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.

Sự khác biệt giữa Business Analytics và Business Intelligence

Một thuật ngữ khác cũng thường xuyên bị nhầm lẫn với Business Analytics là Business Intelligence. Hãy cùng phân biệt chúng dựa trên 3 khía cạnh sau: Business focus, Analytics Focus và Requirement.

Qua bài viết, có thể bạn đã nắm được phần nào về cách phân biệt giữa Business Analytics, Data Analytics và Business Intelligence. Hiểu rõ những khái niệm trên, bạn sẽ tối ưu hóa được quy trình hoạt động giữa các team, đồng thời phân chia công việc rõ ràng, cụ thể nhằm hạn chế tình trạng chồng chéo. Theo đó, các vấn đề của doanh nghiệp cũng sẽ được xác định và giải quyết theo hướng có lợi nhất.

Chia sẻ bởi anh Trần Hùng Thiện - Founder tại công ty Nghiên cứu Thị trường GCOMM, đồng thời là giảng viên tại Viện Đại học VNUK Đà Nẵng. Với kinh nghiệm hơn 20 năm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, anh sẽ giúp các bạn học viên thẩm thấu kiến thức về Business Analytics vốn được xem là khó nhằn và khô khan.

Business Analysis, Business Analytics, Data Analytics đều đề cập đến nghiệp vụ phân tích nhưng lại là những công việc khác nhau. Cùng phân biệt để áp dụng vào quy trình tuyển dụng và chọn lựa việc làm cho phù hợp.

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:

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).

5 lợi ích của Business Analytics đối với doanh nghiệp

Thứ nhất, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định có độ chính xác cao. Sự xuất hiện của dữ liệu Real-time cùng các công cụ, thuật toán hỗ trợ việc phân tích đã củng cố thêm độ tin cậy của Business Analytics. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp hạn chế việc đưa các quyết định cảm tính, bị ảnh hưởng bởi thiên kiến con người và thiếu tính khách quan.

Thứ hai, góp phần quản trị mục tiêu và doanh thu. Quay lại ví dụ về việc tăng giá sản phẩm, làm thế nào để bạn biết được rằng công ty có nên áp dụng việc tăng giá (1% - 2%) hay không? Dựa trên những viễn cảnh, kết quả được phân tích bởi thuật toán, bạn hoàn toàn có thể dự đoán được trạng thái của công ty và các phòng ban (Supply Chain, Marketing…) khi kế hoạch bắt đầu triển khai.

Không những thế, việc sử dụng số liệu còn giúp các doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh chiến lược xuyên suốt giai đoạn thực thi. Nhờ vào việc cập nhật số liệu theo từng ngày, những lỗ hỏng, sự sai lệch sẽ sớm được nhận diện.

Thứ ba, tăng khả năng thấu hiểu người tiêu dùng. Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu dựa trên hành vi thực tế tại điểm bán, Business Analytics sẽ giúp doanh nghiệp có góc nhìn cụ thể về mong muốn của người tiêu dùng. Từ đó, họ có thể đưa ra những chiến lược kinh doanh hiệu quả nhằm chinh phục nhóm đối tượng khách hàng mục tiêu.

Thứ tư, nâng cao hiệu suất hoạt động của công ty. Dựa trên Business Analytics, kết quả phân tích dữ liệu sẽ phản ánh chân thật những vấn đề mà doanh nghiệp đang mắc phải. Qua đó, công ty có thể đưa ra giải pháp thích hợp dựa trên việc sắp xếp thứ tự ưu tiên. Bởi lẽ, sự tăng giảm trong ngân sách và các khoản thâm hụt, lợi nhuận… sẽ được trình bày rõ ràng và minh bạch nhất qua các con số.

Cuối cùng, điều chỉnh ROI (Return on Investment) phù hợp với từng dự án, chiến dịch… nhằm gia tăng lợi nhuận. Thông thường, doanh nghiệp có khá nhiều khoản đầu tư cần theo dõi. Business Analytics sẽ giúp các nhà quản lý đo lường mức độ hiệu quả trong cách vận hành (hiệu suất, mục tiêu sales…). Từ đó, doanh nghiệp sẽ quyết định có nên đầu tư hay không hoặc đưa ra một con số ROI khả dĩ hơn trên từng đối tượng.

Song, không ít người nhầm lẫn giữa Data Analytics và Business Intelligence. Trên thực tế, đây là hai công việc khác nhau. Theo đó, để hạn chế sự nhầm lẫn đáng tiếc giữa các vị trí, gây ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh, bạn cần nhận biết được sự khác biệt giữa chúng.

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.

Khi nào nên chọn Business Analytics?

a. Định hướng chiến lược kinh doanh:

b.Tối ưu hóa quy trình và hoạt động:

Sự khác nhau giữa Business Analytics và Data Analytics

Nhiệm vụ của Business Analytics là phân tích dữ liệu từ góc độ kinh doanh, nhằm tạo ra các giải pháp và chiến lược cụ thể cho doanh nghiệp. Trong khi đó, Data Analytics tập trung vào các vấn đề liên quan đến dữ liệu, bao gồm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để khám phá thông tin. Do cậy, nhiều người thường nhầm lẫn giữa hai khái niệm này. Để phân biệt rõ ràng, chúng ta có thể xem xét ba khía cạnh chính: Trọng tâm chính (Key Focus), Phạm vi công việc (Scope of Work), và Yêu cầu (Requirement).

Đối với Business Analytics, trọng tâm là phản ứng và tương tác với dữ liệu để hiểu được ý nghĩa và mức độ quan trọng của nó. Điều này giúp doanh nghiệp nhận thức rõ tình hình hiện tại và định hướng chiến lược cho tương lai. Người làm Business Analytics phải biết cách sử dụng dữ liệu để tạo ra các giải pháp và quyết định kinh doanh hiệu quả.

Trong khi đó, Data Analytics chủ yếu tập trung vào việc phân tích và kết luận các vấn đề liên quan đến dữ liệu. Các chuyên gia Data Analytics chịu trách nhiệm nghiên cứu, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu, biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích để hỗ trợ quyết định kinh doanh.

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