What is Bussiness Intelligence (BI)? BI là gì?

 Giải đáp thắc mắc về khái niệm BI và vị trí của nó trong doanh nghiệp

Business analysis là gì?

Có thể bạn đã nghe đến thuật ngữ "Business Intelligence" hoặc "BI" có một vài định nghĩa khác nhau về nó. Nhưng để nó trở nên dể dàng hiểu về BI, thì nó có nghĩa là: 

Giao những thứ liên quan và những thông tin đáng tin cậy đến đúng người và đúng lúc với mục tiêu  đạt được quyết định nhanh nhất và tốt nhất. 

Để làm được điều đó yêu cầu BI có các phương thức và chương trình để thu thập dữ liệu không cấu trúc và chuyển nó thành thông tin và thể hiện nó để cải thiện quyết định của doanh nghiệp từ nhiều nguồn dữ liệu tạo ra bởi doanh nghiệp và thể hiện ý nghĩa nó ý nghĩa bằng một cách có thể thực hiện. những điều cơ bản đó vai trò của của BI thực sự lớn và xử lý các điều phức tạp bao gồm:

• quản lý hiệu suất.
•  phân tích.
•  dự đoán.
• đào bởi và sắp xếp dữ liệu.

Ghê chưa, ghê chưa !!!

Có nhiều tưởng tượng về chức năng của BI giống như là một người thủ kho khi bạn enter, người thủ kho sẽ chỉ rõ danh mục bạn cần. Bạn sẽ không cần một nhân viên để hỏi họ nơi chúng ta có thể tìm thấy điều đó, thay vào đó "thủ kho" đã tổ chức sắp xếp và dán nhãn để tạo nên kho đơn giản và điều hướng. Tưởng tượng danh mục được lưu trong kho giống như dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn và bạn cần thu thập thông tin về sản phẩm ngược lại, họ đã biên dịch nó một cách ngăn nắp và có thể kết nối kho dữ liệu. Nó chép phép bạn điều hướng dữ liệu của bạn và tìm ra cái gì bạn cần hoặc không cần.

Các công cụ dành cho Business Intelligence

1. Microsoft Excel 

- Đây là một công cụ thú vị, đơn giãn, gần gũi và dễ dàng sử dụng. Thoạt đầu khi bắt đầu công việc BI, tôi thấy công cụ này khá basic, đôi khi còn khá low-tech. Tuy nhiên, khi đi sâu vào nghiên cứu tôi nhận ra mình đã sai. Excel với bộ công cụ hỗ trợ như:

• VBA
• Power Query
• MS Editor
• DAX Fomular
• Import data from multiple source.
• Power BI
• Sharepoint

Excel là công cụ phù hợp cho datasets nhỏ của doanh nghiệp.

Data model với Excel

ToolPak Data analysis

Power Editor - Transform data

Advanced Editor

DAX formular

2. SQL (Structure query language)

SQL là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, dữ liệu được lưa trong các bảng dữ liệu và có quan hệ với nhau.

Một số ngôn ngữ SQL như:

• PostgreSQL
• SQL Server
• Oracle
• MySQL

Ỏ

Nhìn chung, chỉ cần học chuyên sâu 1 cái là có thể làm việc được trên những cái khác.

3. Các công cụ visualize dữ liệu

Để dữ liệu có thể dể hiểu hơn BI sử dụng các công cụ thể mô hình hóa dữ liệu như

• Excel
• Power BI
• Tableau
• Qlik
• Data Studio
• Looker

Có rất nhiều công cụ để visualize dữ liệu trên thị trường chúng ta có thể cân nhắc để học. Và tùy vào công ty sử dụng loại nào mà mình làm quen nó. Nhưng tuy duy về các biểu đồ là điều rất quan trọng, hiểu được các loại biểu đồ dùng trong trường hợp nào. Và các loại dữ liệu thích hợp tương thích.

4. Ngôn ngữ lập trình

Để xử lý các dữ liệu phức tạp hơn ta cần sử dụng các ngồn ngữ lập trình như Python hoặc R, đây là 2 ngôn ngữ khá mạnh và có nhiều thư viện hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu, máy học (Machine learning), trí tuệ nhân tạo (AI).

5. Một số công cụ khác

Draw.io: Công cụ này dùng để vẽ diagram, trong quá trình phân tích có rất nhiều các diagram cần vẽ. Và đây là 1 công cụ khá hữu ích. Ngoài ra, còn giúp ta nhanh chóng vẽ mockup cho các biểu đồ. Trong khi đã thông nhất hết các ý tưởng với khách hàng.

SPSS: Công cụ này liên quan tới toán thông kê, phục vụ cho việc kiểm định và phân tích các mối quan hệ giữa các biến trong data.

Hadoop park: công cụ xây dựng data pipeline.