Bài viết này giúp các bạn tìm hiểu về vị trí, vai trò và mối tương quan giữa các vị trí đó trong lĩnh vực xử lý dữ liệu ở các doanh nghiệp hiện đại bao gồm: Nhà Phân Tích Dữ Liệu (data analyst), Kỹ Sư Dữ Liệu (data engineer) và Nhà Khoa Học Dữ Liệu (data scientist).
Ngày nay, dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong phát triển doanh nghiệp và khởi nghiệp, đặc biệt là trong không gian kỹ thuật số và và môi trường hoạt động trực tuyến. Thế giới và môi trường cạnh tranh hiện đại phần lớn dựa trên dữ liệu và không một doanh nghiệp nào có thể phát triển mạnh mẽ nếu thiếu một kế hoạch chiến lược dựa trên dữ liệu. Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế cũng như công việc hằng ngày của nhiều nhân viên, từ việc theo dõi hành vi mua sắm của người tiêu dùng trên các trang web thương mại điện tử, so sánh hiệu suất năm nay với năm trước, cho đến đánh giá lượng khách truy cập trang web nhận được.
Trong việc lập kế hoạch và phát triển kinh doanh, dữ liệu đóng vai trò là một tài sản quan trọng và hữu ích. Do đó, nhiều ngành nghề trong lĩnh vực này đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này, bao gồm nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi vào tìm hiểu những điểm khác biệt và sự tương đồng chính giữa ba vai trò này trong một doanh nghiệp các bạn nhé:
- Sự khác biệt và điểm tương đồng
- Sơ lược về Nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu
- Bộ kỹ năng cần có
- Vai trò và trách nhiệm
1. Sự khác biệt và điểm tương đồng:
Dù là nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu hay nhà khoa học dữ liệu, tất cả họ đều làm việc với dữ liệu. Tuy nhiên, có những sự khác biệt quan trọng giữa ba lĩnh vực này. Nhà phân tích dữ liệu tập trung vào trích xuất thông tin và giải thích dữ liệu. Họ tách riêng dữ liệu để các công ty và nhóm có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu này. Trong khi đó, kỹ sư dữ liệu thiết kế và duy trì kiến trúc dữ liệu. Họ đảm bảo dữ liệu có thể được sử dụng và truy xuất một cách hiệu quả. Còn nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc áp dụng các thuật toán và công nghệ để dự đoán và hiểu biết về tương lai từ dữ liệu đã được kiến trúc lại.
2. Sơ lược về Nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu:
Quá trình trích xuất thông tin từ một nhóm dữ liệu nhất định được gọi là phân tích dữ liệu. Nhà phân tích dữ liệu là người tham gia vào hình thức phân tích này. Một nhà phân tích dữ liệu trích xuất thông tin thông qua một số phương pháp như làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và lập mô hình dữ liệu.
Về bản chất, một nhà phân tích dữ liệu kiểm tra dữ liệu và chia nhỏ dữ liệu để các công ty và nhóm có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó. Ví dụ: biết trang đích nào của trang web hoạt động tốt nhất về mặt SEO hoặc có bao nhiêu người dùng rời khỏi trang web ngay sau khi truy cập, có thể khá hữu ích trong việc xác định các giai đoạn tiếp theo trong chiến lược nội dung. Nhà phân tích dữ liệu kiểm tra dữ liệu và cung cấp dữ liệu theo cách mà các nhóm có thể hiểu được. Họ có thể cần đánh giá hiệu suất hiện tại, lập kế hoạch cho tương lai và phát triển các chiến lược để cải thiện doanh số hoặc lượt truy cập trang web, cũng như xác định xu hướng giữa các nhóm người dùng khác nhau. Các nhà phân tích dữ liệu là một trong những người tiêu dùng dữ liệu. Một nhà phân tích dữ liệu trả lời các câu hỏi về hiện tại như: những gì đang xảy ra bây giờ? Nguyên nhân là gì? Bạn có thể cho tôi xem XYZ được không? Chúng ta nên làm gì để tránh/đạt được ABC? Xu hướng trong 3 năm qua là gì? Là sản phẩm của chúng tôi làm tốt?
Tùy thuộc vào ngành, nhà phân tích dữ liệu có thể có chức danh khác (ví dụ: Nhà phân tích nghiệp vụ, Nhà phân tích nghiệp vụ thông minh, Nhà phân tích hoạt động, Nhà phân tích cơ sở dữ liệu). Bất kể chức danh là gì, nhà phân tích dữ liệu là một nhà phân tích tổng quát có thể phù hợp với nhiều vai trò và nhóm để giúp những người khác đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn.
Kỹ sư dữ liệu:
Làm thế nào để các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học có được dữ liệu? Dữ liệu từ hành vi người dùng đến cơ sở dữ liệu như thế nào? Làm thế nào để chúng tôi đảm bảo dữ liệu có trách nhiệm? Câu trả lời là kỹ sư dữ liệu. Người tiêu dùng dữ liệu không thể thực hiện công việc của họ nếu không nhờ các kỹ sư dữ liệu thiết lập toàn bộ cấu trúc.
