CÁCH PHÂN TÍCH SỐ LIỆU KINH DOANH 2023 ), PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KINH DOANH

Khi chuỗi gi&#x
E1; trị bảo hiểm ng&#x
E0;y c&#x
E0;ng được kết nối kỹ thuật số mạnh mẽ, c&#x
E1;c c&#x
F4;ng ty trong ng&#x
E0;nh cần hiểu r&#x
F5; nhu cầu của kh&#x
E1;ch h&#x
E0;ng v&#x
E0; th&#x
ED;ch ứng với những đổi mới để đạt được lợi thế cạnh tranh tr&#x
EA;n thị trường…

Ba c&#x
E1;ch ph&#x
E2;n t&#x
ED;ch dữ liệu sẽ chuyển đổi ng&#x
E0;nh bảo hiểm v&#x
E0;o năm 2023

Trong một báo cáo gần đây, Gartner đã chỉ ra rằng "cải thiện trải nghiệm của khách hàng và hoạt động xuất sắc... là động lực của phần lớn các sáng kiến số hóa bảo hiểm vào năm 2023". Chính vì vậy, để thực hiện hiệu quả các chiến lược kinh doanh, các công ty bảo hiểm cần tìm cách biến dữ liệu thành đề xuất có giá trị và đảm bảo các hệ thống phân tích làm việc với tốc độ nhanh hơn và chính xác hơn.

Bạn đang xem: Cách phân tích số liệu kinh doanh 2023

VIỄN THÔNG: BIÊN GIỚI ĐẶC BIỆT CẦN THIẾT CHO BẢO HIỂM Ô TÔ

Viễn thông liên quan đến việc sử dụng công nghệ để giám sát, thu thập và truyền dữ liệu từ các đối tượng hoặc địa điểm. Đối với các phương tiện, viễn thông có tạo điều kiện quan trọng trong trao đổi dữ liệu về phương tiện và người lái xe. Hiệp hội các công ty bảo hiểm của Mỹ dự đoán rằng việc sử dụng viễn thông có thể tăng 20% trong 5 năm tới tại quốc gia này.

Theo Mike Jackowsk, chuyên gia có hơn 25 năm kinh nghiệm trong ngành bảo hiểm, viễn thông có thể giúp các công ty bảo hiểm hiểu chính xác hơn về những sự cố do người lái xe gây ra thông qua các thiết bị thông minh được nhúng trong hệ sinh thái ô tô chẳng hạn như điện thoại thông minh hoặc cảm biến Io
T. Chẳng hạn như hệ thống hỗ trợ người lái nâng cao (ADAS) và các giải pháp điều hướng trong xe sẽ ghi lại dữ liệu về tốc độ, kiểu phanh và thói quen lái xe. Điều này có thể vẽ ra một bức tranh toàn diện hơn về hành vi của người lái và giúp các công ty bảo hiểm xác định các tùy chọn bảo hiểm phù hợp.

Ngoài ra, viễn thông có thể cho phép các công ty bảo hiểm dự đoán chính xác những sự cố có thể xảy ra để khuyến khích khách hàng sở hữu bảo hiểm nhằm đảm bảo an toàn. Vì vậy, có thể nói, việc sử dụng dữ liệu và viễn thông có thể giúp các công ty bảo hiểm đưa ra mức giá cạnh tranh và trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

BẢO HIỂM NHÚNG: GẶP GỠ KHÁCH HÀNG Ở BẤT CỨ ĐÂU

Đã qua thời mà khách hàng phải đến trực tiếp đại lý bảo hiểm hoặc chờ đợi hàng giờ để được biết thông tin về chính sách. Khi chuyển đổi số ngày càng tăng tốc ở mọi lĩnh vực, người tiêu dùng không còn bị giới hạn trong các kênh tương tác truyền thống với đại lý bảo hiểm mà dễ dàng tương tác thông qua các công cụ kỹ thuật số vào trải nghiệm của mình, nhất là với các chính sách hoặc phạm vi bảo hiểm có chi phí và rủi ro thấp.

Một báo cáo của Bain & Company lưu ý rằng trong thập kỷ qua, người tiêu dùng thường hoan nghênh cơ hội tìm kiếm và mua sắm các sản phẩm bảo hiểm trên nền tảng kỹ thuật số. Hơn nữa, dữ liệu được thu thập từ các kênh kỹ thuật số có thể giúp các công ty bảo hiểm cung cấp phạm vi bảo hiểm tốt hơn, phù hợp hơn trong hành trình mua hàng của khách hàng nhằm cải thiện trải nghiệm tổng thể và tăng sự hài lòng của khách hàng hơn.

HỆ THỐNG VỆ TINH KHÔNG GIAN: THAY ĐỔI NHẬN THỨC VỀ NHỮNG ĐÁNH GIÁ RỦI RO TRONG P&C

Thông thường, các hãng vận chuyển sẽ cần tiến hành khảo sát địa lý tại các vùng và các rủi ro trong quá trình vận chuyển để xác định các nguy cơ phát sinh nhằm xây dựng quy trình yêu cầu bồi thường hoặc chính sách bảo hiểm. Tuy nhiên, giờ đây, tận dụng các công nghệ như vệ tinh, máy bay không người lái, cảm biến và máy ảnh, các công ty bảo hiểm có thể xác định toàn diện các rủi ro mà một chủ hợp đồng cụ thể có thể gặp phải.

Ví dụ, dữ liệu hình ảnh từ hệ thống vệ tinh không gian có thể cho phép các công ty bảo hiểm đánh giá khả năng xảy ra các thảm họa tự nhiên như lũ lụt, cháy rừng và bão. Mặt khác, dữ liệu không gian có thể giúp các công ty bảo hiểm đánh giá rủi ro liên quan đến một vị trí cụ thể, chẳng hạn như mô hình giao thông và các mối nguy môi trường. Kết hợp với nhau, những dữ liệu này cho phép các công ty bảo hiểm thông báo chính sách giá chính xác hơn và cung cấp phạm vi bảo hiểm phù hợp hơn.

Nhìn chung, hệ thống vệ tinh không gian cung cấp cho các công ty bảo hiểm dữ liệu có giá trị để giải thích và hiểu biết những rủi ro mới để điều chỉnh các gói bảo hiểm. Bên cạnh đó, khách hàng cũng được hưởng lợi từ việc cập nhật thông tin theo thời gian thực từ nhà cung cấp dịch vụ, giúp việc liên lạc trở nên minh bạch và hiệu quả hơn, điều này có thể cải thiện sự hài lòng của khách hàng về lâu dài.

Xem thêm: Top 12+ cách làm điện thoại android chạy nhanh hơn chỉ trong vài giây

Mặc dù không chịu nhiều tác động của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy, nhưng các công ty trong lĩnh vực bảo hiểm có thể tận dụng các giải pháp công nghệ đám mây cho hoạt động kinh doanh cốt lõi của mình. Bên cạnh đó, các công ty cũng cần tận dụng các giải pháp kỹ thuật số để xây dựng mối quan hệ chặt chẽ hơn với khách hàng, tạo vòng phản hồi đồng thời sử dụng dữ liệu người dùng để phát triển các sản phẩm và dịch vụ kinh doanh giá trị. Bằng cách thúc đẩy các mối quan hệ đối tác trong hệ sinh thái, không chỉ là giữa các công ty bảo hiểm hay công ty bảo hiểm với khách hàng, các đơn vị cũng nên hợp tác với các nhà mạng để tận dụng dữ liệu nhằm phục vụ khách hàng theo những cách mới và sáng tạo hơn.

Từ khoá: Chuyển đổi ng&#x
E0;nh bảo hiểm
K&#x
ED;nh l&#x
FA;p c&#x
F4;ng nghệTech Connect
Vneconomy

Nếu như bạn vừa mới tìm hiểu về ngành data analysis (Phân tích dữ liệu), và đang băn khoăn không biết nên lựa chọn công cụ phù hợp nào để hỗ trợ cho công việc BA của mình, BAC sẽ thống kê top 5 công cụ hữu ích nhất trong năm 2023 này nhé!

Cùng với sự phát triển không ngừng của công nghệ và khối luợng dữ liệu, các nhu cầu về việc sử dụng thành thạo các công cụ kỹ thuật số hỗ trợ cho công việc phân tích dữ liệu cũng ngày một tăng lên. Có không ít các bạn trẻ, đặc biệt là những người vừa mới bắt đầu tìm hiểu về ngành Data Analysis (Phân tích dữ liệu), đang băn khoăn không biết nên tìm hiểu và bắt đầu với công cụ phân tích dữ liệu nào. Vậy nên, BAC sẽ thống kê top 5 công cụ hữu ích mà các nhà phân tích dữ liệu thường hay sử dụng trong năm 2023 này nhé!

Trong bài viết này, BAC sẽ liệt kê top các công cụ phân tích dữ liệu dựa trên đánh giá của Forbes, cũng như mô tả các tính năng đặc trưng và các ưu, nhược điểm của từng công cụ đó giúp cho người đọc có thể hiểu và lựa chọn cho mình một công cụ phù hợp.

Trước hết, hãy cùng tìm hiểu thế nào là công cụ phân tích dữ liệu và tại sao chúng ta lại cần chúng nhé!

1. Công cụ phân tích dữ liệu là gì?

“Công cụ phân tích dữ liệu” là tập hợp các phần mềm hay ứng dụng được dùng để phân tích và thống kê các thuật toán dữ liệu giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định về phân bổ các nguồn lực và chi phí một cách hợp lý.Các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định về việc phân bổ nguồn lực, hay định giá sản phẩm/ dịch vụ của họ một cách hợp lý hơn dựa trên các chỉ số và dữ liệu đã được phân tích. Ngoài ra, việc phân tích dữ liệu còn có thể giúp các doanh nghiệp xác định xu hướng và hiểu rõ được hành vi tiêu dùng của khách hàng.

2. Các công cụ & phần mềm phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2023

2.1. Microsoft Power BI - Dành cho Trực Quan Hoá Dữ Liệu

Nếu như bạn đang tìm kiếm một công cụ có thể giúp cho bạn biểu diễn các dữ liệu, quy trình dưới các dạng biểu đồ hay dashboards (bảng điều khiển kỹ thuật) thì Power BI sẽ là một công cụ vô cùng hữu ích. Công cụ này sẽ giúp bạn thống kê các chỉ số và xây dựng các báo cáo một cách dễ dàng và tiện lợi.

Bởi vì đây là phần mềm được phát triển bởi Microsoft, nên các câu lệnh và cách sử dụng của chúng khá giống với Excel. Người dùng còn có thể truy cập chúng thông qua website hay smartphone (điện thoại thông minh) và chia sẻ các bản báo cáo đó với bất kì ai một cách tiện lợi và nhanh chóng. Ngoài ra, Power BI còn có các ưu điểm khác như:

Không tính phí dịch vụ và sản phẩm
Luôn có sẵn và cập nhật liên tục các bản mẫu báo cáo, biểu đồ, dashboard…Có tích hợp với ngôn ngữ lập trình R và Python
Tự động hoá cập nhật dữ liệu theo lịch trình đã lập

Dù Power BI có cung cấp cho người tiêu dùng một phiên bản miễn phí, nhưng khả năng xử lý dữ liệu sẽ bị hạn chế nếu như bạn không nâng cấp lên các phiên bản tính phí. Ngoài ra, bạn cũng sẽ gặp nhiều khó khăn nếu như bạn xử lý quá nhiều dữ liệu cùng một lúc. Power BI cũng không sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình khác ngoài “R” và “Python”.

2.2. Tableau -Dành cho Business Intelligence (BI)

Tableau là một phần mềm phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực Business Intelligence - BI (Hệ thống ứng dụng công nghệ, phần mềm thông minh vào hoạt động phân tích kinh doanh). Nó là một trong những phần mềm cơ bản, dễ sử dụng giúp cho người dùng có thể hiểu rõ các dữ liệu thông qua việc xuất các dữ liệu từ các chủ đề, lĩnh vực khác nhau thành các biểu đồ tương tác, dashboard, các bản đồ,... Tableau là một trong những công cụ trực quan hoá dữ liệu miễn phí tốt nhất trên thị trường hiện nay. Đặc biệt, với Einstein Discovery AI, Tableau càng trở thành một công cụ đắc lực trong data analysis. Trái với Power BI, Tableau có thể xử lý một khối lượng lớn dữ liệu và có thể kết nối với nhiều ngôn ngữ lập trình khác như “C++, Java,...”.Mặc dù vậy, Tableau vẫn có một số yếu điểm như:

Không thể tự động hoá cập nhật các báo cáo theo lịch
Hay xây dựng các phép tính phức tạp

2.3. Qlik Sense - Dành cho Machine Learning

Tương tự như Power BI và Tableau, Qlik Sense cũng là một sản phẩm dùng để trực quan hóa dữ liệu cho phép bạn tạo ra các hình ảnh trực quan và biểu đồ tương tác một cách linh hoạt nhằm giúp bạn đưa ra các quyết định chính xác. Qlik Sense hoạt động dựa trên nền tàng Machine Learning (máy học) giúp người dùng hiểu và sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn. Nó cung cấp các khả năng mở rộng, bao gồm các phân tích và nghiên cứu chi tiết do AI tạo ra, tự động tạo và chuẩn bị dữ liệu.Qlik Sense có thể xử lý và liên kết một khối lượng lớn các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Một trong những lợi thế đặc biệt khác của Qlik Sense là môi trường điện toán đám mây kết hợp (Hybrid Cloud) - hỗ trợ kết hợp giữa đám mây công cộng (Public Cloud), đám mây riêng (Private Cloud) và các phần mềm lưu trữ tại chỗ (on-premise sites). Cho dù hoạt động trên đám mây, thông qua Saa
S hay “phần mềm lưu trữ tại chỗ”, các chức năng trí tuệ nhân tạo (AI) của Qlik Sense có thể thực hiện các phép tính và dự đoán trước những tác vụ mà tổ chức của bạn sẽ thực hiện.

Việc cài đặt phần mềm Qlik Sense khá phức tạp và khó khăn. Để cài đặt Qlik Sense mới trên thiết bị của bạn, bạn phải cài đặt máy chủ từ phiên bản trước trên cùng một thiết bị.

2.4. Looker - Dành cho Data Exploration (Khám Phá Dữ Liệu)

Looker là một công cụ/ phần mềm kinh doanh thông minh (BI) lý tưởng cung cấp các dữ liệu có giá trị và các phân tích chuyên sâu giúp cho các công ty có cái nhìn tổng thể về khách hàng của họ. Bởi vì Looker hoạt động dựa trên nền tảng Google Cloud nên nó có thể tích hợp với các công cụ khác một cách dễ dàng và khai thác triệt để ngôn ngữ SQL.Looker cũng có một API (Giao Diện Lập Trình Ứng Dụng) mạnh mẽ cho phép bạn xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh dựa trên dữ liệu mà nó cung cấp. Bởi vì nó hỗ trợ nhiều phương ngữ SQL, bạn có thể tránh được các lỗi như “cơ sở dữ liệu bị khoá”(database lock-in) và có thể tiếp tục duy trì môi trường dữ liệu đa đám mây (multi-cloud).

Một số mặt hạn chế khi sử dụng phần mềm Looker là:

Không có phiên bản miễn phí
Một số bản báo cáo cần nhiều thời gian để tải lên và xử lýViệc tự học sẽ khá khó khăn và cần phải có sự hướng dẫn từ chuyên gia, giảng viên giàu kinh nghiệm

2.5. Klipfolio - Dành cho Instant Metrics (Khám Phá Dữ Liệu)

Klipfolio là phần mềm hữu ích nhất trong việc phân tích các số liệu tức thì và xác thực các quyết định kinh doanh do nó cho phép người dùng tập hợp tất cả các chỉ số/ dữ liệu lại với nhau cùng một chỗ. Người dùng có thể triệt để sử dụng trình tạo mô hình dữ liệu để nhập và chỉnh sửa dữ liệu, sau đó biểu diễn dữ liệu theo cách họ muốn.Power
Metrics là một trong những công cụ theo dõi lịch sử dữ liệu để người dùng có thể dễ dàng so sánh các khoảng thời gian và khám phá các “xu hướng lịch sử”(historical trends). Phần mềm phân tích dữ liệu này rất dễ sử dụng và không yêu cầu bất kỳ kiến thức về mã hóa nào.Một số khó khăn mà người dùng gặp phải sau khi sử dụng phần mềm này như:

Các tài liệu hướng dẫn và hỗ trợ đôi khi sẽ không được cập nhật lên phiên bản mới nhất
Các cài đặt trong API (Giao Diện Lập Trình Ứng Dụng) bị hạn chế

Những “xếp hạng phần mềm phân tích dữ liệu tốt nhất” của Forbes được đánh giá dựa trên nhiều yếu tố như phần mềm tích hợp, giá cả, tính khả dụng của API và các tính năng dành riêng cho doanh nghiệp nhỏ. Các tính năng hỗ trợ người tiêu dùng như khả năng sử dụng, tính linh hoạt của từng phần mềm và trải nghiệm thực tế của khách hàng cũng đã được so sánh.Như vậy, trong bài viết này, chúng ta đã tìm ra được 5 công cụ & phần mềm phổ biến nhất trong năm 2023 này là: (1) Microsoft Power BI, (2) Tableau, (3) Qlik Sense, (4) Looker, và (5) Klipfolio. Mỗi một công cụ & phần mềm đều sẽ có các tính năng, công dụng, ưu và nhược điểm riêng. Tuỳ thuộc vào mục đích sử dụng mà chúng ta có thể lựa chọn một công cụ & phần mềm phù hợp với bản thân.Nếu như bạn đã tìm ra cho mình một công cụ phù hợp để phục vụ cho công việc data analysis của mình, bạn có thể tìm đến các khoá đào tạo chuyên sâu để có thể nắm bắt các kiến thức đó một cách hiệu quả nhất nhé! BAC hiện đang cung cấp các khoá đào tạo về “Power BI”, “Tableau”, “SQL” và các khoá học liên quan đến ngành BA. Nếu các bạn quan tâm thì hãy truy cập vào website “bacs.vn” để biết thêm chi tiết nhé!