Data analytics và data science có thể xem là 2 ngành hot và thu nhập hấp dẫn nhất hiện nay. Đặc biệt trong thời đại số, không chỉ các công ty công nghệ, mà dường như mọi lĩnh vực đều đang ‘khát’ nguồn lực cho 2 vị trí này. Đó là lý do nhiều nhân sự trẻ có định hướng học thêm về data analytics (phân tích dữ liệu) và data science (khoa học dữ liệu) để mở rộng và phát triển sự nghiệp của mình.
Tuy nhiên đâu là ngành phù hợp với nhu cầu và mục tiêu sự nghiệp của bạn? Cùng SOM phân biệt data analytics và data science để đưa ra lựa chọn đúng đắn nhé.
Phân biệt data analytics và data science
Data analytics là gì? Làm data analyst là làm gì?
Data analytics là ngành học tập trung vào phát triển kỹ năng thu thập, làm sạch dữ liệu, đấu nối data, phân tích, khai thác thông tin để đặt nền tảng và hỗ trợ cho công việc của các phòng ban, bộ phận khác. Những nhân sự làm việc trong lĩnh vực này gọi là data analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu) và thường có vai trò khác nhau phụ thuộc vào từng lĩnh vực.
Trong môi trường kinh doanh nói chung, vai trò của các data analyst thường là làm việc với dữ liệu để giúp nhà lãnh đạo đưa ra quyết định đúng đắn: sử dụng các kỹ thuật và phần mềm để tính toán, phân tích; đưa ra kết luận, dự đoán; cuối cùng là giải pháp để cải thiện kết quả kinh doanh. Ví dụ như: phát triển sản phẩm mới, phân tích cơ hội tiềm năng, khoanh vùng ngành hàng mũi nhọn…
Data science là gì? Làm Data scientist là làm gì?
Data science là ngành khoa học dữ liệu. Khác với data analytics, khi theo học data science, học viên không chỉ tập trung vào việc phân tích dữ liệu mà còn tìm hiểu về cấu trúc dữ liệu, ứng dụng thuật toán, machine learning và các phép thống kê toán học vào xử lý các bài toán khác nhau.
Nhìn chung, những người theo nghiệp data scientist thường làm việc với dữ liệu, nhưng ở một cấp độ cao hơn các data analyst. Họ sẽ tập trung phần lớn thời gian để thiết kế các quy trình, công cụ, phương pháp để mô hình hóa các dữ liệu tốt hơn. Sau đó diễn giải chúng trở thành các nền tảng cốt lõi hỗ trợ phát triển sản phẩm, hoạch định chiến lược kinh doanh ở cấp cao hơn.
Tóm lại, data science sẽ thiết kế mô hình, thuật toán… để hệ thống tự động hóa dữ liệu. Để dù khối lượng data khổng lồ đến đâu, doanh nghiệp cũng dễ dàng trích xuất thông tin, và chọn lọc được những insight ‘trụ cột’ để giải quyết các vấn đề phức tạp của doanh nghiệp.
Điểm giống nhau giữa data analytics và data science
Có thể thấy, điểm chung lớn nhất của học data analytics và data science là ra trường đều làm việc với data và mục tiêu cuối là giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề kinh doanh. Một số yêu cầu chung cho cả data analyst và data scientist là:
- Hiểu biết cơ bản về thuật toán, toán học, kỹ thuật phần mềm…
- Có khả năng diễn giải, thuyết trình và thuyết phục.
- Nắm vững các đầu việc tất yếu: sắp xếp và xử lý dữ liệu thô, thống kê, trích xuất, phân tích, dự đoán xu hướng…
Ở một vài công ty nhỏ, 2 vị trí này được gộp làm một, cho 1 người đảm nhiệm. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp muốn có lợi thế cạnh tranh trong thời đại số, và không lãng phí nguồn data lý tưởng, cấp lãnh đạo cần phân rõ 2 vị trí. Như vậy, mỗi người sẽ có thể tập trung 100% đúng chuyên môn của mình, cho ra được kết quả hiệu suất hơn.
Điểm khác nhau giữa data analytics và data science trong cơ hội nghề nghiệp
Điểm khác biệt rõ nhất giữa data analytics và data science là cấp bậc cùng độ chuyên sâu khi đi làm. Xét về góc độ chuyên môn Data Scientist ở vị trí cao và đảm nhiệm nhiều trách nhiệm quan trọng hơn so với data analyst. Khi nhìn về con đường sự nghiệp tại các tập đoàn, nếu đặt các mục tiêu là cấp quản lý, điều hành theo hơi hướng kinh doanh, cơ hội chia đều cho cả 2 ngành học.
Bài viết hôm nay SOM sẽ phân biệt cơ hội nghề nghiệp của người học data science và data analytics dựa trên 3 điểm sau:
- Vai trò công việc
- Trách nhiệm đảm nhiệm
- Kỹ năng yêu cầu
Vai trò công việc của data analyst và data scientist
Chuyên viên phân tích dữ liệu (data analyst) thường đã có sẵn mục tiêu sau buổi họp với các phòng ban, và họ chỉ cần tìm ra lời giải cho vấn đề. Trong khi đó, data scientist là người phải tự đặt câu hỏi rằng mình cần những dữ liệu này để làm gì. Đồng thời phát triển các quy trình, mô hình kết hợp lập trình nâng cao để tìm đáp án.
