Trong nền kinh tế ngày nay, phân tích kinh doanh và trí tuệ là một công cụ mạnh mẽ. Các tổ chức trong các ngành đang tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ, điều này đã làm tăng nhu cầu về các chuyên gia có thể hiểu và phân tích dữ liệu đó.
Theo một gần đây Khảo sát MicroStrategy, các công ty trên khắp thế giới đang tận dụng dữ liệu để
- Cải thiện quy trình và hiệu quả chi phí (60 phần trăm)
- Lập chiến lược và thực hiện thay đổi (57 phần trăm)
- Theo dõi và cải thiện hiệu suất tài chính (52 phần trăm)
Theo nghiên cứu, 71% các tổ chức trên toàn thế giới mong đợi các khoản đầu tư của họ vào phân tích sẽ tăng tốc trong ba năm tới và hơn thế nữa.
Với xu hướng này, việc học những điều phức tạp của phân tích kinh doanh có thể giúp bạn phát triển sự nghiệp và đưa ra những phán đoán thông minh hơn trong công việc.
Sử dụng phân tích dữ liệu để tạo ảnh hưởng trong công ty là một chiến lược hiệu quả cao. Trước khi đi sâu vào lợi ích của phân tích dữ liệu, cần phải định nghĩa cụm từ “phân tích kinh doanh”.
Phân tích kinh doanh là gì?
Phân tích kinh doanh là quá trình rút ra ý nghĩa từ dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp định lượng để đưa ra các quyết định kinh doanh có học thức.
Phân tích hoạt động kinh doanh có thể được thực hiện theo ba cách:
- Phân tích mô tả: Việc phân tích dữ liệu lịch sử để phát hiện xu hướng và mô hình.
- Phân tích dự đoán: Đây là việc sử dụng số liệu thống kê để ước tính kết quả trong tương lai.
- Phân tích mô tả: Việc sử dụng thử nghiệm và các phương pháp tiếp cận khác để quyết định kết quả nào sẽ tạo ra kết quả tốt nhất trong một tình huống cụ thể.
Phương pháp sử dụng được xác định bởi hoàn cảnh kinh doanh hiện tại. Dưới đây là một số ví dụ về cách các tổ chức thu được lợi nhuận từ việc áp dụng phân tích kinh doanh.
Lợi ích của phân tích kinh doanh
# 1. Ra quyết định được cung cấp thông tin tốt hơn
Khi giải quyết một quyết định chiến lược quan trọng, phân tích kinh doanh có thể là một nguồn quan trọng.
Khi công ty gọi xe Uber nâng cấp công cụ Hỗ trợ đặt vé ám ảnh khách hàng (COTA) vào đầu năm 2018. Đây là một công cụ sử dụng công nghệ máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giúp các đại lý cải thiện tốc độ và độ chính xác khi phản hồi các vé hỗ trợ. Nó sử dụng phân tích mô tả để xác định xem phiên bản mới có hiệu quả hơn phiên bản trước đó hay không.
Tổ chức có thể xác định rằng sản phẩm được cải tiến dẫn đến dịch vụ nhanh hơn, các đề xuất giải quyết chính xác hơn và mức độ hài lòng của khách hàng cao hơn thông qua thử nghiệm A / B — một phương tiện để đánh giá hậu quả của hai lựa chọn khác nhau. Những khám phá này không chỉ đẩy nhanh thủ tục thanh toán vé của Uber mà còn tiết kiệm cho công ty hàng triệu đô la.
# 2. Doanh thu tăng
Các công ty nắm lấy dữ liệu và các dự án phân tích có thể được hưởng lợi đáng kể về mặt tài chính.
Theo nghiên cứu của McKinsey, các công ty đầu tư vào dữ liệu lớn có thu nhập trung bình tăng XNUMX%. Con số này tăng lên chín phần trăm đối với các khoản đầu tư XNUMX năm.
Cùng với xu hướng này, một nghiên cứu gần đây của BARC đã phát hiện ra rằng các tổ chức có thể định lượng lợi nhuận của họ từ phân tích dữ liệu báo cáo doanh số bán hàng tăng trung bình 8% và chi phí giảm 10%.
Những phát hiện này chứng minh khả năng hoàn vốn tài chính rõ ràng có thể là kết quả của một chiến lược phân tích kinh doanh mạnh mẽ — một chiến lược mà nhiều công ty có thể thu được khi thị trường phân tích và dữ liệu lớn mở rộng.
# 3. Tăng hiệu quả hoạt động
Phân tích có thể được sử dụng để cải thiện hoạt động kinh doanh ngoài lợi nhuận tài chính.
Theo phân tích gần đây của KPMG về các xu hướng cơ sở hạ tầng mới nổi, nhiều doanh nghiệp đã áp dụng phân tích dự đoán để dự đoán các mối quan tâm về bảo trì và vận hành trước khi chúng trở thành các vấn đề lớn hơn.
