Mar 04, 2025

Nên chọn khung dự đoán hay thích ứng trong phân tích nghiệp vụ

Khi thực hiện các sáng kiến thay đổi trong phân tích nghiệp vụ, việc lựa chọn khung làm việc phù hợp với tổ chức, ngành công nghiệp và cấu trúc hiện tại của doanh nghiệp vô cùng cần thiết. Dù BA đang bắt đầu một sáng kiến mới hay cải tiến một dự án hiện có, việc chọn đúng khung làm việc có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả. Hai phương pháp phổ biến mà các chuyên viên phân tích nghiệp vụ (Business Analysts - BAs) thường sử dụng là khung dự đoán (predictive) và khung thích ứng (adaptive). BA nên chọn khung dự đoán hay thích ứng trong phân tích nghiệp vụ, cùng tìm hiểu trong bài sau nhé!

1. Tổng quan về khung dự đoán (Predictive Frameworks)

Khung dự đoán trong phân tích nghiệp vụ là một cách tiếp cận có hệ thống và tuần tự để quản lý dự án. Với phương pháp này, BA sẽ lập kế hoạch chi tiết trước khi thực hiện từng bước một. Mỗi giai đoạn trong dự án sẽ dựa vào kết quả của giai đoạn trước đó. Ví dụ:

Giai đoạn phân tích xác định yêu cầu và cung cấp thông tin cho giai đoạn thiết kế.
Giai đoạn thiết kế tạo ra bản vẽ chi tiết để hướng dẫn giai đoạn xây dựng.
Giai đoạn xây dựng hoàn thành sản phẩm dựa trên thiết kế, sau đó chuyển sang thử nghiệm và triển khai.

Cách tiếp cận này giúp đảm bảo dự án có kế hoạch rõ ràng từ đầu đến cuối. Hai phương pháp phổ biến trong khung dự đoán là Phương pháp thác nước (Waterfall Approach) và Mô hình V (V Model).

Mặc dù mang lại sự ổn định và dễ dự đoán, predictive frameworks vẫn tồn tại nhược điểm lớn là khó thay đổi khi dự án đã bắt đầu. Do đó, phương pháp này phù hợp nhất với các dự án có yêu cầu rõ ràng, ít thay đổi và mức độ rủi ro thấp.

2. Tổng quan về khung thích ứng (Adaptive Frameworks)

Ngược lại với khung dự đoán, khung thích ứng linh hoạt hơn và có khả năng điều chỉnh khi có sự thay đổi. Khung này nhận thức rõ rằng môi trường kinh doanh luôn biến động, do đó, thay vì lập kế hoạch cố định từ đầu, phương pháp này ưu tiên các chu kỳ làm việc lặp đi lặp lại.

Mỗi chu kỳ bao gồm việc phát triển một phần sản phẩm, nhận phản hồi từ khách hàng hoặc các bên liên quan, sau đó điều chỉnh và cải tiến cho chu kỳ tiếp theo. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp thích ứng nhanh chóng với những yêu cầu mới, đồng thời thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhóm làm việc để đảm bảo dự án luôn tiến triển hiệu quả.

Khung thích ứng đặc biệt phù hợp với các dự án có yêu cầu dễ thay đổi hoặc cần sự tham gia liên tục của các bên liên quan trong suốt quá trình thực hiện.

3. So sánh Predictive Frameworks và Adaptive Frameworks

3.1. Ứng dụng thực tế của Predictive Frameworks và Adaptive Frameworks

Cả hai phương pháp này đều được sử dụng trong thực tế tùy theo tính chất của từng dự án.

3.2. Khung Dự đoán – Phù hợp với dự án yêu cầu độ chính xác cao

Một số tổ chức sử dụng khung dự đoán vì họ cần sự chặt chẽ trong tài liệu, kiểm thử kỹ lưỡng, và mức độ rủi ro thấp khi chuyển từ giai đoạn này sang giai đoạn tiếp theo. Dưới đây là các tổ chức, doanh nghiệp nổi bật áp dụng khung dự đoán:

NASA (Cơ quan hàng không và vũ trụ Hoa Kỳ) & ISRO (Tổ chức nghiên cứu không gian Ấn Độ): Hai tổ chức hàng không vũ trụ này sử dụng phương pháp Waterfall để thực hiện các dự án phức tạp và có tính rủi ro cao. Việc có một kế hoạch chi tiết từ đầu giúp đảm bảo mọi giai đoạn đều được thực hiện chính xác, hạn chế sai sót có thể gây hậu quả nghiêm trọng.
Boeing: Trong lĩnh vực sản xuất máy bay, tất cả các bước từ thiết kế, thử nghiệm đến sản xuất đều phải tuân theo quy trình nghiêm ngặt. Do đó, Boeing áp dụng khung dự đoán để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn và giảm thiểu rủi ro trong quá trình phát triển sản phẩm.
Ford Motor Company: Khi phát triển các mẫu xe mới, Ford sử dụng phương pháp Waterfall để đảm bảo kiểm soát chặt chẽ từng giai đoạn, từ thiết kế đến sản xuất (Phân tích, Thiết kế, Tạo dựng, Thử nghiệm và Triển khai). Điều này giúp họ kiểm tra chất lượng kỹ lưỡng, quản lý rủi ro và kiểm soát chi phí một cách hiệu quả.

3.3. Khung Thích ứng – Phù hợp với dự án đổi mới, thường xuyên thay đổi để đáp ứng nhu cầu thị trường

Các tổ chức sử dụng phương pháp thích ứng để cung cấp giá trị nhanh chóng và hiệu quả thông qua việc thay đổi bằng cách sử dụng các nhóm nhỏ để giải quyết các yêu cầu trong các vòng lặp nhỏ (gọi là sprints) để họ có thể thúc đẩy sự cải tiến liên tục và kết quả.

Spotify: Công ty này sử dụng mô hình Scrum để tổ chức các nhóm phát triển sản phẩm thành các "squad" – nhóm nhỏ có thể làm việc độc lập. Nhờ đó, Spotify có thể phản hồi nhanh với ý kiến người dùng, liên tục cập nhật các tính năng mới mà không làm gián đoạn dịch vụ.
Microsoft: Tập đoàn này ứng dụng cả Scrum và Kanban trong phát triển phần mềm. Điều này giúp Microsoft linh hoạt trong việc cải tiến sản phẩm, đồng thời đảm bảo rằng sản phẩm cuối cùng luôn đáp ứng tốt nhu cầu của người dùng.
Toyota: Trong lĩnh vực sản xuất, Toyota áp dụng nguyên tắc Agile và Kanban để tối ưu hóa quy trình sản xuất. Nhờ đó, họ có thể giảm lãng phí, cải thiện năng suất và nhanh chóng điều chỉnh khi có vấn đề phát sinh.

4. Làm thế nào để chọn khung phù hợp cho tổ chức của bạn?

Nếu bạn có quyền quyết định giữa khung dự đoán và khung thích ứng, hãy xem xét các yếu tố quan trọng như loại dự án, mức độ phức tạp, tính dự đoán của yêu cầu, mức độ tham gia của các bên liên quan và khả năng chấp nhận rủi ro.

Ngoài ra, điều quan trọng là xem xét ngân sách của bạn và xác định liệu nó có cố định hay không. Thông thường, với các khung thích ứng, sẽ khó làm việc trong một ngân sách cố định vì giải pháp có thể phát triển khi xuất hiện các yêu cầu và thách thức mới.

Hãy đặt câu hỏi cho chính bạn và nhóm của mình để xác định cách tiếp cận phù hợp nhất, đồng thời sử dụng các tình huống thực tế để minh họa quá trình ra quyết định.

Thông thường, khung dự đoán phù hợp với dự án lớn, có yêu cầu rõ ràng, ít thay đổi, trong khi khung thích ứng phù hợp với dự án đổi mới, yêu cầu linh hoạt và phản hồi nhanh từ thị trường.

Việc chọn khung làm việc không phải là quyết định đơn giản. Nhưng khi bạn hiểu rõ đặc điểm, ưu điểm và hạn chế của từng phương pháp, bạn có thể đưa ra quyết định đúng đắn nhất cho tổ chức và dự án của mình.

Dù chọn phương pháp nào, hãy nhớ rằng điều quan trọng nhất là đánh giá dự án một cách kỹ lưỡng, cân nhắc các yếu tố quan trọng và tự tin thực hiện sáng kiến thay đổi của bạn! Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất tại BAC's Blog bạn nhé.

Nguồn tham khảo:
https://thebaguide.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 +