Nghiệp vụ thông minh là gì?

Nghiệp vụ thông minh (BI) đề cập đến một tập hợp các quy trình và công nghệ để truy cập, phân tích và phát triển thông tin chuyên sâu thiết thực từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh. Thông thường, các công cụ BI trình bày thông tin trên bảng điều khiển thân thiện với người dùng và trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ và đồ thị với các số liệu chính. Các công cụ nghiệp vụ thông minh giúp người ra quyết định xem báo cáo và có được thông tin chuyên sâu kinh doanh cụ thể từ dữ liệu, thay vì yêu cầu nhà phân tích tạo báo cáo. Theo truyền thống, Nghiệp vụ thông minh tập trung vào báo cáo mô tả và chẩn đoán về các hoạt động kinh doanh trong quá khứ và hiện tại. Nghiệp vụ thông minh hiện đại có thể kết hợp các kỹ thuật như phân tích dự đoán trong thời gian thực, truy vấn có AI hỗ trợ và lập kế hoạch cho tình huống.

Nghiệp vụ thông minh giúp bạn có được cái nhìn dựa trên dữ liệu về hoạt động kinh doanh, nhân sự, khách hàng và xu hướng thị trường rộng lớn hơn. Nếu bạn có thể thu thập dữ liệu, bạn có thể thực hiện phân tích kinh doanh trên dữ liệu đó bằng BI.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn

BI cung cấp câu trả lời dựa trên dữ liệu cho các câu hỏi kinh doanh phức tạp. Khả năng nhanh chóng trả về câu trả lời từ dữ liệu kinh doanh giúp các tổ chức đưa ra quyết định nhanh hơn và tự tin hơn. Điều này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh cho chiến lược kinh doanh của bạn. Ví dụ: khả năng xem chi phí tổng hợp của một sản phẩm, từ chi phí thành phần trong chuỗi cung ứng gần thời gian thực, sẽ cho phép một công ty tự động điều chỉnh giá bán.

Cải thiện khả năng truy cập

Được trình bày trong bảng điều khiển, hình ảnh hoặc báo cáo dễ hiểu từ nhiều nguồn dữ liệu và kho dữ liệu, BI cho phép người dùng doanh nghiệp thực hiện các tác vụ như phân tích hiệu năng của công ty, khám phá xu hướng và xác định các lĩnh vực có hiệu năng chưa đạt mức chấp nhận được. Trước khi các công cụ nghiệp vụ thông minh hiện đại trở nên phổ biến, người dùng doanh nghiệp yêu cầu các nhà phân tích tạo báo cáo tĩnh. Sau đó, nhà phân tích sẽ cấu trúc các truy vấn để chạy trên cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường và báo cáo lại dữ liệu.

Tăng doanh thu và giảm chi phí

Dữ liệu phù hợp đi vào các công cụ nghiệp vụ thông minh, kết hợp với các truy vấn phù hợp, có thể tăng doanh thu và giảm chi phí trong toàn tổ chức. Ví dụ: khi phát hiện ra một dòng sản phẩm mới hoạt động kém, bạn có thể có đầu tư nhiều hơn vào tiếp thị, thay đổi sản phẩm hoặc đưa sản phẩm ra khỏi thị trường.

Cải thiện trí nghiệp vụ khách hàng

Bạn có thể cải thiện dịch vụ khách hàng và sản phẩm bằng cách kiểm tra các điểm dữ liệu hành vi khách hàng và phân tích các mẫu. Ví dụ: bạn có thể truy vấn dữ liệu khách hàng để xác định xem các bài đăng trên mạng xã hội có mang lại yêu cầu, doanh số hoặc các tương tác khác hay không.

Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) cho nghiệp vụ thông minh sử dụng các thuật toán nâng cao và kỹ thuật học sâu để phân tích dữ liệu lớn và khám phá các mẫu ẩn giấu trong dữ liệu.

Công nghệ ML giúp các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh tiến hành phân tích dữ liệu tiên tiến hơn so với các kỹ thuật BI truyền thống. Điều này có thể giúp đẩy nhanh quá trình ra quyết định trong các quy trình kinh doanh và khám phá thông tin sâu sắc hơn.

Lợi ích của AI trong BI

Lợi ích của AI trong BI bao gồm:

●      Khả năng BI nâng cao: AI cung cấp khả năng mạnh mẽ hơn trong việc xác định các mối quan hệ trong dữ liệu, sắc thái, dữ liệu ngoại lai và xu hướng ẩn giấu

●      Ra quyết định sáng suốt hơn: Khả năng dự đoán của BI dựa trên AI cho phép người dùng dễ dàng xác định xu hướng hơn và đưa ra quyết định sáng suốt hơn

●      Quyết định chủ động: AI có thể nhanh chóng làm nổi bật các xu hướng có trong dữ liệu hiện tại, cho phép các nhà phân tích xác định sớm các xu hướng này và đưa ra các quyết định chủ động theo thời gian thực

●      BI thích ứng thông minh: AI tự học hỏi có thể cải thiện hiệu năng BI nhờ khả năng kết hợp thông tin mới để đạt được chất lượng thông tin chuyên sâu cao hơn

●      Thông tin chuyên sâu hữu ích hơn: Các giải pháp BI ứng dụng AI giúp người dùng xác định rõ hơn các xu hướng ẩn giấu và cung cấp thông tin chuyên sâu mới chưa quá hiển nhiên khi sử dụng các công cụ BI cũ

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong BI

Một công nghệ ML quan trọng trong các giải pháp BI hiện đại là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Với kỹ thuật này, BI có AI hỗ trợ có thể kết hợp thông tin chuyên sâu từ cảm xúc và thông tin từ các tài liệu, email và bản chép lời từ tổng đài. Truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên (NLQ) là một ứng dụng cụ thể của NLP. Với NLQ, người dùng BI khám phá dữ liệu bằng cách tùy ý sử dụng văn bản mà không cần các nhà phân tích tạo bảng điều khiển hay báo cáo tùy chỉnh.

Có 4 giai đoạn cho quy trình nghiệp vụ thông minh.

1. Tải nhập dữ liệu

Dữ liệu kinh doanh đến từ nhiều nguồn, bao gồm các ứng dụng SaaS, cơ sở dữ liệu, tệp, email và dữ liệu truyền liên tục. Tải nhập dữ liệu này là giai đoạn đầu tiên trong quy trình BI. Bạn có thể tải nhập dữ liệu theo lô, được phân chia theo thời gian hoặc kích thước hoặc sử dụng dữ liệu dưới dạng luồng.

Dữ liệu thô có thể được cung cấp nguyên trạng, sẵn sàng để lưu trữ ngay lập tức. Quy trình này được gọi là quy trình Trích xuất, tải, chuyển đổi (ELT). Một lựa chọn khác là chuyển đổi dữ liệu thô trước khi lưu trữ. Lựa chọn này được gọi là Trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL) và bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu, tái cấu trúc và làm sạch dữ liệu trước khi lưu trữ.

2. Lưu trữ và lập mô hình dữ liệu

Công nghệ lưu trữ dữ liệu nền cho giải pháp BI của bạn phụ thuộc vào lựa chọn ELT/ETL và liệu bạn có lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc cùng nhau hay không. Ví dụ: bạn có thể lưu trữ dữ liệu đã tải nhập và chuyển đổi thành định dạng tiêu chuẩn trong kho dữ liệu. Một kho dữ liệu, chẳng hạn như Amazon Redshift, chứa nhiều cơ sở dữ liệu. Dữ liệu được tải nhập bằng quy trình ELT thường được lưu trữ trong hồ dữ liệu, mặc dù kho dữ liệu hiện đại cũng hỗ trợ ETL. Lakehouse kết hợp cả kho dữ liệu và hồ dữ liệu thành một giải pháp lưu trữ trọn gói.

Việc lập mô hình dữ liệu giúp cải thiện hiệu năng hệ thống nghiệp vụ thông minh. Ví dụ: việc lập mô hình dữ liệu bằng lược đồ ngôi sao có thể giảm thời gian truy vấn, trong khi lập mô hình dữ liệu bằng lược đồ bông tuyết có thể giảm không gian lưu trữ, tùy thuộc vào khối lượng công việc và cơ sở hạ tầng.

Danh mục dữ liệu lập chỉ mục cho thông tin trong toàn tổ chức để người dùng có thể tìm thấy dữ liệu có liên quan hiện có để đưa vào truy vấn của họ.

3. Phân tích và truy vấn

Kho dữ liệu hỗ trợ truy vấn SQL gốc, nhưng hồ dữ liệu và lakehouse thường cần thêm các công cụ truy vấn riêng biệt. Ví dụ: bạn có thể ghép kho lưu trữ Amazon S3 với dịch vụ truy vấn Amazon Athena.

Ngoài các truy vấn SQL, bạn sẽ cần phần mềm BI để truy vấn và báo cáo nâng cao. Một mẫu phổ biến là các báo cáo được xây dựng sẵn, chứa thông tin cố định. Ví dụ: có thể là bạn nhận được báo cáo bán hàng hàng tuần cho một bộ phận. Các báo cáo này thường được cấu hình trước bởi một nhà phân tích kinh doanh. Các kỹ thuật phân tích tiên tiến khác, được gọi là khai phá dữ liệu, sử dụng các phương pháp từ các lĩnh vực như thống kê, khoa học dữ liệu và máy học.

Các giải pháp BI tự phục vụ hiện đại cho phép người dùng doanh nghiệp xem báo cáo mà không cần chờ nhà phân tích thực hiện phân tích dữ liệu. Các nhà phân tích có thể thiết lập bảng điều khiển dựa trên các nhóm người dùng để hiển thị thông tin kinh doanh phù hợp. Trong các giải pháp khác, người dùng doanh nghiệp có thể tạo truy vấn trong phần mềm để truy cập báo cáo mà không cần nhà phân tích can thiệp. Các giải pháp BI hiện đại kết hợp truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên (NLQ), được hỗ trợ bởi công nghệ máy học, để phân tích dữ liệu mà không cần bất kỳ kỹ năng kỹ thuật cụ thể nào.

4. Trực quan hóa và phân phối

Giai đoạn thứ tư trong quy trình BI là hiển thị các truy vấn cho người dùng cuối. Thông thường, bạn sẽ có quyền truy cập vào bảng điều khiển, thẻ điểm và báo cáo có thể cấu hình để in. Trong một số trường hợp, các công cụ BI được nhúng trong phần mềm hiện có và có thể hiển thị báo cáo trong ứng dụng, chẳng hạn như trong phần chú giải hoặc bảng bên.

Bạn có thể cấu hình BI để xuất cảnh báo, email, thông báo và các hành động đẩy khác để báo cáo. Những sự kiện dựa trên mô hình đẩy này có thể xảy ra khi các sự kiện được kích hoạt, theo lịch trình, khi dữ liệu vượt ngưỡng hoặc khi một phân tích lớn hoàn tất.

Tùy thuộc vào giải pháp, BI có thể phân tích dữ liệu trong quá khứ, xác định nguyên nhân của điểm bất thường, dự đoán các sự kiện trong tương lai và đề xuất các hành động dựa trên dự đoán.

Có 4 loại nghiệp vụ thông minh chính thường được kết hợp trong một giải pháp:

BI mô tả

Báo cáo và bảng điều khiển BI thường có cấu trúc để cung cấp thông tin chuyên sâu trong kinh doanh về hiệu năng trong quá khứ, bao gồm cả kết quả hiện tại. BI mô tả cho người dùng thấy những gì đã xảy ra và có thể bao gồm các thành phần bảng điều khiển như Chỉ số đo lường hiệu suất công việc chính (KPI) và bảng tóm tắt.

BI chẩn đoán

BI chẩn đoán bao gồm một lớp nằm trên BI mô tả để phân tích nguyên nhân gốc rễ của điểm bất thường trong dữ liệu. Các giải pháp BI chẩn đoán bao gồm các công cụ để đi sâu vào dữ liệu.

BI dự đoán

Khả năng dự đoán những gì sẽ xảy ra tiếp theo trong doanh nghiệp của bạn là rất quan trọng. Tính năng hồi quy, phân loại, dự báo chuỗi thời gian và lập mô hình ML trong BI dự đoán có thể dự đoán kết quả trong tương lai.

BI theo quy định

BI theo quy định giúp bạn quyết định xem nên làm gì với dự đoán của mình. Loại BI này liên quan đến các kỹ thuật như lập mô hình tình huống và khuyến nghị tối ưu hóa.

AWS có một loạt các dịch vụ giúp bạn tạo và hoàn thiện quy trình nghiệp vụ thông minh của mình, từ tải nhập dữ liệu đến các công cụ trực quan hóa. Dưới đây là một số dịch vụ hỗ trợ bạn trong hành trình BI:

Amazon Redshift là một kho dữ liệu đám mây mang lại tỷ lệ hiệu năng trên chi phí chưa từng có cho phân tích và AI trợ lý ảo. Redshift hỗ trợ phân tích SQL trên dữ liệu thống nhất trong lakehouse của bạn trong Amazon SageMaker. Quy trình tích hợp dữ liệu không ETL cho phép phân tích gần với thời gian thực bằng cách kết nối dữ liệu từ nhiều dịch vụ truyền liên tục, cơ sở dữ liệu hoạt động và ứng dụng doanh nghiệp của bên thứ ba mà không cần quy trình dữ liệu phức tạp.

Amazon QuickSight cung cấp các khả năng BI có AI hỗ trợ và bảng điều khiển trong QuickSight, chuyển đổi dữ liệu phân tán thành thông tin chuyên sâu chiến lược cho mọi người, giúp bạn đưa ra quyết định nhanh hơn và đạt được kết quả kinh doanh tốt hơn. Amazon QuickSight giúp bạn phân tích dữ liệu nâng cao bằng ngôn ngữ tự nhiên với các tình huống và trả lời các câu hỏi dạng “nếu-thì” với hướng dẫn từng bước.

Amazon SageMaker Canvas giúp bạn thêm ML vào quy trình BI của mình bằng cách xây dựng các mô hình ML có độ chính xác cao nhờ vào giao diện trực quan mà không cần viết mã. Với SageMaker Canvas, bạn có thể chuyển đổi dữ liệu ở quy mô petabyte cũng như xây dựng, đánh giá và triển khai các mô hình máy học (ML) sẵn sàng để đưa vào sản xuất mà không cần viết mã.

AWS Glue giúp bạn khám phá, chuẩn bị và tích hợp tất cả dữ liệu của mình. Bạn có thể khám phá và kết nối với hơn 100 nguồn dữ liệu đa dạng, quản lý dữ liệu trong danh mục dữ liệu tập trung, đồng thời tạo, chạy và theo dõi quy trình dữ liệu một cách trực quan khi tải dữ liệu vào hồ dữ liệu, kho dữ liệu và lakehouse.

Bắt đầu sử dụng nghiệp vụ thông minh trên AWS bằng cáchtạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.