Tự động hóa đã trở thành một thành phần cốt lõi của BI và phân tích, đồng thời đang cách mạng hóa cách thức phân tích dữ liệu ngày nay. Bằng cách đảm nhận hầu hết các công việc nặng nhọc từ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường xuyên, tự động hóa giúp các tổ chức tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn trong tầm tay. Trong blog này, chúng tôi sẽ đề cập đến cách các doanh nghiệp có thể tự động hóa đường dẫn dữ liệu đầu cuối bằng các nền tảng BI hiện đại.

Đường dẫn dữ liệu trong phân tích có thể được chia thành ba giai đoạn: 

1. Nhập và chuẩn bị dữ liệu 

2. Phân tích và hiểu biết sâu sắc 

3. Hợp tác và hành động

Kích hoạt tự động hóa trong từng giai đoạn này có thể giúp xử lý khối lượng dữ liệu lớn một cách dễ dàng, duy trì chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu theo thời gian, đồng thời rút ngắn thời gian để hiểu rõ hơn. Các nền tảng BI hiện đại hỗ trợ các chức năng tự động khác nhau trong các giai đoạn này.

Nhập và chuẩn bị dữ liệu 

Theo các nghiên cứu, khoảng 80% thời gian phân tích được dành cho việc nhập và chuẩn bị dữ liệu. Điều này không có gì đáng ngạc nhiên, vì: 

• Quy trình nhập dữ liệu nhiều mã
• Xác thực lặp đi lặp lại các nguồn dữ liệu
• Thiếu các tiêu chuẩn để chuẩn bị dữ liệu

Các nền tảng BI hiện đại cung cấp một số khả năng hỗ trợ tự động hóa để giải quyết các vấn đề nhức nhối này. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một vài trong số đó - mô hình hóa tự động và chuyển đổi dữ liệu tự động.

Mô hình tự động

Các nền tảng BI ngày nay tự động phân tích các đối tượng dữ liệu và mối quan hệ của chúng với nhau. Chẳng hạn, với các phép nối tự động, nền tảng xác định một cách thông minh các phép nối tiềm năng có thể được thực hiện giữa các bảng khác nhau được nhập vào nền tảng.

Đây là một ví dụ về khả năng này:

Chuyển đổi dữ liệu tự động

Việc chuyển đổi dữ liệu thành một dạng lý tưởng để phân tích là rất quan trọng để đạt được những hiểu biết sâu sắc. Trong nhiều trường hợp, điều này trở thành một hoạt động tốn thời gian lặp đi lặp lại với mỗi lần nhập dữ liệu tiếp theo. Với các nền tảng BI hiện đại, bạn có thể tự động hóa quy trình chuẩn bị dữ liệu của mình bằng cách chỉ thiết lập một lần. Nền tảng theo dõi và giám sát một cách thông minh các biến đổi được thực hiện đối với dữ liệu và tự động áp dụng chúng cho các lần nhập dữ liệu tiếp theo. 

Trong trường hợp này, bạn có thể xem bộ quy tắc, nơi các biến đổi khác nhau được áp dụng cho dữ liệu được theo dõi. Những chuyển đổi này có khả năng tùy chỉnh cao và có thể được thay đổi theo nhu cầu kinh doanh đang phát triển.

Khả năng tự động hóa trong quá trình chuẩn bị dữ liệu là một cách hiệu quả để giảm thời gian và công sức dành cho giai đoạn phân tích này. Bạn có thể khám phá chi tiết các khả năng này trong hội thảo trực tuyến của chúng tôi về tự động hóa trong BI và phân tích dữ liệu.

Phân tích dữ liệu và thông tin chi tiết là một lĩnh vực tích cực trong phân tích, nơi không ngừng đổi mới. Một số vấn đề chính phải đối mặt trong giai đoạn phân tích này là: 

• Thiếu thông tin kinh doanh để khám phá các số liệu có liên quan 
• Không có khả năng khám phá những hiểu biết sâu sắc để ra quyết định chính xác 
• Cập nhật thủ công dữ liệu trong báo cáo 
• Cần các khả năng nâng cao để ghi lại các thay đổi trong dữ liệu

Với khả năng tự động hóa và AI ngày nay, có rất nhiều tính năng trên thị trường để giải quyết những vấn đề này.

Tự động phân tích

Tự động phân tích là một khả năng mạnh mẽ giúp tự động khám phá các số liệu quan trọng trong tập dữ liệu khi nhập và tự động tạo báo cáo về chúng. Khả năng này cắt giảm đáng kể thời gian tạo báo cáo theo cách thủ công và đưa người dùng đến gần hơn với thông tin chi tiết. Dưới đây là ví dụ về trang tổng quan được tạo tự động:

Thông tin chi tiết tự động

Tự động hóa trong phân tích không chỉ giới hạn ở việc tự động tạo báo cáo, không chỉ vậy, nền tảng BI ngày nay còn tiến thêm một bước bằng cách tự động hóa thông tin chuyên sâu về dữ liệu. Với khả năng tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), thông tin chi tiết về hành động có thể được tự động hóa dưới dạng tường thuật dễ hiểu giúp người dùng đi trước một bước trong quá trình ra quyết định của họ.

Bạn có thể xem Zia Insights, khả năng hiểu biết tự động của Zoho Analytics tại đây:

Hợp tác và hành động

Cộng tác là bước cuối cùng của quá trình phân tích - nơi thông tin chi tiết về dữ liệu được phân phối và sử dụng giữa các bên liên quan. Khi nói đến sự hợp tác, các doanh nghiệp phải đối mặt với những vấn đề chính sau: 

• Trì hoãn trong thời gian để đáp ứng với những thay đổi kinh doanh quan trọng 
• Không có khả năng cập nhật thông tin và liên quan đến quy trình kinh doanh
• Khó khăn trong việc trình bày thông tin chuyên sâu về dữ liệu theo cách dễ hiểu và dễ sử dụng

Người dùng có thể khắc phục những vấn đề này bằng cách tự động hóa các cảnh báo dữ liệu ngay lập tức khi có những thay đổi về KPI quan trọng, giúp họ phản hồi kịp thời và phù hợp với các quy trình kinh doanh. Khả năng này giúp tự động cung cấp thông tin cho người dùng trong ngữ cảnh của quy trình làm việc, thay vì yêu cầu họ kiểm tra các bản cập nhật này.

Cảnh báo dữ liệu

Cảnh báo dữ liệu giúp người dùng nhanh chóng thực hiện hành động phù hợp khi xảy ra những thay đổi quan trọng về chỉ số kinh doanh, chẳng hạn như đạt được các mục tiêu kinh doanh hoặc có sự bất thường đột ngột trong dữ liệu. Dưới đây là ví dụ về cách người dùng có thể xác định nhu cầu kinh doanh của họ và nhận thông báo về những thay đổi quan trọng trong KPI trên nhiều kênh:

Phần kết luận

Tự động hóa mang đến nhiều giải pháp cho các vấn đề gặp phải trong phân tích dữ liệu. Những khả năng này cá nhân hóa dữ liệu và phân tích bằng cách cho phép những người có bí quyết công nghệ tối thiểu với các công cụ phù hợp để thực hiện phân tích. Xem hội thảo trực tuyến đầy đủ này để tìm hiểu thêm về tự động hóa trong các nền tảng BI hiện đại. 

Đăng ký Zoho Analytics ngay hôm nay hoặc lên lịch một bản demo được cá nhân hóa miễn phí với một trong những chuyên gia của chúng tôi!

Nguồn: Zoho