Business Analytics vs. Data Analytics là gì? Dữ liệu lớn đang chuyển đổi và cung cấp năng lượng cho việc ra quyết định ở mọi nơi. Từ các doanh nghiệp lớn đến giáo dục đại học và các cơ quan chính phủ, dữ liệu từ nhiều nguồn đang giúp các tổ chức mở rộng phạm vi tiếp cận, thúc đẩy doanh số bán hàng, hoạt động hiệu quả hơn và tung ra các sản phẩm hoặc dịch vụ mới.
Để hiểu được tất cả dữ liệu này và sử dụng nó để cạnh tranh hơn, các công ty phải áp dụng cả phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu. Thường có sự nhầm lẫn về hai lĩnh vực này, dường như có thể hoán đổi cho nhau. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét các mục tiêu của từng chức năng và so sánh các vai trò và trách nhiệm để giúp bạn quyết định con đường nào phù hợp với mình.
Phân tích kinh doanh so với phân tích dữ liệu: Tổng quan
Cả phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu đều liên quan đến việc làm việc và xử lý dữ liệu, trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu và sử dụng thông tin đó để nâng cao hiệu suất kinh doanh. Vậy, sự khác biệt cơ bản giữa hai chức năng này là gì?
Phân tích kinh doanh tập trung vào các tác động kinh doanh lớn hơn của dữ liệu và các hành động sẽ là kết quả của chúng, chẳng hạn như liệu một công ty có nên phát triển một dòng sản phẩm mới hay ưu tiên dự án này hơn dự án khác. Thuật ngữ phân tích kinh doanh đề cập đến sự kết hợp của các kỹ năng, công cụ và ứng dụng cho phép các doanh nghiệp đo lường và cải thiện hiệu quả của các chức năng kinh doanh cốt lõi như tiếp thị, dịch vụ khách hàng, bán hàng hoặc CNTT.
Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kết hợp thông qua các bộ dữ liệu khổng lồ để tiết lộ các mẫu và xu hướng, đưa ra kết luận về các giả thuyết và hỗ trợ các quyết định kinh doanh với thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu. Phân tích dữ liệu cố gắng trả lời các câu hỏi như, “Ảnh hưởng của các yếu tố địa lý hoặc mùa vụ lên sở thích của khách hàng là gì?” hoặc “Khả năng khách hàng sẽ bỏ qua đối thủ cạnh tranh là bao nhiêu?”. Thực hành phân tích dữ liệu bao gồm nhiều kỹ thuật và cách tiếp cận đa dạng và cũng thường được gọi là khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu lớn.
Giới thiệu về phân tích kinh doanh
Phân tích kinh doanh (BA) là khám phá lặp đi lặp lại dữ liệu của một tổ chức, với trọng tâm là áp dụng các kỹ thuật phân tích thống kê để tiết lộ thông tin có thể giúp thúc đẩy sự đổi mới và hiệu suất tài chính. Các tổ chức dựa vào phân tích coi dữ liệu lớn như một tài sản công ty có giá trị thúc đẩy việc lập kế hoạch kinh doanh và hỗ trợ các chiến lược trong tương lai và phân tích kinh doanh giúp họ nhận được giá trị tối đa từ mỏ vàng thông tin chi tiết này.
Có ba loại phân tích kinh doanh chính – descriptive, predictive and prescriptive. Những điều này thường được thực hiện theo từng giai đoạn và cùng nhau có thể trả lời hoặc giải quyết bất kỳ câu hỏi hoặc vấn đề nào mà một công ty có thể có.
- Phân tích mô tả trả lời câu hỏi, “Điều gì đã xảy ra?” Loại phân tích này đánh giá dữ liệu lịch sử để có thông tin chi tiết về cách lập kế hoạch cho tương lai. Nhờ sự sẵn có rộng rãi của các công cụ và bảng điều khiển truy cập và khám phá dữ liệu tự phục vụ, các giám đốc điều hành và các chuyên gia không chuyên về kỹ thuật có thể thu được lợi ích từ những hiểu biết sâu sắc do dữ liệu lớn tạo ra để cải thiện hiệu suất kinh doanh.
- Phân tích dự đoán là bước tiếp theo trên con đường dẫn đến cái nhìn sâu sắc. Nó sử dụng máy học và các kỹ thuật thống kê để giúp các doanh nghiệp dự đoán khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai. Tuy nhiên, bởi vì phân tích dự đoán về bản chất là xác suất, nó thực sự không thể dự đoán tương lai; nó chỉ có thể gợi ý kết quả có khả năng xảy ra nhất dựa trên những gì đã xảy ra trong quá khứ.
