từng là Head of Product and Data Analytics, CIC Data Mining & Analytics, tại đây chị quản lí nhóm gồm 32 nhân sự, công việc chính là

Phân biệt Business Analytics và Data Analytics - Kiến thức kinh doanh và Tư duy phân tích

Mục đích của Business Analytics và Data Analytics đều là giúp tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, hiệu quả kinh doanh hay cơ cấu tổ chức cho doanh nghiệp.

Đối với Business Analytics, cách phản ứng với dữ liệu là một điều quan trọng, nhằm giúp doanh nghiệp nhìn nhận tình hình thực tại và có định hướng đúng đắn cho tương lai.

Trong khi đó, Data Analytics lại chủ yếu tập trung vào việc phân tích và kết luận về các vấn đề liên quan đến dữ liệu.

Về phạm vi công việc,​​ Business Analytics sẽ trực tiếp trao đổi với các bộ phận phòng ban nhằm đưa ra các đề xuất về định hướng hoạt động của doanh nghiệp.

Trong khi đó, Data Analytics sẽ tập trung vào việc tổng hợp, vận dụng, diễn giải dữ liệu hướng đến việc xây dựng thông tin mang tính hữu dụng cao.

Không chỉ đơn thuần ở việc phân tích dữ liệu, người làm Business Analytics phải hiểu được các vấn đề nội tại của từng phòng ban, doanh nghiệp và thị trường.

Đồng thời, Business Analytics buộc phải can thiệp vào cuộc sống của phòng Supply Chain, Marketing và Sales… để biết được lỗ hổng và tìm cách kết nối các bộ phận.

Trong khi đó, công việc của Data analytics sẽ xoay quanh số liệu thống kê, cơ sở dữ liệu…

Người làm được Data Analytics trong doanh nghiệp phải là người rất giỏi về statistics, programing, math, etc. và thường biết đến với title Data Scientist, Python và R.

Trọng tâm của Business Analytics là dữ liệu và báo cáo - phân tích hoạt động kinh doanh trong quá khứ và dự đoán hiệu quả kinh doanh trong tương lai.

Trọng tâm của Business Analysis là phân tích các chức năng và quy trình - xác định nhu cầu kinh doanh và đề xuất các giải pháp.

Về Data Analytics và Business Analytics, khác biệt dễ nhìn nhận nhất là một Data Analytics cần có tư duy phân tích tốt trong khi một Business Analytics cần có kiến thức kinh doanh và cái nhìn tổng quan tốt bên cạnh khả năng phân tích cơ bản.

Nguyễn Đức Tuấn Dũng, cựu học sinh THPT Kim Liên, đã xuất sắc ghi dấu ấn khi nhận được thư mời nhập học từ Maastricht University, một trong những trườngChi tiết

lời khuyên cho người mới bắt đầu học Data Analytics

Liên tục cập nhật những kiến thức mới

Lĩnh vực Data Analytics phát triển nhanh chóng, công nghệ, phương pháp, và công cụ phân tích dữ liệu thay đổi liên tục. Để duy trì và phát triển trong lĩnh vực này, bạn cần luôn cập nhật kiến thức và học hỏi những phát triển mới nhất.

Đối với người học Data Analytics, hãy cố gắng duy trì sự tò mò và ham học hỏi trong lĩnh vực này. Bạn có thể tham gia vào các khóa học trực tuyến, đọc sách, theo dõi các blog và trang tin tức chuyên về Data Analytics để không bỏ lỡ những xu hướng mới nhất và công nghệ tiên tiến.

Thực hành với các dự án thực tế giúp bạn nắm vững lượng kiến thức lý thuyết đã học. Bạn có thể áp dụng các kỹ thuật, phương pháp phân tích dữ liệu và công cụ khi thực hiện, giúp củng cố và hiểu sâu hơn về cách áp dụng Data Analytics. Tuy nhiên, các chương trình đào tạo ngắn hạn hiện nay không có nhiều môn học chú trọng vào việc xây dựng dự án thực tế cho học viên.

Tại TP. HCM, chương trình học PSO MBA là một trong số ít chương trình bậc Thạc sĩ chú trọng đào tạo các học phần về dữ liệu. Cụ thể, môn học Hệ thống thông tin quản lý (Management Information System) cung cấp cho học viên kiến thức cơ bản về khoa học phân tích và dữ liệu, bao gồm áp dụng công nghệ trong phân tích, biểu đồ hóa và trình bày dữ liệu, đồng thời tạo điều kiện cho học viên xây dựng các dự án thực tế.

Khi hồ sơ ứng tuyển có kinh nghiệm tham gia các dự án thực tế, nhà tuyển dụng có thể xem được khả năng và kỹ năng chuyên môn của bạn về Data Analytics. Điều này có thể giúp bạn tăng lợi thế cạnh tranh khi ứng tuyển.

Rèn luyện khả năng trực quan hoá dữ liệu (visualization)

Biểu đồ đơn giản khó có thể nêu bật lên ý nghĩa chính và thu hút người đọc; trong khi hiệu ứng phức tạp có thể gây hiểu nhầm về thông điệp truyền tải nếu sử dụng không đúng cách. Dữ liệu và hình ảnh cần kết hợp hài hoà với nhau để kể được câu chuyện phía sau dữ liệu đó.