Một nhà khai thác mạng di động được thăm dò ý kiến cho biết họ sử dụng dữ liệu để dự đoán sự gián đoạn trước bảy ngày. Được trang bị kiến thức này, công ty có thể ngăn chặn sự gián đoạn bằng cách bảo trì đúng thời điểm hơn, cho phép công ty không chỉ tiết kiệm chi phí hoạt động mà còn đảm bảo rằng tài sản đang hoạt động tối ưu.
Tại sao bạn nên học Phân tích kinh doanh?
Thực hiện phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh có thể mang lại những lợi ích to lớn, nhưng nhiều công ty báo cáo tình trạng thiếu nhân sự có kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích.
LinkedIn liệt kê phân tích kinh doanh là một trong những kỹ năng hàng đầu mà nhà tuyển dụng cần vào năm 2019, và tông Cục Thống kê Lao động dự kiến việc làm của nhà phân tích nghiên cứu hoạt động sẽ tăng với tốc độ 27% cho đến năm 2026 - nhanh hơn nhiều so với mức trung bình quốc gia cho tất cả các ngành nghề.
Rất nhiều cá nhân có thể thu thập số liệu thống kê, nhưng tôi nghĩ rằng họ sẽ ở những vị trí khá hạn chế trừ khi họ có thể giúp hiểu những phát hiện đó trong bối cảnh mà doanh nghiệp cạnh tranh. Nếu bạn muốn tận dụng nhu cầu về các chuyên gia định hướng dữ liệu, hoàn thành một khóa học trực tuyến có thể giúp bạn cải thiện bộ kỹ năng và thăng tiến sự nghiệp của mình.
Bạn có thể xây dựng một khuôn khổ phân tích có thể được sử dụng trong quá trình ra quyết định hàng ngày của bạn. Ngoài ra, bạn có thể giúp công ty của mình phát triển thịnh vượng bằng cách học cách phát hiện xu hướng, kiểm tra giả thuyết và kết luận từ các mẫu dân số.
Hammond nói: “Nếu bạn không sử dụng dữ liệu, bạn sẽ bị tụt hậu. "Những người có những phẩm chất đó, cũng như nhận thức về các cơ sở kinh doanh, sẽ tạo ra nhiều giá trị nhất và có tác động nhiều nhất."
Ví dụ về phân tích kinh doanh
Phân tích kinh doanh có ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Một số doanh nghiệp đang đưa ra các phương pháp mới để tận dụng dữ liệu lớn để cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối đa hóa thu nhập. Dưới đây là một ví dụ về phân tích kinh doanh đang hoạt động:
Các tập đoàn thức ăn nhanh đã bắt đầu sử dụng BA để cải thiện hiệu quả của các địa điểm của họ. Ai muốn lãng phí thời gian trong một ổ đồ ăn nhanh? Các doanh nghiệp này có thể nâng cao hiệu quả trong giờ cao điểm bằng cách theo dõi mức độ bận rộn của người lái xe. Khi có một hàng dài, bảng thứ tự kỹ thuật số dao động. Họ bắt đầu bằng cách nhấn mạnh các sản phẩm có thể được chuẩn bị nhanh chóng. Điều này dẫn đến các đơn đặt hàng đơn giản hơn có thể được hoàn thành nhanh hơn. Các mục chậm hơn có lợi nhuận lớn hơn được đặc trưng khi dòng ngắn. Nhờ đó, cửa hàng có thể thích ứng với nhu cầu thời gian thực và tăng hiệu quả.
Các loại ứng dụng BA khác không chỉ đơn giản là phản ứng với hoàn cảnh hiện tại. Những phương pháp này hỗ trợ các công ty dự đoán khách hàng nào ít có khả năng quay lại. Sau đó, họ có thể tập trung quảng cáo và khuyến mãi cho những khách hàng này để tăng khả năng giữ chân khách hàng. Dưới đây là một số ví dụ về phân tích dự đoán tại nơi làm việc:
Các sòng bạc sử dụng BA để tăng thu nhập và giữ chân người tiêu dùng. Mặc dù nhà cái thường thắng trong hầu hết thời gian, nhưng người chơi thường cần thắng đủ để vui vẻ và tiếp tục chơi. Nếu không, người chơi có thể mất hứng thú và ngừng quay trở lại. Sòng bạc có thể phát hiện ra khách hàng nào tiêu nhiều tiền nhất bằng cách theo dõi chi tiêu của họ. Họ có thể cung cấp nhiều ưu đãi hơn cho những khách hàng chi tiêu cao này để giữ họ quay trở lại. Dữ liệu thu được cũng hỗ trợ các khu nghỉ dưỡng này xác định những tiện nghi nào là phổ biến nhất.
