Phân tích dữ liệu (Data Analytics) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ để cải thiện quy trình ra quyết định. Nó liên quan đến việc sử dụng phân tích thống kê và học máy để phân tích các tập dữ liệu lớn.

Theo nghiên cứu, thị trường quản lý tài sản toàn cầu được định giá 376,8 tỷ USD vào năm 2024 . Nó được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 34,7% từ năm 2023 đến năm 2030.

Bằng cách khai thác sức mạnh của dữ liệu, người quản lý tài sản có thể đưa ra quyết định tốt hơn, giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận cho khách hàng của mình. Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá tất cả về phân tích dữ liệu quản lý tài sản.

Phân tích quản lý tài sản là gì?

Phân tích quản lý tài sản là một cách tiếp cận chiến lược sử dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa việc quản lý tài sản trong một tổ chức. Quá trình này bao gồm việc giám sát, đánh giá và dự báo hiệu suất của các tài sản khác nhau, bao gồm thiết bị, cơ sở hạ tầng và đầu tư.

Bằng cách tận dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cảm biến IoT, nhật ký bảo trì và dữ liệu tài chính, các tổ chức có thể thu được những hiểu biết có giá trị về tình trạng tài sản, mô hình tiêu thụ và quản lý vòng đời.

Các nghiên cứu cho thấy 43% doanh nghiệp nhỏ gặp khó khăn trong việc quản lý hàng tồn kho và tài sản một cách hiệu quả . Đây chủ yếu là lý do tại sao quản lý tài sản có cấu trúc chiếm một vị trí quan trọng. Phân tích trong quản lý tài sản cũng có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt về quy trình mua lại, thay thế và bảo trì tài sản của họ. Phân tích xu hướng dữ liệu có thể giúp xác định sớm các vấn đề tiềm ẩn, tăng hiệu suất và hiệu quả hoạt động cũng như giảm thời gian ngừng hoạt động.

Các loại phân tích là gì và nó giúp ích như thế nào trong việc quản lý tài sản?

Phân tích rất quan trọng trong quản lý tài sản vì chúng cho phép đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao hiệu suất. Hãy xem xét các loại phân tích chính trong lĩnh vực này:

1. Phân tích mô tả

Loại phân tích này tổng hợp dữ liệu trong quá khứ thành mô hình dự đoán để xác định hiệu suất của tài sản theo thời gian. Thông qua việc xác định các xu hướng, mô hình và sự bất thường trong hoạt động của nội dung, phân tích mô tả cung cấp hiểu biết cơ bản về hiệu suất trước đó. Người quản lý tài sản sử dụng dữ liệu này để tạo các kế hoạch thành công dựa trên hiệu suất trong quá khứ.

2. Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán bao gồm khoảng 6 bước: xác định dự án, thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, lập mô hình dữ liệu, đánh giá dữ liệu và triển khai. Bằng cách kết hợp các thuật toán thống kê với dữ liệu lịch sử, phân tích dự đoán sẽ đưa ra dự đoán về cách tài sản sẽ hoạt động trong tương lai.

Người quản lý tài sản có thể thực hiện các biện pháp chủ động bằng cách phân tích mô hình và xu hướng thị trường. Loại phân tích độc đáo này cung cấp cái nhìn sâu sắc về kết quả tiềm năng trong tương lai, khiến nó trở nên vô giá trong việc tối ưu hóa chiến lược quản lý rủi ro và phân bổ tài sản.

3. Phân tích chẩn đoán

Phân tích dữ liệu trong quản lý tài sản cho mục đích chẩn đoán cũng tương tự như việc giải một câu đố trong thế giới dữ liệu. Để hiểu tại sao các sự kiện lại diễn ra như vậy, cần phải có nghiên cứu lịch sử sâu rộng.

Người quản lý tài sản có thể cải thiện chiến lược của mình bằng cách học hỏi từ những sai lầm và tìm hiểu nguyên nhân. Nó có thể so sánh với việc xác định nguyên nhân gốc rễ của một vấn đề để có thể giải quyết nó và những vấn đề tương tự không xảy ra trong tương lai.

4. Phân tích theo quy định

Phân tích theo quy định vượt xa việc dự đoán kết quả trong tương lai và đề xuất các hành động để cải thiện hiệu suất tài sản. Nó sử dụng các thuật toán tiên tiến và kỹ thuật học máy để cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Người quản lý tài sản có thể sử dụng những hiểu biết sâu sắc này để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhằm tối đa hóa lợi nhuận đồng thời giảm thiểu rủi ro, đảm bảo rằng chiến lược của họ phù hợp với mục tiêu của họ.

5. Phân tích định lượng

Trong phân tích định lượng, dữ liệu số về hiệu suất tài sản được phân tích thông qua việc áp dụng các mô hình thống kê và toán học. Để đánh giá hiệu suất tài sản và đưa ra quyết định sáng suốt, nó tập trung vào dữ liệu hiệu suất khách quan, bằng số. Khi đánh giá triển vọng đầu tư và kiểm soát rủi ro danh mục đầu tư bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu hợp lý, phân tích định lượng là rất quan trọng.

6. Phân tích định tính

Phân tích định tính xem xét dữ liệu phi số như ý kiến ​​chuyên gia và tâm lý thị trường. Nó giúp các nhà quản lý tài sản hiểu được bối cảnh hoạt động của tài sản bằng cách cung cấp cho họ cái nhìn rộng hơn về thị trường.

Phân tích tài sản định tính cũng được coi là sự bổ sung hiệu quả cho phân tích định lượng. Điều này chủ yếu là do nó cung cấp thông tin sâu sắc có thể hỗ trợ việc ra quyết định và chiến lược quản lý tài sản tổng thể.

Phân tích dữ liệu giúp các công ty quản lý tài sản đưa ra những quyết định quan trọng như thế nào?

Các công ty quản lý tài sản đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các cá nhân và tổ chức tạo ra và quản lý tài sản. Một số cách đáng chú ý nhất mà phân tích dữ liệu hỗ trợ các doanh nghiệp này đưa ra các quyết định quan trọng được liệt kê bên dưới. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn về họ!

1. Thông tin chi tiết về đầu tư chuyển đổi AI và dữ liệu lớn

Trong thế giới quản lý tài sản, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo với phân tích dữ liệu lớn đánh dấu sự thay đổi đáng kể trong cách thu thập và sử dụng thông tin chi tiết về đầu tư. Những công nghệ hiện đại này cho phép các nhà quản lý tài sản xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, giúp họ nắm bắt tốt hơn về động lực thị trường và khả năng đầu tư.

Các nhà quản lý tài sản có thể có được những hiểu biết quan trọng mà các phương pháp truyền thống có thể đã bỏ qua bằng cách sử dụng thuật toán AI để kiểm tra diễn biến thị trường, dữ liệu lịch sử và thông tin thích hợp khác.

2. Thu thập dữ liệu hợp lý

Với sự ra đời của các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ , cách thức thu thập và đánh giá dữ liệu trong quản lý tài sản ngày càng phát triển. Người quản lý tài sản có thể sử dụng các công nghệ này để kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm nguồn cấp tin tức, báo cáo tài chính và dữ liệu thị trường và đưa thông tin đó vào một nền tảng duy nhất, dễ truy cập.

Sử dụng một số phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến nhất, bao gồm biểu mẫu và bảng câu hỏi, người quản lý tài sản có thể có được nhận thức đầy đủ về môi trường thị trường, cho phép họ xác định các xu hướng và mô hình quan trọng có thể thúc đẩy chiến lược đầu tư và quản lý tài sản của họ.

3. Chiến lược quản lý rủi ro nâng cao

Quản lý rủi ro là một khía cạnh quan trọng của quản lý tài sản và việc sử dụng phân tích dữ liệu đang thay đổi cách các công ty xử lý vấn đề này. Sử dụng thuật toán AI để đánh giá dữ liệu lịch sử và mô hình thị trường, người quản lý tài sản có thể xác định những mối nguy hiểm tiềm ẩn và phát triển các biện pháp giảm thiểu thích hợp.

Các nhà quản lý tài sản có thể giảm tổn thất tiềm ẩn và bảo vệ tiền của khách hàng bằng cách áp dụng cách tiếp cận chủ động để quản lý rủi ro. Hơn nữa, các nhà quản lý tài sản có thể nhanh chóng điều chỉnh kế hoạch của mình để đáp ứng với động lực thị trường đang thay đổi nhờ thông tin theo thời gian thực được cung cấp bởi các công cụ phân tích dữ liệu.

4. Cải thiện hồ sơ khách hàng

Phân tích dữ liệu đã giúp các tổ chức quản lý tài sản hiểu rõ hơn và phục vụ khách hàng của họ. Các doanh nghiệp có thể tạo hồ sơ khách hàng đầy đủ bằng cách đánh giá các bộ dữ liệu lớn bao gồm các ưu đãi đầu tư, mức độ chấp nhận rủi ro và mục tiêu tài chính.

Kiến thức chuyên sâu này giúp bạn có thể tùy chỉnh các dịch vụ để đáp ứng nhu cầu riêng của từng khách hàng. Mối quan hệ khách hàng tốt hơn theo sau, tăng sự tin tưởng và lòng trung thành.

5. Quyết định quản lý tài sản tốt hơn nhờ Analytics

Việc sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định quản lý tài sản đã dẫn đến sự thay đổi cơ bản. Các doanh nghiệp sử dụng các công cụ phân tích nâng cao có thể tìm hiểu nhiều về hiệu suất tài sản, xu hướng thị trường và chiến lược đầu tư. Những hiểu biết sâu sắc này cho phép đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về phân bổ tài sản, quản lý danh mục đầu tư và chiến lược đầu tư tổng thể.

