Data Analytics: Phân tích dữ liệu là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Ngày nay, data analytics ngày càng trở nên quan trọng đối với các công ty muốn mở rộng quy mô. Lượng thông tin khổng lồ được thu thập hàng năm đòi hỏi các chuyên gia phân tích cẩn thận để biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết hữu ích. Các chuyên viên data analyst đóng vai trò là những người kể chuyện bằng con số, biến dữ liệu thô thành các chiến lược giá trị cho công ty. Đây là một công việc công nghệ đáng mơ ước với mức lương hấp dẫn, thị trường việc làm ổn định và nhiều cơ hội làm việc từ xa. Nếu bạn đam mê thống kê hoặc thích lập kế hoạch ngân sách trong Excel, data analytics có thể là một sự nghiệp phù hợp. Vậy, data analyst là gì và tại sao nó lại quan trọng đến vậy?

1. Data Analytics Là Gì?

Các thuật ngữ quan trọng trong Data Analytics giúp hiểu rõ hơn về lĩnh vực này.

Data analytics là quá trình thu thập và sắp xếp thông tin, tìm kiếm các mẫu và trực quan hóa những phát hiện đó một cách rõ ràng và dễ hiểu. Nói một cách đơn giản, đó là phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, bộ kỹ năng của một data analyst có thể được ứng dụng trong mọi lĩnh vực và mọi công ty. Hầu hết các tổ chức hiện nay ưu tiên đưa ra quyết định dựa trên số liệu, thực hiện các thay đổi dựa trên tính logic và dữ kiện trong quá khứ hơn là cảm tính. Do đó, họ rất cần các chuyên viên data analyst có kinh nghiệm để giúp họ đưa ra chiến lược từ những con số khô khan.

Ví dụ, khi một doanh nghiệp muốn cải thiện sản phẩm, giới thiệu dịch vụ mới hoặc thu hút một nhóm khách hàng khác, họ bắt đầu bằng cách thu thập càng nhiều thông tin càng tốt về khách hàng, hành vi sử dụng sản phẩm, thị trường và đối thủ cạnh tranh. Dưới góc nhìn của một data analyst giàu kinh nghiệm, họ sẽ thấy được thông điệp mà dữ liệu đó muốn truyền tải và đưa ra các đề xuất phù hợp cho công ty, từ đó mang lại lợi nhuận đáng kể. Các chuyên viên data analyst sở hữu những kỹ năng cần thiết cho sự phát triển kinh doanh và đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra nhiều sản phẩm, ứng dụng và dịch vụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày.

2. Tại Sao Cần Phân Tích Dữ Liệu?

Các loại phân tích dữ liệu khác nhau được sử dụng để đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.

Nếu doanh nghiệp của bạn không phát triển, bạn cần xem xét những sai sót và vạch ra hướng đi đúng đắn hơn trong tương lai. Ngay cả khi doanh nghiệp đang phát triển, bạn vẫn mong muốn đạt được sự tăng trưởng vượt bậc. Tất cả những gì bạn cần làm là phân tích dữ liệu kinh doanh để đưa ra các chiến lược mới, hiệu quả hơn. Dưới đây là một số lý do cho thấy tầm quan trọng của data analytics đối với doanh nghiệp:

• Có cái nhìn tổng quan về khách hàng: Hiểu rõ hơn về nhu cầu, hành vi và sở thích của khách hàng.
• Nắm rõ thị trường kinh doanh: Đánh giá xu hướng thị trường, xác định cơ hội và thách thức.
• Tiếp cận các cơ hội kinh doanh tiềm năng: Khám phá các phân khúc thị trường mới và các sản phẩm/dịch vụ tiềm năng.
• Có định hướng để cải tiến chất lượng sản phẩm: Xác định các điểm yếu của sản phẩm và đưa ra các cải tiến phù hợp.
• Xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững: Tăng cường sự gắn kết và lòng trung thành của khách hàng.
• Xây dựng chiến dịch digital marketing hiệu quả: Tối ưu hóa các chiến dịch marketing để đạt được hiệu quả cao nhất.
• Thay đổi, cải thiện sản phẩm, dịch vụ cung cấp: Điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu thay đổi của thị trường.
• Loại bỏ mối bận tâm về an toàn dữ liệu: Đảm bảo an toàn và bảo mật cho dữ liệu của doanh nghiệp.
• Hỗ trợ và tăng năng suất làm việc của nhân viên: Cung cấp cho nhân viên các công cụ và thông tin cần thiết để làm việc hiệu quả hơn.
• Theo dõi đối thủ cạnh tranh: Nắm bắt các chiến lược và hoạt động của đối thủ cạnh tranh.

3. Sự Khác Biệt Giữa Data Analytics và Data Analysis?

So sánh Data Analytics và Data Analysis để hiểu rõ phạm vi và quy trình của từng lĩnh vực.

Data Analytics và Data Analysis đều có nghĩa là phân tích dữ liệu, dẫn đến sự nhầm lẫn về ý nghĩa. Về cơ bản, sự khác biệt nằm ở quy mô và phạm vi. Data Analytics có nghĩa rộng hơn và bao trùm hơn, trong khi Data Analysis là một tập hợp con của Data Analytics.

Data Analysis mô tả quá trình kiểm tra, chuyển đổi và sắp xếp dữ liệu theo một trật tự nhất định để tìm hiểu và rút ra các thông tin hữu ích.

Data Analytics mô tả một lĩnh vực bao gồm quá trình quản lý toàn bộ dữ liệu, không chỉ bao gồm việc phân tích (data analysis) mà còn thu thập, tổ chức, lưu trữ dữ liệu cũng như các công cụ và kỹ thuật liên quan.

4. Những Công Việc Trong Lĩnh Vực Phân Tích Dữ Liệu (Data Analytics)?

Các vị trí công việc phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, phù hợp với nhiều chuyên ngành khác nhau.

Nếu bạn có nền tảng học vấn liên quan đến các ngành như Tài chính, Kinh tế, Toán học, Thống kê, Khoa học Máy tính hoặc Quản lý Thông tin, sẽ có rất nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn dành cho bạn. Một số vị trí có nhu cầu tuyển dụng cao hiện nay bao gồm:

• Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst): Sử dụng các phần mềm và công cụ lập trình để tìm kiếm và chắt lọc thông tin từ dữ liệu lộn xộn và rời rạc.
• Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Analyst): Phân tích nhu cầu của khách hàng và đối tác để tìm ra cách giải quyết các vấn đề phát sinh trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
• Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist): Phân tích, sắp xếp và kể chuyện bằng dữ liệu, kết hợp giữa khoa học máy tính, thống kê và toán học để đưa ra những kế hoạch hoạt động cho cả team.
• Chuyên viên phân tích dữ liệu mảng y tế (Healthcare Data Analyst): Thu thập và phân tích dữ liệu giúp bác sĩ, nhân viên y tế và các tổ chức trong lĩnh vực y tế nâng cao chất lượng dịch vụ cho bệnh nhân.

5. Một Số Thuật Ngữ Của Data Analytics

Các thuật ngữ quan trọng cần nắm vững trong lĩnh vực Data Analytics.

Khi bạn đi sâu vào thế giới của analytics, bạn sẽ khám phá ra một ngôn ngữ hoàn toàn mới. Dưới đây là một số thuật ngữ phổ biến để bạn không cần phải tìm kiếm mỗi khi nghe thấy chúng:

• Predictive analytics (phân tích dự đoán): Sử dụng data mining (khai phá dữ liệu) và thống kê để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
• Data visualization (trực quan hóa dữ liệu): Trình bày thông tin bằng đồ thị, minh họa rõ ràng các xu hướng và kiểu mẫu.
• Exploratory data analysis (phân tích dữ liệu thăm dò): Tiếp cận giải thích dữ liệu dựa vào đồ họa thống kê, khuyến khích testing (kiểm tra) và thử nghiệm trước khi đưa ra các giả định.
• Data model: Cách tổ chức các phần tử của tập dữ liệu, thiết lập mối quan hệ giữa các loại thông tin khác nhau.
• Analytical database: Phần mềm giúp bảo trì và thao tác dữ liệu dễ dàng hơn.
• Data cleaning/data cleansing: Tìm và loại bỏ các điểm dữ liệu không chính xác hoặc không liên quan.

6. Các Loại Phân Tích Dữ Liệu

Các loại phân tích dữ liệu phổ biến được sử dụng trong kinh doanh và công nghệ.

Có một số loại kỹ thuật phân tích dữ liệu dựa trên kinh doanh và công nghệ. Các loại phân tích dữ liệu chính bao gồm:

• Text Analysis (Phân tích văn bản)
• Statistical Analysis (Phân tích thống kê)
• Diagnostic Analysis (Phân tích chẩn đoán)
• Predictive Analysis (Phân tích dự đoán)
• Prescriptive Analysis (Phân tích đề xuất)

6.1. Text Analysis (Phân Tích Văn Bản)

Text Analysis là một nhánh của Data Mining, tìm kiếm và trích xuất thông tin trong văn bản, chuyển dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Text Analysis cung cấp cách để trích xuất và kiểm tra dữ liệu, bắt nguồn từ một mẫu và giải thích dữ liệu. Ứng dụng thực tế của Text Analysis bao gồm đối chiếu lý lịch cá nhân, lọc thư rác, phân tích cảm nghĩ và phân loại tài liệu.

6.2. Statistical Analysis (Phân Tích Thống Kê)

Statistical Analysis thể hiện “Điều gì xảy ra?” bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ dưới dạng dashboards. Nó bao gồm việc thu thập, phân tích, giải thích, trình bày và mô hình hóa dữ liệu để phân tích một tập hợp dữ liệu hoặc một mẫu dữ liệu. Có hai loại phân tích chính:

• Descriptive Analysis (Phân tích mô tả): Sử dụng để phân tích và mô tả các dữ liệu đã có sẵn hoặc dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp. Dữ liệu trong quá khứ thường được sử dụng để so sánh và rút ra kết luận.
• Inferential Analysis (Phân tích suy luận): Phân tích mẫu từ dữ liệu hoàn chỉnh để tìm ra các kết luận khác nhau từ cùng một dữ liệu nếu chọn các mẫu khác nhau.

6.3. Diagnostic Analysis (Phân Tích Chẩn Đoán)

Mục đích của phân tích chẩn đoán là để chẩn đoán những vấn đề và lỗi phát sinh trong dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu suất và chiến lược của doanh nghiệp.

6.4. Predictive Analysis (Phân Tích Dự Đoán)

Sử dụng dữ liệu quá khứ hoặc lịch sử để dự đoán kết quả trong tương lai. Quá trình này sử dụng các mô hình dự đoán để khai thác một lượng lớn dữ liệu, đảm bảo rằng các dự đoán chính xác có thể được thực hiện.

6.5. Prescriptive Analysis (Phân Tích Đề Xuất)

Kết hợp tất cả các loại phân tích khác để nhấn mạnh vào những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu, từ đó đề xuất những hành động phù hợp và dự đoán kết quả có thể xảy ra.

7. Quy Trình Phân Tích Dữ Liệu

7.1. Đặt Câu Hỏi

Để chuyển đổi dữ liệu thành các quyết định kinh doanh, bạn nên bắt đầu từ những vấn đề cần đào sâu tìm hiểu của doanh nghiệp, trước khi thực hiện thu thập dữ liệu. Hãy đặt những câu hỏi có thể đo lường, rõ ràng và ngắn gọn.

7.2. Dân Chủ Hóa Dữ Liệu

Dân chủ hóa dữ liệu cho phép mọi người truy cập và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.

Dân chủ hóa dữ liệu nghĩa là mọi người đều có thể truy cập vào dữ liệu mà không có sự ngăn cản nào. Nó yêu cầu chúng ta cho phép truy cập dữ liệu dễ dàng để ai cũng hiểu và sử dụng dữ liệu nhằm đưa ra quyết định và tìm ra cơ hội nhanh chóng hơn mà không có bất kỳ một rào cản nào.

Sau khi bạn xác định được đâu là nguồn dữ liệu quan trọng, hữu ích đối với mình, bạn cần tạo một pipeline để đưa những dữ liệu đó về chung 1 chỗ để tiện cho việc đánh giá và tìm ra insight.

7.3. Làm Sạch Dữ Liệu

Làm sạch dữ liệu là bước quan trọng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của thông tin phân tích.

Làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn bị dữ liệu thông qua việc loại bỏ những dữ liệu không đầy đủ, không chính xác, không phù hợp về định dạng, bị trùng lặp, không liên quan, không có giá trị…

7.4. Bỏ Qua Những Dữ Liệu Vô Ích

Bạn cần bám sát vào mục tiêu kinh doanh và KPI chiến lược ở lúc ban đầu để loại bỏ những dữ liệu không quan trọng, dư thừa, từ đó tập trung hơn vào dữ liệu hữu ích để tìm ra những insight thực sự đắt giá.

7.5. Trực Quan Hóa Dữ Liệu

Trực quan hóa dữ liệu giúp dễ dàng hiểu và diễn giải thông tin phức tạp.

Trực quan hóa dữ liệu là tạo ra những hình ảnh, biểu đồ, đồ thị nhằm diễn tả những thông tin đến người dùng, giúp bạn hiểu mô hình và xu hướng dễ dàng và rõ ràng hơn.

7.6. Diễn Giải Dữ Liệu

Sau quá trình phân tích dữ liệu, bạn có thể diễn đạt kết quả ấy bằng từ ngữ hay bảng, biểu đồ. Tiếp theo, sử dụng kết quả của quá trình phân tích để đưa ra những quyết định cho doanh nghiệp trong tương lai.

7.7. Xây Dựng Câu Chuyện Dữ Liệu (Data Storytelling)

Data storytelling kết hợp dữ liệu, hình ảnh và tường thuật để truyền đạt thông tin một cách hiệu quả.

Data storytelling là cách để truyền đạt thông tin phù hợp với đối tượng mục tiêu bằng cách kết hợp các định dạng trực quan hóa dữ liệu (đồ thị, biểu đồ, bản đồ động, v.v.) với các yếu tố tường thuật. Nhiệm vụ chính là sử dụng lượng dữ liệu lớn, phức tạp để tạo nên 1 câu chuyện đơn giản, ngắn gọn.

8. Những Kỹ Năng Cần Thiết Để Trở Thành Một Data Analyst

Các kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm cần thiết để thành công trong sự nghiệp Data Analytics.

Một nền tảng kiến thức và kỹ năng vững chắc là điều cần thiết để có được một sự nghiệp thành công trong lĩnh vực data analytics. Bạn cần tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản, ngôn ngữ lập trình hướng dữ liệu và có kiến thức vững chắc về toán học. Ngoài ra, bạn cũng cần trau dồi các kỹ năng mềm như giao tiếp, làm việc nhóm và lãnh đạo.

9. Trở Thành Một Data Analyst

Các bước cần thực hiện để xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực Data Analytics.

Nếu bạn đã trang bị đầy đủ cho mình một hành trang kiến thức và kỹ năng cần thiết, dưới đây là những bước tiếp theo mà bạn có thể tham khảo:

• Tạo cho mình một portfolio: Chứng minh khả năng nghiên cứu, phân tích và trực quan hóa dữ liệu của bạn.
• Xây dựng những mối quan hệ chuyên nghiệp: Kết nối với các chuyên gia trong ngành thông qua LinkedIn và các sự kiện networking.
• Tìm cho mình một mentor: Học hỏi kinh nghiệm từ những người có kinh nghiệm trong lĩnh vực data analytics.
• Chuẩn bị cho buổi phỏng vấn: Nắm vững các kiến thức kỹ thuật và chuẩn bị sẵn các câu trả lời cho các câu hỏi phỏng vấn thường gặp.

10. Tips Cho Những Bạn Chưa Có Kinh Nghiệm

Lời khuyên hữu ích cho những người mới bắt đầu trong lĩnh vực Data Analytics.

Nếu bạn chưa có kinh nghiệm, hãy thể hiện thái độ nhiệt tình và chăm chỉ học hỏi của mình. Bạn có thể tìm kiếm các vị trí thực tập sinh, tham gia các khóa học về data analyst hoặc tự tạo cơ hội cho riêng mình bằng cách thực hiện các dự án nghiên cứu và thao tác dữ liệu cá nhân.

11. Biến Kỹ Năng Của Bạn Thành Sự Nghiệp

Bắt đầu một con đường sự nghiệp hoàn toàn mới có thể gặp nhiều khó khăn. Tuy nhiên, nếu bạn toàn tâm toàn ý cho sự nghiệp phân tích dữ liệu của mình, bạn sẽ được đền đáp xứng đáng.