Hoạt động xử lý dữ liệu
I. Xử lý dữ liệu là gì?
Xử lý dữ liệu (Data Processing) là quá trình thu thập, sắp xếp, phân tích và chuyển đổi dữ liệu thô (raw data) thành thông tin có ý nghĩa, nhằm hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.
➡️ Business Analyst (BA) thường phải tham gia vào các hoạt động xử lý dữ liệu để đảm bảo thông tin đưa ra chính xác, hữu ích và phù hợp với mục tiêu doanh nghiệp.
II. Quy trình xử lý dữ liệu
Quy trình xử lý dữ liệu thường gồm các bước chính sau:
Bước
Mô tả
1. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
Lấy dữ liệu từ nhiều nguồn: hệ thống CRM, ERP, database, khảo sát, file Excel...
2. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
Xử lý lỗi, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, điền dữ liệu thiếu, chuẩn hóa định dạng.
3. Biến đổi dữ liệu (Data Transformation)
Chuyển đổi dữ liệu về dạng phù hợp để phân tích (chuyển đổi đơn vị, chuẩn hóa tên cột, định dạng ngày tháng...).
4. Lưu trữ dữ liệu (Data Storage)
Lưu dữ liệu vào cơ sở dữ liệu (SQL Server, MySQL, Data warehouse...).
5. Phân tích dữ liệu (Data Analysis)
Sử dụng các công cụ (Excel, Power BI, Tableau...) để tìm ra thông tin có giá trị.
6. Trình bày dữ liệu (Data Visualization)
Biểu diễn dữ liệu dưới dạng bảng biểu, biểu đồ để dễ hiểu và ra quyết định.
III. Mục tiêu của xử lý dữ liệu
Mục tiêu
Ý nghĩa
Biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích
Giúp nhà quản lý, lãnh đạo hiểu và ra quyết định.
Đảm bảo dữ liệu chính xác và nhất quán
Hạn chế sai sót trong báo cáo, phân tích.
Hỗ trợ phát hiện vấn đề và cơ hội kinh doanh
Phát hiện xu hướng, rủi ro, hoặc cơ hội mới.
Cung cấp cơ sở cho lập kế hoạch và dự báo
Dựa vào dữ liệu để xây dựng kế hoạch, dự đoán tương lai.
IV. Ví dụ về hoạt động xử lý dữ liệu thực tế
Bài toán
Hoạt động xử lý dữ liệu liên quan
Phân tích doanh thu theo tháng
Thu thập dữ liệu đơn hàng → Làm sạch (xóa đơn hàng lỗi) → Tính tổng doanh thu theo tháng.
Báo cáo danh sách khách hàng tiềm năng
Lấy dữ liệu khách hàng → Lọc những khách có nhu cầu cao → Chuẩn hóa thông tin liên hệ.
Dự báo lượng bán hàng
Lấy dữ liệu bán hàng theo lịch sử → Phân tích xu hướng → Trực quan hóa số liệu.
V. Công cụ hỗ trợ xử lý dữ liệu
Loại công cụ
Ví dụ
Vai trò
Công cụ bảng tính
Excel, Google Sheets
Xử lý dữ liệu đơn giản, thống kê, biểu đồ.
Công cụ trực quan hóa
Power BI, Tableau, Qlik
Phân tích và biểu diễn dữ liệu phức tạp.
Ngôn ngữ truy vấn
SQL (MySQL, PostgreSQL)
Truy vấn và làm việc với cơ sở dữ liệu lớn.
Ngôn ngữ lập trình
Python (pandas, NumPy), R
Xử lý dữ liệu phức tạp, tự động hóa.
Kho dữ liệu (Data warehouse)
Google BigQuery, Amazon Redshift
Lưu trữ và truy vấn dữ liệu lớn.
VI. Tầm quan trọng của xử lý dữ liệu đối với Business Analyst
Lý do
Giải thích
Hiểu dữ liệu để phân tích chính xác
Giúp BA trả lời các câu hỏi kinh doanh dựa trên dữ liệu thực tế.
Xác định vấn đề và cơ hội từ dữ liệu
Phát hiện sai lệch, xu hướng, cơ hội cải thiện.
Hỗ trợ đề xuất giải pháp dựa trên số liệu
Đưa ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu rõ ràng, minh bạch.
Tăng cường giao tiếp với các bên liên quan
Cung cấp báo cáo, dashboard dễ hiểu cho quản lý, khách hàng.
✅ VII. Kết luận
Xử lý dữ liệu là bước cốt lõi để phân tích, đánh giá và ra quyết định kinh doanh.
Business Analyst cần nắm vững các bước xử lý dữ liệu để làm việc hiệu quả với các bộ phận khác như Data Analyst, Developer, Project Manager.
Biết sử dụng công cụ xử lý dữ liệu giúp BA chủ động trong công việc và tạo ra giá trị từ dữ liệu.
Last updated