Một kỹ sư dữ liệu phát triển và duy trì kiến trúc dữ liệu. Họ là những chuyên gia chuẩn bị cơ sở dữ liệu khổng lồ để các nhà phân tích và nhà khoa học có thể sử dụng chúng. Họ được giao nhiệm vụ thiết kế, xây dựng, thử nghiệm, tích hợp, quản lý và tối ưu hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tập trung vào tính sẵn sàng sản xuất của dữ liệu thô và các yếu tố như định dạng, khả năng phục hồi, thay đổi quy mô, lưu trữ dữ liệu và bảo mật. Khi một nhà phân tích phải hiểu dữ liệu, một kỹ sư phải tạo các chương trình có thể chuyển đổi dữ liệu thành một bố cục hữu ích. Mọi doanh nghiệp đều dựa vào dữ liệu của mình để đảm bảo tính chính xác và sẵn có cho những người cần sử dụng. Kỹ sư dữ liệu đảm bảo rằng tất cả dữ liệu được nhận, chuyển đổi, lưu trữ và cung cấp cho những người dùng khác một cách kịp thời. Trọng tâm chính của họ là xây dựng các đường dẫn dữ liệu tự do bằng cách kết hợp nhiều công nghệ dữ liệu lớn cho phép phân tích theo thời gian thực. Các kỹ sư dữ liệu cũng viết các truy vấn phức tạp để đảm bảo rằng dữ liệu có thể dễ dàng truy cập. Nói một cách đơn giản, mọi thứ xảy ra với dữ liệu trước khi đến cơ sở dữ liệu đều do các kỹ sư dữ liệu đảm nhận.
Nhà khoa học dữ liệu:
Mặc dù Khoa học dữ liệu vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng nó đã lan rộng khắp mọi lĩnh vực công nghiệp. Các doanh nghiệp đang tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu để giúp họ cải thiện hiệu suất và năng suất. Các công ty sử dụng dữ liệu để nghiên cứu và tìm hiểu về các xu hướng và thực tiễn khác nhau. Để thực hiện điều này, họ thuê các nhà khoa học dữ liệu có kiến thức đặc biệt về các công cụ thống kê và chuyên môn lập trình. Hơn nữa, một nhà khoa học dữ liệu đã quen thuộc với các thuật toán học máy. Các thuật toán này chịu trách nhiệm dự đoán các sự kiện trong tương lai.
Nhà khoa học dữ liệu là người có thể gia tăng giá trị quan trọng bằng cách giải quyết nhiều câu hỏi mở hơn và tận dụng sự hiểu biết về thống kê và thuật toán tinh vi của họ. Nếu nhà phân tích quan tâm đến việc hiểu dữ liệu từ cả quan điểm quá khứ và hiện tại, thì nhà khoa học quan tâm đến việc đưa ra dự báo chính xác cho tương lai. Họ tiến hành các thử nghiệm trực tuyến, xây dựng các giả thuyết và khám phá các xu hướng cũng như dự báo cho tổ chức bằng cách sử dụng hiểu biết của họ về số liệu thống kê, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và thuật toán học máy (dự đoán dữ liệu). Họ cũng làm việc với các giám đốc điều hành của công ty để hiểu nhu cầu đặc biệt của họ và truyền đạt những phát hiện phức tạp theo cách mà khán giả doanh nghiệp nói chung có thể nắm bắt, cả bằng lời nói và hình ảnh.
Các nhà khoa học dữ liệu cũng xây dựng các sản phẩm như hệ thống đề xuất dự đoán những gì bạn thích, hệ thống xếp hạng dự đoán thứ tự phổ biến và hệ thống NLP dự đoán ý nghĩa của một câu. Các nhà khoa học dữ liệu xây dựng những sản phẩm này không phải để giúp đưa ra quyết định kinh doanh mà để giải quyết các vấn đề kinh doanh.
3. Bộ kỹ năng cần có:
- Nhà phân tích dữ liệu: Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu là những kỹ năng cốt lõi của nhà phân tích dữ liệu.
- Kỹ sư dữ liệu: Yêu cầu kiến thức lập trình ở trình độ trung cấp cũng như nắm bắt về thống kê và toán học để thiết kế các thuật toán toàn diện.
- Nhà khoa học dữ liệu: Cần nắm vững học máy và học sâu, đồng thời cũng phải có kiến thức về thống kê, toán học và lập trình chuyên sâu.
4. Vai trò và trách nhiệm:
- Nhà phân tích dữ liệu: Tập trung vào trích xuất thông tin từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Trách nhiệm của họ là đảm bảo dữ liệu được giải thích và trình bày một cách dễ hiểu.
- Kỹ sư dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được xử lý và truy cập một cách hiệu quả. Trách nhiệm của họ là tạo các chương trình và hệ thống để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích.
- Nhà khoa học dữ liệu: Tập trung vào việc dự đoán và hiểu biết về tương lai từ dữ liệu. Trách nhiệm của họ là tạo ra các dự đoán và nhận định phức tạp theo cách mà những người không chuyên về dữ liệu có thể hiểu được.
Dữ liệu chính là “vàng” trong thời đại kỹ thuật số, doanh nghiệp nào nắm được mỏ vàng này sẽ đứng vững và phát triển trước sự bùng nổ như vũ bão của kỷ nguyên mới. Để sử dụng hiệu quả dữ liệu, các vai trò như nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đều đóng vai trò quan trọng. Mỗi vai trò có bộ kỹ năng và trách nhiệm riêng, tạo nên sự hỗ trợ và tạo nên sức mạnh tổng hợp góp phần vào việc phát triển doanh nghiệp của chính bạn.
