Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, việc hiểu và khai thác dữ liệu đã trở thành yếu tố sống còn đối với mọi doanh nghiệp. Vì vậy, Analytics xuất hiện như một công cụ mạnh mẽ giúp phân tích, đo lường và khám phá những thông tin giá trị từ dữ liệu thô. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ Analytics là gì, Data Analytics là gì, hay sự khác nhau giữa các thuật ngữ như Data Analysis, Business Analytics, Marketing Analytics, và những công cụ nổi bật như Google Analytics.

Bài viết này sẽ giúp bạn nắm được bức tranh tổng quan về Analytics: từ khái niệm, vai trò, lịch sử phát triển cho đến những nhánh liên quan trong phân tích dữ liệu. Đây là phần kiến thức nền tảng vô cùng quan trọng dành cho người làm marketing, kinh doanh, quản trị hệ thống, phân tích dữ liệu hoặc bất kỳ ai muốn bắt đầu tư duy theo hướng data-driven.

Hãy cùng SHOPVPS tìm hiểu ngay bên dưới để hiểu rõ hơn về Analytics và vì sao nó lại trở thành chìa khóa giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác trong thời đại số.

Analytics là gì?

Analytics là quá trình thu thập, xử lý, phân tích và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị nhằm hỗ trợ ra quyết định, dự báo xu hướng và tối ưu hoạt động. Trong lĩnh vực kỹ thuật, công nghệ và kinh doanh, Analytics thường gắn liền với việc áp dụng các phương pháp thống kê, thuật toán và mô hình phân tích để phát hiện quy luật, hành vi, mô hình ẩn trong dữ liệu.

Nói cách khác, Analytics giúp tổ chức hiểu điều gì đang xảy ra, tại sao xảy ra, và nên làm gì tiếp theo dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính.

Lịch sử phát triển của Analytics

Sự phát triển của Analytics gắn liền với tiến bộ trong thống kê, công nghệ tính toán và nhu cầu khai thác dữ liệu trong kinh doanh. Dưới đây là hành trình phát triển từ nền tảng ban đầu đến kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo hiện nay:

1. Giai đoạn nền tảng (1785 – cuối thế kỷ 19)

• 1785 – 1800: William Playfair đặt nền móng cho trực quan hóa dữ liệu bằng cách giới thiệu các dạng biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đồ đường và biểu đồ tròn. Đây được xem là tiền đề cho phân tích dữ liệu hiện đại.

• 1890: Herman Hollerith sáng chế máy tabulating machine dựa trên thẻ đục lỗ, giúp tự động hóa việc tổng hợp dữ liệu trong điều tra dân số Hoa Kỳ, rút ngắn thời gian xử lý từ nhiều năm xuống còn vài tháng.

2. Giai đoạn hệ thống máy tính dữ liệu (1960 – 1970)

• Máy tính điện tử thương mại ra đời, cho phép các tổ chức bắt đầu lưu trữ và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn hơn.

• Các doanh nghiệp bắt đầu ứng dụng công nghệ phân tích để quản lý vận hành, tính toán chi phí và dự báo nhu cầu.

3. Bùng nổ cơ sở dữ liệu & SQL (1970 – 1980)

• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) và ngôn ngữ SQL xuất hiện, mở ra khả năng truy vấn và khai thác dữ liệu linh hoạt hơn.

• Đây là thời kỳ quan trọng giúp Analytics chuyển từ thủ công sang tự động hóa, cho phép phân tích dữ liệu theo thời gian thực hoặc theo nhu cầu.

4. Hình thành Data Warehouse & Business Intelligence (1980 – 1990)

• Cuối thập niên 1980, William H. Inmon đưa ra khái niệm Data Warehouse, giúp doanh nghiệp tập trung, chuẩn hóa và tối ưu truy xuất dữ liệu.

• Những năm 1990, Data Mining (khai phá dữ liệu) bắt đầu nở rộ, giúp phân tích sâu và phát hiện các mẫu tiềm ẩn trong tập dữ liệu lớn.

• Thuật ngữ Business Intelligence (BI) trở thành xu hướng, cung cấp báo cáo, dashboard và đo lường hiệu quả kinh doanh.

5. Sự xuất hiện của Internet & thương mại điện tử (1990 – 2005)

• Dữ liệu phát sinh với tốc độ lớn chưa từng có.

• Các công cụ phân tích web đời đầu, trong đó có phiên bản tiền nhiệm của Google Analytics, bắt đầu xuất hiện để theo dõi hành vi người dùng trên Internet.

• Doanh nghiệp chuyển từ phân tích số liệu nội bộ sang phân tích hành vi khách hàng, tương tác và trải nghiệm.

6. Kỷ nguyên Big Data (2005 – 2015)

• Sự bùng nổ của mạng xã hội, thiết bị IoT và dữ liệu phi cấu trúc thúc đẩy sự ra đời của công nghệ xử lý dữ liệu lớn như Hadoop, Spark.

• Analytics không chỉ là phân tích thống kê đơn giản, mà trở thành nền tảng giúp doanh nghiệp xử lý dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực.

7. Trí tuệ nhân tạo & học máy thống trị (2015 – nay)

• AI, Machine Learning, Deep Learning được ứng dụng mạnh mẽ trong phân tích dự đoán (Predictive Analytics) và phân tích gợi ý hành động (Prescriptive Analytics).

• Analytics đã phát triển thành hệ sinh thái toàn diện gồm:

  • Product Analytics

  • Marketing Analytics

  • Customer Analytics

  • Financial Analytics

  • Risk Analytics

  • Web Analytics (như Google Analytics 4 – GA4)

Ngày nay, Analytics trở thành công cụ then chốt giúp doanh nghiệp vận hành theo hướng Data-Driven – ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế và mô hình phân tích tự động.

Tìm hiểu về Data Analytics

Data Analytics là gì?

Data Analytics là quá trình sử dụng các phương pháp, công cụ và thuật toán để phân tích dữ liệu, khám phá mô hình, nhận diện xu hướng và rút ra các insight có giá trị. Mục tiêu chính của Data Analytics là biến dữ liệu thô thành thông tin rõ ràng, giúp người ra quyết định đưa ra chiến lược chính xác hơn hoặc dự đoán kết quả trong tương lai.

Quy trình Data Analytics thường bao gồm nhiều bước:

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống CRM, website, ứng dụng, thiết bị IoT hoặc cơ sở dữ liệu doanh nghiệp

• Làm sạch và xử lý dữ liệu để loại bỏ sai lệch, trùng lặp và nhiễu

• Phân tích dữ liệu bằng kỹ thuật thống kê, Machine Learning và các mô hình phân tích nâng cao

• Trình bày kết quả dưới dạng biểu đồ, dashboard, báo cáo hoặc hệ thống trực quan hóa để hỗ trợ ra quyết định

Thông qua Data Analytics, doanh nghiệp có thể hiểu hành vi khách hàng, tối ưu vận hành, dự đoán rủi ro và xây dựng chiến lược dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

Các thuật ngữ quan trọng trong Data Analytics

Data Analytics là một lĩnh vực rộng, bao gồm nhiều khái niệm và kỹ thuật liên quan. Dưới đây là những thuật ngữ nền tảng bạn cần hiểu rõ:

1. Data Visualization – Trực quan hóa dữ liệu

Data Visualization là kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu thành biểu đồ, đồ thị, bản đồ nhiệt, dashboard hoặc hình ảnh trực quan.
Mục đích chính:

• Giúp người xem nhanh chóng nắm bắt thông tin phức tạp

• Làm nổi bật xu hướng, mô hình, điểm bất thường

• Hỗ trợ trình bày kết quả phân tích một cách dễ hiểu

Các công cụ phổ biến: Power BI, Tableau, Looker Studio, Matplotlib…

2. Exploratory Data Analysis (EDA) – Phân tích dữ liệu thăm dò

EDA là bước đầu tiên khi làm việc với dữ liệu, nhằm khám phá:

• Cấu trúc dữ liệu

• Phân phối

• Mối liên hệ giữa các biến

• Giá trị ngoại lai

• Mô hình tiềm ẩn

EDA giúp nhà phân tích hiểu rõ bản chất dữ liệu trước khi xây dựng mô hình, giảm sai sót và tăng độ chính xác của kết quả sau này.

3. Data Model – Mô hình dữ liệu

Data Model mô tả cách dữ liệu được tổ chức, lưu trữ và kết nối trong một hệ thống.
Nó quy định:

• Các bảng dữ liệu

• Thuộc tính

• Quan hệ giữa các bảng

• Quy tắc ràng buộc

Mô hình dữ liệu giúp hệ thống trở nên logic, dễ quản lý và tối ưu hóa truy vấn.

4. Analytical Database – Cơ sở dữ liệu phân tích

Đây là các hệ thống cơ sở dữ liệu được thiết kế tối ưu cho việc phân tích, thay vì lưu trữ giao dịch thông thường.

Đặc điểm của Analytical Database:

• Tốc độ truy vấn nhanh

• Hỗ trợ xử lý khối lượng dữ liệu lớn

• Tối ưu cho báo cáo, BI và phân tích chuyên sâu

Ví dụ: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.

5. Data Cleaning / Data Cleansing – Làm sạch dữ liệu

Data Cleaning là bước quan trọng nhằm loại bỏ:

• Dữ liệu sai lệch

• Giá trị thiếu

• Trùng lặp

• Nhiễu hoặc định dạng không đồng nhất

Dữ liệu sạch giúp mô hình phân tích chính xác hơn và báo cáo đáng tin cậy hơn. Đây được xem là bước “xây nền móng” trong toàn bộ quy trình phân tích.

Phân biệt Data Analytics và Data Analysis

Mặc dù hai thuật ngữ Data Analytics và Data Analysis nghe khá giống nhau, nhưng bản chất của chúng lại khác nhau về phạm vi, mức độ bao quát và mục tiêu sử dụng.

Data Analytics là một lĩnh vực rộng lớn bao trùm toàn bộ quá trình làm việc với dữ liệu, từ thu thập, lưu trữ, làm sạch đến phân tích chuyên sâu, xây dựng mô hình và trực quan hóa. Nó được xem như một ngành khoa học hoặc một hệ thống tổng thể giúp doanh nghiệp vận hành và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khi nói đến Data Analytics, người ta thường nghĩ tới các giải pháp toàn diện như xây dựng Data Warehouse, ứng dụng Machine Learning, báo cáo BI và tối ưu chiến lược kinh doanh.

Trong khi đó, Data Analysis chỉ là một phần của quy trình trên. Đây là bước tập trung vào việc kiểm tra, sắp xếp, làm sạch và phân tích một bộ dữ liệu cụ thể để trả lời một câu hỏi hoặc giải quyết một vấn đề nhất định. Data Analysis chủ yếu sử dụng các kỹ thuật thống kê và trực quan hóa cơ bản nhằm giúp người dùng hiểu dữ liệu hiện tại đang nói lên điều gì.

Có thể hiểu ngắn gọn rằng:

• Data Analytics mang tính chiến lược, bao quát toàn bộ hệ thống dữ liệu.

• Data Analysis mang tính tác vụ, tập trung xử lý và phân tích một tập dữ liệu cụ thể.

Nói cách khác, Data Analysis là một bước trong Data Analytics, còn Data Analytics là “bức tranh lớn” bao trùm cả quá trình xử lý dữ liệu từ đầu đến cuối.

Mặc dù Data Analytics và Data Analysis thường được dùng thay thế cho nhau, nhưng thực tế chúng mang ý nghĩa khác nhau và phạm vi ứng dụng cũng không giống nhau. Sự khác biệt chính nằm ở quy mô, mục tiêu và mức độ bao quát của từng khái niệm.

Vì sao cần áp dụng Data Analytics trong kinh doanh?

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, doanh nghiệp không thể đưa ra quyết định chỉ dựa trên cảm tính hay kinh nghiệm. Data Analytics trở thành công cụ bắt buộc để doanh nghiệp hiểu chính xác điều gì đang diễn ra, vì sao xảy ra và nên hành động như thế nào để tối ưu hiệu quả. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp nhìn nhận thị trường một cách toàn diện hơn và đưa ra quyết định nhanh chóng, dựa trên cơ sở khoa học.

1. Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh

Data Analytics đóng vai trò như “kim chỉ nam” giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược dựa trên minh chứng rõ ràng thay vì phỏng đoán. Bằng việc phân tích dữ liệu lịch sử, hành vi khách hàng và xu hướng thị trường, doanh nghiệp có thể:

• Dự đoán rủi ro

• Xác định cơ hội kinh doanh

• Lựa chọn chiến lược tăng trưởng hiệu quả

• Điều chỉnh sản phẩm, giá, phân phối một cách linh hoạt

Nhờ các mô hình dự đoán, doanh nghiệp còn nắm bắt được những thay đổi trong nhu cầu thị trường để chủ động phòng ngừa hoặc tận dụng cơ hội trước đối thủ.

2. Thấu hiểu khách hàng và nâng cao hiệu quả vận hành

Một trong những lợi ích rõ rệt nhất của Data Analytics là khả năng giúp doanh nghiệp hiểu sâu về khách hàng. Việc phân tích hành vi mua sắm, mức độ tương tác trên website, phản hồi từ mạng xã hội và dữ liệu giao dịch cho phép doanh nghiệp:

• Xác định nhu cầu thật sự của từng nhóm khách hàng

• Tùy chỉnh sản phẩm và dịch vụ phù hợp

• Nâng cao trải nghiệm khách hàng xuyên suốt hành trình mua hàng

Không chỉ dừng ở đó, Data Analytics còn giúp tối ưu các quy trình nội bộ như quản lý sản xuất, phân phối, tồn kho và nhân sự. Khi nhìn thấy rõ điểm nghẽn trong vận hành, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất tổng thể và tiết kiệm chi phí.

3. Tăng hiệu quả Marketing và tối ưu chi phí

Marketing hiện đại phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu. Nhờ Data Analytics, doanh nghiệp có thể hiểu chính xác:

• Ai là khách hàng mục tiêu

• Họ cần gì

• Họ tương tác ở đâu

• Họ phản ứng ra sao với từng chiến dịch

Việc phân tích dữ liệu giúp bộ phận Marketing xây dựng thông điệp phù hợp, lựa chọn kênh truyền thông hiệu quả và cá nhân hóa nội dung cho từng nhóm khách hàng. Điều này không chỉ nâng cao tỷ lệ chuyển đổi mà còn giảm đáng kể chi phí quảng cáo bị lãng phí vào đối tượng không phù hợp.

Data Analytics cũng hỗ trợ đo lường hiệu quả chiến dịch theo thời gian thực, từ đó doanh nghiệp có thể điều chỉnh ngân sách, tối ưu hiệu suất và cải thiện trải nghiệm khách hàng liên tục.

Các loại Data Analytics

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, Data Analytics được chia thành bốn loại chính. Mỗi loại đóng một vai trò khác nhau trong việc xử lý và khai thác dữ liệu, từ mô tả những gì đã xảy ra cho đến đề xuất hành động tối ưu trong tương lai. Dưới đây là giải thích đầy đủ và dễ hiểu nhất cho từng loại.

1. Descriptive Analysis – Phân tích mô tả

Descriptive Analysis là cấp độ phân tích cơ bản nhất. Mục tiêu của nó là mô tả, tóm tắt và trình bày những gì đang diễn ra trong dữ liệu mà không đưa ra bất kỳ phán đoán hay dự đoán nào.

Loại phân tích này giúp trả lời câu hỏi:
“Điều gì đã xảy ra?”

Ví dụ:

• Tính tổng doanh thu theo tháng

• Đo lường số lượt truy cập website hàng ngày

• Tổng hợp tỷ lệ chuyển đổi theo chiến dịch marketing

Descriptive Analysis giúp doanh nghiệp nắm được bức tranh tổng quan và những chỉ số quan trọng, từ đó làm nền tảng cho các loại phân tích sâu hơn.

2. Predictive Analysis – Phân tích dự đoán

Predictive Analysis đi xa hơn phân tích mô tả bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử kết hợp với các mô hình thống kê hoặc Machine Learning để dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Nó trả lời câu hỏi:
“Điều gì có khả năng xảy ra tiếp theo?”

Predictive Analysis được ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực như:

• Dự báo doanh số và nhu cầu thị trường

• Phát hiện rủi ro tài chính

• Dự đoán hành vi khách hàng

• Xác suất khách hàng rời bỏ dịch vụ (churn prediction)

Nhờ khả năng dự đoán chính xác, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch chiến lược và chuẩn bị phương án ứng phó hiệu quả.

3. Diagnostic Analysis – Phân tích chẩn đoán

Diagnostic Analysis tập trung vào việc tìm hiểu nguyên nhân của những sự kiện đã xảy ra. Khi có một sự thay đổi bất thường trong dữ liệu—ví dụ doanh thu giảm hoặc lượt truy cập website đột ngột tăng—phân tích chẩn đoán giúp xác định lý do.

Nó trả lời câu hỏi:
“Tại sao điều đó lại xảy ra?”

Quy trình phân tích chẩn đoán thường bao gồm:

• So sánh dữ liệu giữa các giai đoạn

• Xác định yếu tố ảnh hưởng

• Đào sâu vào nhóm dữ liệu liên quan để tìm nguyên nhân gốc rễ

Loại phân tích này rất hữu ích khi doanh nghiệp cần hiểu rõ vấn đề và tìm giải pháp ngăn chặn sự cố tương tự xảy ra trong tương lai.

4. Prescriptive Analysis – Phân tích đề xuất

Prescriptive Analysis là cấp độ phân tích tiên tiến nhất. Không chỉ dự đoán điều có thể xảy ra, nó còn đưa ra gợi ý hành động cụ thể để đạt kết quả tốt nhất.

Nó trả lời câu hỏi:
“Chúng ta nên làm gì tiếp theo để tối ưu kết quả?”

Phân tích đề xuất thường sử dụng:

• Mô hình tối ưu hóa

• Kỹ thuật mô phỏng

• Thuật toán học tăng cường (Reinforcement Learning)

• Quy hoạch tuyến tính và mô hình toán học

Ứng dụng phổ biến:

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

• Xây dựng chiến lược giá

• Lập kế hoạch ngân sách

• Tối ưu nguồn lực nhân sự

Prescriptive Analysis giúp doanh nghiệp không chỉ hiểu dữ liệu mà còn đưa ra hành động cụ thể để cải thiện hiệu suất.

Google Analytics là gì?

Google Analytics là công cụ phân tích dữ liệu website mạnh mẽ và hoàn toàn miễn phí do Google cung cấp. Đây là nền tảng giúp chủ website, doanh nghiệp và marketer hiểu rõ cách người dùng truy cập, tương tác và trải nghiệm trên trang web của mình. Nhờ đó, bạn có thể đánh giá hiệu quả hoạt động, tối ưu nội dung và cải thiện chiến lược marketing dựa trên dữ liệu thực tế.

Google Analytics cung cấp hệ thống báo cáo trực quan, chi tiết và rất dễ sử dụng, phù hợp cho cả người mới lẫn chuyên gia phân tích dữ liệu.

Những tính năng nổi bật của Google Analytics

1. Thu thập và phân tích dữ liệu truy cập

Google Analytics ghi nhận toàn bộ hành vi người dùng trên website như:

• Lượng người truy cập theo thời gian

• Nguồn traffic (tìm kiếm, mạng xã hội, quảng cáo, giới thiệu…)

• Số trang đã xem và thời lượng người dùng ở lại trang

• Hành vi duyệt trang, luồng di chuyển trên website

Những thông tin này giúp bạn hiểu rõ mức độ quan tâm của người dùng và chất lượng nội dung website.

2. Phân tích thông tin người dùng theo thiết bị và khu vực

Công cụ cung cấp dữ liệu về:

• Vị trí địa lý truy cập

• Loại thiết bị (mobile, desktop, tablet)

• Hệ điều hành và trình duyệt

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu giao diện, tốc độ tải trang và trải nghiệm người dùng theo từng nền tảng.

3. Đo lường hiệu quả chiến dịch quảng cáo

Google Analytics cho phép theo dõi sâu hiệu suất của các chiến dịch quảng cáo như:

• Google Ads

• Facebook Ads

• Email Marketing

• Các chiến dịch quảng bá trên mạng xã hội

Bạn có thể biết được chiến dịch nào mang lại nhiều khách hàng nhất và chi phí chuyển đổi có hiệu quả hay không.

4. Tích hợp với các nền tảng marketing khác

Google Analytics dễ dàng kết nối với:

• Google Ads

• Google Search Console

• Công cụ Email Marketing

• CRM và hệ thống marketing automation

Điều này giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện hơn về hành trình khách hàng và các điểm chạm quan trọng.

5. Báo cáo trực quan, dễ theo dõi

Hệ thống báo cáo của Google Analytics được thiết kế rõ ràng, sinh động, cho phép người dùng nhanh chóng hiểu được hiệu suất website mà không cần kiến thức chuyên sâu về phân tích dữ liệu.

Tóm lại: Google Analytics là công cụ không thể thiếu đối với bất kỳ website hoặc doanh nghiệp nào. Nhờ khả năng theo dõi chi tiết hành vi người dùng và đánh giá hiệu quả hoạt động, Google Analytics giúp bạn đưa ra quyết định marketing chính xác hơn, tối ưu trải nghiệm người dùng và nâng cao hiệu quả chuyển đổi.

Lời kết

Trong thời đại dữ liệu trở thành tài sản quan trọng nhất của doanh nghiệp, việc hiểu và ứng dụng Analytics không còn là lựa chọn mà là yêu cầu bắt buộc. Từ các khái niệm nền tảng như Data Analytics, Data Analysis, cho đến những công cụ phổ biến như Google Analytics, tất cả đều góp phần giúp doanh nghiệp nắm bắt hành vi khách hàng, tối ưu vận hành và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.

Nhờ khả năng phân tích mô tả, dự đoán, chẩn đoán và đề xuất, Analytics mang lại góc nhìn toàn diện giúp doanh nghiệp thích ứng nhanh với thị trường, tối ưu chi phí và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Đồng thời, việc sử dụng Google Analytics cũng giúp theo dõi chi tiết hoạt động website, đánh giá hiệu quả marketing và cải thiện trải nghiệm khách hàng trên từng điểm chạm.

Có thể thấy rằng, doanh nghiệp muốn phát triển bền vững, phải phát triển dựa trên dữ liệu. Việc nắm vững các kiến thức về Analytics sẽ giúp bạn chủ động hơn trong việc xây dựng chiến lược, nâng cao năng lực cạnh tranh và đạt được mục tiêu kinh doanh trong dài hạn.

Nếu bạn đang bắt đầu tìm hiểu về Analytics, hãy tiếp tục cập nhật kiến thức và luyện tập qua các công cụ phân tích thực tế. Còn nếu bạn đã có nền tảng, đây chính là thời điểm lý tưởng để ứng dụng sâu hơn dữ liệu vào mọi quyết định của doanh nghiệp.