Khái niệm về Business Intelligence (BI, tạm dịch là Kinh doanh thông minh hay trí tuệ doanh nghiệp) . Có rất nhiều định nghĩa về BI như dưới đây, mỗi định nghĩa nêu lên một đặc trưng nổi bật của BI nhưng chung quy lại tất cả đều đề cập đến khả năng trợ giúp ra quyết định hiệu quả trong kinh doanh của BI.

 

  1. Business Intelligence là gì?
  2. Hệ thống BI
  3. BI có lợi ích gì?
  4. Các công nghệ hỗ trợ BI
  5. BI dành cho ai (BI Users)
  6. Tại sao xử lý ngôn ngữ tự nhiên là tương lai của BI?
  7. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên(NLP) là gì?
  8. Điều này sẽ giúp ích rất nhiều cho BI
  9. Nếu mỗi nhân viên đều có một trợ lý cá nhân?

1- Business Intelligence là gì?

  • Business Intelligence đề cập đến các kỹ năng, quy trình, công nghệ, ứng dụng được sử dụng để hỗ trợ ra quyết định.
  • BI là tập các công nghệ và công cụ để chuyển đổi những dữ liệu thô thành những thông tin có nghĩa và có ích nhằm mục đích phân tích kinh doanh.
  • BI là các ứng dụng và công nghệ để chuyển dữ liệu doanh nghiệp thành hành động.
  • BI là công nghệ mới giúp các doanh nghiệp hiểu biết về quá khứ và dự đoán tương lai.

Tóm lại:
BI là quy trình và công nghệ mà các doanh nghiệp dùng để kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ, khai phá tri thức giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động kinh doanh của mình. Công nghệ BI (BI Technology) cung cấp một cách nhìn toàn cảnh hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ, hiện tại và các dự đoán tương lai. Mục đích của BI là hỗ trợ cho doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định tốt hơn. Vì vậy một hệ thống BI (BI System) còn được gọi là hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision Support System -DSS)

 

2- Hệ thống BI

Hình ảnh tượng trưng cho “Tiến trình kinh doanh thông minh” của một doanh nghiệp trong thời đại công nghệ mới

Vấn đề cốt lõi trong hệ thống BI là kho dữ liệu (Data Warehouse) và khai phá dữ liệu (Data Mining) vì dữ liệu dùng trong BI là dữ liệu tổng hợp (Nhiều nguồn, nhiều định dạng, phân tán và có tính lịch sử) đó là đặc trưng của kho dữ liệu. Đồng thời việc phân tích dữ liệu trong BI không phải là những phân tích đơn giản (Query, Filtering) mà là những kỹ thuật trong khai phá dữ liệu (Data Mining) dùng để phân loại (classification) phân cụm (Clustering), hay dự đoán (Prediction). Vì vậy BI có mối quan hệ rất chặt chẽ với Data Warehouse và Data Mining.
Hệ thống BI đơn giản có thể được xem là sự kết hợp của 3 thành phần chính như sau:

1. Data Warehouse (Kho dữ liệu): Chứa dữ liệu tổng hợp của doanh nghiệp

2. Data Mining (Khai phá dữ liệu): Các kỹ thuật dùng để khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức như phân loại (Classification), phân nhóm (Clustering), phát hiện luật kết hợp (Association Rule), Dự đoán (Predcition),…

3. Business Analyst (Phân tích kinh Doanh): Các nhà lãnh đạo Doanh nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

 

3- BI có lợi ích gì?

BI làm tăng khả năng kiểm soát thông tin của doanh nghiệp một cách chính xác, hiệu quả từ đó có thể phân tích, khai phá tri thức giúp doanh nghiệp có thể dự đoán về xu hướng của giá cả dịch vụ, hành vi khách hàng, phát hiện khách hàng tiềm năng để đề ra các chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm tăng khả năng cạnh tranh doanh nghiệp.
BI giúp cho các doanh nghiệp sử dụng thông tin một cách hiệu quả, chính xác để thích ứng với môi trường thay đổi liên tục và cạnh tranh khốc liệt trong kinh doanh.

Ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn:

1. Xác định được vị trí và sức cạnh tranh của Doanh nghiệp

2. Phân tích hành vi khách hàng

3. Xác định mục đích và chiến lược Marketing

4. Dự đoán tương lai của doanh nghiệp

5.Xây dựng chiến lược kinh doanh

6. Giữ được khách hàng có giá trị và dự đoán khách hành tiềm năng

 

4- Các công nghệ hỗ trợ BI

1. Kho dữ liệu (Data warehousing),

2. Hệ thống hoạch định nguồn lực Doanh nghiệp (Enterprise resource Planning (ERP) systems)

3. Công nghệ truy vấn và lập báo cáo (Query and report writing technologies)

4. Công cụ khai phá và phân tích dữ liệu (Data mining and analytics tools)

5. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision support systems)

6. Quản lý quan hệ khách hàng (Customer relation management)

Các hoạt động chính của BI (BI Activities)

1. Hỗ trợ quyết định (Decision support)

2. Truy vấn và báo cáo (Query and reporting)

3. Phân tích xử lý trực tuyến (Online analytical processing (OLAP))

4. Phân tích thống kê (Statistical analysis)

5. Dự đoán (Forecasting)

6. Khai phá dữ liệu (Data mining).

 

5- BI dành cho ai (BI Users)

Rất nhiều người dùng có thể hưởng lợi từ BI: Ban quản trị (Executives), Người ra quyết định kinh doanh (Business Decision Makers), Khách hàng (Customers), Phân tích viên (Analysts)

6- Tại sao xử lý ngôn ngữ tự nhiên là tương lai của BI?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích hướng tìm kiếm của người dùng là một trong số những công nghệ mới mà các công ty lớn sử dụng để kết nối khách hàng và dữ liệu công ty.

Bạn đã bao giờ hỏi Siri trợ lý ảo của Iphone, Ipad chưa? Mỗi khi bạn hỏi Siri để được hướng dẫn thì mỗi chuỗi phức tạp sẽ được kích hoạt. Nó cho phép “Cô ấy” hiểu được câu hỏi của bạn, tìm kiếm thông tin của bạn đang tìm kiếm và trả lời lại ngôn ngữ mà bạn hiểu. Điều này chỉ xảy ra trong 15 năm trở lại đây. Lúc trước người dùng phải tương tác sao cho con người phải hiểu được ngôn ngữ máy tính để đưa ra yêu cầu cần máy tính thực hiện.

Nhưng bây giờ kỉ nguyên công nghệ đã đến, thời điểm mà máy tính sẽ tự học để hiểu hơn ngôn ngữ mà con người giao tiếp hằng ngày.

Công nghệ đang làm nền tảng cho cuộc cách mạng này trong quan hệ Human – Computer là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên(NLP). Sẽ không lâu, sự biến đổi của doanh nghiệp, thay đổi thông tin sẽ được phát hiện chỉ bằng cách nói chuyện với một chatbot.

7- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên(NLP) là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing – NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào các ứng dụng trên ngôn ngữ của con người. Trong trí tuệ nhân tạo thì xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong những phần khó nhất vì nó liên quan đến việc phải hiểu ý nghĩa ngôn ngữ-công cụ hoàn hảo nhất của tư duy và giao tiếp. Đó là sự kết hợp giữa Machine learning, AI và Ngôn ngữ học cho phép chúng ta nói chuyện với các cổ máy như nói chuyện với con người.

Một vài năm trước, tìm kiếm Google đã được hoạt động bằng cách sử dụng chính xác các từ khóa đúng với cấu trúc điều kiện tìm kiếm Boolean: AND, OR và NOT. Đế nhận được câu trả lời mong muốn từ Google, bạn phải biết ngôn ngữ của nó để tìm kiếm hiệu quả.

Sau đó, Google đã giới thiệu tìm kiếm theo “Ngữ nghĩa”. Thuật toán của google đã học được các mối liên kết giữa các từ, cho phép bạn hỏi nó một câu hỏi giống như bạn đang hỏi một người bạn của bạn. Bên trong, nó dịch câu hỏi của bạn thành một câu hỏi có cấu trúc mà nó đã hiểu và trả về cho bạn kết quả bạn đang thấy hiện nay.

Đó cũng là công nghệ cho phép bạn hỏi Siri “thời tiết hôm nay thế nào?”, hay những câu hỏi khác…

Những ví dụ trên tuy chỉ là những khởi đầu sơ khai của bức tranh NLP đang còn rộng mở phía trước. Nhưng NLP đang nhằm mục đích cuối cùng làm cho GUIs – even UIs (giao diện đồ họa người dùng) lỗi thời.