Có thể nói, khả năng trực quan hóa đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc học Data analytics. Cụ thể, trực quan hoá chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành các biểu diễn trực quan dễ diễn giải hơn, tạo điều kiện hiểu sâu hơn về thông tin (information) và thúc đẩy đến quyết định hành động (take action). Ứng viên vị trí Data Analyst có khả năng trực quan dữ liệu tốt sẽ là một lợi thế ghi điểm lớn trong mắt nhà tuyển dụng.

Có thể nói, học Data Analytics không chỉ là một thách thức mà còn là một cơ hội để bạn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực đầy tiềm năng này. Bằng việc xây dựng nền tảng kiến thức, thực hành với dự án thực tế và liên tục cập nhật kiến thức mới, bạn có thể trở thành một chuyên gia Data Analyst.

Với sự gia tăng về tỷ lệ sinh viên theo học và tốt nghiệp trong ngành, ngày càng có nhiều cơ hội nghề nghiệp và tiềm năng phát triển trong lĩnh vực Data Analytics tại Việt Nam và trên toàn thế giới. Hãy bắt đầu học và không ngừng rèn luyện kỹ năng của bạn để khám phá những cơ hội rộng lớn trong lĩnh vực này.

Học Data Analytics được xem là vừa dễ vừa khó, dễ vì ai cũng có thể học được với nguồn tài liệu rộng lớn trên internet, nhưng khó vì ngoài lý thuyết, người làm còn phải có tư duy phân tích cũng như khả năng storytelling (kể chuyện) từ dữ liệu thu được.

Nếu bạn là người mới bắt đầu học Data Analytics, bài viết này từ PSO MBA sẽ giúp bạn hiểu rõ về khó khăn và lời khuyên hữu ích để việc học Data Analytics trở nên hiệu quả.

Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là quá trình tìm hiểu, khám phá và phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng và đưa ra quyết định thông minh. Data Analytics đang trở thành một công cụ được các doanh nghiệp tại Việt Nam ứng dụng.

Tìm hiểu thêm Data Analysis là gì?

Trong bối cảnh suy thoái kinh tế toàn cầu như hiện nay, sự hiểu biết về dữ liệu là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp định hình chiến lược, cải thiện hiệu suất và đạt được lợi thế cạnh tranh. Data Analytics là chìa khóa giúp doanh nghiệp “mở khoá” những hình mẫu ẩn trong dữ liệu, dự báo xu hướng từ đó đưa ra những quyết định phù hợp.

Thời gian học Data Analytics có thể khác nhau tùy thuộc vào nền tảng kiến thức hiện có của người học và mục tiêu mong muốn. Tuy nhiên, để có một nền tảng cơ bản vững chắc trong lĩnh vực này, thường cần một khoảng thời gian từ 6 tháng đến 1 năm.

Khi học Data Analytics, bạn cần hiểu về các khái niệm cơ bản trong xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và ứng dụng các công cụ và phần mềm thích hợp. Bạn cũng cần nắm vững các kỹ năng lập trình, thống kê, trực quan hóa dữ liệu và quản lý dự án. Chính vì vậy, các khóa học trực tuyến, các chương trình đào tạo chuyên sâu sẽ là phương án đào tạo chính quy nhất mà số đông học viên sẽ lựa chọn.

Sẽ không có câu trả lời là dễ hay khó, hãy nhớ rằng Data Analytics là một lĩnh vực liên tục phát triển, vì vậy việc theo đuổi bền bỉ với nghề và tinh thần học hỏi không ngừng nghỉ mới là chìa khoá then chốt giúp xác định mức độ dễ hay khó đối với người học.

Business Analytics - Phân tích hoạt động kinh doanh trong quá khứ và dự đoán hiệu quả kinh doanh trong tương lai

Theo Gartner - công ty tư vấn và nghiên cứu toàn cầu cung cấp thông tin và công cụ cho các doanh nghiệp:

”Business Analytics là công việc bao gồm những giải pháp được sử dụng để xây dựng mô hình phân tích và mô phỏng để tạo ra các kịch bản, thấu hiểu hiện thực và dự đoán các trạng thái trong tương lai”.

Cụ thể, Business Analytics đòi hỏi:

Ở một cấp độ phức tạp hơn thì Business Analytics còn bao gồm cả thuật toán, mô hình và công cụ chuyên dụng để so sánh dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau.

Vì vậy, vị trí này chủ yếu tập trung tại các công ty đã vận hành ổn định hoặc công ty lớn, nhằm xử lý dữ liệu và đề xuất giải pháp, phương hướng phát triển kinh doanh.

Lĩnh vực phổ biến nhất của Business Analytics trong doanh nghiệp hiện giờ mới chủ yếu chỉ dừng lại ở Business Intelligence (hay Descriptive Analytics).

Alteryx cũng thường được dùng để xử lý dữ liệu theo dạng kéo thả.

Ngoài ra, Business Analytics cũng có thể đòi hỏi kỹ năng sử dụng SQL.