Lợi ích của khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh trong thời đại công nghệ 4.0 là gì? Vì sao Business Analytics sẽ là kỹ năng thiết yếu cho các nhà quản lý, cố vấn kinh doanh, nhân sự cao cấp trong tương lai gần? Cùng trường kinh doanh SOM-AIT tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!
Business analytics – Phân tích dữ liệu kinh doanh là gì?
Phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Analytics) là phân nhánh kết hợp giữa 2 ngành công nghệ và kinh tế. Kỹ năng này tập trung vào các phương thức thu thập, quản lý và khai thác dữ liệu, từ đó thăm dò, bóc tách, diễn giải các ‘sự thật’ ẩn sau con số, đồng thời đưa ra các phán đoán về xu hướng tương lai. Có thể nói, đây là môn ‘khoa học của sự thật’ với tính ứng dụng cao khi phát triển ‘dữ liệu lớn’ đang trở thành trọng tâm của nhiều lĩnh vực như:
- Ngân hàng
- Tài chính
- Đầu tư
- Bảo hiểm
- Y tế
- Du lịch
- Thương mại điện tử
- Sales & Marketing
Thông qua việc phân tích dữ liệu doanh nghiệp, biến những con số bình thường thành điểm tựa giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định nhanh chóng, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh, đón đầu xu thế thị trường mới hoặc phân tích rủi ro, cắt bỏ các chi phí ẩn trong doanh nghiệp. Chẳng hạn:
- Sàn thương mại điện tử có thể phân tích hiệu quả của từng loại khuyến mãi – khuyến mãi lớn cho đơn hàng giá trị cao và khuyến mãi nhỏ cho đơn hàng giá trị thấp, chiến dịch nào ‘thúc sales’ tốt hơn.
- Các chuỗi hệ thống bán lẻ, có thể phân tích việc quản lý kho hàng đề nhập hàng kịp thời hay cá nhân hóa các mặt hàng tiêu thụ theo thị hiếu địa phương.
- Các công cụ marketing automation có thể dự đoán ‘xác suất’ thành công của từng đối tượng trong danh sách trước khi nhân viên tư vấn gọi điện chào hàng (ngân hàng, bảo hiểm, bất động sản…)
4 ứng dụng chính của phân tích dữ liệu trong kinh doanh
Nếu phân tích dữ liệu kinh doanh là chuyển ngữ ‘dữ liệu’ thành hành động cụ thể cho từng mục tiêu, vậy đâu là những mục tiêu phân tích chính? Về cơ bản, phân tích dữ liệu hỗ trợ hoạt động doanh nghiệp có thể được phân làm 4 hình thức chính:
1. Descriptive analytics – Phân tích số liệu dạng mô tả
Đây là hình thức tổng hợp thông tin thô từ nhiều nguồn dữ liệu trong quá khứ để kiếm chứng đúng – sai một vấn đề cụ thể. Tuy nhiên phân tích dữ liệu kinh doanh dạng Descriptive Analytics thường không hỗ trợ giải thích cụ thể nguyên nhân vì sao nên thường được kết hợp với các hình thức khác trong quá trình nghiên cứu dữ liệu.
Ví dụ: Công ty thương mại có thể xác định ‘danh mục’ nhập hàng trọng điểm của mình thông qua báo cáo doanh số của tháng/ quý/ năm.
2. Diagnostic analytics – Phân tích dữ liệu dạng chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán là hình thức đi sâu vào tìm hiểu nguyên nhân thông qua đi sâu vào từng chi tiết nhỏ.
Ví dụ: A/B testing trong quảng cáo. Thông qua thay đổi 1 yếu tố nhỏ trong mẫu quảng cáo như màu sắc, câu chữ hoặc hình ảnh và đánh giá phản ứng của đối tượng, các đơn vị chạy quảng cáo sẽ tìm ra đâu là nguyên nhân ảnh hưởng cốt lõi.
