Phân Tích Dữ Liệu Đa Nền Tảng Và Đa Kết Nối (Multi-Platform And Multiconnected Data Analytics)

HỆ THỐNG BÁO CÁO CHUYÊN SÂUĐÁNH GIÁ CHÍNH XÁC HOẠT ĐỘNG KINH DOANH

Sự khác biệt chính giữa BI và Data Analytics

Nhiều người sẽ nhầm tưởng BI cũng giống Data Analytics cũng bởi cả 2 đều là biến dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa. Câu hỏi đặt ra là: BI thật sự khác biệt với Data Analytics ở điềm nào? Tại sao doanh nghiệp cần BI và doanh nghiệp như thế nào sẽ phù hợp triển khai BI. Câu trả lời hoàn toàn nằm trong bài viết này. Trước hết, chúng ta cần phân biệt được BI và DA.

Mục đích – Ý nghĩa

Chức năng

Ứng dụng

Đối với cơ cấu tổ chức

Như bạn có thể thấy, các công cụ BI hiện đại đều được trang bị với các lựa chọn để phân tích dữ liệu và nó còn tùy thuộc vào các doanh nghiệp để đưa ra lựa chọn đúng đắn nhất dựa trên tình trạng của chính doanh nghiệp đó.

Tại sao Business Intelligence lại quan trọng đối với doanh nghiệp

Trí tuệ kinh doanh có thể giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách hiển thị dữ liệu hiện tại và lịch sử trong bối cảnh kinh doanh của họ. Các nhà phân tích có thể tận dụng BI để cung cấp các điểm chuẩn về hiệu suất và đối thủ cạnh tranh để giúp tổ chức hoạt động trơn tru và hiệu quả hơn. Các nhà phân tích cũng có thể dễ dàng phát hiện xu hướng thị trường để tăng doanh số bán hàng hoặc doanh thu. Được sử dụng hiệu quả, dữ liệu phù hợp có thể giúp ích cho mọi việc, từ việc tuân thủ đến nỗ lực tuyển dụng.

Một số cách mà trí tuệ kinh doanh có thể giúp các công ty đưa ra quyết định thông minh hơn, dựa trên dữ liệu:

Quy trìnhthực hiệnBusiness Intelligence bao gồm

Trong vài năm qua, trí tuệ kinh doanh đã phát triển để bao gồm nhiều quy trình và hoạt động hơn để giúp cải thiện hiệu suất.

Ai sẽ sử dụng hệ thống BI này

Những người hưởng được nhiều lợi ích nhất từ các công nghệ BI bao gồm:

Không chỉ vậy, lý do mà các công nghệ BI nên được phổ biến trong nhiều doanh nghiệp là:

4 thành phần chính của BI

#1. Data sources (nguồn dữ liệu)

CRM, dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo (Facebook, Google, Ad networks), Google Analytics, ERP, payment gateway…

Tùy thuộc vào việc bạn cần phân tích gì, bạn sẽ lựa chọn những nguồn dữ liệu phù hợp để tích hợp vào.

Tôi thường phân loại nguồn dữ liệu ra 3 nhóm chính:

Tất nhiên việc phân chia này là do kinh nghiệm cá nhân, các bạn có thể phân chia theo cách nào mình thấy phù hợp.

Điều này là cần thiết vì bạn không thể khơi khơi quẩy ngay trong database của CRM, lỗi nhẹ thì quá tải hệ thống CRM, nặng thì đi tù. Hãy coi bước này giống như bạn copy database của CRM ra 1 chỗ khác để nghiên cứu.

Đối với dữ liệu doanh thu

Nguồn chính thường vẫn là từ CRM. CRM ngày nay thường ở dạng web-based, tức là có 1 website để bạn vào thao tác, và đằng sau nó có 1 database (let’s say My
SQL). Công việc của chúng ta lúc này sẽ là ETL các dữ liệu từ database này về data warehouse của chúng ta.

Dữ liệu chi phí

Dữ liệu chi phí thường đến từ các hoạt động quảng cáo. Trong giới hạn bài này tôi chỉ nói đến các ads platform phổ biến ví dụ Facebook, Google. Để lôi được dữ liệu từ các platform này ra, phần mềm ETL của chúng ta cần kết nối được với API của Facebook, Google và họ có API để làm công việc đó tại đây:

Facebook for developers, Ad
Words API

Không cần bị ngợp nếu bạn đọc không hiểu gì, 1 phần mềm ETL phù hợp có thể làm thay bạn kha khá công việc rồi.

Nguồn dữ liệu hành vi

Nguồn dữ liệu hành vi thì đa dạng hơn, từ log của CRM (với hành vi của sales), issue logs (CSKH), system log (đối với phần mềm, app), Google analytics, appsflyer, mixpanel (đối với hành vi của users, visitors)

#2. ETL

Cái này là 1 phần mềm có tác dụng Extract (trích xuất), Transform (biến đổi) và Load (đẩy) dữ liệu vào database

Có thể nói ETL là trái tim của data warehouse vì nó đảm bảo cho cả hệ thống vận hành trơn tru và chính xác. Vậy nên quyết định sử dụng ETL nào khá là quan trọng

ETL tôi chia làm 2 loại.

Loại 1

Để xử lý các dữ liệu nội bộ (từ CRM, logs ra database thô, từ database thô trộn tung tóe ra database tinh). Loại ETL này chủ yếu cần kết nối với các DBMS của công ty (My
SQL, Postgre
SQL, Mongo
DB, Bigquery, SQL server…), nhiều options để xử lý dữ liệu (có sẵn template xử lý, SQL, Javascript, Java, Python,…)

Hiện nay trên thị trường đang nổi nhất 2 bọn miễn phí, open source là Talend DI và Pentaho DI (của Hitachi Vantara). Theo đánh giá của cộng đồng và trải nghiệm của cá nhân tôi thì Pentaho DI dễ dùng và nhanh hơn Talend DI.

Loại 2

Để kéo dữ liệu từ các nguồn dữ liệu giao tiếp bằng API ví dụ như Facebook, Google. Loại ETL này cần maintain khá nhiều và yêu cầu hiểu biết sâu về API của bên cung cấp.

Do đó tốt nhất là nên tìm một dịch vụ ETL trả phí để người ta làm hộ mình phần này. Mấy cái tên nổi trên thị trường là Stitch Data, Aloma (Google mới mua lại), Panoply, Blendo, Fortran… Các dịch vụ này đều có dùng thử miễn phí, tôi khuyến khích các bạn nên thử hết 1 lượt và cân đối về tính năng với giá trước khi quyết định.

Ngoài ra ở Việt Nam bạn có thể bắt đầu sử dụng bản dùng thử Tool A1 Analytics do team dev A1 Digihub thực hiện. Đây là một công cụ giúp hợp nhất dữ liệu từ Google, Facebook, nhiều kênh truyền thông ở Việt Nam trên một Data Warehouse để visualization dựa trên phương thức giao tiếp API. Để hiểu rõ hơn bạn có thể xem hình bên dưới

Nếu bạn có 1 team dev xịn hoặc khối lượng dữ liệu của bạn kéo về quá lớn (1 tỷ bản ghi/tháng hoặc nhiều hơn) thì có thể cân nhắc đến 1 giải pháp ETL khác là Singer.io

Đây là bản open source của Stitch Data phát triển. Bạn có thể tự host nó và dùng để kết nối như Stitch (tất nhiên là với giao diện dòng lệnh). Singer.io còn phát triển 1 phiên bản miễn phí khác có giao diện đồ họa là Knots. Tuy nhiên tôi đã từng thử code có sẵn của Knots và nó không còn hỗ trợ Facebook Ads. Nếu muốn quẩy thì bạn sẽ phải tự upgrade.

#3. Database

Thông thường, các hệ thống data warehouse sẽ dùng relational database management systems (RDBMS) để làm database. Nghe RDBMS có vẻ hơi xa lạ, nhưng thực ra nó rất gần gũi vì chắc các bạn đều biết My
SQL (database của Word
Press và nhiều web frameworks khác).

Với data warehouse, người ta có những lựa chọn khác như Postgre
SQL (miễn phí, open source), Oracle Database, IBM DB2 (cho các dự án siêu to khổng lồ), hoặc những hybrid storage systems như Google Bigquery, Amazon Redshift.

Bạn có thể tưởng tượng nó giống như những file excel có các trường dữ liệu được chia thành cột (field), và thay vì lưu trong máy tính của bạn thì nó được lưu trong máy chủ.

Cá nhân tôi ưa thích dùng Postgre
SQL cho các dự án tự quản lý database và Google Bigquery cho các dự án lớn nhưng lại hạn chế về tài nguyên con người và khách hàng không ngại đặt database trên Google Cloud.

#4. Dashboards/Visualization Tools

Cái này thì còn đa dạng hơn rất nhiều

Đường đi của dữ liệu sẽ như sau: Nguồn dữ liệu -> ETL dữ liệu -> đẩy vào databases thô (nơi lưu dữ liệu thô) -> ETL lần 2 -> databases đã xử lý -> Dashboard.

Các phần mềm và hệ thống của BI

Có rất nhiều công cụ được sử dụng trong BI, một số danh mục và tính năng quan trọng trong các công cụ này:

Trong các công cụ này, trực quan trực quan hóa và tạo dashboard là hai tính năng phổ biến nhất, chúng giúp người dùng có thể tổng hợp các dữ liệu một các nhanh chóng và dễ dàng.

Các công cụ BI phổ biến nhất hiện nay

Tableau: Nền tảng tự phân tích cung cấp khả năng trực quan dữ liệu và có thể tích hợp với các nguồn dữ liệu khác nhau, kể cả Microsoft Azure SQL Data Warehouse và Excel.

Splunk: Nền tảng phân tích này có thể cung cấp các tính năng BI và phân tích dữ liệu cấp doanh nghiệp.

ALteryx: Công cụ này có thể có nhiều công dụng từ phân tích nhiều nguồn dữ liệu đến đơn giản hóa quy trình làm việc, cũng như cung cấp insight về BI.

Qlik: Có khả năng trực quan hóa dữ liệu, BI và phân tích, cung cấp nền tảng BI quy mô lớn

Google Data Studio: Một công cụ nằm trong hệ sinh thái của Analytics.

Hiểu về BI Dashboard Dashboard

BI Dashboard – Dashboard theo dõi kinh doanh là một công cụ quản lý dữ liệu thông qua hình thức trực quan hóa dữ liệu. KPIs được hiển thị trong các BI Dashboard sinh động và trực quan bằng các biểu đồ đa dạng để người sử dụng có thể nhìn thấu được insights từ số liệu.

Các Dashboard trực quan đều được sử dụng công nghệ để cấu trúc thành các biểu đồ hoàn chỉnh và số liệu được cập nhật realtime. Các biểu đồ trong Dashboard được cấu thành từ sự kết hợp giữa các trường (dimension) và chỉ số (metric) tương thích với nhau để phục vụ cho từng ngành hàng, nhu cầu của từng doanh nghiệp.

Mục đích sử dụng BI Dashboard

Mục đích chính của BI Dashboard là để hỗ trợ chủ doanh nghiệp, cấp quản lý trong việc ra quyết định nhờ vào việc thu thập, chắc lọc, phân tích dữ liệu và trực quan dữ liệu mang ý nghĩa đối với hoạt động sales và marketing. Đây cũng là mục đích chính của công cụ A1 Analytics đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong việc quản lý và report dữ liệu sales, marketing.

Nhóm lợi ích chính của BI Dashboard

Nhìn rõ xu hướng tăng trưởng: BI Dashboard giúp báo hiệu các xu hướng tăng trưởng tích cực và cảnh báo với các xu hướng tiêu cực thể hiện sự chậm chạp của hoạt động kinh doanh.

Gia tăng hiệu quả: hiệu quả của các quyết định trong kinh doanh đến từ việc quan sát số liệu trực quan một cách chính xác và có tính realtime

Dashboard phục vụ người dùng: người dùng không cần kiến thức về IT vẫn có thể sử dụng và đọc hiểu dashboard một cách dễ dàng. Ngoài ra, các dashboard cũng cung cấp tính năng chia sẻ trong nội bộ công ty, khách hàng,… theo ý muốn của người sử dụng.

Tự do và linh hoạt: số liệu trực quan trên các dashboard có tính realtime 24/7 hỗ trợ người dùng truy cập đa thiết bị và ở mọi địa điểm.

Hướng dẫn sử dụng BI Dashboard hiệu quả nhất

Yêu cầu report giúp phân ra các loại report như sau: report cho bộ phận marketing, tài chính, quản lí, … Tuy nhiên, bạn cần đặt một vài câu hỏi quan trọng để xác định yêu cầu report một cách rõ ràng.

Tại sao cần report và report dành cho ai xem? Gợi ý trả lời câu hỏi này bằng cách liệt kê các bên liên quan cũng như những người ra quyết định và người dùng cuối cùng report. Khi đó, bạn sẽ xác định được đối tượng mục tiêu sẽ xem report là ai.

Vì thế, bạn sẽ biết được những gì sẽ đặt vào dashboard cho report với các thông tin phù hợp để mang đến giá trị cho đối tượng mục tiêu sử dụng.

Ví dụ, mẫu dashboard dưới đây để report hiệu quả quảng cáo của kênh Google Ads về hiệu quả của các từ khóa đang chạy. Đối tượng xem dashboard là cấp nhân viên thực thi chạy quảng cáo.

Thiết kế của dashboard phải đảm bảo tính giao tiếp và truyền tải được insight từ dữ liệu được trực quan trong dashboard. Khoảng cách giữa các biểu đồ với nhau không chỉ giúp dữ liệu dễ nhìn mà còn giúp tạo nên tính giao tiếp của dữ liệu.

Các chỉ số và các trường có tính liên quan với nhau nên được trực quan thành các biểu đồ và nhóm gần với nhau.

Các chỉ số và các trường có tính so sánh được nên được trực quan thành các biểu đồ và nhóm lại gần với nhau.

Marketing KPI Dashboard

Các mẫu Dashboard về Marketing tiêu biểu trên công cụ A1 Analytics:

Báo cáo tổng quan hiệu quả các chiến dịch Facebook Ads – Trải nghiệm miễn phí ngay

Một số mẫu báo cáo Marketing khác trên A1 Analytics:

Sales KPI Dashboard

Các mẫu báo cáo Sales dành cho các sàn thương mại điện tử trên A1 Analytics

Bạn còn có thể tham khảo thêm các mẫu báo cáo dành cho Sale khác như:

Sử dụng các Dashboard được cấu hình sẵn là một giải pháp hiệu quả trong việc tiết giảm nguồn lực làm report và hạn chế sai sót trong cập nhật dữ liệu thủ công.

Trong kỉ nguyên số, các giải pháp liên quan đến dữ liệu cần được ứng dụng công nghệ tự động và có tính realtime để khai thác hết giá trị từ dữ liệu và cạnh tranh bền vững trước sự thích nghi cao của đối thủ.

Nếu bạn đang quan tâm về điều này, bạn hãy dùng thử miễn phí kho template report các kênh quảng cáo Google, Facebook tại link này: Công cụ A1 Analytics

Ví dụ về những doanh nghiệp Việt Nam áp dụng BI thành công

Chia sẻ thực tế từ anh Nguyễn Tùng Giang – Nguyên Chief Growth Officer (A1 chúng em cảm ơn anh rất nhiều)

“Data là thước đo giá trị của Doanh nghiệp”

“Data là tài sản quý nhất của Doanh nghiệp”

Những cái này chắc các bạn đã nghe quá nhiều rồi. Nhưng tóm lại thì Data giúp gì cho công việc kinh doanh của tôi ?

Câu hỏi tưởng chừng đơn giản nhưng theo kinh nghiệm triển khai cho nhiều DN, nếu không đặt câu hỏi này thì gần như đều dừng chân giữa đường hoặc làm không đến nơi. Để cho anh em chút động lực tôi kể vài câu chuyện thực tế cho anh em nghe xem có đồng cảm không nhé

Câu chuyện 1

2014 khi mảng mỹ phẩm của DN tôi và cộng sự kinh doanh thuận lợi, đỉnh điểm doanh số bán lẻ 1 ngày 1 tỷ 2. Và như 1 con ngựa non háu đá chúng tôi chỉ tập trung vào việc đẩy marketing sale làm sao cho bán được nhiều đơn hàng nhất có thể, khách hàng sử dụng ra sao, có quay lại mua tiếp không thì mặc – I don’t care.

– Lúc đó bán cho 1250 khách hàng tổng doanh số chỉ có 572 triệu, trong đó đơn lẻ thì chiếm 87% đơn combo chỉ có 13% và gần như tỷ lệ khách hàng cũ quay trở lại chỉ có 7%. Giá trị của một khách hàng đó đối với DN là 484.000₫, giá trị của một khách hàng đối với nhân viên sale chỉ là 4846₫ ( không bằng 1/10 ly Trà Sữa.)

Và đến một ngày khi doanh số chúng tôi sụt giảm vì thương hiệu bắt đầu giảm dần độ nóng trên thị trường, chỉ có một thứ cứ tăng duy nhất là chi phí nhân sự hệ thống.Đó là động lực để chúng tôi quyết định dừng lại 1 nhịp, nhìn toàn cảnh và xây hệ thống CRM vào DN của mình, với hy vọng vượt dậy DN.

Như vậy xây dựng hệ thống và ra những cải tiến tổng giá trị một khách hàng của chúng tôi trong vòng 1 năm trị giá tới 2 tỷ. Giá trị trung bình của một khách hàng với doanh nghiệp lên tới 1 triệu 6.

#1 Khi sâu sát cùng với anh em Sale trong từng đơn hàng bán ra, chúng tôi phát hiện có nhiều sale upsell rất hiệu quả, đơn mụn luôn bán được sữa rữa mặt đi kèm.

Nên quy trình kịch bản của chúng tôi bắt buộc và ra chỉ tiêu cho sale khi bán sản phẩm trị mụn bắt buộc phải bán thêm sữa rửa mặt, điều đó là giúp chúng tôi tăng giá trị trung bình đơn đơn từ 425000₫ lên 700.000₫

#2 Sau đó phân tích sâu hơn về chu kỳ sử dụng sản phẩm, Ví dụ như mụn thường chu kỳ sử dụng là 30 ngày ngày, và nếu chủ động gọi cho khách hàng trước khi họ xài hết thì tỉ lệ Upsell tăng đáng kểÁp dụng crm chúng tôi cho hệ thống báo tự động cho Sale ngày khách hàng sắp hết hạn sử dụng, hãy gọi điện và chăm sóc ngay nhé.

KHÔNG CHỈ GIA TĂNG DOANH SỐ VÀ SỰ TRUNG THÀNH CỦA khách hàng mà điều ý nghĩa hơn với tôi đó là : Tăng THÁI ĐỘ – HIỆU SUẤT công việc và lòng TRUNG THÀNH của nhân sự sale:

Trước đây nhân viên sale nhìn khách hàng chỉ trị giá bằng 4846₫ tức là bằng 1 /10 ly trà sữa. Sau đó tôi cho sale hiểu rằng cùng với 1.250 khách hàng tổng hoa hồng các bạn nhận được không chỉ là là 6 triệu mà lên tới 21 triệu và những khách hàng đó sẽ giới thiệu thêm thêm nhiều khách hàng cho các bạn. Kết quả là n sale Chăm sóc khách hàng ngày càng nhiệt tình chu đáo

Bản theo dõi “huyền thoại” của Nguyễn Tùng Giang – nhìn rất lộn xộn nhưng đáng giá tiền tỉ

Câu chuyện 2

2019 tại chuỗi 8 spa tôi đang làm giám đốc tăng trưởng, có một số quyết định đã giúp chúng tôi loại bỏ 50% khách hàng lạnh, tăng được gần 30% khách hàng đặt lịch

Nếu ngay từ lúc đầu phát triển doanh nghiệp chúng tôi tập trung vào những vấn đề trên, thì có lẽ đã không xảy ra những câu chuyện như tụt giảm doanh số, khách hàng bỏ đi. Theo ước tính tôi đã bỏ rơi gần 50.000 đã chi trên 1 triệu 2 ở DN chúng tôi.Đó là lý do tôi khuyên các bạn trước khi bắt đầu Xây dựng hệ thống phân tích số liệu marketing và sale.

HÃY ACTION NGAY ĐI ANH EM À,mà ACTION từ đâu ?

