Business Intelligence và Business Analytics: Tuy giống mà khác, hai hệ thống xử lý dữ liệu mạnh mẽ mà bạn cần quan tâm

12/05/2020

Cùng tìm hiểu về Business Intelligence và Business Analytics - 2 hệ thống xử lý dữ liệu vô cùng quan trọng với doanh nghiệp trong bối cảnh thị trường cạnh tranh gắt gao.

Base Resources - Ngày nay, với sự phổ biến của việc khai thác và sử dụng dữ liệu trong các hoạt động kinh doanh, cụm từ Business Intelligence và Business Analytics ngày càng được biết đến rộng rãi. Dẫu vậy, nhiều nhà quản lý vẫn chưa có cái nhìn sâu sắc về 2 khái niệm này, cũng như nhầm lẫn chúng với nhau, dẫn đến những sai sót tai hại trong quá trình triển khai và vận hành.

 

Do vậy, nếu bạn đang sở hữu những câu hỏi như: “Business Intelligence và Business Analytics thực sự là gì?”; “Business Intelligence và Business Analytics quan trọng như thế nào?” và “Làm sao để xây dựng được một hệ thống Business Intelligence hay Business Analytics hiệu quả cho doanh nghiệp của mình?” thì xin chúc mừng. Bài viết sau đây sẽ mang đến cho bạn câu trả lời thông suốt nhất.

 

business-intelligence

 

Business Intelligence và Business Analytics là gì? Business Intelligence và Business Analytics khác nhau như thế nào?

 

Business Intelligence (BI) là một mô hình hệ thống có tích hợp công nghệ mà các doanh nghiệp dùng để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều nguồn khác nhau. Qua hệ thống này, họ có thể khai thác nguồn dữ liệu một cách hiệu quả, tạo ra những tri thức (knowledge) mới, giúp cho các nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động vận hành của mình.

 

Công cụ sử dụng trong hệ thống Business Intelligence là những phần mềm chuyên biệt, được thiết kế xoay quanh 3 hoạt động gồm: 

 

  • Data Warehouse: Các công cụ sử dụng để chứa dữ liệu tổng hợp của doanh nghiệp

  • Data Mining: Các công cụ dùng để khai thác dữ liệu và phát hiện tri thức như phân loại (Classification), phân nhóm (Clustering), phát hiện luật kết hợp (Association Rule), dự đoán (Prediction),…

  • Data Analyst: Công cụ phân tích và mô hình hóa dữ liệu, giúp các nhà quản lý đưa ra những quyết định chiến lược đối với hoạt động vận hành, kinh doanh của doanh nghiệp.

 

Business analytics (BA) tương tự như Business Intelligence, cũng là một mô hình hệ thống xử lý dữ liệu của doanh nghiệp, nhưng nghiên hơn về hướng thống kê, phân tích. Trong đó, các chuyên gia dữ liệu sẽ sử dụng những công cụ định lượng data nhằm dự đoán, xây dựng những chiến lược phục vụ cho mục tiêu phát triển trong tương lai. 

 

Các công cụ được sử dụng trong Business Analytics cũng được chia thành 3 nhóm, bao gồm: 

 

  • Data Mining: Các công cụ dùng để khai thác dữ liệu và phát hiện tri thức như phân loại (Classification), phân nhóm (Clustering), khai thác văn bản (Text Mining), dự đoán (Prediction),…

  • Forecasting: Tập công cụ phục vụ cho việc dự báo xu hướng trong tương lai của các hoạt động kinh doanh dựa trên nền tảng những tập dữ liệu cũ. n shop floor machinery

  • Optimization: Là những công cụ sử dụng kỹ thuật mô phỏng để xác định ra các tình huống, kịch bản đem tới kết quả có lợi nhất cho doanh nghiệp trong các hoạt động kinh doanh.

 

Vậy Business Intelligence và Business Analytics khác nhau như thế nào?

 

Đều là những hoạt động xử lý dữ liệu, nhưng Business Intelligence và Business Analytics sở hữu những điểm khác nhau cơ bản sau:

 

  • Về đối tượng dữ liệu: Business Intelligence xử lý tất cả dữ liệu thô mà doanh nghiệp sở hữu từ trước đến nay, trong khi đó, Business Analytics lại chỉ tập trung vào phân tích các data đã có kết quả ứng dụng trong quá khứ.

  • Về mục đích ứng dụng: Business Intelligence được sử dụng để đánh giá tình trạng hiện tại của doanh nghiệp, qua đó có những giải pháp triệt để để tối ưu các hoạt động vận hành. Ở chiều ngược lại, Business Analytics phân tích data theo những mô hình dự báo, qua đó cho ra đời những đoán bắt về xu hướng cũng như bối cảnh kinh doanh trong tương lai. Những kết quả này được sàng lọc để đưa ra những chiến lược phát triển cho tổ chức.

  • Đối tượng sử dụng: Business Intelligence phù hợp để ứng dụng trong những doanh nghiệp có quy mô lớn, đang sở hữu nhu cầu tối ưu các hoạt động vận hành cồng kềnh. Business Analytics, mặt khác, có thể triển khai đối với tất cả các đối tượng tổ chức đang hướng tới mục tiêu phát triển và đẩy mạnh hiệu suất làm việc.

 

business-intelligence-02

Điểm khác nhau giữa Business Intelligence và Business Analytics

 

Business Intelligence và Business Analytics đang hỗ trợ doanh nghiệp như thế nào trong thực tiễn?

 

Đều là những mô hình hệ thống xử lý và tận dụng dữ liệu mạnh mẽ, Business Intelligence và Business Analytics đang đem lại rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Với BI, doanh nghiệp có thể:

 

  • Phân tích dữ liệu và báo cáo nhanh chóng hơn: Đây chính là một trong những tính năng chính và nổi bật nhất của các hệ thống Business Intelligence hiện đại, khi chúng hỗ trợ doanh nghiệp thu vén data vào một kho dữ liệu chung rồi tự động hóa quá trình phân tích, báo cáo nhanh chóng.

  • Cải thiện các hoạt động vận hành trong doanh nghiệp: Business Intelligence cung cấp cho các nhà lãnh đạo tất cả thông tin cần thiết để đánh giá doanh nghiệp toàn diện, qua đó có thể đưa ra nhiều chiến lược để tối ưu những điểm yếu còn tồn đọng. Nhờ vậy mà việc vận hành có thể được diễn ra trơn tru, hiệu quả hơn.

  • Đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn: Với kho dữ liệu được xử lý chuyên sâu, doanh nghiệp và các nhà quản lý sẽ có thể đưa ra những quyết định kinh doanh cẩn trọng, chính xác hơn.

  • Nâng cao hiệu quả làm việc và mức độ gắn kết của nhân viên với doanh nghiệp: Với bộ máy vận hành và các quyết định kinh doanh được cải thiện, nhân viên sẽ có thể cống hiến làm việc với hiệu quả lớn hơn trước. Khi họ thành công trong công việc, cũng là lúc họ trở nên gắn kết hơn với tổ chức.

 

Trong thực tế, Coca-Cola Bottling Company (CCBC - công ty con của Coca-Cola, thực hiện hoạt động đóng chai nước giải khát, cả cho Coca-Cola và outsource) là một trong những doanh nghiệp đi đầu trong việc ứng dụng Business Intelligence để cải thiện các hoạt động vận hành đang ngày càng trì trệ của mình.

 

Vấn đề của CCBC nảy sinh khi họ nhận thấy, việc thu thập và xây dựng báo cáo kinh doanh theo phương thức thủ công đang hạn chế khả năng tiếp cận dữ liệu theo thời gian thực của các đội nhóm làm việc, khiến hiệu suất suy giảm.

 

Ngay lập tức, CCBC đã xây dựng phòng Business Intelligence, có nhiệm vụ xử lý tất cả các báo cáo kinh doanh, đồng thời truyền tải những báo cáo này tới những đội nhóm có nhu cầu sử dụng. Thông qua những hệ thống công nghệ tiên tiến, phòng Business Intelligence đã tiết kiệm được tới 260 giờ làm việc mỗi năm trong các hoạt động tổng hợp, phân tích và xử lý báo cáo tại CCBC.

 

business-intelligence-03

 

Nhờ khoảng thời gian được tối ưu, các nhà quản lý có thể chỉnh đốn, xem xét lại những lỗ hổng vận hành, cải thiện bộ máy làm việc tại CCBC. Đội ngũ Sales và CSKH của công ty cũng được hưởng lợi qua việc được thu nhận những báo cáo, dữ liệu theo thời gian thực. Họ có thể kịp thời đưa ra những giải pháp, chiến lược phù hợp để thu hút khách hàng, xây dựng lợi thế cạnh tranh cho CCBC. Ước tính, với mức độ khả dụng của dữ liệu được tăng lên 10% thì mức tăng doanh thu trên mỗi nhân viên cũng sẽ có sự tăng tiến, cụ thể ở ngưỡng 14%. Nhìn chung, Business Intelligence đã trợ lực cho CCBC giải quyết gọn gàng vấn đề đang tồn đọng, giúp công ty có sự cải thiện rõ ràng về hoạt động vận hành cũng như kết quả kinh doanh.

 

Cùng với Business Intelligence, Business Analytics cũng đang đem lại cho doanh nghiệp rất nhiều lợi ích cạnh tranh mạnh mẽ. Có thể đơn cử những lợi ích mà Business Analytics đem lại như:

 

  • Cải thiện hiệu suất làm việc: Thông qua những bức tranh dữ liệu được định lượng toàn cảnh, doanh nghiệp có thể nhìn nhận được rõ ràng từng ưu, nhược điểm của mình, qua đó xây dựng các biện pháp cải thiện trong tương lai.

  • Giảm thiểu rủi ro trong các hoạt động kinh doanh: Nhờ việc đưa ra những dự đoán có độ chính xác cao, Business Analytics giúp doanh nghiệp thoát khỏi những rủi ro tiềm ẩn trên khi trường kinh doanh đầy biến động. 

  • Truyền cảm hứng cho sự thay đổi và đổi mới: Qua những mô hình dữ đoán về hành vi, xu hướng và bối của của thị trường, người tiêu dùng, doanh nghiệp hoàn toàn có thể đưa ra những chiến lược đột phá để đổi mới mình, đẩy mạnh khả năng cạnh tranh.

 

Blue Apron là một trong những doanh nghiệp thành công nhất trong việc ứng dụng Business Analytics. Dịch vụ của Blue Apron cung cấp cho khách hàng là các gói đăng ký cung ứng thực phẩm, trong đó người sử dụng sẽ được gửi các nguyên liệu và công thức nấu ăn định kỳ theo ngày, tuần, tháng hoặc năm. 

 

Hoạt động theo mô hình này, Blue Apron phải thực sự giải quyết được bài toán về nhu cầu, hành vi và sở thích của khách hàng. Chỉ có như vậy, họ mới có thể nâng cao chất lượng dịch vụ, đảm bảo nguồn cung ứng  cũng như hạn chế tình trạng dư thừa, ôi thiu thực phẩm.

 

Bài toán tưởng chừng nan giải này đã được Blue Apron nhanh chóng giải quyết thành công bằng hệ thống Business Analytics khoa học, thông minh. Hệ thống này sử dụng thuật toán liên quan đến 3 biến số: khách hàng - công thức và mùa vụ để đưa ra những dự đoán về nhu cầu, hành vi và sở thích của khách hàng.

 

Trong đó, biến số khách hàng là những dữ liệu về lịch sử, tần suất đặt hàng của người dùng. Biến số công thức liên quan đến những nguyên liệu, hướng dẫn nấu ăn được khách hàng đánh giá cao trong quá khứ. Cuối cùng, biến số mùa vụ là những data liên quan đến mức độ phù hợp của thực phẩm liên quan đến thời tiết, thời điểm trong năm. 

