Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì?
Phân tích dữ liệu là một quá trình toàn diện, bắt đầu từ việc xác định mục tiêu rõ ràng và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng. Sau khi dữ liệu được thu thập, trải qua quá trình xử lý kỹ lưỡng, bao gồm làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị cho phân tích. Giai đoạn phân tích chính sử dụng các kỹ thuật thống kê, thuật toán học máy và công cụ phân tích tiên tiến để khám phá các mô hình và thông tin ẩn trong dữ liệu.
Kết quả phân tích sau đó được trực quan hóa thông qua biểu đồ, bảng và hình ảnh để dễ dàng hiểu và chia sẻ. Quá trình này không dừng lại ở việc phát hiện mô hình mà còn bao gồm việc diễn giải kết quả trong ngữ cảnh kinh doanh và đưa ra các khuyến nghị hành động cụ thể. Phân tích dữ liệu là một quá trình lặp đi lặp lại, liên tục được cập nhật và tinh chỉnh để đảm bảo giá trị và tính phù hợp của nó trong việc hỗ trợ ra quyết định.
Phân tích dữ liệu diễn ra như thế nào?
-
Thu thập dữ liệu
Có hai phương pháp chính để thu thập dữ liệu.
Phương pháp thứ nhất là xác định dữ liệu cần thiết cho phân tích và sau đó tập hợp dữ liệu đó. Nếu dữ liệu đến từ nhiều hệ thống nguồn khác nhau, nhà phân tích dữ liệu sẽ cần phải tích hợp các dữ liệu này. Điều này có thể bao gồm việc làm sạch, biến đổi và hợp nhất dữ liệu để tạo thành một tập dữ liệu nhất quán.
Phương pháp thứ hai là trích xuất một tập hợp con của dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, chỉ cần sử dụng một phần nhỏ của tập dữ liệu tổng thể. Nhà phân tích sẽ tiến hành các bước để trích xuất tập hợp con này và chuyển nó sang một ngăn riêng biệt trong hệ thống. Cách làm này cho phép phân tích tập hợp con mà không ảnh hưởng đến toàn bộ tập dữ liệu.
-
Điều chỉnh chất lượng dữ liệu
Bước tiếp theo là xác định và khắc phục các vấn đề về chất lượng dữ liệu trong dữ liệu đã thu thập. Điều này đòi hỏi phải chuẩn bị dữ liệu theo tiêu chuẩn của công ty cho mô hình phân tích. Các vấn đề về chất lượng dữ liệu bao gồm sự không nhất quán, lỗi và các mục nhập trùng lặp. Chúng được giải quyết bằng cách thực hiện các tác vụ lập hồ sơ dữ liệu và làm sạch dữ liệu.
Nhà phân tích dữ liệu cũng sẽ thao tác và sắp xếp dữ liệu theo yêu cầu của mô hình phân tích mà họ định sử dụng. Nhiệm vụ cuối cùng liên quan đến chất lượng dữ liệu là thực hiện các chính sách quản trị dữ liệu. Những chính sách này đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách chính xác và tuân thủ các tiêu chuẩn của công ty.
-
Xây dựng mô hình phân tích
Trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn, việc xây dựng mô hình phân tích trở thành một cuộc phiêu lưu trí tuệ đầy thú vị. Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, như những kiến trúc sư của thông tin, cùng nhau thiết kế những công trình phân tích tinh vi. Họ sử dụng một bộ công cụ đa dạng, từ các phần mềm phân tích tiên tiến đến những ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ như Python, Scala, R và SQL, để tạo ra những mô hình có khả năng đào sâu vào biển dữ liệu và khai thác những thông tin quý giá.
Quá trình này không khác gì việc tinh chế một viên kim cương thô. Mô hình ban đầu, như một phác thảo đầu tiên, được đưa vào thử nghiệm với bộ dữ liệu mẫu. Kết quả thu được sẽ được các chuyên gia xem xét kỹ lưỡng, từ đó họ tiến hành mài giũa, điều chỉnh để mô hình ngày càng hoàn hảo. Đây là một quá trình lặp đi lặp lại, đòi hỏi sự kiên nhẫn và tỉ mỉ, cho đến khi mô hình hoạt động một cách mượt mà, chính xác như ý muốn.
-
Trình bày
Giai đoạn cuối cùng trong hành trình phân tích dữ liệu là màn trình diễn đỉnh cao, nơi những con số khô khan được biến đổi thành câu chuyện hấp dẫn và đầy sức thuyết phục. Đây là thời khắc mà nhà phân tích dữ liệu hóa thân thành một nghệ sĩ kể chuyện, vẽ nên bức tranh toàn cảnh từ những mảnh ghép thông tin.
Cần gì để phù hợp với ngành Data Analytics
Để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu xuất sắc, cần có sự kết hợp tinh tế của ba phẩm chất quan trọng: tư duy logic tốt, tinh thần tò mò không ngừng và sự kiên trì cẩn trọng.
Tư duy logic là nền tảng, giúp chuyên gia phân tích dữ liệu điều hướng qua biển thông tin mênh mông. Nó cho phép các chuyên gia nhìn thấu suốt qua hàng triệu con số, phát hiện những mẫu hình ẩn giấu và rút ra những kết luận sâu sắc. Khả năng này không chỉ giúp họ xử lý dữ liệu hiệu quả mà còn chuyển hóa những phát hiện thành những báo cáo mạch lạc, thuyết phục, tạo cơ sở vững chắc cho việc ra quyết định của lãnh đạo.
Tinh thần tò mò và dám đặt câu hỏi khó là động lực thúc đẩy sự đổi mới và khám phá trong lĩnh vực này. Chuyên gia phân tích dữ liệu luôn phải đặt ra những câu hỏi sâu sắc về bản chất, nguồn gốc và giới hạn của dữ liệu. Họ không chỉ áp dụng công thức một cách máy móc mà còn tìm hiểu bối cảnh, lịch sử của từng bộ dữ liệu. Sự tò mò này giúp họ không ngừng cải thiện phương pháp, tạo ra những bộ dữ liệu chất lượng hơn và đưa ra những phân tích sâu sắc, đột phá.
Cơ hội việc làm cho ngành phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Công việc của những nhà phân tích dữ liệu bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu “thô” – những thông tin chưa qua xử lý từ nhiều nguồn khác nhau. Sau đó, họ dùng các công cụ và kỹ thuật phân tích tinh vi để “giải mã” những dữ liệu này, tìm kiếm những mẫu hình, xu hướng và mối quan hệ ẩn giấu bên trong. Quá trình này đòi hỏi không chỉ kỹ năng kỹ thuật mà còn cả sự sáng tạo và trực giác nhạy bén.
Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ những ứng dụng hay hệ thống được tạo ra bởi Kỹ sư phần mềm. Để hoàn thiện và phát triển nguồn dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu phải cải tiến các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.
Là người thiết kế và phát triển các hệ thống và cấu trúc lưu trữ dữ liệu nhằm đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ một cách an toàn, hiệu quả và có thể truy xuất dễ dàng. Và còn là người chịu trách nhiệm thu thập và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các cơ sở dữ liệu, các ứng dụng và các hệ thống bên ngoài. Đây là ngành nghề hiện nay được nhiều ngân hàng săn đón.
Chuyên gia phân tích kinh doanh
Không đơn thuần là những người phân tích số liệu, mà là những nhà tiên tri của thế giới kinh doanh, sử dụng dữ liệu như một chiếc la bàn ma thuật để định hướng cho những quyết định then chốt. Những chuyên gia này luôn được các ngân hàng, bảo hiểm săn đón với mức lương cao không ngờ tới.
Với khả năng đọc hiểu dữ liệu sắc sảo như những nhà giải mã cổ văn, họ biến những con số khô khan thành những câu chuyện đầy ý nghĩa về thị trường, khách hàng và xu hướng. Họ kết hợp một cách tài tình giữa trí tuệ phân tích sắc bén và hiểu biết sâu sắc về ngành, tạo nên một tầm nhìn độc đáo và toàn diện.
Có thể thấy có rất nhiều cơ hội rộng mở cho ngành Data Analytics nhưng cũng đòi hỏi cao, yêu cầu những người muốn theo đuổi ngành phân tích dữ liệu cần có kiến thức về kinh doanh cao và nắm bắt được tình hình kinh tế cũng như dự đoán được những xu hướng xảy ra.
Data Analytics thường xuyên làm việc chặt chẽ với các bộ phận như Sales và Marketing, đóng vai trò như một cầu nối giữa số liệu và chiến lược. Họ không chỉ cung cấp thông tin mà còn đề xuất những hướng đi chiến lược dựa trên những phân tích sâu sắc của mình. Việc có thêm kiến thức về sales cũng như digital marketing mang lại cho bạn ưu thế hơn, dễ nắm bắt mọi cơ hội đến gần với ngành phân tích dữ liệu.
Xem thêm:
