Business Intelligence là gì? Tầm quan trọng của BI trong doanh nghiệp

Trong kỷ nguyên công nghệ số hiện nay, dữ liệu đóng một vai trò then chốt đối với thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào. Cũng từ đó, chúng ta dần làm quen với thuật ngữ BI - Business Intelligence. Nếu bạn còn chưa hiểu rõ về thuật ngữ này, hãy cùng Gitiho tìm hiểu trong bài viết ngày hôm nay nhé.

PBIG01 - Thành thạo Microsoft Power BI để trực quan hóa và phân tích dữ liệu

Giới thiệu về Business Intelligence

Business Intelligence là gì?

Được dịch trực tiếp sang Tiếng Việt với thuật ngữ "trí tuệ doanh nghiệp", Business Intelligence (BI) là một công nghệ tích hợp phân tích kinh doanh, khai phá dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp. Với sự hỗ trợ của BI, doanh nghiệp có thể phân tích toàn bộ dữ liệu từ quá khứ đến hiện tại để từ đó đưa ra các phán đoán và quyết định mang tính chiến lược cho tương lai. Mức độ đáng tin cậy của các phán đoán và quyết định này được gần như tuyệt đối vì chúng dựa trên chính dữ liệu thực tế đã thu thập (data-driven).

Bạn có thể hiểu một cách đơn giản: Business Intelligence giống như hồ sơ khám sức khỏe của doanh nghiệp, bao gồm tất cả thông tin về các chỉ số sức khỏe, các bệnh lý và cả các phương thuốc đã sử dụng. Dựa vào hồ sơ tổng hợp này, doanh nghiệp có thể quản lý tình hình sức khỏe của mình và kịp thời chữa trị các dấu hiệu bất thường.

Trên thực tế, bạn sẽ nhận ra doanh nghiệp của mình có một hệ thống Business Intelligence tiên tiến nếu bạn có hiểu biết toàn diện về dữ liệu trong doanh nghiệp và bạn sử dụng dữ liệu đó để tạo ra các thay đổi nhằm loại bỏ các hoạt động không hiệu quả và nhanh chóng thích ứng với các sự đổi mới trong môi trường kinh doanh.

Các thành phần của Business Intelligence

Thay vì được hiểu như một "thứ" gì đó, bản chất của Business Intelligence chính xác là chiếc hộp chứa tất cả các quá trình và phương pháp thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu từ các hoạt động vận hành và kinh doanh của doanh nghiệp. Tất cả mọi thứ nằm trong hộp chứa này phối hợp với nhau và tạo nên một cái nhìn toàn diện về doanh nghiệp để giúp những người quản lý đưa ra lựa chọn sáng suốt hơn.

Trong những năm vừa qua, chiếc hộp BI đã mở rộng để chứa thêm rất nhiều quá trình và hoạt động giúp cải thiện năng suất làm việc của doanh nghiệp. Các quá trình đó bao gồm:

1. Khai phá dữ liệu (Data mning): Sử dụng các cơ sở dữ liệu, số liệu thống kê và machine learning để khám phá các xu hướng trong các dataset lớn.
2. Báo cáo (Reporting): Chia sẻ phân tích dữ liệu với các cổ đông của doanh nghiệp, từ đó giúp họ đưa ra các kết luận và quyết định của mình.
3. Đo lường và đối chuẩn hiệu suất (Performance metrics and benchmarking): So sánh dữ liệu về hiệu suất hiện tại với cùng tệp dữ liệu trong quá khứ để đối chiếu hiệu suất công việc với các mục tiêu đề ra, thường sử dụng với các bảng dashboard.
4. Phân tích mô tả (Descriptive analytics): Sử dụng phân tích dữ liệu sơ bộ để tìm hiểu những gì đã xảy ra.
5. Truy vấn (Querying) Đặt ra các câu hỏi về dữ liệu mà BI sẽ tìm ra câu trả lời từ dataset.
6. Phân tích thống kê (Statistical analysis): Tham khảo kết quả phân tích mô tả và tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu sử dụng các con số thống kê.
7. Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization): Chuyển đổi phân tích dữ liệu về định dạng trực quan như bảng biểu, đồ thị.
8. Phân tích thị giác (Visual analysis): Khám phá dữ liệu dựa trên phương pháp kể chuyện bằng hình ảnh (visual storytelling).
9. Chuẩn bị dữ liệu (Data preparation): Tổng hợp các nguồn dữ liệu, xác định các thước đo để phân tích dữ liệu.

Sự khác biệt giữa Business Intelligence và Business Analytics

Mặc dù nhiều doanh nghiệp hiện nay sử dụng Business Intelligence (BI) và Business Analytics (BA) như 2 thuật ngữ đồng nghĩa, điều này không đúng khi ta xem xét bản chất của các khái niệm này. Vậy điểm khác biệt ở đâu?

Mục đích sử dụng

Để vạch rõ ranh giới giữa BI và DA, chúng ta hãy nói về mục đích muốn đạt được khi sử dụng các phương pháp này. Trước tiên, mình sẽ tập trung vào các nhóm phân tích dữ liệu như sau:

• Phân tích mô tả (Descriptive analytics): Thu thập, chuyển hóa dữ liệu về định dạng chúng ta có thể nhận diện, tiếp thu và đưa ra các nhận định.
• Phân tích dự đoán (Predictive analytics): Đưa ra insight về các kết quả có thể xảy ra trong tương lai dựa trên phân tích mô tả và các phán đoán thu thập bằng các khoa học dữ liệu khác.
• Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics): Đề xuất các giải pháp, phương hướng và hành động giúp doanh nghiệp phát triển trong tương lai dựa trên phân tích dự đoán.

Sử dụng 3 nhóm phân tích dữ liệu này, chúng ta sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về sự khác biệt giữa Business Intelligence và Business Analytics.

1. BI tập trung vào phân tích mô tả

BI ưu tiên các phân tích mô tả cung cấp dữ liệu về quá khứ và hiện tại của doanh nghiệp, hay nói các khác là những gì đã và đang xảy ra. BI trả lời cho câu hỏi "Cái gì" và "Làm thế nào" để bạn có thể lặp lại những thao tác hiệu quả và loại bỏ những thao tác vô ích.

2. BA tập trung vào phân tích dự đoán

Mặt khác, BA ưu tiên các phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu được khai thác, kết hợp với các model và machine learning để xác định khả năng xảy ra của kết quả. BA trả lời cho câu hỏi "Tại sao", từ đó đưa ra các dự đoán chính xác hơn cho trương lai.

3. Kết hợp BI và BA trong thực tế

Giả sử bạn là chủ một thương hiệu thời trang online. Business Intelligence sẽ cho bạn biết doanh số từ mẫu áo khoác trắng đang tăng mạnh tại khu vực Hà Nội. Do đó, bạn quyết định đẩy mạnh bán mặt hàng này để đáp ứng mức cầu từ thị trường Hà Nội.

Trong khi đó, Business Analytics đặt ra câu hỏi "Tại sao doanh số mẫu áo khoác trắng lại tăng mạnh tại khu vực Hà Nội?". Bằng thao tác khai thác dữ liệu từ hệ thống đặt hàng, bạn nhận thấy phần lớn traffic đến từ một bài viết trên blog của mình. Insight này giúp bạn đưa ra quyết định đầu tư vào chất lượng bài viết blog nhiều hơn. Bên cạnh đó, bạn có thể sử dụng dữ liệu doanh số của mẫu áo khoác trắng để dự đoán lượng hàng cần bán ra trong trường hợp bạn đăng một bài blog tương tự với mặt hàng khác.

Kỹ thuật

Business Intelligence phụ thuộc vào dữ liệu được xử lý qua các phần mềm BI phân tích dữ liệu như Power BI, Tableau, Looker,... Mặt khác, Business Analytics đòi hỏi bạn sở hữu chuyên môn toán học cao cấp, bao gồm kỹ năng làm việc với các thuật toán, phép mô phỏng, phân tích định lượng để xác định các mối quan hệ tiềm ẩn giữa dữ liệu. Điều này không hề xảy ra với BI.

Xem thêm: Power BI hay Tableau: Người mới bắt đầu nên chọn công cụ nào?

Tầm quan trọng của Business Intelligence trong doanh nghiệp

Vai trò của Business Intelligence

Như đã đề cập ở trên, Business Intelligence giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định đúng đắn nhờ thao tác phân tích dữ liệu về thực trạng hoạt động của doanh nghiệp. Hơn thế, bạn có thể tối ưu hệ thống BI để phân tích đối chuẩn hiệu suất và đối thủ cạnh tranh, nâng cao hiệu quả của bộ máy vận hành doanh nghiệp. Bạn cũng có thể dễ dàng phát hiện các xu hướng thị trường để điều hướng bán hàng và tăng doanh thu. Nếu được tận dụng tối đa, dữ liệu của bạn chắc chắn sẽ trở nên hữu ích trong bất cứ trường hợp nào.

BI chắc chắn trở thành trợ thủ đắc lực của bạn trong việc đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu. Cụ thể hơn, mình sẽ chỉ ra các vai trò của BI dưới đây:

1. Bán hàng và Marketing: Tiếp cận hiệu suất bán hàng và marketing, hành vi người tiêu dùng và các mẫu (pattern), xu hướng mua hàng để tối ưu các hoạt động marketing tương lai, mang lại doanh thu cao.
2. Vận hành: Cải thiện bộ máy vận hành nhờ tự động hóa các thao tác, loại bỏ các điểm bất hợp lý và nâng cao hiệu suất hoạt động.
3. Tài chính: Sử dụng dashboard để đem lại cái nhìn toàn diện về sức khỏe tài chính của doanh nghiệp, quản lý rủi ro và dự đoán xu hướng tương lai.
4. Quản lý kho: Tự động hóa phân tích dữ liệu và báo cáo để nâng cao hiệu quả quản lý kho, rút ngắn thời gian hoàn tất đơn hàng và dự đoán xu hướng tương lai.
    
5. Bảo mật và tuân thủ: Tập trung dữ liệu để cải thiện độ chính xác và minh bạch, từ đó dễ dàng phát hiện các lỗi, sự cố hoặc rủi ro có thể xảy ra.

Các công cụ hỗ trợ Business Intelligence

Trong quá trình sử dụng Business Intelligence, chúng ta có thể phối hợp với các công cụ và nền tảng công nghệ khác như:

1. Kho dữ liệu (Data Warehousing)
2. Hệ thống hoạch địch nguồn lực doanh nghiệp (ERP)
3. Công nghệ truy vấn và lập báo cáo (Query and Report Writing Technologies)
4. Công cụ khai phá và phân tích dữ liệu (Data Mining and Analytics Tools)
5. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision Support Systems)
6. Quản lý quan hệ khách hàng (CRM)

Tổng kết

Vậy là qua bài viết ngày hôm nay, chúng ta đã làm quen với Business Intelligence và các lợi ích thiết yếu của công cụ này đem lại cho doanh nghiệp. Có thể nói, hệ thống BI phù hợp với tất cả các mô hình doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực kinh doanh. Để tìm hiểu thêm về ngành BI, các bạn hãy đón đọc các bài viết trên blog Gitiho nhé.

Gitiho xin cảm ơn bạn đọc và hẹn gặp lại trong các bài viết sau!