Phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu là hai kỹ thuật chính mà các công ty hiện đại sử dụng để đạt được những hiểu biết chính xác và có giá trị về kinh doanh.
Cả hai phương pháp này đều giúp bạn trực quan hóa, phân tích và hiểu dữ liệu liên quan đến doanh nghiệp, khách hàng, đối thủ cạnh tranh và ngành của bạn.
Điều này có thể giúp bạn đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn, phát triển các chiến lược hiệu quả, cải thiện hoạt động, tạo doanh thu và doanh thu tốt hơn, tìm ra mô hình và dự đoán các động thái trong tương lai.
Mặc dù trí tuệ kinh doanh và phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng và có thể được sử dụng thay thế cho nhau trong các lĩnh vực khác nhau, nhưng các thuật ngữ này có ý nghĩa khác nhau đối với các ngành khác nhau.
Cả hai đều có yêu cầu và phạm vi công việc khác nhau. Họ cần những kỹ năng khác nhau để giúp các công ty phát triển thông qua việc ra quyết định tốt hơn với kết quả dựa trên dữ liệu thu được thông qua các kỹ thuật này.
Vì vậy, việc đưa ra lựa chọn đúng đắn giữa chúng là điều khó khăn đối với các công ty.
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu cũng như sự khác biệt giữa chúng dựa trên loại, mục tiêu, lợi ích, hạn chế và cách sử dụng để giúp bạn chọn phương pháp phù hợp cho tổ chức của mình.
Hãy bắt đầu!
Phân tích kinh doanh là gì?
Business Intelligence (BI) là quá trình thu thập và lưu trữ dữ liệu hiện tại và quá khứ để phân tích và đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên công nghệ. Điều này sẽ cải thiện hoạt động kinh doanh cũng như tỷ suất lợi nhuận của bạn.
BI kết hợp nhiều phương pháp khác nhau như khai thác dữ liệu, phân tích kinh doanh, công cụ dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, thực tiễn kinh doanh tốt nhất và cơ sở hạ tầng. Bằng cách này, nó có thể cung cấp các bản tóm tắt dữ liệu dễ sử dụng, cho phép doanh nghiệp của bạn phát triển trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay.
Ngoài ra, BI có thể giúp bạn phát huy tiềm năng tiếp thị và bán hàng cũng như đổi mới các cơ hội kinh doanh mới.
Ngoài ra, kinh doanh thông minh giúp các tổ chức thích ứng với các chiến lược thị trường mới, đưa ra những thay đổi có lợi và loại bỏ sự thiếu hiệu quả. Nó cho phép các công ty tìm hiểu về các xu hướng mới nhất và truy cập các chức năng phân tích dữ liệu nâng cao.
Hơn nữa, bạn có thể sử dụng phương pháp này để hoàn thành nhiều việc, chẳng hạn như giải quyết vấn đề nhanh hơn, phát triển doanh nghiệp của mình và dự đoán kết quả trong tương lai.
Mục đích: Mục đích chính của Business Intelligence là lọc thông tin kinh doanh có liên quan và thực hiện phân tích dữ liệu trong một khung thời gian cụ thể. Các công cụ kinh doanh thông minh là cần thiết để thực hiện những nhiệm vụ tẻ nhạt này. Chúng sẽ giúp bạn đạt được hiệu quả thị trường cao hơn, nhờ đó bạn sẽ dẫn đầu đối thủ.
Bằng cách này, thay vì bị hướng dẫn bởi linh cảm và giả định, bạn có thể đưa ra quyết định kinh doanh xuất sắc dựa trên dữ liệu lịch sử chính xác. Nó thực hiện phân tích dữ liệu để tạo các bản tóm tắt, báo cáo, bản đồ, biểu đồ, trang tổng quan và đồ thị để người dùng có thể biết bản chất thực sự của doanh nghiệp bạn.
Kinh doanh thông minh có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc giúp xác định và phát triển các chiến lược mới để thu thập một số cơ hội kinh doanh.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (DA) là quá trình hoặc chiến lược thu thập, kiểm tra, làm sạch, lưu trữ, chuyển đổi, truy vấn và mô hình hóa dữ liệu. Mục tiêu chính là tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.
Nó có vẻ tương tự như kinh doanh thông minh. Tuy nhiên, phân tích dữ liệu có thể là một phần của BI tập trung chủ yếu vào chính quy trình phân tích.
