Sự phát triển phân tích nghiệp vụ kinh doanh và xu hướng thế kỷ 21

Phân tích nghiệp vụ kinh doanh đã trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh và quản lý hiệu suất. Các doanh nghiệp và tập đoàn muốn đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường trong thời hiện đại phải sử dụng dịch vụ của các nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh lành nghề để làm điều đó.

Nếu không sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả và không có đội ngũ phân tích chuyên dụng, các công ty sẽ không thể duy trì chính mình trong thế giới này, nơi mà đối thủ sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật phân tích khác nhau để tạo điều kiện đạt hiệu suất cao nhất. Đó không chỉ là về hiệu suất, vì phân tích nghiệp vụ kinh doanh có thể giúp các công ty tăng doanh thu bằng cách cắt giảm chi phí và giảm lãng phí.

Các công ty hiện có thể đánh giá thị trường của họ tốt hơn, hiểu sản phẩm của họ hoạt động như thế nào so với các sản phẩm thay thế từ các công ty khác và phân tích cách người tiêu dùng phản ứng với dịch vụ hoặc sản phẩm của họ. Với thông tin có giá trị và hiểu biết sâu sắc thu được từ dữ liệu có nguồn gốc hoặc được tạo ra, các tổ chức có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn có thể giúp họ trở nên thành công.

Phân tích nghiệp vụ kinh doanh cũng là về tính bền vững và sử dụng hiệu quả các nguồn lực. Nếu không có các nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh lành nghề, các công ty sẽ không tiến hành hoạt động kinh doanh của họ một cách hiệu quả nữa. Từ tài chính và tiếp thị đến phân tích hiệu suất hoặc hoạt động, phân tích nghiệp vụ kinh doanh đang được sử dụng ở khắp mọi nơi để tối ưu hóa các vấn đề hoạt động (kinh doanh) của công ty.

Phân tích nghiệp vụ kinh doanh đã tồn tại trong một thời gian dài, ngay cả khi không có các công cụ và kỹ thuật tiên tiến mà chúng ta có sẵn. Ví dụ: người bán thường dựa vào chú thích viết tay để đánh giá hiệu quả hoạt động hàng năm của doanh nghiệp họ. Những người kinh doanh thông minh thường nghiên cứu sản phẩm dựa trên khảo sát và đánh giá và hiểu điều gì đã khiến người tiêu dùng mua sản phẩm và sử dụng nhiều lần (mua) chúng.

Tuy nhiên, tất cả điều này được thực hiện thủ công và mất thời gian hoạt động. Điều này hoàn toàn thay đổi khi các công cụ phân tích nghiệp vụ kinh doanh tiên tiến dần được đưa vào xã hội của chúng ta. Cùng với đó là những thế hệ phân tích nghiệp vụ kinh doanh sau này, những người sẽ thay đổi thế giới mãi mãi. Sự phát triển của phân tích nghiệp vụ kinh doanh đã được các tập đoàn trên thế giới chào đón với vòng tay rộng mở.

Sự phát triển Phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Trong thời gian gần đây, phân tích nghiệp vụ kinh doanh đã phát triển thành một bộ công cụ và kỹ thuật tiên tiến hơn nhiều được hỗ trợ bởi tự động hóa và dữ liệu lớn. Ban đầu, phân tích nghiệp vụ kinh doanh được giới hạn trong một số ứng dụng công ty chỉ được sử dụng bởi các công ty đa quốc gia lớn.

Việc áp dụng máy tính cho doanh nghiệp đầu tiên được chú ý trong việc sử dụng xây dựng báo cáo, thuyết trình và nhập dữ liệu bằng các ứng dụng như Microsoft Excel. Sau đó, các ứng dụng nâng cao hơn liên quan đến xử lý dữ liệu đa chiều và phân tích nghiệp vụ đã được nhìn thấy bằng cách sử dụng các tiện ích bổ sung như PowerPivot trong Excel.

Khi khái niệm BI được đưa vào thị trường, các tập đoàn trên toàn cầu đã muốn bắt tay vào thực hiện nó. BI đã sử dụng các công cụ, công nghệ và chỉ số kỹ thuật số khác nhau để đánh giá hiệu suất kinh doanh và giúp các công ty có được thông tin chi tiết có giá trị.

