Nov 09, 2020

Business Analytics vs Data Science

Ngày nay, cả Business Analytics và Data Science đã trở thành một phần không thể thiếu trong lĩnh vực công nghệ và kinh doanh. Vì cả hai lĩnh vực này đều xử lý dữ liệu và thông tin chi tiết mà nó phải cung cấp. Tuy nhiên, chúng khá khác biệt với nhau, đặc biệt liên quan đến phạm vi của vấn đề. Trong bài viết này, BAC sẽ giới thiệu cho các bạn biết về Business Analytics và Data Science và làm sáng tỏ một số điểm khác biệt chính của hai lĩnh vực này.

1. Business Analytics là gì?

“Business Analytics (BA) refers to the practices and technologies used for collecting, collating, processing, analyzing, and studying business data to monitor past business performance and to gain vital insights for future business planning.”

Tạm dịch là: “Business Analytics (BA) là bao gồm những giải pháp được sử dụng từ việc xây dựng mô hình phân tích và mô phỏng để tạo ra các kịch bản, thấu hiểu trạng thái hiện thực và dự đoán các trạng thái trong tương lai”.

Business Analytics sử dụng các mô hình thống kê, mô hình phân tích, phân tích tính khả thi, mô hình dự đoán, phương pháp luận lặp lại để trích thành các thông tin có nghĩ từ dữ liệu (data) và phân tích, chuyển đổi thành business insight (tạm dịch: nhu cầu thực sự của doanh nghiệp). Việc này giúp doanh nghiệp sử dụng nguồn dữ liệu một cách thông minh để giải quyết các bài toán khó, phức tạp như tìm hiểu customer insight, dự đoán xu hướng mới,… từ đó nâng cao hiệu suất, tối ưu hóa doanh thu và có những bản kế hoạch kinh doanh định hướng dữ liệu - Data-Driven.

Người BA sử dụng kết hợp các mô hình thống kê, hệ thống thông tin, và nghiên cứu quy trình vận hành để được số lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp tại doanh nghiệp. Sau đó, thông tin được sử dụng để dự đoán các xu hướng trong tương lại liên quan đến thị trường và hành vi người dùng; từ đó tìm cách đáp ứng nhu cầu và làm hài lòng khách hàng, tăng giá trị thương hiệu và lợi nhuận của doanh nghiệp.

2. Data Science là gì?

Data Science (DS) (tạm dịch là Khoa học dữ liệu) là một lĩnh vực nghiên cứu có phạm vi rộng và đã được áp dụng trong nhiều ngành nghề. Đây là một lĩnh vực liên ngành nhằm giải mã và làm sáng tỏ các bộ dữ liệu lớn (Big Data) bằng cách kết hợp các phương pháp toán học, mô hình thống kê, khoa học máy tính, khoa học thông tin, phân tích dữ liệu, machine learning và các ngành nghiên cứu liên quan. DS sử dụng một loạt các thực hành/ kỹ thuật khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để xuất ra những thông tin giá trị (vauable insights) từ việc xử lý dữ liệu thành các nhóm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, hoặc phi cấu trúc.

Về cơ bản, Data Science có năm giai đoạn cốt lõi:

Nắm bắt (Capture) (thu thập dữ liệu, nhập dữ liệu, trích xuất dữ liệu và nhận tín hiệu).
Duy trì (lưu trữ dữ liệu, kiến trúc dữ liệu, làm sạch dữ liệu và xử lý dữ liệu).
Quy trình (khai thác dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, phân nhóm/phân loại và tóm tắt dữ liệu).
Phân tích (phân tích dự đoán, phân tích định tính, hồi quy và khai thác văn bản).
Giao tiếp (trực quan hóa dữ liệu, báo cáo dữ liệu, thông tin kinh doanh và ra quyết định.

3. So sánh Business Analytics và Data Science

Mặc dù Business Analytics và Data Science có vẻ thì giống nhau nhưng hai lĩnh vực này có sự khác biệt lớn về phạm vi của chúng. Trong khi Data Science tìm cách cung cấp thông tin insight bằng cách khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu có cấu trúc / bán cấu trúc / phi cấu trúc để giải quyết vấn đề kinh doanh (ví dụ: hành vi của khách hàng) từ góc độ rộng hơn, thì Business Analytics hầu như chỉ giới hạn trong việc nghiên cứu dữ liệu có cấu trúc để đưa ra giải pháp cho những thách thức kinh doanh cụ thể (ví dụ: hiệu quả kinh doanh liên quan đến một khách hàng cụ thể).

