Chương 1_Trang 4. Giữa BA và DA có điểm gì khác nhau?
I. Sự khác biệt giữa Business Analytics và Data Analytics
Đúng như tên gọi của chúng, nhiệm vụ của Business Analytics là phân tích dưới góc nhìn kinh doanh. Trong khi đó, Data Analytics phụ trách những vấn đề liên quan đến dữ liệu. Song, không ít người nhầm lẫn giữa hai thuật ngữ này. Để tiếp nối chương trước, chúng ta hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về sự khác biệt này dựa trên 3 khía cạnh: Key Focus (mục tiêu chính), Scope of Work (phạm vi công việc) và Requirement (yêu cầu).
Business Analytics bên trái vs Data Analytics bên phải
1.1. Key focus - Mục tiêu chính
- Đối với Business Analytics, bạn cần biết cách phản ứng với dữ liệu. Điều đó có nghĩa bạn phải hiểu được ý nghĩa, mức độ quan trọng của dữ liệu mình đang có 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. Người làm Data Analytics sẽ đảm nhiệm việc nghiên cứu, dọn dẹp, chuyển đổi và mô hình hóa các dữ liệu thành thông tin hữu ích hỗ trợ cho việc đưa ra quyết định kinh doanh.
1.2. Scope of work - Phạm vi công việc
- Như đã đề cập, Business Analyst 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.
- Còn Data Analyst 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. Điều đó có nghĩa: thay vì khai thác insights của doanh nghiệp, DA sẽ khai thác insights của dữ liệu.
1.3. Requirement - Yêu cầu
- Muốn hoàn thành tốt công việc Business Analytics, bạn cần rất nhiều kiến thức, kinh nghiệm, trải nghiệm. Không chỉ dừng ở việc phân tích dữ liệu, người làm Business Analytics còn phải hiểu được các vấn đề nội tại của từng phòng ban, doanh nghiệp và thị trường. Bạn buộc phải nắm bắt các hoạt động của phòng Supply Chain, Marketing, Sale, v.v nhằm tìm ra lỗ hổng của họ và tìm cách kết nối các bộ phận.
- Công việc của DA sẽ xoay quanh số liệu thống kê, cơ sở dữ liệu... Dữ liệu sau khi được xử lý (bằng các thuật toán, hàm thống kê…) sẽ được người làm Business Analytics sử dụng để phân tích và thảo luận với các phòng ban khác.
II. Sự khác biệt giữa Business Analytics và Business Intelligence
Một thuật ngữ khác cũng thường xuyên bị nhầm lẫn với Business Analytics là Business Intelligence. Hãy cùng phân biệt chúng dựa trên 3 điểm sau: Business focus, Analytics Focus và Requirement.
Business Analytics bên trái vs Business Intelligence bên phải
2.1. Business focus
- Người làm Business Analytics sẽ luôn phải trả lời những câu hỏi “Why”: Tại sao chúng ta lại gặp tình trạng này?; Chúng ta phải làm gì/sẽ làm gì để đưa ra được những phân tích để từ đó tư vấn cho stakeholder (các bên liên quan)?
- Với Business Intelligence, cần tập trung vào câu hỏi "What" và "How". Cụ thể, họ sẽ đưa ra những biểu đồ, con số cho biết đâu là vấn đề và hiện trạng như thế nào chứ không tư vấn.
2.2. Analytics focus
- Business Analytics ưu tiên những Predictive Analysis (phân tích dự báo). Nói cách khác, BA sẽ sử dụng data-mining (khai phá dữ liệu), model (mô hình), machine learning (học máy), v.v để xem xét ý nghĩa và tận dụng tối đa dữ liệu. Qua đó, BA sẽ đưa ra những dự báo tình hình tương lai cho doanh nghiệp.
- Trong khi đó, người làm Business Intelligence sẽ sử dụng công cụ Descriptive Analysis (phân tích mô tả), thống kê, tóm tắt dữ liệu quá khứ, dữ liệu hiện tại. Họ sẽ đào sâu vào những điều đã-xảy-ra hơn là những điều đang-xảy-ra.
2.3. Requirement - Yêu cầu
- Nếu muốn trở thành một chuyên gia về Business Analytics, bạn không thể chỉ dừng lại ở việc viết báo cáo (thống kê, bảng biểu…). Bạn cần phải tìm hiểu thêm về các xu hướng, thu thập những thông tin trong quá khứ và hiện tại. Từ đó, bạn sẽ dự đoán được tương lai và yêu cầu các bộ phận, phòng ban liên quan hành động dựa trên dự báo.
- Về Business Intelligence, bạn cần cố gắng viết, sắp xếp và điều chỉnh những bản báo cáo theo cách dễ đọc và thân thiện nhất (dashboard, chart, PowerPoint, v.v). Không chỉ có vậy, bạn nên trang bị kiến thức về toán học, số liệu thống kê cũng như biết sử dụng công cụ thiết kế, trình bày bảng biểu, biểu đồ một cách sinh động, hấp dẫn nhưng vẫn rõ nghĩa.
Sơ kết: Qua bài viết, có thể bạn đã nắm được phần nào về cách phân biệt giữa Business Analytics, Data Analytics và Business Intelligence. Hiểu rõ những khái niệm trên, bạn sẽ tối ưu hóa được quy trình hoạt động giữa các team, đồng thời phân chia công việc rõ ràng, cụ thể nhằm hạn chế tình trạng chồng chéo.