Kết quả là công ty và khách hàng có thể nhận được lợi nhuận lớn hơn và công ty hoặc ngành đó có được lợi thế cạnh tranh. Khi các nhà quản lý tài sản ưu tiên phân tích dựa trên dữ liệu thay vì trực giác để điều hướng thị trường tốt hơn, mọi người đều được hưởng lợi.

Với phân tích dữ liệu, việc ra quyết định có thể được chuyển đổi, biến nó thành một phần quan trọng trong quản lý tài sản. Các công ty có thể có được những hiểu biết sâu sắc có liên quan về động lực thị trường và đưa ra quyết định đầu tư tốt hơn bằng cách sử dụng AI và dữ liệu lớn. Sự tích hợp này về cơ bản đã định hình lại việc quản lý tài sản, mang lại lợi nhuận cho khách hàng cao hơn và lợi thế cạnh tranh.

Dữ liệu được biến thành thông tin chi tiết hữu ích trong quản lý tài sản như thế nào?

Trong quản lý tài sản, dữ liệu được chuyển đổi thành thông tin chi tiết hữu ích bằng cách tuân theo quy trình và dữ liệu có cấu trúc chặt chẽ sử dụng các phương pháp phân tích nâng cao. Dưới đây được đề cập là cách biến dữ liệu thành thông tin chi tiết hữu ích trong quản lý tài sản. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn từng cách!

1. Đáp ứng nhu cầu mới về lấy khách hàng làm trung tâm

Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng, đặc biệt là các nhà đầu tư thế hệ X và Y am hiểu công nghệ, đòi hỏi nhiều hơn những phương pháp truyền thống. Những nhà đầu tư này yêu cầu trải nghiệm kỹ thuật số hoàn hảo, tùy chỉnh, phù hợp với yêu cầu và thị hiếu của họ. Người quản lý tài sản cần áp dụng phân tích dữ liệu hiện đại để thực hiện điều này.

Bằng cách phân tích dữ liệu phức tạp liên quan đến hiệu suất đầu tư, rủi ro của ngành, hồ sơ rủi ro, quyết định giao dịch và kênh liên lạc, người quản lý tài sản có thể có được những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Những hiểu biết sâu sắc này cho phép người quản lý cung cấp báo cáo toàn diện, theo thời gian thực cho khách hàng ở định dạng kỹ thuật số, nâng cao trải nghiệm khách hàng tổng thể của người quản lý tài sản và củng cố mối quan hệ với khách hàng.

2. Theo kịp thị trường đang phát triển

Các nhà quản lý tài sản phải hành động nhanh chóng để theo kịp thị trường tài chính luôn thay đổi. Các quy trình lỗi thời và cơ sở hạ tầng cũ có thể làm giảm lợi nhuận và năng suất. Tỷ suất lợi nhuận có thể bị thu hẹp và cơ hội có thể bị mất do khả năng xử lý dữ liệu kém hiệu quả.

Các nhà quản lý tài sản cần có sẵn các công cụ và công nghệ phù hợp để phân tích xu hướng thị trường theo thời gian thực nếu họ muốn thành công trong môi trường cạnh tranh khốc liệt này. Các nhà quản lý tài sản được trang bị tốt hơn để quản lý rủi ro và tăng lợi nhuận bằng cách đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên những hiểu biết sâu sắc có thể hành động từ phân tích dữ liệu.

3. Giải quyết các yêu cầu pháp lý ngày càng tăng

Tuân thủ quy định là một thách thức đáng kể đối với các nhà quản lý tài sản, với các yêu cầu quy định ngày càng phức tạp và khắt khe. Các công ty không tuân thủ các quy định này có nguy cơ phải đối mặt với các hình phạt nghiêm trọng và thiệt hại về danh tiếng.

Phân tích dữ liệu có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết những thách thức này bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc và hợp lý hóa các quy trình pháp lý. Bằng cách xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, người quản lý tài sản có thể đảm bảo tuân thủ các quy định và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

Phần kết luận

Phân tích dựa trên dữ liệu đã trở thành một thành phần thiết yếu của quản lý tài sản, thay đổi quá trình đưa ra quyết định đầu tư. Bằng cách sử dụng các thuật toán phức tạp và bộ dữ liệu lớn, giờ đây người quản lý tài sản có thể giảm thiểu rủi ro đồng thời tối đa hóa lợi nhuận cho khách hàng của mình.

Sự thay đổi này phần lớn được tạo điều kiện thuận lợi nhờ việc tích hợp dữ liệu lớn và AI, cho phép các nhà quản lý tài sản nhanh chóng xác định xu hướng thị trường, đánh giá rủi ro và sửa đổi chiến lược của họ. Kết nối với các nhóm chuyên nghiệp của chúng tôi và khám phá tất cả về phân tích dữ liệu để quản lý tài sản một cách chi tiết.

Tin liên quan