy, ngày một nhiều sự lựa chọn công cụ phù hợp để ứng dụng trong quy trình phân tích dữ liệu. Cùng MCI điểm qua 5 công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất cho doanh nghiệp dưới đây nhé. 

 5 CÔNG CỤ PHÂN TÍCH LIỆU CHO DOANH NGHIỆP

1. Excel

Excel là công cụ cơ bản và phổ biến nhất không chỉ ngành Phân tích Dữ liệu mà còn được sử dụng trong tất cả mọi lĩnh vực hiện nay. Với tính năng phân tích nâng cao Excel giúp mô hình hóa dữ liệu như thiết lập quan hệ tự động, giải pháp DAX, và nhóm thời gian.

Tham khảo lộ trình học Excel dành cho Data Analyst tại đây

Ưu điểm:

• Công cụ cơ bản và phổ biến trong phân tích dữ liệu
• Dễ dàng tải, cài đặt và sử dụng
• Hỗ trợ người dùng tính toán dữ liệu nhanh chóng và chính xác 
• Các đồ thị, biểu đồ được trực quan rõ ràng theo dữ liệu bạn cung cấp.

2. Microsoft Power BI

Power BI là công cụ hỗ trợ doanh nghiệp phân tích dữ liệu một cách chi tiết . Với tính năng nổi trội có thể kết nối hàng trăm nguồn dữ liệu giúp dễ dàng tạo và chia sẻ báo cáo, bảng biểu hoặc dashboard. Điểm cộng lớn nhất của Power BI chính là tính năng thu thập, kết nối với các nguồn liên quan và tiến hành phân tích đưa ra báo cáo tổng quát khi có nguồn dữ liệu mới được cập nhật. 

Tham khảo lộ trình học Power BI dành cho Data Analyst tại đây

Ưu điểm:

• Xử lý thông tin nhanh chóng với các thao tác đơn giản
• Dễ dàng trực quan dữ liệu với nguồn dữ liệu được kết nối trong công ty/ doanh nghiệp
• Dễ dàng báo cáo theo thời gian thực 
• Tích hợp với các công cụ khác bao gồm Microsoft Excel

3. Tableau

Tableau là công cụ thực hiện các nghiệp vụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Đây là công cụ thường được sử dụng trong lĩnh vực Business Intelligence. Khác với Excel, Tableau giúp tổng hợp dữ liệu chuyển đổi từ dãy số thành hình ảnh, biểu đồ trực quan.  

Với tính năng tự động hóa việc phân tích dữ liệu, Tableau đáp ứng một cách nhanh chóng và kịp thời các nhu cầu doanh nghiệp đang gặp phải để đưa ra quyết định và đánh giá. 

Ưu điểm

• Có phiên bản miễn phí.
• Có thể tương tác với bất kì loại dữ liệu nào từ Excel, Data Warehouse cho tới Dữ liệu Website.
• Khả năng cập nhật Dữ liệu theo thời gian thực.
• Làm Dữ liệu trở nên trực quan bằng nhiều cách như Biểu đồ hay thậm chí là cả một Dashboard – Tốt hơn bất kỳ phần mềm mềm nào khác trên thị trường.
• Hệ thống xử lý Big Data của Tableau rất mạnh mẽ.

4. Lập trình R

Lập trình R là một ngôn ngữ lập trình rất mạnh cho máy học, thống kê và phân tích dữ liệu. Ngôn ngữ R là một platform-independent do đó bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ hệ điều hành nào.

Các ưu điểm của lập trình R:

• Công cụ dẫn đầu trong ngành Phân tích, được rộng rãi sử dụng trong việc mô hình hóa Dữ liệu.
• Thao tác dễ dàng với dữ liệu của bạn và trình bày chúng theo nhiều cách khác nhau.
• Công cụ miễn phí
• Sử dụng SAS về Dung lượng Dữ liệu (Data Capacity).
• Chạy trên đa nền tảng (UNIX, Windows và MacOS).
• Có hơn 11,556 packages có thể được cài đặt tự động theo nhu cầu của người dùng.

5. Python

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao được sử dụng cho mục đích lập trình đa năng. Bằng nhiều framework mà Python cung cấp, bạn có thể sử dụng lập trình Python để phát triển ứng dụng của website theo từng quy mô khác nhau của từng ứng dụng.

Ngôn ngữ Python sở hữu thư viện dành cho lĩnh vực  khoa học, tính toán số liệu như NumPy, SciPy. Ngoài ra, Python còn có  EarthLy dành cho khoa học trái đất, AstroPy cho các ngành thiên văn học, Biopython cho ngành sinh học, Graph-tool cho ngành phân tích biểu đồ, …

Ưu điểm:

• Python được đánh giá là dễ học, dễ viết, dễ duy trì và được cung cấp dưới dạng Mã nguồn mở (Miễn phí).
• Tích hợp với các ngôn ngữ khác như C, C++, Java
• Thư viện rộng lớn với khả năng quản lý bộ nhớ 

Trên đây là 5 công cụ phổ biến được các doanh nghiệp ứng dụng trong quy trình phân tích dữ liệu. Mỗi công cụ đều có những ưu, nhược điểm riêng. Chính vì vậy, các chuyên viên phân tích dữ liệu hãy lựa chọn công cụ phù hợp nhất cho từng lĩnh vực kinh doanh của công ty/ doanh nghiệp mình nhé.  

Bên cạnh đó, hãy tham khảo lộ trình học tập trở thành Data Analyst hoàn chỉnh với các khóa học SQL, Python và Power BI tại đây. Không chỉ được học về kiến thức chuyên môn mà bạn còn được luyện tập kỹ năng sử dụng công cụ thành thạo.