PHÂN TÍCH NGHIỆP VỤ KINH DOANH LÀ GÌ? (BUSINESS ANALYTICS)

Khái niệm Phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Hãy bắt đầu bằng cách phân biệt giữa phân tích nghiệp vụ và phân tích truyền thống. Các thuật ngữ thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng vẫn tồn tại sự khác biệt. Phân tích dữ liệu truyền thống đề cập đến quá trình phân tích một lượng lớn dữ liệu được thu thập để có được thông tin chi tiết và dự đoán.

Phân tích dữ liệu kinh doanh (đôi khi được gọi là phân tích nghiệp vụ kinh doanh) lấy ý tưởng đó, nhưng đặt nó trong bối cảnh thông tin chi tiết về kinh doanh, thường là với nội dung kinh doanh được tạo sẵn và các công cụ để đẩy nhanh quá trình phân tích.

Cụ thể, phân tích kinh doanh đề cập đến:

• Tiếp nhận và xử lý dữ liệu kinh doanh lịch sử
• Phân tích dữ liệu đó để xác định xu hướng, mô hình và nguyên nhân gốc rễ
• Đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu dựa trên những thông tin chi tiết đó

Nói cách khác, phân tích dữ liệu giống như một mô tả chung về quy trình phân tích hiện đại. phân tích nghiệp vụ kinh doanh ngụ ý một trọng tâm hẹp hơn và về mặt chức năng đã trở nên phổ biến hơn và quan trọng hơn đối với các tổ chức trên toàn cầu khi khối lượng dữ liệu tổng thể đã tăng lên.

Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích đám mây, các tổ chức có thể hợp nhất dữ liệu từ các bộ phận khác nhau — bán hàng, tiếp thị, nhân sự và tài chính — để có một cái nhìn thống nhất cho thấy con số của một bộ phận có thể ảnh hưởng đến những bộ phận khác như thế nào. Hơn nữa, các công cụ, chẳng hạn như hình ảnh hóa, thông tin chi tiết dự đoán và mô hình hóa kịch bản cung cấp tất cả các loại thông tin chi tiết độc đáo trong toàn bộ tổ chức.

Công cụ để Phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Phân tích dữ liệu kinh doanh có nhiều thành phần riêng lẻ hoạt động cùng nhau để cung cấp thông tin chi tiết. Trong khi các công cụ phân tích nghiệp vụ kinh doanh xử lý các yếu tố của việc thu thập dữ liệu và tạo thông tin chi tiết thông qua các báo cáo và trực quan, quy trình thực sự bắt đầu với cơ sở hạ tầng để đưa dữ liệu đó vào. Quy trình công việc chuẩn cho quy trình phân tích nghiệp vụ kinh doanh như sau:

Thu thập dữ liệu: Bất kể dữ liệu đến từ đâu, có thể là thiết bị IoT, ứng dụng, bảng tính hoặc phương tiện truyền thông xã hội, tất cả dữ liệu đó cần được tổng hợp và tập trung để truy cập. Sử dụng cơ sở dữ liệu đám mây giúp quá trình thu thập dễ dàng hơn đáng kể.

Khai thác dữ liệu: (data mining) Sau khi dữ liệu đến và được lưu trữ (thường là trong một hồ dữ liệu – Data lake), nó phải được sắp xếp và xử lý. Các thuật toán học máy có thể tăng tốc điều này bằng cách nhận ra các mẫu và các hành động có thể lặp lại, chẳng hạn như thiết lập siêu dữ liệu cho dữ liệu từ các nguồn cụ thể, cho phép các nhà khoa học dữ liệu tập trung hơn vào việc thu thập thông tin chi tiết thay vì các tác vụ hậu cần thủ công.

Phân tích mô tả: Điều gì đang xảy ra và tại sao nó lại xảy ra? Phân tích dữ liệu mô tả trả lời những câu hỏi này để hiểu rõ hơn về câu chuyện đằng sau dữ liệu.

Phân tích dự đoán: Với đủ dữ liệu — và đủ xử lý phân tích mô tả — các công cụ phân tích doanh nghiệp có thể bắt đầu xây dựng các mô hình dự đoán dựa trên xu hướng và bối cảnh lịch sử. Do đó, các mô hình này có thể được sử dụng để thông báo các quyết định trong tương lai liên quan đến các lựa chọn kinh doanh và tổ chức.

Trực quan và báo cáo: Các công cụ trực quan và báo cáo có thể giúp chia nhỏ các con số và mô hình để mắt người có thể dễ dàng nắm bắt được những gì đang được trình bày. Điều này không chỉ giúp các bài thuyết trình dễ dàng hơn, các loại công cụ này có thể giúp bất kỳ ai, từ các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm đến người dùng doanh nghiệp nhanh chóng khám phá thông tin chi tiết mới.

So sánh Phân tích nghiệp vụ kinh doanh với thông tin kinh doanh (business intelligence)

So sánh trực tiếp, dường như không có nhiều sự khác biệt giữa phân tích nghiệp vụ kinh doanh và thông tin kinh doanh. Giữa hai yếu tố này tồn tại một số chồng chéo, nhưng nhìn vào phân tích nghiệp vụ kinh doanh và thông tin kinh doanh vẫn tạo ra một khoảng cách cần một số lời giải thích.

Chắc chắn, cả hai đều có liên hệ chặt chẽ với nhau, nhưng thông tin kinh doanh sử dụng dữ liệu quá khứ và hiện tại để hiểu những gì đã xảy ra trong quá khứ và những gì đang xảy ra hiện tại.

Mặt khác, phân tích nghiệp vụ kinh doanh được xây dựng dựa trên nền tảng của thông tin kinh doanh và nỗ lực đưa ra các dự báo đã biết về những gì có thể xảy ra trong tương lai. Để đưa ra dự báo theo hướng dữ liệu về khả năng xảy ra kết quả trong tương lai, phân tích kinh doanh sử dụng công nghệ mới, chẳng hạn như học máy, trực quan hóa dữ liệu và truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.

Lợi ích của Phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Lợi ích của phân tích nghiệp vụ kinh doanh tác động đến mọi ngóc ngách trong tổ chức của bạn. Khi dữ liệu giữa các bộ phận hợp nhất thành một nguồn duy nhất, nó sẽ đồng bộ hóa tất cả mọi người trong quy trình end-to-end. Điều này đảm bảo không có khoảng trống trong dữ liệu hoặc thông tin liên lạc, do đó mở khóa các lợi ích như:

Quyết định dựa trên dữ liệu: Với phân tích nghiệp vụ kinh doanh, các quyết định khó trở nên thông minh hơn — và do trí tuệ, điều đó có nghĩa là chúng được sao lưu bởi dữ liệu. Việc định lượng nguyên nhân gốc rễ và xác định rõ xu hướng tạo ra cách nhìn thông minh hơn về tương lai của tổ chức, cho dù đó là ngân sách nhân sự, chiến dịch tiếp thị, nhu cầu sản xuất và chuỗi cung ứng hay các chương trình tiếp cận bán hàng.

Dễ dàng hình dung: Phần mềm phân tích kinh doanh có thể lấy một lượng dữ liệu khó hiểu và biến nó thành những hình ảnh trực quan đơn giản nhưng hiệu quả. Điều này tạo ra hai cái lợi. Đầu tiên, nó giúp người dùng doanh nghiệp dễ tiếp cận hơn với thông tin chi tiết chỉ với một vài cú nhấp chuột. Thứ hai, bằng cách đưa dữ liệu vào một định dạng trực quan, các ý tưởng mới có thể được tạo ra chỉ đơn giản bằng cách xem dữ liệu ở một định dạng khác.

Mô hình hóa giả thiết: Phân tích dự đoán tạo ra các mô hình để người dùng tìm kiếm các xu hướng và mô hình sẽ ảnh hưởng đến kết quả trong tương lai. Đây trước đây là lĩnh vực của các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm, nhưng với phần mềm phân tích nghiệp vụ kinh doanh được hỗ trợ bởi máy học, các mô hình này có thể được tạo trong nền tảng. Điều đó mang lại cho người dùng doanh nghiệp khả năng nhanh chóng điều chỉnh mô hình bằng cách tạo các kịch bản giả như với các biến hơi khác nhau mà không cần tạo các thuật toán phức tạp.

Tiếp tục tăng cường: Tất cả các điểm ở trên đều xem xét các cách mà phân tích dữ liệu nghiệp vụ kinh doanh thúc đẩy định hướng người dùng. Nhưng khi phần mềm phân tích nghiệp vụ kinh doanh được hỗ trợ bởi máy học và trí tuệ nhân tạo, sức mạnh của phân tích tăng cường sẽ được mở khóa. Phân tích tăng cường sử dụng khả năng tự học, điều chỉnh và xử lý số lượng lớn dữ liệu để tự động hóa các quy trình và tạo ra thông tin chi tiết mà không có sự cảm tính của con người.

Ứng dụng Phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Ngày càng có nhiều phòng ban đang cố gắng hiểu rõ hơn về cách các quyết định và ngân sách của họ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh nói chung. Với phần mềm phân tích kinh doanh, có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược, bất kể nhiệm vụ hoặc phòng ban:

Marketing : Phân tích để xác định hiệu quả và tác động

Những khách hàng nào có nhiều khả năng phản hồi chiến dịch email hơn? ROI của chiến dịch cuối cùng là gì? Ngày càng có nhiều bộ phận tiếp thị đang cố gắng hiểu rõ hơn về cách các chương trình của họ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh nói chung. Với phân tích sức mạnh của AI và máy học, có thể sử dụng dữ liệu để thúc đẩy các quyết định tiếp thị chiến lược.

Nhân sự: Phân tích để tìm và chia sẻ thông tin chi tiết về nhân tài

Điều gì thực sự thúc đẩy các quyết định của nhân viên về sự nghiệp của họ? Ngày càng có nhiều nhà lãnh đạo nhân sự đang cố gắng hiểu rõ hơn về cách các chương trình của họ ảnh hưởng đến doanh nghiệp nói chung. Với khả năng phân tích đúng đắn, các nhà lãnh đạo nhân sự có thể định lượng và dự đoán kết quả, hiểu các kênh tuyển dụng và xem xét các quyết định của nhân viên hàng loạt.

Bán hàng: Phân tích để tối ưu hóa doanh số bán hàng của bạn

Thời điểm quan trọng chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành bán hàng là gì? Phân tích chuyên sâu có thể chia nhỏ chu kỳ bán hàng, xem xét tất cả các biến số khác nhau dẫn đến mua hàng. Giá cả, tình trạng còn hàng, địa lý, mùa và các yếu tố khác có thể là bước ngoặt trong hành trình của khách hàng — và phân tích cung cấp công cụ để giải mã thời điểm quan trọng đó.

Tài chính: Phân tích để tăng cường ngân sách dự đoán của tổ chức

Làm thế nào bạn có thể tăng tỷ suất lợi nhuận của mình? Tài chính làm việc với mọi bộ phận, có thể là nhân sự hoặc bán hàng. Điều đó có nghĩa là đổi mới luôn là chìa khóa, đặc biệt là khi các bộ phận tài chính phải đối mặt với khối lượng dữ liệu lớn hơn. Với phân tích, có thể mang lại nguồn tài chính cho tương lai để tạo mô hình dự đoán, phân tích chi tiết và thông tin chi tiết từ máy học.