Bạn có thể thích
Trong thời đại thông tin hiện nay, các tổ chức thuộc mọi loại ngày càng thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu về mọi thứ, từ thông tin sản xuất đến hành vi và sở thích mua của khách hàng. Những tập dữ liệu này lớn và rất rất lớn. Và đó là lý do khoa học mà chúng ta gọi chúng là “dữ liệu lớn”. Về mặt kỹ thuật, dữ liệu lớn là bất kỳ tài sản thông tin nào có khối lượng lớn, tốc độ cao và đa dạng.
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu đó thông qua xử lý thông tin sáng tạo và hiệu quả về chi phí. Đó là quá trình mà qua đó chúng ta hiểu sâu hơn về doanh nghiệp của mình và trong thế giới sản xuất, chúng ta gọi đây là trí tuệ sản xuất. Dưới đây là năm bước để thực hiện chiến lược sản xuất thông minh trong doanh nghiệp của bạn.
Thu thập dữ liệu
Bạn không thể phân tích những gì bạn không thu thập được. Phát triển và thực hiện chiến lược thu thập và lưu trữ dữ liệu từ hệ thống quản lý sản xuất và sàn nhà máy của bạn. Lý tưởng nhất là tất cả dữ liệu này được lưu giữ ở một vị trí trung tâm, nơi các công cụ phân tích và hình ảnh hóa khác nhau có thể truy cập thông tin cắt ngang về doanh nghiệp của bạn. Thu thập dữ liệu tự động luôn được ưu tiên hơn so với nhập thủ công. Trong môi trường sản xuất, dữ liệu lịch sử từ cả hệ thống tự động hóa nhà máy và tòa nhà sẽ là nguồn dữ liệu có giá trị về tầng nhà máy.
Đặt câu hỏi đúng
Để phân tích bất kỳ dữ liệu nào, trước tiên bạn cần hiểu thông tin bạn muốn biết. Trả lời các câu hỏi ai, cái gì, khi nào, ở đâu, tại sao và như thế nào là cơ sở tuyệt vời cho việc này.
Ví dụ, bạn muốn biết điều gì đã xảy ra với một lô sản phẩm nhất định hay bạn muốn dự đoán kết quả trong tương lai? Câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ giúp xác định loại thuật toán phân tích nào được sử dụng và có lẽ công cụ trực quan nào phù hợp nhất để hiển thị câu trả lời.
Hiểu các giới hạn về kiểu dữ liệu
Sau khi bạn biết câu hỏi mà bạn đang hỏi về dữ liệu, bạn cần hiểu bản chất của dữ liệu mà bạn sẽ phân tích. Ở mức độ cao, dữ liệu được chia thành hai loại: Dữ liệu định tính, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và ý kiến; và dữ liệu định lượng, bao gồm dữ liệu số và các biến có thể định lượng được. Loại dữ liệu đang được phân tích giúp xác định hoặc giới hạn công cụ phân tích nào sẽ hữu ích trong việc trả lời câu hỏi.
Xây dựng một công cụ phân tích
Khi bạn biết bản chất của tập dữ liệu và câu trả lời bạn đang tìm kiếm, bạn có thể áp dụng kỹ thuật phân tích thích hợp hoặc thuật toán máy học.
Mặc dù có một số công cụ “ra mắt” đã tích hợp sẵn các công cụ cho việc này (Microsoft Azure Machine Learning Studio, Google Prediction API, Amazon Machine Learning, Tableau), nhưng rất có thể bạn sẽ cần một lập trình viên cho bước này.
Cho dù bạn sử dụng một trong những công cụ này hay hoàn toàn tùy chỉnh với các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R, thì cuối cùng thì quá trình này vẫn giống nhau. Hệ thống sẽ nhập và phân tích dữ liệu và đưa ra câu trả lời cho câu hỏi của bạn.
Lần chạy đầu tiên (hoặc lần chạy người) thường không đạt yêu cầu, vì vậy bạn sẽ sửa đổi mô hình của mình và thử lại cho đến khi bạn nhận được kết quả hợp lý. Đây có thể là một quá trình tốn nhiều thời gian, nhưng khi mô hình đã được xây dựng, bạn có thể cung cấp dữ liệu mới khi có sẵn. Đây là sức mạnh thực sự của phân tích dữ liệu và cuối cùng bạn sẽ tìm thấy giá trị lâu dài.
Hình dung câu trả lời
Đầu ra của một công cụ phân tích đôi khi có thể khó hiểu cho đến khi được xem theo đúng cách. Kết quả đầu ra của mô hình rất có thể sẽ nhiều hơn một biểu đồ đường hoặc biểu đồ thanh có thể quản lý. Các phương pháp trực quan hóa như bản đồ nhiệt, hình ảnh, biểu đồ dạng cây và một loạt các công cụ khác sẽ nhanh chóng biến câu trả lời của bạn thành thông tin hữu ích.
Các công cụ như D3.js rất có giá trị khi xây dựng mô hình của riêng bạn từ đầu. Phần mềm như Tableau và Microsoft Power BI đều là công cụ phân tích và trực quan hóa trong một. Dù bằng cách nào, hãy cân nhắc sử dụng trang tổng quan thay vì báo cáo để cung cấp thông tin thời gian thực đến thẳng máy tính để bàn và thiết bị di động.
Ứng dụng chiến lược, hiệu quả của phân tích dữ liệu sẽ có tác động tích cực, hữu hình đến hoạt động kinh doanh của bạn. Các kết quả như hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng, tăng cường tự động hóa quy trình, nhận biết các mẫu và xu hướng, phân loại dữ liệu, khám phá các mối tương quan ẩn giữa các biến và dự đoán tương lai của một số tài sản nhất định đều có tác dụng cải thiện và duy trì doanh thu cũng như giảm chi phí.
Phân tích dữ liệu lớn ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các công ty tầm trung và chắc chắn bây giờ là lúc để triển khai chiến lược dữ liệu như một phần trong các sáng kiến cải tiến liên tục của bạn.