Có thể ví Data Sciences là cha, bao hàm luôn cả Business Analytics. Về cơ bản, DS bao trùm cả các thuật toán, mô hình thống kê, Artificial Intellienge (AI), Machine Learning (ML), Deep learning, Neural Networks.

Business Analytics vs Data Science (nguồn ảnh: https://d1m75rqqgidzqn.cloudfront.net)

Dưới đây là những khác biệt cơ bản giữa Business Analytics và Data Science:

Business Analytics	Data Science
Nó sử dụng các khái niệm và phương pháp thống kê và toán học để trích xuất thông tin từ dữ liệu có cấu trúc.	Đây là một lĩnh vực đa ngành sử dụng toán học, thống kê, AI, ML, khoa học máy tính và khoa học thông tin để trích xuất những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có cấu trúc cũng như phi cấu trúc.
Nó không liên quan đến coding vì nó có định hướng thống kê cao.	Nó kết hợp khoa học máy tính với các phương pháp phân tích truyền thống, trong đó coding là một thành phần thiết yếu của DS.
Việc phân tích đầy đủ dữ liệu chủ yếu dựa vào các khái niệm và cách tiếp cận thống kê.	Các khái niệm và thủ tục thống kê được sử dụng khi kết thúc phân tích dữ liệu, sau đó là coding và xây dựng thuật toán.
Top các ngành hàng đầu tận dụng Phân tích kinh doanh là - Công nghệ, Tài chính, Bán lẻ và Marketing.	Top các ngành hàng đầu tận dụng Khoa học Dữ liệu là - Công nghệ, Tài chính, Thương mại điện tử và Học thuật.
Nó sẽ tạo ra tác động đáng kể nhất đến Phân tích nhận thức và Phân tích thuế.	Tác động đáng kể nhất của Khoa học dữ liệu là trong AI và ML.

4. Kết luận

Qua những ví dụ trên ta thấy rằng 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. 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 công nghiệp mà có sẵn dữ liệu trước đó.

Data Science là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa các Insight cho các bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động. Đây là lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra insight từ dữ liệu.

Với bài viết này, BAC hi vọng giúp các bạn phân biệt cả hai phạm vi của Business Analytics và Data Science, chúng sẽ được sử dụng riêng biệt và tương quan với nhau. Tuy nhiên với những ví dụ thực tiễn, chia sẻ ở trên đã giúp bạn phần nào hình dung được hai khái niệm này.

Nguồn tham khảo:

https://thebusinessanalystjobdescription.com

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất.

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Các Business Analyst cần trau dồi những công nghệ gì trong năm 2025

Đối với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ ngày này, việc không ngừng trau dồi và học hỏi là điều bắt buộc mà các Business Analyst phải làm để phát triển hơn trong lĩnh vực phân tích nghiệp vụ. Trong bài viết này, các bạn hãy cùng BAC tìm hiểu các xu hướng và các kỹ năng mới để làm hành trang trên sự nghiệp Business Analyst nhé!
Sự khác biệt giữa UAT và Usability Testing Business Analyst cần lưu ý

UAT và Usability Testing thường được mang lên bàn cân để so sánh nhưng, đây là 2 phương pháp kiểm thử khác nhau. Trong khi Usability Testing đảm bảo sự hài lòng của người dùng thì UAT lại giúp các Business Analyst xác thực chức năng. Cả hai đều là một phần không thể thiếu để cung cấp một sản phẩm chất lượng cao. Hãy cùng BAC tìm hiểu ngay nhé!
API là gì? Khám phá cầu nối giữa các ứng dụng

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman.
Meta AI là gì và cách sử dụng Meta AI hiệu quả 2025

Meta AI là một công cụ Trí Tuệ Nhân Tạo do chính công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp ra mắt. Đây được xem là một cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách mà các doanh nghiệp và người dùng sử dụng mạng xã hội.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +