Apr 17, 2023

Sự khác biệt giữa Business Analyst và Data Analyst

Thời đại số hóa hiện nay, big data được ứng dụng ở hầu hết các lĩnh vực và trở thành xu thế. Từ các doanh nghiệp lớn đến nhỏ, dữ liệu khổng lồ từ các nguồn khác nhau đang giúp các tổ chức mở rộng phạm vi tiếp cận, tăng doanh số bán hàng và hoạt động hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, để hiểu được tất cả dữ liệu thu thập được và sử dụng nó để tạo lợi thế cạnh tranh, các công ty cần phải áp dụng cả phân tích nghiệp vụ và phân tích dữ liệu. Thực tế, khá nhiều người nhầm lẫn về hai lĩnh vực này và cho rằng BA và DA có thể hoán đổi cho nhau. Trong bài viết dưới đây, BAC sẽ phân tích chi tiết các chức năng, nhiệm vụ, so sánh vai trò đồng thời đi sâu từng khía cạnh để giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa hai vị trí Business Analyst (BA) và Data Analyst (DA) nhé!

Tổng quan về Business Analyst

Phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp (BA) tập trung chủ yếu vào tác động kinh doanh và các hoạt động ảnh hưởng đến kết quả. Chẳng hạn như “Liệu công ty có nên phát triển một dòng sản phẩm mới?” hay “Có nên ưu tiên dự án này hơn dự án kia?”.

Nếu như các doanh nghiệp dựa trên phân tích dữ liệu để thúc đẩy quá trình lập kế hoạch kinh doanh và hỗ trợ các chiến lược trong tương lai, thì khi đó nhà phân tích nghiệp vụ sẽ là người hỗ trợ doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị từ mỏ vàng này. Business Analyst tập trung vào sự kết hợp của các kỹ năng, công cụ cho phép các doanh nghiệp đo lường và nâng cao hiệu quả của các phân hệ kinh doanh cốt lõi như tiếp thị, chăm sóc khách hàng, bán hàng, CNTT.

Tổng quan về Data Analyst

Data Analyst là quá trình thu thập và kiểm tra dữ liệu thô để đưa ra kết luận. Mỗi doanh nghiệp thu thập một lượng lớn dữ liệu, bao gồm dữ liệu bán hàng, nghiên cứu thị trường, hậu cần hoặc dữ liệu giao dịch. Giá trị thực sự của phân tích dữ liệu nằm ở khả năng xác định các mẫu trong bộ dữ liệu để có thể chỉ ra xu hướng, rủi ro hoặc cơ hội. Phân tích dữ liệu cho phép các doanh nghiệp sửa đổi quy trình để đưa ra quyết định tối ưu hơn.

Khác với BA, DA sẽ cố gắng trả lời các câu hỏi như "Yếu tố địa lý hoặc khí hậu ảnh hưởng đến sở thích của khách hàng như thế nào?" hay "Khả năng khách hàng quay lưng lại với đối thủ cạnh tranh là bao nhiêu?"

Các kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến nhất đã được tự động hóa để tăng tốc quá trình phân tích. Một số phương pháp được các nhà DA thường xuyên sử dụng bao gồm:

Data mining (khai thác dữ liệu): liên quan đến việc sắp xếp các tập dữ liệu lớn để xác định xu hướng, mẫu và các mối quan hệ.
Predictive analytics (phân tích dự đoán): Tổng hợp và phân tích dữ liệu lịch sử để giúp các tổ chức dự đoán tương lai như hành vi của khách hàng hay lỗi thiết bị.
Machine learning (học máy): Sử dụng xác suất thống kê để yêu cầu máy tính xử lý dữ liệu nhanh hơn.
Big data analytics (phân tích dữ liệu lớn): Ứng dụng các công cụ khai thác dữ liệu, phân tích dự đoán và máy học để biến dữ liệu thành trí tuệ doanh nghiệp (business intelligence).
Text mining (khai thác văn bản): Khám phá các mẫu trong tài liệu, email và nội dung dựa trên văn bản khác.

