Nhằm hỗ trợ các chủ kinh doanh ngành hàng bán lẻ nắm bắt nhanh thị hiếu tiêu dùng, nâng cao hiệu quả kinh doanh thông qua các số liệu về bán hàng, hàng hóa, khách hàng, tài chính, Kiot
Viet ra mắt tính năng Phân tích thông minh. Qua đó, người dùng có thể theo dõi nhanh báo cáo kinh doanh thông minh được tổng hợp tự động ngay trên phần mềm.
Tầm quan trọng của việc phân tích kinh doanh thông minh đối với chủ kinh doanh
Người ta thường ví von “thương trường như chiến trường”. Chính vì thế, mỗi đường đi, nước bước trong quá trình kinh doanh đều cần phải có kế hoạch, phân tích và chiến lược cụ thể. Tuy nhiên, với công việc bán hàng bận rộn và có quá nhiều đầu việc cần phải xử lý mỗi ngày, chủ shop rất khó có thể dành thời gian để phân tích kinh doanh chuyên sâu theo nhiều khía cạnh khác nhau. Điều này dẫn đến cửa hàng cứ kinh doanh mà không có chiến lược, không phân tích và tìm hiểu mặt hàng nào đang bán chạy, bán kém, doanh thu đang tăng hay giảm và nó bị ảnh hưởng bởi tác nhân nào? Đây cũng là một trong số rất nhiều nguyên nhân dẫn đến công việc kinh doanh không hiệu quả & tăng trưởng chậm. Sau đây là một số lợi ích khi cửa hàng có phân tích kinh doanh: • Nắm bắt chính xác mọi số liệu về tình hình bán hàng, tài chính của cửa hàng mà không cần sổ sách ghi chép hay thống kê thủ công mỗi ngày. • Nhanh chóng bắt sóng thị hiếu của người tiêu dùng thông qua các biểu đồ phân tích hàng hóa, khách hàng,...• Dựa trên số liệu thực tế có thể dễ dàng đưa ra chiến lược kinh doanh, nhập hàng, đẩy hàng chính xác.
Dễ dàng nắm bắt tình hình kinh doanh với tính năng phân tích thông minh trên Kiot
Viet
Phân tích bán hàng
Phân tích bán hàng giúp theo dõi các thông tin xoay quanh hoạt động bán hàng của cửa hàng, tình trạng của các đơn hàng phát sinh và trả hàng trong khoảng thời gian và chi nhánh nhất định. Chủ cửa hàng có thể nắm bắt được xu hướng kinh doanh theo các yếu tố khác nhau, từ đây biết được điểm bất thường trong quá trình kinh doanh để đưa ra phương án cải tiến kịp thời.
Bạn đang xem: Hệ thống kinh doanh thông minh
Cụ thể, chủ kinh doanh khi truy cập vào hệ thống báo cáo phân tích, tùy chọn khoảng thời gian muốn xem trên biểu đồ và chọn chi nhánh cần xem dữ liệu, phần mềm quản lý bán hàng sẽ hiển thị các chỉ số bán hàng tổng quan theo số liệu tổng và chỉ số trung bình. Hiện tại, phần mềm đang hỗ trợ phân tích các chỉ số bán hàng:• Hóa đơn: Cho biết tổng số hóa đơn và số lượng hóa đơn trung bình mỗi ngày• Doanh thu: Cho biết tổng doanh thu theo bộ lọc thời gian đã chọn và doanh thu trung bình mỗi ngày• Trả hàng: Tổng giá trị trả hàng trong khoảng thời gian đã chọn & giá trị trả hàng trung bình mỗi ngày• Doanh thu thuần: Xem được tổng doanh thu thuần (Tổng doanh thu trừ tổng giá trị trả hàng) & doanh thu thuần trung bình mỗi ngày. • Tổng giá vốn: Tổng giá vốn, giá vốn trung bình mỗi ngày• Lợi nhuận gộp: Tổng lợi nhuận, lợi nhuận trung bình mỗi ngày
Đồng thời, phần mềm quản lý bán hàng cũng hiển thị chi tiết các số liệu: • Doanh thu theo thời gian• Doanh thu theo kênh bán• Doanh thu theo ngày trong tuần và theo giờ trong ngày• Doanh thu theo nhóm khách hàng• Doanh thu theo người bán • Doanh thu theo chi nhánh
Những số liệu này giúp chủ kinh doanh có cài nhìn toàn diện và chính xác hơn về tình hình bán hàng trong tháng mà không cần mất công tự phân tích, thống kê và tổng hợp.
Màn hình báo cáo phân tích bán hàng thông minh trên Kiot
Viet
Dùng thử miễn phí
Phân tích hàng hóa
Phân tích hàng hóa giúp cửa hàng theo dõi tồn kho hàng hóa, tối ưu chi phí tồn kho dựa vào các biểu đồ thể hiện tình trạng kinh doanh theo nhóm hàng.Với báo cáo hàng hóa, chủ kinh doanh có thể xem được các chỉ số như: • Sản phẩm đã bán: Số lượng sản phẩm được bán ra trong kỳ, tính theo mã hàng.• Số lượng đã bán: Tổng số lượng (tính theo đơn vị cơ bản) của các sản phẩm đã bán ra trong kỳ.• Doanh thu trung bình/ Sản phẩm • Lợi nhuận trung bình/ sản phẩm • Số lượng tồn kho: Tổng số lượng sản phẩm tồn trong kho (tính theo đơn vị cơ bản) tới thời điểm hiện tại.• Giá trị tồn kho: Tổng giá vốn của tất cả sản phẩm đang có trong kho (tính theo đơn vị cơ bản) tới thời điểm hiện tại.• Doanh thu, lợi nhuận theo nhóm hàng: theo thời gian, chi nhánh và nhóm hàng đã chọn: Phần mềm sẽ hiển thị các chỉ số bao gồm doanh thu, lợi nhuận, tỷ suất lợi nhuận của từng nhóm hàng dưới dạng biểu đồ cột kết hợp đường trực quan và dễ hiểu. • Báo cáo chi tiết giá trị tồn kho của từng nhóm hàng • Báo cáo sản phẩm bán chạy theo doanh thu hoặc theo số lượng bán giúp chủ shop đưa ra quyết định nhập hàng, đẩy hàng chính xác. • Phân loại hàng theo doanh thu, lợi nhuận, tỷ suất lợi nhuận. • Báo cáo trả hàng bao gồm: giá trị trả hàng, số lần trả hàng• Dự báo hết hàng• Dự đoán bán chậm
Bộ chỉ số phân tích hàng hóa giúp chủ kinh doanh kiểm soát hàng hóa & tối ưu chi phí tồn kho hiệu quả
Phân tích khách hàng
Phân tích khách hàng giúp cửa hàng quản lý khách hàng chuyên sâu, theo dõi theo các thông tin cá nhân, mức độ trung thành và các số liệu mua hàng theo từng nhóm khách. Từ đây chủ cửa hàng có thể đưa ra chính sách mở rộng khách hàng hoặc chương trình chăm sóc khách hàng phù hợp với điều kiện thực tế.Phần mềm quản lý bán hàng Kiot
Viet hỗ trợ báo cáo phân tích khách hàng theo bộ chỉ số sau: • Tổng lượng khách: Phần mềm sẽ tổng hợp số lượng khách theo bộ lọc thời gian chủ shop lựa chọn (theo tháng/theo tuần) và thể hiện các chỉ số: Khách hàng mới là bao nhiêu & chiếm tỉ lệ bao nhiêu % so với tổng số khách đến cửa hàng & tương tự với khách hàng cũ. • Tổng doanh thu: Hệ thống sẽ cho biết tổng số doanh thu từ các hóa đơn có ghi nhận thông tin khách hàng trong thời gian và chi nhánh đã chọn. Thống kê theo tỷ trọng Khách hàng cũ và Khách hàng mới, Doanh thu từ khách vãng lai. • Chi tiết lượng khách: Biểu đồ dạng vùng thể hiện chi tiết lượng khách hàng mới & khách hàng cũ theo thời gian. • Cơ cấu doanh thu: Biểu đồ dạng cột xếp chồng (Stacked column chart). Thể hiện doanh thu và số lượng hóa đơn của khách hàng mới và khách hàng cũ theo thời gian và chi nhánh đã chọn.• Phân tích khách hàng theo chi nhánh: Thể hiện số lượng khashc hàng mới & khách hàng cũ của từng chi nhánh & tổng số khách hàng. • Phân tích khách hàng theo độ tuổi & giới tính: Đây là phân tích quan trọng giúp chủ shop xác định được chân dung khách hàng tiềm năng của cửa hàng dựa trên các thông tin mua hàng & thông tin khách hàng trên phần mềm đã được tạo trước đó. • Phân tích khách hàng theo vị trí địa lý: Thể hiện dưới dạng bản đồ & Hệ thống hỗ trợ lọc dữ liệu theo 1 hoặc nhiều tỉnh thành & hiển thị số lượng khách hàng thuộc tỉnh thành đã chọn.• Lượng khách theo doanh thu: Biểu đồ dạng cột (Column chart) thể hiện số lượng khách mua hàng theo các khoảng doanh thu khác nhau từ đó giúp chủ tiệm xác định được năng lực mua hàng theo từng bậc doanh thu cụ thể. Từ đó, chủ shop có thể điều chỉnh giá bán cho phù hợp. • Lượng khách theo đơn: Chủ shop sẽ xem được chi tiết mỗi khách hàng mau bao nhiêu đơn mỗi tháng• Lượng khách tính theo lần cuối mua: Đánh giá sự gắn bó của khách hàng đối với thương hiệu. • Lượng khách quay lại theo tháng: Thể hiện số khách hàng quay lại mua hàng từng tháng so với thời điểm đầu tiên tới mua hàng.
Các số liệu về khách hàng giúp chủ kinh doanh đưa ra chính sách mở rộng & chăm sóc khách hàng tốt hơn
Dùng thử miễn phí
Phân tích tài chính
Phân tích tài chính giúp cửa hàng theo dõi tình hình, hiệu quả sử dụng chi phí. Với báo cáo phân tích tài chính, phần mềm sẽ thể hiện ở bộ chỉ số cụ thể: • Doanh thu thuần: Tổng doanh thu trừ đi giá trị trả hàng trong một khoảng thời gian nhất định cho chủ shop thiết lập. • Lợi nhuận gộp: Dựa trên công thức doanh thu thuần trừ giá vốn• Tổng chi phí: Là các khoản chi phí được tổng hợp lại từ các khoản chi trong tháng• Thu nhập khác: Phiếu thu trong Sổ quỹ được tích Hạch toán vào kết quả hoạt động kinh doanh hoặc phí trả hàng• Lợi nhuận thuần = Lợi nhuận gộp - Tổng chi phí + Thu nhập khác.• Chỉ số kinh doanh theo thời gian: Cho biết biến động của các chỉ số kinh doanh theo thời gian, bao gồm: Doanh thu thuần, Tổng chi phí, Lợi nhuận thuần.• Hiệu quả tài chính: Thể hiện các chỉ số kinh doanh theo từng chi nhánh trong thời gian và chi nhánh đã chọn. • Cơ cấu chi phí: Thể hiện cơ cấu chi phí của cửa hàng theo thời gian và chi nhánh đã chọn: Chi phí voucher, Phí trả ĐTGH, Giá trị thanh toán bằng điểm, Phí chi trả lương nhân viên, Các loại Phiếu chi được tích Hạch toán vào kết quả hoạt động kinh doanh trên Sổ quỹ.
Phân tích tài chính giúp chru kinh doanh theo dõi hiệu quả sử dụng chi phí
Việc theo dõi phân tích kinh doanh trên phần mềm quản lý bán hàng sẽ giúp chủ shop dễ dàng đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác thông qua các biểu đồ thống kê tự động. Tính năng này chính là công cụ hữu hiệu giúp thay thế hoàn toàn sổ sách hay các file excel tổng hợp thủ công, giúp chủ kinh doanh vừa tiết kiệm thời gian, vừa theo dõi mọi biến động kinh doanh dễ dàng & hiệu quả.
Một cái nhìn toàn diện về dữ liệu là điều cần thiết để duy trì tính cạnh tranh, và đây là lúc mà các công cụ BI (Business Intelligence) đang thể hiện tối đa sức mạnh của nó. Vậy BI là gì? BI đem lại lợi ích gì? Doanh nghiệp nào nên sử dụng BI? blogthongminh.com sẽ cung cấp một cách đầy đủ để giúp mọi người hiểu rõ hơn về Business Intelligence là gì, cách nó hoạt động, và nhiều khía cạnh khác nữa trong bài viết dưới đây.
