Ngày nay, các tổ chức đang sử dụng dữ liệu để khám phá các cơ hội và mang lại lợi ích trong tương lai. Điển hình là tạo các mô hình trong các giao dịch tài chính để phát hiện gian lận, sử dụng các công cụ đề xuất để thúc đẩy chuyển đổi, khai thác, bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội, cá nhân hóa các ưu đãi của họ dựa trên phân tích hành vi của khách hàng. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhận ra rằng dữ liệu chính là chiếc chìa khoá dẫn đến thành công.
Để nhận được giá trị từ dữ liệu, bạn cần một số lượng lớn các bộ kỹ năng và những người đóng vai trò khác nhau. Trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu các vai trò trong việc giúp các tổ chức khai thác vào một lượng lớn dữ liệu và biến chúng thành những insight có thể ích để hành động.
1. Data Engineer
Data Engineer là những người phát triển và duy trì kiến trúc dữ liệu và cung cấp dữ liệu cho các hoạt động phân tích kinh doanh.
Các Data Engineer làm việc trong hệ sinh thái dữ liệu để trích xuất, tích hợp và sắp xếp dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Làm sạch biến đổi và chuẩn bị thiết kế dữ liệu, lưu trữ và quản lý dữ liệu trong kho dữ liệu.
Họ cho phép dữ liệu có thể truy cập được trong các định dạng và hệ thống mà các ứng dụng kinh doanh khác nhau cũng như các bên liên quan như các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng. Một Data Engineer phải có kiến thức tốt về lập trình, kiến thức về hệ thống và kiến trúc công nghệ và hiểu sâu về cơ sở dữ liệu quan hệ và lưu trữ dữ liệu phi quan hệ.
2. Data Analyst
Bây giờ chúng ta hãy xem vai trò của một Data Analyst. Nói tóm lại, một Data Analyst dịch dữ liệu và số sang ngôn ngữ đơn giản, vì vậy các tổ chức có thể đưa ra quyết định, các Data Analyst kiểm tra và làm sạch dữ liệu để đưa ra thông tin chi tiết, xác định mối tương quan, tìm mẫu và áp dụng các phương pháp thống kê. Phân tích và khai thác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu để giải thích và trình bày các phát hiện của phân tích dữ liệu. Các Các Data Analyst yêu cầu kiến thức tốt về Excel, viết truy vấn và sử dụng các công cụ thống kê để tạo biểu đồ và dashboard. Các Data Analyst hiện đại cũng cần phải có một số kỹ năng lập trình. Họ cũng cần kỹ năng phân tích và kể chuyện mạnh mẽ.
3. Data Scientist
Và bây giờ chúng ta hãy xem vai trò các nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò trong hệ sinh thái này. Các Data Scientist phân tích dữ liệu vả cho ra những insight có thể hành động, bên cạnh đó họ còn xây dựng các mô hình học tập hoặc học sâu dựa vào dữ liệu trong quá khứ để tạo ra các mô hình dự đoán tương lai. Các Data Scientist là những người trả lời các câu hỏi như, tôi có thể nhận được bao nhiêu phương tiện truyền thông xã hội mới vào tháng tới, hoặc bao nhiêu phần trăm khách hàng của tôi tôi có thể thua cạnh tranh trong quý tới, hoặc giao dịch tài chính này là bất thường cho điều này khách hàng?
Các Data Scientist yêu cầu kiến thức về toán học, thống kê và sự hiểu biết hợp lý về ngôn ngữ lập trình, cơ sở dữ liệu và xây dựng mô hình dữ liệu.
4. Business Intelligence – BI
Tiếp theo chúng ta có Business Intelligence – hay gọi tắt là BI. Các BI tận dụng công việc của Data Analyst và Data Scientist để xem xét các ý nghĩa có thể có đối với doanh nghiệp của họ và các hành động họ cần thực hiện hoặc đề xuất. Trọng tâm của họ là thị trường và những ảnh hưởng bên ngoài hình thành nên việc kinh doanh của họ. Họ cung cấp các giải pháp kinh doanh thông minh bằng cách tổ chức và giám sát dữ liệu về các chức năng kinh doanh khác nhau và khám phá dữ liệu đó để trích xuất những insight và hành động cải thiện hiệu quả kinh doanh.
Chung quy lại, Data Engineer chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu có thể sử dụng. Data Analyst sử dụng dữ liệu này để tạo nên insight. Data Scientist dự đoán tương lai bằng cách sử dụng dữ liệu từ quá khứ, các nhà phân tích kinh doanh và các Business Intelligence sử dụng những insight và dự đoán này để thúc đẩy các quyết định có lợi và phát triển doanh nghiệp của họ.
Tham khảo từ khoá học Data Analyst của IBM
Nguồn: viblo.asia