Đến 2027, 90% phân tích mô tả trong lĩnh vực tài chính sẽ được tự động hóa hoàn toàn

Theo báo cáo mới nhất của Gartner, dự báo đến năm 2027, khoảng 90% phân tích mô tả (Descriptive Analytics) trong lĩnh vực tài chính sẽ được tự động hóa hoàn toàn.

Dữ liệu có thể được xem như một nguồn tài nguyên mới trong thời đại số. Đây là công cụ mạnh mẽ có thể thay đổi cách tiếp cận và xử lý công việc đến mức kinh ngạc. Khi được khai thác đúng cách thì dữ liệu có khả năng thúc đẩy quá trình ra quyết định, tác động đến việc xây dựng chiến lược và cải thiện đáng kể hiệu suất của doanh nghiệp.

Quá trình khai thác dữ liệu không thể thiếu việc phân tích dữ liệu (data analytics) nhằm trả lời các câu hỏi, xác định xu hướng, cung cấp thông tin có ý nghĩa và từ đó thúc đẩy việc ra các quyết định kinh doanh.

Phân tích dữ liệu bao gồm các loại là phân tích mô tả (Descriptive Analytics), phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics), phân tích dự đoán (Predictive Analytics) và phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics). Trong đó, phân tích mô tả được xem là nền tảng cho các loại phân tích khác, là phân tích dữ liệu đơn giản nhất nhằm mô tả các xu hướng và mối quan hệ.

Phân tích mô tả tìm cách mô tả một sự kiện, hiện tượng hoặc kết quả; trả lời câu hỏi về những gì đã xảy ra nhằm mô tả các xu hướng, mối quan hệ và hiển thị thông tin một cách trực quan. Phân tích mô tả đặc biệt hữu ích để phân tích sự thay đổi theo thời gian và các xu hướng nhằm thúc đẩy quá trình ra quyết định. Các bước của phân tích mô tả bao gồm:

Thu thập dữ liệu (data collection): Thu thập các loại dữ liệu từ nhiều nguồn, như dữ liệu giao dịch chứng khoán, kết quả kinh doanh, khảo sát khách hàng, phương tiện truyền thông xã hội…

Chuẩn bị dữ liệu (data preparation): Làm sạch, tổ chức và phân loại để có thể phân tích được dữ liệu.

Khám phá dữ liệu (exploratory data analysis): Phân tích dữ liệu để tìm xu hướng, mẫu hình và mối quan hệ.

Trình bày dữ liệu (data visualization): Xây dựng các biểu đồ trực quan hóa dữ liệu, truyền tải thông điệp dễ hiểu và có ý nghĩa đến các bên liên quan.

Nhờ vào các công cụ kỹ thuật giúp tăng tính tự động hóa xử lý dữ liệu với khối lượng lớn, giảm thiểu thời gian và công sức, giảm bớt sai sót, từ đó có thể tập trung cho các hoạt động mang tính chiến lược hơn. Theo báo cáo mới nhất của Gartner, dự báo đến năm 2027, khoảng 90% phân tích mô tả (Descriptive Analytics) trong lĩnh vực tài chính sẽ được tự động hóa hoàn toàn.

Ứng dụng phân tích mô tả trong công việc

Trong thực tiễn, phân tích này được áp dụng như thế nào? Theo Harvard Business School, dưới đây là một số hoạt động có thể ứng dụng trong công việc hàng ngày của doanh nghiệp:

Ví dụ lượng truy cập từ quảng cáo trả tiền của doanh nghiệp đã tăng 20% so với năm trước, sau đó kết hợp với các phân tích khác để xác định lý do tại sao lượng truy cập từ mỗi nguồn tăng/giảm theo thời gian, dự đoán sẽ tiếp tục như thế nào và hướng hành động tốt nhất tiếp theo là gì.

Ví dụ so sánh trực tiếp các mặt hàng giữa các thời kỳ, cũng như tỷ lệ của doanh nghiệp so với tỷ lệ của ngành để đánh giá công ty đang hoạt động tốt hơn hay kém hơn doanh nghiệp cùng ngành.

Ví dụ nhà cung cấp dịch vụ phát trực tuyến Netflix thu thập dữ liệu về hành vi của người dùng trên nền tảng về các bộ phim đã xem, thiết bị sử dụng, người dùng có tạm dừng một chương trình và tiếp tục chương trình đó hay không, cách xếp hạng một số nội dung nhất định và chính xác những gì người dùng tìm kiếm nội dung mới để xem.

Sau đó Netflix có thể kết nối tất cả các dữ liệu riêng để tạo hồ sơ xem chi tiết cho từng người dùng, dựa trên các xu hướng và mẫu chính trong hành vi xem của mỗi người dùng, kết hợp với các phân tích khác cùng thuật toán để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa về nội dung mà người dùng có thể muốn xem tiếp theo.

Có thể mở đường tiếp cho các phân tích chẩn đoán nhằm giải thích lý do tại sao một số yếu tố lại có mối tương quan với nhau. Sau đó sử dụng phân tích dự đoán để lập kế hoạch cải tiến sản phẩm trong tương lai hoặc các chiến dịch tiếp thị dựa trên các xu hướng đó.