- Phân tích chỉ định khám phá các hành động có thể thực hiện dựa trên kết quả của phân tích mô tả và dự đoán. Loại phân tích này kết hợp, các mô hình toán học và các quy tắc kinh doanh để tối ưu hóa việc ra quyết định bằng cách đề xuất nhiều phản ứng có thể xảy ra cho các tình huống và sự cân bằng khác nhau.
Các tổ chức có thể sử dụng bất kỳ hoặc tất cả các kỹ thuật này, mặc dù không nhất thiết phải theo thứ tự này. Phân tích kinh doanh có thể được thực hiện ở bất kỳ bộ phận nào, từ bán hàng đến phát triển sản phẩm đến dịch vụ khách hàng, nhờ các công cụ sẵn có với giao diện trực quan và tích hợp sâu với nhiều nguồn dữ liệu. Nhiều giải pháp trong số này cung cấp cho người dùng khả năng áp dụng các mô hình phân tích nâng cao mà không cần sự trợ giúp của nhà khoa học dữ liệu, tạo cơ hội mới để tìm kiếm thông tin chi tiết ẩn trong tập dữ liệu lớn.
Phân tích kinh doanh yêu cầu đủ khối lượng dữ liệu chất lượng cao, vì vậy các tổ chức tìm kiếm kết quả chính xác phải tích hợp và đối chiếu dữ liệu trên các hệ thống khác nhau, sau đó xác định tập hợp con dữ liệu nào để cung cấp cho doanh nghiệp.
Giới thiệu về phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập và kiểm tra dữ liệu thô để đưa ra kết luận về nó. Mọi doanh nghiệp đều thu thập khối lượng lớn dữ liệu, bao gồm số liệu bán hàng, nghiên cứu thị trường, hậu cần hoặc dữ liệu giao dịch. Giá trị thực của phân tích dữ liệu nằm ở khả năng nhận ra các mẫu trong tập dữ liệu có thể chỉ ra xu hướng, rủi ro hoặc cơ hội. Phân tích dữ liệu cho phép các doanh nghiệp sửa đổi quy trình của họ dựa trên những kiến thức này để đưa ra quyết định tốt hơn. Điều này có nghĩa là tìm ra những sản phẩm mới để đưa ra thị trường, phát triển các chiến lược để giữ chân những khách hàng có giá trị hoặc đánh giá hiệu quả của các phương pháp điều trị y tế mới.
Hầu hết các kỹ thuật phân tích dữ liệu thường được sử dụng đã được tự động hóa để tăng tốc quá trình phân tích. Nhờ sự sẵn có rộng rãi của các nền tảng phân tích mạnh mẽ, các nhà phân tích dữ liệu có thể sắp xếp thông qua một lượng lớn dữ liệu trong vài phút hoặc vài giờ thay vì ngày hoặc tuần bằng cách sử dụng:
Khai thác dữ liệu: Liên quan đến việc phân loại thông qua các tập dữ liệu lớn để xác định xu hướng, mẫu và mối quan hệ.
Phân tích dự đoán: Tổng hợp và phân tích dữ liệu lịch sử để giúp các tổ chức phản ứng thích hợp với các kết quả trong tương lai như hành vi của khách hàng và lỗi thiết bị.
Học máy: Sử dụng xác suất thống kê để dạy máy tính xử lý dữ liệu nhanh hơn so với mô hình phân tích thông thường.
Phân tích dữ liệu lớn: Áp dụng công cụ khai thác dữ liệu, phân tích dự đoán và học máy để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin kinh doanh.
Khai thác văn bản: Chấm các mẫu và tình cảm trong tài liệu, email và các nội dung dựa trên văn bản khác.
Khi ngày càng nhiều tổ chức chuyển các ứng dụng kinh doanh quan trọng của họ lên đám mây, họ đang có được khả năng đổi mới nhanh hơn với dữ liệu lớn. Công nghệ đám mây tạo ra một môi trường chuyển động nhanh, đổi mới, nơi các nhóm phân tích dữ liệu có thể lưu trữ nhiều dữ liệu hơn và truy cập và khám phá nó dễ dàng hơn, dẫn đến thời gian nhanh hơn để đánh giá các giải pháp mới.
Phân tích kinh doanh so với phân tích dữ liệu: So sánh
Hầu hết mọi người đồng ý rằng kinh doanh và phân tích dữ liệu có cùng mục tiêu cuối cùng là áp dụng công nghệ và dữ liệu để cải thiện hiệu suất kinh doanh. Trong một thế giới theo hướng dữ liệu, nơi khối lượng thông tin có sẵn cho các tổ chức tiếp tục tăng theo cấp số nhân, hai chức năng thậm chí có thể hoạt động song song để tối đa hóa hiệu quả, tiết lộ những hiểu biết hữu ích và giúp doanh nghiệp thành công.
Nhà phân tích kinh doanh so với nhà phân tích dữ liệu: So sánh các vai trò
Các nhà phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu đều làm việc với dữ liệu. Sự khác biệt là những gì họ làm với nó. Các nhà phân tích kinh doanh sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Các nhà phân tích dữ liệu thu thập dữ liệu, thao tác với dữ liệu, xác định thông tin hữu ích từ đó và biến những phát hiện của họ thành thông tin chi tiết có thể hiểu được. Phân tích dữ liệu là mục tiêu cuối cùng của họ.
Những người ở cả hai vai trò cần phải yêu thích mọi thứ dữ liệu, có óc phân tích, kỹ năng giải quyết vấn đề tốt và khả năng nhìn và hướng tới bức tranh toàn cảnh hơn. Nhưng nếu bạn đang cố gắng quyết định giữa hai con đường sự nghiệp này, điều quan trọng như nhau là phải hiểu chúng khác nhau như thế nào.
Các nhà phân tích kinh doanh sử dụng dữ liệu để xác định các vấn đề và giải pháp, nhưng không thực hiện phân tích kỹ thuật sâu về dữ liệu. Họ hoạt động ở cấp độ khái niệm, xác định chiến lược và giao tiếp với các bên liên quan, đồng thời quan tâm đến các tác động kinh doanh của dữ liệu. Mặt khác, các nhà phân tích dữ liệu dành phần lớn thời gian của họ để thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau, làm sạch và biến đổi nó, đồng thời áp dụng một loạt các kỹ thuật chuyên biệt để trích xuất thông tin hữu ích và phát triển các kết luận.
Các nhà phân tích kinh doanh thường có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực hoặc ngành trong các lĩnh vực như thương mại điện tử, sản xuất hoặc chăm sóc sức khỏe. Những người trong vai trò này ít dựa vào các khía cạnh kỹ thuật của phân tích hơn so với các nhà phân tích dữ liệu, mặc dù họ cần có kiến thức làm việc về các công cụ thống kê, ngôn ngữ lập trình phổ biến, mạng và cơ sở dữ liệu.
Các nhà phân tích kinh doanh phải thành thạo trong việc lập mô hình và thu thập yêu cầu, trong khi các nhà phân tích dữ liệu cần có trí tuệ kinh doanh và kỹ năng khai thác dữ liệu mạnh mẽ, cùng với sự thành thạo với các công nghệ theo yêu cầu như máy học và AI.
Đối với các nhà phân tích kinh doanh, một nền tảng vững chắc về quản trị kinh doanh là một tài sản thực sự. Nhiều nhà phân tích kinh doanh đến từ các nền tảng trong quản lý, kinh doanh, CNTT, khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan. Mặt khác, nền tảng toán học hoặc công nghệ thông tin là điều mong muốn đối với các nhà phân tích dữ liệu, những người yêu cầu hiểu biết về các số liệu thống kê, thuật toán và cơ sở dữ liệu phức tạp.
Một nhà phân tích kinh doanh cần có khả năng:
- Có một cái nhìn tổng thể về một vấn đề hoặc thách thức kinh doanh.
- Làm việc với các cá nhân trong tổ chức để có được thông tin cần thiết để thúc đẩy sự thay đổi.
- Phát triển các kế hoạch, báo cáo và phân tích kinh doanh và dự án rõ ràng, dễ hiểu.
- Tương tác và giao tiếp với các bên liên quan ở tất cả các cấp của tổ chức.
- Trình bày các khuyến nghị một cách rõ ràng và thuyết phục cho nhiều đối tượng.
Một nhà phân tích dữ liệu cần có khả năng:
- Chuyển dữ liệu thành thông tin chi tiết có ý nghĩa về doanh nghiệp.
- Làm việc độc lập tốt.
- Xác định các tập dữ liệu có liên quan và thêm chúng một cách nhanh chóng.
- Báo cáo kết quả một cách rõ ràng và có ý nghĩa.
- Xác định quy trình thu thập và phân tích dữ liệu mới nếu cần.
- Bắt đầu với kinh doanh hoặc phân tích dữ liệu
Từ các công ty khởi nghiệp mới nhất đến các doanh nghiệp toàn cầu đã thành lập, mọi tổ chức đều cần tận dụng dữ liệu để đổi mới và tăng trưởng kinh doanh. Các hoạt động phân tích dữ liệu và phân tích kinh doanh đều có chung một mục tiêu là tối ưu hóa dữ liệu để cải thiện hiệu quả và giải quyết vấn đề, nhưng có một số khác biệt cơ bản.
Cho dù bạn chọn con đường nào, bạn sẽ cần thu thập dữ liệu có liên quan, đáng tin cậy từ nhiều nguồn một cách nhanh chóng, dễ dàng và an toàn.
