Business Intelligence (BI) là gì?

Business Intelligence (BI) là gì? Phân loại, Lợi ích và Ví dụ

4.1/5 - (8 bình chọn)

Business Intelligence (BI) đề cập đến quá trình thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong một tổ chức để hỗ trợ việc ra quyết định và cải thiện hiệu quả kinh doanh. Mục tiêu của BI là cung cấp cho các nhà lãnh đạo và quản lý doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động về các chỉ số và xu hướng hiệu suất chính, cho phép họ đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhằm thúc đẩy tăng trưởng, tối ưu hóa hoạt động và tăng lợi nhuận. Trong bài viết này, hãy cùng Johnson’s Blog tìm hiểu chi tiết về BI.

Business Intelligence (BI) là gì?

Business Intelligence (BI) là thuật ngữ dùng để mô tả quá trình thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu theo cách giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt. Mục tiêu của BI là biến dữ liệu thô thành những hiểu biết có thể hành động có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất kinh doanh.

BI liên quan đến việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phần mềm chuyên dụng để trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chuyển đổi dữ liệu thành định dạng hữu ích hơn và phân tích dữ liệu đó để xác định xu hướng, mẫu và thông tin chi tiết. Quá trình này thường bao gồm việc sử dụng kho dữ liệu, siêu thị dữ liệu và kỹ thuật khai thác dữ liệu để trích xuất thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu lớn và phức tạp.

Những hiểu biết thu được thông qua BI có thể được sử dụng để thông báo các quyết định trên tất cả các lĩnh vực của doanh nghiệp, bao gồm tiếp thị, bán hàng, tài chính và vận hành. Ví dụ: BI có thể được sử dụng để xác định sản phẩm nào đang bán chạy, chiến dịch tiếp thị nào đang mang lại nhiều doanh thu nhất hoặc lĩnh vực nào của doanh nghiệp đang gặp phải tắc nghẽn hoặc kém hiệu quả.

Nhìn chung, mục tiêu của BI là giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên sự hiểu biết thấu đáo về hoạt động, khách hàng và xu hướng thị trường của họ.

>>>Xem thêm: KPI và OKR là gì? Doanh nghiệp nên chọn chỉ tiêu đo lường nào?

Lịch sử của BI

Khái niệm Business Intelligence (BI) có thể bắt nguồn từ những năm 1960 và 1970, khi các doanh nghiệp lần đầu tiên bắt đầu sử dụng máy tính để lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu. Trong thời gian này, các tổ chức đã sử dụng nhiều công cụ khác nhau, bao gồm hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS), xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) và hệ thống thông tin điều hành (EIS) để trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu này.

Vào những năm 1980, thuật ngữ “Kinh doanh thông minh” bắt đầu được chú ý khi các doanh nghiệp bắt đầu nhận ra giá trị của việc sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định. Trong thời gian này, các công ty như IBM và Oracle bắt đầu phát triển phần mềm được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ các hoạt động BI, bao gồm lưu trữ dữ liệu, khai thác dữ liệu và báo cáo.

Vào những năm 1990, sự phát triển của internet và thương mại điện tử đã dẫn đến sự gia tăng dữ liệu, càng làm nổi bật nhu cầu về các công cụ và chiến lược BI hiệu quả. Trong thời gian này, các công ty như Amazon, Google và Yahoo! đã xuất hiện, tận dụng dữ liệu để thúc đẩy các chiến lược kinh doanh của họ và đạt được lợi thế cạnh tranh.

Vào đầu những năm 2000, sự phát triển của công nghệ điện toán đám mây và dữ liệu lớn đã tiếp tục biến đổi bối cảnh BI, cung cấp cho các doanh nghiệp những cách mới để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Ngày nay, các công cụ BI ngày càng trở nên tinh vi, kết hợp các kỹ thuật phân tích nâng cao như máy học và trí tuệ nhân tạo, đồng thời cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết có thể hành động theo thời gian thực.

Lịch sử của BI được đặc trưng bởi sự phát triển dần dần, khi các doanh nghiệp đã phát triển các công cụ và chiến lược ngày càng tinh vi để tận dụng dữ liệu nhằm thúc đẩy thành công trong kinh doanh. Khi dữ liệu tiếp tục trở thành trung tâm hơn trong hoạt động kinh doanh, chúng ta có thể mong đợi BI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn và đạt được các mục tiêu chiến lược của họ.

Cách Business Intelligence (BI) hoạt động

Business Intelligence (BI) hoạt động bằng cách thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu theo cách giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt. Quá trình BI thường bao gồm một số bước:

  • Thu thập dữ liệu: Bước đầu tiên trong BI là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, bảng tính và các kho lưu trữ dữ liệu khác.
  • Chuyển đổi dữ liệu: Sau khi dữ liệu được thu thập, nó cần được chuyển đổi thành định dạng có thể được sử dụng để phân tích. Điều này liên quan đến việc làm sạch, chuẩn hóa và tổ chức dữ liệu.
  • Phân tích dữ liệu: Sau khi dữ liệu được chuyển đổi, nó có thể được phân tích bằng các công cụ và kỹ thuật phần mềm chuyên dụng. Phân tích dữ liệu liên quan đến việc xác định xu hướng, mẫu và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Sau khi xác định được thông tin chi tiết, chúng cần được trình bày theo cách dễ hiểu. Đây là lúc trực quan hóa dữ liệu xuất hiện. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để tạo biểu đồ, đồ thị và các hình ảnh trực quan khác giúp người dùng hiểu thông tin chi tiết.
  • Ra quyết định kinh doanh: Cuối cùng, những hiểu biết thu được thông qua BI được sử dụng để cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định kinh doanh. Điều này liên quan đến việc sử dụng thông tin chi tiết để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể giúp cải thiện hiệu quả kinh doanh.

Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên quan trọng trong quy trình Business Intelligence (BI). Mục tiêu của việc thu thập dữ liệu là thu thập dữ liệu liên quan từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, bảng tính và các kho lưu trữ dữ liệu khác, đồng thời chuẩn bị dữ liệu đó để phân tích.

Có một số phương pháp thu thập dữ liệu, bao gồm:

  • Nhập dữ liệu thủ công: Điều này liên quan đến việc nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính theo cách thủ công. Phương pháp này tốn thời gian và có thể dễ bị lỗi.
  • Thu thập dữ liệu tự động: Điều này liên quan đến việc sử dụng các công cụ tự động để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ: các công cụ quét web có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu từ các trang web, trong khi các cảm biến và thiết bị khác có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu trong thời gian thực.
  • Nguồn dữ liệu của bên thứ ba: Điều này liên quan đến việc mua dữ liệu từ các nhà cung cấp bên thứ ba. Ví dụ: một công ty tiếp thị có thể mua dữ liệu từ một nhà môi giới dữ liệu để cung cấp thông tin cho các chiến dịch tiếp thị của họ.
  • Khảo sát và Bảng câu hỏi: Điều này liên quan đến việc thu thập dữ liệu trực tiếp từ khách hàng hoặc nhân viên thông qua các cuộc khảo sát hoặc bảng câu hỏi.

Sau khi dữ liệu được thu thập, nó cần được chuyển đổi thành định dạng có thể được sử dụng để phân tích. Điều này liên quan đến việc làm sạch, chuẩn hóa và sắp xếp dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu chính xác và nhất quán.

Sự thành công của BI phụ thuộc vào chất lượng và độ chính xác của dữ liệu được thu thập. Điều quan trọng là phải thu thập dữ liệu liên quan từ các nguồn đáng tin cậy và đảm bảo rằng dữ liệu được chuẩn bị đúng cách để phân tích.

>>>Xem thêm: Kaizen là gì? So sánh 5S và Kaizen

Chuyển đổi dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình Business Intelligence (BI). Mục tiêu của chuyển đổi dữ liệu là chuẩn bị dữ liệu để phân tích bằng cách làm sạch, chuẩn hóa và sắp xếp dữ liệu theo cách hữu ích cho việc ra quyết định.

Có một số bước liên quan đến chuyển đổi dữ liệu, bao gồm:

  • Làm sạch dữ liệu: Điều này liên quan đến việc xác định và sửa lỗi và sự không nhất quán trong dữ liệu. Ví dụ: có thể cần xóa hoặc sửa các giá trị bị thiếu, bản ghi trùng lặp và giá trị ngoại lệ.
  • Tích hợp dữ liệu: Điều này liên quan đến việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành một định dạng duy nhất. Điều này có thể khó khăn vì các nguồn dữ liệu khác nhau có thể có các định dạng và cấu trúc khác nhau.
  • Chuẩn hóa dữ liệu: Điều này liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu sang định dạng chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và chính xác. Tổ chức lại dữ liệu để loại bỏ sự dư thừa và nâng cao hiệu quả.
  • Tổng hợp dữ liệu: Điều này liên quan đến việc tóm tắt dữ liệu để tạo các chỉ số và chỉ số hữu ích. Ví dụ: tính doanh số bán hàng trung bình hoặc tổng trong một khoảng thời gian nhất định.

Chuyển đổi dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình BI vì nó đảm bảo rằng dữ liệu chính xác, nhất quán và được sắp xếp theo cách có thể dễ dàng phân tích. Nếu không chuyển đổi dữ liệu phù hợp, thông tin chi tiết thu được thông qua BI có thể không đáng tin cậy hoặc gây hiểu nhầm.

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình Business Intelligence (BI). Mục tiêu của phân tích dữ liệu là trích xuất thông tin chuyên sâu và kiến thức từ dữ liệu, đồng thời xác định các xu hướng, mô hình và mối quan hệ có thể cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh.

Có một số kỹ thuật và phương pháp được sử dụng trong phân tích dữ liệu, bao gồm:

  • Phân tích mô tả: Điều này liên quan đến việc tóm tắt dữ liệu bằng cách sử dụng các biện pháp như trung bình, tỷ lệ phần trăm và tần suất.
  • Phân tích chẩn đoán: Điều này liên quan đến việc xác định nguyên nhân của một vấn đề hoặc xu hướng cụ thể trong dữ liệu.
  • Phân tích dự đoán: Điều này liên quan đến việc sử dụng các mô hình và thuật toán thống kê để dự đoán các xu hướng và hành vi trong tương lai.
  • Phân tích đề xuất: Điều này liên quan đến việc sử dụng thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để cung cấp thông tin cho việc ra quyết định và hướng dẫn hành động.
  • Khai thác dữ liệu: Điều này liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật tự động để trích xuất các mẫu và mối quan hệ từ các tập dữ liệu lớn.

Quá trình phân tích dữ liệu thường bao gồm một số bước, bao gồm khám phá dữ liệu, kiểm tra giả thuyết và xây dựng mô hình. Trong quá trình này, các nhà phân tích có thể sử dụng các công cụ và kỹ thuật phần mềm chuyên dụng, chẳng hạn như phần mềm phân tích thống kê, công cụ trực quan hóa dữ liệu và thuật toán máy học.

Phân tích dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình BI vì nó cung cấp thông tin chuyên sâu và kiến thức cần thiết để đưa ra các quyết định kinh doanh. Bằng cách phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp có thể xác định các cơ hội phát triển, tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu rủi ro.

Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là một khía cạnh quan trọng của quy trình Business Intelligence (BI). Mục tiêu của trực quan hóa dữ liệu là trình bày dữ liệu phức tạp ở định dạng rõ ràng và dễ hiểu, giúp người dùng dễ dàng diễn giải và phân tích hơn.

Trực quan hóa dữ liệu liên quan đến việc tạo biểu đồ, đồ thị và các biểu diễn trực quan khác của dữ liệu. Có nhiều loại trực quan hóa khác nhau có thể được sử dụng, bao gồm:

  • Biểu đồ đường: Được sử dụng để hiển thị xu hướng theo thời gian.
  • Biểu đồ thanh: Được sử dụng để so sánh dữ liệu giữa các danh mục.
  • Biểu đồ hình tròn: Được sử dụng để hiển thị tỷ lệ dữ liệu trong các danh mục khác nhau.
  • Biểu đồ phân tán: Được sử dụng để hiển thị mối quan hệ giữa hai biến.
  • Bản đồ nhiệt: Được sử dụng để hiển thị các mẫu và xu hướng trong các tập dữ liệu lớn.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để tạo các trực quan hóa này và chúng cho phép người dùng tương tác với dữ liệu trong thời gian thực. Ví dụ: người dùng có thể lọc dữ liệu, phóng to và thu nhỏ biểu đồ cũng như đi sâu vào các điểm dữ liệu cụ thể.

Những lợi ích của trực quan hóa dữ liệu bao gồm:

  • Cải thiện hiểu biết: Trực quan hóa giúp người dùng hiểu dữ liệu phức tạp dễ dàng hơn.
  • Phân tích nhanh hơn: Trực quan hóa có thể giúp người dùng xác định các mẫu và xu hướng nhanh hơn.
  • Ra quyết định tốt hơn: Trực quan hóa cung cấp thông tin chi tiết có thể giúp đưa ra quyết định tốt hơn.

Trực quan hóa dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình BI vì nó giúp người dùng diễn giải và phân tích dữ liệu phức tạp hiệu quả hơn. Bằng cách trình bày dữ liệu ở định dạng rõ ràng và dễ hiểu, người dùng có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên những hiểu biết thu được thông qua BI.

Ra quyết định kinh doanh

Ra quyết định kinh doanh là mục tiêu cuối cùng của quy trình Business Intelligence (BI). Thông tin chi tiết thu được thông qua thu thập, chuyển đổi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh và thúc đẩy các hành động chiến lược.

Việc ra quyết định kinh doanh hiệu quả bao gồm một số bước chính, bao gồm:

  • Xác định vấn đề: Bước đầu tiên trong quá trình ra quyết định hiệu quả là xác định rõ ràng vấn đề hoặc cơ hội cần giải quyết. Điều này liên quan đến việc xác định mục tiêu kinh doanh, phạm vi của vấn đề và kết quả mong muốn.
  • Thu thập thông tin: Bước thứ hai là thu thập thông tin liên quan đến vấn đề hoặc cơ hội. Điều này có thể liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tiến hành khảo sát hoặc tham khảo ý kiến của các chuyên gia.
  • Phân tích dữ liệu: Bước thứ ba là phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật như phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và đề xuất.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Bước thứ tư là trình bày dữ liệu ở định dạng rõ ràng và dễ hiểu bằng các công cụ trực quan hóa dữ liệu.
  • Xác định các tùy chọn: Bước thứ năm là xác định các tùy chọn hoặc giải pháp tiềm năng cho vấn đề hoặc cơ hội dựa trên những hiểu biết thu được thông qua BI.
  • Đánh giá các lựa chọn: Bước thứ sáu là đánh giá các lựa chọn hoặc giải pháp tiềm năng dựa trên các tiêu chí như tính khả thi, chi phí và tác động tiềm ẩn.
  • Đưa ra quyết định: Bước cuối cùng là đưa ra quyết định dựa trên những hiểu biết có được thông qua BI và đánh giá các lựa chọn tiềm năng.

Việc ra quyết định kinh doanh hiệu quả phụ thuộc vào chất lượng và độ chính xác của dữ liệu được sử dụng trong quy trình BI, cũng như kỹ năng và chuyên môn của những người ra quyết định. Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định, doanh nghiệp có thể cải thiện hoạt động, giảm thiểu rủi ro và đạt được các mục tiêu chiến lược của mình.

Lợi ích của Business Intelligence

Business Intelligence (BI) mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức thuộc mọi quy mô và trong các ngành. Dưới đây là một số lợi ích chính của BI:

  • Ra quyết định tốt hơn: BI cung cấp thông tin chi tiết có giá trị có thể giúp người ra quyết định đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán hoặc trực giác.
  • Cải thiện hiệu quả: Bằng cách tự động hóa nhiều quy trình thủ công liên quan đến thu thập và phân tích dữ liệu, BI có thể giúp các doanh nghiệp hợp lý hóa hoạt động của họ và nâng cao hiệu quả.
  • Tăng doanh thu: Bằng cách xác định các cơ hội phát triển mới và tối ưu hóa các quy trình hiện có, BI có thể giúp doanh nghiệp tăng doanh thu và lợi nhuận.
  • Giảm chi phí: Bằng cách xác định những điểm không hiệu quả và các lĩnh vực cần cải thiện, BI có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí và tối ưu hóa nguồn lực của họ.
  • Cải thiện sự hài lòng của khách hàng: Bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về hành vi và sở thích của khách hàng, BI có thể giúp doanh nghiệp cải thiện sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
  • Lợi thế cạnh tranh: Bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng thị trường và hành vi của đối thủ cạnh tranh, BI có thể giúp doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh.
  • Giảm thiểu rủi ro: Bằng cách xác định các rủi ro và mối đe dọa tiềm ẩn, BI có thể giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và giảm thiểu tổn thất tiềm ẩn.

BI có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động, khách hàng và thị trường của họ, đồng thời sử dụng thông tin này để đưa ra quyết định tốt hơn, nâng cao hiệu quả, tăng doanh thu, giảm chi phí và đạt được lợi thế cạnh tranh.

>>>Xem thêm: 5S là gì và những thông tin cơ bản về 5S mà bạn nên biết

Hạn chế của Business Intelligence

Mặc dù Business Intelligence (BI) mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức, nhưng cũng có một số hạn chế cần được xem xét. Dưới đây là một số hạn chế chính của BI:

  • Phạm vi hạn chế: BI chỉ có thể cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu có sẵn. Nếu dữ liệu quan trọng bị thiếu hoặc không được đưa vào phân tích, thông tin chi tiết thu được có thể không đầy đủ hoặc không chính xác.
  • Chất lượng dữ liệu: Độ chính xác và đầy đủ của dữ liệu được sử dụng trong BI là rất quan trọng. Nếu dữ liệu không đầy đủ, lỗi thời hoặc không chính xác, thông tin chi tiết thu được có thể không đáng tin cậy.
  • Bảo mật dữ liệu: BI thường liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin khách hàng hoặc dữ liệu tài chính. Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu này là rất quan trọng và việc không làm như vậy có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng về pháp lý và tài chính.
  • Chuyên môn kỹ thuật: Các công cụ và phần mềm BI yêu cầu chuyên môn kỹ thuật để sử dụng hiệu quả. Nếu không có các kỹ năng và kiến thức cần thiết, người dùng có thể không tận dụng hết khả năng của các công cụ này.
  • Chi phí: Việc triển khai và duy trì hệ thống BI có thể tốn kém, đặc biệt đối với các doanh nghiệp hoặc tổ chức nhỏ có nguồn lực hạn chế.
  • Chống lại sự thay đổi: BI thường liên quan đến những thay đổi đối với quy trình tổ chức và thực tiễn ra quyết định, điều này có thể vấp phải sự phản đối từ nhân viên hoặc các bên liên quan.

Business Intelligence (BI) và Business Analytics (BA)

Business Intelligence (BI) và Business Analytics (BA) là những khái niệm có liên quan nhưng khác biệt.

BI là một quy trình bao gồm thu thập, chuyển đổi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để thu được thông tin chi tiết có thể cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh. Các công cụ BI được thiết kế để cung cấp cho người dùng ảnh chụp nhanh dữ liệu hiện tại và lịch sử, thường thông qua bảng điều khiển, báo cáo và phiếu ghi điểm. Trọng tâm của BI là cung cấp cho người dùng sự hiểu biết rõ ràng về hiệu suất trong quá khứ và hiện tại, đồng thời xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

BA là một khái niệm rộng hơn bao gồm nhiều hoạt động hơn, bao gồm mô hình thống kê, khai thác dữ liệu, mô hình dự đoán và học máy. BA liên quan đến việc sử dụng dữ liệu và các công cụ phân tích để xác định các mẫu, mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu và đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai. Trọng tâm của BA là sử dụng dữ liệu để thúc đẩy thông tin chuyên sâu mang tính dự đoán và quy định, đồng thời hỗ trợ quá trình ra quyết định có thể giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu chiến lược của họ.

