Phân tích nghiệp vụ kinh doanh và thông tin kinh doanh điểm khác biệt ( So sánh BA vs BI)

Khi chúng ta đang ở bình minh của thiên niên kỷ mới, các doanh nghiệp đang tìm cách tối ưu hóa cách thức hoạt động của họ bằng cách sử dụng dữ liệu theo những cách chưa từng có. Business Intelligence (BI) và Business Analytics (BA) là hai miền khai thác vào nguồn dữ liệu ngày càng tăng này để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và doanh thu. Hai bộ kỹ năng này ngày càng trở nên quan trọng đối với các công ty trên khắp thế giới.

Forbes đã liệt kê Business Intelligence Analyst là một trong sáu công việc khoa học dữ liệu hàng đầu trên thế giới. Tuy nhiên, thuật ngữ đó có thể khiến bạn phải vò đầu bứt tai trong một thời gian. Business Intelligence và Analytics là một chủ đề thống nhất hay chúng là hai lĩnh vực hoàn toàn khác nhau?

Đối với những người trong chúng ta, những người không làm việc chặt chẽ với khoa học dữ liệu, như những người ở phía quản lý, kinh doanh thông minh (BI) và phân tích nghiệp vụ kinh doanh (BA) có thể không tạo ra hình ảnh của hai lĩnh vực riêng biệt mà có thể là hai vòng tròn chồng chéo. Mặc dù ở một khía cạnh nào đó, hình ảnh của các vòng tròn chồng lên nhau không hoàn toàn sai, nhưng có nhiều đặc điểm cố hữu để phân biệt hai vòng tròn. Các chủ doanh nghiệp nên biết những điều này để có thể sử dụng họ với năng lực tốt nhất.

Một khi bạn đi sâu vào vấn đề, bạn sẽ nhận ra rằng sự khác biệt cơ bản giữa cả hai khiến chúng trở thành những chủ thể hoàn toàn tách biệt với những mục đích khác nhau rất lớn. Nó giống như bơ đậu phộng và thạch. Đôi khi chúng có thể tuyệt vời với nhau, nhưng hầu hết thời gian chúng được phết lên những ổ bánh mì khác nhau.

Sự khác biệt cơ bản Phân tích nghiệp vụ kinh doanh và thông tin kinh doanh

BA là một thuật ngữ chung bao gồm các kỹ năng, ứng dụng, công nghệ và thực hành nhằm tương tác với dữ liệu có sẵn, khám phá các mẫu và hiểu biết sâu sắc, đồng thời thực hiện hành động thích hợp. Mặt khác, BI là một lĩnh vực liên quan đến phân tích và tập trung vào việc đo lường dữ liệu trong quá khứ và thu thập thông tin để cho phép lập kế hoạch kinh doanh có cấu trúc.

Trí thông minh có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi như “chuyện gì đã xảy ra”, “nó đã xảy ra như thế nào” và “tần suất nó xảy ra”. Analytics có thể cho bạn biết “điều gì sẽ xảy ra nếu chính sách này được thay đổi”, “chúng ta cần làm gì tiếp theo”, v.v. Nói một cách ngắn gọn, phân tích nhìn vào tương lai và trí thông minh nhìn vào quá khứ.

Ví dụ, một công ty bán xe máy cao cấp ở 12 quốc gia trên thế giới. Business Intelligence cung cấp cho họ dữ liệu về doanh số, lợi nhuận, chi phí và sự hài lòng của khách hàng ở tất cả các quốc gia này. Bằng cách sử dụng phân tích nghiệp vụ kinh doanh, họ có thể đưa ra quyết định về khu vực địa lý nào sẽ có lợi khi mở rộng sang và trong trường hợp các con số sai, nơi họ sẽ cảm thấy ít ảnh hưởng nhất nếu đóng cửa hàng.

Sự khác biệt trong phương pháp luận Phân tích nghiệp vụ kinh doanh và thông tin kinh doanh

Phân tích nâng cao bao gồm công nghệ khai thác dữ liệu, văn bản và đa phương tiện; phân tích thống kê hoặc định lượng mô tả mô tả, dự đoán và mô hình hóa quy định; mô phỏng; và tối ưu hóa. BI sử dụng các công cụ báo cáo (KPI, số liệu), thẻ điểm, bảng điều khiển, giám sát tự động, OLAP và truy vấn đặc biệt. Kiểu tạo ra kiến ​​thức trong phân tích là tự động và thủ công trong trí thông minh. Bất chấp sự khác biệt về kết quả đầu ra và phương pháp luận, cả hai đều được sử dụng để làm việc trên dữ liệu lớn.

Nhóm cốt lõi của một tổ chức chịu trách nhiệm giảm thiểu rủi ro và đưa công ty tiến lên sử dụng phân tích để đối phó với các kết quả không lường trước và tối ưu hóa các khả năng. BI được giới hạn trong việc tạo và phân phối các báo cáo tự động về các chỉ số và giả định được xác định trước.

BI có thể sử dụng Excel để hiển thị câu trả lời cho một truy vấn bằng cách tìm nạp thông tin thích hợp từ nhóm dữ liệu; tuy nhiên, nó không thể giúp các nhà quản lý và hoạch định chính sách đưa ra các phản ứng đối với các sự kiện mới.

Hơn nữa, những thông tin chi tiết mà một người có thể thu thập được khi xem trang tính Excel sẽ vẫn còn với họ, vì nó không thể được sử dụng cho quá trình học tập hoặc cải tiến tổ chức.

Cả hai miền đều cung cấp các con đường sự nghiệp khác nhau cho sinh viên. Các khóa học về phân tích sẽ dẫn họ trở thành nhà phân tích (không có giải thưởng cho việc đoán mò!), Nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia tương tự trong khi một người nào đó được đào tạo về công nghệ BI có thể đảm nhận các vai trò của quản trị viên, nhà tư vấn hoặc nhà quản lý.

Biết được sự khác biệt giữa cả hai lĩnh vực cho phép sinh viên và các chuyên gia mới bắt đầu đưa ra lựa chọn nghề nghiệp phù hợp và giúp người dùng doanh nghiệp mua đúng công nghệ và kỹ năng cho kết quả dự kiến ​​của họ.

Mối quan hệ giữa Phân tích nghiệp vụ kinh doanh và thông tin kinh doanh là gì?

Điều thú vị là dường như có sự nhầm lẫn rộng rãi về sự khác biệt giữa BI và BA. Cả Gartner và OLAP, đều xác định phân tích là một tập hợp con của BI. Tuy nhiên, như chúng tôi vừa giải thích, có một luồng suy nghĩ khác nói rằng BI là một tập hợp con của BA, đó là mục đích lớn hơn thúc đẩy doanh nghiệp phát triển.

Mối quan hệ giữa BI và BA thậm chí còn trở nên khó hiểu hơn bởi sự gia tăng nhanh chóng của công nghệ mới trong cả hai lĩnh vực này, cũng như việc gấp rút đưa chúng ra thị trường. Do đó, từ thông dụng ‘thông minh’ có vẻ hấp dẫn hơn so với từ ‘phân tích’ phổ biến hơn, hoặc có lẽ dễ dàng nắm bắt được nhiều mục đích hơn bằng cách gọi nó là BI.

Một số chuyên gia trong ngành thậm chí đã định nghĩa mối quan hệ của họ là ‘khoảng cách thế hệ’. Trong khi trước đó động lực thu thập Business Intelligence, tình trạng quá tải dữ liệu hiện tại do gián đoạn kỹ thuật số đã chuyển trọng tâm nhiều hơn vào việc thu thập thông tin chi tiết có thể hành động từ dữ liệu có sẵn.

Nói cách khác, các công ty quan tâm nhiều hơn đến việc tìm hiểu những gì đang diễn ra trước đó, nhưng bây giờ họ muốn biết những gì họ có thể làm trong tương lai.

Theo nghĩa này, chúng ta có thể nói rằng Phân tích nghiệp vụ kinh doanh đã tiếp nhận từ Business Intelligence làm mục đích cuối cùng của khoa học dữ liệu.

Xu hướng phát triển Khoa học Dữ liệu

Chúng tôi đã phác thảo định nghĩa của cả BI và BA, và bây giờ chúng tôi sẽ phải giải thích cho bạn. Bất kể bạn sử dụng thuật ngữ nào để mô tả công việc bạn đang làm, điều cần thiết là phải tìm hiểu về các công cụ và công nghệ mà bạn cần sử dụng để thực hiện công việc đó hiệu quả hơn. Lĩnh vực mẹ của cả hai vẫn nằm trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, một trong những lĩnh vực mới phát triển sinh lợi nhất cho các chuyên gia trẻ.

Trở thành Nhà khoa học dữ liệu được Glass Door xếp hạng là công việc tốt nhất ở Mỹ trong ba năm liên tiếp. Nó được xếp hạng 4,3 trên 5 về mức độ hài lòng trong công việc và có mức lương trung bình cơ bản rất cao. Tình hình cũng tương tự trên quy mô toàn cầu, khi ngày càng nhiều công ty tìm kiếm vàng của tương lai trong các mỏ dữ liệu này.

Business Intelligence và Analytics là những chủ đề chính trong lĩnh vực này và rất được yêu cầu trong các cấp cao hơn của chiến lược kinh doanh và quản lý. Điều làm cho nó trở thành một triển vọng thậm chí còn tốt hơn là sự sẵn có của các khóa học học thuật sẽ trang bị cho bạn cho sự nghiệp cử nhân. Các khóa học chứng chỉ trực tuyến đã giúp mọi người rất dễ dàng đi sâu vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, bất kể họ bận rộn như thế nào hay họ đang ở đâu.

Một trong những khóa học trực tuyến toàn diện nhất đến từ Analytix Labs, nơi cung cấp khóa học Phân tích nghiệp vụ kinh doanh 360 độ có thể đóng vai trò là phần giới thiệu hoàn hảo về Khoa học dữ liệu. Kiểm tra nó ngay hôm nay để xóa tan bất kỳ nghi ngờ nào khác mà bạn có thể có về BI và BA.