• Kiến thức
  • Kỹ năng
  • Nghề nghiệp
  • Công cụ hỗ trợ
  • Luật doanh nghiệp

Video

Business Analysis

Đăng ký nhận tin

 

Ý kiến học viên

  • 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 +
BAC TRAINING & CONSULTANCY VN BAC TRAINING & CONSULTANCY VN BAC TRAINING & CONSULTANCY VN
Language  
Điện thoại tư vấn0909 310 768
Facebook Youtube Linkedin

Apr 25, 2022

Sự khác nhau giữa Business Intelligence và Data Analytics

Các tổ chức theo hướng dữ liệu thường sử dụng các thuật ngữ “Business Intelligence” (BI) và “Data Analytics” (DA) thay thế cho nhau. Tuy nhiên, trên thực tế thì đây là hai khái niệm hoàn toàn khác nhau.

Một số người phân biệt bằng cách nói rằng BI nhìn ngược lại dữ liệu lịch sử để mô tả những điều đã xảy ra, trong khi DA (phân tích dữ liệu) sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu để dự đoán những gì sẽ hoặc nên xảy ra trong tương lai.

Không dừng lại ở đó, BI liên quan đến việc sử dụng dữ liệu để giúp đưa ra quyết định kinh doanh, hoặc như OLAP.com nói, BI "đề cập đến các công nghệ, ứng dụng và thực tiễn để thu thập, tích hợp, phân tích và trình bày thông tin kinh doanh. Mục đích của BI là để hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh tốt hơn. " Tuy nhiên, người ta cũng có thể nói như vậy về phân tích dữ liệu.

Để vạch ra ranh giới giữa BI và DA, chúng ta có thể chia phân tích thành ba loại: mô tả, dự đoán và chỉ định.

Phân tích mô tả lấy dữ liệu và biến nó thành thứ mà các nhà quản lý doanh nghiệp có thể hình dung, hiểu và diễn giải. Nó cung cấp thông tin tình báo về hiệu suất lịch sử và trả lời các câu hỏi về những gì đã xảy ra. Báo cáo phân tích mô tả được thiết kế để chạy và xem thường xuyên. Ví dụ bao gồm khách hàng, hoạt động và báo cáo bán hàng.

Phân tích dự đoán cung cấp thông tin chi tiết về các kết quả có thể xảy ra trong tương lai, dự báo, dựa trên dữ liệu mô tả nhưng có thêm dự đoán bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu và thường là các thuật toán sử dụng nhiều tập dữ liệu. Càng nhiều dữ liệu có sẵn, các dự đoán càng chính xác. Ví dụ bao gồm dự báo bán hàng, điểm tín dụng của người tiêu dùng và đề xuất của nhà bán lẻ về những gì bạn có thể muốn đọc, xem hoặc mua tiếp theo.

Phân tích mô tả đưa ra lời khuyên về những hành động cần thực hiện. Nó kiểm tra các kết quả có thể có là kết quả của các hành động có thể có khác nhau và đề xuất những hành động nào sẽ có kết quả tối ưu. Tạo phân tích mô tả đòi hỏi các kỹ thuật mô hình hóa nâng cao và kiến thức về nhiều thuật toán phân tích, tất cả đều là công việc của các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist).

Nhà chiến lược big data Mark van Rijmenam viết: "Nếu chúng ta xem phân tích mô tả là nền tảng của BI và phân tích dự đoán là cơ sở của big data, thì chúng ta có thể khẳng định rằng phân tích mô tả sẽ là tương lai của big data."

1. Sự khác nhau giữa BI và DA

Khi sử dụng ba danh mục này, chúng ta có thể phân biệt rõ hơn giữa BI và DA.

Tất cả các phân tích mô tả đều thuộc phạm trù BI. Một số phân tích dự đoán cũng tạo thành BI. Rốt cuộc, tại sao lại xem xét số liệu phân tích nếu bạn không có ý định sử dụng chúng để thực hiện hành động nhằm nâng cao kết quả trong tương lai? Tuy nhiên, phân tích mô tả vượt lên trên BI thành lĩnh vực DA.

BI dựa trên dữ liệu mà các nhà quản lý doanh nghiệp làm việc cùng. Nếu họ được đào tạo về cách sử dụng các công cụ trực quan hóa, chẳng hạn như Tableau, Microsoft Power BI, Looker hoặc bất kỳ tùy chọn nào trong số các tùy chọn khác, họ có thể tạo báo cáo BI của riêng mình.

DA yêu cầu trình độ chuyên môn toán học cao hơn. Các nhà khoa học dữ liệu lấy các tập dữ liệu lớn và áp dụng các thuật toán để tổ chức và mô hình hóa chúng đến mức dữ liệu có thể được sử dụng cho các báo cáo dự đoán, hướng tới tương lai. Nó dựa vào các thuật toán, mô phỏng và phân tích định lượng để xác định mối quan hệ giữa các dữ liệu không rõ ràng trên bề mặt. Điều đó không xảy ra với BI.

Thay vì trả lời các câu hỏi về những gì đã xảy ra, DA cố gắng tìm hiểu lý do tại sao mọi thứ lại xảy ra.

2. Nền tảng chung cho phân tích và BI

BI giải quyết các hoạt động đang diễn ra, giúp các doanh nghiệp và các phòng ban đáp ứng các mục tiêu của tổ chức. DA có thể giúp các công ty muốn thay đổi cách họ kinh doanh. Cả hai lĩnh vực đều có thể được hưởng lợi từ việc chuẩn bị dữ liệu một chút.

DA thường yêu cầu lập mô hình dữ liệu, trong đó dữ liệu thô được thu thập, làm sạch, phân loại, chuyển đổi, tổng hợp, xác thực và chuyển đổi theo cách khác. Dữ liệu sạch cũng rất hữu ích cho BI.

Sau khi dữ liệu được làm sạch, nó sẽ được lưu trữ trong một cấu trúc và định dạng phù hợp với việc báo cáo. Điều đó thường có nghĩa là dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu, một kho dữ liệu dạng cột, ngày nay, thường chạy trên cơ sở hạ tầng đám mây có thể mở rộng. Dữ liệu trong kho dữ liệu đại diện cho một phiên bản trung thực duy nhất cho tất cả các báo cáo của tổ chức, cho cả BI và DA.

Tóm lại, bất kể chúng ta định nghĩa nó như thế nào, mọi người vẫn sẽ sử dụng các thuật ngữ theo cách họ muốn. Điểm chung của cả hai quy trình là phân tích dữ liệu và tạo báo cáo để cải thiện việc ra quyết định. Hy vọng rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn đọc những thông tin hữu ích, đừng quên đón xem các nội dung thú vị sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.stitchdata.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.

Tham khảo chương trình đào tạo: 
  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Tableau
  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI

Các bài viết liên quan Power BI: 

  • Power BI cơ bản cho người mới bắt đầu
  • Chỉnh sửa và định hình dữ liệu trong Power BI Desktop
  • Kết hợp dữ liệu trong Power BI Desktop
  • Hướng dẫn kết nối dữ liệu trong Power BI Desktop
  • Hướng dẫn tải & cài đặt Power BI trên máy tính
  • Khóa học Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI
  • Power BI là gì?

Các bài viết liên quan: 

  • TABLEAU - Giải pháp BUSINESS INTELLIGENCE (BI) - click vào đây
  • Hướng dẫn cài đặt và Sử dụng TABLEAU - click vào đây
  • Tính năng mới trên tableau - verion 2019.1 - click vào đây

BAC - Biên soạn và tổng hợp nội dung

 

Click để đọc tiếp

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

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC

Mã số doanh nghiệp: 0312713743 do Sở Kế hoạch & Đầu tư TP.HCM cấp ngày 28/03/2014
Trụ sở chính: Lầu 6 - Tòa nhà Thiên Phước 1, 244 Cống Quỳnh, Phường Phạm Ngũ Lão, Quận 1, TP. HCM.
Chi nhánh: Lầu 11, Tòa nhà Hải Âu, Số 39B Trường Sơn, Quận Tân Bình, Tp.HCM.
Email: info@bacs.vn - Web: www.bacs.vn - Điện thoại: (84) 909 310 768

Đã thông báo bộ công thương
DMCA.com Protection Status

Copyright © 2014 BAC JSC.
All Rights Reserved.

BAC - Business Analyst Training Center