Data Analytics Là Gì? Lộ Trình Trở Thành Data Analyst

Data Analytics” là cụm từ được tìm kiếm nhiều trong vài năm đổ lại đây và chưa có dấu hiệu “hạ nhiệt”.

Vậy Data Analytics là gì mà hot đến vậy? Tại sao Data Analytics lại là một trong nhóm nghề hấp dẫn hiện nay? Lộ trình trở thành Data Analyst là gì?

Cùng Mastering Data Analytics tìm hiểu trong bài viết này nhé.

Data Analytics là gì?

Đầu tiên, hãy cùng tìm hiểu khái niệm Data Analytics là gì? Data Analytics là Phân tích dữ liệu là việc thu thập, kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu. Từ đó, các nhà lãnh đạo có thể đưa ra kết luận, dự đoán và ra quyết định sáng suốt trong kinh doanh. Ngày nay, có rất nhiều hệ thống và phần mềm chuyên dụng hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu. Các nền tảng thường gặp như là BI – Business Intelligence, báo cáo và xử lý phân tích trực tuyến OLAP đến các dạng phân tích nâng cao.

Các sáng kiến – insights từ phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu chiến dịch Marketing… Tóm lại, mục tiêu cuối cùng của data analytics là thúc đẩy hiệu quả kinh doanh.

Bức tranh tổng thể các định nghĩa trong ngành ANALYTICS
Bức tranh tổng thể các định nghĩa trong ngành ANALYTICS (theo INFORMS)

Các khái niệm trong ngành Analytics:

  • Analytics là tên gọi ngành lớn, trong Analytics sẽ có nhiều mảng nhỏ.
  • Data Analytics thường nói về chung cả Business Intelligence & Business Analytics.

Định nghĩa chuẩn về Data Analytics in Business

Phân tích dữ liệu kinh doanh (Data Analytics in Business) hiểu nôm na là quy trình phân tích các dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp, để đưa ra các quyết định kinh doanh cho doanh nghiệp.

Data Analytics và Data Analysis khác nhau như thế nào?

Data Analytics thường bị nhầm lẫn với Data Analysis. Mặc dù 2 thuật ngữ này có mối liên quan với nhau nhưng không hoàn toàn giống nhau. Trên thực tế, Data Analysis được xem như ‘tập con’ (subcategory) của Data Analytics.

Nhìn chung, Data Analytics gồm các quy trình phân tích, khoa học dữ liệu data science (dùng dữ liệu để lý thuyết hóa và đưa ra những dự báo) và xây dựng hệ thống dữ liệu (data enineering).

Các cấp độ trong Data Analytics

4 cấp độ cơ bản về độ trưởng thành trong mảng Data Analytics, bao gồm Business Intelligence và Business Analytics:

Business Intelligence: Dùng kĩ thuật phân tích mô tả (Descriptive Analytics) và phân tích chẩn đoán (Diagnostics Analytics) để phân tích về tình hình quá khứ của doanh nghiệp.

Ví dụ: Phân tích để hiểu Tại sao doanh thu tháng vừa rồi giảm 20% so với tháng trước. Nguyên nhân từ đâu và phân tích để đưa ra các giải pháp về cải thiện doanh thu sắp đến.

Business Analytics, Business Analytics: Sử dụng các thuật toán học máy, học sâu (machine learning/deep learning algorithm)/ kĩ thuật phân tích nâng cao (Advance Analytics). Các kĩ thuật này gồm Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) & Prescriptive Analytics (phân tích đề xuất) để phân tích về tương lai của doanh nghiệp.

Ví dụ: Dùng thuật toán regression, time series để dự báo doanh thu sắp đến sẽ là bao nhiêu. Từ đó, chuẩn bị các phương án về hàng tồn kho và bán hàng.

4 cấp độ của Data Analytics
4 cấp độ của Data Analytics

Lộ trình trở thành Data Analyst

Trên thực tế, không có một lộ trình học Data Analytics cụ thể nào cho tất cả những người muốn học về phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, dưới đây là một vài lộ trình thường gặp trong thực tế:

  • Gợi ý lộ trình cho những người muốn ứng dụng phân tích dữ liệu để quản trị/vận hành doanh nghiệp:
    • Business Intelligence Analyst (Chuyên viên Phân tích dữ liệu kinh doanh) → Business Analytics → Data Science → AI…
  • Gợi ý lộ trình trở thành Data Analyst:
    • Data Analyst → Analyst Specialist → Data Scientist → Director of Data Analytic
    • Hoặc Data Analyst → Analyst Specialist → Data Scientist → Product Manager hay Business Strategy

Công việc chủ yếu của Data Analyst chủ yếu tập trung vào thu thập, khai thác, xử lý dữ liệu để báo cáo. Data Analyst cần đưa ra nhận định, tham mưu giúp các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định đúng đắn trong kinh doanh.

Để trở thành Data Analyst, bạn cần trang bị 4 nhóm kỹ năng chính sau đây:

  1. Kỹ năng lập trình: SQL, Python, R…
  2. Kỹ năng thiết kế báo cáo trực quan hóa dữ liệu (Data visualization): Power BI, Tableau…
  3. Kỹ năng phân tích (Data Analysis)
  4. Kỹ năng mềm

Nguồn tài liệu & khóa học Data Analytics

Có rất nhiều resources để học Data Analytics. Các bạn có thể tự học thông qua các nguồn có sẵn hoặc tham gia khóa học Data Analytics. Tham khảo Tổng Hợp 17 Sources Học SQL Miễn Phí Trong Phân Tích Dữ Liệu hoặc Tự Học Data Analytics Với Kỹ Năng ”Connecting The Dots”

Việc tham gia khóa học Data Analytics sẽ giúp các bạn rút ngắn thời gian học hỏi. Giảng viên sẽ chia sẻ cho bạn kiến thức và kinh nghiệm được đúc kết trong quá trình làm việc. Hãy nhớ, bạn cần chọn lựa trung tâm đào tạo có chất lượng thật sự. Đặc biệt, khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh (Business Intelligence/ Data Analytics) không chỉ dạy cách sử dụng tool và kiến thức hàn lâm. Khóa học này đào tạo cho học viên kỹ năng Data Analytics bài bản và chuyên nghiệp.

Đặc biệt, khóa học Business Intelligence/ Data Analytics được khai giảng thường xuyên. Mỗi lớp học thu hút hơn 100 anh/chị học viên đang là người trong và ngoài ngành Data Analysis. Sau 2 năm hoạt động, chính thức khai giảng 34 khóa học public cho hơn 1200 học viên.

Kết luận

Cuối cùng, hy vọng qua bài viết này, bạn đã phần nào hiểu được khái niệm Data Analytics là gì? cũng như Lộ trình trở thành Data Analyst.
Hãy theo dõi fanpage và website MDA để được cập nhật những kiến thức mới nhất về Data Analytics nhé!

Tham khảo

Data Analytics – Khóa Học Thu Hút 100 Học Viên Tại MDA Có Gì Đặc Biệt?
Data Analyst (Business Intelligence) Khác Data Scientist (Business Analytics) Như Thế Nào?
Những Công Nghệ Phân Tích Dữ Liệu Dẫn Đầu Thế Giới

Chat với chúng tôi qua Zalo
Gọi ngay
error: Content is protected !!