Business Analytics Học Gì

Trong thời đại số hóa hiện nay, việc phân tích dữ liệu trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược kinh doanh của mọi doanh nghiệp. Business Analytics (phân tích kinh doanh) và Data Analytics (phân tích dữ liệu) là hai khái niệm quan trọng, nhưng thường bị nhầm lẫn với nhau. Vậy Business Analytics là gì và làm sao để phân biệt nó với Data Analytics? Hãy cùng OES tìm hiểu tổng quan về Business Analytics, đồng thời làm rõ những điểm khác biệt cơ bản giữa hai lĩnh vực này, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn và áp dụng hiệu quả vào hoạt động trong tổ chức của mình.

Phân biệt Business Analysis và Business Analytics - Ngắn hạn và dài hạn

Business Analysis và Business Analytics đều được tạm dịch là Phân tích nghiệp vụ (kinh doanh).

Đi sâu vào từng định nghĩa, chúng ta có thể thấy:

Sự khác nhau cơ bản giữa Business Analysis và Business Analytics là khái niệm Business Analytics rộng hơn và bao gồm Business Analysis.

Doanh nghiệp nên lựa chọn Business Analytics hay Data Analytics

Quyết định nên chọn Business Analytics hay Data Analytics phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể và nhu cầu của doanh nghiệp. Dưới đây là một số điểm cần xem xét để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định phù hợp:

Phạm vi công việc (Scope of Work)

Như đã đề cập phía trên, Business Analytics trực tiếp làm việc với các phòng ban để đưa ra các đề xuất chiến lược cho hoạt động của doanh nghiệp.

Ngược lại, Data Analytics tập trung vào việc tổng hợp, vận dụng và diễn giải dữ liệu để xây dựng thông tin có giá trị cao. Điều này có nghĩa là, thay vì khai thác các thông tin chuyên sâu về hoạt động doanh nghiệp, Data Analytics chủ yếu tập trung vào việc khám phá những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.

Để hoàn thành tốt công việc, người làm Business Analytics cần có kiến thức sâu rộng, kinh nghiệm phong phú và sự hiểu biết thực tế. Không chỉ đơn thuần là phân tích dữ liệu, họ phải thấu hiểu các vấn đề nội tại của từng phòng ban, doanh nghiệp và thị trường. Điều này đòi hỏi bạn phải tương tác chặt chẽ với các phòng ban khác như Supply Chain, Marketing và Sales, L&D,v.v để nhận diện các lỗ hổng và tìm cách kết nối các bộ phận.

Ngược lại, hoạt động Data Analytics tập trung vào xử lý và phân tích số liệu thống kê, cơ sở dữ liệu. Chuyên gia Data Analytics sẽ sử dụng các thuật toán và hàm thống kê để xử lý dữ liệu thô, biến nó thành thông tin có giá trị. Sau đó, thông tin này sẽ được người làm Business Analytics sử dụng để phân tích sâu hơn và giao tiếp với các phòng ban khác nhằm đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược.

Xem thêm: Bí Quyết Quản Lý Dữ Liệu E-Learning Giúp Tiết Kiệm Thời Gian Và Tối Ưu Hóa Hiệu Quả

Khi nào nên chọn Business Analytics?

a. Định hướng chiến lược kinh doanh:

b.Tối ưu hóa quy trình và hoạt động:

Sự khác biệt giữa Business Analytics và Data Analytics

Đúng như tên gọi của chúng, nhiệm vụ của Business Analytics là phân tích dưới góc nhìn kinh doanh. Trong khi đó, Data Analytics phụ trách những vấn đề liên quan đến dữ liệu. Song không ít người nhầm lẫn giữa hai thuật ngữ này. Theo đó, chúng sẽ được phân biệt dựa trên 3 khía cạnh: Key Focus, Scope of Work (phạm vi công việc) và Requirement (yêu cầu).

Khi nào nên chọn Data Analytics?

a. Xử lý và phân tích dữ liệu lớn:

b. Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu:

c. Tập trung vào việc khám phá insights từ dữ liệu:

Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp có thể cần cả hai lĩnh vực để đạt được sự cân bằng tối ưu giữa việc khai thác dữ liệu và áp dụng nó vào thực tế kinh doanh. Business Analytics và Data Analytics không loại trừ lẫn nhau, mà thay vào đó, chúng bổ sung cho nhau, giúp doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu để phát triển bền vững và hiệu quả.

Do đó, ngoài việc nắm rõ Data Analytics và Business Analytics là gì, doanh nghiệp nên đánh giá kỹ lưỡng nhu cầu cụ thể của mình và xem xét việc kết hợp cả hai lĩnh vực để đạt được kết quả tốt nhất.

Hy vọng thông qua bài viết này, doanh nghiệp có thể nắm được phần nào về Data Analytics và Business Analytics là gì, đồng thời phân biệt rõ ràng hai khái niệm này. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình hoạt động liên bộ phận, từ đó xác định và giải quyết các vấn đề một cách hiệu quả nhất.

Để được tư vấn chi tiết về dịch vụ Data Analytics và giải pháp phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp, hãy LIÊN HỆ NGAY với OES để được tư vấn chi tiết!

Business Analytics, Data Analytics và Business Intelligence đều là những công việc liên quan đến dữ liệu, được triển khai vì lợi ích của doanh nghiệp. Song, chính sự tương đồng trong chức năng của chúng đã khiến không ít người nhầm lẫn. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức cần thiết về Business Analytics và cách phân biệt Business Analytics với hai thuật ngữ còn lại.

Business Analytics không chỉ đơn giản là thu thập dữ liệu, vẽ biểu đồ, trình bày số liệu hay tính toán. Giá trị cốt lõi của Business Analytics nằm ở tính ứng dụng. Theo đó, để hiểu rõ về vị trí này, bạn nên tìm hiểu những nội dung cơ bản sau đây.