Vai trò và nhiệm vụ chính của BA

Business Analyst (BA) thường xuất hiện ở hầu hết các công ty công nghệ, thương mại điện tử. BA được hiểu như cầu nối giữa business team, technical team. Nhà phân tích nghiệp vụ sẽ chịu trách nhiệm làm việc với khách hàng để lấy các thông tin. Dựa trên các yêu cầu của khách hàng, BA sẽ chuyển giao các thông tin và thảo luận chi tiết với các bộ phận liên quan trong nội bộ (dev, QA/QC,...). Nói cách khác BA sẽ là người diễn giải yêu cầu của business, của khách hàng thành ngôn ngữ của developer và ngược lại.

Nhiệm vụ chính khác của BA chính là documentation (tổng hợp, quản lý tài liệu). Ngoài ra, BA còn cần có kiến thức về thiết kế quy trình, nắm rõ về UI/UX, có khả năng kiểm tra chất lượng phần mềm để đề xuất ra những giải pháp tối ưu nhất cho doanh nghiệp.

Vai trò và nhiệm vụ chính của DA

Data Analyst (DA) là người phân tích và xử lý dữ liệu. Nhiệm vụ chính của DA là tìm ra các insights, trên cơ sở đó đề xuất các giải pháp cho những bài toán mà business đang gặp phải. Để làm tốt việc phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, DA phải trải qua các quá trình phân tích phức tạp, sử dụng các hệ thống máy tính, ứng dụng toán học.

Cụ thể hơn công việc của DA như sau: Nhiệm vụ đầu tiên của DA là xác định các vấn đề, mục tiêu của doanh nghiệp và những nguồn dữ liệu phục vụ cho việc phân tích. Sau đó DA sẽ xử lý và làm sạch dữ liệu, chuyển hóa thành dữ liệu thô trong cơ sở dữ liệu thành những bảng có đầy đủ thông tin cần thiết, thu dọn và lọa bỏ các dữ liệu trùng lặp, không nhất quán và lưu trữ lại.

Tiếp theo, DA sẽ vận dụng kiến thức về các kỹ thuật phân tích như phân tích thăm dò, thống kê mô tả, thống kê suy luận, chuẩn đoán, dự đoán để tính toán và trực quan hóa dữ liệu thành các biểu đồ cụ thể từ đó trả lời các câu hỏi đặt ra ở ban đầu. Sau khi đã xây dựng các mẫu báo cáo, nhiệm vụ tiếp theo của DA là tổng hợp các insights được phân tích từ đó đề xuất các giải pháp, actions cho doanh nghiệp thông qua việc cung cấp các chỉ số, trình bày lại báo cáo theo nhiều cách khác nhau.

Kỹ năng

BA và DA đều là những người có trách nhiệm chính trong công việc phân tích và đưa ra quyết định kinh doanh. Để có thể thực hiện tốt nhiệm vụ của mình, BA và DA cần có những kỹ năng sau:

Kỹ năng của BA

Kỹ năng giao tiếp và lắng nghe để phân tích và đáp ứng nhu cầu của khách hàng và làm việc với các bộ phận khác trong công ty.
Kỹ năng phân tích hoạt động kinh doanh và dữ liệu, đưa ra các báo cáo và đề xuất giải pháp cải tiến hiệu quả.
Kỹ năng quản lý dự án và sản phẩm
Kỹ năng giải quyết vấn đề, đưa ra các giải pháp và quyết định phù hợp.

Kỹ năng của DA

Các DA đòi hỏi các kỹ năng gần như tương tự nhưng tập trung nhiều hơn vào các thao tác kỹ thuật dữ liệu.

Kỹ năng phân tích dữ liệu để tìm kiếm thông tin hữu ích và đưa ra những khuyến nghị đáng tin cậy.
Nắm vững các kỹ thuật và công cụ phân tích dữ liệu như khoa học dữ liệu, machine learning, data visualization ...
Kỹ năng truy vấn dữ liệu, khai thác dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Kỹ năng giải quyết vấn đề, đưa ra các giải pháp và quyết định dựa trên phân tích dữ liệu.

Tóm lại, BA và DA cần có những kỹ năng gần như tương tự nhau nhằm đảm bảo hoạt động kinh doanh hiệu quả và bền vững, tuy nhiên DA đòi hỏi các kỹ năng tập trung vào dữ liệu nhiều hơn.

Sự khác biệt chính

BA có xu hướng hợp tác với các nhà quản lý và bộ phận khác nhau trong công ty, đặc biệt là phòng CNTT; DA thường có xu hướng làm việc độc lập dựa trên các dự án.

BA và DA làm việc theo những cách khác nhau. BA có sự tương tác nhiều với con người (khách hàng, người dùng, nhân viên phòng ban liên quan,..) hơn DA. BA thường phỏng vấn mọi người để tìm hiểu thêm về cách cải thiện công nghệ của quy trình kinh doanh. Có thể nói BA làm việc cộng tác trong suốt dự án.

Trong khi đó, các DA ban đầu sẽ tương tác với các chuyên gia để xác định các bộ dữ liệu quan trọng còn lại phần lớn công việc của họ được thực hiện độc lập.

Nhìn chung, các chuyên gia trong cả hai vai trò đều phải xác định vấn đề kinh doanh. Trên thực tế, hai vai trò này có thể giúp công việc của nhau dễ dàng hơn rất nhiều. Họ có thể giúp tự động hóa các nhiệm vụ của nhau, đưa ra những quan điểm độc đáo hay xác định những cách khác nhau để đưa ra giải pháp kinh doanh tốt nhất cho doanh nghiệp.

Hy vọng với những chia sẻ trên, BAC đã giúp bạn hiểu hơn về hai vị trí công việc đang hot trên thị trường hiện nay Business Analyst (BA) và Data Analyst (DA). Đừng quên thường xuyên truy cập BAC’s Blog để tìm hiểu thêm nhiều kiến thức hữu ích hơn bạn nhé!

Nguồn tham khảo:

https://www.hivetech.vn/

https://www.talend.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

QUẢN LÝ QUY TRÌNH NGHIỆP VỤ, TỰ ĐỘNG HÓA LÀ GÌ?

Quy trình nghiệp vụ giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả, đảm bảo công việc được thực hiện suôn sẻ và rõ ràng. Việc tự động hóa quy trình, nhờ vào công nghệ hiện đại và AI, giúp giảm khối lượng công việc thủ công, tiết kiệm thời gian, chi phí và tối ưu hiệu suất. Lợi ích của tự động hóa bao gồm tăng năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao khả năng quản lý dữ liệu. Tương lai của tự động hóa hứa hẹn sẽ tạo ra bước tiến mới, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và thích nghi nhanh hơn với sự thay đổi của thị trường.
API LÀ GÌ? KHÁM PHÁ CẦU NỐI GIỮA CÁC ỨNG DỤNG

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về tầm quan trọng và ứng dụng thực tế của API trong công nghệ hiện đại.
Phân tích dự báo trong ngành Bán lẻ : 7 Use Cases

Bài viết cung cấp cái nhìn tổng quan về vai trò quan trọng của phân tích dự báo trong ngành bán lẻ. Doanh nghiệp bán lẻ có thể vận dụng phân tích dự báo để đưa ra quyết định sáng suốt, nâng cao khả năng cạnh tranh và gặt hái thành công trong thị trường đầy biến động như hiện nay.
Sử dụng AI để phát huy sức mạnh của Business Analysis

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mang đến một cuộc cách mạng cho lĩnh vực Business Analysis, giúp cho các Business Analyst tiết kiệm thời gian, công sức và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Bên cạnh đó, AI còn giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động và đưa ra những bước đột phá trong đổi mới.

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 +