 

8- Điều này sẽ giúp ích rất nhiều cho BI

Hãy tưởng tượng, bạn có thể có câu trả lời cho các câu hỏi quan trọng mọi lúc, mọi nơi, chỉ bằng cách đặt câu hỏi. Chỉ việc biến BI của doanh nghiệp bạn thành chatbot, việc truy cập thông tin của doanh nghiệp bạn cũng sẽ dễ dàng như việc hỏi
Ví dụ: “Doanh thu đã thay đổi như thế nào trong quý 3 vừa qua?” thì chatbot sẽ trả về cho bạn kết quả: “Doanh thu quý 3 vừa qua giảm 20% doanh số so với quý 2, với các mặt hàng đồ gia dụng, đồ điện tử giảm 50% so với quý 2, …”. Nó sẽ list cho bạn những thay đổi trong doanh nghiệp và bạn chỉ cần xem kết quả thay vì phải tìm hiểu giao diện phần mềm để có thể lấy kết quả bạn cần.

Nó được thực hiện bằng lệnh văn bản hay âm thanh trên điện thoại Smartphone, Smart Tv hay SmartWatch việc xử lý được thực hiện hoàn toàn trên đám mây.

Google có thể cho bạn biết được thời tiết hôm nay, ngày mai sẽ thế nào. Nhưng nếu muốn biết về công ty Chatbot sẽ cho bạn biết được dữ liệu về cảm tình của khách hàng ngày hôm nay và nó sẽ cho bạn biết được cảm nhận và dự đoán về thương hiệu của bạn về tuần trước, tuần nay hay thời gian tới.

Hiện tại NLP có xu hướng nhiều nhất là biến ngôn ngữ con người thành ngôn ngữ máy. Nhưng tương lai khi công nghệ phát triển hơn, AI thông minh hơn, máy tính có bộ xử lý tốt hơn, nó sẽ “Hiểu” câu truy vấn của bạn và sẽ đưa ra câu trả lời có tính điều phối khách hàng đến mục đích của doanh nghiệp hơn là trả về kết quả tìm kiếm.

Đây là một bước tiến xa hơn khi mà nó biết được mối quan hệ giữa ngữ nghĩa và suy luận từ câu hỏi, nó sẽ tự động lọc và tổ chức cần thiết để cung cấp một câu trả lời dễ hiểu hơn là chỉ hiển thị kết quả.

Hiện tại Facebook và Watson của IBM là hai trong những công ty đã làm khá tốt việc phân tích cảm xúc của người dùng. Ví dụ: Khi bạn Like hay thả biểu tượng cảm xúc thì facebook sẽ phân tích các văn bản xung quanh, từ comment hay nội dung bài post để xác định xem bạn đang tiêu cực, tích cực, bình thường, niềm vui , sợ hãi, buồn bã, ghê tởm và tức giận. Nếu như bạn hiểu khách hàng của bạn đến thế thì bạn có mong muốn hay không?

 

9- Nếu mỗi nhân viên đều có một trợ lý cá nhân?

Tùy thuộc và điều lệ của công ty, nó có thể nằm giữa các ứng dụng khác của bạn, tích hợp phân tích BI của bạn vào mọi khía cạnh của doanh nghiệp, cung cấp mọi phân tích dữ liệu hằng ngày ở mọi thời điểm. Chatbot của bạn nằm lơ lửng ở 1 góc nào đó, sẵn sàng trả lời các câu hỏi một cuộc trò chuyện Slack, Skype, hoặc chuẩn bị cho bạn một sự kiện trong Outlook của bạn. Thay vì tự mình hỏi “Ai là người bán hàng giỏi nhất của tôi năm nay?” và bắt đầu suy nghĩ tìm kiếm trong đống hồ sơ để có câu trả lời. Thì chỉ cần hỏi Chatbot thì nó sẽ cung cấp cho bạn một câu trả lời dễ dàng như bạn đang hỏi bạn mình trên Facebook.

 

KẾT LUẬN

Chúng ta đang ở thời đại kỉ nguyên công nghệ 4.0 thời đại mà trí tuệ nhân tạo đang lên ngôi, khi mà các doanh nghiệp cố gắng hiểu khách hàng của họ nhất để CEO có thể đưa ra định hướng cho tương lai công ty, hay phân tích đối thủ. BI sẽ giúp ích cho doanh nhiệp hiểu nhân viên, khách hàng, xử lý những dữ liệu phức tạp để trả về kết quả đơn giản nhất. Những điều trước đây để làm được đòi hỏi phải có một đội ngũ nhân viên hùng hậu, nhưng giờ đây sự phát triển công nghệ đã và đang dần thay thế những nhân viên một cách tích cực hơn.

messnow

Send message

messnow