Giả sử nếu bạn hỏi những lãnh đạo doanh nghiệp đâu là sự khác biệt lớn nhất giữa kinh doanh trong thế kỉ 20 và thế kỉ 21 thì chắc hẳn phần lớn câu trả lời mà bạn nhận được sẽ chỉ có 1 từ đó là: dữ liệu.
Từ thời điểm chuyển giao giữa 2 thế kỉ, Sự phát của dữ liệu trong kinh doanh ngày càng tăng cao với sự ra đời của mạng xã hội, điện thoại thông minh, Internet vạn vật (IoT), and other technological advancesvà các tiến bộ công nghệ khác. Theo một số thống kê, nếu chia đều tất cả dự liệu mà con người tạo ra trong năm 2020 trên dân số thế giới, bạn sẽ thấy được mỗi người tạo ra 1.7 megabyte dữ liệu mỗi giây. Trên thực tế, đã ước lượng được 90% tổng số dữ liệu tạo ra bởi con người được sản sinh ra chỉ trong vòng 2 năm trở lại đây.
Tốc độ tăng trưởng theo cấp số mũ của dữ liệu đã khiến tất cả các doanh nghiệp lớn và nhỏ phải tự đặt ra câu hỏi: “Làm cách nào có thể sử dụng thông tin làm đòn bẩy để để hiện thực hóa các lợi ích kinh doanh. Trong khi đó, các cá nhân lại tăng cường nâng cao các kỹ năng về dữ liệu để làm nổi bật hồ sơ của họ và phát triển một sự nghiệp bền vững.
“Trong thế giới của dữ liệu lớn, Đọc dữ liệu cơ bản — khả năng phân tích, diễn dịch, và kể cả truy vấn dữ liệu—là một kỹ năng ngày càng đáng giá,” Jan Hammond, giáo sư khoa Kinh doanh của trường Đại học Harvard, đã cho biết.
Nếu bạn mới bước chân vào thế giới của dữ liệu và , muốn rèn luyện kỹ năng, có 2 cụm từ mà bạn thường xuyên bắt gặp đó là “Phân tích dữ liệu” (Data Analytics) và “Khoa học dữ liệu” (Data Science). Mặc dù 2 cụm từ này có liên quan mật thiết với nhau, song chúng lại rất khác biệt. Sau đây chúng ta sẽ phân tích về ý nghĩa và cách ứng dụng chúng trong kinh doanh.
DATA ANALYTICS VS DATA SCIENCE
Data Analytics là gì ?
Data Analytics là quá trình và phương thức phân tích dữ liệu, thu thập các insight, và xác định các xu thế. Nó được thực hiện bằng các công cụ, kỹ thuật, và các framework tùy theo các phương pháp phân tích khác nhau.
Có 4 kiểu phân tích dữ liệu chính :
Phân tích mô tả (Descriptive analytics), xem xét dữ liệu để kiểm tra, hiểu, và mô tả một cái gì đó đã xảy ra.
Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic analytics), đi sâu hơn so với phân tích mô tả by bằng cách tìm hiểu những việc diễn ra đằng sau những sự kiện đã xảy ra.
Phân tích dự đoán (Predictive analytics), dựa và các dữ liệu lịch sử, các xu hướng trong quá khứ và những giả định để trả lời câu hỏi cái gì sẽ diễn ra trong tương lai.
Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics), hướng đến xác định các hành động cụ thể mà một cá nhân hay tổ chức cần phải thực hiện để để đạt được những mục đích và mục tiêu trong tương lai.
Ứng dụng các công cụ phân tích và các phương pháp luận trong môi trường kinh doanh đều thuộc về lĩnh vực phân tích kinh doanh. Mục tiêu chính của phân tích kinh doanh là thu thập các insight có ý nghĩa từ dữ liệu mà một tổ chức có thể sử dụng để vạch ra chiến lược và đạt được mục tiêu.
Phân tích kinh doanh có thể được sử dụng làm đòn bẩy theo nhiều cách. Một vài ví dụ tiêu biểu như sau:
Dự toán ngân sách và dự báo: Bằng cách định giá các dữ liệu về doanh thu, doanh số, và chi phí trong quá khứ của doanh nghiệp cùng với kế hoạch phát triển trong tương lai, một nhà phân tích có thể xác định được ngân sách và cách khoản đầu tư cần thiết để hiện thực hóa những mục tiêu đó.
Quản lý rủi ro: Bằng cách hiểu được về các xác suất xảy ra rủi ro trong kinh doanh—và các chi phí liên quan—một nhà phân tích có thể đưa ra các đề xuất hiệu quả về chi phí để giảm thiểu những rủi ro có thể gặp phải.
Marketing và sales: Bằng hiểu biết về các thước đo then chốt, chẳng hạn như tỉ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành doanh số, một chuyên gia phân tích marketing có thể xác định được số lượng khách hàng tiềm năng mà họ phải tạo ra để hoàn thiện quy trình bán hàng.
Phát triển sản phẩm (hay Nghiên cứu và Phát triển): Bằng hiểu biết về phản ứng của khách hàng với sản phẩm trong quá khứ, một nhà phân tích có thể định hướng kế hoạch phát triển sản phẩm, thiết kế và xây dựng trải nghiệm người dùng trong tương lai.
Data Science là gì ?
Trong khi Data Analytics chủ yếu tập trung vào hiểu biết về các bộ dữ liệu và thu thập insight, Data Science lại xoay quanh việc xây dựng, làm sạch, và tổ chức sắp xếp các bộ dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu có thể tạo ra và sử dụng các thuật toán, các mô hình số liệu thống kê, và các phân tích riêng của họ để thu thập và định hình dữ liệu thô thành cái gì đó mà chúng ta có thể hiểu được.
“Từ bước đầu tiên là xác định chất lượng của nguồn dữ liệu, đến việc xác định thành công của thuật toán, Tư duy phân tích chính là trái tim của của mọi quyết định mà các nhà khoa học dữ liệu—và những ai làm việc cùng họ—đưa ra,” Dustin Tingley, giáo sư Đại học Harvard cho biết. “Khoa học dữ liệu là một bộ quy tắc được xây dựng trên nền móng của tư duy phân tích.”
Các nhà khoa học dữ liệu đặt nền móng cho tất cả các phân tích mà một tổ chức phải tiến hành bằng cách thực hiện các chức năng then chốt, bao gồm:
Làm sạch và sắp xếp dữ liệu (Data wrangling): Là quá trình làm sạch và tổ chức sắp xếp lại dữ liệu để có thể dễ dàng sử dụng.
Lập mô hình số liệu thống kê: Là quá trình chạy dữ liệu qua các mô hình khác nhau—chẳng hạn như phân tích hồi quy, phân loại, và các mô hình phân tích cụm,…v…v…—để xác định mối quan hệ giữa các biến và thu được insight từ những con số.
Lập trình: Là quá trình viết các chương trình vi tính và các thuật toán với nhiều ngôn ngữ -như R, Python, và SQL- sử dụng để phân tích các bộ dữ liệu lớn hiệu quả hơn so với các phương pháp phân tích thủ công.
Sẽ ít có khả năng là bạn phải thực hiện những công việc trên trừ khi nghề nghiệp chính của bạn là một nhà khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu vẫn giữ được giá trị rất lớn đối với các ngành nghề kinh doanh. Bằng cách làm quen với các concept, thuật ngữ, và các kỹ thuật sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu trong nhóm của bạn để có thể giao tiếp tốt hơn trong quá trình làm việc về lĩnh vực này và giúp bạn có hiểu biết sâu sắc hơn về các insight có thể và không thể thu được từ dữ liệu.
Hơn nữa, việc thành thạo các kỹ năng then chốt của khoa học dữ liệu có thể cho phép bạn có thể đánh giá và thu thập các insight từ dữ liệu của tổ chức—giúp tăng cường giá trị mà bạn đem lại cho tổ chức cũng như giảm sự phụ thuộc vào người khác. Phát triển các kĩ năng khoa học dữ liệu giúp bạn có thể:
Xác định và tránh các sai sót thường mắc phải khi diễn dịch các bộ dữ liệu, các thước đo, và các biểu thị trực quan.
Nắm vững kỹ năng ra quyết định dựa trên dữ liệuvà đảm bảo rằng các quyết định kinh doanh của bạn được đảm bảo bằng các con số
Lập giả định, tiến hành các thử nghiệm, thu thập các minh chứng giúp bạn xác định được các thách thức trong kinh doanh và đưa ra những giải pháp.
Hiểu biết về quy mô thị trường, xu hướng của người mua, đối thủ cạnh tranh, and các cơ hội và rủi ro mà doanh nghiệp đang phải đối mặt
Các ví dụ trên là những ứng dụng tiêu biểu của khoa học dữ liệu trong kinh doanh. Còn rất nhiều ứng dụng khác nữa, tùy thuộc vào loại dữ liệu nào được sử dụng.
Kết luận
Trên đây bài viết đã phân tích về những khác biệt chủ yếu giữa Data Analytics và Data Science. Trừ khi bạn có định hướng cụ thể là làm việc chuyên sâu vào một trong 2 lĩnh vực này — cụ thể là làm chuyên gia phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu —thì cũng không có quá nhiều khác biệt.
Với các ngành nghề kinh doanh muốn tăng cường hiểu biết về dữ liệu và cách ứng dụng nó trong tổ chức của họ, thì quan trọng hơn là phải có hiểu biết về các concept, framework, và các kỹ thuật then chốt sử dụng chung cho cả 2 lĩnh vực.