September 30, 2022
Trang chủ » Quá nhiều doanh nghiệp hào hứng với Big Data nhưng bạn đã biết gì về lĩnh vực Data Analytics
data analytics

data analytics

Bạn sẽ truyền đạt thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu (data-driven) cho các bên liên quan chính, chủ sở hữu sản phẩm, nhà tiếp thị, nhà thiết kế và những người khác để sử dụng thông tin đó cho việc tối ưu hóa sản phẩm hoặc kế hoạch của họ.

Quá nhiều doanh nghiệp hào hứng với Big Data (hoặc chỉ nhiều dữ liệu) nhưng không biết phải làm gì với nó.

Đó là nơi các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu tham gia. Các nhà phân tích dữ liệu tổ chức và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Tiếp theo là đánh giá dữ liệu, thu thập thông tin chi tiết từ đó và đưa ra các đề xuất hữu ích để thúc đẩy hoạt động kinh doanh.

Nếu khi nhìn vào bảng tính, bạn có thể thấy một câu chuyện đang diễn ra (thay vì các hàng và cột số), thì chuyên viên phân tích dữ liệu có thể là lựa chọn nghề nghiệp phù hợp cho bạn.

Các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc theo nhóm xoay quanh các tập dữ liệu (data sets), xây dựng trang tổng quan (dashboards) để giúp doanh nghiệp luôn cập nhật thông tin về tình trạng kinh doanh. Thiết lập thử nghiệm A / B để đưa ra quyết định hiệu quả và tạo mô hình dữ liệu (data model) để dự đoán kết quả.

Bạn sẽ truyền đạt thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu (data-driven) cho các bên liên quan chính như: chủ sở hữu sản phẩm, nhà tiếp thị, nhà thiết kế và những người khác để sử dụng thông tin đó cho việc tối ưu hóa sản phẩm hoặc kế hoạch của họ. Công việc của bạn có thể giúp chủ doanh nghiệp phân bổ chính xác nguồn lực; định giá và sửa đổi cách thức hoạt động của chuỗi cung ứng.

Về cơ bản, bạn sẽ dựa vào tư duy phản biện (critical thinking) và các kỹ năng phân tích (analytical skills) là cốt lõi, vì bạn sẽ thực hiện rất nhiều số liệu. Dữ liệu bản thân nó cần là sự chính xác. Vì vậy bạn sẽ cần chú ý đến chi tiết và có kỹ năng giao tiếp tốt để có thể truyền đạt bằng lời nói và trực quan những phát hiện phức tạp từ dữ liệu. Từ khía cạnh kỹ thuật, bạn sẽ học cách làm việc với các báo cáo – reporting packages (như Microsoft Excel); các công cụ phân tích cơ sở dữ liệu (Hadoop, SQL và Pandas); một số kỹ năng viết code cơ bản (chẳng hạn như Python hoặc Javascript).

Một số thuật ngữ thường gặp

Thuật ngữÝ nghĩa
Data QualityChất lượng dữ liệu
Behavioural AnalyticsPhân tích hành vi người dùng
Data visualizationTrực quan hoá dữ liệu
Data cleansingLàm sạch dữ liệu hoặc lọc dữ liệu.
Thuật ngữ thường gặp trong ngành Data Analytics

Công việc nổi bật trong lĩnh vực

Những công việc nổi bật trong lĩnh vực Data Analytics có thể kể đến như:

  • Data Scientist
  • Market Research Analyst
  • Data Analyst
  • Machine Learning Engineer
  • Data Engineer
  • Data Architect

Tabbook không chịu trách nhiệm hoặc nghĩa vụ đối với bất kỳ lỗi hoặc thiếu sót nào trong nội dung. Thông tin có trong trang web này được cung cấp trên cơ sở tham khảo nên không có đảm bảo về tính đầy đủ, chính xác hoặc kịp thời …

Tabbook team

Leave a Reply

Your email address will not be published.