Điều này tạo điều kiện cho việc ra quyết định sáng suốt hơn và đảm bảo rằng tất cả các tổ chức quan trọng trong thời gian đó đã thông qua phần mềm như Tableau, SAS hoặc Microsoft Power BI để hỗ trợ các hoạt động và hoạt động kinh doanh của họ. Với BI, các khái niệm như ‘câu hỏi web, cộng tác, bảo mật dữ liệu và tìm nguồn cung cấp dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp phân tán cũng được sử dụng phổ biến.

Đến nay, phân tích nghiệp vụ kinh doanh không chỉ được sử dụng bởi các công ty đa quốc gia và tập đoàn lớn mà còn cả các doanh nghiệp cấp trung bình và nhỏ hơn nhiều. Điều này đã giới thiệu thế giới đến một kỷ nguyên mà phân tích giúp tạo ra các mô hình nghiên cứu, mô hình thiết kế và trình mô phỏng giúp các công ty sử dụng dữ liệu để dự báo và dự đoán kết quả trong tương lai chính xác hơn bao giờ hết.

Quá trình phát triển phân tích nghiệp vụ kinh doanh qua các thời kỳ

Phân tích và hình ảnh hóa đã được sử dụng trong suốt lịch sử mà không có sự hỗ trợ của máy tính và phần mềm. Điều này được thực hiện bằng cách vẽ biểu đồ theo cách thủ công bằng phương pháp thống kê và ghi dữ liệu theo cách thủ công. Điều này hoàn toàn khác với các phân tích nghiệp vụ kinh doanh mà chúng tôi nhận ra và biết về.

Phiên bản hiện đại hơn của phân tích nghiệp vụ kinh doanh chỉ được sử dụng nhiều vào cuối thế kỷ 20 để xác định các xu hướng trong Chiến tranh thế giới thứ hai. Quá trình xác định xu hướng này đã giúp những kẻ phá mã sử dụng dữ liệu từ các tin nhắn được mã hóa như điểm đến (người nhận tin nhắn), nguồn gốc, ngày giờ của những tin nhắn này để tìm hiểu những thông tin này chứa thông tin gì. Đây là cách sử dụng phân tích hiện đại hơn để dự đoán thông tin.

Tuy nhiên, chúng ta cũng đã thấy phân tích nghiệp vụ kinh doanh được sử dụng sớm hơn một chút trong lịch sử. Ngài Henry Furnese, một chủ ngân hàng có tài liệu, đã sử dụng rộng rãi dữ liệu trong suốt những năm 1860 để dẫn đầu đối thủ cạnh tranh của mình.

Dưới đây là một số sự kiện lịch sử khác về phân tích nghiệp vụ kinh doanh:

• Vào đầu những năm 1900, Henry Ford, được truyền cảm hứng từ hệ thống quản lý khoa học của Frederick Taylor, đã thuê anh ta để đo lường hiệu suất của dây chuyền lắp ráp chiếc Ford Model T. nổi tiếng của mình. các dòng trên toàn thế giới. Điều này cũng giúp Henry Ford làm cho dây chuyền lắp ráp của mình hoạt động hiệu quả nhất có thể.
• Năm 1956, IBM giới thiệu ổ đĩa cứng đầu tiên cho phép người dùng lưu trữ dữ liệu có thể được sử dụng cho mục đích kinh doanh hoặc công ty.
• Trong những năm 1970, Bill Inmon bắt đầu thảo luận về khái niệm kho dữ liệu để giải quyết vấn đề lưu trữ một lượng lớn dữ liệu phục vụ hoạt động kinh doanh thông minh.
• Trong những năm 1980, kho dữ liệu kinh doanh đầu tiên được phát triển bởi các nhà nghiên cứu Barry Devlin và Paul Murphy của IBM.
• Trong giai đoạn này giữa những năm 1990 và đầu những năm 2000, nhiều giải pháp và phần mềm khác nhau đã được giới thiệu, chẳng hạn như các công cụ thông minh kinh doanh của các công ty như SAP, Microsoft, SAS và IBM cùng với cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Sau đầu những năm 2000, những người bình thường bắt đầu sử dụng dữ liệu một cách chủ động hơn cho các mục đích cá nhân. Điều này cũng dẫn đến việc công ty sử dụng dữ liệu nhiều hơn thông qua việc nhân viên sử dụng rộng rãi dữ liệu của tổ chức.

Nhiều công cụ cũng được giới thiệu trong thời gian này mà các cá nhân có thể sử dụng các công cụ thông minh kinh doanh mà không cần đào tạo chuyên sâu. Cuối cùng, Google Analytics đã được giới thiệu cho phép chủ sở hữu trang web phân tích số liệu thống kê về trang web của họ, chẳng hạn như xu hướng về lượt truy cập trang web.

• Sau năm 2010, phân tích và thông minh kinh doanh thực sự phát triển, được các công ty và doanh nghiệp trên toàn thế giới áp dụng. Điều này cũng đẩy chúng ta đến kỷ nguyên của điện toán đám mây và sử dụng rộng rãi Trí tuệ nhân tạo hoặc tự động hóa.

Sự phát triển phân tích nghiệp vụ kinh doanh hiện nay

Sự phát triển gần đây mà phân tích nghiệp vụ kinh doanh đã trải qua về cơ bản có thể bắt nguồn từ sự ra đời của tự động hóa trong phân tích và khái niệm dữ liệu lớn. Sự ra đời của dữ liệu lớn đồng nghĩa với việc phân tích cùng với các nguồn dữ liệu khác nhau sẽ trở nên dễ mở rộng hơn và mạnh mẽ hơn.

Điều này đã giúp giới thiệu các công cụ và hệ thống tiên tiến hơn tương thích với khối lượng lớn dữ liệu. Sự xuất hiện của các công nghệ đám mây cũng có nghĩa là dữ liệu không cần phải được cung cấp tại chỗ. Vào thời điểm này, nhu cầu tự động hóa các công cụ phân tích cũng rất lớn do lượng dữ liệu khổng lồ cần được xử lý.

Tất cả những điều này đã thúc đẩy các công ty nâng cấp phần mềm hiện có của họ thành các ứng dụng có khả năng hơn, có thể xử lý bộ dữ liệu lớn nhanh chóng và từ nhiều nguồn như từ đám mây và hệ thống tệp phân tán thay vì chỉ quản trị cơ sở dữ liệu truyền thống.

Các nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh giờ đây cũng được trang bị khả năng dự đoán và dự báo chính xác hơn bao giờ hết với sự trợ giúp của phân tích nghiệp vụ kinh doanh hiện đại. Đây là nơi các doanh nghiệp thực sự hiểu được tầm quan trọng của phân tích nghiệp vụ trong kinh doanh.

Tất cả công nghệ này đã tồn tại, nhưng yêu cầu ngày càng tăng của ngành đã khuyến khích các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô bắt đầu kết hợp phân tích nghiệp vụ vào hoạt động hàng ngày.

Đã có bốn lĩnh vực chính mà phân tích nghiệp vụ kinh doanh đã phát triển rất nhiều, đó là:

• Trí tuệ nhân tạo và phân tích tự động
• Phân tích dự đoán
• Phân tích thời gian thực
• Dữ liệu lớn

Tại sao phân tích nghiệp vụ kinh doanh là cần thiết để xây dựng một doanh nghiệp cạnh tranh?

Dưới đây là một số lý do tại sao Business Intelligence và phân tích lại cần thiết cho một doanh nghiệp thành công:

• Phân tích nghiệp vụ kinh doanh rất hữu ích trong việc giảm thiểu rủi ro trong hoạt động kinh doanh.
• Nó làm tăng doanh thu và giúp các công ty kiếm được nhiều lợi nhuận hơn.
• Analytics cho phép các công ty đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn và sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu.
• Nó giúp tăng hiệu quả hoạt động của các dự án hoặc quy trình.
• Nó cũng giúp sử dụng hiệu quả các nguồn lực như tài sản con người.
• Nó giúp giảm lãng phí và cắt giảm chi phí vận hành.
• Phân tích nghiệp vụ kinh doanh trực tiếp cho phép các công ty đi trước đối thủ và vượt trội hơn họ.
• Analytics tối ưu hóa các quy trình và giúp tự động hóa quy trình kinh doanh.
• Nó cũng cho phép các công ty tái tạo các kết quả thành công và hiểu được thành công đã đạt được như thế nào.
• Nó giúp dự báo và dự đoán kết quả.
• Các nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh giúp theo dõi hiệu suất và đánh giá hoạt động thông qua các chỉ số có thể xác định hoặc các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI).
• Nó giúp xác định các điểm bất thường và các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường và hành vi của khách hàng.
• Phân tích nghiệp vụ kinh doanh theo thời gian thực giúp đưa ra các quyết định nhanh chóng tập trung vào dữ liệu.
• Nó giúp cải thiện tính bền vững của các doanh nghiệp và dự án về lâu dài.

Dữ liệu lớn – Tổng quan

Dữ liệu là khía cạnh quan trọng nhất của phân tích nghiệp vụ kinh doanh. Ý nghĩa của ‘dữ liệu lớn về cơ bản là dữ liệu quá phức tạp và quan trọng hơn là quá lớn để có thể xử lý bằng các phương pháp hoặc phần mềm truyền thống. Phân tích nghiệp vụ kinh doanh hiện đại tập trung cao độ vào việc khai thác, phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu lớn.

Đây là lý do tại sao dữ liệu lớn là một vấn đề lớn trong thời đại ngày nay. Các công ty thu thập một lượng lớn dữ liệu hàng ngày khi họ tiếp tục hoạt động và dữ liệu này bao gồm nhiều phần thông tin phức tạp liên quan đến khách hàng, sản phẩm, hiệu suất, tài chính, v.v., phải được duy trì đúng cách và sau đó được sử dụng hiệu quả cho các hoạt động trong tương lai .

Ví dụ: các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu quá khứ được thu thập trong nhiều năm để dự đoán hành vi của khách hàng, chẳng hạn như các kiểu mua hàng. Hoặc, các ngân hàng có thể sử dụng lịch sử tín dụng của khách hàng khi quyết định xem có đủ điều kiện hay không. Lịch sử của các khách hàng khác cũng có thể được nghiên cứu để dự đoán khả năng xảy ra các sự kiện nhất định, chẳng hạn như mua sản phẩm thay thế.

Dữ liệu lớn là một phần quan trọng của phân tích nghiệp vụ kinh doanh và các nhà phân tích đã bắt đầu cảm thấy thoải mái khi làm việc với dữ liệu lớn trong các tổ chức thuộc mọi quy mô. Dữ liệu lớn cũng đã trực tiếp khuyến khích việc sử dụng Học máy (ML) khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn. ML cho phép dữ liệu được trích xuất mà không có lỗi, được cấu trúc và sử dụng hiệu quả hơn nhiều.

Ưu điểm của Dữ liệu lớn Đối với Phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Dưới đây là một số lợi thế của việc sử dụng Dữ liệu lớn cho Phân tích nghiệp vụ kinh doanh:

• Ra quyết định được cung cấp thông tin nhiều hơn:

Dữ liệu lớn cho phép các công ty làm việc với một lượng lớn dữ liệu người dùng hoặc khách hàng cho phép họ đưa ra quyết định tốt hơn. Nhiều dữ liệu trong quá khứ hoặc quá khứ cũng giúp các công ty dự đoán chính xác hơn.

• Ra quyết định nhanh hơn:

Sử dụng máy học, dữ liệu lớn có thể dự đoán và xác định các mẫu một cách nhanh chóng. Điều này tăng tốc độ ra quyết định và cho phép các doanh nghiệp sử dụng nhiều dữ liệu rất nhanh. Dữ liệu đã biên dịch cũng có thể được xử lý cùng với dữ liệu mới đến, điều này đã giúp các công ty đưa ra quyết định sáng suốt trong thời gian thực.

• Giảm chi phí:

Tạo và thu thập dữ liệu của riêng bạn là phương pháp tiết kiệm chi phí nhất, vì tìm nguồn cung cấp dữ liệu từ bên thứ ba đắt hơn nhiều. Ngoài ra, việc lưu dữ liệu trong quá khứ cho phép bạn chỉ tạo dữ liệu có liên quan và không lãng phí thời gian vào việc tạo lại các khách hàng tiềm năng hoặc thông tin tương tự. Ngoài ra, dữ liệu lớn nói chung giúp các doanh nghiệp cắt giảm chi phí. Vì vậy, tầm quan trọng của phân tích nghiệp vụ trong kinh doanh thực sự được nhìn thấy khi các công ty tăng doanh thu của họ với sự trợ giúp của dữ liệu lớn.

• Cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng:

Với sự trợ giúp của dữ liệu lớn, các công ty có thể hiểu hành vi mua hàng của khách hàng và sau đó có thể cung cấp hiệu quả các dịch vụ sau bán hàng hoặc dịch vụ bổ sung mà họ có thể yêu cầu. Với sự trợ giúp của một lượng lớn dữ liệu như bài đăng, nhận xét và tin nhắn trên mạng xã hội, các công ty thậm chí có thể tìm ra cảm xúc của khách hàng và mức độ hài lòng của những khách hàng này với sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty.

• Tìm cơ hội mới:

Các doanh nghiệp có thể khám phá ra những cơ hội mới với khối lượng dữ liệu khổng lồ như vậy. Với sự trợ giúp của dữ liệu này, các doanh nghiệp có thể đưa ra các giải pháp chính cho các vấn đề hoặc đưa ra các khái niệm và ý tưởng sản phẩm mới. Họ cũng có thể tìm ra cách để cải thiện doanh số bán hàng hoặc cuối cùng tiếp cận với nhiều người tiêu dùng hơn.

• Có lợi thế cạnh tranh hơn là cạnh tranh:

Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn có thể dự đoán các mô hình kinh doanh ưu việt hơn và đưa ra các dự đoán tốt hơn cho phép họ có lợi thế hơn các đối thủ đang sử dụng các phương pháp truyền thống hơn. Dự báo chính xác hơn với dữ liệu lớn và các công ty có thể trực tiếp tăng hiệu suất của họ trên thị trường với sự trợ giúp của những thông tin chi tiết nâng cao này.

Quy trình phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Dưới đây là các giai đoạn hoặc quy trình khác nhau liên quan đến phân tích nghiệp vụ kinh doanh:

Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu là một trong những điều quan trọng nhất trong phân tích nghiệp vụ kinh doanh, có nghĩa là nếu không khai thác dữ liệu, các doanh nghiệp sẽ không thể trích xuất thông tin có thể nhận dạng từ dữ liệu có cấu trúc và đặc biệt là phi cấu trúc. Khai thác dữ liệu được thực hiện với sự trợ giúp của các công cụ thống kê hoặc máy học để xác định các xu hướng trong quá khứ và các mẫu ẩn trong dữ liệu bằng cách phân tích chúng.

Sau khi dữ liệu được xử lý hoặc khai thác, nó được chuyển vào kho dữ liệu, nơi nó có thể được chia sẻ với cơ sở dữ liệu đa chiều. Các nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh sau đó được giao nhiệm vụ kiểm tra các mô hình này và trình bày chúng dưới dạng biểu đồ, đồ thị hoặc đồ thị.

Dự báo dữ liệu: Dự báo là một quá trình rất quan trọng bao gồm phân tích sâu về dữ liệu quá khứ hoặc lịch sử để ước tính hiệu suất của sản phẩm, tình trạng của thị trường hoặc hành vi của khách hàng.

Điều này cũng có thể giúp dự báo các sự kiện yêu cầu phân bổ ngân sách. Máy học là yếu tố quan trọng để dự báo chính xác. Dự báo dữ liệu được sử dụng nhiều để dự báo các điều kiện thị trường, tình trạng tài chính, yêu cầu tài sản và các yêu cầu khác trong tương lai. Để biết thêm chi tiết, vui lòng đọc Dự báo kinh doanh: Ý nghĩa, phương pháp và hơn thế nữa

Phân tích dự đoán: Điều này tương tự như dự báo dữ liệu, tuy nhiên, điều này thậm chí còn nâng cao hơn vì nó sử dụng Trí tuệ nhân tạo để đánh giá rủi ro và các bất thường tiềm ẩn. Điều này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn. Phân tích dự đoán tạo điều kiện cho các quyết định hoạt động sáng suốt có tính đến quang sai, dị thường hoặc các sự kiện tiềm ẩn.

Phân tích dự đoán cũng có thể giúp vượt qua đối thủ bằng sức mạnh của dữ liệu. Phân tích dự đoán cũng giúp các nhà tiếp thị và nhà quảng cáo giới thiệu sản phẩm và dịch vụ cho khách hàng một cách hiệu quả hơn.

Trực quan hóa dữ liệu: Đây là một trong những quy trình quan trọng nhất thể hiện thông tin chi tiết ở các định dạng có thể nhận biết được như sơ đồ, bảng, biểu đồ và biểu đồ. Điều này giúp xác định các mẫu trong dữ liệu theo cách thủ công một cách dễ dàng và làm cho việc báo cáo cho nhân viên không chuyên về kỹ thuật và các bên liên quan dễ dàng hơn. Trực quan hóa cũng rất quan trọng để trình chiếu thông tin quan trọng trong dữ liệu bằng cách sử dụng phương pháp tốt nhất có thể (nhỏ gọn nhưng đầy đủ thông tin) từ các bộ dữ liệu khổng lồ.

Cơ hội và tương lai của phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Cơ hội phân tích nghiệp vụ kinh doanh là rất lớn và tương lai có vẻ tươi sáng cho những người theo đuổi lĩnh vực này. Hơn 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày, do đó đảm bảo rằng các doanh nghiệp không thể hoạt động mà không có phân tích nghiệp vụ kinh doanh nữa. Thế giới hiện nay tạo ra nhiều dữ liệu hơn trong hai ngày so với tổng số dữ liệu mà chúng ta đã làm từ đầu nền văn minh cho đến năm 2003.

Điều này chỉ đơn giản củng cố một thực tế rằng nếu chúng ta muốn sử dụng hiệu quả dữ liệu này để nâng cao hiệu suất của trang web, doanh nghiệp, sản phẩm, dịch vụ của mình, chúng ta phải dựa vào phân tích nghiệp vụ kinh doanh.

53% công ty sử dụng phân tích nghiệp vụ và kinh doanh trong hoạt động hàng ngày của họ, trong khi nhiều doanh nghiệp nhỏ hơn đã bắt đầu áp dụng phân tích kể từ khi đại dịch Covid-19 bắt đầu. Phân tích nghiệp vụ kinh doanh cũng là một trong những công việc đáng mơ ước hiện nay, với các công ty luôn cần những nhà phân tích có tay nghề cao.

Sự phụ thuộc ngày càng tăng vào dữ liệu và sự phụ thuộc vào phân tích nghiệp vụ kinh doanh sẽ chỉ tăng lên khi có nhiều tiến bộ hơn trong công nghệ và một thế giới có nhịp độ nhanh hơn, nơi cạnh tranh được trang bị tốt bằng dữ liệu và trí tuệ kinh doanh.

Tổng kết sự phát triển phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Tầm quan trọng của phân tích nghiệp vụ trong kinh doanh là rất lớn; các công ty không thể hoạt động hiệu quả trong thời đại ngày nay nếu không dựa vào dữ liệu và phân tích nghiệp vụ kinh doanh. Doanh nghiệp có thể giảm lãng phí, loại bỏ lỗi và tăng doanh thu bằng phân tích nghiệp vụ kinh doanh.

Kể từ khi dữ liệu bắt đầu được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh, thế giới đã thay đổi mạnh mẽ, với các sản phẩm và dịch vụ ngày càng tốt hơn và người tiêu dùng nhận được chính xác những gì họ muốn, khi họ muốn mà không cần nỗ lực nhiều.