Top 10 công cụ phân tích dữ liệu phổ biến & tốt nhất

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu là tài sản vô giá. Để biến khối lượng dữ liệu khổng lồ thành thông tin có ý nghĩa và các quyết định chiến lược, doanh nghiệp cần đến sự hỗ trợ của các công cụ phân tích dữ liệu. Cùng Starttrain khám phá vai trò, cách thức hoạt động và những công cụ hàng đầu giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của dữ liệu.

Công cụ phân tích dữ liệu là gì?

Công cụ phân tích dữ liệu (Data Analysis Tools) là các ứng dụng hoặc phần mềm được thiết kế để thu thập, xử lý, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu. Mục tiêu cuối cùng là tìm kiếm các xu hướng, mô hình, mối quan hệ và những insights hữu ích. Nói một cách đơn giản, chúng là “bộ não” giúp bạn “đọc” và “hiểu” được những câu chuyện ẩn sau các con số khô khan, từ đó đưa ra những dự đoán và quyết định kinh doanh sáng suốt.

Các công cụ phân tích dữ liệu hoạt động như thế nào?

Các công cụ phân tích dữ liệu hoạt động theo một quy trình đa bước có hệ thống, nhằm chuyển đổi dữ liệu thô (raw data) thành những thông tin chi tiết (insights) có thể hành động được. Quy trình này đảm bảo tính chính xác và tối ưu hóa khả năng khai thác giá trị từ khối dữ liệu khổng lồ.

Thu thập dữ liệu

Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Công cụ phân tích sẽ thiết lập kết nối để gom dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, bảng tính, các nguồn trực tuyến hoặc nhập liệu trực tiếp từ người dùng. Dữ liệu đầu vào thường sẽ rất đa dạng, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc đòi hỏi công cụ phải có khả năng xử lý linh hoạt.

Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu

Sau khi dữ liệu thô được thu thập, giai đoạn tiếp theo và cũng là quan trọng nhất là làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. Dữ liệu thô hiếm khi hoàn hảo, thường chứa đựng nhiều sai sót, không nhất quán và các giá trị bị thiếu ảnh hưởng trực tiếp đến tính chính xác của mọi phân tích sau này.

Các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến sẽ tự động hóa hoặc hỗ trợ người dùng thực hiện các tác vụ cần thiết. Cụ thể, chúng sẽ giúp loại bỏ các bản ghi trùng lặp và xử lý các giá trị bị thiếu bằng cách điền giá trị ước tính phù hợp hoặc loại bỏ bản ghi không đầy đủ. Bên cạnh đó, công cụ phân tích dữ liệu còn chịu trách nhiệm chỉnh sửa lỗi định dạng, lỗi chính tả hoặc lỗi nhập liệu đảm bảo dữ liệu đạt tiêu chuẩn chất lượng và cấu trúc phù hợp trước khi bước vào giai đoạn xử lý.

Xử lý dữ liệu

Khi dữ liệu đã được làm sạch và chuẩn bị, chúng sẽ được chuyển sang giai đoạn xử lý. Mục tiêu của bước này là biến dữ liệu thô đã được tinh lọc thành một tập dữ liệu dễ quản lý và tối ưu cho các hoạt động phân tích chi tiết. Các công cụ sẽ thực hiện các thao tác biến đổi cần thiết.

Các thao tác này bao gồm tổng hợp dữ liệu, tóm tắt để tính toán các chỉ số thống kê cơ bản, lọc để chọn ra tập dữ liệu con đáp ứng các tiêu chí cụ thể và chuyển đổi dữ liệu để tạo các trường hoặc cột dữ liệu mới dựa trên các trường hiện có. Quá trình xử lý này giúp dữ liệu có ý nghĩa và cấu trúc hơn cho việc khai thác chuyên sâu.

Phân tích chuyên sâu

Đây là chức năng cốt lõi mà các công cụ phân tích dữ liệu thực hiện, nơi các thuật toán được áp dụng để khai thác insights ẩn sâu trong dữ liệu. Tùy thuộc vào mục tiêu cụ thể, công cụ sẽ sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau.

Trong phân tích mô tả (Descriptive Analytics), công cụ phân tích sẽ giúp người dùng hiểu chuyện gì đã xảy ra. Đối với các mối quan hệ nhân quả, phân tích hồi quy (Regression Analysis) sẽ được sử dụng. Trong các trường hợp tìm kiếm mô hình, công cụ có thể áp dụng kỹ thuật phân cụm (Clustering) để nhóm các điểm dữ liệu tương tự hoặc phân loại (Classification) để dự đoán nhãn của dữ liệu mới. Đặc biệt, mô hình dự đoán (Predictive Modeling) sử dụng các thuật toán Học máy (Machine Learning) để dự báo xu hướng tương lai, mang lại giá trị chiến lược cao.

