Jul 30, 2023

Nắm bắt AI trong phân tích kinh doanh: Hướng dẫn dành cho Business Analyst

Trí tuệ nhân tạo trong phân tích kinh doanh đang nhanh chóng trở thành bước phát triển lớn. Nó hoạt động như một siêu năng lực để nâng cao khả năng ra quyết định, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giúp có nhiều thời gian hơn cho các công việc đòi hỏi tính chiến lược. Bài viết này đề cập đến tầm ảnh hưởng ngày càng tăng của AI trong phân tích kinh doanh và cách bạn có thể phát triển với tư cách là nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst) trong thời đại AI phát triển.

AI tác động lên tất cả mọi lĩnh vực trong đời sống

1. AI trong phân tích kinh doanh: Một lĩnh vực đang phát triển

Phân tích kinh doanh được hỗ trợ bởi AI có thể phát hiện các mẫu, điểm bất thường và sai lệch, đồng thời đưa chúng lên để các Business Analyst xem xét. Các nhà phân tích đang sử dụng các công cụ AI/ML để đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cải thiện lợi thế cạnh tranh của họ. Các công cụ như Tableau, Power BI và nhiều công cụ khác ngày nay cũng đã tích hợp AI.

Những người hướng dẫn BA cũng đã bắt đầu suy nghĩ và sản xuất nội dung về cách sử dụng các công cụ AI như ChatGPT để phân tích kinh doanh.

Sự phát triển của các công cụ AI cũng dẫn đến sự thúc đẩy ngày càng tăng đối với sự giám sát của con người đối với AI. Tiêu biểu, Ủy ban Châu Âu (European Commission) đã đề xuất một số quy định về cách tạo ra các hệ thống AI có rủi ro cao như thuật toán nhận dạng khuôn mặt với sự giám sát của con người trong vòng lặp.

Việc phát triển các quy định sẽ ảnh hưởng đến các ngành hạ nguồn như phân tích kinh doanh trong thời gian tới.

2. Business Analyst AI nâng cao

Cách có lợi nhất để đối phó với sự phát triển của AI là nâng cao bộ kỹ năng hiện có của bạn bằng cách sử dụng nó. Các công cụ AI được tạo ra để giúp người lao động hạnh phúc hơn và làm việc hiệu quả hơn. Dưới đây là một số cách bạn có thể thích nghi với thực tế đang thay đổi:

3. Biết các kỹ năng phân tích kinh doanh cốt lõi của bạn

Gần đây nhất là vào tháng 5 năm 2023, Forbes đã công nhận 6 kỹ năng phân tích kinh doanh cốt lõi sau đây:

Phân tích: Phân tích một lượng lớn dữ liệu phức tạp và đề xuất các giải pháp.
Giao tiếp: Lắng nghe tích cực và cung cấp dữ liệu rõ ràng ở dạng nói và viết.
Giao tiếp giữa các cá nhân: Làm việc hiệu quả với các bên liên quan và các nhóm trong tổ chức khách hàng.
Giải quyết vấn đề: Giải quyết sáng tạo các vấn đề độc đáo của khách hàng.
Quản lý thời gian: Ưu tiên các nhiệm vụ và hoàn thành công việc nhanh chóng.

AI có thể giúp bạn thực hiện một phần các nhiệm vụ. Chẳng hạn, một công cụ quản lý yêu cầu dựa trên AI có thể giúp bạn phân tích và viết yêu cầu dựa trên dữ liệu thô, nhưng chỉ khi có sự chấp thuận của bạn. Nhưng nó lại không thể thực hiện việc lắng nghe tích cực, sự tham gia của các bên liên quan hoặc giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.

Nếu không có sự giám sát của con người, AI có thể không hiệu quả hoặc thậm chí phản tác dụng. Các Business Analyst có thể vượt trội nhờ sử dụng thành thạo các công cụ AI và đảm bảo rằng kết quả của AI đưa ra là phù hợp với các mục tiêu của tổ chức.

Một kỹ năng cốt lõi khác mà AI không thể cạnh tranh là sự hiểu biết cập nhật về ngành. Business Analyst có kiến thức trong các lĩnh vực khác nhau có thể phát hiện ra các vấn đề và đề xuất cách khắc phục trước khi dự án đến tay nhóm phát triển. Họ có kiến thức và kết nối để hiểu các điều kiện và giao thức thị trường ngoài những gì có sẵn trên cơ sở dữ liệu AI.

Các chiến lược để phát triển chuyên môn lĩnh vực công nghiệp bao gồm:

Nghiên cứu lịch sử, hiện trạng và triển vọng của ngành.
Học các giao thức dành riêng cho thị trường. Ví dụ, ASPICE là một quy định quan trọng về ô tô.
Phân tích cạnh tranh.
Đặt câu hỏi cho các chuyên gia trong lĩnh vực khác.
Nâng cao kỹ năng phân tích và quản lý dữ liệu của bạn

Theo Peter Sondergaard, SVP và Trưởng phòng Nghiên cứu Toàn cầu tại Gartner, “Thông tin là dầu của thế kỷ 21 và phân tích là động cơ đốt cháy.” Kỹ năng phân tích giúp Business Analyst tạo ra kết quả chất lượng cao đáp ứng nhu cầu kinh doanh.

