BI là gì? Giải thích cơ bản cho doanh nghiệp Việt Nam

Phần mềm BI là hệ thống tích hợp dữ liệu và tạo các bảng điều khiển cùng báo cáo phân tích. Bài viết này bắt đầu từ những điều cơ bản, giải thích các khái niệm cốt lõi của phần mềm Trí tuệ Kinh doanh và cách nó được dùng bởi doanh nghiệp Việt Nam để hỗ trợ các quyết định dựa trên dữ liệu, để một doanh nghiệp lần đầu đánh giá có thể xây dựng hiểu biết cơ bản.

Bài viết này đề cập những gì

• Phần mềm BI là gì
• Các chức năng và thuật ngữ cốt lõi thường gặp
• BI được dùng trong doanh nghiệp ra sao
• Lợi ích và giới hạn của BI
• BI khác các khái niệm liên quan thế nào
• Doanh nghiệp nào phù hợp để áp dụng

Phần mềm BI là gì

BI là viết tắt của Business Intelligence — Trí tuệ Kinh doanh. Phần mềm BI là hệ thống tập hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau của doanh nghiệp, biến nó thành các bảng điều khiển, báo cáo và biểu đồ, giúp người quản lý ra quyết định bằng dữ liệu.

Cốt lõi của BI không phải thay thế các hệ thống hiện có mà đứng trên các hệ thống đó để tích hợp và trình bày. Nó biến dữ liệu vốn rải rác ở ERP, CRM và bảng tính thành thông tin trực quan có thể hiểu trong một cái nhìn.

Các chức năng và thuật ngữ cốt lõi thường gặp

Trước khi hiểu BI, một vài thuật ngữ sẽ hữu ích. Nguồn dữ liệu là một hệ thống BI kết nối để lấy dữ liệu. Mô hình dữ liệu là cấu trúc dữ liệu được sắp xếp để dùng cho phân tích. Bảng điều khiển là một màn hình trực quan trình bày nhiều chỉ số cùng nhau.

Về chức năng cốt lõi, phần mềm BI thường bao gồm kết nối dữ liệu, xây dựng mô hình dữ liệu, bảng điều khiển trực quan, báo cáo tương tác, và phân tích tự phục vụ cho người dùng tự khám phá dữ liệu. Phạm vi chức năng thay đổi theo giải pháp.

BI được dùng trong doanh nghiệp ra sao

Lấy một doanh nghiệp làm ví dụ. Trước BI, báo cáo doanh số hằng tháng phải do nhân viên xuất dữ liệu từ ERP và CRM rồi sắp xếp lại trong bảng tính, một quá trình chậm và dễ sai, và người quản lý thường chờ vài ngày mới thấy các con số.

Sau BI, dữ liệu cập nhật tự động từ từng hệ thống, và các bảng điều khiển trình bày doanh số, chi phí và tồn kho mới nhất bất cứ lúc nào. Người quản lý có thể thấy dữ liệu theo thời gian thực, và việc thảo luận chuyển từ mỗi người dẫn ra con số riêng sang mọi người làm việc từ cùng một dữ liệu.

Lợi ích của BI

Lợi ích của BI là giảm việc lập báo cáo thủ công, làm dữ liệu hiện hữu theo thời gian thực, để các phòng ban khác nhau thảo luận từ cùng một dữ liệu, và cho các quyết định một cơ sở vững hơn. Với một doanh nghiệp coi trọng dữ liệu, các lợi ích này rõ ràng.

BI cũng giúp một doanh nghiệp phát hiện vấn đề sớm hơn. Khi một bảng điều khiển cho thấy một chỉ số đang chuyển theo một hướng bất thường, một người quản lý có thể đào sâu vào chi tiết và hành động, thay vì phát hiện vấn đề chỉ khi một báo cáo định kỳ được tổng hợp.

Giới hạn của BI

Cần nhìn thẳng vào các giới hạn. BI tích hợp và trình bày dữ liệu, nhưng không sửa các vấn đề chất lượng dữ liệu; nếu dữ liệu nguồn hỗn loạn, các báo cáo cũng không đáng tin. BI không thay thế dữ liệu sạch.

Giá trị của BI cũng phụ thuộc việc tổ chức sẵn lòng xem và thảo luận dữ liệu; không có văn hóa đó, ngay cả một bảng điều khiển tốt cũng bị bỏ qua. Khi triển khai, hãy thúc đẩy cả việc sắp xếp dữ liệu lẫn thói quen sử dụng, thay vì kỳ vọng công cụ tự mang lại kết quả.

BI khác các khái niệm liên quan thế nào

BI thường bị nhầm với vài khái niệm liên quan, và hiểu sự khác biệt giúp làm rõ điều một doanh nghiệp thực sự cần. BI khác báo cáo thông thường: báo cáo truyền thống phần lớn là kết quả định dạng cố định do một hệ thống sản xuất, trong khi BI nhấn mạnh việc khám phá tương tác và tích hợp dữ liệu xuyên các hệ thống.

BI cũng thường được nhắc cùng kho dữ liệu — một kho dữ liệu là nền tảng phía sau sắp xếp và lưu trữ dữ liệu, còn BI là phía trước trình bày và phân tích nó. BI cũng khác phân tích dữ liệu nâng cao hoặc dự đoán: BI tập trung vào việc trình bày điều đã xảy ra và hiểu tình hình hiện tại, trong khi phân tích nâng cao tập trung vào dự đoán. Với phần lớn doanh nghiệp, điểm khởi đầu là làm tốt nền tảng BI trước.

Doanh nghiệp nào phù hợp để áp dụng

Nhìn chung, lợi ích của BI rõ nhất với doanh nghiệp có dữ liệu rải rác ở nhiều hệ thống, nơi việc lập báo cáo thủ công đã thành một gánh nặng đáng kể, hoặc nơi ban quản lý muốn ra quyết định bằng dữ liệu.

Một doanh nghiệp có nguồn dữ liệu đơn giản, nơi các báo cáo của hệ thống hiện có đã đủ, có thể không cần một BI riêng. Việc có áp dụng BI hay không nên được đánh giá theo độ phức tạp của nhu cầu phân tích và gánh nặng của việc lập báo cáo thủ công.

Các thuật ngữ về quản trị và chất lượng dữ liệu

Quản trị dữ liệu hay data governance là tập hợp các chính sách, vai trò và quy trình xác định ai được quyền truy cập dữ liệu nào, dữ liệu được định nghĩa ra sao và ai chịu trách nhiệm về tính chính xác. Trong bối cảnh BI, quản trị dữ liệu trả lời câu hỏi nền tảng nhất: con số trên dashboard này có đáng tin không. Một thành phần quan trọng là data steward, tức người quản lý dữ liệu được chỉ định cho từng lĩnh vực nghiệp vụ, có nhiệm vụ phê duyệt định nghĩa chỉ số và xử lý các trường hợp dữ liệu mâu thuẫn.

Chất lượng dữ liệu hay data quality được đánh giá qua nhiều khía cạnh: tính đầy đủ tức không thiếu giá trị, tính chính xác tức phản ánh đúng thực tế, tính nhất quán tức không mâu thuẫn giữa các nguồn, và tính kịp thời tức được cập nhật đúng hạn. Khái niệm data lineage hay truy vết nguồn gốc dữ liệu cho phép người dùng lần ngược một con số trên báo cáo về tận hệ thống nguồn và các bước biến đổi mà nó đã trải qua. Truy vết nguồn gốc đặc biệt hữu ích khi cần kiểm toán hoặc khi một chỉ số bất ngờ thay đổi và đội ngũ cần tìm nguyên nhân.

Lớp ngữ nghĩa hay semantic layer là một tầng trừu tượng nằm giữa kho dữ liệu thô và công cụ báo cáo, nơi các công thức kinh doanh được định nghĩa một lần và tái sử dụng ở mọi nơi. Nhờ lớp ngữ nghĩa, khi doanh nghiệp thay đổi cách tính doanh thu thuần, thay đổi chỉ cần thực hiện một lần và tự động áp dụng cho mọi dashboard. Khái niệm liên quan là master data hay dữ liệu chủ, chỉ những thực thể cốt lõi như khách hàng, sản phẩm, chi nhánh cần được chuẩn hóa thống nhất trên toàn doanh nghiệp để tránh tình trạng một khách hàng xuất hiện dưới nhiều tên khác nhau.

Thuật ngữ về kiến trúc và phân tích nâng cao

Kho dữ liệu hay data warehouse là một cơ sở dữ liệu được tối ưu cho việc phân tích, nơi dữ liệu từ nhiều hệ thống nghiệp vụ được tập hợp, làm sạch và sắp xếp lại. Khác với kho dữ liệu, data lake hay hồ dữ liệu lưu trữ dữ liệu ở dạng thô với mọi định dạng, phù hợp cho dữ liệu lớn và dữ liệu phi cấu trúc. Mô hình lakehouse kết hợp ưu điểm của cả hai, cho phép vừa lưu trữ linh hoạt vừa truy vấn hiệu quả. Quá trình đưa dữ liệu từ nguồn vào kho được gọi là ETL khi dữ liệu được biến đổi trước khi nạp, hoặc ELT khi dữ liệu được nạp trước rồi mới biến đổi bên trong kho.

Về phía phân tích, OLAP hay xử lý phân tích trực tuyến là kỹ thuật cho phép người dùng xoay, lọc và đào sâu dữ liệu theo nhiều chiều một cách nhanh chóng. Một khái niệm thường gặp là drill-down, tức đi từ con số tổng hợp xuống các mức chi tiết hơn, ví dụ từ doanh thu toàn quốc xuống từng tỉnh rồi từng cửa hàng. Phân tích tự phục vụ hay self-service analytics cho phép người dùng nghiệp vụ tự tạo báo cáo mà không phụ thuộc vào bộ phận công nghệ thông tin, miễn là họ làm việc trong khuôn khổ quản trị đã thiết lập.

Các thuật ngữ phân tích nâng cao ngày càng phổ biến trong BI hiện đại. Phân tích dự báo hay predictive analytics dùng mô hình thống kê và học máy để ước lượng kết quả tương lai, chẳng hạn dự báo nhu cầu hoặc khả năng khách hàng rời bỏ. Phân tích tăng cường hay augmented analytics dùng trí tuệ nhân tạo để tự động phát hiện xu hướng, gợi ý biểu đồ phù hợp và cho phép đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Cuối cùng, KPI hay chỉ số hiệu suất chính là những thước đo được chọn lọc để phản ánh tiến độ đạt mục tiêu chiến lược, và một dashboard tốt nên tập trung vào một số ít KPI thật sự quan trọng thay vì phô bày mọi con số có thể đo được.

Sai lầm thường gặp khi hiểu về thuật ngữ BI

Một hiểu lầm phổ biến là đánh đồng báo cáo với phân tích. Báo cáo trả lời câu hỏi điều gì đã xảy ra, trong khi phân tích đi xa hơn để trả lời tại sao điều đó xảy ra và nên làm gì tiếp theo. Nhiều doanh nghiệp dừng lại ở việc tự động hóa các bảng báo cáo cũ và gọi đó là BI, nhưng nếu không ai dùng những con số đó để đặt câu hỏi và thay đổi hành động thì giá trị tạo ra rất hạn chế. Khi đọc tài liệu của nhà cung cấp, hãy phân biệt rõ tính năng nào chỉ là trình bày dữ liệu và tính năng nào thực sự hỗ trợ khám phá.

Hiểu lầm thứ hai liên quan đến khái niệm thời gian thực. Rất ít quyết định kinh doanh thực sự cần dữ liệu cập nhật từng giây, và việc theo đuổi thời gian thực một cách máy móc thường làm tăng đáng kể chi phí hạ tầng mà không mang lại lợi ích tương xứng. Phần lớn trường hợp, dữ liệu làm mới mỗi giờ hoặc mỗi ngày là đủ. Doanh nghiệp nên xác định độ trễ chấp nhận được cho từng loại quyết định thay vì mặc định chọn mức nhanh nhất. Tương tự, dữ liệu lớn không tự động đồng nghĩa với giá trị lớn; chất lượng và sự liên quan của dữ liệu quan trọng hơn nhiều so với khối lượng.

Hiểu lầm thứ ba là nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo trong BI sẽ thay thế hoàn toàn vai trò của con người phân tích. Trên thực tế, các tính năng phân tích tăng cường giúp tăng tốc việc phát hiện xu hướng và giảm thao tác thủ công, nhưng việc diễn giải kết quả trong bối cảnh kinh doanh, đặt câu hỏi đúng và quyết định hành động vẫn cần con người. Một đội ngũ hiểu rõ thuật ngữ, hiểu rõ giới hạn của dữ liệu và biết hoài nghi đúng lúc vẫn là yếu tố quyết định liệu khoản đầu tư BI có sinh lời hay không.

Tìm hiểu chi tiết sản phẩm

Tổng kết các điểm chính

BI là hệ thống tích hợp dữ liệu và trình bày nó một cách trực quan, và giá trị cốt lõi của nó là giảm việc lập báo cáo thủ công và làm dữ liệu hiện hữu theo thời gian thực. Hiệu quả của nó phụ thuộc chất lượng dữ liệu và văn hóa phân tích của tổ chức, nên việc sắp xếp dữ liệu và thúc đẩy sử dụng khi triển khai quan trọng ngang bản thân công cụ.