Business Analysis, Business Analytics, Data Analytics đều đề cập đến nghiệp vụ phân tích nhưng lại là những công việc khác nhau. Cùng phân biệt để áp dụng vào quy trình tuyển dụng và chọn lựa việc làm cho phù hợp.
Phân biệt Business Analytics và Data Analytics - Kiến thức kinh doanh và Tư duy phân tích
Mục đích của Business Analytics và Data Analytics đều là giúp tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, hiệu quả kinh doanh hay cơ cấu tổ chức cho doanh nghiệp.
Đối với Business Analytics, cách phản ứng với dữ liệu là một điều quan trọng, nhằm giúp doanh nghiệp nhìn nhận tình hình thực tại và có định hướng đúng đắn cho tương lai.
Trong khi đó, Data Analytics lại chủ yếu tập trung vào việc phân tích và kết luận về các vấn đề liên quan đến dữ liệu.
Về phạm vi công việc, Business Analytics sẽ trực tiếp trao đổi với các bộ phận phòng ban nhằm đưa ra các đề xuất về định hướng hoạt động của doanh nghiệp.
Trong khi đó, Data Analytics sẽ tập trung vào việc tổng hợp, vận dụng, diễn giải dữ liệu hướng đến việc xây dựng thông tin mang tính hữu dụng cao.
Không chỉ đơn thuần ở việc phân tích dữ liệu, người làm Business Analytics phải hiểu được các vấn đề nội tại của từng phòng ban, doanh nghiệp và thị trường.
Đồng thời, Business Analytics buộc phải can thiệp vào cuộc sống của phòng Supply Chain, Marketing và Sales… để biết được lỗ hổng và tìm cách kết nối các bộ phận.
Trong khi đó, công việc của Data analytics sẽ xoay quanh số liệu thống kê, cơ sở dữ liệu…
Người làm được Data Analytics trong doanh nghiệp phải là người rất giỏi về statistics, programing, math, etc. và thường biết đến với title Data Scientist, Python và R.
Trọng tâm của Business Analytics là dữ liệu và báo cáo - phân tích hoạt động kinh doanh trong quá khứ và dự đoán hiệu quả kinh doanh trong tương lai.
Trọng tâm của Business Analysis là phân tích các chức năng và quy trình - xác định nhu cầu kinh doanh và đề xuất các giải pháp.
Về Data Analytics và Business Analytics, khác biệt dễ nhìn nhận nhất là một Data Analytics cần có tư duy phân tích tốt trong khi một Business Analytics cần có kiến thức kinh doanh và cái nhìn tổng quan tốt bên cạnh khả năng phân tích cơ bản.
từng là Head of Product and Data Analytics, CIC Data Mining & Analytics, tại đây chị quản lí nhóm gồm 32 nhân sự, công việc chính là
và các tổ chức tài chính. Trước đó, chị Trang từng
chuyên ngành Applied Mathematics, Operations Researches tại University of Florida với điểm GPA tuyệt đối 4.00/4.00 cho cả 2 chương trình này tại Mỹ. Trước đó, chị Trang tốt nghiệp chương trình Applied Mathematics and Informatics tại Hanoi University of Technology với GPA 9.06/10, Thủ Khoa. Chị Trang đã có hơn 20 công trình nghiên cứu/ bài báo chuyên ngành (Publications) trong chuyên ngành của mình, ngoài ra chị cũng có kinh nghiệm làm việc dày dặn qua các vị trí
(Department of Industrial and Systems Engineering, International University, HCMC National University);
(C4I Department, Viettel Research and Development Institute, Viettel Group; Lead researcher in Core Technology Center); Lead Consultant (SIFT Analytics Group, Lead of Technical Department on Advanced Analytics and Optimization in Asia Pacific Area of SIFT AG),
(Manager, lead data modeling team to build credit score, fraud score models for lending industry)… Chị cũng đã làm việc và sử dụng các công nghệ phân tích dữ liệu Advanced Analytics khác nhau như:
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 (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 (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).
Business Analytics - Phân tích hoạt động kinh doanh trong quá khứ và dự đoán hiệu quả kinh doanh trong tương lai
Theo Gartner - công ty tư vấn và nghiên cứu toàn cầu cung cấp thông tin và công cụ cho các doanh nghiệp:
”Business Analytics là công việc bao gồm những giải pháp được sử dụng để xây dựng mô hình phân tích và mô phỏng để tạo ra các kịch bản, thấu hiểu hiện thực và dự đoán các trạng thái trong tương lai”.
Cụ thể, Business Analytics đòi hỏi:
Ở một cấp độ phức tạp hơn thì Business Analytics còn bao gồm cả thuật toán, mô hình và công cụ chuyên dụng để so sánh dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau.
Vì vậy, vị trí này chủ yếu tập trung tại các công ty đã vận hành ổn định hoặc công ty lớn, nhằm xử lý dữ liệu và đề xuất giải pháp, phương hướng phát triển kinh doanh.
Lĩnh vực phổ biến nhất của Business Analytics trong doanh nghiệp hiện giờ mới chủ yếu chỉ dừng lại ở Business Intelligence (hay Descriptive Analytics).
Alteryx cũng thường được dùng để xử lý dữ liệu theo dạng kéo thả.
Ngoài ra, Business Analytics cũng có thể đòi hỏi kỹ năng sử dụng SQL.
Khi nào nên chọn Business Analytics?
a. Định hướng chiến lược kinh doanh:
b.Tối ưu hóa quy trình và hoạt động:
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.
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