Trực quan hóa dữ liệu

Bước cuối cùng là trực quan hóa dữ liệu, biến các kết quả phân tích phức tạp thành định dạng dễ hiểu và dễ tiếp cận. Công cụ sẽ chuyển đổi các con số thành các hình ảnh trực quan hiệu quả.

Quá trình này bao gồm việc tạo ra các biểu đồ để biểu diễn mối quan hệ hoặc xu hướng, đồ thị để minh họa sự phân bố và so sánh dữ liệu. Quan trọng nhất là việc thiết kế các Dashboards tương tác, nơi tập hợp nhiều hình ảnh trực quan tại một nơi. Trực quan hóa giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt các thông điệp chính, khám phá các mô hình quan trọng và tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Học cách trực quan hóa dữ liệu qua khóa Business Intelligence Essentials

Vai trò của AI trong các công cụ phân tích dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng một vai trò then chốt trong việc định hình tương lai của các công cụ phân tích dữ liệu. AI không chỉ là một tính năng bổ sung mà còn là một nhân tố thay đổi cuộc chơi giúp tự động hóa các quy trình phức tạp, nâng cao khả năng dự đoán và làm cho việc tương tác với dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.

Các công cụ được trang bị AI có khả năng sàng lọc các tập dữ liệu khổng lồ để phát hiện các mô hình, xu hướng và các điểm bất thường mà con người khó có thể nhận ra qua phân tích thủ công.

Tác động cụ thể của AI đối với các công cụ phân tích dữ liệu bao gồm:

• Tăng cường hiệu suất: Các thuật toán AI có thể xử lý và phân tích dữ liệu với tốc độ mà nhà phân tích con người không thể đạt được, giúp đẩy nhanh đáng kể toàn bộ chu trình phân tích.
• Phân tích dự đoán nâng cao: Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy (Machine Learning), AI nâng cao khả năng dự đoán của công cụ cho phép đưa ra các dự báo và thông tin chi tiết chính xác hơn về tương lai.
• Tương tác dữ liệu trực quan: AI tạo điều kiện cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) cho phép người dùng truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ nói. Điều này giúp các công cụ phân tích dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn đối với những người dùng không chuyên về kỹ thuật.
• Giảm thiểu sai sót: AI có thể hỗ trợ xác định và hiệu chỉnh các điểm không chính xác, sự khác biệt hoặc bất thường trong dữ liệu, từ đó đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu ở mức cao hơn.

Tiêu chí lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu tối ưu

Trong một hệ sinh thái khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, việc lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp có thể là một thách thức, đặc biệt đối với người mới. Giống như bất kỳ hộp công cụ nào, không có công cụ nào là tốt nhất tuyệt đối cho mọi vấn đề. Điều quan trọng là phải có một bộ công cụ cân bằng, đáp ứng tốt nhất các yêu cầu cụ thể của doanh nghiệp bạn.

Xác định nhu cầu kinh doanh

Đây là tiêu chí quan trọng nhất. Dù bạn muốn học công cụ nào, hãy luôn đặt câu hỏi: Công ty bạn hoặc công ty bạn muốn làm việc đang cần gì? Nếu đội ngũ hiện tại của công ty sử dụng Python cho các tác vụ Machine Learning, việc ưu tiên học R có thể không phải là quyết định thông minh. Sự đồng bộ trong công cụ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và cộng tác. Đồng thời, bạn cũng nên theo dõi các xu hướng công nghệ dữ liệu mới nhất để tăng cường giá trị của bản thân trong đội ngũ.

Khả năng mở rộng và linh hoạt

Trong bối cảnh của dữ liệu lớn, các công ty xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với định dạng đa dạng và thường xuyên phải xử lý gần thời gian thực. Do đó, khả năng mở rộng và linh hoạt của công cụ là rất quan trọng. Khi lựa chọn, hãy xem xét khả năng của công cụ trong việc xử lý sự gia tăng về Khối lượng, tốc độ và đa dạng của dữ liệu trong tương lai. Công cụ tốt phải là công cụ có thể phát triển cùng với doanh nghiệp.

Dễ sử dụng

Mức độ phức tạp và độ dễ sử dụng của các công cụ phân tích dữ liệu khác nhau rất nhiều.

• Công cụ có nhiều tính năng và khả năng nâng cao (như các ngôn ngữ lập trình Python/R) thường có đường cong học tập dốc hơn.
• Ngược lại, các công cụ đơn giản hơn và có giao diện trực quan sẽ phù hợp hơn cho những người dùng không chuyên về kỹ thuật, giúp họ nhanh chóng bắt đầu và khai thác thông tin mà không cần kiến thức lập trình sâu rộng. Cân bằng giữa sức mạnh và tính dễ sử dụng là một yếu tố cần được cân nhắc trước khi lựa chọn sử dụng một hay nhiều công cụ phân tích dữ liệu.

Top những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến và tốt nhất hiện nay

Thị trường công cụ phân tích dữ liệu vô cùng sôi động. Việc trang bị kiến thức về các công cụ hàng đầu là điều bắt buộc đối với mọi nhà phân tích dữ liệu. Dưới đây là những công cụ được sử dụng rộng rãi và có ảnh hưởng nhất hiện nay.

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, đứng đầu trong nhiều bảng xếp hạng về mức độ phổ biến, trở thành công cụ không thể thiếu đối với các nhà phân tích dữ liệu. Python cực kỳ linh hoạt với khả năng ứng dụng rộng rãi không chỉ trong khoa học dữ liệu mà còn trong phát triển web hay lập trình games. Sức mạnh vượt trội của Python đến từ hệ sinh thái thư viện phong phú (như Pandas, NumPy, Matplotlib, …) được hậu thuẫn bởi một cộng đồng người dùng khổng lồ.

Với các gói thư viện mạnh mẽ này, Python có thể thực hiện mọi tác vụ từ tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa, phân tích thống kê chuyên sâu đến việc triển khai các mô hình Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning). Nhờ cú pháp đơn giản và dễ đọc, Python cũng thường được coi là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất cho người mới bắt đầu.

SQL (Structured Query Language)

Phần lớn dữ liệu của thế giới được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu. SQL là ngôn ngữ chuyên biệt cho phép các lập trình viên giao tiếp, chỉnh sửa và trích xuất dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu này. Nền tảng kiến thức vững chắc về cơ sở dữ liệu và SQL là điều bắt buộc đối với bất kỳ ai muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu. Biết SQL giúp bạn làm việc với nhiều hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ phổ biến như SQLite, MySQL và PostgreSQL.

Với cú pháp đơn giản và mang tính khai báo, SQL rất dễ học so với các ngôn ngữ khác, khiến nó trở thành kỹ năng bổ trợ hoàn hảo cho dù bạn chọn Python hay R. Mặc dù cú pháp cơ bản của SQL rất đơn giản, nhưng việc viết các truy vấn SQL nâng cao lại có thể phức tạp, đặc biệt khi xử lý các cơ sở dữ liệu lớn và phức tạp.

Tham khảo ngay khóa học SQL tại Starttrain

Microsoft Excel

Microsoft Excel là một công cụ phân tích dữ liệu kinh điển không cần giới thiệu nhiều. Mặc dù sự trỗi dậy của các công cụ linh hoạt và mạnh mẽ hơn, Excel vẫn là lựa chọn hàng đầu cho vô số tác vụ phân tích dữ liệu hàng ngày. Excel kết hợp các khả năng mạnh mẽ với giao diện người dùng thân thiện, trở thành công cụ hoàn hảo cho cả các nhà phân tích dày dạn kinh nghiệm lẫn người dùng ít chuyên môn kỹ thuật.

Thêm vào đó, Excel có sự tích hợp mượt mà với hệ sinh thái BI của Microsoft, bao gồm Power BI. Tuy nhiên, tính linh hoạt của Excel không bằng các ngôn ngữ như Python hay R, và một số thao tác phức tạp có thể không dễ dàng thực hiện. Dù vậy thì việc thành thạo Excel là một lựa chọn thông minh, vì phần lớn công việc của nhà phân tích dữ liệu vẫn liên quan đến việc xử lý các bảng tính Excel.

Phân tích dữ liệu nâng cao bằng Excel qua khóa học: Excel for Business Analytics

Power BI

Power BI là giải pháp phân tích kinh doanh (Business Intelligence – BI) dựa trên đám mây, cho phép người dùng kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, phân tích và trình bày kết quả thông qua các hình ảnh trực quan, báo cáo và dashboard. Power BI của Microsoft được Gartner Magic Quadrant xếp hạng là công cụ BI dẫn đầu ngành nhờ khả năng dễ dàng truy cập dữ liệu trên hầu hết mọi thiết bị, cả trong và ngoài tổ chức.

Các tính năng nổi bật bao gồm: kết nối trực tiếp với Excel và tích hợp dễ dàng với các sản phẩm Microsoft khác, khả năng nén dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu lớn, khả năng tùy chỉnh bằng R và Python và sử dụng Power Query để nhập, lọc và chuyển đổi dữ liệu.

Tuy nhiên, giống như Excel, Power BI đôi khi phải hy sinh tính linh hoạt để đổi lấy tính dễ tiếp cận, khiến một số thao tác khó thực hiện và chức năng bị giới hạn. Mặc dù vậy, Power BI là một trong những ứng cử viên hàng đầu mà mọi nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng nên thành thạo.

Tableau

Tableau là một trong những nền tảng trực quan hóa dữ liệu và Business Intelligence (BI) hàng đầu thế giới. Điểm mạnh lớn nhất của Tableau là tốc độ xử lý và khả năng tạo ra các hình ảnh trực quan (visualization) đẹp mắt, tương tác cao một cách nhanh chóng thông qua giao diện kéo thả trực quan. Tableau cho phép người dùng kết nối với hầu hết mọi loại nguồn dữ liệu. Công cụ này đặc biệt được ưa chuộng bởi các nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và các đội ngũ cần truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả và sáng tạo.

R

Tương tự như Python, R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, nhưng chuyên biệt hơn, tập trung chủ yếu vào thống kê tính toán và phân tích dữ liệu nâng cao. R sở hữu một bộ sưu tập khổng lồ các gói chuyên biệt dành cho mô hình thống kê, khai thác dữ liệu và trực quan hóa phức tạp. R là lựa chọn hàng đầu trong giới học thuật, nghiên cứu và các ngành yêu cầu phân tích thống kê sâu, chính xác. Mặc dù đường cong học tập có thể dốc hơn, R cung cấp khả năng kiểm soát tuyệt đối đối với quá trình phân tích và tạo mô hình.

SPSS

SPSS (nay thuộc sở hữu của IBM) là một gói phần mềm thống kê được thiết kế cho các nhà nghiên cứu và phân tích trong lĩnh vực khoa học xã hội, kinh doanh và y tế. SPSS nổi tiếng với giao diện thân thiện với người dùng và quy trình làm việc dễ thực hiện, ngay cả đối với các phân tích thống kê phức tạp như hồi quy, ANOVA, và phân tích nhân tố. Mặc dù không linh hoạt như R hay Python trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc, SPSS là công cụ đáng tin cậy cho việc phân tích dữ liệu dựa trên khảo sát và nghiên cứu thị trường.

Looker Studio

Looker Studio (trước đây là Google Data Studio) là một công cụ trực quan hóa và báo cáo miễn phí dựa trên đám mây từ Google. Công cụ này đặc biệt mạnh mẽ trong việc tích hợp mượt mà với các sản phẩm khác của Google như Google Analytics, Google Sheets, và Google Ads. Looker Studio cho phép người dùng dễ dàng xây dựng các dashboards tùy chỉnh, tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chia sẻ chúng một cách dễ dàng. Đây là lựa chọn tuyệt vời cho các nhà tiếp thị số và các doanh nghiệp nhỏ muốn trực quan hóa dữ liệu marketing và hiệu suất kinh doanh một cách nhanh chóng.

Kết luận

Đầu tư vào công cụ phân tích dữ liệu không chỉ là một lựa chọn mà là yêu cầu bắt buộc để tồn tại và phát triển trong môi trường kinh doanh hiện đại. Khả năng chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động được là yếu tố quyết định lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Từ các ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ như Python và SQL cho đến các công cụ BI trực quan như Power BI và Excel quen thuộc, mỗi công cụ đều đóng một vai trò quan trọng trong chu trình phân tích.

Hơn nữa, sự tích hợp của AI đang làm tăng tốc độ và độ chính xác của quá trình này lên một tầm cao mới. Bằng cách chọn lựa công cụ phù hợp, cân bằng giữa nhu cầu kinh doanh, khả năng mở rộng và độ dễ sử dụng, doanh nghiệp của bạn có thể khai thác tối đa sức mạnh của dữ liệu, mở đường cho sự đổi mới, tối ưu hóa quy trình và tăng trưởng bền vững.