Data Science (hay còn gọi là Khoa học dữ liệu) trở thành một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ 21.

Data Science là gì?

Data Science được định nghĩa là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra được ý nghĩa, giá trị ẩn đằng sau số liệu. Sau đó trực quan hóa chúng cho các bên liên quan, để đưa ra các hành động, chiến lược phù hợp.

Ví dụ, một doanh nghiệp kinh doanh trên mạng xã hội sẽ thu thập thông tin tất cả các bài viết, hình ảnh, chương trình ưu đãi, giờ đăng,… Sau khi đã thu thập, họ sẽ phân tích và đưa ra được những nội dung khách hàng thích nhất, giờ đăng hiệu quả nhất để lên kế hoạch kinh doanh.

Vai trò của ngành Data Science

Các Data Scientist sẽ nghiên cứu các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.

Data Science được coi là một trong những mảng có tính ảnh hưởng đến sự phát triển của các doanh nghiệp và có tính ứng dụng trong thực tế rất cao.

• Đối với ngân hàng, Data Science giúp cho các ngân hàng phân tích các dữ liệu trong Big Data của mình để tìm ra vòng đời giá trị khách hàng, phân tích hành động của các nhóm khách hàng, phân tích chống gian lận,…. Chính những dữ liệu sau khi được phân tích sẽ giúp các ngân hàng có kế hoạch phát triển, và có sức cạnh tranh với các đối thủ khác.
• Đối với lĩnh vực tài chính, ngành Data Science có vai trò quan trọng để giúp các công ty tự động hóa các công việc trong nghiệp vụ tài chính kế toán. Hoặc dựa vào các thông tin cá nhân của khách hàng để phân tích dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai, từ đó đưa ra những dịch vụ, sản phẩm phù hợp.
• Trong sản xuất, Data Science sẽ giúp cho doanh nghiệp có thể tự động hóa quy trình sản xuất, từ đó cải thiện được khả năng sản xuất ra sản phẩm với chi phí thấp hơn, hiệu suất cao hơn đồng thời tăng doanh thu và lợi nhuận.
• Trong ngành giao thông vận tải, bằng cách phân tích dữ liệu từ bản đồ, đường phố, hành vi người lái, công ty sẽ tạo ra những công nghệ như xe tự lái, tự động cảnh báo nguy hiểm,… Nhiều công ty vận tải như Grab, Goviet,… đều đang sử dụng Data Science để điều chỉnh giá cả, nâng cao trải nghiệm khách hàng. Những công cụ dự đoán qua số liệu cực kỳ hiệu quả đã giúp họ nắm bắt thông tin về người truy cập, giá dịch vụ qua đồng hồ đo và mật độ lưu thông trên đường.
• Nhờ sự phát triển của ngành Data Science mà các nhà khoa học có thể phân loại được những bệnh bẩm sinh do gen quyết định, các phản ứng của cơ thể và gen đối với thuốc chữa bệnh. Cũng nhờ những dữ liệu phân tích được mà họ có thể điều chế ra những loại thuốc mới trong thời gian ngắn, với tỉ lệ thành công cao. Data Science cũng hỗ trợ phân tích và chuẩn đoán các bệnh nhờ việc tổng hợp, phân tích dữ liệu của dấu hiệu bệnh.
• Trong ngành E-Commerce: E-commerce là ngành đang có tốc độ phát triển nhanh nhất hiện nay. Data Science được sử dụng để tìm ra những khuyết điểm của sản phẩm, dịch vụ, từ đó những người sản xuất sẽ đưa ra giải pháp giúp công ty tiến hành cải tiến chất lượng. Với Data Science, các doanh nghiệp đưa ra được mức giá phù hợp cho từng phân khúc khách hàng.

Các công việc trong ngành Data Science

Nếu bạn mới chỉ nghe đến Data Analyst hay Business Intelligence Analyst dạo gần đây trên các phương tiện truyền thông trong lĩnh vực Data Science và còn băn khoăn chưa biết mình sẽ làm gì khi làm Data thì bài viết này dành cho bạn.

1. Data Scientist

Các chuyên gia khoa học dữ liệu là các chuyên gia phân tích, chịu trách nhiệm tìm kiếm những hiểu biết và mô hình trong dữ liệu. Một Data Scientist chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu thô, phân tích dữ liệu, thực hiện các quy trình thống kê khác nhau, trực quan hóa dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ nó.

Họ là các nhà khoa học giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học với độ khó cao để đóng khung một vấn đề, xác định phương pháp và công cụ cần thiết để giải quyết vấn đề đó, khám phá những gì hiệu quả và thử lại các mô hình. Họ là một nhân tố vô cùng quan trọng trong việc dự đoán tương lai của một tổ chức, công việc kinh doanh.

Họ biến dữ liệu thô thành những sản phẩm có ý nghĩa. Một Data Scientist cũng chịu trách nhiệm xử lý cả thông tin có cấu trúc và không cấu trúc.

Một Data Scientist phải có kiến thức về các công cụ khác nhau như Hadoop, R, Python, SAS, v.v. Kiến thức về tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và dự đoán là một trong những yêu cầu quan trọng của một Data Scientist.

Vậy bước đầu tiên cho bạn nếu muốn bắt đầu công việc trong mảng khoa học dữ liệu – Tìm hiểu về Hadoop.

2. Data Analyst

Mọi doanh nghiệp trong bất kể lĩnh vực nào, đều thu thập thông tin liên tục về chi phí hoạt động và lợi nhuận của mình. Dữ liệu này phải được phân tích và nghiên cứu, sử dụng các kỹ thuật khác nhau, sau đó được áp dụng để cải thiện chức năng của một công ty và nâng cao lợi nhuận của nó. Đây chính là bắt nguồn công việc của Chuyên viên phân tích dữ liệu.

Các chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ dịch thông tin thống kê sang ngôn ngữ hàng ngày mà mọi người có thể hiểu và sử dụng làm cơ sở để đưa ra các quyết định thực tế. Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để giúp tìm nguồn nguyên liệu hợp lý hơn, giảm chi phí vận chuyển liên quan đến việc vận hành hoặc để theo dõi các vấn đề đang tiêu tốn quá nhiều tiền của công ty.

Xem thêm Chuyên viên phân tích dữ liệu Data Analyst là gì?

3. Data Architect

Do kết quả của việc kinh doanh online ngày càng phát triển, các trang web mới được tạo lập ngày một nhiều nhằm cung cấp các sản phẩm và dịch vụ cải tiến hàng ngày. Tất cả các trang web này đều cần người kiến tạo và phân tích dữ liệu sâu rộng để hoạt động hiệu quả với tỷ suất lợi nhuận cao, đảm bảo hệ thống dữ liệu của họ không bị quá tải.

Data Architect chịu trách nhiệm triển khai các bản thiết kế của nền tảng dữ liệu của công ty. Bản thiết kế hoặc kiến trúc này mô tả các mô hình, chính sách, quy tắc khác nhau chi phối việc lưu trữ dữ liệu cũng như việc sử dụng nó trong các tổ chức.

Data Architect còn có thể tổ chức và quản lý dữ liệu cả ở cấp độ vĩ mô cũng như cấp vi mô. Một số công cụ quan trọng được Data Architect sử dụng là XML, Hive, SQL, Spark và Pig. Mức lương trung bình của một Data Architect là $ 123,680 mỗi năm.

4. Data Engineer

Kỹ sư dữ liệu làm nhiệm vụ kiểm tra, đánh giá và cải tiến các giải pháp do kiến ​​trúc sư dữ liệu thiết kế. Một Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu lớn để các nhà khoa học dữ liệu làm việc. Kỹ thuật dữ liệu liên quan đến kiến thức về các chủ đề liên quan đến dữ liệu cũng như kiến thức về các nguyên tắc công nghệ phần mềm.

Một kỹ sư dữ liệu phải thành thạo cả dữ liệu có cấu trúc cũng như không cấu trúc. Một kỹ sư dữ liệu không chỉ chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu mà còn duy trì, quản lý và kiểm tra nó.

Kiến thức về các mô hình cơ sở dữ liệu và ETL là hai trong số các yêu cầu thiết yếu nhất đối với Data Engineer. Data Engineer chịu trách nhiệm mô hình hóa các hệ thống xử lý quy mô lớn bằng các công cụ như SQL, Hive, Pig, Python, Java, SPSS, SAS, v.v.

5. Data Administrator

Data Administrator là người chịu trách nhiệm quản trị và vận hành các hoạt động liên quan đến cơ sở dữ liệu như lên kế hoạch, cài đặt, cấu hình, tối ưu, backup, security, v.v. nhằm đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng cho người dùng truy cập. Người quản trị cơ sở dữ liệu chịu trách nhiệm về nhiệm vụ quan trọng là lưu trữ và sao lưu thông tin này trong không gian vật lý và ảo.

Cần phải trải qua những vị trí nào để trở thành DBA?

Thường thì career path của DBA sẽ như thế này: Database Developer-> Quản trị cơ sở dữ liệu Database Administrator-> Database Administrator Team Leader. Database Administrator Team Leader là vị trí cao nhất mà DBA có thể thăng tiến.

Trong trường hợp xảy ra sự cố với phần mềm gốc hoặc cách thức lưu trữ nó, quản trị viên cơ sở dữ liệu đảm bảo rằng những người cần nó có thể dễ dàng truy cập dữ liệu này nhưng đồng thời được giữ an toàn trước những truy cập trái phép. Về cơ bản, họ đóng vai trò là người gác cổng và bảo vệ thông tin quan trọng giúp giữ cho doanh nghiệp hoạt động thành công.

6. Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analyst (BIA) tạm dịch: nhà phân tích tình báo kinh doanh. Đây được hiểu là những cá nhân thành thạo về ngôn ngữ lập trình, công nghệ, hệ thống Business Intelligence nhằm phân tích, đánh giá quá khứ và dự đoán tương lai của doanh nghiệp.

Các Business Intelligence Analyst thường không yêu cầu có nhiều hiểu biết về công nghệ nhưng cần trang bị kiến ​​thức sâu sắc về các quy trình liên quan đến việc điều hành một doanh nghiệp thành công.

Những nhà BIA sử dụng hệ thống phần mềm và các công cụ tiên tiến để xác định những yêu cầu, ưu tiên quan trọng trong kinh doanh, xác định KPI, thực hiện các chiến lược liên quan đến dữ liệu, hệ thống BI. Có thể xem BIA là tổng hòa giữa kỹ thuật và kinh tế, giữa kỹ sư lập trình và chuyên viên phân tích kinh doanh. Họ chính là sợi dây gắn kết nhiều bộ phận liên quan hoạt động chặt chẽ, có trình tự nhằm mang đến hiệu quả cho doanh nghiệp.

7. Data and Analytics Manager

Trong khi các nhà khoa học dữ liệu khác chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu cụ thể (chẳng hạn như kiến trúc dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, phân tích thống kê), Analytics Manager chịu trách nhiệm về tất cả các công việc xử lý dữ liệu, chỉ đạo và giám sát các nhà khoa học dữ liệu khác để đạt được mục tiêu chung.

Các nhà quản lý và phân tích dữ liệu không chỉ là huấn luyện viên mà thường là những người cổ vũ cho đồng đội của mình.

Analytics Manager cũng phải có khả năng truyền đạt với các trưởng bộ phận khác để đảm bảo rằng các thành viên luôn đi đúng hướng. Đây là một công việc có trách nhiệm cao, đòi hỏi nhiều năm kinh nghiệm và học vấn.