I. BI là gì?
BI là viết tắt của từ gì? Có thể trả lời rằng, BI là viết tắt của Business Intelligence (tạm dịch là Kinh doanh thông minh hay Trí tuệ doanh nghiệp). Có rất nhiều định nghĩa về BI, mỗi định nghĩa đề cập đến một đặc trưng nổi bật của BI.
Định nghĩa 1: Business Intelligence đề cập đến các kỹ năng, quy trình, công nghệ, ứng dụng được sử dụng để hỗ trợ ra quyết định.
Định nghĩa 2: BI là công cụ để chuyển đổi những dữ liệu thô thành những thông tin có nghĩa, phục vụ cho mục tiêu phân tích kinh doanh.
Định nghĩa 3: BI là các ứng dụng và công nghệ giúp chuyển đổi dữ liệu doanh nghiệp thành hành động.
Định nghĩa 4: BI là công nghệ giúp doanh nghiệp hiểu biết về quá khứ và dự đoán tương lai.
Tóm lại BI là quy trình và công nghệ mà các doanh nghiệp sử dụng để kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ, khai phá tri thức giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động kinh doanh của mình. BI cung cấp một cách nhìn toàn cảnh hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ, hiện tại và các dự đoán tương lai. Mục đích của BI là hỗ trợ cho doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn. Vì vậy một hệ thống BI (BI System) còn được gọi là hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision Support System -DSS).
Các giải pháp BI Business Intelligence hiện đại tập trung vào phân tích linh hoạt tự phục vụ, quản lý dữ liệu trên các nền tảng đáng tin cậy, trao quyền cho người dùng doanh nghiệp và gia tăng tốc độ đối với hiểu biết sâu rộng.
II. Business Intelligence là làm gì?
Kỹ thuật thu thập dữ liệu thường bắt đầu bằng việc lấy dữ liệu nguyên bản từ các hệ thống kinh doanh. Sau đó, dữ liệu này được tiền xử lý và lưu trữ trong các kho dữ liệu, hệ thống đám mây, ứng dụng hoặc tệp tin. Khi đã lưu trữ, người dùng có khả năng truy cập dữ liệu và khởi đầu quá trình phân tích để giải đáp các câu hỏi kinh doanh.
Hệ thống BI cung cấp cả công cụ trực quan hóa dữ liệu, giúp biến dữ liệu thành biểu đồ hoặc đồ thị, và thường dùng để trình bày cho bất kỳ bên liên quan chính hoặc người ra quyết định nào.
III. Ví dụ về Business Intelligence
Nhiều ngành công nghiệp đa dạng đã tiến hành triển khai Giải pháp BI trước trào lưu, bao gồm lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, công nghệ thông tin và giáo dục. Tất cả tổ chức đều có khả năng sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động của họ. Các ví dụ thực tế dưới đây có thể rất hữu ích cho các doanh nghiệp đã, đang và sẽ triển khai hệ thống BI.
Ví dụ 1: Giải pháp BI cải thiện quản lý kho hàng tại một chuỗi cửa hàng lớn
Giả sử chuỗi cửa hàng lớn đối mặt với một loạt thách thức liên quan đến quản lý tồn kho và tối ưu hóa lợi nhuận. Bằng cách sử dụng Business Intelligence, bạn có thể giải quyết các vấn đề này một cách hiệu quả hơn như sau:
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Sử dụng hệ thống BI để tự động thu thập dữ liệu hàng tồn kho từ tất cả các cửa hàng của bạn.
Bao gồm thông tin về số lượng hàng tồn kho, doanh số bán hàng, lợi nhuận và dữ liệu khách hàng.
Ở bước này, bạn có thể tham khảo thêm bài viết: “4 thành phần quan trọng nhất của hệ thống Business Intelligence” để hiểu rõ hơn cách chúng ta thu thập và xây dựng kho dữ liệu.
Bước 2: Phân tích dữ liệu
Sử dụng các công cụ BI để phân tích dữ liệu của bạn. Ví dụ, bạn có thể tạo biểu đồ và báo cáo để thấy rõ sự biến động hàng tồn kho theo thời gian và tại từng cửa hàng.
