Nếu xây dựng giả thuyết và phân tích vào yếu tố ảnh hưởng đến doanh số như tuổi tác hay thu nhập, ta có thể nhìn ra được vấn đề mà biểu đồ tổng thể không thể thấy đó là sự sụt giảm doanh số bán cho đối tượng khách hàng trên 60 tuổi. Đây là một trong những lợi ích khi phân tích theo yếu tố cụ thể.

Tuy nhiên, không phải yếu tố nào, hay lúc nào cũng có thể phát hiện ra vấn đề như vậy. Hoặc là, yếu tố đã chọn đúng rồi, nhưng cách phân tích dựa trên yếu tố đó không đúng, dẫn đến khả năng không tìm thấy vấn đề.

Lấy ví dụ trong việc chia nhỏ của yếu tố tuổi tác. Nếu chia đại theo kiểu độ tuổi 10, 20, 30 chắc là sẽ dễ hiểu về mặt data, nhưng bạn cần phải nghĩ đến chuyện, chia nhỏ theo độ tuổi này có ý nghĩa gì trong việc phát hiện vấn đề không. Nếu trường hợp tìm vấn đề theo hành vi của khách hàng ở độ tuổi trung học, đại học, hay người đã đi làm, thì chia theo dưới 18 tuổi, từ 19 đến dưới 22 tuổi và 22 tuổi trở lên, chắc chắn sẽ phù hợp hơn.

Những điều này không thể nhờ vào data hay phân tích nào, mà quan trọng chính là suy nghĩ của người phân tích. Đó là điểm khác biệt giữa Báo cáo thống kê số liệu và Báo cáo quản trị. Mà hầu hết các bạn kế toán mới dừng lại ở việc thống kê số liệu. Và nhẫm lẫn giữa việc làm ra rất nhiều sheet báo cáo và vẽ rất nhiều biểu đồ thì được gọi là #Báo_cáo_quản_trị.

Việc xác định các điểm chính khi phân tích data, cũng đa dạng tùy thuộc vào hình thái lĩnh vực kinh doanh và mục tiêu theo từng giai đoạn của doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu biết mục tiêu của báo cáo quản trị, ta sẽ dễ tìm thấy yếu tố cần phân tích phù hợp với từng trường hợp cụ thể thể hơn.