Phân tích dữ liệu lớn hiện nay được xem như một trong những ngành nghề đang phát triển mạnh mẽ. Với sự gia tăng của dữ liệu và các công nghệ liên quan, ngành này đang trở thành một trong những ngành có tiềm năng cho các nhà khoa học và các chuyên gia công nghệ thông tin. Trong bài viết này, cùng Swinburne Việt Nam tìm hiểu về ngành phân tích dữ liệu lớn, tầm quan trọng của nó cũng như những xu hướng mới của ngành này.
Tầm quan trọng của ngành Phân tích dữ liệu lớn
Ngành phân tích dữ liệu lớn có tầm quan trọng rất lớn trong việc giúp cho các doanh nghiệp và tổ chức tối ưu hoá hoạt động của mình. Điều này giúp cho các doanh nghiệp có thể tăng hiệu quả kinh doanh, cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ cũng như tạo ra lợi nhuận cao hơn.
Ngoài ra, ngành phân tích dữ liệu lớn còn đóng vai trò rất quan trọng trong việc phát triển kinh tế xã hội. Các chuyên gia phân tích dữ liệu lớn có thể sử dụng các công nghệ mới nhất để giải quyết các vấn đề lớn trong xã hội như y tế, giáo dục và môi trường.
Ví dụ: Trong lĩnh vực y tế, phân tích dữ liệu lớn có thể giúp cho các chuyên gia y tế đưa ra những kết luận quan trọng về sức khỏe của người dân cũng như phát hiện các bệnh nguy hiểm. Điều này giúp cho các chuyên gia y tế có thể đưa ra các giải pháp phòng chống bệnh tốt hơn và tiết kiệm chi phí điều trị.
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học sâu
Trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu (Deep Learning) được xem là những công nghệ mới nhất trong việc phân tích dữ liệu lớn. Các chuyên gia phân tích dữ liệu lớn có thể sử dụng AI và học sâu để tìm ra các mối liên hệ khó đoán trước giữa các dữ liệu, đưa ra những kết luận quan trọng và cải thiện đáng kể hiệu quả của các phương pháp phân tích truyền thống.
Data Analyst cho lĩnh vực cụ thể
Bạn có thể trở thành chuyên gia Data Analyst trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính, marketing, đầu tư, quốc phòng, bán hàng, sản xuất…
Kiến thức chuyên sâu về một lĩnh vực mang đến nhiều lợi thế bởi nhiều doanh nghiệp sẵn sàng chi trả mức lương cao cho những chuyên gia Data Analyst có khả năng giúp họ giải quyết vấn đề đặc thù chuyên ngành.
Với kỹ năng tốt, hiểu biết sâu sắc và có khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, bạn có thể tư vấn cho doanh nghiệp hướng giải quyết vấn đề, cải thiện chiến lược kinh doanh.
Đây là vị trí chuyên gia tập trung vào mảng kinh doanh, sử dụng dữ liệu để thúc đẩy hiệu quả hoạt động kinh doanh và giúp doanh nghiệp đưa ra những chiến lược tối ưu hoá.
Đây là vị trí chuyên phân tích về vận hành – ứng dụng dữ liệu để tối ưu hoá thủ tục, quy trình vận hành, cải thiện kết quả và hiệu suất.
Data Analytics Manager/ Director
Sau khoảng 4-5 năm kinh nghiệm, từ senior, bạn có thể trở thành Data Analytics Manager (DAM) hoặc Data Analytics Director (DAD). Nhiệm vụ chính của DAM gồm:
Yêu cầu đối với Data Analytics Manager/ Director:
Mức lương vị trí này theo thống kê từ Salary (Hoa Kỳ) khoảng 157.880 USD/năm, ở Việt Nam khoảng 38 triệu đồng/tháng.
Chief Data Officer (CDO) là vị trí điều hành cấp cao, chịu trách nhiệm về việc quản trị và ứng dụng dữ liệu trong tổ chức.
Đối với vị trí CDO, yêu cầu gồm:
Mức lương CDO theo Comparably đạt khoảng 282.500 USD/năm. Tại Việt Nam, lương CDO trung bình 44.000.000 đồng/tháng.
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst theo hướng chuyên môn
Ngoài hướng theo quy trình trở thành quản lý, Data Analyst có thể học tập để phát triển bản thân theo hướng chuyên môn. Cụ thể như:
Phân biệt Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst
“Tháp workflow” của bộ phận Data Science
Tuỳ thuộc vào quy mô và mô hình doanh nghiệp, mỗi vị trí tại mỗi tổ chức sẽ có vai trò và trách nhiệm khác nhau. Tuy nhiên, mô hình tổng quan nhất về sự khác nhau của bộ ba Data như sau:
Các nhà khoa học dữ liệu phải có một nền tảng toán học và thống kê. Họ cũng hiểu và thành thạo việc tạo ra các mô hình máy học và trí tuệ nhân tạo. Việc tìm kiếm Data Scientist của doanh nghiệp cũng như tìm kiếm một Full-stacker và đòi hỏi nhiều thời gian.
Có thể gọi họ là loại kiến trúc sư dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu thường có kỹ thuật máy tính hoặc nền tảng khoa học và kỹ năng tạo hệ thống.
Do đó, chúng ta có thể thấy rằng phạm vi công việc của các nhà phân tích dữ liệu nhằm phân tích và mô tả các chiến lược trong quá khứ hoặc trước đó dựa trên dữ liệu quá khứ hoặc hiện tại, trong khi các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc dự đoán và tính toán trước để tạo ra các chiến lược trong tương lai.
Giúp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh
Phân tích dữ liệu lớn giúp cho các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động của mình từ giao dịch, đơn hàng đến quản lý kho và vận chuyển hàng hóa. Điều này giúp cho các doanh nghiệp có thể tăng hiệu quả vận hành và tiết kiệm chi phí.
Ví dụ: Một công ty bán lẻ sử dụng phân tích dữ liệu lớn để quản lý kho hàng của mình. Công ty sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định về việc đặt hàng, cập nhật số lượng hàng tồn kho và hoạt động giao nhận hàng hóa. Kết quả là công ty đã tối ưu hoá hoạt động của mình và tiết kiệm được chi phí lưu trữ và quản lý kho.
Phân tích dữ liệu lớn giúp cho các doanh nghiệp có thể phát hiện ra những xu hướng mới trong thị trường và xác định những sản phẩm, dịch vụ mới có thể mang lại lợi nhuận cao.
Ví dụ: Một công ty bán hàng trực tuyến sử dụng phân tích dữ liệu lớn để phát hiện ra những sản phẩm mới đang được ưa chuộng trên thị trường và đưa ra quyết định về việc mở rộng sản phẩm của mình. Kết quả là công ty đã tăng doanh số bán hàng và thu được lợi nhuận cao hơn.
Workload của một Data Scientist
Nhìn vào nhánh Data Science, hầu hết mọi người sẽ nói rằng Data Science = Machine Learning. Tuy nhiên trên thực tế, Machine Learning (hoặc Modeling) sẽ chỉ chiếm khoảng 20% trong workload của một Data Scientist. Phần trăm công việc của Data Scientist được phân chia như sau:
Data scientist sẽ dựa vào phân tích dự đoán, học máy, điều hòa dữ liệu, mô hình toán học và phân tích thống kê. Một chuyên gia dữ liệu sẽ tiến hành xử lý khối lượng dữ liệu lớn theo quy trình như sau:
Mặc dù sự hiểu nhầm trên gần như đã phổ biến ở mọi nơi, việc xây dựng các mô hình máy học Machine Learning models chỉ là một bước của cả quá trình workload của một nhà khoa học dữ liệu. Sau khi đầu ra mô hình xử lý hậu kỳ, Data scientist sẽ truyền đạt kết quả cho các nhà quản lý, thường sử dụng các phương tiện trực quan hóa dữ liệu. Khi kết quả được thông qua, nhà khoa học dữ liệu đảm bảo công việc được tự động hóa và được phân phối một cách thường xuyên.
Nói tóm lại, người làm Data Scientist sẽ bao gồm:
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst theo hướng trở thành quản lý
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst (Data Analyst career path) phác hoạ quá trình thăng tiến theo cấp độ kinh nghiệm từ khi mới vào nghề đến vị trí cấp cao.
Tìm kiếm các nguồn học tập dành cho Data Scientist
Tham khảo các khoá học Data Science miễn phí trực tuyến tại đây
Các đầu git không thể bỏ qua nếu như đang dấn thân vào DS:
Hy vọng với thông tin từ bài blog sẽ cung cấp được kiến thức hữu ích về Data Scientist là gì cũng như các lộ trình cơ bản để trở thành lập trình Data Scientist tương lại. TopDev Blog cũng sẽ tiếp tục series về Data Science trong thời gian sắp đến. Đừng bỏ lỡ nhé!
Xem thêm việc làm Data Scientist trên TopDev
Hiểu rõ lộ trình thăng tiến của Data Analyst, nắm vững yêu cầu, trách nhiệm của từng vị trí sẽ giúp bạn dễ dàng lựa chọn hướng phát triển sự nghiệp. Bài viết từ Nghề Nghiệp Việc Làm 24h sẽ gợi ý chi tiết về lộ trình thăng tiến của Data Analyst gồm: các cấp độ thăng tiến, yêu cầu về kỹ năng và mức lương tham khảo.
Nhiệm vụ của một Data Analyst là thu thập dữ liệu, sắp xếp hoặc phân tích chúng thành những thông tin dễ hiểu, dễ dùng (ví dụ: trực quan hoá, giúp ra quyết định nhanh, phân tích để điều chỉnh, cải tiến quy trình…).
Data Analyst có thể làm việc trong hầu hết mọi lĩnh vực ngành nghề: y tế, giáo dục, marketing, tài chính, khoa học…
Data Analyst đảm nhận các đầu việc như:
