Khóa học đã chọn

Khoa học dữ liệu (Data Science) và Phân tích dữ liệu (Data Analysis) có gì khác?

ngày 22-11-2023

Giới Thiệu

Trong thời đại công nghệ số ngày nay, Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu ngày càng trở thành những ngành quan trọng có ảnh hưởng đáng kể đến những quyết định chiến lược của Doanh nghiệp, Tổ chức trong thời biến động khó lường hiện nay. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu, những điểm giống nhau và khác nhau thông qua một ví dụ mô phỏng tại một công ty kinh doanh rượu. Bài viết cũng đề cập đến các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà Khoa học dữ liệu, nhà Phân tích dữ liệu.

Trước tiên hãy bắt đầu với dữ liệu (data)

Trong bối cảnh thế giới đang dần chuyển hóa thành xã hội số, dữ liệu trở thành kho tài nguyên giá trị, là yếu tố quyền năng giúp định hình các quyết định quan trọng.

Nguồn gốc của dữ liệu: Dữ liệu có nguồn gốc từ nhiều nguồn khác nhau. Một số nguồn quan trọng bao gồm dữ liệu doanh nghiệp từ các hệ thống quản lý thông tin, dữ liệu từ người dùng trên các nền tảng trực tuyến, dữ liệu từ cảm biến và thiết bị IoT, dữ liệu từ các nguồn tài nguyên miễn phí, các dự án nghiên cứu.

Hình thức của dữ liệu: Dữ liệu không chỉ đơn thuần là các con số và chữ số. Dữ liệu còn bao gồm hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và thậm chí là dữ liệu không gian, thời gian. Các loại dữ liệu đa dạng này mở ra nhiều cơ hội mới cho việc hiểu rõ hơn về môi trường kinh doanh và xã hội.

Khai thác dữ liệu như thế nào để có hiệu quả: Khai thác dữ liệu đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và các mô hình công nghệ máy học. Các công ty, tổ chức sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu để trích xuất thông tin giá trị từ kho dữ liệu. Sau đó áp dụng các mô hình máy học (machine learning) đẻ dự đoán xu hướng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh, cung cấp thông tin về các nhóm mẫu đặc trưng….

Ví dụ: Chẳng hạn, các công ty bán lẻ sử dụng dữ liệu từ các giao dịch mua sắm trực tuyến và offline để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và tối ưu hóa chiến lược quảng cáo. Các bệnh viện có thể sử dụng dữ liệu bệnh lý để dự đoán về sự phát triển của các bệnh lý. …

Với chiến lược dữ liệu phù hợp, dữ liệu ngày càng giá trị, một tài sản quý giá của Doanh nghiệp, tổ chức. Càng hiểu rõ về bối cảnh, ý nghĩa dữ liệu, bài toán cần giải quyết với công cụ, phương pháp phù hợp dữ liệu không chỉ là chìa khóa cho sự thành công mà còn là yếu tố quyết định cho sự phát triển trong tương lai của doanh nghiệp.

Khoa học dữ liệu - Data Science là gì?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn, chuyên sâu đi từ việc việc xử lý và phân tích dữ liệu để có được các hiểu biết ý nghĩa về dữ liệu rồi sau đó ứng dụng máy học vào mô hình hóa để dự đoán tương lai. Nhà khoa học dữ liệu sẽ làm việc với dữ liệu phức tạp, từ nhiều nguồn khác nhau. Các chuyên gia Khoa học dữ liệu thường sử dụng các công cụ và kỹ thuật hiện đại trong Machine learning, Deep learning và Big data để khai thác tối đa những gì có thể từ kho dữ liệu đang có.

Và Phân tích dữ liệu - Data Analysis là gì?

Phân tích dữ liệu, theo một cách đơn giản hơn, là tập trung vào việc kiểm tra, phân tích và diễn giải dữ liệu để đưa các thông tin hữu ích, giá trị đến người dùng. Trong quy trình này, người phân tích dữ liệu sẽ sử dụng các phương pháp thống kê, các công cụ phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về dữ liệu và có dự báo, dự đoán trên một số tiêu chí.

Điểm giống nhau giữa Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu

Cả Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu đều hướng đến việc hiểu và khai thác, tận dụng thông tin có được từ dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định (data-driven decision). Cả hai cũng đều sử dụng các kỹ thuật, công cụ để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Điểm khác nhau giữa Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu

Mục Tiêu:

Mục tiêu của Khoa học dữ liệu là có được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu, phát triển các mô hình dự đoán có tính chiến lược.
Mục tiêu của Data Analysis là hiểu rõ về tình hình hiện tại và cung cấp thông tin để hỗ trợ những quyết định ngắn hạn.

Phạm Vi Công Việc:

Khoa học dữ liệu có phạm vi rộng, bài toán có quy mô phức tạp trên tập dữ liệu từ nhiều nguồn, với những đặc điểm cần có những xử lý đặc thù riêng. Một dự án Khoa học dữ liệu bao gồm cả việc tìm hiểu sâu rộng về dữ liệu và xây dựng mô hình phù hợp để giải quyết các yêu cầu của bài toán..
Phân tích dữ liệu tập trung chủ yếu trên dữ liệu trong một phạm vi, bài toán nhất định như kinh doanh, một lĩnh vực của xã hội, … Dữ liệu đặc thù riêng nên không quá phức tạp để xử lý và bài toán cũng được giới hạn trên các mô hình máy học thông dụng. Tuy nhiên khi làm Phân tích dữ liệu cũng cần có kỹ năng giao tiếp, diễn giải kết quả đến người dùng (phân tích diễn giải dữ liệu – Explanatory Data Analysis).

Hãy thử cho một ví dụ để phân biệt các mục tiêu phân tích:

Đối với một công ty kinh doanh rượu, vai trò của nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) và nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) sẽ có những mục tiêu phân tích khác nhau, phản ánh mức độ chuyên môn và góc nhìn đa chiều trong việc hiểu và tận dụng thông tin từ dữ liệu.

Đầu tiên là cách đặt vấn đề và quy trình giải quyết vấn đề sẽ phải khác nhau cho nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu vì các mục tiêu đã có sự khác nhau. Tiếp đến, dữ liệu rượu thu thập (có thể giống nhau hoặc khác nhau) cho việc xử lý và phân tích.

Mục tiêu của Nhà khoa học dữ liệu:

Quản lý, tổ chức dữ liệu lớn: Xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm thông tin về nguồn gốc của rượu, đánh giá của khách hàng và dữ liệu thị trường để tạo ra các mô hình có độ chính xác cao.
Xây dựng mô hình dự đoán: Nhà khoa học dữ liệu sẽ tập trung vào phát triển các mô hình dự đoán, chẳng hạn như mô hình dự đoán xu hướng tiêu thụ rượu của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử mua sắm và các yếu tố khác như mùa vụ, sự kiện đặc biệt, hoặc chiến dịch quảng cáo.
Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị: Sử dụng phân tích dữ liệu sâu rộng để định rõ đối tượng mục tiêu, hiểu biết về xu hướng tiêu thụ và đề xuất chiến lược quảng cáo hoặc khuyến mãi dựa trên kết quả mô hình dự đoán.

Mục tiêu của Nhà phân tích dữ liệu:

Phân tích khách hàng: Hiểu rõ hơn về đặc điểm và sở thích của khách hàng thông qua phân tích dữ liệu, giúp công ty tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và tăng cường gắn kết với khách hàng.
Đánh giá hiệu suất bán hàng: Nhà phân tích dữ liệu sẽ tập trung vào xác định những sản phẩm rượu nào đang hiệu quả nhất, đánh giá hiệu suất bán hàng trong quá khứ ở nhiều góc nhìn, và dự đoán xu hướng bán hàng tương lai.
Dự báo tồn kho: Phân tích dữ liệu về mức tồn kho quá khứ để dự đoán nhu cầu tiêu thụ trong tương lai, giúp công ty quản lý tồn kho một cách hiệu quả.

Như vậy

Tùy theo nhu cầu, quy mô bài toán doanh nghiệp cần giải quyết mà doanh nghiệp sẽ có những bài toán cụ thể cho nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. Đặc biệt khi doanh nghiệp hình thành văn hóa dữ liệu, có sự kết hợp của cả hai vai trò để có thể mang lại cái nhìn toàn diện, tạo nên lợi thế cạnh tranh mang tính chiến lược, dài hạn cho công ty.

Khoa học dữ liệu (Data Science) và Phân tích dữ liệu (Data Analysis) đều đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác, tận dụng giá trị từ dữ liệu. Hiểu rõ về các vai trò này sẽ giúp doanh nghiệp, tổ chức có những quyết định hướng dữ liệu mang lại lợi thế cạnh tranh giúp DN, tổ chức vững vàng và chủ động hơn trước những thử thách trên thị trường.

Trung tâm Tin học - Trường ĐH Khoa học Tự nhiên