Về mặt thực tế, bạn cần có sự kết hợp của các kỹ năng phân tích dữ liệu sau đây để định vị bạn là một ứng cử viên Business Analyst có giá trị cao và cạnh tranh:

Kiến thức về dữ liệu: Quen thuộc với ngôn ngữ dữ liệu, loại, nguồn và công cụ phân tích.
Thu thập dữ liệu: Biết cách thu thập dữ liệu khách quan và đáng tin cậy thông qua các phương pháp khác nhau.
Phân tích thống kê: Biết các thuật ngữ và kỹ thuật thống kê như kiểm tra giả thuyết, hồi quy tuyến tính và giá trị p để rút ra những hiểu biết sâu sắc.
Trực quan hóa dữ liệu: Trình bày dữ liệu một cách trung thực để truyền đạt thông tin chi tiết.

4. Học cách làm việc với các công cụ AI

AI có thể trở thành công cụ đắc lực cho các Business Analyst

Một cuộc khảo sát gần đây của Gartner cho thấy 70% công nhân Hoa Kỳ muốn sử dụng AI để giảm bớt một số nhiệm vụ lặp đi lặp lại và mệt mỏi.

AI được kỳ vọng sẽ tự động hóa xử lý dữ liệu. Yêu cầu của một Business Analyst đã bao gồm nhiều nhiệm vụ này và sẽ làm như vậy trong tương lai. Đây là cách Business Analyst có thể tận dụng các công cụ AI để xử lý dữ liệu:

Tích hợp: Xây dựng “danh sách chính” của dữ liệu, chẳng hạn như hợp nhất các danh sách trong khi vẫn giữ được tính toàn vẹn của chúng.
Phân loại: thu thập, trích xuất và cấu trúc dữ liệu từ tài liệu, ảnh, âm thanh, video và các phương tiện khác.
Biên mục: Sắp xếp, làm sạch và truy xuất dữ liệu. SQL là một kỹ năng quan trọng để truy xuất dữ liệu và OpenRefine giúp làm sạch dữ liệu cơ bản.
Chất lượng: Giảm lỗi, mâu thuẫn hoặc chất lượng thấp trong cơ sở dữ liệu hoặc tác giả yêu cầu.
Bảo mật: Giữ dữ liệu an toàn khỏi các tác nhân xấu.
Tuân thủ: Tuân thủ các tiêu chuẩn của mỗi quốc gia hoặc dựa trên ngành có liên quan. Ví dụ. ASPICE cho ô tô.

Các Business Analyst cũng nên học cách tương tác với các công cụ AI. Một số công cụ có giao diện dựa trên nút, nhưng những công cụ khác như ChatGPT sử dụng lời nhắc. Các lời nhắc tự động hóa tự nó sẽ trở thành một kỹ năng không giống với việc thực hiện các truy vấn SQL. Truy vấn đúng có thể là sự khác biệt giữa một cái nhìn sâu sắc quan trọng và một ngõ cụt.

Cách tiếp cận hợp tác này với AI trong phân tích kinh doanh sẽ giúp tăng hiệu quả của toàn bộ tổ chức. Cuộc khảo sát điều hành toàn cầu của MIT Sloan Management Review và Boston Consulting Group cho thấy các công ty kết hợp trí tuệ nhân tạo và khả năng của con người có cơ hội tốt nhất để thành công.

Ngày nay, nhiều công cụ giúp tăng năng suất của các Business Analyst. Một số cái tên chủ lực như Tableau và Power BI. Những người khác đã tận dụng để phân tích, viết, viết lại và đề xuất các yêu cầu,....

Hy vọng rằng với sự xuất hiện của AI, các Business Analyst có thể nâng cao hiệu quả công việc của mình. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.batimes.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

26 tính năng Tableau mà bạn cần biết từ A đến Z (Phần 2)

Tableau là một trong những công cụ phân tích và trực quan dữ liệu phổ biến nhất hiện nay. Qua phần đầu tiên, chúng ta đã khám phá những tính năng rất hữu ích. Trong phần này, 13 tính năng còn lại được sắp xếp theo bảng chữ cái sẽ làm bạn ngạc nhiên.
Top 5 công cụ lập biểu đồ dành cho nhà phân tích dữ liệu

Bạn có biết rằng việc sử dụng mô hình trực quan có thể cải thiện khả năng giao tiếp, giảm những hiểu lầm và tạo điều kiện thuận lợi cho việc cộng tác trong các dự án phân tích kinh doanh không? 5 công cụ trong bài viết này sẽ giúp bạn tạo các mô hình dễ dàng.
26 tính năng Tableau mà bạn cần biết từ A đến Z (Phần 1)

Bạn đã tận dụng tất cả những tính năng của Tableau để phục vụ cho công việc của mình chưa? Nếu vẫn chưa biết hết tất cả tính năng của công cụ này thì hãy cập nhật ngay bài viết này. Tổng cộng 26 tính năng Tableau được sắp xếp theo bảng chữ cái từ A đến Z.
10 công cụ phân tích dữ liệu phổ biến và thời điểm sử dụng hợp lý

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, các chuyên gia ngày càng dựa vào phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định mang tính cạnh tranh, tương tác hiệu quả với đối tượng mục tiêu và đây là 10 công cụ phổ biến nhất để bạn làm điều đó.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +