Phân tích dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp nhỏ bằng rất nhiều cách. Hiểu được phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định tốt hơn về nơi phân bổ nguồn lực và cách định giá sản phẩm hoặc dịch vụ của họ.

Vậy, làm thế nào để chọn một phần mềm phân tích dữ liệu cho phù hợp? Đâu mới là những phần mềm tốt nhất trên thị trường hiện nay. Cùng theo dõi bài viết bên dưới nhé!

Làm thế nào để chọn phần mềm Data Analytics

Chọn một nền tảng để phân tích dữ liệu không phải là công việc dành cho những người yếu tim. Có rất nhiều yếu tố, tính năng và frameworks cần xem xét. Dưới đây là ba bước quan trọng sẽ hướng dẫn bạn đưa ra quyết định đúng đắn:

Phân tích nhu cầu của bạn

Để phân tích được nhu cầu sử dụng, đầu tiên, bạn cần phải xác định được yêu cầu về dữ liệu của tổ chức là gì? Mục tiêu là gì? Quan trọng là phải xem ai là người xem những dữ liệu đó?

Giả sử như đối tượng là các doanh nghiệp hay các nhà khoa học dữ liệu, họ sẽ mong đợi nền tảng được sử dụng rộng rãi như thế nào? Nó có cần phải đủ mạnh cho một nhóm các nhà phân tích dữ liệu không?

Ngoài ra, bạn cũng cần hiểu được nguồn dữ liệu nào được yêu cầu để xây dựng mô hình và thông tin chi tiết, loại phân tích nào thì được yêu  cầu trực quan hóa dữ liệu, phân tích thống kê, phân tích dự đoán hoặc các nhu cầu riêng biệt khác.

>>> Tham khảo ngay khoá học Data analytics for Insights.

Xem xét các nhà cung cấp

Tiếp theo, bạn cần phải biết rằng liệu một giải pháp phân tích dữ liệu lớn có thể quản lý dữ liệu một cách hiệu quả và mang lại kết quả mong muốn một cách nhất quán hay không.

Thêm vào đó là vấn đề mở rộng. Trong trường hợp chuỗi cung ứng và quan hệ với đối tác kinh doanh được mở rộng, các công cụ phân tích dữ liệu và ứng dụng trí tuệ kinh doanh phải được trang bị sẵn để có thể nhập dữ liệu mới vào, xử lý những dữ liệu này một cách hiệu quả và tạo ra thông tin, kết quả chính xác.

Bạn có cần một kho dữ liệu? Kho ngày tháng giúp tổ chức, chuẩn bị và khai thác dữ liệu các nguồn dữ liệu của bạn – đó là một phần không thể thiếu của giải pháp kinh doanh thông minh tiên tiến.

Chọn một giải pháp

Thay đổi nền tảng rất tốn kém và cực kỳ phức tạp. Do đó, giải pháp lựa chọn  phải đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp ngay trong lần thử đầu tiên.

Các yếu tố chính trong việc lựa chọn nhà cung cấp bao gồm tốc độ, hiệu suất, giao diện người dùng (UI) và khả năng sử dụng (UX), tính linh hoạt, khả năng mở rộng, bảo mật, lộ trình của nhà cung cấp và cam kết hỗ trợ của nhà cung cấp. 

Đặc biệt cần chú ý đến thỏa thuận mức dịch vụ (SLA) của nhà cung cấp. Cuối cùng, giá trả trước không quan trọng bằng tổng chi phí sở hữu (TCO).

Tổng hợp các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu

IBM

Big Blue cung cấp một loạt các giải pháp và công cụ phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, Cognos Analytics với Watson là công ty đi đầu trong việc cung cấp thông tin chi tiết thông qua hình ảnh hóa dữ liệu.

Nó sử dụng AI Watson và công cụ machine learning để kết hợp dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết sâu và rộng. Nền tảng cung cấp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự báo theo ngữ cảnh, bao gồm cả phân tích dự đoán. Nó cũng bao gồm tích hợp với các nền tảng truyền thông xã hội.

Ưu điểm

  • Các công cụ báo cáo hoạt động tốt 
  • Thích hợp cho doanh nghiệp cũng như các nhà khoa học dữ liệu.
  • Các tính năng tuân thủ và bảo mật mạnh mẽ, bao gồm đăng nhập một lần và bảo mật cấp đối tượng.
  • Có thể chọn lưu trữ tại chỗ hoặc trên đám mây

Nhược điểm

  • Phù hợp hơn với các khách hàng hiện tại của IBM nhưng lại khó tích hợp với các công cụ dữ liệu bên ngoài.
  • Bảng điều khiển phân tích và các chức năng báo cáo được dành cho người dùng chuyên nghiệp.
  • Dung lượng lớn nên tiêu tốn tài nguyên đáng kể.

Microsoft

Power BI là một nền tảng phần mềm phân tích được tối ưu hóa cho đám mây Azure. Nó cung cấp trực quan hóa dữ liệu phong phú thông qua mô hình tự động hóa có khả năng mở rộng cao.

Nền tảng hỗ trợ các giải pháp kinh doanh từ đầu đến cuối bằng cách kết nối Power BI với các sản phẩm khác của Microsoft như Microsoft 365, Dynamics 365, Azure và hàng trăm ứng dụng khác. Nó được Gartner và Forrester xếp hạng là như một nhà lãnh đạo

Ưu điểm

  • Một nền tảng hoạt động hàng đầu cho AI và ML.
  • Công cụ nhập dữ liệu và các chức năng quản lý dữ liệu tốt
  • Cơ sở user khổng lồ chuyển thành các bản cập nhật thường xuyên và hỗ trợ cộng đồng tốt

Nhược điểm

  • Khó sử dụng với các công cụ và ứng dụng không phải của Microsoft.
  • Có thể có một đường cong học tập dốc.
  • Không phù hợp với một số nền tảng và thiết bị di động.
  • Phiên bản cao cấp thì đắt tiền

MicroStrategy

Nhà cung cấp lập hóa đơn cho nền tảng BI và Analytics như một cách để nhúng “thông minh ở mọi nơi”. Nó kết nối hơn 200 nguồn dữ liệu — bao gồm các nền tảng hàng đầu như Snowflake — đang trực quan hóa thời gian thực cho cả PC và Mac. 

Nó hỗ trợ phân tích dựa trên vị trí và cung cấp các bảng điều khiển tự phục vụ có thể được sử dụng để phân tích chi tiết phức tạp.

Ưu điểm

  • Công cụ tích hợp với hầu hết các nền tảng dữ liệu chính thông qua một bộ API
  • Hỗ trợ tốt cho các thiết bị di động
  • Các tính năng bảo mật tốt được tích hợp sẵn trong nền tảng.
  • Các mẫu và công cụ khác nhau dành cho các ngành  tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, công nghệ và chính phủ.

Nhược điểm

  • Giao diện có thể là một thách thức.
  • Dữ liệu phi cấu trúc có thể khó tích hợp.
  • Cơ sở người dùng không lớn như các nhà cung cấp khác.

Qlik

Qlik là một nhà cung cấp lâu năm trong thị trường phân tích dữ liệu. BI, Qlik cung cấp một giải pháp có giá vừa phải. Qlik Sense, cung cấp chức năng tốt lưu trữ tại chỗ hoặc trên đám mây. 

Nó liên kết các cơ sở dữ liệu và nguồn dữ liệu hiện có với nhau, đồng thời cung cấp các báo cáo và trực quan hóa tự phục vụ có thể được sử dụng trên các nhóm, phòng ban và chức năng khác nhau. Nền tảng kết hợp AI và ML để cung cấp trí thông minh hoạt động.

Ưu điểm

  • Nền tảng này cung cấp một bảng điều khiển mạnh mẽ và các công cụ dễ sử dụng.
  • Khả năng phân tích linh hoạt và có thể mở rộng cao.
  • Có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu.
  • Hỗ trợ cơ sở hạ tầng đa đám mây; bao gồm các tính năng quản trị mạnh mẽ.
  • Tích hợp với nhiều công cụ dữ liệu khác, bao gồm Tableau và Power BI.

Nhược điểm

  • Có thể yêu cầu tùy chỉnh và tiện ích mở rộng của bên thứ ba.
  • Thiếu một số khả năng xuất và báo cáo chính.
  • Hồ sơ nhà cung cấp thấp, cơ sở người dùng nhỏ hơn có nên ít hỗ trợ cộng đồng hơn.

SAP

Những tính năng của SAP trong doanh nghiệp làm cho nó trở thành lựa chọn tốt cho các tổ chức trên các nền tảng của nhà cung cấp. 

SAP Analytics Cloud mang đến một giải pháp được sắp xếp hợp lý với các chức năng lập kế hoạch và phân tích dự đoán nâng cao. Nó cung cấp các công cụ mô phỏng và hình ảnh hóa tự phục vụ mạnh mẽ, thông tin chi tiết theo thời gian thực và tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài.

Ưu điểm

  • Cung cấp một nền tảng đám mây gốc.
  • Trang tổng quan mạnh mẽ cung cấp thông tin chi tiết sâu và rộng về dữ liệu.
  • Hỗ trợ nhiều loại phân tích, bao gồm trực quan hóa, phân tích dự đoán, phân tích tăng cường và phân tích thống kê.
  • Cung cấp khả năng AI và ML mạnh mẽ.

Nhược điểm

  • Có thể phức tạp và khó thiết lập.
  • Không có giải pháp lưu trữ tại chỗ.
  • Đắt tiền, đặc biệt đối với các tổ chức quy mô vừa và nhỏ.
  • Hỗ trợ hạn chế cho các ứng dụng lưu trữ bên ngoàichạy trên máy tính để bàn và thiết bị di động.

SAS

Là người tiên phong trong lĩnh vực phần mềm phân tích dữ liệu, SAS cung cấp một framework phức tạp cho phân tích dữ liệu. Nó bao gồm nhiều ứng dụng giải quyết các yêu cầu khác nhau. 

Giải pháp phân tích hình ảnh hiện đại nhất, cung cấp một dashboard chi tiết, một code framework thấp và AI / ML. Nó kết nối với nhiều nguồn dữ liệu, thực hiện khám phá dữ liệu tương tác và cung cấp phân tích tăng cường, phân tích hỗ trợ trò chuyện, phân tích vị trí và hơn thế nữa.

Ưu điểm

  • Xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả, bao gồm khả năng AI và ML mạnh mẽ.
  • Ngôn ngữ low-code linh hoạt để xây dựng ứng dụng dành cho thiết bị di động.
  • Các tính năng bảo mật, các tính năng quản trị và điều hành.
  • Giao diện kéo và thả dễ sử dụng.
  • Linh hoạt và có khả năng mở rộng cao.
  • Cơ sở người dùng lớn.

Nhược điểm

  • Có thể tốn kém và khó học.
  • Một số người dùng mong muốn khả năng tùy chỉnh được mở rộng.
  • Cài đặt và thiết lập ban đầu có thể khó khăn.

Sisense

Khả năng phân tích dữ liệu của nhà cung cấp là một trong những khả năng phức tạp nhất và giải pháp này được thiết kế chủ yếu cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp thành thạo.

Nền tảng đám mây tự động hóa kết nối đám mây và dữ liệu tại chỗ, đồng thời bao gồm các chức năng nâng cao như AI và ML. Nó kết hợp các công cụ no-code và hỗ trợ nhiều loại đầu ra, bao gồm phân tích dự đoán và hình ảnh hóa.

Ưu điểm

  • Các API và khả năng khám phá dữ liệu mạnh mẽ.
  • Hiệu suất nhanh và giao diện trực quan với khả năng kéo và thả.
  • Khả năng tùy biến cao.
  • Hỗ trợ khách hàng được đánh giá cao.

