Cách phân biệt Business Analytics với Data Analytics và Business Intelligence

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.

1. Business Analytics là gì?

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:

• Xử lý và phân tích dữ liệu.
• Rút ra kết luận, đánh giá về các dữ liệu đã được phân tích.
• Đề xuất quyết định thực thi.

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?

2. 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.

3. 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).

Key focus

• Đối với Business Analytics, bạn cần biết cách phản ứng với dữ liệu. Điều đó có nghĩa rằng, bạn phải hiểu được ý nghĩa, mức độ quan trọng của dữ liệu mình đang có, 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. Người làm Data Analytics sẽ đảm nhiệm việc nghiên cứu, dọn dẹp, chuyển đổi và mô hình hóa các dữ liệu thành thông tin hữu ích hỗ trợ cho việc đưa ra quyết định kinh doanh.

Phạm vi công việc

• Như đã đề cập, 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. Điều đó có nghĩa rằng, thay vì khai thác insight của doanh nghiệp, Data Analysis sẽ phụ trách việc khai thác insights của dữ liệu.

Yêu cầu

• Để hoàn thành tốt công việc Business Analytics, bạn cần rất nhiều kiến thức, kinh nghiệm, trải nghiệm. 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. Bạn buộc phải can thiệp vào cuộc sống của phòng Supply Chain, Marketing và Sales…để biết được lỗ hổng của họ 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… Dữ liệu sau khi được người làm Data analytics xử lý (bằng các thuật toán, hàm thống kê…) sẽ được người làm Business Analytics sử dụng để phân tích và giao tiếp với các phòng ban khác.

4. 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.

Business focus

• Người làm Business Analytics sẽ luôn phải trả lời những câu hỏi “Why”: Tại sao chúng ta lại gặp tình trạng này, chúng ta phải làm gì/sẽ làm gì để đưa ra được những phân tích, dự hướng đến việc tư vấn cho stakeholder (các bên liên quan)?
• Trong khi đó, công việc của Business Intelligence lại tập trung vào việc trả lời câu hỏi “What” và “How”. Người thực hiện Business Intelligence sẽ đưa ra những biểu đồ, con số cho biết vấn đề như thế nào. Họ sẽ dừng lại ở đó và không tiếp tục trả lời câu hỏi “Why” để đưa ra sự tư vấn.

Analytics focus

• Business Analytics ưu tiên những Predictive Analysis (phân tích dự báo). Nói cách khác, Business Analytics sẽ sử dụng data-mining (khai phá dữ liệu), model (mô hình), machine learning (học máy)… để xem xét ý nghĩa và cách tận dụng dữ liệu. Dựa trên dữ liệu đã được phân tích, Business Analytics sẽ biết được hành động ở tương lai của doanh nghiệp.
• Trong khi đó, người làm Business Intelligence sẽ sử dụng công cụ Descriptive Analysis (phân tích mô tả), thống kê, tóm tắt dữ liệu quá khứ, dữ liệu hiện tại. Họ sẽ tập trong vào những điều đã-xảy-ra hơn là những điều đang-xảy-ra.

Yêu cầu

• Nếu muốn trở thành một chuyên gia về Business Analytics, bạn không thể chỉ dừng lại ở chuyện báo cáo (thống kê, bảng biểu…). Bạn cần phải tìm hiểu về xu hướng, thu thập những thông tin trong quá khứ và hiện tại. Theo đó, bạn sẽ dự đoán được tương lai và yêu cầu các bộ phận, phòng ban liên quan hành động dựa trên dự báo.
• Còn đối với người làm Business Intelligence, họ cần cố gắng viết, sắp xếp và điều chỉnh những bảng báo cáo theo cách dễ đọc và thân thiện nhất (dashboard, chart, PowerPoint…). Người làm Business Intelligence cần có kiến thức về toán học, số liệu thống kê, biết sử dụng công cụ thiết kế, trình bày bảng biểu, chart một cách sinh động, hấp dẫn nhưng vẫn đảm bảo ý nghĩa.

5. Kết luận

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.