Mục đích của Business Analytics là xử lý, phân tích dữ liệu dựa trên vấn đề của doanh nghiệp nhằm đề xuất giải pháp, phương hướng giúp họ đưa ra quyết định tối ưu nhất cho sự phát triển. Quy trình Analytics được tóm tắt trong 3 bước:

Cụ thể, các dữ liệu trung hạn, ngắn hạn, dài hạn ở hiện tại và quá khứ của một đơn vị (công ty, phòng, ban…) sẽ được xử lý. Sau đó, chúng được tổng hợp thành một chuỗi thông tin và bàn giao cho những bộ phận phụ trách nhiệm vụ thực thi.

Giả sử bạn là một chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh và đề nghị tăng giá bán sản phẩm từ 1% lên 2% thì đâu sẽ là những nhóm đối tượng dễ bị ảnh hưởng bởi điều này? Đó có thể là phòng ban Logistics, Supply Chain, Marketing, và Sale. Vì vậy, để mong muốn được hiện thực hóa, bạn cần đưa ra bằng chứng thuyết phục nhằm có được sự đồng thuận từ các bên.

Tiếp đó, trong quá trình thực thi, bạn cần liên tục theo dõi, cập nhật ảnh hưởng của việc tăng giá (1% - 2%) đến quy trình vận hành của Sale, Marketing, Supply Chain, R&D và thậm chí là cả doanh nghiệp. Trong trường hợp tác động tiêu cực xảy ra vượt mức dự đoán, bạn cần nhanh chóng tạo lập một quy trình mới.

Có thể thấy rằng, việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế (data-driven decision making) là một vòng tròn bất tận. Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh phải luôn theo dõi, thu thập, xử lý dữ liệu và rút ra kết luận mới dựa trên những việc đã, đang và sẽ làm. Nhiều công đoạn là vậy, song, trên thực tế, Business Analytics sẽ mang đến lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Business Analytics - Phân tích hoạt động kinh doanh trong quá khứ và dự đoán hiệu quả kinh doanh trong tương lai

Theo Gartner - công ty tư vấn và nghiên cứu toàn cầu cung cấp thông tin và công cụ cho các doanh nghiệp:

”Business Analytics là công việc bao gồm những giải pháp được sử dụng để xây dựng mô hình phân tích và mô phỏng để tạo ra các kịch bản, thấu hiểu hiện thực và dự đoán các trạng thái trong tương lai”.

Cụ thể, Business Analytics đòi hỏi:

Ở một cấp độ phức tạp hơn thì Business Analytics còn bao gồm cả thuật toán, mô hình và công cụ chuyên dụng để so sánh dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau.

Vì vậy, vị trí này chủ yếu tập trung tại các công ty đã vận hành ổn định hoặc công ty lớn, nhằm xử lý dữ liệu và đề xuất giải pháp, phương hướng phát triển kinh doanh.

Lĩnh vực phổ biến nhất của Business Analytics trong doanh nghiệp hiện giờ mới chủ yếu chỉ dừng lại ở Business Intelligence (hay Descriptive Analytics).

Alteryx cũng thường được dùng để xử lý dữ liệu theo dạng kéo thả.

Ngoài ra, Business Analytics cũng có thể đòi hỏi kỹ năng sử dụng SQL.

Phân biệt Business Analytics và Data Analytics - Kiến thức kinh doanh và Tư duy phân tích

Mục đích của Business Analytics và Data Analytics đều là giúp tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, hiệu quả kinh doanh hay cơ cấu tổ chức cho doanh nghiệp.

Đối với Business Analytics, cách phản ứng với dữ liệu là một điều quan trọng, nhằm giúp doanh nghiệp nhìn nhận tình hình thực tại và có định hướng đúng đắn cho tương lai.

Trong khi đó, Data Analytics lại chủ yếu tập trung vào việc phân tích và kết luận về các vấn đề liên quan đến dữ liệu.

Về phạm vi công việc,​​ Business Analytics sẽ trực tiếp trao đổi với các bộ phận phòng ban nhằm đưa ra các đề xuất về định hướng hoạt động của doanh nghiệp.

Trong khi đó, Data Analytics sẽ tập trung vào việc tổng hợp, vận dụng, diễn giải dữ liệu hướng đến việc xây dựng thông tin mang tính hữu dụng cao.

Không chỉ đơn thuần ở việc phân tích dữ liệu, người làm Business Analytics phải hiểu được các vấn đề nội tại của từng phòng ban, doanh nghiệp và thị trường.

Đồng thời, Business Analytics buộc phải can thiệp vào cuộc sống của phòng Supply Chain, Marketing và Sales… để biết được lỗ hổng và tìm cách kết nối các bộ phận.

Trong khi đó, công việc của Data analytics sẽ xoay quanh số liệu thống kê, cơ sở dữ liệu…

Người làm được Data Analytics trong doanh nghiệp phải là người rất giỏi về statistics, programing, math, etc. và thường biết đến với title Data Scientist, Python và R.

Trọng tâm của Business Analytics là dữ liệu và báo cáo - phân tích hoạt động kinh doanh trong quá khứ và dự đoán hiệu quả kinh doanh trong tương lai.

Trọng tâm của Business Analysis là phân tích các chức năng và quy trình - xác định nhu cầu kinh doanh và đề xuất các giải pháp.

Về Data Analytics và Business Analytics, khác biệt dễ nhìn nhận nhất là một Data Analytics cần có tư duy phân tích tốt trong khi một Business Analytics cần có kiến thức kinh doanh và cái nhìn tổng quan tốt bên cạnh khả năng phân tích cơ bản.