3. Predictive analytics – Phân tích dữ liệu dạng dự đoán
Hình thức phân tích số liệu này tập trung vào tìm kiếm các khuôn mẫu từ dữ liệu trong quá khứ để dự đoán các khả năng trong tương lai – cơ hội hoặc rủi ro. Doanh nghiệp có thể ứng dụng phương thức phân tích dữ liệu này để tăng doanh thu, tối đa cơ hội bán sản phẩm/ dịch vụ. Tuy nhiên mức độ chính xác của Predictive analytics thường khá phụ thuộc vào chất lượng và độ lớn của data.
Ví dụ: Ngân hàng sử dụng dữ liệu quá khứ để dự đoán các trường hợp ‘nợ xấu’ hoặc lừa đảo tín dụng. Các ngành y tế ứng dụng predictive analytics để ‘chẩn đoán lâm sàng’ cho các trường hợp bệnh nhẹ.
4. Prescriptive analytics – Phân tích số liệu dạng đề xuất
Đây là hình thức được ứng dụng để trả lời cho câu hỏi “nên làm gì tiếp theo”. Bên cạnh dữ liệu lịch sử lớn, hình thức phân tích dữ liệu dạng ‘đề xuất’ thường cần thêm những thông tin bên ngoài cùng ứng dụng của các hệ thống machine learning để đưa ra những gợi ý đúng nhất. Do đó để khai thác dữ liệu theo hình thức này, ‘chuyển đổi số’ và tích hợp hệ thống tự động sẽ là một phần không thể thiếu trong định hướng đường dài.
Ví dụ: Doanh nghiệp có thể phân loại khách hàng tiềm năng thành các danh sách ‘đã sẵn sàng giao dịch’, ‘có cơ hội nhưng chưa sẵn sàng’ và ‘không có tiềm năng’ để từ đó tập trung nguồn lực cho các đối tượng ưu tiên.
Vì sao business data analytics quan trọng trong kinh doanh thời đại 4.0?
Big data từ lâu đã trở thành một trong những nền tảng vững chắc nhất cho kỷ nguyên công nghệ. Tại Việt Nam, nhiều đơn vị đã dành nhiều năm để xây dựng tệp dữ liệu khổng lồ này. Tuy nhiên, giá trị của dữ liệu lớn không chỉ nằm ở độ ‘khổng lồ’ của chúng, mà còn phụ thuộc vào cách khai thác dữ liệu của doanh nghiệp.
Nếu khai thác hiệu quả, các doanh nghiệp, tổ chức sẽ có thể ứng dụng dữ liệu để tìm ra giải pháp giảm chi phí, nhân sự, thời gian; xác định vấn đề từ gốc rễ, ra quyết định nhanh chóng, hiệu quả hơn; đúc rút kinh nghiệm từ các thất bại, lường trước rủi ro và phát triển sản phẩm mới, dịch vụ mới tối ưu hơn.
Ngược lại, một nguồn ‘dữ liệu vô tận’ cũng có thể biến thành ‘kho tàng phủ bụi’ nếu không có nhân sự đủ khả năng phân tích, sử dụng chúng. Đó cũng là lý do trên thế giới, nhu cầu tuyển dụng ngành phân tích dữ liệu kinh doanh đã tăng gấp 6 lần so với 5 năm trước, đồng thời tiếp tục được dự đoán sẽ tăng mạnh trong 5 năm tiếp theo.
Theo dự báo, số lượng công việc về khoa học dữ liệu và phân tích dự kiến sẽ tăng gần 364,000 vị trí lên khoảng 2,720,000 trong vài năm tới. Trong đó cần 39% kỹ sư khoa học dữ liệu và nhà phân tích cấp cao cao yêu cần có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ.
Tại Việt Nam, trước làn sóng chuyển đổi số mạnh mẽ thời gian vừa qua, phân tích dữ liệu là ‘kỹ năng’ đang được đặc biệt quan tâm và được dự báo sẽ sớm nở rộ trong vài năm tới ở mọi lĩnh vực – không giới hạn trong một số ngành như thương mại điện tử, tài chính ngân hàng như hiện nay. Và làn sóng này đã bắt đầu ‘manh nha’ ở các phân mảng B2B, các dịch vụ cá nhân hóa, sản phẩm trị giá cao…
Đặc biệt, trước sự ảnh hưởng từ đại dịch Covid-19, hầu hết các doanh nghiệp còn ‘bám trụ’ lại thị trường đến giờ đã di cư một phần hoặc toàn bộ các hoạt động kinh doanh lên nền tảng số. Điều này dẫn tới những thay đổi tất yếu trong cách vận hành, kinh doanh. Lúc này hạn chế trong trong khả năng xử lý thông tin có thể sẽ dẫn đến nhiều quyết định bị chậm trễ hoặc cảm tính, và tạo ra những áp lực đường dài.
Và trong một thị trường ‘khan hiếm’ nhân sự như hiện nay, cơ hội luôn rộng mở cho những người đầu.
Phân biệt 3 định hướng nghề nghiệp tương lai trong ngành phân tích dữ liệu:
- Công việc của Data analytics là gì?
- Công việc của Business analytics là gì?
- Công việc của Business Intelligence là gì?
Những ai nên học phân tích dữ liệu kinh doanh? Lợi ích của khóa học business analytics là gì?
Khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh mang đến nhiều lợi ích cho từng học viên. Không chỉ ở hiện tại khi thị trường khan hiếm nhân lực, mà còn cả con đường sự nghiệp vững chắc trong tương lai cho những người bản lĩnh đi đầu. Đặc biệt khi công nghệ ngày càng phát triển nhưng luôn cần sự điều phối của các khối óc con người cho các vấn đề phức tạp, kinh nghiệm, chuyên môn sẽ là những yếu tố gia tăng lợi thế cạnh tranh cho từng cá nhân.
Vậy ai nên học phân tích dữ liệu kinh doanh? Đâu là những động lực thúc đẩy phía sau? Dưới đây là 4 lợi ích chính của khóa học business analytics cho từng đối tượng:
Nhân sự mới – Cơ hội việc làm rộng mở với nghề data analyst – Chuyên gia phân tích dữ liệu
Đối với lực lượng lao động mới, chương trình phân tích dữ liệu kinh doanh có thể coi là ‘xuất phát điểm’ lý tưởng cho con đường sự nghiệp tương lai. Nhiều học viên có thể tìm được công việc tốt với mức lương khởi điểm cao tại các tập đoàn lớn, tập đoàn đa quốc gia ngay sau khi vừa tốt nghiệp.
Theo TopDev, mức lương trung bình của data analyst tại Việt Nam có thể lên tới trên 470 triệu/ năm. Mức lương khởi điểm khi mới hoàn thành khóa học cũng ở mức khá cao so với mặt bằng chung: 12-15 triệu.
Các vị trí đơn giản nhất thường là chuyên viên phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực như tài chính ngân hàng, tiếp thị – quảng cáo, thương mại điện tử, bảo hiểm… Đây thường là những ngành có nguồn dữ liệu lớn để khai thác, rèn giũa năng lực, đồng thời cũng là các bước đệm chuyển đổi qua con đường ‘cố vấn’ hoặc ‘data scientist’ sau 3-5 năm ‘đắm chìm’ trong biển dữ liệu.
Data analyst, kỹ sư khoa học dữ liệu – Gia tăng lợi thế cạnh tranh và mở rộng cơ hội nghề nghiệp
Từ chuyên gia phân tích dữ liệu tới vai trò cố vấn hoặc quản lý doanh nghiệp, đặc biệt là quản lý chuyển đổi số, bên cạnh các kỹ năng chuyên môn, còn yêu cầu góc nhìn thấu đáo về kinh doanh và những ứng dụng phù hợp trong kinh doanh. Lúc này các khóa học về phân tích dữ liệu kinh doanh và chuyển đổi số sẽ giúp bổ khuyết những ‘điểm mù’ ngoài chuyên môn và mang tới nhiều cơ hội nghề nghiệp hơn trong thời đại công nghệ 4.0.
→ Data analyst nên học gì để thúc đẩy sự nghiệp
Cấp quản lý, nhân sự cao cấp – Nâng cao năng lực và nấc thang sự nghiệp
Đối với cấp quản lý, thế hệ kế nghiệp, nhân sự cấp cao, phân tích dữ liệu kinh doanh là một trong những kỹ năng thiết yếu để dẫn dắt doanh nghiệp trong thời kỳ mới – thời kỳ của sự ‘chuyên nghiệp hóa’ trong quản lý vận hành, lý tính trong ra quyết định, và kinh doanh trong kỷ nguyên công nghệ 4.0.
Lúc này, phân tích dữ liệu không chỉ đơn giản là thu thập thông tin, thống kê, phát triển mô thức dự đoán mà còn là ‘làm thế nào để biến dữ liệu làm kìm chỉ nam chỉ đường cho các chiến lược, thay đổi, định hướng phát triển của công ty’. Chẳng hạn như:
- Đánh giá hiệu quả mô hình kinh doanh
- Tối ưu kênh phân phối, chuỗi cung ứng
- Ưu hóa bộ máy quản lý, cách thức vận hành, cắt giảm chi phí
- Định hướng lĩnh vực cần chuyển đổi số và giám sát triển khai – vị trí luôn thiếu nhân sự phù hợp trong các doanh nghiệp hiện nay
Giám đốc điều hành, lãnh đạo doanh nghiệp – ‘chỗ dựa sống còn’ trong thực tại mới
Với áp lực dẫn dắt doanh nghiệp bước sang kỷ nguyên của những ‘đại thay đổi’, phân tích dữ liệu kinh doanh sẽ là kỹ năng giúp tối thiểu hóa những rủi ro, sai lầm khi cần đưa ra những quyết định lớn trong thời gian ngắn và ‘xóa bỏ’ những thanh âm bất đồng khi bàn bạc cùng nhà đầu tư, ban điều hành.
Lúc này, các khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp sẽ giúp CEO, giám đốc điều hành:
- Xác định mục tiêu và hoạch định chiến lược kinh doanh cho doanh nghiệp.
- Quản lý tổng thể, xác định những sự thay đổi cần thiết trong nguồn lực, chiến lược, tài chính, nhân sự để đạt mục tiêu đề ra
- Cân bằng chi phí giữa các hoạt động sales – marketing vốn khó định lượng kết quả
- Quản lý mục tiêu, tiến độ công việc, hiệu suất nhân sự và can thiệp, tháo gỡ các nút thắt kịp thời trong quy trình
- Giảm bớt các cuộc họp không thiết yếu
- Lèo lái doanh nghiệp trong các chiến lược chuyển đổi số, sử dụng nguồn lực linh hoạt đúng lúc, đúng nơi một cách hiệu suất.
Có thể thấy đối với giám đốc và quản lý các cấp, bên cạnh phân tích dữ liệu kinh doanh, chuyển đối số cũng là một trong những kỹ năng cần phát triển song hành để lèo lái doanh nghiệp trên những sân chơi lớn hơn, cạnh tranh hơn và đòi hỏi sự nhanh nhạy hơn. Đây cũng là xu thế tất yếu cho những nhà quản trị tương lai nếu muốn tiếp tục leo thang trên con đường sự nghiệp!
Học phân tích dữ liệu kinh doanh & chuyển đổi số ở đâu?
PM BADT – Thạc sĩ Phân tích kinh doanh và chuyển đổi số là khóa học chuyên nghiệp chuyên đào tạo cho nhân sự cấp cao và chuyên gia tư vấn trong thời đại kinh doanh công nghệ 4.0. Chương trình được thiết kế chuyên sâu vào việc áp dụng thực tiễn và ra quyết định kinh doanh hơn là đi sâu vào lập trình, thống kê, phù hợp cho quản lý, giám đốc điều hành.
Đây là chương trình được phát triển bởi SOM-AIT – trường kinh doanh top 20 khu vực châu Á – nhằm mục đích trao quyền cho các chuyên gia trong lĩnh vực phân tích và chuyển đổi số với tư duy chiến lược để ứng phó với các thách thức không ngừng của môi trường kinh doanh và sự thay đổi nhanh chóng về công nghệ.
Khóa học thạc sĩ chuyển đổi số và phân tích dữ liệu kinh doanh tại SOM có 2 hình thức đào tạo chính:
- Học 1 năm tại Việt Nam – học phí 13,000 USD/ năm
- Học 1 năm tại Thái Lan – học phí 22,000 USD/ năm
Điều kiện đầu vào chương trình Thạc sĩ phân tích dữ liệu tại SOM:
- Tốt nghiệp trình độ Đại học trở lên, GPA trên 2.75
- Tối thiểu 05 năm kinh nghiệm làm việc trở lên.
- Trình độ tiếng Anh: IELTS 6.0 hoặc tương đương (Ứng viên đạt 5 hoặc 5.5 IELTS cũng có thể đăng ký và sẽ cần tham gia các lớp bổ sung tiếng Anh)
Chương trình thạc sĩ Business Analytics & Digital Transformation học những môn gì?
Khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh và chuyển đổi số (BADT) là chương trình mang tính ứng dụng cao cho những học viên giàu kinh nghiệm làm việc trong môi trường kinh doanh. Các môn học của chương trình BADT sẽ xoay quanh 6 chủ đề lớn với 2 trọng điểm chính:
Nội dung khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp:
- Phân tích dữ liệu lớn – Big Data: Nắm vững phương pháp phát triển chiến lược dữ liệu lớn, cách diễn giải, quản lý và phân tích dữ liệu. Ứng dụng big data trong việc quản lý và ra quyết định hiệu quả.
- Marketing kỹ thuật số và Phân tích người dùng: Phân tích dữ liệu trong marketing, khoanh vùng các yếu tố thúc đẩy hành vi người dùng và làm chủ các kỹ thuật ứng dụng trong marketing để hỗ trợ kinh doanh.
- Quản trị dữ liệu toàn cầu: Hiểu quản trị dữ liệu và cách ứng dụng trong các quy trình kinh doanh. So sánh, phân tích, đối chiếu các quy trình quản trị dữ liệu
Nội dung khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp:
- Công nghiệp 4.0: Hiểu rõ sự thay đổi, dịch chuyển trong kinh tế, xã hội, môi trường kinh doanh, hành vi cá nhân dưới tác động của công nghệ 4.0
- Chiến lược kinh doanh và chuyển đổi số: Hiểu được tác động của công nghệ kỹ thuật số đến hành vi khách hàng, môi trường kinh doanh, bộ máy doanh nghiệp, từ đó đưa ra các định hướng thay đổi phù hợp dựa trên những nền tảng và nguồn lực đang có.
- Tư duy nhanh trong chuyển đổi số: Giúp học viên tiếp cận linh hoạt và đưa ra các quyết định kịp thời đối trước các thay đổi trong môi trường kinh doanh công nghệ hiện nay nhằm tối đa hóa năng lực cạnh tranh và lợi ích doanh nghiệp.
→ Khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp
Phân tích dữ liệu kinh doanh và chuyển đổi số sẽ là 2 xu hướng tất yếu định hình tương lai. Để đưa doanh nghiệp, tổ chức vững bước bứt lên trong kỷ nguyên đại tái thiết, nhà quản lý, điều hành, hơn lúc nào hết, cần đẩy mạnh đầu tư và phát triển năng lực bản thân, nội bộ theo hướng chuyên nghiệp hơn.
Nếu bạn đang quan tâm đến chương trình BADT, hãy để lại thông tin tại Form dưới đây, SOM-AIT sẽ liên hệ tư vấn trong thời gian sớm nhất!
