Ad Hoc Analysis

Trong lĩnh vực business intelligence (BI) hiện đại, Ad Hoc Analysis có nghĩa là những phân tích đặc biệt được thiết kế dựa trên những yêu cầu đặc biệt và chuyên biệt. 

Ví dụ: doanh nghiệp cần so sánh nhanh giữa chi phí quảng cáo tìm kiếm của Google và chi phí quảng cáo trên Facebook để xác định chi tiêu tuần trước. Ad Hoc Analysis có thể thực hiện yêu cầu này. Người ta có thể tạo một dashboard bao gồm các biểu đồ trực quan chi phí theo thời gian và người dùng có thể xem và tương tác với dashboard một cách toàn diện. 

Ad Hoc Analysis phù hợp để trả lời một câu hỏi nhanh và tức thời, sau đó bạn có thể sẽ tái sử dụng được những biểu đồ của Ad Hoc vào một dashboard lớn hơn, nhưng nhìn chung thì Ad Hoc vẫn có ý nghĩa nhất ở thì hiện tại :D 

Điều quan trọng là Ad Hoc không phải là thứ chỉ có số ít người làm được, mọi người cần phải hiểu vai trò của Ad Hoc Analysis và cách chúng giúp ta đạt được thành tựu. 

Ad Hoc Analysis là cốt lõi của Data-Driven Culture

Ad Hoc Analysis chính là sự linh hoạt và bất chợt của những bản báo cáo BI truyền thống - đặc trưng bởi sự phức tạp cả về thời gian và kỹ thuật. Quá trình tạo, cập nhật, chia sẻ,... báo cáo đòi hỏi rất nhiều công sức. Do đó một báo cáo BI hoàn chỉnh chỉ được dùng khi trả lời các câu hỏi quan trọng nhất, mang tính quyết định và định hướng lâu dài của doanh nghiệp. Trong khi đó, Ad Hoc Analysis là một câu trả lời cụ thể cho một câu hỏi cụ thể không kém, mang tính tạm thời và được áp dụng trong thời gian ngắn hạn, mang lại tính quyết định và hành động tức thời. Khả năng phân tích Ad Hoc yêu cầu kiến thức sâu sắc về cách tổ chức dữ liệu trong công ty và cách sử dụng các công cụ phù hợp với cấu trúc này. 

4 bước Ad Hoc Analysis cao cấp dành cho bạn khi dùng self-service BI tool

1. Connect Data Source/ Kết nối các nguồn dữ liệu

Nguyên tắc đơn giản: tất cả các dữ liệu bạn cần nên được kết nối với nền tảng BI của bạn. Bạn có thể làm bước này ở lần đầu cài đặt nền tảng BI chứ không phải làm mọi lúc. Lợi ích của việc kết nồi các nguồn dữ liệu là bạn sẽ dễ dàng tìm thấy dữ liệu bạn cần cũng như so sánh với các bộ dữ liệu khác. Điều này phù hợp với bản chất tự nhiên của Ad Hoc Analysis là phân tích nhanh chóng và kịp thời chứ không phải mò mẫm đi tìm các dữ liệu ở các nguồn khác nhau.

Khám phá dữ liệu - Data Exploration yêu cầu kiến thức cả bên trong và ngoài SQL. Điểm khó này làm cho Ad Hoc Analysis không đảm bảo được tính tức thời để có câu trả lời sớm nhất có thể, vì vậy việc tự mình khám phá dữ liệu là cần thiết khi thực hành Ad Hoc Analysis.

Khi đã khám phá dữ liệu và tìm được những thông tin cần thiết, phần vui mới đến: trực quan hóa. Đôi khi trực quan sẽ chỉ đơn giản, nhưng đôi khi bạn sẽ cần biểu đồ đầy đủ. Tất cả phụ thuộc đối tượng nghe của bạn và nhiệm vụ của bạn

Ad Hoc Analysis nhanh và có thể hơi lộn xộn một chút, nhưng điều đó vẫn ổn. Đừng tốn thời gian cố làm hoàn hảo những biểu đồ, mục tiêu của bạn là xác định câu trả lời và truyền đạt một cách nhanh chóng.

Bước cuối cùng có thể hơi mơ hồ, nhưng quan trọng. Càng làm Ad Hoc Analysis, bạn càng làm nó tốt hơn. Điều này cũng vô cùng hiểu nhiên. Sau quá trình làm Ad Hoc, bạn sẽ phát triển được kỹ năng rất quan trọng, đó là kiến thức về dữ liệu. Đây hiện là một trong những năng lực cốt lõi của nhiều cư dân thời đại dữ liệu khi biết cách tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định đúng đắn. Kỹ năng này sẽ được phát triển tốt nhất qua thực hành, nên thực hành Ad Hoc có thể giúp xây dựng và kiểm tra kiến thức về dữ liệu theo một cách vô cùng thực tế.