Về bản chất, BI là một tập hợp con của BA, tập trung vào việc cung cấp các phân tích mô tả mô tả hiệu suất trong quá khứ và hiện tại, trong khi BA bao gồm nhiều hoạt động hơn, bao gồm phân tích chẩn đoán, dự đoán và phân tích theo quy định.

Cả BI và BA đều rất quan trọng đối với các tổ chức đang tìm cách đạt được lợi thế cạnh tranh bằng cách tận dụng những hiểu biết dựa trên dữ liệu. Bằng cách cung cấp cho người dùng hiểu biết rõ ràng về hiệu suất trong quá khứ và xác định các cơ hội để cải thiện, BI có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và tăng hiệu quả. Bằng cách tận dụng các phân tích dự đoán và theo quy định, BA có thể giúp doanh nghiệp dự đoán các xu hướng và cơ hội trong tương lai, đồng thời thực hiện các hành động chiến lược để đạt được mục tiêu của họ.

>>Xem thêm: Cách quản lý dây chuyền sản xuất 

Các loại công cụ và phần mềm BI

Có nhiều loại công cụ và phần mềm Business Intelligence (BI) có sẵn trên thị trường. Dưới đây là một vài ví dụ:

  • Công cụ báo cáo: Những công cụ này cho phép người dùng tạo và chia sẻ báo cáo dựa trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng thường bao gồm một loạt các tùy chọn trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như bảng, biểu đồ và đồ thị.
  • Bảng điều khiển: Những công cụ này cung cấp tổng quan trực quan, theo thời gian thực về các số liệu hiệu suất chính. Chúng thường bao gồm các tiện ích có thể tùy chỉnh cho phép người dùng theo dõi KPI cụ thể và theo dõi xu hướng theo thời gian.
  • Công cụ trực quan hóa dữ liệu: Những công cụ này cho phép người dùng tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác, chẳng hạn như bản đồ, bản đồ nhiệt và đồ họa thông tin, giúp dễ dàng khám phá và hiểu các tập dữ liệu phức tạp.
  • Công cụ lưu trữ dữ liệu: Những công cụ này cho phép người dùng lưu trữ, quản lý và phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng thường bao gồm các công cụ để tích hợp dữ liệu, quản lý chất lượng dữ liệu và lập mô hình dữ liệu.
  • Công cụ khai thác dữ liệu và phân tích dự đoán: Những công cụ này sử dụng thuật toán thống kê và học máy để xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, đồng thời đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai.
  • Công cụ BI tự phục vụ: Những công cụ này cho phép người dùng không có kỹ thuật truy cập và phân tích dữ liệu mà không cần hỗ trợ CNTT. Chúng thường bao gồm các giao diện trực quan và chức năng kéo và thả giúp dễ dàng tạo báo cáo và bảng điều khiển.

Việc lựa chọn các công cụ và phần mềm BI sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, bao gồm quy mô và độ phức tạp của bộ dữ liệu, trình độ chuyên môn kỹ thuật của người dùng và mục tiêu chiến lược của tổ chức.

Hoạt động chính của Business Intelligence là gì?

Business Intelligence thực hiện nhiệm vụ hỗ trợ doanh nghiệp phân tích dữ liệu, đưa ra các dự đoán chính xác nhất. Vậy các hoạt động chính của BI là gì, hãy cùng khám phá nhé!

Hỗ trợ quyết định 

Các dữ liệu trong Business Intelligence được phân tích để định hướng, và sử dụng trong các quyết định của doanh nghiệp. Business Intelligence có vai trò vô cùng to lớn trong việc đưa ra các quyết định về kinh doanh của mỗi doanh nghiệp.

>>>Xem thêm: Chuyển đổi số là gì? Lợi ích của chuyển đổi số

Truy vấn và báo cáo 

Việc truy vấn được sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp khám phá thêm những thông tin, chi tiết quan trọng trong dữ liệu đó.

Phân tích xử lý trực tuyến 

OLAP được biết đến là phương pháp xử lý online cho phép người dùng trích xuất và truy vấn dữ liệu dễ dàng. Ngoài ra, OLAP còn giúp hỗ trợ phân tích xu hướng, lập ngân sách, báo cáo tài chính,…

>>>Xem thêm: Các cấp độ của chuyển đổi số là gì trong doanh nghiệp

Phân tích thống kê 

Việc phân tích thống kê là một trong những hoạt động giải thích dữ liệu, giúp phát hiện những mẫu, xu hướng hiện nay.

Dự đoán 

Business Intelligence hỗ trợ các doanh nghiệp dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt nhất cho những biến động xảy ra, đồng thời định hình chiến lược kinh doanh dài hạn.

>>>Xem thêm: Vai trò của lãnh đạo trong chuyển đổi số cho doanh nghiệp là gì?

Khai thác dữ liệu 

Đây là quá trình thu thập data từ nhiều nguồn khác nhau, mục đích cuối cùng là tìm ra giải pháp cho các vấn đề kinh doanh cụ thể. 

>>>Xem thêm: OEE là gì? Công thức tính OEE? Ví dụ tính OEE

Ví dụ về BI

Có nhiều ví dụ về cách Business Intelligence (BI) được sử dụng trong nhiều ngành và chức năng kinh doanh. Dưới đây là một vài ví dụ:

  • Bán hàng và Tiếp thị: Các công cụ BI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bán hàng, chẳng hạn như doanh thu theo sản phẩm, doanh số bán hàng theo khu vực hoặc lịch sử mua hàng của khách hàng. Dữ liệu này có thể được sử dụng để xác định các xu hướng và mô hình trong hành vi của khách hàng, thông báo các chiến lược tiếp thị và bán hàng cũng như tối ưu hóa giá cả và khuyến mãi.
  • Tài chính và Kế toán: BI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính, chẳng hạn như dòng tiền, doanh thu và chi phí. Dữ liệu này có thể được sử dụng để xác định các cơ hội tiết kiệm chi phí, tối ưu hóa các chiến lược định giá và dự báo hiệu suất tài chính trong tương lai.
  • Hoạt động và chuỗi cung ứng: BI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng, chẳng hạn như mức tồn kho, thời gian vận chuyển và lịch trình sản xuất. Dữ liệu này có thể được sử dụng để xác định các điểm tắc nghẽn trong chuỗi cung ứng, tối ưu hóa lịch trình sản xuất và cải thiện thời gian giao hàng.
  • Nguồn nhân lực: BI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu nhân viên, chẳng hạn như tỷ lệ doanh thu, số liệu hiệu suất và dữ liệu bồi thường. Dữ liệu này có thể được sử dụng để xác định các lĩnh vực cần cải thiện hiệu suất của nhân viên, tối ưu hóa các chiến lược bồi thường và cải thiện khả năng giữ chân nhân viên.
  • Chăm sóc sức khỏe: BI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân, chẳng hạn như kết quả lâm sàng, sự hài lòng của bệnh nhân và sử dụng tài nguyên. Dữ liệu này có thể được sử dụng để xác định các cơ hội cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và giảm chi phí.

BI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động, khách hàng và thị trường của họ, đồng thời đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu có thể giúp họ đạt được các mục tiêu chiến lược của mình.

Tạm kết

Business Intelligence (BI) là một quy trình quan trọng cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu và thu thập thông tin chuyên sâu có thể giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt và đạt được mục tiêu chiến lược của mình. BI liên quan đến một loạt các hoạt động, bao gồm thu thập dữ liệu, chuyển đổi, phân tích, trực quan hóa và ra quyết định, có thể được hỗ trợ bởi nhiều công cụ và phần mềm. Bằng cách tận dụng dữ liệu để xác định xu hướng, mô hình và cơ hội, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động của mình, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường của họ. Khi dữ liệu tiếp tục trở thành trung tâm hơn trong hoạt động kinh doanh, chúng ta có thể mong đợi BI tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy thành công của doanh nghiệp.

Trên đây, Johnson’s Blog đã giúp bạn tìm hiểu những thông tin chi tiết nhất về Business Intelligence là gì. Rất hy vọng bài viết sẽ mang đến cho các bạn những thông tin hữu ích, giúp việc quản lý và phát triển doanh nghiệp trở nên dễ dàng hơn hết.

Gửi bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

viTiếng Việt