Tin nội bộ
Mỗi ngày doanh nghiệp tạo ra rất nhiều dữ liệu: đơn hàng, công việc, chấm công, chi phí, khách hàng… Tuy nhiên, dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được phân tích và chuyển thành thông tin hỗ trợ ra quyết định. Hai khái niệm thường được nhắc đến trong quá trình này là khám phá dữ liệu và khai thác dữ liệu.
Khám phá dữ liệu (data exploration) là bước tìm hiểu ban đầu để nắm được bức tranh tổng quan: dữ liệu có những gì, chất lượng ra sao, phân bố thế nào và có điểm bất thường nào cần chú ý.
Khai thác dữ liệu (data mining) là bước đi sâu tìm ra quy luật ẩn trong dữ liệu bằng các phương pháp thống kê hoặc thuật toán, ví dụ tìm nhóm khách hàng có hành vi giống nhau hay dự báo xu hướng.
Thứ tự thực hiện: khám phá dữ liệu đi trước, khai thác dữ liệu đi sau.
Kết quả: khám phá dữ liệu cho ra hiểu biết tổng quan và câu hỏi; khai thác dữ liệu cho ra quy luật, mô hình và dự báo.
Người thực hiện: khám phá dữ liệu phù hợp với cả nhà quản lý; khai thác dữ liệu thường cần chuyên viên phân tích.
Dù khám phá hay khai thác, điều kiện tiên quyết là dữ liệu phải tập trung, đầy đủ và cập nhật. Khi dữ liệu nằm rải rác trên nhiều tệp Excel và công cụ khác nhau, mọi phân tích đều tốn thời gian và dễ sai lệch. Việc quản lý hoạt động trên một hệ thống thống nhất như EcoSys giúp dữ liệu được ghi nhận ngay từ quy trình làm việc hằng ngày, sẵn sàng cho các báo cáo và phân tích chuyên sâu.
Chia sẻ bài viết
Quản lý thời gian hiệu quả không nằm ở việc làm nhiều hơn, mà ở việc biết rõ điều gì thực sự quan trọng. Sáu câu hỏi đơn giản dưới đây giúp bạn và đội ngũ sắp xếp lại một ngày làm việc gọn gàng, tập trung hơn.
Một cuộc cách mạng quan trọng đang diễn ra khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) liên tục cho thấy khả năng bắt kịp và thậm chí vượt trội so với tài năng của con người trong nhiều lĩnh vực, trong đó có tài chính ngân hàng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận dữ liệu: từ việc chờ báo cáo cuối kỳ sang đặt câu hỏi và nhận câu trả lời gần như tức thì. Đâu là những thay đổi quan trọng nhất?