Mặc dù phân tích dữ liệu thường được sử dụng trong kinh doanh nhưng nó không phải là một công cụ thông minh. Mặt khác, phân tích dữ liệu là một chiến lược được sử dụng trong quy trình kỹ thuật quản lý dữ liệu, từ khám phá đến chuyển đổi. Cần rất nhiều dữ liệu để tìm ra xu hướng hiện tại và giải quyết các vấn đề lớn hơn trong thời gian ngắn.
Nói cách khác, khoa học dữ liệu liên quan đến máy móc hoặc con người tìm kiếm, giải thích, trực quan hóa và xác định các mẫu trong dữ liệu. Nó sẽ giúp bạn tìm thấy:
- xu hướng
- sự bất thường
- Ngoại lệ
- Khả năng
- rủi ro
Phân tích dữ liệu được các doanh nghiệp và các lĩnh vực khác sử dụng để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thông minh hơn và tốt hơn nhằm dự đoán sự phát triển kinh doanh trong tương lai. Các quy trình và kỹ thuật được sử dụng trong phân tích dữ liệu đang được tự động hóa bởi các công nghệ mới như thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI).
Do đó, các công ty tập trung vào cạnh tranh trên thị trường đã sử dụng phân tích dữ liệu để duy trì và phát triển cơ sở khách hàng của mình. Nói chung, nó sử dụng các kỹ thuật tính toán và thống kê để tìm ra mối quan hệ, mẫu và xu hướng trong tập dữ liệu. Ngoài ra, nó còn sử dụng các kỹ thuật và công nghệ đặc biệt như phần mềm trực quan hóa dữ liệu, nền tảng Dữ liệu lớn, thuật toán ML, v.v.
Thông minh kinh doanh và phân tích dữ liệu: các loại
Các loại thông tin kinh doanh
Có hai loại BI chính – BI truyền thống và BI hiện đại.
BI truyền thống: Trong BI truyền thống, bạn sẽ tìm thấy dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn nội bộ của công ty, chẳng hạn như dữ liệu tài chính, bán hàng và hàng tồn kho. Loại dữ liệu này được thu thập và lưu trữ trong kho dữ liệu để phân tích thêm bằng cách sử dụng các công cụ dựa trên SQL, bao gồm bảng thông tin, báo cáo và khối OLAP.
Ví dụ: phân tích bán hàng, phân tích hiệu suất hoạt động và báo cáo tài chính.
Thông tin kinh doanh hiện đại: Trong danh mục này, BI sử dụng các công nghệ mới nhất để cung cấp quyền truy cập tự phục vụ theo thời gian thực vào vô số dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nó cho phép bạn dễ dàng khám phá, xác định và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng hình ảnh trực quan, bảng điều khiển và NLP.
Ngoài ra, nó còn bao gồm các thuật toán ML tự động hóa việc khám phá, phân tích và chuẩn bị dữ liệu, giúp việc thu thập thông tin chi tiết ngày càng dễ dàng hơn.
Ví dụ: khám phá dữ liệu, báo cáo thời gian thực, phân tích dự đoán, phân tích tự phục vụ, v.v.
Các loại phân tích dữ liệu
Có bốn loại phân tích dữ liệu khác nhau; mọi người đều có cách tiếp cận và trọng tâm khác nhau.
Phân tích mô tả: Bao gồm phân tích dữ liệu lịch sử để giúp doanh nghiệp của bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu trong quá khứ. Nó tóm tắt dữ liệu trong quá khứ này thành KPI để bạn có thể hiểu hiệu suất của công ty mình.
Ví dụ: phân tích lưu lượng truy cập trang web, đánh giá sự hài lòng của khách hàng, báo cáo bán hàng, v.v.
Phân tích chẩn đoán: Phân tích dữ liệu trong quá khứ để hiểu “lý do”, chẳng hạn như lý do tại sao trước đây không có báo cáo bán hàng. Phát hiện nguyên nhân gốc rễ và điều tra vấn đề bằng cách phân tích các mối quan hệ và mẫu trong dữ liệu.
Ví dụ: phân tích tỷ lệ rời bỏ khách hàng, phân tích tỷ lệ luân chuyển nhân viên và phân tích lỗi sản phẩm.
Phân tích dự đoán: Phân tích này có thể sử dụng thuật toán học máy và mô hình thống kê để dự đoán kết quả trong tương lai bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Điều này cho phép các công ty xác định các cơ hội và mối đe dọa tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra.
Ví dụ: dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng, dự báo nhu cầu và phát hiện gian lận.
Phân tích theo quy định: Đây là loại phân tích trong đó bạn sử dụng thông tin chi tiết và dữ liệu để cung cấp các đề xuất cần thiết để có thể thực hiện các hành động cần thiết nhằm đạt được mục tiêu cụ thể. Nó cho phép bạn đưa ra quyết định với những hiểu biết hữu ích.
Ví dụ: Tối ưu hóa giá cả, tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Sử dụng phân tích trên, các công ty đưa ra quyết định sáng suốt, cải thiện hoạt động và đạt được lợi thế thị trường tuyệt vời.
Business Intelligence và phân tích dữ liệu: các tính năng
Tính năng thông minh kinh doanh
Một số tính năng quan trọng của BI bao gồm:
- Phân tích nâng cao: giúp bạn thực hiện các thao tác dữ liệu phức tạp. Điều này cho phép phân tích hồi quy, do đó bạn có thể phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Báo cáo: Bạn có thể tạo và phân phối báo cáo mà không cần sự trợ giúp của CNTT. Bạn cũng có thể lên lịch việc này để đảm bảo rằng các báo cáo được gửi tự động vào các thời điểm định kỳ.
- Trực quan hóa dữ liệu: cho phép bạn trình bày dữ liệu phức tạp ở các định dạng đơn giản hơn. Các công cụ BI có thể tạo ra các hình ảnh trực quan phức tạp và mạnh mẽ để truyền đạt dữ liệu một cách dễ dàng.
- Phân tích không gian địa lý: Với tính năng bản đồ địa lý, bạn có thể dễ dàng tìm thấy các vị trí trong chế độ xem bản đồ. Các công cụ BI lấy dữ liệu của bạn và chuyển đổi nó thành các bản trình bày bản đồ và đồ họa để bạn có thể dễ dàng xem dữ liệu địa lý.
- Quản lý dữ liệu: bao gồm trộn, khai thác, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Nó kết hợp các bộ dữ liệu khác nhau để xây dựng một bộ dữ liệu mới. Nó cũng giúp bạn khám phá thông tin để khám phá các xu hướng, tính năng, điểm ưa thích và mẫu mới nhất.
Các tính năng BI khác bao gồm phân tích tăng cường, phân tích dự đoán, bảo mật dành riêng cho người dùng, phân tích tự phục vụ và tích hợp dữ liệu.
Chức năng phân tích dữ liệu
Một số tính năng chính của nó là.
- Chuẩn bị và đối chiếu dữ liệu: Ý tưởng đằng sau quá trình này là thực hiện các quy trình chuẩn bị dữ liệu một lần trong suốt dự án. Điều này giúp chuẩn bị một mô hình lặp lại cho cùng một dự án nếu cần. Trong quá trình xây dựng mô hình và phân tích lặp lại, dữ liệu được làm nguội để loại bỏ lỗi và dữ liệu phức tạp được kết hợp để dễ phân tích và dễ tiếp cận.
- Khai thác dữ liệu: Đây là giai đoạn đầu tiên của phân tích dữ liệu, tức là khai thác dữ liệu. Nó liên quan đến việc trực quan hóa dữ liệu để hiểu rõ hơn về một số mẫu hoặc khu vực cần nhận dạng thêm.
- Khả năng mở rộng: Để mở rộng quy mô hệ thống lên hoặc xuống theo chiều dọc, bạn cần một máy chủ nhanh hơn cùng với bộ nhớ và bộ xử lý mạnh mẽ. Điều này sử dụng ít năng lượng và phần cứng mạng hơn và là giải pháp tạm thời duy nhất cho nền tảng phân tích dữ liệu.
- Kiểm soát phiên bản: Đây là kiểm soát nguồn hoặc quá trình theo dõi và kiểm soát các thay đổi đối với mã phần mềm.
- Bảo mật dữ liệu: Tính năng này rất hữu ích trong việc ngăn chặn việc truy cập dữ liệu trái phép, trộm cắp hoặc hỏng hóc bất cứ lúc nào. Nó bao gồm bảo mật các chương trình logic, bảo mật thiết bị lưu trữ, bảo mật thiết bị vật lý và hơn thế nữa.
Business Intelligence và phân tích dữ liệu: các thành phần
Các thành phần thông minh kinh doanh
Phân tích kinh doanh bao gồm năm yếu tố:
- OLAP: Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) giúp các nhà điều hành doanh nghiệp sắp xếp và chọn dữ liệu tổng hợp cũng như giám sát nó một cách chiến lược.
- Phân tích nâng cao: Thành phần BI này giúp bạn lấy số liệu thống kê về một sản phẩm và dịch vụ cụ thể. Nó cho phép bạn dự đoán hành vi của sản phẩm trên thị trường.
- Kho dữ liệu: liên quan đến việc lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ vì lợi ích của nhiều bộ phận trong doanh nghiệp.
- BI thời gian thực: Điều này giúp bạn theo dõi các xu hướng tiếp thị đang thay đổi. Với thành phần này, nhóm tiếp thị có thể thông báo các khoản giảm giá và ưu đãi đặc biệt để thu hút sự chú ý của khách hàng và thu hút họ trên trang web.
- Nguồn dữ liệu: liên quan đến việc trích xuất thông tin thô và tạo nguồn dữ liệu một cách có hệ thống bằng cách sử dụng một số ứng dụng. Công cụ BI sử dụng các bộ dữ liệu này để tạo biểu đồ, bảng và biểu đồ hình tròn.
Thành phần phân tích dữ liệu
Có năm yếu tố của phân tích dữ liệu:
- Thu thập dữ liệu: Đây là giai đoạn đầu tiên của phân tích dữ liệu, bao gồm việc thu thập dữ liệu cả bên trong và bên ngoài doanh nghiệp của bạn. Dữ liệu đến từ nhiều nguồn, chẳng hạn như hệ điều hành, dữ liệu mạng và mạng xã hội, dữ liệu giao dịch, dữ liệu máy, v.v.
- Phân tích dữ liệu: Sau khi dữ liệu đã được thu thập, nó cần được phân tích. Đó là một quá trình mà các kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để làm sạch và kiểm tra dữ liệu nhằm thu thập thông tin hữu ích. Phân tích dữ liệu giúp xác định các mẫu, dự đoán tương lai và phát hiện những điểm bất thường.
- Báo cáo kết quả: Trong thành phần này, bạn có thể chia sẻ thông tin chi tiết và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên những phát hiện của mình. Các phương pháp báo cáo kết quả phổ biến bao gồm trình bày kết quả trên trang tổng quan, tạo báo cáo và tạo đồ họa thông tin.
- Cải tiến quy trình: điều này bao gồm thay đổi cách thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Nó cũng thay đổi cách đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
- Văn hóa dựa trên dữ liệu: Bạn có thể tạo văn hóa nơi mọi người có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định hiệu quả. Điều này giúp đào tạo nhân viên cách sử dụng phân tích dữ liệu và cung cấp cho họ quyền truy cập vào các tài nguyên. Để xây dựng văn hóa dựa trên dữ liệu, bạn cần tuân theo một số nguyên tắc:
Business Intelligence và phân tích dữ liệu: ứng dụng
Ứng dụng thông minh kinh doanh
Business Intelligence có thể được triển khai trong một số ngành, chẳng hạn như:
- Bán lẻ: BI được sử dụng để dự báo nhu cầu của khách hàng và phân tích sự biến động của nhu cầu theo thời gian. Điều này giúp tối ưu hóa khối lượng hàng tồn kho để đáp ứng yêu cầu của khách hàng.
- Ngân hàng: BI giúp các tổ chức tài chính và ngân hàng xác định cơ sở khách hàng của họ. Điều này cho phép họ lập kế hoạch chiến lược tiếp thị. Các ngân hàng cũng có thể xem số liệu hiệu suất của họ bằng cách sử dụng Business Intelligence.
- Ô tô: BI giúp tối ưu hóa các chức năng sản xuất, nhân sự, tiếp thị, nghiên cứu, phân phối và tài chính của ngành ô tô. Điều này là để cho phép đưa ra quyết định hiệu quả.
- Sản xuất: BI cải thiện giao tiếp với nhà cung cấp và chuẩn hóa các giao dịch. Nó có thể dự báo nhu cầu về sản phẩm, điều này sẽ cho phép tối ưu hóa hơn nữa lượng hàng tồn kho, nguồn cung cấp và khối lượng sản xuất.
Các ứng dụng BI khác bao gồm khách sạn, dịch vụ dược phẩm, FMCG, hãng hàng không, phân phối và hậu cần, v.v.
Ứng dụng phân tích dữ liệu
Một số ứng dụng của phân tích dữ liệu là:
- Giao thông vận tải: Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề giao thông và cải thiện chất lượng du lịch bằng cách cải thiện hệ thống giao thông và trí tuệ.
- Giáo dục: Các nhà hoạch định chính sách đang sử dụng công nghệ này để đưa ra các quyết định quản lý và chương trình giảng dạy tốt hơn.
- Tiếp thị và Quảng cáo: Các nhà tiếp thị và nhà quảng cáo sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu đối tượng của họ và có được tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn.
- Hậu cần và Giao hàng: Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện quy trình giao hàng và quy trình làm việc hiệu quả trong ngành hậu cần. Điều này giúp làm cho ngành hiệu quả hơn và tăng lượng khách hàng.
Các mục đích sử dụng khác cho phân tích dữ liệu bao gồm bảo mật trực tuyến, kết quả tìm kiếm trên web, phát hiện gian lận, v.v.
Phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu: so sánh nhanh
Tham số Business Intelligence Phạm vi Phân tích dữ liệu BI đề cập đến dữ liệu cần thiết để cải thiện việc ra quyết định kinh doanh. Phân tích dữ liệu chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng dễ hiểu, có thể được sử dụng để phân tích và dự đoán tương lai. Chức năng Mục tiêu chính của BI là giúp các công ty đưa ra quyết định sáng suốt, tạo ra các chiến lược tốt hơn và giúp họ phát triển. Mục tiêu chính là mô hình hóa, dự đoán, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu theo nhu cầu kinh doanh. được triển khai bằng cách sử dụng một số công cụ BI. Nó chỉ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng nhiều công cụ lưu trữ dữ liệu. Nó phụ thuộc vào chiến lược và cách tiếp cận mà công ty sẽ thiết kế trong quá trình thực hiện. Phương pháp gỡ lỗi Bạn có thể gỡ lỗi bằng cách sử dụng mô hình được đề xuất, mô hình này sẽ chuyển đổi dữ liệu thành định dạng có ý nghĩa. Các công cụ BI cho phép bạn sử dụng công nghệ mà không cần kiến thức mã hóa phù hợp. Nhiều công cụ cung cấp giao diện kéo và thả để trực quan hóa và xây dựng trang tổng quan. Phân tích CodeData bao gồm ngôn ngữ lập trình được sử dụng để thực hiện các phân tích phức tạp. Ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python là bắt buộc. Bạn có thể là chuyên gia BI mà không có hiểu biết cơ bản về xác suất và đại số tuyến tính. Toán học. Bạn có thể là chuyên gia BI mà không có hiểu biết cơ bản về xác suất và đại số tuyến tính. Kho dữ liệu là bắt buộc vì nó chuyển đổi dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu. BI thống kê bao gồm số liệu thống kê mô tả bao gồm phương tiện, trung vị và phương tiện. Phân tích dữ liệu bao gồm số liệu thống kê suy luận và mô tả để hiểu rõ hơn về dữ liệu và tìm ra thông tin chuyên sâu có giá trị. BI loại dữ liệu chỉ được thực hiện trên dữ liệu có cấu trúc được quản lý bởi phân tích dữ liệu kinh doanh. Phân tích dữ liệu không có ranh giới. Các nhà phân tích có thể tiếp tục quá trình phân tích với các định dạng âm thanh, văn bản và video. Chất lượng dữ liệuBáo cáo được thực hiện theo thời gian dựa trên các trường hợp sử dụng của công ty bạn. Phân tích dữ liệu không phụ thuộc vào kho dữ liệu. Báo cáoBáo cáo được thực hiện theo thời gian dựa trên các trường hợp sử dụng của công ty bạn. Phân tích dữ liệu rất linh hoạt và được sử dụng cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Ứng dụng
Business Intelligence và phân tích dữ liệu là hai khái niệm tương tự nhưng có cách tiếp cận khác nhau. Với các xu hướng thị trường mới nhất, các kỹ thuật như Business Intelligence và phân tích dữ liệu đang ngày càng được sử dụng để thu được những hiểu biết sâu sắc có thể hành động và cải thiện hoạt động kinh doanh.
Phân tích dữ liệu giúp bạn cải thiện hiệu quả kinh doanh và hoạt động với những hiểu biết sâu sắc có thể hành động thu được thông qua phân tích dữ liệu tổng hợp. Mặt khác, BI giúp bạn tận dụng tối đa dữ liệu của mình để đưa ra quyết định kinh doanh hợp lý, dựa trên thực tế.
Vì vậy, việc lựa chọn một trong số họ là một nhiệm vụ phức tạp. Tốt nhất nên chọn một hoặc cả hai dựa trên yêu cầu kinh doanh, hoạt động, tình huống và trường hợp sử dụng của bạn.
Bạn cũng có thể khám phá các nền tảng Phân tích và Thông minh kinh doanh tốt nhất