Là Chủ DN hoặc quản lý, chúng ta muốn những Báo cáo đẹp mượt mà như thế này cơ . Có thể nhìn được dễ dàng trên Mobile, nắm bắt thông tin nhanh chóng và nói được những điều thật sự quan trọng

Có bao giờ bạn ngồi xuống vài ghi ra cụ thể những câu hỏi mà mình luôn phải “đau đáu” không ? Như thế này :

1. Doanh thu , lợi nhuận của bạn đến từ mặt hàng nào, đang tăng giảm bao nhiêu % từng ngày/tuần/tháng/quý/năm

2. Lãi ròng trên từng sản phẩm hoặc cửa hàng là bao nhiêu sau khi trừ đi tất cả mọi chi phí (kể cả lương chủ)

3. Tỉ lệ % của từng loại chi phí: giá vốn, marketing, sale, giao nhận – bóc tách tỉ lệ này ra cho từng loại sản phẩm, từng cửa hàng, từng team, chia theo ngày/tháng/quý

4. Chi phí để có 1 khách là bao nhiêu (Ca
C); giá trị vòng đời của khách (LTV) là bao nhiêu. Tần suất mua hàng và giá trị trung bình từng đơn hàng

5. Tỉ lệ chốt của từng sale? Tốc độ và hiệu suất làm việc của Sale?

6. Hiệu quả của Marketing: reach, view, traffic, lead, qualified lead, deal… Google hay Facebook đang đem lại hiệu quả tốt hơn. CPL trên từng kênh là bao nhiêu? Đang tăng hay giảm? Nếu tăng thêm 20% ngân sách cho Ads thì liệu doanh số có tăng 20% ?

7. Các chỉ số nào đang tốt và các chỉ số nào đáng báo động? Hay đợi chuyện xảy ra rồi mới vỡ lẽ…

Mình gặp rất nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, có đến 90% các bạn rất mù mờ về câu trả lời. Hoặc sẽ biết 1 cách chung chung rằng đang lời bao nhiêu, hoặc nhớ đơn giản là bỏ 1 triệu tiền ads thu về 30 triệu doanh số

Khi thuận lợi thì ko sao. Đến lúc gặp khó thì ko biết khó ở đâu để gỡ. Hoặc dễ quyết định theo cảm tính, và đỡ ko kịp. Hoặc nghe lời nhân viên rồi đến lúc mới ra đã lầm tin em. Thực ra việc này ko khó. Anh em nào đọc phần trên của Nguyễn Tùng Giang nhiều rồi cũng đoán cách giải. Đó là bắt tay vào làm ngay. Bằng Excel/ Google sheet đều được.

1. Thiết lập ra các chỉ số cần đo lường

2. Tổ chức lại hết các file dữ liệu nhằm trả lời được các chỉ số mong muốn

3. Tạo ra quy trình hướng dẫn nhân viên cách nhập liệu và có cách kiểm tra

4. Tốt hơn là dùng các tool kết nối số tự động vì con người luôn có sai sót. Thêm nữa là ai cũng ngán phải nhập số mỗi ngày

5. Tạo các bản báo cáo trực quan, có ý nghĩa và cập nhật

6. Xây dựng thói quen đọc số và làm việc dựa trên số liệu. Ko phát biểu theo kiểu: em nghĩ, em tưởng, em đoán

Tuy vậy chắc hẳn ai cũng cảm thấy khá nhức não với những file kiểu như thế này. Đặc biệt mỗi khi phát sinh thêm SKU, thêm nhân viên, thêm nhu cầu thì số liệu & công thức càng trở nên rối rắm

Là Chủ DN hoặc quản lý, chúng ta muốn những Báo cáo đẹp mượt mà như thế này cơ . Có thể nhìn được dễ dàng trên Mobile, nắm bắt thông tin nhanh chóng và nói được những điều thật sự quan trọng

Nếu được ngồi cafe và mân mê với những báo cáo thế này trên tay, bạn có thích không. Nếu câu trả lời là YES thì liên hệ A1 Digihub ngay. Có team Data xịn và đồ chơi đầy đủ phục vụ anh em nhé!Rất nhiều cty lớn như Grab, Topica, The coffee house …đã áp dụng thành công. Và tiếp theo sẽ là bạn ?

Kết luận,

So sánh Power BI Premium với Power BI Pro Power BI Premium Per User (preview)
Power BI Premium là một giải pháp phân tích dữ liệu mạnh mẽ và cao cấp của Microsoft, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các tổ chức với quy mô lớn và yêu cầu cao về trực quan hóa dữ liệu. Trong bài viết này, chuyenbentre.edu.vn sẽ khám phá sâu hơn về Power BI Premium, tập trung vào vai trò, tính năng, khả năng, và các kịch bản kinh doanh mà nó phục vụ tốt nhất.  

Định nghĩa về Power BI Premium

Power BI Premium là một phiên bản cao cấp của nền tảng Business Intelligence (BI) của Microsoft, được thiết kế để cung cấp các tính năng mở rộng và hiệu suất cao hơn so với các phiên bản tiêu chuẩn của Power BI. Nó cung cấp cho người dùng và tổ chức khả năng truy cập và chia sẻ thông tin dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và mạnh mẽ. 

Power BI Premium có những tính năng gì?

Chúng ta có thể sử dụng Power BI Premium cùng các tính năng để mở rộng quy mô ứng dụng và triển khai Power BI lớn hơn trong công ty. Power BI Premium cho phép nhiều người dùng hơn và tận dụng tối đa về năng suất và khả năng phản hồi, cảnh báo của Power BI.

Ví dụ: đối với Power BI Premium, tất cả người dùng trong công ty của bạn có thể truy cập các khả năng sau:

Bài viết này giới thiệu các tính năng chính trong Power BI Premium. Khi cần thiết, các liên kết đến các bài báo bổ sung với thông tin chi tiết hơn được cung cấp. Để biết thêm thông tin về Power BI Pro và Power BI Premium, hãy xem phần so sánh các tính năng của Power BI pricing.

Power BI Premium Generation 2 (preview)

Gần đây, Power BI Premium đã phát hành phiên bản mới là Power BI Premium Generation 2, thường được gọi là Premium Gen2. Đây là phiên bản cho người dùng đăng ký Premium sử dụng thử các tính năng. Bạn có thể chọn sử dụng phiên bản Premium ban đầu hoặc chuyển sang sử dụng Premium Gen2. Chúng ta chỉ có thể sử dụng một trong 2 loại Premium.

Premium Gen2 cung cấp các bản cập nhật và trải nghiệm cải tiến sau:

Sử dụng Premium Gen2

Để sử dụng Premium Gen2, chúng ta cần theo những bước sau đây:

Hình ảnh sau đây hiển thị cách kích hoạt Premium Gen2.

Những hạn chế cần biết về Premium Gen2

Các giới hạn đã biết sau đây hiện đang áp dụng cho Premium Gen2:

Subscriptions và licensing

Power BI Premium là gói đăng ký thuộc Microsoft 365 cung cấp đối tượng thuê có sẵn trong hai dòng SKU (Stock-Keeping Unit):

So sánh Power BI Premium với Power BI Pro  

Power BI Premium và Power BI Pro là hai phiên bản của công cụ Power BI của Microsoft, nhưng có những khác biệt quan trọng về tính năng và giá cả. Dưới đây là một so sánh giữa Power BI Premium và Power BI Pro: 

Giá cả 

Quyền hạn và tính năng 

Hiệu suất và quản lý 

Ai là người có thể đăng kí Power BI Premium?

Đăng ký Power BI Premium do quản trị viên mua trong trung tâm Microsoft 365. Cụ thể, Global administrators hoặc Billing Administrators mới có thể mua được SKUs. Khi mua, người dùng sẽ nhận được một số v-core tương ứng để gắn cho các dung lượng, được gọi là v-core pooling. Ví dụ: khi mua P3 SKU thì nó sẽ cung cấp cho người dùng 32 V-cores.

Power BI Premium Per User (preview)

Power BI Premium Per User cho phép các tổ chức bản quyền sử dụng các tính năng Premium trên cơ sở mỗi người dùng. Premium Per User (PPU) bao gồm tất cả các license của Power BI Pro và thêm các tính năng như báo cáo được phân trang. AI và các tính năng khác chỉ dành cho người đăng ký Premium. Premium Per User hiện chỉ có ở chế độ preview. Để biết thêm thông tin về Premium cho mỗi người dùng, bao gồm so sánh tính năng và thông tin khác về bản phát hành xem trước của nó, hãy xem bài viết Power BI Premium Per User FAQ (preview)

Khả năng dự trữ

Đối với Power BI Premium, chúng ta sẽ nhận được dung lượng riêng. Ngược lại với dung lượng dùng chung trong đó bao gồm quá trình xử lý phân tích dữ liệu chạy trên các computational resources được chia sẻ với các khách hàng thì đối với dung lượng riêng này chỉ dành cho tổ chức sử dụng một cách riêng biệt nhất. Nó được biệt lập với computational resources riêng, cung cấp hiệu suất đáng tin cậy và nhất quán cho nội dung được lưu trữ. Lưu ý rằng việc xử lý các loại nội dung Power BI sau được lưu trữ ở dung lượng dùng chung chứ không phải dung lượng dự trữ của bạn:

Không gian làm việc (Workspaces) nằm trong dung lượng dự trữ. Mỗi người dùng Power BI có một không gian làm việc cá nhân được gọi là My Workspace. Nó được còn được biết đến là workspaces có thể được tạo để cho phép cộng tác với người khác. Workspaces bao gồm cả không gian làm việc cá nhân, được tạo trong shared capacity. Khi bạn có Premium capacities, cả Không gian làm việc của tôi và không gian làm việc đều có thể được gán cho Premium capacities.

Capacity nodes

Như được mô tả trong phần Subscriptions và licensing, có hai dòng Power BI Premium SKU: EM và P. Tất cả các SKU Power BI Premium đều có sẵn dưới dạng các capacity nodes, mỗi dòng đại diện cho một số nguồn bao gồm bộ processor, memory, and storage. Ngoài các nguồn trên, mỗi SKU có giới hạn hoạt động về số lượng kết nối Direct
Query và Live Connection mỗi giây và số lần làm mới mô hình song song.

Quá trình xử lý đạt được nhờ một số lõi V-cores, được chia đều giữa phần phụ trợ và giao diện người dùng.

V-cores phụ trợ (Backend V-Cores) chịu trách nhiệm về chức năng cốt lõi của Power BI, bao gồm xử lý truy vấn, quản lý bộ nhớ cache, chạy các service của R, làm mới mô hình và hiển thị báo cáo và hình ảnh phía máy chủ. Backend V-cores được chỉ định một lượng bộ nhớ cố định chủ yếu được sử dụng để lưu trữ các mô hình, còn được gọi là bộ dữ liệu hoạt động (active datasets)

V-core giao diện (Frontend V-cores) người dùng chịu trách nhiệm về dịch vụ web, dashboard và quản lý tài liệu báo cáo, quản lý quyền truy cập, kế hoạch, APIs và nói chung là mọi thứ liên quan đến trải nghiệm người dùng.

Xem thêm: Cách dụng xà phòng trị mụn lưng for back medicated soap nhật

Storage được đặt thành 100 TB cho mỗi capacity node.

Các nguồn lực và giới hạn của mỗi Premium SKU (và một SKU có kích thước tương đương) được mô tả trong bảng sau:

Tổng kết 

Tong bài viết này, chuyenbentre.edu.vn đã cùng với các bạn tìm hiểu về Power BI Premium và các tính năng quan trọng của nó. Nền tảng này là một phiên bản cao cấp của Power BI, mang lại những lợi ích đáng kể cho các tổ chức có nhu cầu triển khai và quản lý trực quan hóa dữ liệu trên quy mô lớn. 

Nền tảng này là một giải pháp mạnh mẽ cho việc trực quan hóa dữ liệu và phân tích kinh doanh trên quy mô lớn, mang lại khả năng triển khai, quản lý và chia sẻ báo cáo trực quan một cách hiệu quả. Với tính năng và khả năng của mình, Power BI Premium đáng được xem xét là một công cụ quan trọng trong hệ thống công nghệ thông tin của mọi tổ chức. Hy Vọng những thông tin mà chuyenbentre.edu.vn đem lại sẽ giúp ích tới các bạn!