Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh có tính liên đới với nhau vì đều xoay quanh 3 yếu tố chính: dữ liệu, thuật toán, công nghệ. Tuy nhiên bản chất công việc của 2 lĩnh vực này lại tương đối khác nhau. Vậy đâu là những điểm giống và khác nhau giữa nghề khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu kinh doanh? Cùng SOM so sánh và tìm hiểu cụ thể qua bài viết dưới đây nhé!
Phân biệt khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh
Tính chất công việc của khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh có nhiều điểm giao thoa vì cùng thuộc lĩnh vực thu thập-phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, mục tiêu sử dụng và cách thức xử lý dữ liệu lại hoàn toàn khác nhau.
Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu (data science) bắt nguồn từ toán học, xác suất thống kê, khoa học máy tính và cả trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning), tính đến thời điểm hiện tại. Tổng quan quá trình sử dụng các yếu tố thành phần trên để khai thác, xử lý, phân tích và trình bày trực quan cơ sở dữ liệu thành thông tin giá trị gọi là khoa học dữ liệu.
Phân tích kinh doanh là gì?
Phân tích kinh doanh (business analysis) là chuỗi các bước tổ chức, xử lý và phân tích dữ liệu có sẵn để chuyển hóa thành insight hữu ích cho các quyết định, kế hoạch kinh doanh. Cụ thể thì phân tích kinh doanh tập trung thấu hiểu khách hàng, thị trường để doanh nghiệp triển khai các hoạt động hiệu quả.
Phân biệt khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh
Khoa học dữ liệu bao hàm phân tích kinh doanh. Khoa học dữ liệu là phạm trù lớn hơn, khai thác thêm nhiều nguồn dữ liệu, chuyển hóa chúng thành những thông tin mới và thiết lập mô hình tối ưu hơn để giải quyết vấn đề ở đa ngành như sức khỏe, nông nghiệp, ngân hàng…Trong khi đó, phân tích kinh doanh nghiêng về giải quyết những vấn đề cụ thể của doanh nghiệp bằng dữ liệu thực tế.
Những chuyên gia khoa học dữ liệu (data scientist) sẽ sàng lọc thông tin giữa đại dương dữ liệu khổng lồ để đưa ra những kiến thức phổ quát, thậm chí sáng tạo những nội dung mới. Theo đó, phân tích kinh doanh sẽ thừa hưởng, ứng dụng vào khía cạnh kinh doanh để giúp doanh nghiệp vận hành và lên chiến lược phát triển hiệu quả.
Ví dụ khoa học dữ liệu phát minh ra hệ thống chăm sóc khách hàng tự động. Doanh nghiệp ứng dụng phát minh này sẽ cắt giảm được chi phí và có được sự tín nhiệm tốt hơn từ khách hàng. Tuy nhiên, khả năng ứng dụng, cách thức triển khai ra sao còn phụ thuộc vào năng lực doanh nghiệp và đề xuất từ quá trình phân tích kinh doanh.
Bên cạnh đó, khoa học dữ liệu sẽ đi sâu vào tính chất và tìm ra phương án mới để tối ưu việc xử lý các vấn đề chung. Phân tích kinh doanh lại là sự tổng hòa của việc thấu hiểu dữ liệu và khoa học quản lý. Doanh nghiệp không thể cứng nhắc đi theo kết quả của phân tích số liệu mà còn phải đánh giá các yếu tố khách quan, chủ quan, hướng đến cách xử lý phù hợp nhất cho doanh nghiệp.
Thế nên, ngoài số liệu, những chuyên viên phân tích kinh doanh còn phải tương tác với khách hàng, vận dụng tư duy kinh doanh để đề ra sách lược phù hợp cho tổ chức. Bởi lẽ, thấu hiểu bản chất thôi chưa đủ, doanh nghiệp ngày nay phải đối mặt với hàng loạt sai số từ thị trường nhiều biến động.
Phạm vi công việc và những yêu cầu của ngành khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh
Vì những điểm khác nhau kể trên mà đặc thù công việc của khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh cũng khác nhau. 3 góc độ chính của sự khác nhau này là: trách nhiệm công việc, kỹ năng cần có và công cụ phải sử dụng.
Khoa học dữ liệu là làm gì?
Trách nhiệm công việc
Khoa học dữ liệu đi thuần về nghiên cứu cho nên công việc chính của data scientist sẽ xoay quanh phân tích và diễn giải số liệu. Cụ thể như sau:
- Xử lý, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô thành từng nhóm.
- Thiết lập các mô hình để dự đoán kết quả.
- Tinh chỉnh và tối ưu hiệu suất của học máy.
- Xác định các vấn đề cần được giải quyết và đưa ra giải pháp dựa trên dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu để các cá nhân/tổ chức liên quan đều có thể đọc, hiểu.
Kiến thức và kỹ năng cần thiết
Bộ kiến thức - kỹ năng mà một data scientist cần thành thạo là:
- Kiến thức toán học và quy luật vận hành thuật toán, nhất là thuật toán machine learning, và xác suất thống kê.
- Kinh nghiệm sử dụng các công cụ đặc thù của ngành như: Python, R, SAS.
- Có khả năng xử lý dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc.
- Thành thạo SQL và NoSQL.
- Vận hành được các công cụ liên quan như Spark, Mahout, đây là phần bổ trợ nhưng sẽ giúp data scientist được tỏa sáng giữa thị trường lao động.
Công cụ sử dụng
Để đáp ứng khối lượng công việc trên, data scientist sẽ thường sử dụng các công cụ như:
- Python
- R
- SAS
- Các công cụ của big data (Apache Hadoop, Spark)
- NoSQL (Cassandra, Redis)
- TensorFlow
Làm chuyên viên phân tích kinh doanh (business analyst) là làm gì?
Những chuyên viên phân tích kinh doanh hay business analyst sẽ phải cân bằng giữa chuyên môn thực thì và giao tiếp với các bên liên quan. Không chỉ giao tiếp với lãnh đạo, các phòng ban khác mà đôi khi business analyst còn phải tương tác với khách hàng, tham khảo đối thủ để có những đề xuất tốt nhất.
Trách nhiệm công việc
Nếu như khoa học dữ liệu nặng về lý thuyết và tính phức tạp của dữ liệu thì độ khó của phân tích kinh doanh là phải cân bằng được chuyên môn và tính khả thi trong thực tế. Khi này, chuyên viên phân tích kinh doanh cần:
- Triển khai các giải pháp công nghệ để gia tăng hiệu quả vận hành của doanh nghiệp.
- Xác định vấn đề doanh nghiệp, mong đợi từ ban điều hành và kết hợp với các bộ phận liên quan để thực hiện dự án phân tích dữ liệu, dự án khác cần nhân sự chuyên môn phân tích dữ liệu.
- Xây dựng cấu trúc dự án, lập kế hoạch thực thi và đánh giá khả năng triển khai.
- Trình bày, thống nhất cùng các bên liên quan về tiến trình thực thi.
- Đảm bảo kết quả giải quyết được vấn đề của doanh nghiệp, song hành và giám sát việc triển khai trong thực tế.
Kỹ năng cần thiết
Business analyst vừa quảng giao, vừa vững vàng chuyên môn. Vậy nên, để đảm bảo hiệu quả đầu ra, business analyst phải sở hữu những kỹ năng sau:
- Khả năng giao tiếp tốt: nắm bắt vấn đề và truyền đạt thông tin thông suốt đến tất cả các bên liên quan.
- Nắm vững khái niệm, nguyên lý và cách vận hành mô hình, hệ thống kỹ thuật.
- Thuần thục các tác vụ liên quan đến MS Excel, MS Visio, SWOT, Trello..
- Có tư duy kinh doanh chiến lược: xác định mục tiêu phân tích, chọn lọc và đóng góp thêm cho đề xuất cuối cùng.
- Sở hữu khả năng lãnh đạo: điều phối các bộ phận và đảm bảo công việc đúng tiến độ.
Công cụ
Các công cụ mà chuyên viên phân tích sẽ “bầu bạn” trong quá trình làm nghề là:
- Microsoft Excel
- R
- Tableau
- Board BEAM
- Các kênh tra cứu dữ liệu khác của ngành, thị trường và phần mềm lưu trữ dữ liệu riêng của doanh nghiệp
→ Xem chi tiết hơn: Business analyst là làm gì? Định hướng phát triển và cơ hội nghề nghiệp ra sao?
Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Những đột phá trong học dữ liệu là bước tiến cách vận hành nền kinh tế và cả nền văn minh nhân loại. Doanh nghiệp thông qua phân tích kế doanh sẽ kế thừa những cải tiến trên, hòa nhịp cùng sự chuyển mình của thời đại.