<img src="https://d5nxst8fruw4z.cloudfront.net/atrk.gif?account=53pUm1a4KM+2vg" style="display:none" height="1" width="1" alt="" />
TRG Blog

Business Intelligence là gì? Các thuật ngữ thông dụng từ A đến Z (Phần 2)

Đăng bởi Ho Nguyen

Find me on:
vào

Trong bài viết trước, chúng ta đã điểm qua 5 thuật ngữ Business Intelligence thông dụng đầu tiên. Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu 6 thuật ngữ tiếp theo.

Business intelligence

F - Forecasting (Dự báo)

Dự báo là một trong những hoạt động quan trọng nhưng cũng khó thực hiện nhất tại các doanh nghiệp. Phần mềm business intelligence có thể đem đến bước tiến nhảy vọt về năng lực dự báo nhờ khả năng cung cấp những hiểu biết (insight) chính xác và kịp thời.  

Phần mềm BI giúp tổng hợp dữ liệu, mà trước đây thường bị phân tán ở nhiều hệ thống hay file Excel, nhằm tạo ra một nguồn dữ liệu xác thực duy nhất. Dữ liệu này sau đó được phân tích và chuyển thành những báo cáo, bảng biểu chính xác, kịp thời và dễ hiểu.

Nhờ vào những insight này mà các công ty có thể phát hiện ra những xu hướng, hình mẫu dễ dàng hơn, và từ đó đưa ra các dự báo chính xác hơn về các mặt hoạt động như sản xuất, thu mua, bán hàng v.v…

Infographic: CFO có thể giúp cải tiến quy trình dự báo doanh thu như thế nào

G - Geospatial analysis (Phân tích không gian)

Phân tích không gian là quá trình phân tích các dữ liệu về địa lý và không gian. Nó có vai trò thiết yếu với nhiều ngành nghề kinh doanh như bán lẻ, phân phối, năng lượng, và vận tải.  

Phân tích không gian kết hợp những dữ liệu từ hệ thống thông tin địa lý (GIS) như tọa độ GPS, hình ảnh vệ tinh với dữ liệu kinh doanh từ những hệ thống như ERP hay CRM. Nó có thể bao gồm dữ liệu từ những nguồn khác như các cảm biến Internet of Things (internet vạn vật).

Thông tin này giúp doanh nghiệp trả lời những câu hỏi như “Khách hàng mục tiêu đang sinh sống tại khu vực nào?” hay “Những khu vực nào cũng thành phố dễ bị kẹt xe nhất” chỉ bằng cách nhìn vào bản đồ trên dashboard.

Geospatial analysis (Phân tích không gian)

H - Hadoop

Hadoop là nền tảng công nghệ mở dùng cho lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn (Big Data). Trước khi Hadoop xuất hiện, việc lưu trữ và phân tích một lượng dữ liệu lớn đòi hỏi một chi phí rất cao. Hadoop cho phép doanh nghiệp mở rộng khả năng lưu trữ và phân tích chỉ bằng cách bổ sung thêm những máy tính thông thường vào cụm Hadoop sẵn có.

Infographic: 4 bước để quản lý dữ liệu doanh nghiệp hiệu quả hơn

I - Interactive Dashboards (Bảng thông tin tương tác)

Những giải pháp BI hiện đại cho phép người dùng tương tác trực tiếp với các bảng thông tin (dashboard) và thông tin trên các dashboard đó. Người dùng có thể đạt được những hiểu biết sâu sắc hơn chỉ với vài cú click chuột.

Với các bảng thông tin tương tác này, người dùng có thể đào sâu (drill down), lọc (filer), hay làm nổi bật dữ liệu, hay tạo liên kết với các trang web bên ngoài. Những bảng thông tin này cũng có thể được chia sẻ giữa các thành viên trong doanh nghiệp để nâng cao tính cộng tác.

K - KPI

Chỉ số hiệu suất chính (KPI) là một trong những công cụ đo lường hiệu quả kinh doanh quan trọng nhất. Những giải pháp business intelligence hiện đại có thể theo dõi và hiển thị các KPI dưới dạng hình ảnh trực quan, dễ hiểu và thậm chí theo thời gian thực.

Quan trọng hơn, người dùng có thể tương tác với những KPI này và đào sâu để xem xét các dữ liệu liên quan có ảnh hưởng đến KPI.

L - Data Literacy (Thông hiểu dữ liệu)

Thông hiểu dữ liệu là khả năng hiểu ý nghĩa của dữ liệu, biến nó thành thông tin có ích, và truyền tải thông tin đó cho những người khác.

Nhằm cải thiện năng lực thông hiểu dữ liệu, nhiều doanh nghiệp đang tuyển dụng các vị trí như data scientist (nhà khoa học dữ liệu) hay data engineer (kỹ sư dữ liệu). Một số thậm chí đi xa hơn và tạo ra vị trí Giám đốc dữ liệu (CDO - Chief Data Officer).

Infographic: 10 kỹ năng công nghệ được đánh giá cao nhất

Mặt khác, dân chủ hóa dữ liệu (data democratisation) cũng là một xu hướng đang thịnh hành hiện nay. Xu hướng này có nghĩa là mọi nhân viên trong doanh nghiệp đều có thể tiếp cận với dữ liệu và có khả năng phân tích dữ liệu đó. Dân chủ hóa dữ liệu cho phép mọi người, từ một quản lý cấp cao cho đến một nhân viên mới, có thể tự tìm câu trả lời cho vấn đề của mình và đưa ra những quyết định khôn ngoan hơn.

Đây là lí do vì sao khả năng tự phục vụ (self-service) là một đặc trưng của các phần mềm BI hiện đại. Nó cho phép những người dùng không rành về kỹ thuật cũng có thể tận dụng sức mạnh của giải pháp mà không cần sự hỗ trợ của các chuyên gia.

Đây là phần 2 trong loạt bài về các thuật ngữ Business Intelligence. Vui lòng đăng ký theo dõi Blog của chúng tôi để đón đọc các phần tiếp theo.

Bạn thích bài viết này?  Đăng ký vào blog của chúng tôi để nhận bài viết hàng tuần

Chủ đề: Business Intelligence

 Sự kiện sắp tới:

Đăng ký nhận bài viết từ TRG

Sự kiện:

Các bài viết mới nhất

Bài viết xem nhiều nhất

Mục tiêu & Sứ mệnh

rick yvanovich resized 174

 Rick Yvanovich
//Người sáng lập & Giám Đốc Điều Hành//

Với trang blog của TRG International, sứ mệnh của chúng tôi là trở thành người bạn đồng hành đáng tin cậy và là người có thể cung cấp các giải pháp hoạt động tối ưu cho doanh nghiệp bạn. Chúng tôi sẽ đảm bảo rằng chúng tôi giúp doanh nghiệp của bạn càng ngày càng phát triển lớn mạnh hơn.

Đăng ký nhận bài viết từ TRG

Kết nối với chúng tôi