Sự khác biệt giữa Data Analytics và Business Analytics là gì?

Phân tích – Analytics đã trở thành động lực để phát triển và chuyển đổi doanh nghiệp, cung cấp cho các tổ chức những khả năng cần thiết để tạo và triển khai các chiến lược mới, sáng tạo nhằm cải thiện trải nghiệm của khách hàng, nâng cao cơ hội tăng trưởng và cung cấp các dòng doanh thu mới.

Phân tích đã và đang trở thành xu hướng trong kinh doanh

Nhưng thuật ngữ phân tích được sử dụng rộng rãi đến mức khó có thể phân biệt được mục đích và ứng dụng của nó. Phân tích dữ liệu (Data Analytics) và phân tích kinh doanh (Business Analytics) là những ví dụ tuyệt vời về điều này. Các thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau, tuy nhiên hai thuật ngữ này khá khác biệt với nhau, được minh chứng bằng các ví dụ sau.

Khi một doanh nghiệp đang lên kế hoạch chiến lược bán hàng cho mùa hoặc kỳ nghỉ sắp tới, họ có thể sử dụng phân tích kinh doanh để dự đoán nhu cầu sản phẩm để có thể tối ưu hóa nguồn hàng và đảm bảo có thể đáp ứng một mục tiêu kinh doanh cụ thể.

Tuy nhiên, với phân tích dữ liệu, cùng một doanh nghiệp giả định đó có thể sử dụng dữ liệu để khám phá rằng phụ nữ trong độ tuổi từ 18 đến 24 có nhiều khả năng mua những sản phẩm đó nhất và sau đó cá nhân hóa chiến dịch tiếp thị của họ cho phù hợp.

1. Định nghĩa về Data Analytics và Business Analytics

Cả phân tích dữ liệu và phân tích kinh doanh đều liên quan đến việc sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin cho việc ra quyết định và cuối cùng là chuẩn bị cho một doanh nghiệp trong tương lai. Đối với những người quan tâm đến một nghề nghiệp có thể có trong những lĩnh vực này, điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt.

2. Data Analytics: Khám phá xu hướng và thông tin chi tiết

Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích và phân loại dữ liệu, sắp xếp, lưu trữ, làm sạch, xác định các mẫu và giải thích thông tin chi tiết bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê, xử lý dữ liệu lớn và công nghệ khác nhau.

Một trong những hình thức phân tích dữ liệu phổ biến và dễ nhận biết nhất hiện nay là học máy, xử lý khối lượng lớn dữ liệu và khám phá các mẫu bên trong dữ liệu đó để đưa ra các dự đoán thông minh và tạo ra thông tin chi tiết độc đáo để trả lời một câu hỏi kinh doanh cụ thể hoặc giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể.

Phân tích dữ liệu mang tính kỹ thuật hơn là phân tích kinh doanh và yêu cầu sử dụng các công cụ phân tích phức tạp như Python và Tableau. Các kết quả dữ liệu cũng phải được dịch thành thông tin có ý nghĩa để trình bày cho các nhóm khác nhau hoặc cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, những người cần có khả năng hiểu và diễn giải những hiểu biết sâu sắc một cách dễ dàng.

Phân tích dữ liệu rất quan trọng để cải thiện hiệu quả tổ chức hoặc hoạt động và phát triển các chiến lược để nắm bắt các cơ hội kinh doanh mới.

3. Business Analytics: Biến nó thành thiết thực

Phân tích kinh doanh là một bộ phận phụ của trí tuệ kinh doanh (Business Intelligence), tập trung vào bức tranh lớn về cách dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện các khu vực yếu kém trong quy trình hiện có hoặc để tăng giá trị hoặc tối ưu hóa chi phí trong một quy trình kinh doanh cụ thể.

Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng các công cụ báo cáo hoặc phân tích tài chính, công cụ trực quan hóa dữ liệu và khai thác dữ liệu để cải thiện các chức năng kinh doanh cụ thể như bán hàng và tiếp thị, chẳng hạn.

Phân tích kinh doanh tập trung vào việc tạo ra các giải pháp và giải quyết những thách thức hiện có dành riêng cho doanh nghiệp và thường đi đầu trong quy trình phân tích dữ liệu trái ngược với phân tích dữ liệu, vốn tập trung nhiều hơn vào phần phụ trợ.

Phân tích kinh doanh thành công áp dụng những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu để hỗ trợ quá trình ra quyết định và thúc đẩy những thay đổi thực tế trong toàn tổ chức.

4. Vai trò và trách nhiệm

Các nhà phân tích kinh doanh là mối liên kết giữa thế giới IT và kinh doanh. Họ lập kế hoạch và truyền đạt các mục tiêu và chiến lược cho tất cả mọi người trong tổ chức, từ các bên liên quan đến cấp quản lý đến IT. Với tư cách là người giải quyết vấn đề, họ tiếp cận các tình huống và thách thức bằng cách xem xét tổng thể doanh nghiệp để có thể tạo ra các giải pháp bằng cách sử dụng dữ liệu. Những trách nhiệm bao gồm:

• Đưa sự thay đổi vào một tổ chức, chẳng hạn như một mô hình kinh doanh mới và giúp quản lý tiến trình của nó
• Xác định các yêu cầu kinh doanh cụ thể và giao tiếp hiệu quả với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hoặc các bên liên quan
• Xác định các vấn đề kinh doanh và tạo ra các giải pháp cho tổ chức

Các nhà phân tích dữ liệu giúp dịch dữ liệu và sử dụng báo cáo để diễn đạt dữ liệu một cách rõ ràng theo định dạng kể chuyện, đồng thời thu thập dữ liệu và thêm các nguồn mới nếu có liên quan. Chúng giúp xác định các nguồn dữ liệu hữu ích mới và tìm cách hiểu những câu hỏi và giải pháp mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang tìm kiếm cũng như cách sử dụng dữ liệu để có câu trả lời phù hợp. Các nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm về:

• Triển khai hoặc thiết kế cơ sở dữ liệu và thực hiện thu thập dữ liệu
• Thu thập và duy trì dữ liệu, tiến hành làm sạch dữ liệu
• Diễn giải các xu hướng từ dữ liệu phức tạp và truyền đạt thông tin chi tiết cho các phòng ban, nhóm hoặc lãnh đạo doanh nghiệp khác nhau

Hy vọng bài viết đã giúp bạn đọc phần nào hình dung sự khác nhau giữa hai thuật ngữ. Các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog, đừng quên đón đọc.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp