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 tr...

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 th...

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 tr...

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:b.Tối ưu hóa quy trình và hoạt động:c. Kết nối các phòng ban:

Khi nào nên chọn Data Analytics?

a. Xử lý và phân tích dữ liệu lớn:b. Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu:c. Tập trung vào việc khám phá insights từ dữ liệu: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!