Data Analytics: Giải mã sức hút của Data Analytics

Nổi bật trong bối cảnh dữ liệu thúc đẩy bùng nổ, Data Analytics đã trở thành một trong những lĩnh vực cực kỳ thu hút và đầy tiềm năng, mở ra cơ hội rộng mở và hứa hẹn nhiều thành công, đặc biệt là đối với lực lượng lao động trẻ.

Trong bài viết này, hãy cùng PSO MBA giải mã sức hút của Data Analytics, cũng như khám phá sâu hơn những lý do tại sao nên học và làm việc trong lĩnh vực này!

Xem thêm: Học Data Analytics có khó không?

Hiểu bản chất và vai trò của Data Analytics

Data Analytics là quá trình sử dụng công nghệ và phương pháp phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin có ý nghĩa, hỗ trợ quyết định trong kinh doanh và các lĩnh vực khác.

Để học và thành thạo Data Analytics, một số tố chất và kỹ năng cần thiết bao gồm:

• Kỹ năng phân tích: Việc phân tích logic và suy luận sắc bén là yếu tố quan trọng để hiểu sâu về dữ liệu và rút ra những thông tin quan trọng từ nó. Sự khéo léo trong việc áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để giải quyết vấn đề cũng là một kỹ năng cần thiết.
• Kiến thức về toán học và thống kê: Hiểu biết về các khái niệm toán học và thống kê cơ bản là quan trọng để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
• Sự kiên nhẫn: Thành công trong Data Analytics đòi hỏi sự kiên nhẫn và sự quan tâm đến việc tìm hiểu và phân tích dữ liệu một cách chi tiết và kỹ lưỡng. Đôi khi, việc phân tích dữ liệu có thể đòi hỏi nhiều thời gian và công sức, bạn cần có kiên nhẫn để đi sâu vào từng chi tiết trong quá trình này.

Các loại Data Analytics phổ biến

Data Analytics là một lĩnh vực rộng lớn và đa dạng, bao gồm nhiều loại phân tích khác nhau để tìm hiểu và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Dưới đây là một số loại phổ biến của Data Analytics:

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả là một loại phân tích đơn giản, dựa trên dữ liệu lịch sử để xem xét, hiểu và mô tả những gì đã xảy ra. Thông qua việc sử dụng các công cụ Business Intelligence (BI) và trực quan hóa, phân tích mô tả sẽ thực hiện nhiệm vụ tổng hợp dữ liệu hoặc khám phá các xu hướng.

Ví dụ, phân tích mô tả có thể đặt ra các câu hỏi như: Số lượng khách hàng có tăng lên không? Doanh số bán hàng trong tháng này có tốt hơn so với tháng trước không?

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Phân tích chẩn đoán là quá trình khám phá các mối quan hệ nguyên nhân. Điều này có thể bao gồm việc tìm kiếm các biểu hiện bất thường trong dữ liệu. Ví dụ, phân tích chẩn đoán có thể tìm hiểu liệu chiến dịch Marketing mới nhất có ảnh hưởng đến doanh số bán hàng hay không.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử, các xu hướng trước đây và các giả định để dự đoán kết quả tương lai. Nó sử dụng các mô hình Machine Learning để phân tích và dự đoán xu hướng hoặc sự kiện sẽ xảy ra.

Phân tích đề nghị (Prescriptive Analytics)

Phân tích đề nghị cố gắng tìm ra và đề xuất những gì cá nhân hoặc tổ chức nên làm để đạt được mục tiêu/tiêu chí trong tương lai. Nó sử dụng phân tích dự đoán để hiển thị kết quả của các tình huống khác nhau và đề xuất các biện pháp cần thực hiện.

Xem thêm: 5 bước để bắt đầu sự nghiệp Data Analysis

03 đúc kết thu được từ Data Analytics

Hindsight (Quá khứ)

Hindsight là việc phân tích và rút ra bài học từ các sự kiện và trải nghiệm đã xảy ra trong quá khứ. Thông qua việc đánh giá và hiểu rõ những gì đã diễn ra trước đây, chúng ta có thể áp dụng những bài học này để điều chỉnh và cải thiện trong tương lai.

Insight (Hiện tại)

Insight là khả năng hiểu và phản ứng với những gì đang diễn ra ở hiện tại. Đây là quá trình phân tích dữ liệu để hiểu sâu hơn về tình hình hiện tại, nhận diện xu hướng và mô hình mới, từ đó đưa ra các quyết định và hành động phù hợp.

Foresight (Tương lai)

Foresight là khả năng dự đoán và chuẩn bị cho tương lai. Nó bao gồm việc sử dụng dữ liệu và thông tin hiện có để đưa ra các dự đoán và kịch bản về những gì có thể xảy ra trong tương lai. Bằng cách này, chúng ta có thể chuẩn bị và áp dụng các biện pháp phòng ngừa hoặc tối ưu hóa cho những tình huống có thể xảy ra.

Tìm hiểu thêm về Data Science

Data Analytics: Nâng tầm giá trị bản thân

Nhu cầu về lực lượng Data Analytics đang tăng cao trên thị trường lao động

Ngày càng nhiều doanh nghiệp hiểu rằng để cạnh tranh hiệu quả trong thị trường ngày nay, họ cần hiểu biết và sử dụng dữ liệu một cách thông minh. Do đó, nhu cầu về các chuyên gia Data Analytics của doanh nghiệp đang tăng mạnh, tạo ra một thị trường lao động sôi động với nhiều cơ hội cho những người có kỹ năng chuyên môn trong lĩnh vực Data Analytics.

