Phân biệt phân tích nghiệp vụ: BA với phân tích kinh doanh thông minh: BI

Phân biệt phân tích nghiệp vụ ( Business Analyst – BA) với phân tích kinh doanh thông minh ( Business Intelligent Analyst – BI). Kinh doanh thông minh (BI) và phân tích kinh doanh (BA) đều cho phép các nhà phân tích dữ liệu xử lý thông tin để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh hơn, dựa trên dữ liệu. Hãy xem xét từng chi tiết để tìm hiểu sự khác biệt giữa chúng và cách sử dụng từng loại trong doanh nghiệp của bạn.

SỰ KHÁC BIỆT

Phân tích nghiệp vụ (BA) vs Phân tích kinh doanh thông minh (BI)

Kinh doanh thông minh và phân tích kinh doanh là gì?

BI là một tập hợp các hệ thống và công nghệ được các doanh nghiệp sử dụng để trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu kinh doanh hoạt động. BI có thể tiết lộ các xu hướng và mẫu trong dữ liệu mà nếu không sẽ vẫn còn bị che khuất. Doanh nghiệp có thể sử dụng khả năng báo cáo và trực quan của BI để hoạt động hiệu quả hơn và thu được những thông tin chi tiết có giá trị.

BA là việc sử dụng dữ liệu kinh doanh lịch sử và các mô hình thống kê để dự đoán tốt hơn lý do tại sao mọi thứ xảy ra trong một doanh nghiệp. Những mô hình này có thể giúp xác định quan hệ nhân quả và đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai. BA thiên về phép ngoại suy thống kê hơn là phân tích tĩnh.

Một số yếu tố chính phân biệt BI và BA:

• Mục đích : BI sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định những gì đã xảy ra trong một tổ chức, trong khi BA sử dụng dữ liệu này để xác định lý do tại sao những điều đó lại xảy ra trong nỗ lực đưa ra dự đoán. Nói cách khác, BI cung cấp phân tích mô tả dữ liệu và BA cung cấp phân tích dự đoán .
• Cách sử dụng : BI thường được sử dụng để hiểu các hoạt động kinh doanh nhằm xác định các quy trình trong quá khứ ảnh hưởng như thế nào đến các chỉ số hiệu suất chính (KPI). Mặt khác, BA sử dụng dữ liệu để xác định lý do tại sao các quy trình lại ảnh hưởng đến KPI theo cách như vậy và giúp xây dựng các mô hình để dự đoán những thay đổi sẽ ảnh hưởng đến chúng như thế nào trong tương lai.
• Công cụ : Các công cụ BA thường tiên tiến hơn về mặt toán học so với các công cụ BI , vì BA liên quan đến phân tích thống kê và các quy trình phức tạp như máy học .

Khi nào sử dụng thông tin kinh doanh và phân tích kinh doanh

Việc lựa chọn sử dụng công cụ BI hay BA phụ thuộc vào các trường hợp sử dụng và mô hình kinh doanh.

Trường hợp sử dụng

BI rất tốt để hợp lý hóa hoạt động kinh doanh bằng cách xác định vị trí không hiệu quả và giảm chi phí. Một hệ thống BI toàn diện có thể cung cấp các báo cáo và hình ảnh hóa cho mọi khía cạnh của doanh nghiệp và các công cụ BI tự phục vụ cho phép người dùng không có kỹ thuật trong một tổ chức đóng góp và phân tích dữ liệu.

BA hữu ích hơn trong việc thông báo các quyết định về cách thay đổi hoạt động hoặc sản phẩm. Ví dụ: mô hình dự đoán có thể hiển thị thời gian và địa điểm tối ưu để bán một số sản phẩm nhất định. Nó thậm chí có thể xác định những sản phẩm mới mà khách hàng của bạn muốn và những cách tốt nhất để bán chúng. Các thực hành BA như thế này có thể hướng dẫn một doanh nghiệp vượt qua các môi trường kinh doanh phức tạp và thay đổi, và các công cụ BA tự phục vụ cho phép tất cả các bên liên quan trong doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Mô hình kinh doanh so với quy trình kinh doanh

BI rất tốt trong việc tối ưu hóa các quy trình. Hầu hết mọi tổ chức đều có thể hưởng lợi từ BI, cho dù đó là một doanh nghiệp đã thành lập đang tìm cách nâng cao hoạt động của mình hay một doanh nghiệp đang phát triển nhanh cần hiểu rõ hơn về hoạt động của mình để mở rộng quy mô và quản lý hiệu quả những khó khăn đang gia tăng.

BA phù hợp hơn với các tổ chức đang thay đổi mô hình kinh doanh hoặc cố gắng thích ứng với môi trường mới. Ví dụ: các nhà lập kế hoạch có thể sử dụng các mô hình thống kê để đề xuất và xác minh các thay đổi đối với sản phẩm hoặc dịch vụ để phù hợp hơn với nhu cầu của khách hàng. Tuy nhiên, lưu ý rằng việc dự đoán chính xác tác động của việc thay đổi mô hình kinh doanh đòi hỏi một lượng dữ liệu chất lượng cao đáng kể.

Ví dụ về ứng dụng BI & BA

Nhân viên luân chuyển cao

Tại bất kỳ doanh nghiệp nào, một số doanh thu là không thể tránh khỏi và điều quan trọng là các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải hiểu dữ liệu liên quan đến doanh thu. Những bộ phận nào có doanh thu cao nhất? Nhân viên thường nghỉ việc vào những thời điểm nào trong năm? Họ sẽ đến công ty khác hay quay lại trường học?

Các công cụ BI cho phép các nhà quản lý tạo ra các báo cáo và trực quan trả lời những câu hỏi này, cho phép họ trả lời. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể xác định rằng doanh thu là cao nhất trong quý mùa hè. Sau đó, ban lãnh đạo có thể hướng dẫn bộ phận nhân sự lập kế hoạch tăng cường các nỗ lực tuyển dụng trước khi mùa hè bắt đầu để đảm bảo rằng có đủ nhân tài mới để bù đắp tổn thất.

Ngoài ra, một doanh nghiệp có thể sử dụng BA để xác định lý do tại sao doanh thu cao và tìm ra cách giảm nó. Ví dụ, BA có thể tiết lộ rằng nhân viên sẽ rời đi để học cao học. Sau đó, doanh nghiệp có thể xây dựng một mô hình để đánh dấu những nhân viên có nguy cơ bỏ việc cao hơn và cung cấp cho họ cơ hội ở lại công ty và tham gia các lớp học ban đêm, hoặc, nếu giáo dục bán thời gian không phải là một lựa chọn, để ký một thỏa thuận trợ cấp cho họ đi học nếu họ trở lại công ty sau khi tốt nghiệp.

Sau khi tích lũy đủ dữ liệu liên quan đến tính hiệu quả của mô hình này, doanh nghiệp có thể cải thiện mô hình này để giúp quyết định lựa chọn đề nghị cung cấp nhân viên dựa trên đặc điểm cá nhân của họ.

Bảo trì trong sản xuất

Một thành phần bị hỏng trong dây chuyền sản xuất có thể khiến nhà sản xuất tốn kém thời gian và tiền bạc. Để tránh sự chậm trễ trong sản xuất, doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống BI giúp người quản lý hiểu được nguyên nhân gây ra lỗi hoặc sao lưu trong dây chuyền sản xuất.

Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ tổng hợp và trực quan để xác định các vấn đề phổ biến nhất trong sản xuất. Giả sử rằng một người quản lý nhận thấy rằng các lỗi được đưa vào sản phẩm thường xuyên hơn khi một loại máy cụ thể được sử dụng. Người quản lý có thể sử dụng thông tin này để đào tạo nhân viên trên dây chuyền sản xuất về cách sử dụng máy tốt hơn. Ngoài ra, nếu bản thân máy bị lỗi, người quản lý có thể bắt đầu tìm kiếm người thay thế.

Mặt khác, sử dụng BA, người quản lý có thể xây dựng một mô hình dự đoán khi nào có khả năng xảy ra lỗi máy. Ví dụ, nhiệt độ cao có thể là một dấu hiệu mạnh cho thấy máy sắp hỏng. Có một mô hình như vậy có thể cho phép nhân viên trên dây chuyền sản xuất chủ động thay thế một máy bị lỗi và giảm thời gian chết – hoặc tránh nó.