Trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0, dữ liệu không còn là tài nguyên tiềm ẩn mà trở thành vũ khí chiến lược. Hai trong số những lĩnh vực đang được doanh nghiệp và giới trẻ quan tâm nhất hiện nay là Business Intelligence (BI) và Data Analytics (DA). Tuy có nhiều điểm chung, nhưng mỗi mảng lại mang định hướng, kỹ năng và cơ hội nghề nghiệp rất khác nhau. Vậy nên bắt đầu từ đâu nếu bạn muốn phát triển sự nghiệp?
Xem thêm: Khoá học Power BI Cơ bản: Thực hành dashboards cho người mới
Business Intelligence (BI)
Xem thêm: Lộ trình Business Intelligence Track: Trở thành chuyên gia BI
BI là quá trình thu thập, lưu trữ, xử lý và trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh. BI giúp doanh nghiệp hiểu chuyện gì đang xảy ra thông qua các dashboard, báo cáo, biểu đồ,…
Công cụ phổ biến: Power BI, Tableau, Looker, Excel nâng cao,…
BI giúp trả lời các câu hỏi như:
- Doanh thu tuần này tăng/giảm thế nào so với tuần trước?
- Khách hàng đến từ kênh nào mang lại giá trị cao nhất?
- Sản phẩm nào có tỷ lệ hoàn trả cao nhất?
Data Analytics (DA)
Xem thêm: Lộ trình DATA ANALYST TRACK – Trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu
Trong khi đó, DA tập trung sâu hơn vào phân tích và diễn giải dữ liệu – sử dụng các phương pháp thống kê, thuật toán để khám phá nguyên nhân, xu hướng, dự đoán tương lai.
DA không chỉ nhìn lại quá khứ mà còn trả lời: “Tại sao?”, “Điều gì sẽ xảy ra?”
DA thường sử dụng: SQL, Python, R, Excel nâng cao, Power BI, Jupyter Notebook,…
So Sánh DA & BI: Khác Biệt Cốt Lõi
Dưới đây là bảng so sánh sơ bộ dành cho những anh chị/ các em sinh viên còn băn khoăn, thắc mắc xem BI và DA khác nhau ở điểm nào:
|
Tiêu chí |
Business Intelligence (BI) |
Data Analytics (DA) |
|
Mục tiêu chính |
Trực quan hóa & báo cáo dữ liệu | Khai phá, phân tích sâu, dự đoán |
|
Câu hỏi thường gặp |
Chuyện gì đang xảy ra? | Vì sao lại xảy ra? Sẽ xảy ra điều gì tiếp theo? |
|
Công cụ phổ biến |
Power BI, Tableau, Excel nâng cao | SQL, Python, R, Power BI |
| Yêu cầu kỹ thuật | Trung bình – dễ học |
Trung bình đến nâng cao – có logic, lập trình |
| Ứng dụng phổ biến | Dashboard kinh doanh, theo dõi KPI |
Phân tích hành vi khách hàng, tối ưu chiến dịch |
| Cơ hội nghề nghiệp | BI Analyst, Business Analyst |
Data Analyst, Data Scientist, DA Specialist |
Mối Quan Hệ Giữa BI & DA: Hỗ Trợ, Không Loại Trừ
Thực tế, BI và DA không tách rời nhau, mà bổ trợ lẫn nhau:
- BI là bước đầu tiên giúp hình dung “bức tranh dữ liệu tổng thể”
- DA là bước tiếp theo để “zoom in” vào nguyên nhân, hành vi và dự đoán
Nhiều doanh nghiệp triển khai BI trước, sau đó mới phát triển thêm năng lực DA để khai thác sâu dữ liệu. Vì thế, việc học cả hai mang lại lợi thế cực lớn cho những ai muốn theo đuổi lĩnh vực dữ liệu toàn diện.
Nên Chọn DA Hay BI?
Nếu bạn còn đang phân vân giữa hai hướng này, hãy tự hỏi:
|
Câu hỏi |
Nếu câu trả lời là “Có”… |
Bạn nên ưu tiên học |
|
Bạn thích trực quan, báo cáo? |
✅ | BI |
|
Bạn thích đào sâu, phân tích, viết code? |
✅ | DA |
| Bạn làm trong lĩnh vực kinh doanh, marketing, quản trị? | ✅ |
BI → nâng cấp dần lên DA |
| Bạn học/làm trong ngành dữ liệu, CNTT, kỹ thuật? | ✅ |
DA, rồi học thêm BI |
Thực tế, nhiều người học BI trước vì dễ tiếp cận, sau đó mở rộng sang DA để nâng tầm năng lực phân tích.
MCNA – Giải Pháp Học Tập Toàn Diện Cho Người Làm Việc Với Dữ Liệu
Bạn đang tìm kiếm nghề nghiệp lương cao, việc làm triển vọng, hoặc muốn chuyển hướng sang lĩnh vực dữ liệu? Tại MCNA Technology School, bạn không cần phải chọn BI hay DA, vì bạn sẽ được học cả hai – theo đúng lộ trình phát triển thực tế:
MCNA cung cấp:
✅ Khóa học Power BI thực chiến – từ dashboard cơ bản đến báo cáo quản trị nâng cao
✅ Lộ trình DA chuyên sâu với SQL, Python, phân tích dữ liệu thực tế
✅ Hướng dẫn xây dựng portfolio, thực hành bài toán doanh nghiệp
✅ Hỗ trợ định hướng nghề nghiệp, viết CV & phỏng vấn