- Vai trò công việc của Data analytist:
- Sàng lọc thông tin
- Tìm ra ý nghĩa, giá trị của các dữ liệu; kết hợp phân tích tình hình hiện tại
- Đề xuất các quyết định dựa trên kết quả tìm được
- Vẽ biểu đồ, đồ thị để diễn giải
- Vai trò công việc của các nhà khoa học dữ liệu – Data scientist:
- Bao gồm các phần việc trên, tập trung nhiều vào diễn giải
- Mã hóa thông tin, thiết kế mô hình, ứng dụng phần mềm cao cấp để xử lý dữ liệu và diễn giải tốt hơn
- Dự báo tương lai: xu hướng thị trường, xu hướng hành vi/nhu cầu người tiêu dùng, xu hướng sản phẩm/dịch vụ…
Như vậy, cả 2 cần phối hợp chặt chẽ với nhau để tối ưu dữ liệu, tối đa hiệu quả của các quyết định, giải pháp mà team data đề xuất.
→ Tìm hiểu thêm về Business Analytics và Business Intelligence
Trách nhiệm công việc của người làm data analytics và data science
Dựa trên mô tả vai trò phía trên, trách nhiệm của data analytics và data science cũng có những điểm khác biệt tương ứng.
- Trách nhiệm của Data analytics:
- Phối hợp với các phòng ban khác và cấp lãnh đạo để xác định mục tiêu, nhu cầu từ dữ liệu.
- Khai thác, thu thập, tổng hợp, thống kê thông tin.
- Làm sạch và phân tích dữ liệu.
- Thực hiện báo cáo và diễn giải kết quả, đi kèm dự đoán và đề xuất.
- Đảm bảo có đầy đủ cơ sở để cấp lãnh đạo đưa ra quyết định đúng đắn.
- Trách nhiệm của Data science:
- Tìm kiếm và xác định câu hỏi cần tìm đáp án, yêu cầu câu hỏi phải có giá trị và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp.
- Thiết kế quy trình, mô hình, thuật toán để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.
- Phát triển công cụ, phần mềm cấp cao để tối ưu và đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.
- Tạo các hệ thống tự động hóa cùng các kỹ thuật lập trình thông minh.
Kỹ năng cần có của data analytics và data science
Nhìn chung, cả 2 lĩnh vực data analytics và data science đều yêu cầu về những kỹ năng sau: Toán học và thống kê; Ngôn ngữ lập trình Python, SQL; Khả năng trực quan hóa dữ liệu, trình bày kết quả và lý do lựa chọn giải pháp…. Và tất nhiên, data science sẽ yêu cầu cao, sâu và phức tạp hơn.
- Kỹ năng thường có của chuyên viên phân tích dữ liệu – Data analyst:
- Thành thạo chuyên sâu SQL, các biểu thức để chia nhỏ dữ liệu.
- Ngôn ngữ lập trình: HTML, JavaScript…
- Kỹ năng thường có của nhà khoa học dữ liệu – Data science:
- Chuyên gia mô hình hóa, toán học & thống kê, phân tích, khoa học máy tính.
- Nhạy bén trong việc bóc tách, lựa chọn giá trị dữ liệu.
- Data storytelling: trình bày những phát hiện dưới dạng câu chuyện, để thuyết phục một cách dễ hiểu, logic đến cấp lãnh đạo.
- Ngôn ngữ lập trình: Pig, SAS, Hive, Matlab, Scala…
Các nhân sự trẻ trong thời đại số nên học data analytics hay data science để thúc đẩy sự nghiệp?
Trên là những khái niệm tổng quan, điểm giống và khác nhau giữa tương lai công việc của ngành data analytics và data science. Có thể thấy, cả 2 đều đảm nhiệm những đầu việc cần thiết cho doanh nghiệp trong thời đại số. Do đó, lựa chọn học ngành nào, nhân sự trẻ cũng có cơ hội việc làm rộng mở, và dễ dàng thăng tiến lý tưởng trong thời đại này.
Tuy nhiên, như đã đề cập, data science là phiên bản cấp cao và chuyên sâu so với data analytics. Bởi thế, với các nhân sự ở đầu sự nghiệp, đặc biệt trái ngành, nên bắt đầu từ data analytics để dễ dàng thích ứng và tiếp thu kiến thức.
Khóa học BADT của Trường quản lý SOM-AIT là chương trình được biên soạn riêng cho ‘dân trái ngành’ muốn tìm hiểu tổng quan và tư duy số học chuẩn chỉnh. Giáo án BADT cung cấp cho học viên kiến thức và kỹ năng sử dụng dữ liệu, phân tích kinh doanh, tận dụng tốt ưu thế của kỹ thuật số…
→ Lớp học phân tích dữ liệu kinh doanh BADT
Ngoài ra, đây còn là một khóa học lý tưởng cho các nhân sự trẻ muốn thăng tiến lên vị trí quản lý. Bởi học viên sẽ được học cách quản lý việc chuyển đổi số, ra quyết định kinh doanh, tư duy chiến lược thời đại 4.0…
→ Nhà quản lý nên học gì trong thời đại của big data và chuyển đổi số?
Kết thúc khóa học, các nhân sự trẻ sẽ sẵn sàng và tự tin đối diện với những biến đổi, thách thức của thời đại số. Học viên sẽ biết cách dùng dữ liệu để xử lý phù hợp tình hình hiện tại, dự đoán tốt tương lai, đề ra những giải pháp hợp lý để tạo ra lợi thế cạnh tranh, dẫn đầu xu hướng…
Để được tư vấn kỹ hơn về chương trình và giờ học, mời bạn đọc điền vào form bên dưới. Đội ngũ SOM sẽ liên hệ tư vấn sớm nhất nhé.