Phân tích dữ liệu để xác định các mô hình bán hàng, thời gian tối ưu để đặt hàng mới, và các sản phẩm phổ biến nhất.
Bước 3: Tối ưu hóa tồn kho và đặt hàng
Dựa trên các thông tin thu thập được và phân tích dữ liệu, bạn có thể xác định những mục hàng cần được đặt hàng thêm và những mặt hàng cần giảm tồn kho.
Tạo ra một lịch trình tối ưu cho việc đặt hàng dựa trên dữ liệu lịch sử và mô hình bán hàng.
Bước 4: Theo dõi và đánh giá
Sử dụng BI để theo dõi hiệu suất tồn kho và doanh số bán hàng sau khi bạn đã thực hiện các biện pháp tối ưu hóa.
Điều này cho phép bạn thấy rõ tác động của các quyết định và điều chỉnh chúng theo thời gian.
Bước 5: Điều chỉnh chiến lược
Dựa vào dữ liệu thời gian thực và phản hồi từ hệ thống BI, bạn có thể điều chỉnh chiến lược tồn kho và đặt hàng của mình liên tục để đáp ứng nhu cầu thay đổi của thị trường và khách hàng.
Với việc sử dụng Business Intelligence, bạn có khả năng tối ưu hóa quản lý tồn kho của bạn, giảm thiểu lãng phí và tăng lợi nhuận của doanh nghiệp. Điều này là một trong số nhiều cách mà BI có thể được áp dụng để cải thiện hiệu suất và quản lý trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Ví dụ 2: Giải pháp BI giúp tối ưu hóa dây chuyền sản xuất trong nhà máy ô tô
Nhà máy sản xuất ô tô cần cải thiện hiệu suất của dây chuyền sản xuất. Sử dụng Business Intelligence, điều đó sẽ diễn ra như sau:
Bước 1: Thu Thập Dữ Liệu Sản Xuất
Kết nối các cảm biến và hệ thống tự động trong nhà máy để thu thập dữ liệu sản xuất, bao gồm tốc độ sản xuất, thời gian dừng, và lỗi sản phẩm.
Bước 2: Phân Tích Hiệu Suất Dây Chuyền
Sử dụng công cụ BI để phân tích dữ liệu sản xuất để xác định các vấn đề hiệu suất, chẳng hạn như thời gian chờ đợi, lỗi sản phẩm thường xuyên, và các yếu tố gây trễ.
Bước 3: Tối Ưu Hóa Quy Trình Sản Xuất
Dựa trên phân tích dữ liệu, bạn có thể tìm hiểu cách tối ưu hóa dây chuyền sản xuất. Ví dụ, bạn có thể xác định thời gian tối ưu để thay đổi công cụ hoặc dừng để bảo trì.
Tạo ra lịch trình sản xuất tối ưu dựa trên dữ liệu vận hành thời gian thực.
Bước 4: Dự Đoán Bảo Trì Định Kỳ
Sử dụng dữ liệu dây chuyền và các công cụ phân tích BI, bạn có thể dự đoán khi nào các máy móc cần bảo trì để tránh sự cố và giảm thiểu thời gian dừng.
Bước 5: Điều Chỉnh Theo Thời Gian Thực
Theo dõi hiệu suất dây chuyền sản xuất trong thời gian thực và điều chỉnh lịch trình sản xuất và bảo trì theo nhu cầu thay đổi.
Bước 6: Đo Lường Hiệu Suất Và Thực Hiện Cải Tiến Liên Tục
Sử dụng BI để đo lường hiệu suất sản xuất và theo dõi các chỉ số quan trọng.
Dựa trên dữ liệu này, thực hiện cải tiến liên tục để nâng cao hiệu suất và giảm chi phí sản xuất.
Qua việc áp dụng Business Intelligence trong quá trình sản xuất ô tô, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa dây chuyền sản xuất, tăng hiệu suất, giảm lãng phí và tối ưu hóa quy trình sản xuất, đồng thời cải thiện lợi nhuận của nhà máy.
Xem thêm: Bộ Sưu Tập Mẫu Bàn An Thông Minh Cho Nhà Chung Cư Đáng Mua Nhất 2024
Doanh nghiệp đã ứng dụng BI và gặt hái thành quả như:
Công ty dịch vụ tài chính Charles Schwab đã áp dụng Business Intelligence để có cái nhìn tổng quan về tất cả các chi nhánh của họ trên toàn Hoa Kỳ, nhằm hiểu rõ về hiệu suất và xác định các cơ hội. Khả năng truy cập vào nền tảng Business Intelligence trung tâm đã cho phép Schwab đưa dữ liệu từ các chi nhánh vào chế độ xem tổng quan. Kết quả là, các quản lý chi nhánh có khả năng xác định những khách hàng có thể có sự thay đổi về nhu cầu đầu tư. Đồng thời, lãnh đạo có thể theo dõi hiệu suất của khu vực xác định, xem liệu nó đang hoạt động trên hoặc dưới mức trung bình và nhấp chuột để kiểm tra các chi nhánh đang thúc đẩy hiệu suất trong khu vực đó. Điều này đã tạo ra nhiều cơ hội tối ưu hóa hơn cùng với cải thiện dịch vụ khách hàng.
Một ví dụ khác đến từ dịch vụ cung cấp bữa ăn Hello
Fresh, họ đã tự động hóa quy trình báo cáo vì nhóm tiếp thị kỹ thuật số đã dành quá nhiều thời gian cho công việc này hàng tháng. Sử dụng Tableau, Hello
Fresh đã tiết kiệm được 10 đến 20 giờ làm việc hàng ngày cho nhóm và giúp họ thực hiện các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu và phân khúc một cách hiệu quả hơn.
IV. Lợi ích của Business Intelligence trong doanh nghiệp
Ra Quyết Định Nhanh Chóng và Thông Minh: BI giúp tổ chức tiếp cận thông tin quan trọng và phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng. Điều này giúp các quyết định được đưa ra dựa trên thông tin thực tế và dữ liệu thời gian thực.
Tăng Hiệu Quả Kinh Doanh: BI giúp tối ưu hóa các quy trình kinh doanh, giúp giảm lãng phí và tăng năng suất. Nó cũng giúp doanh nghiệp xác định các cơ hội tăng trưởng và cải thiện hiệu suất tổng thể.
Hiểu Khách Hàng Tốt Hơn: Các công cụ BI giúp phân tích dữ liệu về khách hàng, từ đó đưa ra thông tin về hành vi, ưa thích và mối quan tâm của họ. Điều này giúp cá nhân hóa dịch vụ và sản phẩm, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tạo sự trung thành.
Tối Ưu Hóa Chiến Lược Tiếp Thị: BI cho phép doanh nghiệp phân tích hiệu suất các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo. Điều này giúp họ tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị, chọn ra các chiến dịch hiệu quả nhất và tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Dự Đoán Tương Lai: Sử dụng dữ liệu lịch sử và các mô hình phân tích dữ liệu, BI có thể dự đoán xu hướng và biến động trong tương lai. Điều này giúp doanh nghiệp chuẩn bị sẵn sàng và đưa ra các quyết định chiến lược.
Quản Lý Tài Chính Hiệu Quả: BI giúp theo dõi tài chính của doanh nghiệp và quản lý nguồn lực tài chính một cách hiệu quả hơn. Nó cung cấp cái nhìn tổng thể về hiệu suất tài chính và giúp đưa ra quyết định tài chính thông minh.
Cải Thiện Quản Lý Dự Án: BI giúp theo dõi tiến độ dự án và xác định các vấn đề sớm nhất. Điều này làm tăng khả năng hoàn thành dự án đúng hạn và trong ngân sách.
Tăng Cạnh Tranh: BI giúp doanh nghiệp theo dõi hoạt động của đối thủ và phân tích thị trường. Điều này giúp họ cạnh tranh một cách hiệu quả hơn và phản ứng nhanh chóng đối với thay đổi trên thị trường.
Nâng Cao Chất Lượng Dữ Liệu: BI thường kết hợp các công cụ quản lý dữ liệu, giúp tạo ra nguồn dữ liệu chất lượng cao. Điều này giúp đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của thông tin.
Tuân Thủ và Bảo Mật: BI giúp tổ chức tuân thủ các quy tắc và quy định liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.
Business Intelligence không chỉ giúp tổ chức hiểu sâu hơn về hoạt động của họ mà còn giúp họ đưa ra quyết định thông minh và nâng cao hiệu suất tổng thể.
V. Các hạng mục phân tích Business Intelligence
Có ba dạng chính của phân tích BI, mỗi loại đáp ứng các nhu cầu và cách sử dụng khác nhau. Cụ thể, chúng bao gồm:
Phân tích Dự đoán: Loại phân tích này sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để xây dựng mô hình dự đoán về tương lai, hỗ trợ quá trình lập kế hoạch và dự báo.
Phân tích Mô tả: Đây là quá trình phát hiện xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu, thông qua việc sử dụng thông tin từ cả quá khứ và hiện tại, giúp tổng hợp và trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu.
Sự kết hợp của ba loại phân tích này cho phép tổ chức tiếp cận một cách toàn diện với dữ liệu và tối ưu hóa quá trình ra quyết định.
1. Ưu điểm
Khả năng trực quan hóa dữ liệu: BI cho phép biến dữ liệu số thành biểu đồ, đồ thị, và hình ảnh trực quan dễ hiểu, giúp người dùng dễ dàng nắm bắt thông tin và xu hướng.
Sự cung cấp thông tin chính xác: BI giúp đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý và trình bày một cách chính xác, giúp tổ chức ra quyết định dựa trên thông tin đáng tin cậy.
Quá trình tổ chức dữ liệu có logic: BI hỗ trợ tổ chức dữ liệu một cách có hệ thống và có logic, giúp cải thiện sự hiệu quả trong việc quản lý thông tin.
2. Nhược điểm
Chi phí ban đầu đầu tư khá cao: Triển khai BI yêu cầu đầu tư lớn vào phần cứng, phần mềm và quá trình đào tạo, đây có thể là một rào cản cho các tổ chức nhỏ.
Sự khó khăn trong việc thuyết phục và đào tạo người dùng mới: Có thể có sự phản kháng ban đầu từ người dùng khi chuyển từ quy trình làm việc truyền thống sang sử dụng BI. Đào tạo và hướng dẫn người dùng mới cũng đòi hỏi thời gian và nguồn lực.
Thách thức về khoảng cách trong kỹ năng liên quan đến dữ liệu: Để sử dụng BI hiệu quả, người dùng cần phải có kỹ năng liên quan đến xử lý và phân tích dữ liệu, điều này có thể tạo ra một khoảng cách kỹ thuật giữa các thành viên trong tổ chức.
VII. Nền tảng - Công cụ Business Intelligence
Có nhiều công cụ và nền tảng kinh doanh thông minh (BI) tự phục vụ mà đã tối ưu hóa quy trình phân tích. Điều này giúp mọi người dễ dàng truy cập và hiểu dữ liệu của họ mà không cần đòi hỏi kiến thức kỹ thuật đặc biệt để tự tìm hiểu về dữ liệu. Có sẵn nhiều nền tảng BI cho các mục đích báo cáo đặc biệt, trực quan hóa dữ liệu, và tạo trang tổng quan tùy chỉnh phù hợp cho nhiều cấp độ người dùng.
Tìm hiểu các nền tảng BI nổi tiếng hiện nay: https://blogthongminh.com/cac-nen-tang-bi-duoc-danh-gia-tot-nhat-tren-the-gioi/
VIII. Business Intelligence và dữ liệu lớn
Mối quan hệ giữa Business Intelligence (BI) và dữ liệu lớn (Big Data) là một phần quan trọng trong việc phát triển và cải thiện hiệu suất của doanh nghiệp. Dữ liệu lớn cung cấp một nguồn thông tin cực kỳ quý báu cho BI, nhưng đồng thời cũng đặt ra nhiều thách thức trong việc quản lý và sử dụng dữ liệu này. Dưới đây là mối quan hệ giữa BI và dữ liệu lớn và cách xây dựng dữ liệu lớn để phục vụ cho hoạt động BI:
BI dựa vào dữ liệu để cung cấp thông tin quản lý và đưa ra quyết định.
Dữ liệu lớn cung cấp lượng thông tin đáng kể từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu cấu trúc và bất cấu trúc, để hỗ trợ BI trong việc tạo ra các báo cáo, đồ thị, và phân tích.
Cách xây dựng dữ liệu lớn cho hoạt động BI:
Thu thập dữ liệu đa dạng: Sử dụng các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu từ hệ thống giao dịch, dữ liệu mạng xã hội, dữ liệu từ máy móc và cảm biến (Io
T), dữ liệu từ nguồn ngoài trời (điều kiện thời tiết, dữ liệu địa lý, vv.).
