Business Intelligence vs Data Analytics

Sự khác nhau giữa Business Intelligence và Data Analytics

113 Lượt xem

Content Writer

Ding Yang

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.

Ranh giới giữa Business Intelligence và Data Analytics

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.

Sự khác nhau giữa Business Intelligence và Data Analytics

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 Data Analytics Master.

Tag:

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *