Ngày nay trước tình hình kinh tế không ổn định, sự bùng nổ của công nghệ và cuộc cách mạng 4.0 lại càng tạo nhiều áp lực khiến mỗi doanh nghiệp phải liên tục cải tiến để thích nghi và phát triển. Và không ít tổ chức đã tăng trưởng vượt bậc kể từ khi họ áp dụng Business Intelligence (BI) và Business Analytics (BA) để thấu hiểu tình hình kinh doanh, quy trình nghiệp vụ và nắm bắt được dữ liệu từ trước tới giờ của tổ chức; từ đó đưa ra những quyết định sáng suốt và kịp thời.

1. BI - Business Intelligence

Business Intelligence như đã phát triển từ các hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision Support Systems – DSS) bắt đầu từ những năm 1960 và phát triển đến giữa những năm 1980. DSS bắt nguồn từ các mô hình hỗ trợ máy tính được tạo ra để hỗ trợ cho việc ra quyết định và lập kế hoạch. Từ DSS, data warehouse, Executive Information System (EIS -Hệ thống thông tin điều hành), OLAP (On-line Analytics processing) và và Business Intelligence bắt đầu phát triển vào cuối những năm 80. Sơ đồ bên dưới mô tả Phân tích các bộ phần (Analytic Areas).

Thông thường các ứng dụng BI sử dụng dữ liệu được thu thập từ data warehouse (kho dữ liệu) hoặc data mart (trung tâm dữ liệu). Tuy nhiên, không phải tất cả các kho dữ liệu đều được sử dụng BI, cũng như tất cả các ứng dụng BI đều yêu cầu kho dữ liệu. Ta cần quan tâm 3 yếu tố sau trong BI:

1. Operational Analytics: Cung cấp cho các quản lí LOB những hiểu biết và khuyến nghị nên hay không thực thi các giải pháp, chẳng hạn tối ưu hóa chuỗi cung cấp.

Những giải pháp này cung cấp cái nhìn sâu sắc, sự kết hợp chéo giữa các bộ phận (cross-functional insight) trong quy trình thực hiện, và rút ra từ thông tin được lưu trữ trong hệ thống kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và các nguồn dữ liệu khác.

Nhờ đó ban lãnh đạo có góc nhìn tổng quan về hiệu suất làm việc giữa các chức năng trong quy trình và các bộ phận.

2. Performance management: Cung cấp các cách đo lường hiệu quả khác nhau như: Lập kế hoạch, phân tích và dự báo để tự động hóa ngân sách và thực hiện dự báo dựa trên trình điều khiển, mô hình kịch bản "what-if" và phân tích lợi nhuận đa chiều. Mô hình hóa và tối ưu hóa lợi nhuận để đẩy mạnh việc phân tích lợi nhuận thông qua cách tiếp cận toàn tổ chức tham gia hoạch định tài chính, hoạt động và chiến lược. Báo cáo và đánh giá hiệu suất giúp điều chỉnh chiến lược phù hợp với kết quả thực thi, truyền tải mục tiêu và giám sát hiệu suất theo mục tiêu tới từng bộ phận trong tổ chức.

3. Risk Management:

Đưa ra quyết định đối với rủi ro đã được xác định và đáp ứng các yêu cầu quy định với các chương trình và phương pháp quản lý rủi ro được tính toán từ trước. Khả năng quản lý rủi ro cần chú trọng hơn trong các lĩnh vực sau:

• Quản lý vốn
• Rủi ro tín dụng
• Quản trị rủi ro và tuân thủ nguyên tắc.
• Quản trị CNTT
• Rủi ro thanh khoản
• Rủi ro thị trường
• Rủi ro hoạt động
• Quản lí và thực thi chính sách Video tham khảo: What is BI?

2. BA - Business Analysis

Business Analysis được hiểu là việc sử dụng rộng rãi dữ liệu, thống kê và phân tích định lượng, mô hình giải thích - dự đoán và ra quyết định dựa trên thực tế. Trong các nghiệp vụ, BA đại diện cho một tập hợp con của BI. Và BA là cách các tổ chức để thu thập và giải thích dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn và tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ.

1. Descriptive Analytics (Tạm dịch: Phân tích mô tả)

Cung cấp thông tin về trạng thái trong quá khứ hoặc hiệu suất của một quy trình và môi trường làm việc của nó. Nó cần dữ liệu đã được lưu trữ (ví dụ, trong cơ sở dữ liệu). Do đó, theo định nghĩa, đó là một cái nhìn về quá khứ, ngay cả khi quá khứ đã xảy ra chỉ một giây trước. Phân tích mô tả cung cấp các báo cáo thường xuyên cho các sự kiện đã xảy ra và ad-hoc reports (báo cáo đột xuất) để giúp kiểm tra sự thật về những gì đã xảy ra, ở đâu, tần suất và số lần xảy ra. Nó bao gồm khả năng thực hiện các truy vấn riêng lẻ để người ta có thể điều tra một vấn đề cụ thể.

2. Predictive Analytics (Tạm dịch: Phân tích dự đoán)

Giúp dự đoán (dựa trên dữ liệu và kỹ thuật thống kê) một cách đáng tin cậy những gì sẽ xảy ra tiếp theo để người quản lí có thể đưa ra quyết định sáng suốt và do đó cải thiện kết quả kinh doanh. Phân tích dự đoán dựa trên các sự kiện và cảnh báo trong thời gian thực để đề xuất hành động. Nó sử dụng các mô hình mô phỏng để đề xuất những gì có thể xảy ra.

3. Prescriptive Analytics (Tạm dịch: Phân tích đề xuất)

Phân tích đề xuất giúp đưa ra gợi ý các hành động hoặc quyết định thay thế có giá trị cao dựa trên các yếu tố phức tạp như mục tiêu, giới hạn và nhiều lựa chọn. Tối ưu hóa được sử dụng để kiểm tra làm thế nào một người có thể đạt được kết quả tốt nhất cho một tình huống cụ thể. Nó sẽ hữu ích nhất khi trong thực tế bạn phải ra quyết định khi không thể nào đo lường được độ rộng hoặc mức độ phức tạp của thông tin. Việc tối ưu hóa này đưa ra gợi ý làm thế nào một người có thể giảm thiểu hoặc thậm chí tránh các rủi ro không chắc chắn. Do đó, phân tích theo quy định có sẵn dự đoán kết quả trong tương lai và đề xuất chuỗi hành động sẽ mang lại lợi ích lớn nhất cho doanh nghiệp. Sơ đồ sau đây giải thích sự khác biệt giữa BI và BA về các câu hỏi và kỹ thuật phổ biến.

Nguồn: BAC