Data Analytics mang lại tiềm năng phát triển bền vững

Lý do nên học ngành Data Analytics khác chính là ngành này mang lại tiềm năng phát triển bền vững nhờ sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự lan rộng của dữ liệu. Thông qua việc học tập và làm việc trong ngành này, bạn có cơ hội tiếp cận với các công nghệ tiên tiến như Machine Learning, Deep Learning, hay Computer Vision, từ đó thúc đẩy thăng tiến sự nghiệp của bản thân.

Cơ hội nghề nghiệp đa dạng

Data Analytics không chỉ giới hạn ở một vai trò duy nhất. Khi trang bị các kỹ năng chuyên môn về Data Analytics, người học có thể trở thành một Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, hoặc thậm chí là một Business Analyst, tùy thuộc vào sở thích và kỹ năng của bạn. Sự đa dạng trong ngành này tạo ra nhiều cơ hội cho sự phát triển nghề nghiệp.

Tìm hiểu thêm về Hệ thống CRM – “Chìa khóa” thúc đẩy kinh doanh thời đại số

Data Analytics mang lại nhiều cơ hội nghề nghiệp

Như đã trao đổi ở phần trên, việc trang bị một nền tảng kiến thức vững chắc về Data Analytics sẽ giúp bạn có nhiều cơ hội nghề nghiệp đa dạng. Dưới đây là một số vị trí phổ biến bạn có thể phát triển trong ngành này:

• Data Analyst: Phân tích dữ liệu và tạo ra báo cáo, dự đoán dựa trên dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Vai trò này liên quan đến việc diễn giải các tập dữ liệu, xác định xu hướng và mô hình cũng như trình bày các phát hiện theo cách dễ hiểu. Bạn cũng sẽ chịu trách nhiệm đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu để cải thiện quy trình và kết quả kinh doanh.
• Data Scientist: Sử dụng các phương pháp và công cụ khoa học dữ liệu để khám phá thông tin từ dữ liệu và đưa ra các giải pháp sáng tạo. Vai trò này đòi hỏi nền tảng vững chắc về thống kê, lập trình và học máy. Các Data Scientist thường xây dựng các mô hình dự đoán, tiến hành thí nghiệm và làm việc trên các dự án dữ liệu lớn để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Data Engineer: Xây dựng và duy trì hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu. Cụ thể, họ thiết kế, xây dựng và quản lý cơ sở dữ liệu, hệ thống xử lý quy mô lớn và đường dẫn dữ liệu. Vai trò này rất quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu có thể truy cập được, đáng tin cậy và được xử lý hiệu quả để phân tích.
• Business Analyst: Hiểu rõ yêu cầu kinh doanh và biến dữ liệu thành thông tin chiến lược. Họ hiểu các yêu cầu kinh doanh và chuyển chúng thành thông tin chiến lược thông qua phân tích dữ liệu. Business Analyst làm việc chặt chẽ với các bên liên quan để xác định các cơ hội cải tiến và giúp thực hiện các chiến lược dựa trên dữ liệu để đạt được các mục tiêu kinh doanh.

Ngoài ra, với kiến thức về Data Analytics, bạn có thể có cơ hội đảm nhận các vai trò chuyên biệt khác như:

• Machine Learning Engineer: Tập trung vào việc thiết kế và triển khai các thuật toán và mô hình Machine Learning.
• Data Visualization Specialist: Tạo các biểu đồ dữ liệu trực quan để giúp các bên liên quan hiểu được thông tin phức tạp một cách dễ dàng.
• Quantitative Analyst: Sử dụng phân tích dữ liệu và mô hình toán học để phân tích thị trường tài chính và phát triển chiến lược giao dịch.
• Customer Insights Analyst: Kiểm tra dữ liệu khách hàng để hiểu hành vi và sở thích, giúp thúc đẩy các chiến lược marketing và bán hàng.

Học Data Analytics ở đâu?

Nếu bạn đang tìm kiếm đơn vị đào tạo Data Analytics tại TP HCM, khóa học PSO Data Analytics in Business Practice có thể là một sự lựa chọn phù hợp. Khóa học này được thiết kế bởi Viện ISB và Đại học Western Sydney, nhằm trang bị những kỹ năng cùng tư duy phân tích dữ liệu là nền tảng quan trọng giúp đưa ra quyết định và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Khóa học PSO Data Analytics in Business Practice mang lại cho học viên nhiều cơ hội: Trang bị kiến thức và tư duy Data Analytics từ chuyên gia giàu kinh nghiệm; Thực hành phân tích, trực quan hóa và kể chuyện bằng dữ liệu từ công cụ Excel và Power BI; Đồng thời trực tiếp tham gia các dự án thông qua phương pháp Project-based Learning.

Tham khảo Khóa học PSO Data Analytics in Business Practice TẠI ĐÂY.

Kết

Data Analytics là lĩnh vực mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp phong phú và đầy thách thức. Với những kiến thức về phân tích dữ liệu, bạn không chỉ có thể trở thành một Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer hay Business Analyst mà còn có thể khám phá nhiều vai trò chuyên biệt khác.

Đầu tư vào học Data Analytics là đầu tư vào tương lai của bạn. Nếu bạn đam mê công nghệ, phân tích dữ liệu và mong muốn có một sự nghiệp bền vững với mức lương hấp dẫn, Data Analytics là lựa chọn không thể bỏ qua. Với những kiến thức bổ ích từ các khóa học chất lượng như PSO Data Analytics in Business Practice, bạn sẽ được trang bị những kỹ năng cần thiết và được hướng dẫn bởi các chuyên gia giàu kinh nghiệm.

Hãy bắt đầu hành trình học tập của bạn ngay hôm nay để nắm bắt cơ hội và chuẩn bị cho một tương lai thành công trong lĩnh vực Data Analytics.