Nhà phân tích dữ liệu viết báo cáo phân tích "hữu ích" như thế nào?

Nhiều nhà phân tích dữ liệu sẽ rơi vào bẫy thu thập dữ liệu liên tục, nhưng những dữ liệu này có thể không được sử dụng hoặc thậm chí không có tác dụng gì. Chúng ta nên ứng phó thế nào với tình huống này? Tác giả tóm tắt các ý tưởng về cách viết báo cáo phân tích "hữu ích", hy vọng sẽ hữu ích cho bạn.

Lời nói đầu

Nhiều nhà phân tích dữ liệu sẽ bị cuốn vào nhu cầu thu thập dữ liệu vô tận của phía doanh nghiệp, có thể là việc thu thập dữ liệu tạm thời không có tác dụng và chỉ để xem xét; cũng sẽ có nhu cầu báo cáo vô tận, nhưng các báo cáo đầu ra có khả năng bị loại bỏ sau khi xem một lần.

Vào thời điểm này, nhà phân tích dữ liệu rơi vào trạng thái tự nghi ngờ. Làm sao tôi, một nhà phân tích dữ liệu, có thể thực hiện những công việc thu thập dữ liệu lặp đi lặp lại và "vô giá trị" này mỗi ngày? Tôi chỉ là công cụ thu thập dữ liệu cho mục đích kinh doanh. Hơn nữa, các nhà lãnh đạo và đối tác kinh doanh của bạn sẽ cảm thấy rằng bạn không tạo ra bất kỳ giá trị kinh doanh nào và không làm tốt công việc của mình, mặc dù bạn làm thêm giờ mỗi ngày để đáp ứng nhu cầu vô tận của các đối tác kinh doanh.

Vậy làm sao để phá vỡ thế bế tắc lúc này? Bạn có thể thử viết báo cáo phân tích dữ liệu về doanh nghiệp, chỉ ra một số vấn đề trong doanh nghiệp và đưa ra các đề xuất tối ưu hóa, đồng thời làm mọi cách có thể để thực hiện các đề xuất của mình để có thể thực sự cải thiện doanh nghiệp.

Khi đó, phía doanh nghiệp sẽ hiểu được năng lực của bạn và bạn có thể thương lượng với họ về việc họ muốn bạn dành thời gian vào việc truy xuất dữ liệu vô nghĩa hay tiến hành phân tích dữ liệu có giá trị. Chỉ cần đối tác kinh doanh không phải là kẻ ngốc thì chắc chắn sẽ đưa ra phán đoán đúng đắn. Bằng cách này, bạn sẽ dần dần có tiếng nói và có thể làm được nhiều hơn những gì bạn muốn làm. Vậy làm thế nào để viết một báo cáo phân tích dữ liệu có giá trị? Vui lòng xem phần giới thiệu sau.

01 Chức năng báo cáo phân tích

Một báo cáo phân tích dữ liệu tốt có thể giải đáp được lý do tại sao người đọc báo cáo lại gặp phải vấn đề đó. Chúng ta hãy phân tích vai trò này. Đối tượng tham dự sẽ bao gồm sinh viên ngành kinh doanh, lãnh đạo doanh nghiệp và thậm chí cả ban quản lý công ty. Những người này gặp phải nhiều vấn đề khác nhau trong công việc hàng ngày. Bạn cần sàng lọc ra những vấn đề có giá trị trong số những vấn đề này và phân tích lý do đằng sau chúng.

Nói chung, những câu hỏi của sinh viên kinh doanh bình thường có thể bị bỏ qua trực tiếp. Mặc dù điều này nghe có vẻ hơi phân biệt đối xử, nhưng vì góc nhìn và thông tin đầu vào của họ có hạn nên họ hiếm khi tìm thấy những vấn đề có giá trị đáng để phân tích. Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn thường phải phục vụ các nhóm doanh nghiệp có cấp bậc cao hơn bạn nhiều lần.

Một điểm nữa cần nói thêm là tại sao mục đích của báo cáo phân tích dữ liệu không phải là xác định những điểm tốt trong doanh nghiệp và quảng bá chúng? Bởi vì không phải đến lượt bạn khám phá những điểm mà phía doanh nghiệp đã làm tốt, vì chúng đã được báo cáo đến nhiều nơi khác nhau và đã cố gắng hết sức để triển khai ở những nơi khác có thể áp dụng. Chỉ khi họ gặp vấn đề mà họ không thể tự giải quyết thì bạn mới có thể đưa ra ý kiến ​​và hướng dẫn họ cách tạo ra bước đột phá. Nếu không, làm sao họ có thể để bạn dạy họ cách làm việc? Đây là bản chất của con người. Bạn sẽ dần quen với điều này nếu bạn dành nhiều thời gian ở nơi làm việc hơn.

02 Lựa chọn chủ đề

Có nhiều vấn đề trong kinh doanh hàng ngày và không phải vấn đề nào cũng đáng được phân tích sâu sắc. Điều này đòi hỏi bạn phải có óc kinh doanh nhạy bén. Tất nhiên, việc đưa ra phán đoán này sẽ rất khó khăn và đòi hỏi bạn phải hiểu rõ ngành và logic hoạt động kinh doanh của công ty.

Sau đây là một phương pháp đánh giá đơn giản và thô sơ, đó là cấp độ công việc càng cao thì càng có nhiều vấn đề làm phiền mọi người cần được phân tích sâu, vì năng lượng của họ có hạn, họ sẽ chỉ nghĩ đến các mô-đun kinh doanh mà họ quan tâm, do đó gây ra vấn đề. Nhìn chung, cấp độ công việc càng cao thì thông tin họ có càng nhiều và khả năng của họ càng mạnh, tương đương với việc tự nhiên giúp bạn tạo ra bộ lọc tương đối chính xác.

Một vấn đề nữa là liệu có nguồn lực và giải pháp nào có thể giải quyết được vấn đề này về mặt lý thuyết hay không. Ví dụ, nếu bạn không thể giải quyết các vấn đề do thay đổi chính sách gây ra, bạn chỉ có thể thụ động chấp nhận chúng thay vì cố gắng phân tích và giải quyết vấn đề. Bạn cần tìm ra những vấn đề mà nguồn lực của bạn có thể giải quyết và phân tích chúng. Sau khi chọn được chủ đề có ý nghĩa, bạn có thể sử dụng mọi kỹ năng của mình để phân tích chủ đề đó.

03 Kết luận

Điều quan trọng nhất của báo cáo phân tích dữ liệu là phải có kết luận và thể hiện quan điểm của bạn. Tuy nhiên, nội dung chỉ số XXX tăng 10% theo tháng không phải là kết luận mà chỉ là một sự thật. Bạn phải đưa ra kết quả chỉ báo dữ liệu tương ứng phản ánh tốt nhất đề xuất phân tích của bạn, ý nghĩa kinh doanh đằng sau kết quả dữ liệu của chỉ báo này và đưa ra các đề xuất khả thi của bạn.

Tất nhiên, điều này rất khó thực hiện và thường là rào cản lớn trong việc xác định liệu một nhà phân tích dữ liệu có thể phát triển thành nhà phân tích cấp cao thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh hay không.

Điều này phản ánh khả năng toàn diện của một nhà phân tích dữ liệu. Bạn không chỉ phải hiểu về dữ liệu mà còn cả hoạt động, sản phẩm, tiếp thị, nghiên cứu sản xuất và các vị trí kinh doanh khác. Chỉ khi đó chúng ta mới có thể khám phá ra các vấn đề kinh doanh ẩn sau dữ liệu và đưa ra kế hoạch tối ưu hóa hợp lý dựa trên tình hình thực tế của công ty.

Chỉ có kết luận như vậy mới có thể là báo cáo phân tích dữ liệu hoàn chỉnh, có thể mang lại sự trợ giúp thực sự cho doanh nghiệp và đạt được bước đầu tiên trong quá trình tăng trưởng dựa trên dữ liệu. Bạn cần hiểu được sự khác biệt giữa bạn và phía doanh nghiệp, cũng như những gì bạn có thể làm mà họ không thể làm để chứng minh giá trị của mình.

04 Nội dung

4.1 Kiểu chữ

Bạn nên viết báo cáo phân tích dữ liệu theo dạng chung-cụ thể-chung. Mặc dù điều này ngược lại với quy trình phân tích của bạn, nhiều nhà phân tích chỉ viết ra quy trình phân tích của họ và nghĩ rằng đó là báo cáo phân tích dữ liệu. Trên thực tế, kiểu bố trí này rất tệ.

Bạn phải sử dụng định dạng chung-cụ thể-chung. Phần mở đầu của báo cáo nên là phần kết luận thật hấp dẫn để thu hút mọi người đọc tiếp. Đối tượng của bạn đều là các doanh nhân cấp cao, đặc biệt là ban quản lý, những người có rất ít thời gian. Nếu bạn không thể khơi dậy sự hứng thú của họ ngay từ đầu báo cáo, rất có thể họ sẽ bỏ qua báo cáo ngay. Điều này sẽ gây bất lợi rất lớn cho bạn. Ít nhất là bạn sẽ không thể có được các nguồn lực tương ứng. Tệ nhất, ấn tượng của họ về bạn sẽ trở nên tệ hơn và họ sẽ nghĩ rằng bạn đang thực hiện một cuộc nghiên cứu vô nghĩa.

Khi đó, tổng điểm sẽ rất phù hợp với thói quen đọc của hầu hết mọi người. Tôi tin rằng khi bạn còn đi học, giáo viên của bạn cũng sẽ yêu cầu bạn viết bài luận theo dạng tổng điểm, điều này sẽ giúp bạn có nhiều khả năng đạt điểm cao hơn. Bản chất của điều này là như nhau.

4.2 Định dạng hiển thị dữ liệu

Nếu bạn có thể sử dụng biểu đồ thay vì bảng để trình bày dữ liệu, bạn nên chọn biểu đồ phù hợp và tránh sử dụng quá nhiều màu sắc, điều này sẽ ảnh hưởng đến nhận thức thị giác. Ở đây tôi gợi ý bạn nên học ngôn ngữ thiết kế biểu đồ trên nền tảng AntV. Nó đưa ra rất nhiều bản tóm tắt có hệ thống về thiết kế biểu đồ. Đây là thành quả tích lũy nhiều năm của Ant Group và vẫn còn nhiều điều cần học hỏi. Bạn nên tìm hiểu sâu hơn để trải nghiệm tính thẩm mỹ của thiết kế.

Ngoài ra, nếu có thể sử dụng các chỉ số tóm tắt thì không cần các chỉ số chi tiết và không nên hiển thị quá nhiều dữ liệu chi tiết trong báo cáo. Độ dài của báo cáo bị giới hạn và người đọc không cần phải hiểu đầy đủ quá trình tính toán của bạn. Bạn cần chứng minh chuyên môn về dữ liệu của mình ở nơi khác để họ tin tưởng vào dữ liệu của bạn.

Phân tích dữ liệu đòi hỏi một chuỗi đầy đủ, do đó không chỉ các chỉ số kết quả cần được hiển thị mà cả các chỉ số quy trình cốt lõi cũng vậy.

4.3 Logic

Logic phân tích của bạn phải là một vòng lặp khép kín chặt chẽ. Lập luận của báo cáo phân tích dữ liệu rất rõ ràng và tốt hơn là nên ngắn gọn thay vì dài dòng. Lập luận của bạn rõ ràng và hợp lý, và bạn đưa ra kết luận thông qua lý luận logic chặt chẽ, thay vì đưa ra nhiều phỏng đoán tự cho là đúng. Theo cách này, kết luận của báo cáo phân tích sẽ có giá trị và mọi người sẽ đồng ý với kết luận của bạn.

