Phân biệt Business Intelligence và Business Analytics - VNUK
VNUK >Khoa học dữ liệu >Phân biệt Business Intelligence và Business Analytics

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, vẫn còn nhiều tranh cãi giữa các nhà quản lý về việc phân định rạch ròi hai khái niệm này, liệu rằng Business Intelligence có phải là một phần của Business Analytics, chúng có điểm gì giống và khác nhau?

Business Intelligence là gì?

Theo cách hiểu truyền thống, Business Intelligence là việc sử dụng dữ liệu trong các hoạt động vận hành hàng ngày của doanh nghiệp. Business Intelligence tích hợp nhiều hệ thống và công cụ, giúp doanh nghiệp kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều nguồn khác nhau, khai thác nguồn dữ liệu đó một cách hiệu quả, tạo ra những tri thức (knowledge) mới giúp cho các nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định chiến lược, tập trung vào mục tiêu kinh doanh của mình.

Business Analytics là gì?

Trong khi đó, Business Analytics (Phân tích kinh doanh) thường được định nghĩa thiên về hướng phân tích, thống kê. Lúc này, các chuyên gia dữ liệu sẽ sử dụng các công cụ định lượng (quantitive tools) để phân tích dữ liệu, đưa ra các dự đoán và các chiến lược phát triển trong tương lai.

Một số sự khác biệt cơ bản giữa Business Intelligence và Business Analytics

Mặc dù có nhiều điểm tương đồng, sự khác biệt giữa Business Intelligence và Business Analytics được thể hiện rõ nhất ở 4 khía cạnh: (1) Đối tượng doanh nghiệp sử dụng, (2) Mục đích sử dụng, (3) Các công cụ thường dùng và (4) Xu hướng phát triển.

Tiêu chí đánh giá

Business Intelligence

Business Analytics

Đối tượng sử dụng

Doanh nghiệp lớn, lâu đời Doanh nghiệp vừa và nhỏ, Start-up

Business Intelligence có thiên hướng ứng dụng trong những doanh nghiệp có quy mô lớn, những tổ chức có nền tảng và quy trình vận hành nhất định. 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, tiêu biểu như các start-up hoặc doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Tất nhiên, trên thực tế, doanh nghiệp nào cũng muốn có sự cân bằng nhất định giữa Business Intelligence và Business Analytics.
Mục đích sử dụng

Hiện tại — Tương lai

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

Công cụ thường dùng

Một số công cụ thường gặp trong Business Intelligence bao 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),…
  • 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.

Một số công cụ thường gặp trong Business Analytics 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), …
  • 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 sẵn có.
  • 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, tối ưu hóa hiệu quả cho doanh nghiệp trong các hoạt động kinh doanh.
Xu hướng nghề nghiệp

Có thể nói, đây đều là 2 từ khóa “hot” của doanh nghiệp trong những năm gần đây. Tuy nhiên, theo quan sát của các chuyên gia, Business Analytics là một thuật ngữ mới hơn, “trendy” hơn so với Business Intelligence, mặc dù trong thực tiễn có sự trùng lặp đáng kể trong định nghĩa và cách sử dụng của chúng.

Sự gia tăng trong các tham chiếu đến Business Analytics phần nào phản ánh sự phát triển trong lĩnh vực phân tích và khoa học dữ liệu. Nhất là trong bối cảnh lĩnh vực này đang có sự thiếu hụt nhân tài đáng kể, các công ty sẵn sàng bỏ mức lương cạnh tranh để “chiêu mộ” các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và chuyên gia phân tích. Dự kiến, nhu cầu này sẽ tăng gần 40% vào năm 2021.

Hiểu được sự khác biệt giữa hai khái niệm Business Intelligence và Business Analytics phần nào giúp doanh nghiệp hoạch địch được chiến lược sử dụng nguồn lực (công cụ, nhân sự, …) phù hợp với mục tiêu phát triển hiện tại và tương lai. Đồng thời, đối với các bạn sinh viên đang lăn tăn trước ngưỡng cửa “chọn trường – chọn ngành”, hy vọng đây là những ghi chú cơ bản giúp bạn có thể tự đánh giá chương trình đào tạo, các môn học liên quan,… đúng với nguyện vọng phát triển con đường nghề nghiệp của mình.

Tài liệu tham khảo:

  1. https://analytics.hbs.edu/blog/business-intelligence-vs-business-analytics
  2. https://hbr.org/2013/12/get-a-better-return-on-your-business-intelligence
  3. https://www.educba.com/business-intelligence-vs-business-analytics/
  4. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/02/04/the-18-best-analytics-tools-every-business-manager-should-know/
  5. https://www.betterbuys.com/bi/business-intelligence-vs-business-analytics/
  6. https://analytics.hbs.edu/blog/data-science-job-market/
  7. https://selecthub.com/business-intelligence/business-intelligence-vs-business-analytics/
  8. https://www.betterbuys.com/bi/business-intelligence-vs-business-analytics/ 
  9. https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
  10. https://analytics.hbs.edu/#descriptions

Nguồn: Business Intelligence vs. Business Analytics (Harvard Business Analytics Program)

Leave a Reply

1
Bạn cần hỗ trợ?