Business Analysis, Business Analytics và Data Analytics

Phân biệt Business Analysis và Business Analytics - Ngắn hạn và dài hạn

Business Analysis và Business Analytics đều được tạm dịch là Phân tích nghiệp vụ (kinh doanh).

Đi sâu vào từng định nghĩa, chúng ta có thể thấy:

- Business là các vấn đề (cần bàn, cần xử lý), là kinh doanh (công việc, nghề nghiệp) hay còn là nghiệp vụ (chuyên môn).
- Analysis: Sự phân tích, phép phân tích, là sự tách rời nhiều thành phần riêng nhỏ từ một tổng thể, nghiên cứu từng phần nhỏ và tìm mối liên hệ giữa các phần trong tổng thể lớn.
- Analytics: Môn giải tích, môn phân tích, là giải thích tính logic hay những nguyên tắc nhằm ứng dụng cho phép phân tích ở Analysis.

Sự khác nhau cơ bản giữa Business Analysis và Business Analytics là khái niệm Business Analytics rộng hơn và bao gồm Business Analysis.

Nói cách khác, Business Analysis sử dụng cho những chiến lược kinh doanh ngắn hạn, Business Analytics sẽ đi sâu hơn và hướng tới kế hoạch dài hạn.

1. Business Analysis - Xác định nhu cầu kinh doanh và đề xuất các giải pháp

Theo A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK V3):

“Business Analysis là việc giải quyết các bài toán của doanh nghiệp đang gặp phải dựa vào yêu cầu đầu vào giữa các bên liên quan và giải pháp được đưa ra nhằm giải quyết các vấn đề đang gặp phải”.

Hầu hết, giải quyết vấn đề đòi hỏi phải thay đổi tiến trình, phương thức hoặc kỹ thuật mà công ty đang sử dụng nhưng không đạt hiệu quả (Ảnh: Internet).

Ngoài ra, khi một vấn đề của công ty hoặc tổ chức được giải quyết hiển nhiên mang đến lợi ích (điều khoản doanh thu, lợi nhuận) cho những người tham gia vào hoạt động của công ty hoặc tổ chức đó.

Cụ thể, Business Analysis đòi hỏi:

- Tập trung vào các quy trình, kỹ thuật và chức năng.
- Thực hiện sự thay đổi, bằng cách xác định nhu cầu và đưa ra giải pháp mang lại giá trị cho các bên liên quan, đề xuất giải pháp cho mọi vấn đề doanh nghiệp gặp phải.

Mỗi vai trò Business Analysis thì sẽ có phạm vi công việc khác nhau (Ảnh: Internet).

Người thì chủ yếu giải quyết công việc phức tạp ở mức quản lý.

Người thì chuyên về hệ thống hoặc chỉ tập trung làm các yêu cầu về dữ liệu.

Vì thế, mức độ sử dụng coding và mức độ tương tác với khách hàng cũng khác nhau.

Cụ thể ở Việt Nam, số lượng Business Analysis tập trung nhiều nhất vẫn là các doanh nghiệp sản xuất và gia công phần mềm với tên gọi IT Business Analyst.

Bộ phần này tập trung ở mảng là triển khai ERP (giải pháp quản trị nguồn lực) hay CRM (giải pháp quản trị quan hệ khách hàng) hay các công ty Outsource lớn, và tất nhiên họ là cầu nối giữa vấn đề khách hàng từ bên ngoài đến bộ phận triển khai dự án.

Business Analysis hiểu đơn giản là hoạt động phân tích nhu cầu kinh doanh và đề xuất giải pháp (Ảnh: Internet).

Nếu ở các công ty “Non-tech” thì vị trí này có thể kiêm nhiệm nhiều thành phần từ các bộ phận là Sales hay Marketing hay thậm chí là nhân sự được giao nhiệm vụ của Business Analysis.

Business Analysis thì phổ biến để áp dụng rộng rãi nhằm giải quyết rất nhiều vấn đề khác nhau thuộc các ngành khác nhau vì cách tiếp cận và ứng dụng chỉ hoạt động trên một tập các quy trình được xác định trước.

2. 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:

- Sử dụng các ứng dụng công nghệ (tools) và các phương pháp phân tích để xử lý dữ liệu, diễn giải bằng biểu đồ, sơ đồ cho các bên liên quan.
- Đề xuất quyết định nhằm mục đích cuối cùng là phát triển, tăng doanh thu của công ty.

Business Analytics chủ yếu được dùng để phân tách, phân cụm và phân loại dữ liệu tương tự sau đó tìm mối quan hệ giữa chúng và ý nghĩa trong đó (Ảnh: Internet).

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.

Ngoài ra, vì số liệu thống kê và dữ liệu lớn nên phạm vi của nó bị giới hạn trong các lĩnh vực và ngành mà có sẵn dữ liệu trước đó.

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.

Business Analytics thiên về phân tích hoạt động kinh doanh trong quá khứ và dự đoán hiệu quả kinh doanh trong tương lai (Ảnh: Internet).

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).

Công cụ trong Business Analytics thường không yêu cầu coding, đa phần dùng Excel, Google Sheet và Visualisation tool như Tableau, Power BI.

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.

Phân biệt Business Analytics và Data Analytics - Kiến thức kinh doanh và Tư duy phân tích

Data là dữ liệu, thông tin, không chỉ là qua các phần mềm, lưu trữ ở Data Warehouse,… mà còn là tất cả những thứ xung quanh như câu nói, tính cách, hành vi người đối diện.

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.

Cách thức và quy trình cũng không khác nhau nhưng mục tiêu và trọng tâm tiếp cận lại khác nhau (Ảnh: Internet).

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.

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.

Data Analytics hướng tới phân tích dữ liệu chuyên sâu (Ảnh: Internet).

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.

Để hoàn thành tốt công việc Business Analytics cần rất nhiều kiến thức, kinh nghiệm, trải nghiệm về doanh nghiệp.

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.

Business Analytics đòi hỏi chuyên môn về doanh nghiệp để định hướng dài hạn (Ảnh: Internet).

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…

Dữ liệu sau khi được người làm Data analytics xử lý (bằng các thuật toán, hàm thống kê…) sẽ được người làm Business Analytics sử dụng để phân tích và giao tiếp với các phòng ban khác.

Một người Data Analytics đòi hỏi nhiều kỹ năng chuyên sâu (Ảnh: Internet).

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.

Lời kết

Mục đích của cả ba vị trí này đều là giúp tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, hiệu quả kinh doanh hay cơ cấu tổ chức cho doanh nghiệp.

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.