Trong thời đại thương mại điện tử đang ngày càng lên ngôi như hiện nay, việc thu thập, phân tích và ứng dụng thông tin kinh doanh là một yếu tố quan trọng để nắm bắt được các cơ hội mới trong thị trường. 

Chính vì vậy, Business Intelligence (BI) sẽ là “cứu cánh” cho hoạt động quản lý dữ liệu kinh doanh cho doanh nghiệp. 

Vậy Business Intelligence là gì và đâu là sự lựa chọn hoàn hảo cho doanh nghiệp lớn?

Business Intelligence là gì?

Business Intelligence (BI) thường được gọi là kinh doanh thông minh hay trí tuệ doanh nghiệp. Đây là hệ thống quản lý công nghệ thông tin liên quan đến việc thu thập, tổ chức, phân tích và biến đổi dữ liệu kinh doanh thành thông tin có giá trị để hỗ trợ quyết định và định hướng chiến lược kinh doanh cho doanh nghiệp.

Hệ thống BI giúp doanh nghiệp theo dõi và đo lường các chỉ số thể hiện hiệu suất kinh doanh quan trọng như doanh thu, lợi nhuận, tỷ suất sinh lời, mức độ hài lòng khách hàng, hành vi tiêu dùng, sản phẩm yêu thích, v.v. Thông qua việc phân tích và so sánh dữ liệu đã thu thập được này, hệ thống BI cho phép nhìn thấy các xu hướng và mô hình kinh doanh phù hợp nhất, từ đó giúp các nhà quản trị doanh nghiệp đưa ra các chiến lược kinh doanh thích hợp. 

Các thành phần chính của hệ thống BI

Hệ thống BI là tập hợp các công nghệ, công cụ và phương pháp được sử dụng để triển khai quy trình BI trong doanh nghiệp. Hệ thống BI này thường bao gồm các thành phần:

• Data Warehouse: Đây là nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu kinh doanh từ các nguồn khác nhau. Data Warehouse được thiết kế để tổng hợp và lưu trữ dữ liệu theo một cấu trúc chuẩn, có thể truy cập dễ dàng, đảm bảo tính nhất quán và đáng tin cậy của dữ liệu cho các hoạt động phân tích

• ETL (Extract, Transform, Load): Quy trình ETL bao gồm việc trích xuất dữ liệu từ nguồn, áp dụng các quy tắc và quá trình biến đổi để chuẩn hóa dữ liệu, sau đó tải dữ liệu đã biến đổi vào Data Warehouse

• Data Mining: Đây là quá trình phân tích dữ liệu để khám phá thông tin ẩn và xu hướng trong dữ liệu. Các kỹ thuật Data Mining bao gồm việc áp dụng các thuật toán và mô hình để tìm ra mẫu, quy luật và thông tin hữu ích từ dữ liệu. Các công cụ và kỹ thuật Data Mining giúp đưa ra dự đoán, phân loại, phát hiện sự tương quan từ dữ liệu

• Data Visualization: Đây là quá trình biến đổi dữ liệu thành biểu đồ, đồ thị, bản đồ hoặc các hình ảnh trực quan khác. Data Visualization giúp hiển thị dữ liệu trực quan, rõ ràng, dễ hiểu, giúp người dùng nắm bắt thông tin quan trọng và thấy được mối quan hệ giữa các dữ liệu với nhau

• Reporting và Dashboards: Đây là các công cụ cung cấp báo cáo, thông tin tổng hợp về hiệu suất kinh doanh và các chỉ số quan trọng. Reporting cung cấp các báo cáo chi tiết về các chỉ số kinh doanh, trong khi Dashboards cung cấp một cái nhìn tổng quan và trực quan về tình hình kinh doanh thông qua các biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển

Top 5 Business Intelligence cho doanh nghiệp lớn

Tableau

Tableau là phần mềm trực quan hóa dữ liệu tương tác, tập trung vào lĩnh vực kinh doanh thông minh. Tableau được thành lập vào năm 2003 tại Mountain View, California và hiện có trụ sở tại Seattle, Washington. Năm 2019, phần mềm BI này đã được Salesforce mua lại với giá 15,7 tỷ USD.

Ưu điểm:

• Dễ sử dụng: Theo đánh giá từ G2, Tableau nằm trong top 3 các phần mềm BI dễ sử dụng nhất. Giao diện người dùng của Tableau thân thiện, dễ làm quen để tạo ra các báo cáo và trực quan hóa dữ liệu mà không cần có kiến thức kỹ thuật
• Kết nối đa nguồn dữ liệu: Tableau hỗ trợ kết nối và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database), tệp Excel, dữ liệu đám mây và nhiều nguồn dữ liệu khác
• Trực quan hóa dữ liệu cao: Tableau cho phép người dùng biến đổi dữ liệu thành các biểu đồ và đồ thị đẹp mắt, dễ hiểu và trực quan. Nhờ vậy, Tableau giúp người dùng dễ dàng tìm ra xu hướng và thông tin quan trọng từ dữ liệu

Nhược điểm:

• Khả năng xử lý dữ liệu lớn: Mặc dù Tableau có khả năng xử lý dữ liệu lớn, nhưng với tập dữ liệu quá lớn, hiệu suất của nó có thể bị giảm đi. Điều này đòi hỏi cấu hình phần cứng đủ mạnh để đảm bảo khả năng xử lý tốt hơn
• Yêu cầu phần cứng và tài nguyên cao: Tableau đòi hỏi cấu hình phần cứng mạnh mẽ và tài nguyên hệ thống đủ lớn để đảm bảo hiệu suất tốt. Việc triển khai Tableau trên các máy tính có cấu hình yếu có thể dẫn đến hiệu suất kém và thời gian đáp ứng chậm
• Khả năng định vị địa lý hạn chế: Tableau cung cấp khả năng hiển thị dữ liệu trên bản đồ nhưng trong một số trường hợp, khả năng định vị địa lý có thể hạn chế. Doanh nghiệp có thể cần sử dụng các công cụ GIS (Geographic Information Systems – Hệ thống thông tin địa lý) để khai thác tối đa khả năng định vị địa lý

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI là phần mềm trực quan hóa dữ liệu tương tác được phát triển bởi Microsoft vào năm 2011 với trọng tâm chính là kinh doanh thông minh.

Ưu điểm:

• Tích hợp cao với hệ sinh thái Microsoft: Power BI tương thích rất tốt với các sản phẩm và dịch vụ khác của Microsoft như Azure, Office 365 và SQL Server. Điều này cho phép người dùng tận dụng tối đa hệ thống sẵn có và dễ dàng tích hợp dữ liệu từ các nguồn Microsoft
• Hỗ trợ tốt cho ngôn ngữ DAX: Power BI hỗ trợ ngôn ngữ DAX (Data Analysis Expressions) mạnh mẽ, cho phép người dùng thực hiện tính toán phức tạp và xử lý dữ liệu để tạo ra các chỉ số, đo lường và công thức phân tích
• Trực quan hóa dữ liệu cao: Power BI cung cấp một loạt các biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu bao gồm biểu đồ cột, biểu đồ vòng, biểu đồ đường, bản đồ địa lý và nhiều hình thức trực quan hóa khác. 

Nhược điểm:

• Đòi hỏi kiến thức kỹ thuật: Mặc dù giao diện người dùng Power BI thân thiện, nhưng để tận dụng đầy đủ tiềm năng của Power BI, người dùng cần có kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu, truy vấn ngôn ngữ DAX và các khái niệm BI cơ bản
• Hạn chế về đồ họa và tùy chỉnh: Power BI có giới hạn trong việc tùy chỉnh giao diện và đồ họa. Một số tùy chỉnh phức tạp có thể đòi hỏi việc sử dụng các công cụ khác hoặc tạo tùy chỉnh mở rộng
• Giới hạn trong phiên bản miễn phí: Phiên bản miễn phí của Power BI có hạn chế về khả năng kết nối và xử lý dữ liệu lớn, tính năng bảo mật, quyền truy cập và không cho phép tích hợp với một số dịch vụ và nguồn dữ liệu phức tạp

Looker

Looker là hệ thống BI phổ biến được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu và phân tích trong các doanh nghiệp lớn. Hệ thống này cho phép người dùng truy cập, khám phá và phân tích dữ liệu một cách trực quan nhất.

Ưu điểm:

• Công cụ truy vấn linh hoạt: Looker cung cấp công cụ truy vấn mạnh mẽ, cho phép người dùng xây dựng cấu trúc truy vấn phức tạp. Người dùng có thể thực hiện các phép tính, lọc và nhóm dữ liệu để đạt được các thông tin phân tích hữu dụng
• Tích hợp dữ liệu với thời gian thực: Looker cho phép người dùng theo dõi và phân tích dữ liệu trong thời gian thực. Điều này rất hữu ích trong việc theo dõi các chỉ số, báo cáo và cập nhật dữ liệu liên tục
• Tự động hóa và lập lịch: Looker cung cấp khả năng tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu và lập lịch công việc. Người dùng có thể thiết lập lịch trình tự động cho việc cập nhật dữ liệu, tạo báo cáo và gửi thông báo tự động, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất công việc

Nhược điểm:

• Yêu cầu cấu hình và triển khai phức tạp: Looker yêu cầu cấu hình ban đầu khá phức tạp, đòi hỏi kiến thức kỹ thuật, sự hiểu biết nhất định về hệ thống để thiết lập và tích hợp Looker vào môi trường hiện có
• Yêu cầu kỹ năng lập trình: Để tận dụng đầy đủ tiềm năng của Looker, người dùng cần có kiến thức về ngôn ngữ lập trình như SQL, kỹ năng lập trình để tùy chỉnh và tối ưu hóa câu truy vấn và báo cáo

Amazon QuickSight

Amazon QuickSight là dịch vụ BI phi máy chủ hoạt động trên đám mây được phát triển bởi tập đoàn Amazon và được phát hành ngày 22 tháng 02 năm 2022. Amazon QuickSight cung cấp các phương tiện trực quan hóa dữ liệu, bảng điều khiển tương tác và phân tích dữ liệu được máy học hỗ trợ.

Ưu điểm:

• Dễ sử dụng: Amazon QuickSight có giao diện người dùng thân thiện và dễ sử dụng. Người dùng không cần có kiến thức kỹ thuật sâu để bắt đầu sử dụng và việc tạo báo cáo, trực quan hóa dữ liệu hay tương tác với dữ liệu khá đơn giản
• Tích hợp tốt với dịch vụ AWS: Amazon QuickSight được tích hợp chặt chẽ với các dịch vụ AWS khác như Amazon Redshift, Amazon RDS và Amazon S3. Điều này giúp người dùng dễ dàng truy cập và phân tích dữ liệu từ các nguồn dữ liệu AWS
• Khả năng mở rộng cao: Amazon QuickSight được xây dựng trên cơ sở hạ tầng đám mây của AWS, cho phép mở rộng linh hoạt và đảm bảo tính sẵn sàng cao

Nhược điểm:

• Phụ thuộc vào hạ tầng AWS: Amazon QuickSight hoàn toàn phụ thuộc vào hạ tầng và dịch vụ của AWS. Điều này có thể là một hạn chế nếu người dùng không muốn hoặc không có sẵn hạ tầng AWS hoặc đã sử dụng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác.
• Giới hạn trong việc trực quan hóa dữ liệu phức tạp: Mặc dù Amazon QuickSight cung cấp công cụ trực quan hóa dữ liệu nhưng khả năng trực quan hóa dữ liệu phức tạp có thể hạn chế hơn so với các công cụ phân tích dữ liệu khác như Tableau, Power BI hay Looker

ThoughtSpot

ThoughtSpot là hệ thống BI tự phục vụ (self-service) được phát triển vào năm 2012. Hệ thống này cho phép người dùng tìm kiếm, truy vấn và trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng nên được nhiều doanh nghiệp tin dùng.

Ưu điểm:

• Truy xuất dữ liệu nhanh chóng: ThoughtSpot cho phép người dùng truy xuất dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Với công nghệ tìm kiếm tự động và truy vấn không cần viết mã, người dùng có thể tìm kiếm và truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau chỉ trong vài giây
• Tự phục vụ và dễ sử dụng: ThoughtSpot được thiết kế để việc truy xuất và phân tích dữ liệu trở nên đơn giản và dễ sử dụng. Người dùng không cần có kiến thức kỹ thuật hay kỹ năng lập trình để tìm hiểu và sử dụng
• Hỗ trợ cho nền tảng đám mây và on-premise: ThoughtSpot hỗ trợ triển khai trên các nền tảng đám mây như AWS, Microsoft Azure và Google Cloud Platform, cũng như trên các môi trường on-premise. Điều này cho phép doanh nghiệp linh hoạt triển khai và sử dụng ThoughtSpot

Nhược điểm:

• Phụ thuộc vào dữ liệu đã được chuẩn hóa: Nếu dữ liệu không được chuẩn hóa hoặc có các vấn đề về chất lượng thì việc tìm kiếm, truy vấn dữ liệu bằng ThoughtSpot có thể gặp khó khăn và mang lại kết quả không chính xác
• Giới hạn trong việc xử lý dữ liệu lớn: ThoughtSpot có thể đối mặt với một số giới hạn về việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Khi tập dữ liệu trở nên quá phức tạp, hiệu suất và thời gian phản hồi có thể bị ảnh hưởng
• Hạn chế trong việc tùy chỉnh báo cáo: ThoughtSpot có một số hạn chế trong việc tạo và tùy chỉnh báo cáo phức tạp. Các tính năng nâng cao như tạo chi tiết cho biểu đồ, tính toán tùy chỉnh và các chức năng phân tích nâng cao có thể bị hạn chế so với các công cụ phân tích dữ liệu khác

Xem thêm: PIM là gì? Top 5 nền tảng PIM cho doanh nghiệp lớn

Trên đây là tổng hợp 5 phần mềm BI dành cho doanh nghiệp có quy mô lớn với chi tiết ưu nhược điểm riêng của từng hệ thống.

Tùy thuộc vào nhu cầu phát triển hệ thống BI và dự trù ngân sách của mà doanh nghiệp có thể xem xét và lựa chọn BI phù hợp nhất. 

Liên hệ SECOMM để tìm hiểu thêm thông tin chi tiết!