Business Intelligence Là Gì? Vai Trò Và Lợi Ích Cho Doanh Nghiệp Hiện Đại

Trong bối cảnh kinh doanh cạnh tranh ngày càng gay gắt, việc sở hữu khả năng phân tích và hiểu rõ khối lượng dữ liệu khổng lồ trở thành yếu tố sống còn. Đây chính là lúc khái niệm Business Intelligence (BI), hay Kinh doanh thông minh, phát huy vai trò quan trọng của mình. BI không chỉ là một thuật ngữ công nghệ đơn thuần mà là một tập hợp toàn diện các chiến lược, quy trình và công cụ giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, từ đó đưa ra các quyết định sáng suốt và hiệu quả hơn.

Về cốt lõi, Business Intelligence trang bị cho các tổ chức khả năng nhìn lại quá khứ (phân tích dữ liệu lịch sử) để hiểu rõ điều gì đã xảy ra, đồng thời dự đoán xu hướng tương lai (phân tích dự báo) để chuẩn bị và hoạch định chiến lược. Mục tiêu cuối cùng của BI là cải thiện hiệu suất tổng thể, tăng doanh thu, tối ưu hóa hoạt động và tạo dựng lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường. Việc áp dụng BI giúp doanh nghiệp không còn phải đưa ra quyết định dựa trên cảm tính hay phỏng đoán, mà hoàn toàn dựa trên những bằng chứng và thông tin được trích xuất từ dữ liệu thực tế.

Mục đích và Tầm quan trọng của Business Intelligence đối với Doanh nghiệp

Ngày nay, Business Intelligence đã trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động của hầu hết các doanh nghiệp, bất kể quy mô hay lĩnh vực. BI cung cấp cho người ra quyết định cái nhìn sâu sắc và kịp thời về tình hình kinh doanh, từ đó hỗ trợ họ đưa ra những lựa chọn đúng đắn trong bối cảnh thị trường đầy biến động. Tầm quan trọng của BI được thể hiện qua nhiều khía cạnh:

• Nâng cao khả năng thích ứng: Trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi, BI giúp doanh nghiệp phân tích thông tin chính xác và nhanh chóng, cho phép họ phản ứng linh hoạt và hiệu quả với các xu hướng mới hoặc thách thức cạnh tranh.
• Hỗ trợ ra quyết định khẩn cấp: Cung cấp dữ liệu và báo cáo tổng hợp một cách nhanh chóng, giúp các nhà quản trị có cơ sở đưa ra quyết định kịp thời trong những tình huống cấp bách mà vẫn đảm bảo tính hiệu quả.
• Cải thiện hiệu quả Marketing: BI hỗ trợ phân tích hành vi khách hàng, xây dựng chiến lược Marketing cá nhân hóa, tăng khả năng giữ chân khách hàng hiện tại và xác định các phân khúc tiềm năng để tìm kiếm khách hàng tiêm năng.
• Đánh giá vị thế và dự đoán tương lai: Phác thảo một bức tranh toàn cảnh về sức khỏe doanh nghiệp, vị thế cạnh tranh và khả năng phát triển trong tương lai dựa trên dữ liệu phân tích.
• Tối ưu hóa chi phí và thời gian vận hành: Giúp tinh gọn các quy trình báo cáo, giảm thiểu thời gian thu thập và tổng hợp thông tin, đồng thời tối ưu hóa chi phí quan trị doanh nghiệp.
• Đánh giá và cải tiến nội bộ: Hỗ trợ doanh nghiệp tự đánh giá hiệu quả hoạt động của các bộ phận, từ đó xác định điểm mạnh, điểm yếu và đưa ra các giải pháp cải tiến quy trình nội bộ.
• Trực quan hóa dữ liệu phức tạp: Biến các báo cáo chi tiết thành các bảng điều khiển (dashboard) trực quan, dễ hiểu, cho phép cả những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể phân tích và nắm bắt thông tin cốt lõi nhanh chóng.
• Tích hợp dữ liệu đa nguồn: Các nền tảng BI hiện đại có khả năng tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn nội bộ (CRM, ERP, POS…) và bên ngoài vào một kho dữ liệu tập trung, tạo điều kiện cho các bộ phận cùng truy cập và sử dụng thông tin thống nhất.

Hình ảnh minh họa tầm quan trọng và vai trò của Business Intelligence trong doanh nghiệp.

Quy trình Hoạt động của Hệ thống Business Intelligence

Một hệ thống Business Intelligence hoạt động theo một chuỗi các bước logic để biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. Quy trình này thường bao gồm các giai đoạn chính sau:

• Thu thập dữ liệu (Data Sources): Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau trong và ngoài doanh nghiệp, như hệ thống quản lý nhân sự (HRM), hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), các trang thương mại điện tử, website, mạng xã hội, cảm biến, v.v. Bước này đảm bảo nguồn dữ liệu đầu vào đầy đủ và đa dạng. Các nguồn dữ liệu này có thể là các cơ sở dữ liệu phức tạp, đôi khi cần kiến thức về hướng dẫn cài sql server 2008 hoặc các hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác để truy xuất hiệu quả.
• Lưu trữ dữ liệu (Data Warehousing): Dữ liệu sau khi được thu thập và làm sạch sẽ được lưu trữ lâu dài trong một kho dữ liệu tập trung (Data Warehouse). Đây là nơi dữ liệu từ các nguồn khác nhau được tích hợp, chuẩn hóa và tổ chức theo cấu trúc phù hợp cho việc phân tích.
• Tích hợp và Chuyển đổi dữ liệu (Integrating Server / ETL): Sử dụng các công cụ Tích hợp máy chủ (Integrating Server) để vận hành quy trình ETL (Extract, Transform, Load). ETL thực hiện việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau (Extract), làm sạch, biến đổi (Transform) để phù hợp với cấu trúc của kho dữ liệu (ví dụ: xử lý dữ liệu thiếu, trùng lặp, không nhất quán) và tải (Load) vào Data Warehouse.
• Xử lý và Phân tích dữ liệu (Analysis Server / OLAP): Dữ liệu trong kho dữ liệu được xử lý và phân tích bằng các công cụ Máy chủ phân tích (Analysis Server), thường sử dụng kỹ thuật Xử lý phân tích trực tuyến (Online Analytical Processing – OLAP). OLAP cho phép người dùng truy vấn và phân tích dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau (ví dụ: xem doanh thu theo sản phẩm, theo khu vực, theo thời gian), giúp khám phá các xu hướng và mẫu hình ẩn.
• Khai thác dữ liệu (Data Mining): Là quá trình sử dụng các thuật toán và kỹ thuật tiên tiến để khám phá các mẫu hình, mối quan hệ và xu hướng có giá trị trong tập dữ liệu lớn đã được xử lý. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm phân loại (classification), phân cụm (clustering), và dự đoán (prediction). Khai thác dữ liệu cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn mà các phân tích truyền thống khó phát hiện.
• Trình bày dữ liệu (Data Presentation / Reporting): Giai đoạn cuối cùng là trình bày kết quả phân tích và khai thác dữ liệu dưới dạng báo cáo, biểu đồ, bảng điều khiển (dashboard) hoặc hình thức trực quan khác thông qua Máy chủ báo cáo (Reporting Server). Mục tiêu là giúp người dùng dễ dàng hiểu, chia sẻ và hành động dựa trên thông tin đã thu thập.

Mô hình các bước xử lý dữ liệu trong hệ thống Business Intelligence.

Các Công nghệ Hỗ trợ Business Intelligence

Để triển khai Business Intelligence hiệu quả, doanh nghiệp cần ứng dụng nhiều công nghệ khác nhau, làm nền tảng cho việc thu thập, lưu trữ, xử lý và trình bày dữ liệu. Một số công nghệ quan trọng bao gồm:

• Kho dữ liệu (Data Warehousing): Hệ thống lưu trữ tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, được cấu trúc để hỗ trợ truy vấn và phân tích hiệu suất cao.
• Hệ thống Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP): Cung cấp dữ liệu toàn diện về các hoạt động kinh doanh cốt lõi (tài chính, nhân sự, sản xuất, chuỗi cung ứng), là nguồn dữ liệu quan trọng cho BI.
• Công nghệ truy vấn và tạo báo cáo (Query and report writing technologies): Cho phép người dùng trích xuất dữ liệu theo yêu cầu cụ thể và tạo ra các báo cáo định dạng sẵn hoặc tùy chỉnh.
• Công cụ khai thác và phân tích dữ liệu (Data mining and analytics tools): Các phần mềm chuyên dụng để thực hiện các kỹ thuật phân tích nâng cao và khám phá mẫu hình ẩn trong dữ liệu.
• Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision support systems): Các ứng dụng tương tác giúp người quản lý phân tích dữ liệu và mô hình hóa các kịch bản để đưa ra quyết định tối ưu.
• Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Cung cấp dữ liệu chi tiết về khách hàng, tương tác và quy trình bán hàng, rất hữu ích cho phân tích Marketing và bán hàng trong BI.

Ảnh minh họa các công nghệ và phần mềm hỗ trợ Business Intelligence.

Các Hoạt động Chính của Business Intelligence

Business Intelligence bao gồm một loạt các hoạt động giúp doanh nghiệp thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định. Sáu hoạt động chính thường được nhắc đến là:

• Hỗ trợ ra quyết định (Decision support): Trọng tâm của BI là cung cấp thông tin cần thiết để nhận diện vấn đề, đánh giá các lựa chọn và đưa ra quyết định chiến lược hoặc vận hành dựa trên dữ liệu.
• Truy vấn và báo cáo (Query and reporting): Khả năng trích xuất dữ liệu theo yêu cầu và trình bày dưới dạng báo cáo cấu trúc, giúp người dùng dễ dàng theo dõi các chỉ số hiệu suất quan trọng.
• Phân tích trực tuyến (Online analytical processing – OLAP): Cho phép người dùng khám phá dữ liệu từ nhiều chiều khác nhau một cách nhanh chóng và linh hoạt, hỗ trợ phân tích xu hướng, lập ngân sách và dự báo.
• Phân tích thống kê (Statistical analysis): Áp dụng các phương pháp thống kê để kiểm định giả thuyết, xác định mối quan hệ giữa các biến và phát hiện các mẫu hình có ý nghĩa trong dữ liệu.
• Dự đoán (Forecasting): Sử dụng dữ liệu lịch sử và các mô hình phân tích để ước tính các giá trị hoặc xu hướng trong tương lai, giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc lập kế hoạch và ứng phó với biến động thị trường.
• Khai thác dữ liệu (Data mining): Quá trình khám phá tri thức mới từ dữ liệu lớn, bao gồm việc tìm kiếm các mẫu hình, mối quan hệ ẩn, và đưa ra dự đoán hoặc phân loại dữ liệu để giải quyết các bài toán kinh doanh cụ thể.

Phần mềm và Công cụ BI Phổ biến

Thị trường Business Intelligence có rất nhiều nhà cung cấp và giải pháp đa dạng, từ các nền tảng toàn diện đến các công cụ chuyên biệt. Một số phần mềm và công cụ BI nổi bật được nhiều doanh nghiệp sử dụng bao gồm:

• Power BI: Bộ công cụ phân tích kinh doanh mạnh mẽ của Microsoft, nổi bật với khả năng kết nối đa dạng nguồn dữ liệu, trực quan hóa mạnh mẽ và dễ sử dụng.
• Tableau: Nền tảng phân tích dữ liệu trực quan và tự phục vụ, được đánh giá cao về khả năng kết nối và trình bày dữ liệu một cách hấp dẫn.
• Splunk: Nền tảng chuyên về phân tích dữ liệu máy (machine data), cung cấp các khả năng phân tích và BI cấp doanh nghiệp cho dữ liệu log và sự kiện.
• Alteryx: Phần mềm kết hợp khả năng chuẩn bị dữ liệu, phân tích không gian và phân tích dự báo, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc và cung cấp thông tin chi tiết.
• Qlik: Nền tảng BI dựa trên công nghệ liên kết dữ liệu, nổi bật với khả năng trực quan hóa và khám phá dữ liệu tương tác.
• Domo: Nền tảng BI dựa trên đám mây, cung cấp các công cụ phân tích và bảng điều khiển phù hợp với nhiều ngành nghề và vai trò khác nhau.
• Dundas BI: Nền tảng linh hoạt để tạo bảng điều khiển, báo cáo và các ứng dụng phân tích tùy chỉnh.
• Google Data Studio (nay là Looker Studio): Công cụ miễn phí để tạo báo cáo và bảng điều khiển tương tác từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, tích hợp tốt với các dịch vụ của Google.

Tổng hợp các phần mềm và công cụ phổ biến trong lĩnh vực Business Intelligence.

Tìm hiểu chi tiết về Công cụ Power BI

Power BI là một trong những nền tảng Business Intelligence được sử dụng phổ biến nhất hiện nay, được phát triển bởi Microsoft. Nó được thiết kế để giúp cá nhân và tổ chức dễ dàng chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có ý nghĩa thông qua các báo cáo và bảng điều khiển trực quan. Với Power BI, người dùng có thể kết nối tới hàng trăm nguồn dữ liệu khác nhau, thực hiện các bước làm sạch, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu trước khi tiến hành phân tích và trực quan hóa. Đối với người dùng hệ điều hành macOS, việc sử dụng Power BI có thể cần các giải pháp khác như máy ảo, do Power BI Desktop chủ yếu hỗ trợ nền tảng Windows, tuy nhiên các báo cáo vẫn có thể xem trên web hoặc thiết bị di động (ví dụ: power bi mac).

Các thành phần chính của Power BI

Hệ sinh thái Power BI bao gồm một số thành phần chính hoạt động cùng nhau:

• Power BI Desktop: Ứng dụng miễn phí cài đặt trên máy tính Windows, là nơi thực hiện hầu hết các công việc chính như kết nối dữ liệu, xử lý dữ liệu (ETL) bằng Power Query, xây dựng mô hình dữ liệu bằng Power Pivot (sử dụng ngôn ngữ DAX) và thiết kế báo cáo, bảng điều khiển.
• Power BI Service (hoặc Power BI Online): Nền tảng dựa trên đám mây để xuất bản, chia sẻ, quản lý và cộng tác trên các báo cáo và bảng điều khiển đã tạo từ Power BI Desktop.
• Power BI Mobile: Ứng dụng di động cho phép người dùng xem và tương tác với báo cáo, bảng điều khiển trên điện thoại thông minh và máy tính bảng.

Các tính năng nổi bật của Power BI trong BI

• Kết nối đa dạng nguồn dữ liệu: Hỗ trợ kết nối tới hơn 100 nguồn dữ liệu khác nhau, từ các tệp đơn giản (Excel, CSV) đến các cơ sở dữ liệu phức tạp (SQL Server, Oracle, Azure SQL Database) và các dịch vụ đám mây (Salesforce, Google Analytics, Facebook…).
• Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu (ETL): Power Query Editor mạnh mẽ cho phép người dùng dễ dàng làm sạch, biến đổi, kết hợp và định hình lại dữ liệu mà không cần viết mã phức tạp.
• Dễ sử dụng: Giao diện kéo thả trực quan giúp người dùng dễ dàng tạo ra các báo cáo và bảng điều khiển chuyên nghiệp, ngay cả khi ít kinh nghiệm về phân tích.
• Mô hình hóa dữ liệu: Khả năng xây dựng mô hình dữ liệu quan hệ, tạo các mối quan hệ giữa các bảng và sử dụng ngôn ngữ DAX (Data Analysis Expressions) để tạo ra các phép tính và chỉ số phức tạp.
• Trực quan hóa dữ liệu phong phú: Cung cấp thư viện đồ sộ các loại biểu đồ, đồ thị, bản đồ và hình thức trực quan khác, cho phép trình bày dữ liệu một cách sinh động và dễ hiểu.
• Báo cáo và bảng điều khiển tương tác: Cho phép người dùng tương tác với các yếu tố trên báo cáo (ví dụ: click để lọc dữ liệu), giúp khám phá sâu hơn các khía cạnh khác nhau của dữ liệu.
• Chia sẻ và cộng tác hiệu quả: Power BI Service tạo điều kiện thuận lợi để chia sẻ báo cáo với đồng nghiệp, thiết lập quyền truy cập và làm việc cộng tác trên cùng một bộ dữ liệu.
• Cập nhật dữ liệu tự động: Có thể thiết lập lịch trình để tự động làm mới dữ liệu từ nguồn, đảm bảo báo cáo luôn phản ánh thông tin mới nhất.
• Tích hợp AI và Machine Learning: Cung cấp các tính năng phân tích nâng cao dựa trên trí tuệ nhân tạo và học máy, giúp khám phá xu hướng, phân tích văn bản, và đưa ra dự đoán.

Lợi ích của Power BI trong BI

• Tăng hiệu quả phân tích: Giúp tự động hóa nhiều bước trong quy trình phân tích dữ liệu, tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Cung cấp cái nhìn rõ ràng và kịp thời về tình hình kinh doanh, hỗ trợ đưa ra các quyết định chiến lược và vận hành sáng suốt.
• Thúc đẩy cộng tác: Tạo môi trường làm việc nhóm hiệu quả thông qua khả năng chia sẻ và làm việc chung trên các báo cáo.
• Tiết kiệm chi phí: Có các gói cấp phép linh hoạt, với Power BI Desktop miễn phí, phù hợp với nhu cầu của nhiều loại hình doanh nghiệp.

So sánh Power BI và Excel trong BI

Dù Excel là công cụ bảng tính phổ biến và có khả năng phân tích dữ liệu cơ bản, Power BI được xây dựng chuyên biệt cho Business Intelligence với những ưu điểm vượt trội, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu lớn và cần trực quan hóa nâng cao.

Tính năng	Power BI	Excel
Xử lý dữ liệu	Xử lý hiệu quả dữ liệu lớn và phức tạp	Có hạn chế với dữ liệu lớn, dễ bị chậm
Trực quan hóa	Đa dạng biểu đồ, tùy chỉnh cao, tương tác tốt	Biểu đồ cơ bản, ít tùy chỉnh, tương tác hạn chế
Chia sẻ/Cộng tác	Dễ dàng chia sẻ trực tuyến, cộng tác hiệu quả	Khó khăn, dễ xảy ra xung đột dữ liệu khi làm chung
Cập nhật dữ liệu	Tự động kết nối và cập nhật từ nhiều nguồn	Thường phải thủ công hoặc yêu cầu lập trình VBA
Mô hình hóa	Khả năng xây dựng mô hình dữ liệu phức tạp	Hạn chế, chủ yếu làm việc trên các bảng phẳng
Hiệu suất	Tối ưu cho phân tích, xử lý nhanh	Tốc độ chậm khi làm việc với dữ liệu lớn
Phù hợp với	Phân tích chuyên sâu, dữ liệu lớn, doanh nghiệp	Phân tích đơn giản, dữ liệu nhỏ, cá nhân

Ai nên sử dụng Power BI?

Power BI là công cụ linh hoạt và phù hợp với nhiều đối tượng, từ các chuyên gia dữ liệu đến những người dùng kinh doanh cần phân tích thông tin. Các vai trò và lĩnh vực có thể hưởng lợi từ Power BI bao gồm:

• Chuyên viên phân tích dữ liệu/BI Analyst: Sử dụng Power BI để thu thập, làm sạch, mô hình hóa và phân tích dữ liệu, tạo báo cáo chuyên sâu.
• Quản lý/Lãnh đạo: Theo dõi hiệu suất tổng thể của doanh nghiệp thông qua các bảng điều khiển (dashboard), hỗ trợ ra quyết định chiến lược.
• Đội ngũ Sales & Marketing: Phân tích hiệu quả chiến dịch, hành vi khách hàng, theo dõi doanh số và dự báo xu hướng bán hàng.
• Bộ phận Tài chính: Theo dõi chi phí, lợi nhuận, dòng tiền và các chỉ số tài chính quan trọng.
• Bộ phận Vận hành: Phân tích hiệu suất quy trình, quản lý tồn kho, chuỗi cung ứng.
• Bất kỳ ai cần hiểu dữ liệu: Người dùng ở mọi cấp độ trong tổ chức có thể sử dụng Power BI để truy cập và khám phá thông tin liên quan đến công việc của họ.

Nhu cầu về các chuyên gia có khả năng sử dụng thành thạo Power BI và các công cụ BI khác ngày càng tăng cao trên thị trường tuyển dụng data.