 

Qua sự nhào nặn và dự đoán của hệ thống Business Analytics từ 3 biến số trên, Blue Apron đã cực kỳ thành công trong hoạt động kinh doanh của mình, khi có mức độ trải nghiệm khách hàng ở mức dẫn đầu so với các đối thủ cạnh tranh. Tỉ lệ đơn hàng sai sót/ không hài lòng của công ty chỉ ở mức 6%, một con số siêu việt nếu đối chứng trong thị trường thực phẩm đầy rủi ro. 

 

business-analytics-05

 

Có thể thấy cả Business Intelligence và Business Analytics đều đem tới cho doanh nghiệp những lợi thế vững mạnh để tồn tại và phát triển lâu dài. Và dĩ nhiên, sẽ là một thiếu sót rất lớn nếu bạn đang bỏ qua những hệ thống giá trị này.

 

Quy trình hoạt động của Business Intelligence và Business Analytics trong doanh nghiệp 

 

Nhận thấy được lợi thế cạnh tranh mà Business Intelligence và Business Analytics có thể mang đến cho doanh nghiệp? Đã đến lúc bạn cần bắt tay vào triển khai những hệ thống xử lý dữ liệu chuyên sâu này cho doanh nghiệp của mình. Dưới đây, Base sẽ giới thiệu 2 quy trình thực hiện Business Intelligence và Business Analytics được giản lược hóa để bạn có thể xây chắc được nền tảng những kiến thức cơ bản.

 

Quy trình thực hiện Business Intelligence:

 

Quy trình thực hiện Business Intelligence có thể được minh họa đơn giản thông qua 4 bước bao gồm:

 

business-intelligence-06

 

Bước 1: Thu thập dữ liệu nguồn

 

Phòng ban Business Intelligence thu thập các dữ liệu thô thông qua các hệ thống vận hành của công ty. Những hệ thống này có thể bao gồm: 

 

  • Hệ thống quản lý chuỗi cung ứng (SCM)

  • Hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp (ERP)

  • Web Logs: Dữ liệu liên quan đến các hoạt động trên trang web hoặc thương mại điện tử của công ty.

  • Cơ sở giao dịch dữ liệu: Là dữ liệu về các giao dịch thương mại hiện tại.

  • Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM)

  • Và cơ sở dữ liệu bên ngoài

 

Bước 2: Ứng dụng tiến trình ELT (Extract, Load, Transform)

 

Tiến trình ELT có nhiệm vụ lấy những dữ liệu thô đã thu thập được từ nguồn, sau đó chỉnh sửa định dạng và lưu trữ để sẵn sàng cho việc sử dụng. Cụ thể: 

 

  • Bước Extract (trích xuất) sao chép dữ liệu từ các hệ thống nguồn. Nhờ đó mà hiệu năng của các hệ thống nguồn sẽ không bị ảnh hưởng bởi các hoạt động phân tích sau này. Mỗi hệ thống có thể được cấu trúc và định dạng dữ liệu rất khác nhau. Bước này cũng đảm bảo rằng chỉ những dữ liệu cần thiết được trích xuất.

  • Trong bước Transform (Biến đổi), những dữ liệu đã được trích xuất sẽ được “dịch” hoặc chia/ tách nhỏ thành dạng ngôn ngữ, thông tin có thể lưu trữ và sử dụng được. 

  • Bước Load (Nhập) sẽ đưa những dữ liệu đã được biến đổi vào kho dữ liệu (data warehouse) của giải pháp Business Intelligence và chờ các bước phân tích tiếp theo.

 

Bước 3: Lưu trữ dữ liệu

 

Các dữ liệu sau khi được xử lý sẽ được tích hợp và lưu trữ dưới dạng có thể sử dụng được ngay trong các kho dữ liệu thống nhất của doanh nghiệp.

 

Bước 4: Trích xuất và phân tích

 

Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu từ kho lưu trữ để phân tích, đưa ra đánh giá về những điểm mạnh yếu của doanh nghiệp. Qua những phân tích này, bạn có thể đưa ra những quyết định để cải thiện, tối ưu hoạt động vận hành, kinh doanh chính xác hơn. 

 

Quy trình thực hiện Business Analytics:

 

business-analytics-07

 

Bước 1: Khai phá dữ liệu

 

Trong bước này, các dữ liệu thô được thu thập từ các nguồn trong và ngoài doanh nghiệp sẽ trải qua giai đoạn xử lý “làm sạch”. Những dữ liệu không liên quan hoặc không có điểm tương đồng để ứng dụng trong các hoạt động kinh doanh, vận hành sẽ bị loại bỏ. Số còn lại sẽ được sử dụng trong các bước tiếp theo.

 

Bước 2: Phân tích, đối sánh mẫu dữ liệu

 

Dựa trên những dữ liệu đã được làm sạch ở bước 1, hệ thống Business Analytics sẽ tiếp tục phân tích để tìm ra điểm chung giữa các mẫu thông tin, qua đó chia chúng thành từng nhóm nhỏ, phục vụ từng mục đích ứng dụng khác nhau.

 

Bước 3: Xây dựng những mô hình dự đoán

 

Các nhóm thông tin được phân tích và chia nhóm tiếp tục được sử dụng trong các mô hình dự đoán của hệ thống Business Analytics. Trong hệ thống này, dữ liệu sẽ dần được chuyển hóa thành các mẫu hành vi, xu hướng và bối cảnh cụ thể trong tương lai. Các mẫu này cuối cùng sẽ được chuyên viên data so sánh, đánh giá để lựa chọn ra kết quả tối ưu nhất.

 

Bước 4: Mô hình hóa dữ liệu

 

Ở giai đoạn này, các chuyên viên data sẽ ứng dụng những mô hình và kết quả dự đoán để chạy thử các kịch bản có thể xảy ra trong thực tế. Kết quả của những kịch bản có sai số thấp nhất so với dự đoán sẽ được cân nhắc làm để sử dụng, ứng dụng vào trong những mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp.

 

Bước 5. Đưa ra quyết định và đo lường kết quả

 

Cuối cùng, các nhà quản lý sẽ đưa ra quyết định hành động dựa trên những kết quả của các mô hình và mục tiêu của tổ chức. Sau một khoảng thời gian đủ lớn để thu nhận về những kết quả có thể đánh giá được, hoạt động Business Analytics lúc này sẽ trải qua quá trình đo lường và tối ưu lại để cải thiện cho những nhiệm vụ kế tiếp.

 

Tạm kết

 

Trên đây là tổng quan về Business Intelligence và Business Analytics, hai mô hình hệ thống xử lý dữ liệu mạnh mẽ đang được các doanh nghiệp quan tâm ứng dụng để gây dựng lợi thế cạnh tranh. Hi vọng qua bài viết này, bạn sẽ có thể hiểu sau hơn về bản chất, ứng dụng cũng như quy trình hoạt động của chúng trong doanh nghiệp, từ đó cân nhắc triển khai cho riêng mình những mô hình tương tự. Chúc các bạn thành công!

 

Nếu bạn đang quan tâm tìm hiểu về một nền tảng hỗ trợ doanh nghiệp làm việc theo định hướng và đưa  ra quyết định hiệu quả trên dữ liệu, hãy tham khảo ngay bộ giải pháp phần mềm chuyên biệt đến từ Base.vn TẠI ĐÂY

 

Từ khóa

Bài viết liên quan

Chuyển đổi số #3: Làm thế nào để nằm trong 11% doanh nghiệp chuyển đổi số thành công?

Chỉ có 11% thành công trong quá trình chuyển đổi số - làm thế nào để là một trong số 11% thành công này?

Đắt - rẻ không còn phụ thuộc vào giá cả: Nghịch lý thế kỷ 21

Ở thế kỷ 21, một người tiêu dùng thông minh sẽ không còn nhìn vào giá thành để đánh giá “độ đắt rẻ” của một sản phẩm.

Microservice - chuyên môn hóa trong quản trị: Bước lùi của thời đại hay Xu hướng tương lai?

Quản trị tổng thể All-in-one hay chuyên môn hóa Microservice? Giải pháp nào sẽ giải quyết triệt để các bài toán trong quá trình tăng trưởng của doanh nghiệp?

Đăng ký nhận bản tin