Ở bài trước chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu qua một số công cụ xử lý, phân tích số liệu, song công việc của một chuyên gia dữ liệu không chỉ dừng lại ở những con số từ các báo cáo hàng nghìn trang. Tiếp tục ở phần này, INDA sẽ giới thiệu đến bạn một số công cụ giúp trực quan hóa những số liệu ấy để các nhà phân tích có một cái nhìn khái quát về dữ liệu từ đó đưa ra các quyết định trong kinh doanh.
Theo đánh giá mới nhất trong năm 2019 từ Gartner, các công cụ trực quan hóa dữ liệu BI được sử dụng nhiều nhất lần lượt là Power BI, Tableau và Google Data Studio. Với số lượng người dùng lớn, liệu công cụ nào trong số này sẽ là một lựa chọn hoàn hảo cho việc phân tích dữ liệu. Chúng ta hãy thử tìm hiểu khái quát về chúng thông qua bài viết này.
Mục lục
Nhóm công cụ trực quan hoá dữ liệu
Power BI
Microsoft Power BI mang đến cho người dùng một giao diện cực kì đơn giản và dễ sử dụng ngay cả đối với người chưa có kinh nghiệm. Công cụ này đưa các công cụ trực quan dữ liệu của Excel Pivot Table và Excel lên một tầm cao mới khi được trang bị khả năng tích hợp và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Đồng thời Power BI còn cung cấp tính năng chia sẻ và cho phép mọi người có thể làm việc cùng nhau để tạo nên những báo cáo hoàn chỉnh.
Việc cung cấp trên nhiều nền tảng tạo thuận lợi cho người dùng trong công việc cũng là một điểm cộng của phần mềm này. Hiện nay Power BI mang đến cho người dùng ba nền tảng chính:
- Power BI Desktop – Ứng dụng dành cho máy tính để bàn Windows
- Power BI Service – Phần mềm dưới dạng Dịch vụ trực tuyến
- Power BI Mobile Apps – Ứng dụng cho các thiết bị di động
Tuy nhiên Power BI vẫn có một số mặt hạn chế. Đầu tiên là vấn đề về quản lý, Power BI không hỗ trợ phân quyền đa cấp, không thể kiểm soát mức độ chi tiết của cấp độ cột được người dùng xem và không kiểm soát hoàn chỉnh quyền nhóm. Đồng thời, việc bị giới hạn nguồn truy cập dữ liệu không có khả năng kết nối với cơ sở dữ liệu Hadoop hay cần thiết lập để triển khai On-Premise cũng là một hạn chế so với đối thủ cạnh tranh. Cuối cùng, Power PI có khả năng xử lý dữ liệu chưa tốt cho phiên bản miễn phí: Bản miễn phí bị giới hạn lượng dữ liệu có thể xử lý. Khi đã đạt dung lượng 2GB, bạn phải nâng cấp lên bản trả phí để giảm thời gian xử lý.
Tableau
Tương tự Power BI, Tableau cũng là một công cụ xuất sắc trong lĩnh vực BI. Với khả năng của mình, Tableau mang đến cho người dùng một cái nhìn trực quan về cơ sở dữ liệu thông qua hình ảnh, biểu đồ từ đó tạo ra các báo cáo chi tiết. Điểm mạnh của Tableau so với các đối thủ cạnh tranh là khả năng khai thác các dữ liệu mà không giới hạn nguồn cũng như dung lượng dữ liệu, nhờ việc hoạt động dựa trên cấu trúc cột, vì vậy nó có thể xử lý hàng triệu dòng dữ liệu. Đồng thời, Tableau mang đến một hiệu suất làm việc khổng lồ gần như không giới hạn nên đã và đang trở thành sự lựa chọn hoàn hảo dành các chuyên gia dữ liệu hàng đầu.
Xét về khả năng thiết lập, Tableau cũng mang đến cho người dùng khả năng phân tích và chia sẻ các dữ liệu thông qua các nền tảng:
- Tableau Desktop – Giúp phân tích, trực quan hóa dữ liệu
- Tableau Prep – Giúp làm sạch, kết nối các nguồn dữ liệu
- Tableau Server – Giúp quản lý, phân quyền dữ liệu
Google Data Studio
Nếu hai công cụ nêu trên đều là các phần mềm trả phí thì Google Data Studio mang đến cho người dùng một công cụ tạo Dashboard và trực quan hóa dữ liệu miễn phí. Đồng thời, khả năng tích hợp tự động với hệ sinh thái của Google như Google Analytics, Google Ads và Google BigQuery cũng là một lợi thế của ứng dụng này. Tuy không có khả năng trực quan hóa với nhiều tính năng và các tác vụ phức tạp như Power BI hay Tableau nhưng đây sẽ là ứng dụng rất phù hợp nếu bạn muốn phân tích nguồn dữ liệu và tương tác với các ứng dụng trong hệ sinh thái của Google.
Trên đây là một số kiến thức cơ bản về các công cụ BI tùy vào mục đích cũng như nhu cầu thì bạn có thể lựa chọn ứng dụng phù hợp cho mình. Và đây cũng là phần kết cho series công cụ cho Data Analysis, INDA hy vọng series này sẽ mang lại cho bạn những kiến thức tổng quát nhất về các công cụ trong ngành Data cũng như là bước đệm trong con đường trở thành chuyên gia dữ liệu hàng đầu.
>>>Đọc thêm:
Những công cụ Data Analyst sử dụng (Phần 1)
KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
LỘ TRÌNH THĂNG TIẾN CỦA MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYST)
Nguồn: Internet