Chìa khóa Triển khai Chiến lược Business Intelligence Thành công

Việc triển khai một hệ thống Business Intelligence không chỉ đơn thuần là cài đặt phần mềm. Để BI thực sự mang lại giá trị cho doanh nghiệp, cần có một chiến lược rõ ràng và sự chuẩn bị kỹ lưỡng:

• Đồng bộ hóa Hạ tầng Công nghệ Thông tin (CNTT): Đảm bảo hệ thống CNTT hiện tại có khả năng tích hợp và hỗ trợ các công cụ BI. Việc phát triển hạ tầng đồng bộ giúp quá trình thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu diễn ra suôn sẻ, đồng thời tạo nền tảng cho việc mở rộng trong tương lai.
• Xác định Mục tiêu Kinh doanh Rõ ràng: Trước khi bắt tay vào triển khai, doanh nghiệp cần xác định rõ những mục tiêu kinh doanh cụ thể mà BI sẽ giúp giải quyết. Cần ưu tiên những nhu cầu thông tin nào? Những câu hỏi kinh doanh nào cần được trả lời? Việc này giúp tập trung nguồn lực và đảm bảo hệ thống BI được xây dựng phù hợp với nhu cầu thực tế.
• Xây dựng Văn hóa Dữ liệu (Data Culture): Đây là yếu tố then chốt. Một văn hóa dữ liệu mạnh mẽ là khi mọi nhân viên trong tổ chức đều hiểu giá trị của dữ liệu, sẵn sàng sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định và có kỹ năng cần thiết để làm việc với dữ liệu. Điều này đòi hỏi sự cam kết từ lãnh đạo và các chương trình đào tạo phù hợp. Vai trò của ba là gì (Business Analyst) cũng quan trọng trong việc cầu nối giữa dữ liệu và các nhu cầu kinh doanh.
• Đào tạo Nhân viên: Hệ thống BI tiên tiến đến mấy cũng không hiệu quả nếu người dùng không biết cách sử dụng. Cần có các chương trình đào tạo kỹ lưỡng về cách truy cập, phân tích và giải thích báo cáo BI cho các cấp độ nhân viên khác nhau.
• Trao quyền cho Nhân viên: Thay vì chỉ tập trung vào việc báo cáo cho cấp quản lý, hãy trao quyền cho nhân viên ở các phòng ban khác nhau truy cập và sử dụng BI để phân tích dữ liệu liên quan đến công việc của họ. Điều này thúc đẩy sự chủ động, cải thiện hiệu suất làm việc hàng ngày và tạo ra một môi trường làm việc dựa trên dữ liệu.
• Xem xét BI như Công cụ Quản trị Chiến lược Toàn diện: BI không chỉ để xem báo cáo định kỳ. Hãy tích hợp BI vào quy trình quan tri chien luoc la gi của doanh nghiệp, sử dụng các bảng điều khiển thời gian thực để theo dõi tiến độ đạt mục tiêu chiến lược và đưa ra điều chỉnh khi cần thiết.
• Liên tục Cải tiến và Nâng cao Giải pháp: Thị trường và nhu cầu kinh doanh luôn thay đổi. Chiến lược BI cần được xem xét và cải tiến liên tục, tích hợp các nguồn dữ liệu mới, áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao hơn (ví dụ: phân tích dự đoán, phân tích mô tả) để luôn theo kịp sự phát triển và tối đa hóa giá trị từ dữ liệu.

Các yếu tố then chốt giúp triển khai Business Intelligence thành công.

Giải đáp Một số Câu hỏi Thường gặp về Business Intelligence (BI)

Phân biệt giữa Business Intelligence (BI) và Business Analytics (BA)

Thường bị nhầm lẫn, BI và BA có những điểm khác biệt về bản chất và mục tiêu:

• Business Intelligence (BI): Tập trung vào việc mô tả những gì đã xảy ra trong quá khứ và hiện tại (“cái gì”, “ở đâu”, “khi nào”). BI chủ yếu sử dụng dữ liệu lịch sử để báo cáo, phân tích mô tả và trực quan hóa, giúp trả lời các câu hỏi về hiệu suất kinh doanh hiện tại.
• Business Analytics (BA): Mở rộng hơn BI, tập trung vào việc hiểu tại sao một điều gì đó xảy ra và dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai (“tại sao”, “điều gì có thể xảy ra”). BA sử dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến hơn như phân tích dự đoán, phân tích quy tắc (prescriptive analytics), thống kê mô hình hóa để đưa ra khuyến nghị hành động tối ưu. BA là công cụ định hình chiến lược tương lai dựa trên dữ liệu.

Doanh nghiệp nào nên ứng dụng BI vào vận hành?

Các chuyên gia công nghệ đồng ý rằng Business Intelligence có thể mang lại lợi ích cho hầu hết các loại hình doanh nghiệp và lĩnh vực, từ bán lẻ, F&B, y tế, giáo dục đến tài chính, sản xuất, và cả chính phủ. Đặc biệt, trong các ngành công nghiệp hiện đại, việc ứng dụng BI giúp tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể.

Ai có thể sử dụng Business Intelligence?

Business Intelligence phục vụ nhiều đối tượng người dùng khác nhau trong tổ chức, tùy thuộc vào nhu cầu thông tin của họ. Những người hưởng lợi nhiều nhất từ BI bao gồm:

• Ban quản trị (Executives): Sử dụng bảng điều khiển tổng quan để theo dõi hiệu suất tổng thể và đưa ra quyết định chiến lược ở cấp cao.
• Người ra quyết định kinh doanh (Business Decision Makers): Các nhà quản lý cấp trung và trưởng bộ phận sử dụng báo cáo và phân tích để đưa ra quyết định liên quan đến bộ phận của họ.
• Nhân viên phân tích (Analysts): Chuyên gia sử dụng công cụ BI để thực hiện phân tích sâu, khám phá xu hướng và tạo báo cáo chi tiết. Nhu cầu tuyen dung data cho các vị trí này ngày càng phổ biến.
• Nhân viên các phòng ban: Nhân viên sales, marketing, vận hành… có thể truy cập các báo cáo phù hợp để theo dõi KPI và tối ưu hóa công việc hàng ngày.
• Khách hàng (trong một số trường hợp): Doanh nghiệp có thể chia sẻ một số báo cáo hoặc bảng điều khiển BI giới hạn cho khách hàng để cung cấp thông tin về dịch vụ hoặc sản phẩm họ sử dụng.

Hình ảnh minh họa các đối tượng người dùng hưởng lợi từ Business Intelligence.

Phân biệt Data Analytics và Business Intelligence?

Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là một lĩnh vực rộng hơn, bao gồm nhiều kỹ thuật và phương pháp để kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu nhằm mục đích khám phá thông tin hữu ích, đưa ra kết luận và hỗ trợ ra quyết định. BI là một tập hợp con của Data Analytics, tập trung cụ thể vào việc sử dụng dữ liệu để hiểu rõ hiệu suất kinh doanh trong quá khứ và hiện tại.

Trong khi BI chủ yếu trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?”, Data Analytics bao gồm cả việc trả lời “Tại sao nó xảy ra?”, “Điều gì sẽ xảy ra?” và “Chúng ta nên làm gì?”. Data Analytics thường đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật sâu hơn và sử dụng các mô hình thống kê, thuật toán phức tạp để phân tích dữ liệu lớn và đưa ra dự đoán hoặc khuyến nghị. BI sử dụng kết quả của Data Analytics (như các chỉ số, xu hướng, dự báo) để trình bày dưới dạng dễ hiểu cho người dùng kinh doanh.

Yêu cầu cần có để trở thành Business Intelligence Analyst

Vị trí Business Intelligence Analyst (Chuyên viên phân tích BI) ngày càng được săn đón. Để thành công trong vai trò này, ngoài kiến thức nền tảng về kinh doanh, thống kê và phân tích số liệu, cần trang bị các kỹ năng sau:

• Thành thạo về Công nghệ BI: Nắm vững cách sử dụng các công cụ BI phổ biến như Power BI, Tableau, Qlik Sense,… Bao gồm khả năng kết nối, làm sạch, mô hình hóa dữ liệu và xây dựng báo cáo, bảng điều khiển.
• Khả năng Đọc và Phân tích Dữ liệu: Không chỉ đơn thuần là xử lý số liệu, mà còn cần khả năng diễn giải ý nghĩa của dữ liệu trong bối cảnh kinh doanh, phát hiện xu hướng, nhận diện vấn đề và đưa ra các kết luận có giá trị. Kỹ năng này đòi hỏi sự nhạy bén và tư duy phản biện. Tham gia khóa học phân tích dữ liệu là một cách hiệu quả để trau dồi kiến thức chuyên môn.
• Kỹ năng Mềm: Rất quan trọng cho BI Analyst. Bao gồm khả năng giao tiếp hiệu quả để trình bày kết quả phân tích phức tạp một cách dễ hiểu cho các đối tượng không chuyên, kỹ năng thuyết trình, làm việc nhóm, và khả năng đặt câu hỏi đúng để khám phá nhu cầu thông tin thực sự của người dùng kinh doanh.

Các kỹ năng và yêu cầu đối với vị trí Chuyên viên Business Intelligence Analyst.

Oracle BI là gì?

Oracle Business Intelligence (Oracle BI) là một bộ giải pháp BI toàn diện được cung cấp bởi Oracle. Nền tảng này bao gồm nhiều công cụ và tính năng để thu thập dữ liệu, xây dựng kho dữ liệu, thực hiện phân tích, tạo báo cáo và bảng điều khiển. Oracle BI được thiết kế với khả năng mở rộng cao và nhắm đến các môi trường doanh nghiệp lớn, phức tạp. Nền tảng máy chủ mạnh mẽ và bộ công cụ tích hợp của Oracle BI giúp đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu đa dạng và phức tạp, cho phép người dùng ở nhiều cấp độ trong tổ chức truy cập và sử dụng thông tin kinh doanh một cách dễ dàng, dựa trên hạ tầng CNTT vững chắc.

BI report là gì?

BI Report (Báo cáo BI) là tài liệu hoặc bản trình bày được tạo ra bằng các công cụ và hệ thống Business Intelligence, thể hiện thông tin kinh doanh được phân tích từ dữ liệu. Báo cáo BI có thể dưới dạng bảng biểu, đồ thị, biểu đồ hoặc bảng điều khiển (dashboard) tổng hợp các chỉ số hiệu suất (KPIs), xu hướng và phân tích chi tiết về các khía cạnh hoạt động của doanh nghiệp như doanh số, lợi nhuận, chi phí, tồn kho, marketing, khách hàng, v.v. Mục đích của báo cáo BI là cung cấp cái nhìn rõ ràng, súc tích và dựa trên dữ liệu về tình hình kinh doanh, từ đó hỗ trợ người đọc (quản lý, nhân viên) đưa ra quyết định sáng suốt và tối ưu hóa hoạt động.

BI có phù hợp cho các công ty khởi nghiệp không?

Hoàn toàn phù hợp. Business Intelligence không chỉ dành riêng cho các tập đoàn lớn. Các công ty khởi nghiệp cũng có thể và nên tận dụng BI ngay từ giai đoạn đầu để định hình chiến lược kinh doanh và tối ưu hóa hoạt động dựa trên dữ liệu.

Các lợi ích mà BI mang lại cho startup bao gồm:

• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Giúp startup tránh đưa ra các quyết định quan trọng dựa trên cảm tính, thay vào đó dựa vào thông tin phân tích về thị trường, khách hàng và sản phẩm.
• Hiểu rõ thị trường và khách hàng: Phân tích dữ liệu giúp startup nghiên cứu thị trường ngách, xác định chân dung khách hàng mục tiêu và hiểu rõ nhu cầu, hành vi của họ.
• Tối ưu hóa nguồn lực: Startup thường có nguồn lực hạn chế. BI giúp theo dõi hiệu quả sử dụng tài nguyên (marketing, sales, vận hành), từ đó tối ưu hóa chi phí và đầu tư vào những kênh hiệu quả nhất.
• Theo dõi hiệu suất tăng trưởng: Dễ dàng theo dõi các chỉ số tăng trưởng quan trọng (user acquisition, retention, doanh thu) và nhanh chóng phát hiện vấn đề hoặc cơ hội.
• Cải thiện sản phẩm/dịch vụ: Phân tích phản hồi khách hàng và dữ liệu sử dụng sản phẩm giúp startup hiểu được điều gì hoạt động tốt và cần cải thiện ở đâu.

Tóm lại, Business Intelligence trang bị cho các công ty khả năng đặt câu hỏi về dữ liệu kinh doanh bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được câu trả lời dễ hiểu. Thay vì dựa vào phỏng đoán, các nhà lãnh đạo và nhân viên có thể đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng từ dữ liệu thực tế liên quan đến sản xuất, chuỗi cung ứng, khách hàng hay xu hướng thị trường. Bằng cách cung cấp một bức tranh chính xác về doanh nghiệp tại một thời điểm cụ thể, BI cung cấp nền tảng vững chắc để thiết kế và điều chỉnh chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu thực tế, giúp tăng trưởng bền vững và đạt được mục tiêu đề ra.