Phân tích dữ liệu kinh doanh là gì?
Phân tích dữ liệu kinh doanh là lĩnh vực sử dụng kết hợp các công cụ toán học và công nghệ thông tin nhằm thu thập, phân tích các tập dữ liệu và đưa ra những thông tin có ích giúp các doanh nghiệp dễ dàng ra quyết định kinh doanh, hoạch định chiến lược, xác định các kế hoạch, vận hành các hoạt động và sử dụng tối ưu nguồn dữ liệu lớn.
Lịch sử và quá trình phát triển của BI
Thuật ngữ “Kinh doanh thông minh” xuất hiện và được lưu truyền từ hàng thập kỷ. Tuy nhiên nó bắt đầu thịnh hành từ đầu năm 1988 bởi Howard Dresner.
Ông đã định nghĩa “Kinh doanh thông minh” chính là cách thức tăng cường việc ra quyết định xử lý tốt nhất quá trình kinh doanh dựa trên các thông tin, các con số trong thời gian thực và sự hỗ trợ của hệ thống.
Hiện nay “Kinh doanh thông minh” được Forrester định nghĩa là Phương pháp – Quy trình – Kiến trúc – Công nghệ, có tác dụng chuyển dữ liệu thô thành những thông tin hữu ích để nâng cao các hiểu biết. Từ đó đưa ra quyết định kinh doanh mang tính chiến thuật của doanh nghiệp.
Phân biệt Business Analyst, Business Intelligent?
Đều là những hoạt động xử lý dữ liệu, nhưng Business Intelligence và Business Analytics sở hữu những điểm khác nhau cơ bản sau:
- Về đối tượng dữ liệu: Business Intelligence xử lý tất cả dữ liệu thô mà doanh nghiệp sở hữu từ trước đến nay, trong khi Business Analytics lại chỉ tập trung vào phân tích các data đã có kết quả ứng dụng trong quá khứ.
- Về mục đích ứng dụng: Business Intelligence được sử dụng để đánh giá tình trạng hiện tại của doanh nghiệp, qua đó có những giải pháp triệt để để tối ưu các hoạt động vận hành. Ở chiều ngược lại, Business Analytics phân tích data theo những mô hình dự báo, qua đó cho ra đời những dự đoán về xu hướng cũng như bối cảnh kinh doanh trong tương lai. Những kết quả này được sàng lọc để đưa ra những chiến lược phát triển cho tổ chức.
- Đối tượng sử dụng: Business Intelligence phù hợp để ứng dụng trong những doanh nghiệp có quy mô lớn, đang sở hữu nhu cầu tối ưu các hoạt động vận hành cồng kềnh. Business Analytics, mặt khác, có thể triển khai đối với tất cả các đối tượng tổ chức đang hướng tới mục tiêu phát triển và đẩy mạnh hiệu suất làm việc.
Hiện nay ngành đang phát triển, vậy cần trang bị những gì?
Hiện nay ngành đang phát triển mạnh, vì vậy mà người làm phân tích dữ liệu cần có một số kỹ năng sau:
- Kỹ năng chuyên môn: Kỹ năng về toán học; thống kê; yêu cầu cao về kỹ thuật công nghệ thông tin, chuyển hóa dữ liệu; cách xử lý vấn đề; cách tổng hợp, suy nghĩ phân tích và phổ biến 1 lượng lớn thông tin nhanh chóng và chính xác.
- Công cụ và công nghệ: Biết tạo dựng mô hình 1 cách có quy trình trên hệ thống thông qua các dữ liệu, thành thạo trong lĩnh vực công nghệ thông tin, biết lên kế hoạch, quản lý và viết báo cáo.
- Hiểu biết trong lĩnh vực hành nghề: Am hiểu về các giải pháp kinh doanh, các kiến thức phương pháp luận, định lý trong kinh doanh và trường hợp sử dụng.
- Kỹ năng mềm: Hiểu biết sâu rộng về văn hóa, kỹ năng giao tiếp và viết lách tốt, biết lắng nghe giữa các cá nhân, có khả năng làm việc nhóm và đàm phán để đạt được mục đích sẽ là những lợi thế quan trọng của người làm trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu.
Xem thêm
Live Webinar: Bộ 3 công cụ POWER của Microsoft
10 lý do khiến Power BI là công cụ phân tích tối ưu cho doanh nghiệp