Phân tích dữ liệu so với Phân tích kinh doanh
Phân tích dữ liệu là một từ bao quát dùng để chỉ khoa học phân tích dữ liệu thô để chuyển đổi dữ liệu đó thành thông tin có ý nghĩa mà từ đó có thể hiển thị các xu hướng và chỉ số. Trong khi cả phân tích kinh doanh và phân tích dữ liệu đều nhằm mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động, phân tích kinh doanh tập trung hơn vào các ứng dụng kinh doanh. Trong khi phân tích dữ liệu có trọng tâm rộng hơn - cả thông tin kinh doanh và báo cáo, cũng như xử lý phân tích trực tuyến (OLAP), đều thuộc phạm vi phân tích dữ liệu.
Trong quá trình phân tích dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu cộng tác để thu thập, tích hợp và chuẩn bị dữ liệu cho việc phát triển, thử nghiệm và sửa đổi các mô hình phân tích, đảm bảo các phát hiện chính xác. Trọng tâm của phân tích dữ liệu cho mục đích kinh doanh là các câu hỏi về hoạt động kinh doanh cụ thể.
Khoa học dữ liệu so với Phân tích kinh doanh
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành nghiên cứu dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc bằng cách sử dụng các hệ thống, phương pháp và thuật toán khoa học để xác định thông tin đến từ đâu, ý nghĩa của nó và cách nó có thể được chuyển đổi thành tài nguyên có giá trị trong việc phát triển các chiến lược công nghệ thông tin.
Tốt giáo trình khóa học khoa học dữ liệu sẽ hướng dẫn bạn cách tích hợp phân tích dữ liệu, thống kê, học máy và các phương pháp liên quan để quản lý và hiểu được tình trạng quá tải dữ liệu do sự phát triển của công nghệ thông tin. Các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm trình bày thông tin kỹ thuật số theo cách thể hiện giá trị thực tế của nó trong quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, họ thường không cố gắng trả lời các câu hỏi cụ thể giống như cách mà các nhà phân tích kinh doanh làm khi tìm kiếm thông tin chi tiết về phân tích kinh doanh.
Phân tích kinh doanh so với Trí tuệ kinh doanh
Mặc dù thông tin kinh doanh và phân tích kinh doanh thực hiện các chức năng có thể so sánh được và có thể được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng cả hai phương pháp đều khác nhau về cơ bản về trọng tâm của chúng. Phân tích thông minh kinh doanh tập trung vào phân tích mô tả, kết hợp thu thập dữ liệu, lưu trữ và quản lý kiến thức với phân tích dữ liệu để xem xét dữ liệu trước đó và cung cấp quan điểm mới về thông tin hiện có.
Phân tích mô tả là điểm nhấn của phân tích kinh doanh, sử dụng khai thác dữ liệu, mô hình hóa và học máy để dự đoán kết quả trong tương lai. Thông tin kinh doanh về cơ bản trả lời các câu hỏi, "Điều gì đã xảy ra?" và "Điều gì cần thay đổi?" Và phân tích kinh doanh trả lời câu hỏi, "Tại sao điều này lại xảy ra?" "Điều gì sẽ xảy ra nếu xu hướng này tiếp tục?" "Chuyện gì sẽ xảy ra tiếp theo?" và "Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi thay đổi một cái gì đó?" Cấu trúc và mục đích của phân tích kinh doanh và các giải pháp kinh doanh thông minh có xu hướng trùng lặp.
Câu hỏi thường gặp về Phân tích doanh nghiệp
Phạm vi của phân tích kinh doanh trong tương lai là gì?
Phân tích kinh doanh dự kiến sẽ có tác động đáng kể đến, trong số những thứ khác, tiếp thị, bán hàng, trải nghiệm khách hàng, tài chính, quản lý rủi ro, nguồn nhân lực và các hoạt động truyền thông xã hội. Những người hiểu sâu về những phân tích này sẽ có vị trí tốt hơn để trở thành những người dẫn đầu trong ngành.
Phân tích kinh doanh có dễ học không?
Khai thác sức mạnh của phân tích trong kinh doanh giờ đây dễ dàng hơn bao giờ hết nhờ vào tiến bộ công nghệ và sự gia tăng dữ liệu có sẵn.
Có rất nhiều toán học trong phân tích kinh doanh?
Trái ngược với quan điểm thông thường, phân tích kinh doanh không yêu cầu đào tạo về mã hóa, toán học hoặc khoa học máy tính. Đó là một sự nghiệp tuyệt vời cho những người đánh giá cao việc giải quyết những thách thức phức tạp và cung cấp các giải pháp thực tế dựa trên dữ liệu công ty trong thế giới thực.
- Phần mềm và công cụ phân tích dự đoán: 15+ công cụ tốt nhất
- Phân tích dự đoán so với phân tích dự đoán, được giải thích !!! (+ Hướng dẫn chi tiết)
- Phân tích dự đoán: Định nghĩa, Ví dụ và Lợi ích
- Công việc quản lý được trả lương cao nhất
- Phần mềm và công cụ phân tích dự đoán: 15+ công cụ tốt nhất
- Các loại phân tích: Cách áp dụng chúng trong bất kỳ Doanh nghiệp nào
