Trong thời đại số hóa hiện nay, việc phân tích dữ liệu trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược kinh doanh của mọi doanh nghiệp. Business Analytics (phân tích kinh doanh) và Data Analytics (phân tích dữ liệu) là hai khái niệm quan trọng, nhưng thường bị nhầm lẫn với nhau. Vậy Business Analytics là gì và làm sao để phân biệt nó với Data Analytics? Hãy cùng OES tìm hiểu tổng quan về Business Analytics, đồng thời làm rõ những điểm khác biệt cơ bản giữa hai lĩnh vực này, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn và áp dụng hiệu quả vào hoạt động trong tổ chức của mình.

Xem thêm: Business Intelligence Là Gì? Tích Hợp Business Intelligence Vào Chương Trình Đào Tạo Hiệu Quả

Business Analytics là gì?

Business Analytics (phân tích kinh doanh) là quá trình xử lý, phân tích dữ liệu dựa trên vấn đề của doanh nghiệp. Quá trình này thực tế và tập trung chủ yếu vào việc sử dụng dữ liệu để phát hiện những thiếu sót của doanh nghiệp và tối ưu hóa các quy trình của tổ chức. 

Cụ thể, các dữ liệu trung hạn, ngắn hạn và dài hạn từ quá khứ đến hiện tại của một đơn vị (công ty, phòng, ban,…) sẽ được xử lý. Sau đó, các dữ liệu này được tổng hợp thành một chuỗi thông tin có giá trị và chuyển giao cho các bộ phận phụ trách thực thi nhiệm vụ.

Điểm khác biệt giữa phân tích dữ liệu và phân tích kinh doanh là trong khi phân tích dữ liệu tập trung vào việc khám phá và hiểu “phía sau” của dữ liệu, thì phân tích kinh doanh chủ động áp dụng các kết quả phân tích để tạo ra giải pháp và giải quyết các vấn đề thực tế trong doanh nghiệp.

Data Analytics là gì?

Data Analytics (phân tích dữ liệu) là quá trình kiểm tra, xử lý và lưu trữ dữ liệu nhằm khám phá thông tin hữu ích, rút ra kết luận và hỗ trợ việc kinh doanh. Data Analytics sử dụng các công cụ, kỹ thuật và phương pháp khác nhau để biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động của mình và đưa ra các chiến lược hiệu quả.

Data Analytics (phân tích dữ liệu) phức tạp hơn Business Analytics (phân tích kinh doanh) vì tính kỹ thuật cao hơn. Bởi chúng sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python, SQL và các công cụ phân tích khác để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.

Sau đó, các nhà phân tích dữ liệu trình bày những phân tích thực tế cho các bên liên quan và người ra quyết định trong doanh nghiệp – những người cần dễ dàng hiểu được dữ liệu để cải thiện chiến lược kinh doanh.

Sau khi đã tìm hiểu về Data Analytics và Business Analytics là gì, hãy cùng OES khám phá sự khác biệt giữa Business Analytics (phân tích doanh nghiệp) và Data Analytics (phân tích dữ liệu).

Sự khác nhau giữa Business Analytics và Data Analytics

Nhiệm vụ của Business Analytics là phân tích dữ liệu từ góc độ kinh doanh, nhằm tạo ra các giải pháp và chiến lược cụ thể cho doanh nghiệp. Trong khi đó, Data Analytics tập trung vào các vấn đề liên quan đến dữ liệu, bao gồm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để khám phá thông tin. Do cậy, nhiều người thường nhầm lẫn giữa hai khái niệm này. Để phân biệt rõ ràng, chúng ta có thể xem xét ba khía cạnh chính: Trọng tâm chính (Key Focus), Phạm vi công việc (Scope of Work), và Yêu cầu (Requirement).

Key focus

Đối với Business Analytics, trọng tâm là phản ứng và tương tác với dữ liệu để hiểu được ý nghĩa và mức độ quan trọng của nó. Điều này giúp doanh nghiệp nhận thức rõ tình hình hiện tại và định hướng chiến lược cho tương lai. Người làm Business Analytics phải biết cách sử dụng dữ liệu để tạo ra các giải pháp và quyết định kinh doanh hiệu quả.

Trong khi đó, Data Analytics chủ yếu tập trung vào việc phân tích và kết luận các vấn đề liên quan đến dữ liệu. Các chuyên gia Data Analytics chịu trách nhiệm nghiên cứu, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu, biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích để hỗ trợ quyết định kinh doanh.

Phạm vi công việc (Scope of Work)

Như đã đề cập phía trên, Business Analytics trực tiếp làm việc với các phòng ban để đưa ra các đề xuất chiến lược cho hoạt động của doanh nghiệp.

Ngược lại, Data Analytics tập trung vào việc tổng hợp, vận dụng và diễn giải dữ liệu để xây dựng thông tin có giá trị cao. Điều này có nghĩa là, thay vì khai thác các thông tin chuyên sâu về hoạt động doanh nghiệp, Data Analytics chủ yếu tập trung vào việc khám phá những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.

Yêu cầu (Requirement)

Để hoàn thành tốt công việc, người làm Business Analytics cần có kiến thức sâu rộng, kinh nghiệm phong phú và sự hiểu biết thực tế. Không chỉ đơn thuần là phân tích dữ liệu, họ phải thấu hiểu các vấn đề nội tại của từng phòng ban, doanh nghiệp và thị trường. Điều này đòi hỏi bạn phải tương tác chặt chẽ với các phòng ban khác như Supply Chain, Marketing và Sales, L&D,v.v để nhận diện các lỗ hổng và tìm cách kết nối các bộ phận.

Ngược lại, hoạt động Data Analytics tập trung vào xử lý và phân tích số liệu thống kê, cơ sở dữ liệu. Chuyên gia Data Analytics sẽ sử dụng các thuật toán và hàm thống kê để xử lý dữ liệu thô, biến nó thành thông tin có giá trị. Sau đó, thông tin này sẽ được người làm Business Analytics sử dụng để phân tích sâu hơn và giao tiếp với các phòng ban khác nhằm đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược.

Xem thêm: Bí Quyết Quản Lý Dữ Liệu E-Learning Giúp Tiết Kiệm Thời Gian Và Tối Ưu Hóa Hiệu Quả

Doanh nghiệp nên lựa chọn Business Analytics hay Data Analytics

Quyết định nên chọn Business Analytics hay Data Analytics phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể và nhu cầu của doanh nghiệp. Dưới đây là một số điểm cần xem xét để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định phù hợp:

Khi nào nên chọn Business Analytics?

a. Định hướng chiến lược kinh doanh:

• Doanh nghiệp cần đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên phân tích sâu về thị trường, khách hàng và hoạt động nội bộ.
• Mục tiêu là cải thiện hiệu suất tổng thể và đạt được các mục tiêu kinh doanh dài hạn.

b.Tối ưu hóa quy trình và hoạt động:

• Business Analytics giúp xác định và giải quyết các vấn đề nội tại trong các phòng ban như Supply Chain, Marketing và Sales, L&D,v.v.
• Tạo ra các giải pháp nhằm tối ưu hóa quy trình hoạt động và nâng cao hiệu quả.

c. Kết nối các phòng ban:

• Business Analytics giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các bộ phận và tạo ra sự phối hợp hiệu quả.
• Hỗ trợ trong việc lập kế hoạch và triển khai các chiến lược liên phòng ban.

Khi nào nên chọn Data Analytics?

a. Xử lý và phân tích dữ liệu lớn:

• Doanh nghiệp cần thu thập, làm sạch, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu để rút ra những thông tin hữu ích.
• Tập trung vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu mạnh mẽ và phân tích số liệu chi tiết.

b. Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu:

• Data Analytics giúp biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, hỗ trợ quá trình ra quyết định của doanh nghiệp.
• Sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê để dự đoán xu hướng và kết quả.

c. Tập trung vào việc khám phá insights từ dữ liệu:

• Doanh nghiệp cần hiểu sâu hơn về các mẫu hình và xu hướng trong dữ liệu để phát hiện các cơ hội và thách thức.
• Đảm bảo rằng mọi quyết định đều dựa trên dữ liệu thực tế và có căn cứ.

Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp có thể cần cả hai lĩnh vực để đạt được sự cân bằng tối ưu giữa việc khai thác dữ liệu và áp dụng nó vào thực tế kinh doanh. Business Analytics và Data Analytics không loại trừ lẫn nhau, mà thay vào đó, chúng bổ sung cho nhau, giúp doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu để phát triển bền vững và hiệu quả.

Do đó, ngoài việc nắm rõ Data Analytics và Business Analytics là gì, doanh nghiệp nên đánh giá kỹ lưỡng nhu cầu cụ thể của mình và xem xét việc kết hợp cả hai lĩnh vực để đạt được kết quả tốt nhất.

Kết luận

Hy vọng thông qua bài viết này, doanh nghiệp có thể nắm được phần nào về Data Analytics và Business Analytics là gì, đồng thời phân biệt rõ ràng hai khái niệm này. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình hoạt động liên bộ phận, từ đó xác định và giải quyết các vấn đề một cách hiệu quả nhất.

Để được tư vấn chi tiết về dịch vụ Data Analytics và giải pháp phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp, hãy LIÊN HỆ NGAY với OES để được tư vấn chi tiết!