05 Hạ cánh

Nhiều nhà phân tích dữ liệu hiểu lầm rằng công việc của họ đã kết thúc sau khi viết báo cáo phân tích và bất kể điều gì xảy ra tiếp theo cũng không liên quan đến họ.

Một nhà phân tích dữ liệu thực thụ là người có thể thúc đẩy việc thực hiện các đề xuất kinh doanh của bạn. Việc triển khai một dự án rất khó khăn, nhưng chính điều này có thể phản ánh giá trị của bạn và cũng là khả năng cạnh tranh cốt lõi của một nhà phân tích dữ liệu.

Công nghệ thay đổi từng ngày và bạn sẽ không bao giờ có thể cạnh tranh được với những người đến sau về mặt này vì ngưỡng học tập ở đây cực kỳ thấp. Chỉ có khả năng cơ bản này mới là hào nước mà bạn cần xây dựng.

Bạn nên triển khai báo cáo phân tích dữ liệu của mình như thế nào? Đầu tiên, bạn cần xây dựng lòng tin vào khả năng làm việc của mình trong công việc hàng ngày, chẳng hạn như thu thập dữ liệu chính xác, thiết kế báo cáo dễ sử dụng, v.v., để tạo được làn sóng thiện chí đầu tiên. Ngoài ra, bạn cần chứng minh tầm quan trọng của báo cáo phân tích với lãnh đạo và lãnh đạo bộ phận kinh doanh. Trong thế giới người lớn, tất cả chỉ là về sở thích. Nói cách khác, họ có thể nhận được lợi ích gì khi triển khai báo cáo phân tích này? Đầu tiên, hãy thuyết phục lãnh đạo của bạn chấp thuận và yêu cầu họ giúp bạn thuyết phục bộ phận kinh doanh cải thiện các chỉ số kinh doanh cốt lõi. Khi bạn đạt được thỏa thuận với người đứng đầu bộ phận kinh doanh, mọi việc sẽ trở nên dễ dàng hơn.

Tiếp theo, bạn cần triển khai những đề xuất của mình cùng với đối tác kinh doanh mà bạn đang hợp tác. Việc đối tác kinh doanh có hợp tác với bạn hay không phụ thuộc vào sở thích của họ. Họ được lợi ích gì khi làm như vậy? Các nhà lãnh đạo ăn thịt và luôn có súp để uống. Bạn cần phải ghi nhận công lao của bên kia một cách thích hợp để dự án có thể thực sự được triển khai. Nếu không, ngay cả khi người lãnh đạo của bên kia đồng ý với thời hạn này, vẫn sẽ rất khó khăn nếu bên kia gây ra một số trở ngại trong quá trình thực hiện.

Sau tất cả những nỗ lực làm việc chăm chỉ, cuối cùng bạn đã hoàn thành báo cáo phân tích. Khi đó, giá trị thực sự sẽ được tạo ra và tăng trưởng dựa trên dữ liệu sẽ đạt được theo đúng nghĩa đen.

06 Cuối cùng

Báo cáo phân tích dữ liệu là biểu hiện tốt nhất về khả năng phân tích dữ liệu toàn diện của một người. Bạn phải từ chối những yêu cầu không hợp lệ từ phía doanh nghiệp và dành nhiều thời gian hơn cho những việc có ý nghĩa. Điều này sẽ làm tăng cảm giác hoàn thành công việc của bạn. Phía doanh nghiệp cũng sẽ ngày càng tin tưởng và dựa vào bạn nhiều hơn. Việc thỏa mãn mọi nhu cầu của họ không bao giờ là điều họ thực sự mong muốn, và họ sẽ không trân trọng lòng tốt của bạn. Thay vào đó, bạn sẽ dần dần trở thành “anh em họ”, từ đó rơi vào một vòng luẩn quẩn.

Tôi hy vọng mọi người có thể học được điều gì đó sau khi đọc bài viết này. Tôi cũng hy vọng mọi người có thể tiến xa hơn nữa trên con đường phân tích dữ liệu và tối đa hóa giá trị của bản thân!

Tác giả: A Kun, thành viên của "Liên minh người sáng tạo dữ liệu".