Làm sạch và biến đổi dữ liệu: Dữ liệu lớn thường đến từ nhiều nguồn và có chất lượng và định dạng khác nhau. Việc làm sạch, biến đổi và tích hợp dữ liệu là quá trình quan trọng để đảm bảo dữ liệu sử dụng cho BI là chính xác và đáng tin cậy.
Lưu trữ dữ liệu lớn: Sử dụng các công nghệ lưu trữ dữ liệu lớn như Hadoop, HDFS, No
SQL databases (Mongo
DB, Cassandra), hoặc cơ sở dữ liệu phân tán để lưu trữ dữ liệu lớn.
Xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu lớn: Sử dụng các công cụ và framework như Apache Spark, Apache Flink để xử lý dữ liệu lớn, thực hiện tính toán phức tạp và trích xuất thông tin quan trọng để phục vụ cho BI.
Trực quan và truy vấn dữ liệu: Sử dụng các công cụ BI như Tableau, Power BI, hoặc open-source như Apache Superset để tạo các báo cáo, đồ thị, và truy vấn dữ liệu lớn để trả lời các câu hỏi kinh doanh quan trọng.
Tối ưu hiệu suất và bảo mật: Đảm bảo rằng hệ thống BI và dữ liệu lớn được tối ưu hóa để đảm bảo hiệu suất và bảo mật dữ liệu, bao gồm việc sử dụng quản lý danh mục dữ liệu (Data Governance) và kiểm soát truy cập dữ liệu.
IX. Business Intelligence tự phục vụ
Hiện nay, nhiều tổ chức đang chuyển đổi vào mô hình Business Intelligence hiện đại, đặc trưng bởi việc áp dụng kinh doanh thông minh tự phục vụ (Self-Service Business Intelligence - SSBI). SSBI được đặc trưng bởi việc quản lý dữ liệu thông qua Công nghệ thông tin (CNTT) để đảm bảo tính bảo mật, độ chính xác và quyền truy cập, đồng thời cho phép người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu của họ.
Các nền tảng phân tích hiện đại như Tableau BI đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các tổ chức giải quyết các giai đoạn khác nhau trong quá trình phân tích dữ liệu: từ việc chuẩn bị dữ liệu bằng Tableau Prep, phân tích và khám phá thông qua Tableau Desktop, đến việc chia sẻ và quản lý thông qua Tableau Server hoặc Tableau Cloud. Điều này cho phép CNTT quản lý quyền truy cập dữ liệu đồng thời cung cấp quyền truy cập cho nhiều người hơn để thực hiện khám phá dữ liệu một cách trực quan và chia sẻ thông tin chuyên sâu của họ.
X. Vai trò của Business Intelligence trong tương lai
Business Intelligence luôn tiến bộ để đáp ứng nhu cầu thay đổi của kinh doanh và tiến bộ công nghệ. Vì vậy, hàng năm, các xu hướng hiện tại để giúp người dùng luôn cập nhật với các thay đổi. Chúng ta nhận thấy rằng trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ tiếp tục phát triển, và doanh nghiệp có thể tích hợp sâu hơn các kiến thức từ trí tuệ nhân tạo vào chiến lược Business Intelligence của mình. Khi các công ty đang tập trung vào việc sử dụng nhiều dữ liệu hơn, nỗ lực để chia sẻ dữ liệu và hợp tác sẽ tăng lên. Việc trực quan hóa dữ liệu trở thành một yếu tố ngày càng cần thiết để hỗ trợ sự cộng tác giữa các nhóm và bộ phận khác nhau.
XI. Cách tạo chiến lược Business Intelligence
Lập kế hoạch chi tiết cho chiến lược Business Intelligence là bước cơ bản để đạt được thành công. Trong quá trình này, cần phải đưa ra quyết định về việc sử dụng dữ liệu, xác định các vai trò chính và gán trách nhiệm trong các giai đoạn ban đầu của dự án. Mặc dù ở góc nhìn tổng quan, đây có thể trông như là một nhiệm vụ đơn giản, nhưng khởi đầu với mục tiêu kinh doanh chính là chìa khóa để đảm bảo sự thành công.