Nhược điểm

  • Tốt hơn cho người dùng thành thạo. 
  • Có thể khó thiết lập, tìm hiểu và sử dụng.
  • Chi phí cao

Tableau

Giải pháp phân tích dữ liệu phổ biến rộng rãi, hiện là một phần của Salesforce, cung cấp các dashboards trực quan tuyệt vời và có tính tương tác cao trong thời gian thực

Nó kết nối với nhiều nguồn dữ liệu, xử lý quá trình khám phá và nhập dữ liệu một cách khéo léo, đồng thời khai thác AI và ML để mang đến một giải pháp dễ sử dụng, lý tưởng cho đối tượng là các doanh nghiệp nhưng đủ tinh vi cho các nhà khoa học dữ liệu.

Không có gì ngạc nhiên khi mọi người tập trung mạnh vào CRM, mặc dù giải pháp này phù hợp với các nhiệm vụ khác nhau trong nhiều ngành.

Ưu điểm

  • Một framework mạnh mẽ và có tính linh hoạt cao tạo ra các trang dashboards và hình ảnh hóa nổi bật.
  • Giao diện người dùng cực kỳ trực quan.
  • Cơ sở người dùng lớn chuyển thành hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ.
  • Tích hợp tuyệt vời với Salesforce CRM.

Nhược điểm

  • Đắt tiền, đặc biệt là đối với các tổ chức nhỏ hơn.
  • Một số phàn nàn của người dùng về dịch vụ và hỗ trợ khách hàng.
  • Thiếu tích hợp trực tiếp với AWS S3.

ThoughtSpot

Nhà cung cấp tập trung vào cách tiếp cận mà họ gọi là “phân tích tìm kiếm và dựa trên AI”. Điện toán đám mây mang lại giao diện người dùng hấp dẫn cho dữ liệu. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ để khám phá, nhập, kết nối và quản lý dữ liệu — thông qua API và AI / ML.

ThoughtSpot nhúng các hành động theo hướng tìm kiếm và thông tin chi tiết vào ứng dụng bằng cách sử dụng nền tảng thân thiện với nhà phát triển low-code

Ưu điểm

  • Giao diện người dùng cho dữ liệu
  • Hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu và cung cấp nhiều mẫu báo cáo linh hoạt.
  • Một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ giống như Google và AI / ML đi kèm hỗ trợ các truy vấn và câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên phức tạp.
  • Mang đến những hình dung phong phú và linh hoạt.
  • Lý tưởng cho người dùng không chuyên về kỹ thuật.

Nhược điểm

  • Hiệu suất có thể không tốt trên các tập dữ liệu cực lớn.
  • Một số người dùng phàn nàn về việc thiếu các hướng dẫn và hỗ trợ khách hàng.
  • Thiếu một số tính năng và hỗ trợ cho nhiều người thuê / đa đám mây.

TIBCO

Tibco là một tool được đánh giá cao trong lĩnh vực BI và phân tích. Spotfire cung cấp khả năng hiển thị dữ liệu theo thời gian thực thông qua tìm kiếm được hỗ trợ NLQ, các đề xuất do AI điều khiển và thao tác trực tiếp.

Nó hỗ trợ cả lưu trữ frameworks tại chỗ và đám mây, với một công cụ phân tích mạnh mẽ và có khả năng mở rộng cao. Kết quả là trang tổng quan phong phú, phân tích dự đoán, phân tích vị trí địa lý và phân tích phát trực tuyến. 

Spotfire Mods cho phép các tổ chức xây dựng các ứng dụng phân tích tùy chỉnh.

Ưu điểm

  • Có hơn 60 trình kết nối tích hợp và hỗ trợ hầu hết mọi loại dữ liệu thông qua các API của khách hàng.
  • Công cụ AI mạnh mẽ tạo ra các hình ảnh trực quan được đề xuất nhanh chóng.
  • Xử lý tốt tập dữ liệu cực lớn.
  • Cung cấp tích hợp mã hóa chặt chẽ thông qua python và R.

Nhược điểm

  • Giao diện người dùng không đặc biệt trực quan
  • tính năng kéo và thả đôi khi không có.
  • Tùy chỉnh có thể khó khăn.
  • Cộng đồng người dùng nhỏ hơn đối thủ cạnh tranh.

Tham khảo phần 2 tại đây.