Data analysis là gì? Tìm hiểu về ngành phân tích dữ liệu data analysis

Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong các doanh nghiệp đặc biệt là trong cuộc Cách mạng Công nghệ 4.0. Dữ liệu không chỉ được áp dụng trong các công ty công nghệ mà còn đang chi phối các lĩnh vực như kinh doanh, tài chính, y tế…. Chính vì vậy, hiện nay các doanh nghiệp đều đang có nhu cầu rất cao đối với chuyên gia phân tích dữ liệu.
 

Vậy Data analysis là gì? Cùng IZISolution tìm hiểu về ngành phân tích dữ liệu Data analysis và Sự khác biệt giữa Data analysis và Data analytics. 

I. Data analysis là gì?

Data Analysis là quá trình thực hiện kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi, và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu tìm kiếm thông tin hữu ích, đưa ra những kết luận hợp lý, và hỗ trợ quyết định trong lĩnh vực kinh doanh.

Có nhiều khía cạnh và phương pháp tiếp cận khác nhau trong phân tích dữ liệu Data Analysis và đang được ứng dụng rộng rãi trong đa dạng các ngành, từ kinh doanh đến khoa học và các lĩnh vực xã hội.

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên cơ sở khoa học, tạo điều kiện cho hoạt động hiệu quả thay vì dựa vào quyết định dựa trên cảm tính.

Một cách tổng quan, bạn có thể hiểu Data Analysis là quá trình nghiên cứu dữ liệu có sẵn để tìm ra thông tin hữu ích, mà không yêu cầu thu thập dữ liệu trực tiếp.

II. 5 bước trong quy trình phân tích dữ liệu

Bước 1: Xác định câu hỏi

Để bắt đầu quá trình phân tích dữ liệu cho tổ chức hoặc doanh nghiệp, việc đặt ra các câu hỏi thích hợp là cực kỳ quan trọng. Những câu hỏi này nên được sáng tỏ, đo lường và ngắn gọn để giúp bạn nắm bắt tình hình một cách hiệu quả. 

Hãy xem xét ví dụ sau: Một công ty đang phải đối mặt với việc tăng chi phí và gặp khó khăn trong việc tham gia vào các thị trường cạnh tranh. Một trong những câu hỏi quan trọng để giải quyết tình hình này có thể là: Có cách nào để giảm chi phí mà không ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ?

Bước 2: Thiết lập các ưu tiên đo lường

Bước tiếp theo chia thành hai phần quan trọng: xác định các yếu tố cần đo lường và quyết định cách đo lường.

Xác định các yếu tố cần đo lường

Ví dụ, trong trường hợp của một nhà thầu đang đối mặt với các vấn đề về chi phí và cạnh tranh, bạn cần xác định những thông tin cụ thể nào là cần thiết để giải quyết câu hỏi. Điều này có thể bao gồm số lượng nhân viên hiện tại, chi phí liên quan đến họ, và tỷ lệ thời gian họ dành cho các hoạt động kinh doanh quan trọng.

Khi xác định các yếu tố này, bạn cũng cần xem xét các câu hỏi phụ để hiểu rõ hơn về tình hình (ví dụ: Có sự không hiệu quả trong việc sử dụng nguồn nhân lực không? Nếu có, các cải tiến quy trình có thể giúp khắc phục tình hình không?).

Cuối cùng, hãy cân nhắc các phản đối có thể xuất phát từ các bên liên quan (ví dụ: Nếu cắt giảm nhân sự, công ty sẽ xử lý như thế nào khi cần tăng cường đột ngột trong nhu cầu?).

Quyết định cách thực hiện đo lường

Việc xác định cách bạn sẽ đo lường dữ liệu là quan trọng để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của phân tích. Trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu, bạn cần xem xét các yếu tố sau:

1. Khung thời gian cụ thể bạn sẽ sử dụng (ví dụ: so sánh chi phí hàng năm với hàng quý).

2. Đơn vị đo lường bạn sử dụng (ví dụ: USD so với Euro).

3. Những yếu tố cụ thể nào bạn sẽ bao gồm trong quá trình đo lường (ví dụ: liệu bạn sẽ xem xét chỉ về lương hàng năm hay sẽ bao gồm cả chi phí phúc lợi cho nhân viên).

Bằng cách cân nhắc kỹ lưỡng những yếu tố này, bạn sẽ đảm bảo rằng phân tích dữ liệu của mình sẽ đáng tin cậy và hữu ích trong quá trình ra quyết định và giải quyết vấn đề.

Bước 3: Thu thập dữ liệu

Sau khi bạn đã xác định các câu hỏi và ưu tiên đo lường, đến bước này, bạn sẽ tiến hành thu thập dữ liệu. Trong quá trình này, hãy chú ý đến các điểm quan trọng sau:

• Trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu mới, hãy xem xét xem thông tin nào có sẵn trong cơ sở dữ liệu hiện có hoặc từ các nguồn có sẵn. Hãy ưu tiên thu thập dữ liệu này trước.

• Xác định một hệ thống lưu trữ và hệ thống đặt tên trước để đảm bảo rằng các thành viên tham gia có thể dễ dàng tìm và sử dụng dữ liệu. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và ngăn chặn việc thu thập dữ liệu trùng lặp.

• Nếu bạn cần thu thập dữ liệu thông qua quan sát hoặc phỏng vấn, hãy thiết kế mẫu phỏng vấn trước đó để đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả trong việc thu thập thông tin.

• Đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được được sắp xếp cẩn thận trong bảng kế hoạch với thông tin về ngày tháng thu thập và ghi chú về nguồn gốc (bao gồm cả các bước chuẩn hóa dữ liệu nếu có). Điều này giúp đảm bảo tính xác thực của dữ liệu trong quá trình phân tích và đánh giá.

Bước 4: Làm sạch và phân tích dữ liệu Data Analysis

Sau khi bạn đã thu thập dữ liệu để giải quyết các câu hỏi từ bước 1, đến lúc tiến hành phân tích dữ liệu một cách chi tiết hơn. Có nhiều cách để xử lý dữ liệu, ví dụ như tạo biểu đồ và khám phá các mối quan hệ hoặc tạo các bảng tổng hợp trong Excel.

Các bảng tổng hợp cho phép bạn sắp xếp và lọc dữ liệu theo các biến khác nhau và tính toán các thống kê như giá trị trung bình, tối đa, tối thiểu và độ lệch chuẩn của dữ liệu.

Khi làm việc với dữ liệu, có thể bạn nhận thấy rằng dữ liệu có thể cần chỉnh sửa hoặc có sự cần thiết thu thập thêm dữ liệu để đảm bảo phù hợp với mục tiêu của bạn.

Bất kể cách bạn thực hiện phân tích, việc này giúp tập trung vào việc tìm hiểu các xu hướng và mối tương quan trong dữ liệu, từ đó giúp bạn có câu trả lời chính xác hơn cho các câu hỏi và đối phó với các phản đối có thể xuất phát từ những người khác.

Trong bước này, sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu có thể rất hữu ích. Visio, Minitab và Stata là các phần mềm tốt để thực hiện phân tích dữ liệu thống kê cao cấp. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, Microsoft Excel vẫn là công cụ mạnh mẽ để đưa ra quyết định và phân tích dữ liệu.

Bước 5: Diễn giải kết quả phân tích

Sau khi hoàn thành quá trình phân tích dữ liệu, bạn sẽ tiến hành nghiên cứu thêm và cuối cùng, diễn giải kết quả của mình. Khi bạn thực hiện phần diễn giải, hãy nhớ rằng không thể chứng minh một giả thuyết là hoàn toàn chính xác.

Dù bạn có thu thập một lượng lớn dữ liệu, luôn có sự không chắc chắn và rủi ro ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Khi diễn giải dữ liệu, hãy tự đặt ra những câu hỏi như sau:

• Dữ liệu có thể trả lời được cho các câu hỏi ban đầu không? Nếu có, thì bằng cách nào?

• Dữ liệu có giúp bạn đối mặt với các phản đối hoặc những quan điểm khác không? Nếu có, thì làm thế nào?

• Còn những hạn chế nào trong kết quả hoặc khía cạnh nào bạn chưa xem xét?

Nếu bạn có thể trả lời được tất cả những câu hỏi này trong quá trình giải thích dữ liệu, thì bạn đã đi đến một kết luận hữu ích. Bước tiếp theo là sử dụng kết quả của quá trình phân tích để đưa ra các quyết định hành động tốt nhất.

Tuân theo 5 bước này trong quá trình phân tích dữ liệu, bạn sẽ có khả năng đưa ra các quyết định tốt hơn cho doanh nghiệp hoặc tổ chức của bạn. Điều này dựa trên việc phân tích dữ liệu đáng tin cậy. Trong thực tế, phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn sẽ giúp bạn đưa ra các quyết định thông minh hơn cho tổ chức của mình.

III. Các việc làm phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu Data analysis

Sinh viên tốt nghiệp các chuyên ngành như Khoa học Dữ liệu, Phân tích Dữ liệu Kinh doanh hoặc các lĩnh vực tương tự đang có cơ hội rộng mở để tham gia vào nhiều ngành nghề khác nhau. Dưới đây là một số vị trí công việc phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu  này:

1. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Vị trí công việc này phổ biến trong nhiều lĩnh vực như tài chính, tiếp thị, bảo hiểm, truyền thông, chăm sóc sức khỏe, và nhiều lĩnh vực khác. Nhiệm vụ của Data Analyst có thể bao gồm thu thập, quản lý, trích xuất, phân tích, hoặc lọc dữ liệu dựa trên yêu cầu của các bên liên quan. Ví dụ, các công ty bảo hiểm cần phân tích thông tin về khách hàng để mở rộng tập khách hàng tiềm năng. Các bệnh viện cần phân tích dữ liệu về các loại bệnh thường gặp theo mùa, những đối tượng có khả năng cao mắc bệnh theo lứa tuổi, khu vực sinh sống, môi trường làm việc, và nhiều khía cạnh khác.

Với thời gian và kinh nghiệm, bạn có thể tham gia vào quy trình ra quyết định hoặc đóng góp vào việc hoạch định chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu.

2. Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Analyst)

Một số công ty, đặc biệt là các công ty nhỏ, có thể gộp chuyên viên phân tích dữ liệu và dữ liệu kinh doanh thành một vị trí. Tuy nhiên, hai chức danh này có sự khác biệt nhất định.

Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh có nhiệm vụ chính là phân tích và tối ưu hóa các hoạt động của doanh nghiệp. Điều này bao gồm việc đánh giá mô hình kinh doanh hiện tại, xác định cách hiệu quả nhất để phân phối sản phẩm, quản lý công việc của nhân viên, cắt giảm chi phí, và nhiều nhiệm vụ khác.

Là một chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh, bạn sẽ không chỉ thu thập và phân tích dữ liệu mà còn đóng góp vào quá trình đưa ra quyết định chiến lược và xác định hướng phát triển của công ty.

3. Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Mặc dù không phải tất cả Data Analyst đều có thể trở thành Data Scientist, nhưng nếu bạn có mục tiêu trở thành Data Scientist, thì việc thành thạo các kỹ năng phân tích dữ liệu là điều cơ bản mà bạn cần đáp ứng.

Data Scientist thực hiện nhiệm vụ tương tự như Data Analyst trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, điểm quan trọng là Data Scientist phải thành thạo lập trình và kiến thức chuyên môn về Machine Learning. Khác với Data Analyst chỉ có khả năng xác định xu hướng và sử dụng dữ liệu cụ thể để trả lời câu hỏi, Data Scientist còn có khả năng thiết kế các mô hình dữ liệu mới và viết thuật toán để dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

Vị trí này thường đòi hỏi ít nhất 2 - 3 năm kinh nghiệm làm việc. Để trở thành một Data Scientist chính hiệu, bạn cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển kiến thức về lập trình, thuật toán và Machine Learning. Chính vì lý do này, Data Scientist thường được coi là một trong những công việc có thu nhập cao nhất và là mục tiêu mơ ước của nhiều người trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

4. Quản lý phát triển kinh doanh (Business Development Manager)

Công việc của một quản lý phát triển kinh doanh phụ thuộc vào ngành mà họ hoạt động. Tuy nhiên, nhiệm vụ cơ bản của họ thường bao gồm:

• Xác định mục tiêu kinh doanh và dựa vào đó định hướng kế hoạch kinh doanh cho tổ chức.

• Quản lý các nguồn lực của tổ chức để đảm bảo hoàn thành nhiệm vụ và mục tiêu kinh doanh, chẳng hạn như doanh thu.

• Hợp tác với lãnh đạo tổ chức để xác định sản phẩm cần tiêu thụ và chính sách để thúc đẩy tiêu thụ sản phẩm đó.

• Quản lý và hướng dẫn nhân viên cấp dưới, đảm bảo họ hoàn thành nhiệm vụ đúng tiến độ.

• Lên kế hoạch và tổ chức các cuộc họp định kỳ để truyền đạt và sắp xếp công việc một cách cụ thể và chi tiết đến các nhân viên thuộc quản lý của họ.

• Động viên và nâng cao tinh thần làm việc của nhóm nhân viên, giúp họ vượt qua khó khăn trong công việc và hoàn thành nhiệm vụ được giao.

Có thể nói rằng người làm công việc quản lý phát triển kinh doanh chính là người lãnh đạo đang dẫn dắt một con tàu, quyết định hướng đi và có vai trò quan trọng trong việc đạt được thành tựu sau mỗi chuyến hành trình.

IV. Sự khác biệt giữa Data analysis và Data analytics

Sự khác biệt giữa báo cáo Business Intelligence và báo cáo Business Analytics

Trước khi so sánh sự khác biệt giữa Data analysis và Data analytics ta cùng tìm hiểu khái niệm Data analytics là gì? Data Analytics (còn được gọi là Analytics) là lĩnh vực nghiên cứu và phân tích dữ liệu thô để trích xuất kiến thức hữu ích, như các mô hình hành vi lặp đi lặp lại. Quá trình này bao gồm các giai đoạn quan trọng:

• Thu thập dữ liệu - Data collection

• Tổ chức dữ liệu - Organization

• Tiền xử lý - Preprocessing

• Biến đổi dữ liệu - Transformation

• Mô hình hóa - Modeling

• Diễn giải kết quả phân tích cho các bên liên quan - Interpretation

Điểm quan trọng là, quá trình Data Analytics không bắt đầu với dữ liệu sẵn có, mà yêu cầu một quá trình, từ việc hiểu sâu về lĩnh vực, xác định bài toán, đến việc tổ chức dữ liệu và làm việc cùng các đồng đội để triển khai, và kiểm tra chất lượng dữ liệu để đảm bảo tính đáng tin cậy của quá trình phân tích.

Data Analysis thường được sử dụng trong ngữ cảnh công ty đang có sẵn dữ liệu, việc của bạn là phân tích chúng tìm ra insight, hoặc thực hiện Data Mining thì cực kì phù hợp để sử dụng cách gọi này.

Còn Data Analytics được sử dụng trong hoàn cảnh scope công việc của bạn lớn hơn, bạn cần phải xác định metrics, định nghĩa dữ liệu thu thập, sau đó là Phân tích dữ liệu.

Data Analytics và Data Analysis là hai khía cạnh quan trọng của quá trình xử lý dữ liệu. Trong khi Data Analysis tập trung vào việc khám phá, tìm hiểu và đánh giá dữ liệu, Data Analytics lại chú trọng vào việc áp dụng các kỹ thuật và công cụ để thực hiện phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin hữu ích từ dữ liệu đó.

Sự khác biệt chính giữa hai khái niệm này thường thể hiện ở phạm vi và mục tiêu của quá trình xử lý dữ liệu. Data Analysis thường liên quan đến quá trình phân tích chi tiết để hiểu rõ hơn về dữ liệu, trong khi Data Analytics thường được sử dụng để xây dựng các mô hình và dự đoán dựa trên dữ liệu. Mục tiêu của Data Analysis là thấy rõ sự hiểu biết về dữ liệu, trong khi Data Analytics hướng đến việc tạo ra giá trị và hỗ trợ quyết định trong doanh nghiệp.

Tóm lại, Data Analysis tập trung vào việc hiểu dữ liệu và khám phá mẫu trong dữ liệu, trong khi Data Analytics mở rộng hơn để sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh, dự đoán và định hình chiến lược. Data Analytics bao gồm cả Data Analysis như một phần quan trọng của nó.

Mặc dù có sự khác biệt này, cả hai khía cạnh Data analysis và Data analytics đều đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quyết định và tạo ra giá trị từ dữ liệu.

Nếu bạn cần tư vấn về hệ thống báo cáo thông minh BI hãy liên hệ với IZISolution đề được chuyên gia tư vấn chi tiết nhất nhé!

Từ khóa liên quan: data analysis la gi