Nếu bạn quan tâm về việc phân tích dữ liệu và tìm hiểu về việc ứng dụng dữ liệu để đưa ra quyết định trong doanh nghiệp, chắc chắn bạn đã từng nghe đến các thuật ngữ như Business Analytics, Data Analytics và Business Intelligence. Tuy nhiên, có rất nhiều người hiểu lầm và nhầm lẫn giữa chúng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Business Analytics và những khác biệt giữa Business Analytics với hai thuật ngữ còn lại.
Business Analytics là gì?
Business Analytics là quá trình xử lý và phân tích dữ liệu dựa trên các vấn đề của doanh nghiệp để đưa ra giải pháp và phương hướng giúp doanh nghiệp đạt được quyết định tối ưu cho sự phát triển. Quá trình Analytics bao gồm ba bước:
- Xử lý và phân tích dữ liệu.
- Rút ra kết luận và đánh giá về các dữ liệu đã được phân tích.
- Đề xuất quyết định thực thi.
Cụ thể, dữ liệu từ các phòng ban và đơn vị trong doanh nghiệp sẽ được xử lý và tổng hợp thành một chuỗi thông tin để sử dụng cho việc đưa ra quyết định và giao tiếp với các bên liên quan.
Tưởng tượng rằng bạn là một chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh và bạn đề nghị tăng giá bán sản phẩm từ 1% lên 2%. Bạn cần tìm hiểu những nhóm đối tượng nào sẽ bị ảnh hưởng bởi quyết định này. Có thể là phòng ban Logistics, Supply Chain, Marketing và Sale. Để thực hiện ý tưởng này, bạn cần cung cấp bằng chứng thuyết phục để có được sự đồng thuận từ các bên liên quan.
Trong quá trình thực hiện, bạn cần theo dõi và cập nhật ảnh hưởng của việc tăng giá từ 1% lên 2% đối với Sale, Marketing, Supply Chain, R&D và thậm chí cả doanh nghiệp. Trường hợp tác động tiêu cực vượt quá dự đoán, bạn cần nhanh chóng tạo ra một quy trình mới.
Có thể thấy rằng việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế là một vòng tròn không ngừng. Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh phải liên tục theo dõi, thu thập, xử lý dữ liệu và rút ra kết luận mới dựa trên những việc đã, đang và sẽ làm. Vậy Business Analytics mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?
5 lợi ích của Business Analytics đối với doanh nghiệp
-
Quyết định chính xác: Business Analytics giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định có độ chính xác cao. Sự xuất hiện của dữ liệu thời gian thực và các công cụ, thuật toán hỗ trợ phân tích đã tăng thêm độ tin cậy của Business Analytics. Điều này giúp doanh nghiệp hạn chế việc đưa ra quyết định dựa trên cảm tính và thiếu tính khách quan.
-
Quản trị mục tiêu và doanh thu: Business Analytics có thể giúp doanh nghiệp dự đoán và quản lý mục tiêu cũng như doanh thu. Quay trở lại ví dụ về việc tăng giá sản phẩm, dữ liệu và kết quả phân tích dự báo sẽ giúp bạn đánh giá tình hình của công ty và các phòng ban khi kế hoạch triển khai bắt đầu. Sử dụng số liệu, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược trong quá trình thực hiện và phát hiện lỗi hoặc sai lệch kịp thời.
-
Hiểu người tiêu dùng: Business Analytics thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu dựa trên hành vi thực tế của người tiêu dùng sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về mong muốn của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra chiến lược kinh doanh hiệu quả để thu hút và nắm bắt nhóm đối tượng khách hàng mục tiêu.
-
Nâng cao hiệu suất hoạt động: Business Analytics giúp doanh nghiệp nhìn nhận chân thực các vấn đề mà họ đang gặp phải và tìm ra giải pháp phù hợp. Kết quả phân tích dữ liệu sẽ thể hiện rõ những vấn đề, sự tăng giảm trong ngân sách, lợi nhuận và các khoản thâm hụt. Điều này giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ ràng và minh bạch hơn để đưa ra quyết định.
-
Điều chỉnh ROI phù hợp: Business Analytics giúp doanh nghiệp đo lường độ hiệu quả của các dự án và chiến dịch. Thông qua việc đo lường hiệu suất, doanh nghiệp có thể quyết định nên đầu tư hoặc không đầu tư vào các khoản mục cụ thể, từ đó gia tăng lợi nhuận. Business Analytics giúp đo lường mức độ hiệu quả của hoạt động kinh doanh và mục tiêu bán hàng. Từ đó, doanh nghiệp sẽ quyết định có nên đầu tư hay không và đưa ra một con số ROI khả dĩ hơn cho từng đối tượng.
Sự khác biệt giữa Business Analytics và Data Analytics
Đúng như tên gọi, Business Analytics tập trung vào phân tích dưới góc nhìn kinh doanh. Trong khi đó, Data Analytics tập trung vào những vấn đề liên quan đến dữ liệu. Dưới đây là những khác biệt giữa hai thuật ngữ này:
Key Focus (Tập trung chính):
- Business Analytics: Tập trung vào cách phản ứng với dữ liệu. Điều này yêu cầu bạn hiểu ý nghĩa và mức độ quan trọng của dữ liệu để giúp doanh nghiệp nhìn nhận tình hình và định hướng đúng đắn cho tương lai.
- Data Analytics: Tập trung vào việc phân tích và kết luận dữ liệu. Người làm Data Analytics nghiên cứu, tổng hợp và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Phạm vi công việc:
- Business Analytics: Trực tiếp liên quan và tương tác với các phòng ban, nhằm đưa ra các đề xuất về định hướng hoạt động của doanh nghiệp.
- Data Analytics: Tập trung vào việc tổng hợp, áp dụng và diễn giải dữ liệu để xây dựng thông tin hữu ích. Người làm Data Analytics khai thác những thông tin từ dữ liệu.
Yêu cầu:
- Business Analytics: Yêu cầu nhiều kiến thức, kinh nghiệm và trải nghiệm. Người làm Business Analytics phải có khả năng can thiệp vào cuộc sống của các phòng ban khác nhau để hiểu được lỗ hổng và kết nối các bộ phận.
- Data Analytics: Tập trung vào số liệu thống kê, cơ sở dữ liệu. Người làm Data Analytics cần nắm vững kiến thức toán học, số liệu thống kê và sử dụng công cụ thiết kế để trình bày dữ liệu một cách sinh động và hấp dẫn.
Sự khác biệt giữa Business Analytics và Business Intelligence
Một thuật ngữ khác cũng thường bị nhầm lẫn với Business Analytics là Business Intelligence. Dưới đây là sự khác biệt giữa chúng:
Business focus (Tập trung kinh doanh):
- Business Analytics: Trả lời câu hỏi "Tại sao" và tư vấn cho các bên liên quan. Người làm Business Analytics đưa ra các phân tích, dự đoán về tương lai và định hướng hoạt động của doanh nghiệp.
- Business Intelligence: Tập trung vào việc trả lời câu hỏi "Cái gì" và "Làm thế nào". Người làm Business Intelligence tạo ra biểu đồ và con số để mô tả tình hình hiện tại.
Analytics focus (Tập trung phân tích):
- Business Analytics: Ưu tiên phân tích dự báo. Business Analytics sử dụng data-mining, mô hình, học máy để đánh giá dữ liệu và tư vấn cho các bên liên quan.
- Business Intelligence: Tập trung vào phân tích mô tả, thống kê, tóm tắt dữ liệu quá khứ và hiện tại.
Yêu cầu:
- Business Analytics: Đòi hỏi nhiều kiến thức, kinh nghiệm và trải nghiệm để hiểu sâu về từng phòng ban, doanh nghiệp và thị trường. Business Analytics đòi hỏi bạn phải can thiệp vào cuộc sống của các phòng ban để tìm hiểu và kết nối các bộ phận.
- Business Intelligence: Yêu cầu kiến thức về toán học, số liệu thống kê và kỹ năng thiết kế. Người làm Business Intelligence cần tạo ra bảng báo cáo dễ đọc và trực quan để diễn đạt dữ liệu một cách rõ ràng và hấp dẫn.
Thông qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn tổng quan về Business Analytics và những khác biệt giữa Business Analytics với Data Analytics và Business Intelligence. Hiểu rõ những khái niệm này sẽ giúp bạn tối ưu hoá quy trình làm việc giữa các team và phân chia công việc hiệu quả, đồng thời giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp theo hướng có lợi nhất.
Chia sẻ bởi 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 bạn hiểu rõ về Business Analytics và cách ứng dụng nó trong thực tế.