Business Intelligence là gì là một trong những từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất trên google về chủ đề Business Intelligence là gì. Trong bài viết này, coder.com.vn sẽ viết bài Business Intelligence là gì? Các thuật ngữ thông dụng mà doanh nghiệp đang dùng

Đối với một người mới làm quen với khái niệm Business Intelligence (BI) thì tìm hiểu các thuật ngữ liên quan có thể mất không ít thời gian. vì vậy bài đăng này sẽ lần lượt điểm qua các thuật ngữ công nghệ phổ biến nhất của BI.

A , B – Analytics và Business Intelligence

Thuật ngữ “Business Intelligence” khởi đầu được hãng tư vấn Gartner dùng từ năm 1989 và đã trở nên cực kì thông dụng kể từ đó. Business Intelligence (BI) chỉ các công nghệ, quy trình, và kĩ năng cần thiết để lấy, phân tích, và biến dữ liệu thô thành những thông tin có ích.

Tuy nhiên, tại những năm gần đây, các chuyên gia và nhà sản xuất ứng dụng càng ngày sử dụng nhiều hơn các thuật ngữ “Business Analytics” (Phân tích kinh doanh) hoặc “Analytics” (Phân tích dữ liệu).

Biểu đồ sau, của Google Trends, cho chúng ta thấy cấp độ phổ biến của “Business Analytics” (đường màu đỏ) đã tăng ra sao tại 5 năm qua so với “Business Intelligence” (đường màu xanh).

Xem thêm:  Augmented Reality là gì? Xu hướng tương tác thực tế thời đại số 2020

các thuật ngữ này không có sự phân biệt rõ rệt , có thể dẫn đến không ít nhầm lẫn. Một phần lí do của việc “Analytics” và “Business Analytics” được dùng ngày càng nhiều hơn là những tân tiến mới đây tại lĩnh vực phân tích dữ liệu (phân tích trên bộ nhớ đệm, những thuật toán thương hiệu cao, trí tuệ nhân tạo, machine learning, v.v…) đã sản sinh ra các bước nhảy vọt về sức mạnh của các ứng dụng BI.

Một số chuyên gia , nhà sản xuất phần mềm BI có khả năng giải thích rằng những phần mềm phân tích kinh doanh / phân tích dữ liệu dùng những công nghệ mới hơn, mang tính chủ động và hướng tới tương lai. trái lại, ứng dụng business intelligence truyền thống chỉ phản ánh các nội dung đã xảy ra tại quá khứ , mang tính thụ động hơn.

Song bí quyết giải thích như vậy mang tính marketing hơn là cho thấy sự khác nhau thực sự. những cách business intelligence văn minh cũng đều được trang bị các mô hình phân tích dự báo (predictive modelling) , phân tích đề nghị (prescriptive modelling), và có trình độ vượt xa khả năng phản ánh hiệu quả quá khứ thuần túy.

Xem thêm:  Data Science là gì? Vai trò của Data Science trong doanh nghiệp 2020

Hơn nữa, thuật ngữ “phân tích dữ liệu” cũng có khả năng chỉ 1 tại 3. tính năng chủ đạo của một giải pháp BI. Hai tính năng chủ đạo còn lại là kho dữ liệu (data warehouse) , báo cáo/bảng nội dung (dashboard).

Song Nhìn chung thì tại đa số những trường hợp thì các thuật ngữ “business intelligence”, “business analytics” , “analytics” có thể được sử dụng thay thế lẫn nhau.

C – Data Cube (Khối dữ liệu)

Một khối dữ liệu là dữ liệu được thể hiện dưới dạng đa chiều. Số chiều của một “khối” có khả năng nhiều hơn 3 chẳng hạn như, một khối dữ liệu bán hàng có thể có các chiều sau: Thời gian, địa điểm, , Mặt hàng.

Một cách business intelligence có khả năng sử dụng nhiều khối dữ liệu, mỗi khối có thể thuộc quyền của một cá nhân hay phòng ban chi tiết.

D – Dashboard (Bảng thông tin)

Một bảng nội dung (dashboard) là một tập hợp những biểu đồ, đồ thị và các hình thức hiển thị thông tin khác cho phép người dùng theo dõi tình hình hoạt động công ty. Nó đẩy nhanh quá trình ra quyết định thông qua việc thể hiện đúng lúc những KPI , chỉ số khác, thường hay là chỉ trên một màn hình duy nhất.

Một cách BI hiện đại phải có thể cho phép tùy biến bảng nội dung tùy theo vai trò của từng người dùng.

Một ví dụ về dashboard của phần mềm BI

E – ETL

Ứng dụng business intelligence có nhiệm vụ lấy , phân tích dữ liệu từ các ứng dụng quan sát cũng như quản lý công ty khác như ERP, CRM, hay phần mềm kế toán. các bước mang dữ liệu từ hệ thống nguồn vào trong kho dữ liệu của hệ thống BI được gọi là ETL (Extract – Transform – Load).

Bước Extract (trích xuất) sao chép dữ liệu từ các hệ thống nguồn. Nhờ đó mà hiệu suất của những hệ thống nguồn sẽ không bị tác động bởi những hoạt động phân tích sau này. Mỗi hệ thống có khả năng được cấu trúc , định dạng dữ liệu rất khác nhau. công đoạn này cũng cam kết rằng chỉ những dữ liệu không thể thiếu được trích xuất.

Tại bước Transform (Biến đổi), các dữ liệu đã được trích xuất sẽ được “làm sạch”, ví dụ như chuyển N/A thành 0, “N” thành “Nam”. các bước biến đổi cũng có khả năng gồm có việc áp dụng các công thức hay quy tắc khác như chọn / bỏ chọn một vài cột, chia / gộp các cột, chuyển cộng thành dòng v.v…

Bước Load (Nhập) sẽ đưa những dữ liệu đã được thay đổi vào kho dữ liệu (data warehouse) của cách BI , chờ các bước phân tích tiếp theo.

Có thể bạn quan tâm:  Data Science là gì? Vai trò của Data Science trong doanh nghiệp 2020

Nguồn: https://blog.trginternational.com/