Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin, phân tích kinh doanh ngày càng trở nên quan trọng trong thế giới kinh doanh, đặc biệt khi các tổ chức tiếp cận dữ liệu ngày càng nhiều (vấn đề dữ liệu lớn – Big data). Các nhà quản lý ngày nay không còn quyết định dựa trên sự phán đoán và kinh nghiệm thuần túy; họ dựa vào dữ liệu thực tế, khả năng thao tác và phân tích dữ liệu để hỗ trợ các quyết định của họ. Kết quả là nhiều công ty đã thành lập các phòng phân tích; IBM đã tổ chức lại hoạt động tư vấn và thành lập một tổ chức 4000 người chỉ để tập trung vào phân tích. Các công ty đang ngày càng tìm kiếm nguồn nhân lực có khả năng hiểu và phân tích kinh doanh.

Người quản lý trong các tổ chức kinh doanh phải thực hiện nhiều quyết định mỗi ngày như quyết định lựa chọn sản phẩm nào, cách thức định giá chúng, nơi đặt cơ sở, số người thuê, phân bổ vốn, lịch sản xuất,… Nhiều quyết định có hậu quả kinh tế đáng kể; hơn nữa chúng rất khó thực hiện vì dữ liệu không chắc chắn và thông tin không hoàn hảo,… Do đó, các nhà quản lý cần có nguồn thông tin tốt và cần được hỗ trợ tốt để đưa ra những quyết định quan trọng mà quyết định đó không chỉ ảnh hưởng đến công ty mà còn ảnh hưởng đến sự nghiệp của họ. Tuy nhiên, trong công cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 ngày nay, dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh – bao gồm cả những dữ liệu được thu thập bởi các doanh nghiệp cũng như dữ liệu thu thập qua Internet và các phương tiện truyền thông xã hội ngày càng khổng lồ, khó hiểu và khó sử dụng (Big data – dữ liệu lớn). Đây là một trong những lí do tại sao phân tích kinh doanh lại quan trọng trong môi trường kinh doanh.

Các phương pháp phân tích, dưới hình thức này hay hình thức khác, đã được sử dụng trong kinh doanh hơn một thế kỷ nay. Tuy nhiên, sự tiến triển của phân tích hiện đại bắt đầu bằng việc sử dụng máy tính vào cuối những năm 1940 và sự phát triển của chúng từ những năm 1960 trở đi. Các nhà nghiên cứu của IBM, Hans Peter Luhn, đã đưa ra một cách giải quyết vấn đề thu nhập, quản lý, phân tích và báo cáo dữ liệu, được gọi là kinh doanh thông minh (BI – Business Intelligence). Sử dụng BI có thể tạo ra các quy tắc đơn giản để phát hiện các bất thường trong kinh doanh. BI đã phát triển thành môn học hiện đại mà chúng ta gọi là hệ thống thông tin (IS – information systems). Ngày nay do sự tăng trưởng dữ dội của dữ liệu, thống kê đóng vai trò quan trọng trong kinh doanh. Các phương pháp thống kê bao gồm các công cụ cơ bản của mô tả, thăm dò, ước tính và suy luận cũng như các kỹ thuật tiên tiến hơn như hồi quy, dự báo và khai phá dữ liệu. Phân tích kinh doanh hiện đại có thể xem như là một sự kết hợp của BI/IS, thống kê, mô hình hóa và tối ưu hóa.

Sức mạnh của phân tích kinh doanh được ghi nhận khoảng 20 năm trước bởi các nhà nghiên cứu và tư vấn kinh doanh Michael hammer và James Champy. Một cuộc điều tra của Bloomberg Businessweek Research Service và SAS kết luận rằng phân tích kinh doanh vẫn đang trong giai đoạn mới nổi và chỉ được sử dụng trong phạm vi kinh doanh chứ không phải trong toàn tổ chức.

Trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng, đây là một lĩnh vực nghiên cứu mặc dù có nhiều thách thức nhưng tồn tại nhiều cơ hội. Những cơ hội này được phản ánh trong thị trường việc làm của các chuyên gia phân tích và “các nhà khoa học dữ liệu”. Một số người nói “phân tích kinh doanh – lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn của thế kỷ 21” và McKinsey & Company dự đoán sẽ thiếu hụt 50 đến 60% các nhà khoa học nghiên cứu về phân tích kinh doanh.

Từ thực trạng và yêu cầu phát triển, vấn đề cần thiết là cần có tài liều về phân tích kinh doanh nhằm đưa ra những phương pháp, mô hình cũng như các quyết định để hỗ trợ cho các nhà quản lý trong các tổ chức kinh doanh.

Chính trong bối cảnh này mà nhóm biên dịch lựa chọn dịch cuốn “Business Analytics” của tác giả James R. Evans, Khoa Điều hành, Phân tích kinh doanh và Hệ thống thông tin trường Cao đẳng Kinh doanh của Đại học Cincinnati.

Cuốn sách này cung cấp cho sinh viên cả ngành kinh tế và ngành công nghệ, bậc đại học và sinh viên cao học nhập môn các khái niệm và công cụ cơ bản cần thiết để hiểu vai trò mới nổi của phân tích kinh doanh trong các tổ chức, từ đó họ có thể áp dụng các công cụ phân tích kinh doanh cơ bản trong môi trường bảng tính và giao tiếp với các chuyên gia phân tích để sử dụng hiệu quả và giải thích các mô hình và kết quả phân tích để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.

Như vậy, cuốn sách là sự kết hợp của ứng dụng công nghệ thông tin và lý thuyết kinh tế để phân tích dữ liệu kinh doanh. Do đó, cuốn sách là tài liệu tham khảo phục vụ cho sinh viên các ngành kinh tế nói chung, ngành hệ thống thông tin quản lý, công nghệ thông tin và đặc biệt là sinh viên chuyên ngành tin học tài chính kế toán nói riêng. Ở Học viện Tài chính, cuốn sách là tài liệu tham khảo cho tất cả sinh viên đại học và cao học muốn tìm hiểu về phương pháp, mô hình, công cụ phân tích dữ liệu trong đó có dữ liệu tài chính kế toán. Đối với các môn học, cuốn sách là tài liệu khi sinh viên học tập môn tin học ứng dụng và các môn như khai phá dữ liệu tài chính, quản trị dữ liệu tài chính,… Bên cạnh đó cuốn sách cũng là tài liệu tham khảo cho các học giả khi nghiên cứu về lĩnh vực phân tích dữ liệu, trợ giúp cho việc giảng dạy, tra cứu và học tập,… Là tài liệu cho các nhà quản lý trong các tổ chức kinh doanh, giúp cho các nhà quản lý có thể phân tích dữ liệu kinh doanh một cách trực quan và dự báo, hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả.

Cuốn sách “Phân tích dữ liệu” do Ths.GVC Đồng Thị Ngọc Lan làm chủ biên, được chia thành 5 phần gồm 16 chương, với sự tham gia biên dịch là những giảng viên có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh tế, tin học và giảng viên ngành ngôn ngữ anh, gồm:

Ths.GVC Đồng Thị Ngọc Lan và Ths. Nguyễn Văn Thanh biên dịch chương 1: Giới thiệu về phân tích kinh doanh và chương 2: Phân tích dữ liệu bằng bảng tính.

TS. Phạm Minh Việt biên dịch chương 3: Trực quan hóa và khai triển dữ liệu, chương 4: Thống kê mô tả.

Ths.GVC Phan Phước Long biên dịch chương 5: Phân phối xác suất và mô hình hóa dữ liệu, chương 6: Lấy mẫu và ước tính.

Ths.GVC Đồng Thị Ngọc Lan biên dịch chương 9: Các kỹ thuật dự báo và chương 10: Giới thiệu về khai phá dữ liệu.

Ths. Bùi Duy Linh biên dịch chương 11: Mô hình bảng tính và phân tích, chương 12: Mô phỏng Monte carlo và phân tích rủi ro

Ths. Cao Thị Huyền Nga – giảng viên ngành Ngôn ngữ Anh hỗ trợ biên dịch, rà soát kiểm tra, chỉnh sửa ngữ nghĩa dịch của câu và từ trong toàn bộ cuốn sách.

Ths.GVC Đồng Thị Ngọc Lan, Ths. Trần Thị Hương biên dịch chương 13: Tối ưu tuyến tính và chương 14: Các ứng dụng của tối ưu hóa tuyến tính.

Ths. Bùi Duy Linh, Ths Hoàng Hải Xanh biên dịch chương 15: Tối ưu hóa số nguyên

Ths.GVC Đồng Thị Ngọc Lan, Ths. Bùi Duy Linh biên dịch chương 16: Phân tích ra quyết định

Ths.GVC Đồng Thị Ngọc Lan, Ths. Trần Thị Hương và Ths. Hoàng Hải Xanh tổng hợp, chỉnh sửa và hoàn thiện bản dịch.