Xu hướng phân tích dữ liệu lớn mới nhất năm 2023

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Các doanh nghiệp ước tính đã chi 215 tỷ đô la vào năm 2021 để thiết kế các giải pháp phân tích kinh doanh và dữ liệu lớn. Do đó, nhu cầu về các chuyên gia phân tích dữ liệu cũng đang tăng lên. Các nhà nghiên cứu của Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ nhấn mạnh mức tăng trưởng 31% trong lĩnh vực khoa học dữ liệu cho đến năm 2030.  

Các tập đoàn ngày nay coi trọng thông tin như một tài sản quan trọng của doanh nghiệp. Phân tích dữ liệu lớn hiện đang nổi lên như một năng lực thiết yếu cho các doanh nghiệp trong năm nay.  

Một loạt sự kiện vào năm 2022 – cuộc xâm lược của Nga vào Ukraine, đại dịch toàn cầu kéo dài và khủng hoảng chuỗi cung ứng – đã dẫn đến hậu quả là sự không chắc chắn và biến động dai dẳng buộc các tổ chức phải chuyển trọng tâm chính của họ sang dữ liệu và phân tích. 

Ngày nay, phân tích dữ liệu lớn được đánh giá là một trong những xu hướng công nghệ mạnh mẽ nhất vì nó đang định hình lại nhiều quy trình và hoạt động kinh doanh trên toàn cầu. 

Đã đến lúc các doanh nghiệp dự đoán, điều chỉnh và mở rộng giá trị của dữ liệu lớn và chiến lược phân tích của họ bằng cách theo dõi, thử nghiệm hoặc đầu tư vào các xu hướng công nghệ D&A chính, tùy thuộc vào mức độ khẩn cấp cũng như sự liên kết của nó với các ưu tiên kinh doanh. Các xu hướng trong tương lai về dữ liệu lớn sẽ xác định thị trường phân tích dữ liệu vào năm 2023.

1. Hiểu và nhắm mục tiêu người tiêu dùng 

Hiểu sở thích của người tiêu dùng là một trong những lĩnh vực lớn nhất và công khai nhất mà dữ liệu lớn được sử dụng ngày nay. Các tổ chức đang sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về khách hàng và hành vi của họ. Với các công ty quan tâm đến việc mở rộng  bộ dữ liệu truyền thống của họ  với dữ liệu truyền thông xã hội, nhật ký trình duyệt, phân tích văn bản và dữ liệu cảm biến, dữ liệu lớn cho phép họ vẽ nên một bức tranh hoàn chỉnh về khách hàng của mình. Mục tiêu lớn là thiết kế một mô hình dự đoán. Để hiểu và nhắm mục tiêu khách hàng của họ, các doanh nghiệp đang sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn để dự đoán chính xác sự rời bỏ của khách hàng cùng với việc theo dõi thói quen mua hàng của họ. 

>>> Xem thêm: Cách trở thành Nhà phân tích an ninh mạng: Hướng dẫn cho năm 2023

2. Tích hợp kết cấu dữ liệu dựa trên siêu dữ liệu

Với nhu cầu phân tích dữ liệu lớn ngày càng tăng, các tổ chức đang sử dụng kết cấu dữ liệu để lắng nghe, tìm hiểu và hành động trên siêu dữ liệu. Nó gắn cờ và đề xuất hành động cho mọi người cũng như hệ thống. Các tổ chức đang tích hợp kết cấu dữ liệu để cải thiện sự tin tưởng và sử dụng dữ liệu trong tổ chức để giảm các tác vụ quản lý dữ liệu khác nhau như thiết kế, triển khai và vận hành. Bằng cách tích hợp các tài sản dữ liệu bị phân mảnh, các doanh nghiệp có thể tái sử dụng dữ liệu, giảm thời gian đưa ra thị trường và tạo ra một kết cấu dữ liệu có thể kiếm tiền để đáp ứng mục đích. 

3. Đánh giá quy trình và hoạt động kinh doanh 

Dữ liệu lớn đang ngày càng được các tổ chức sử dụng để đánh giá cũng như tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của họ. Các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa kho hàng của họ dựa trên các dự đoán bắt nguồn từ dữ liệu truyền thông xã hội, xu hướng tìm kiếm trên web và dự báo thời tiết. 

Một quy trình kinh doanh cụ thể đang được sử dụng nhiều phân tích dữ liệu lớn là tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc tuyến giao hàng. Các hệ thống định vị địa lý và cảm biến nhận dạng tần số vô tuyến đang được các ngành sử dụng để theo dõi hàng hóa hoặc phương tiện giao hàng cũng như để tối ưu hóa các tuyến đường của họ bằng cách tích hợp dữ liệu giao thông trực tiếp. 

Các tập đoàn công nghệ cũng đang cải thiện quy trình Nhân sự (Nhân sự) của họ bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn. Điều này liên quan đến việc tối ưu hóa việc thu hút nhân tài, đo lường  văn hóa công ty và sự gắn kết của nhân viên bằng cách sử dụng các công cụ dữ liệu lớn. Phân tích dữ liệu lớn đang cho phép các doanh nghiệp mở khóa một lĩnh vực dữ liệu nhỏ hoàn toàn mới đang được tích lũy với số lượng lớn. Dữ liệu này chứa thông tin được sử dụng để phân tích các mẫu người tiêu dùng cũng như các sản phẩm riêng lẻ. 

Phần phân tích dữ liệu lớn này, kết hợp với Internet vạn vật (IoT), nắm giữ tiềm năng đáng kinh ngạc để tăng cường mọi thứ, từ hậu cần đến chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, các ngành công nghiệp mới chỉ bắt đầu hiểu được việc sử dụng công nghệ đáng kinh ngạc này. 

>>> Xem thêm: Làm thế nào để tự học khoa học máy tính một cách hiệu quả

4. Sử dụng dữ liệu lớn để nghiên cứu các phương pháp chữa bệnh mới 

Đại dịch toàn cầu buộc các doanh nghiệp phải đầu tư nhiều hơn vào phúc lợi con người. Dân số khỏe mạnh cho phép họ giảm bớt gánh nặng vắng mặt do sức khỏe và các vấn đề khác liên quan đến công việc. Tuy nhiên, một dữ liệu đáng báo động nhấn mạnh rằng chỉ riêng ở Hoa Kỳ, chi phí chăm sóc sức khỏe chiếm 17,7% GDP (Tổng sản phẩm quốc nội). Điều này làm sáng tỏ các ứng dụng đang hoành hành của dữ liệu lớn trong lĩnh vực y học. Với một số căn bệnh của con người xuất hiện trên toàn cầu, vai trò của dữ liệu lớn trong ngành chăm sóc sức khỏe dự kiến ​​sẽ phát triển hơn nữa.  

Các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học đang hy vọng hợp nhất tất cả các hồ sơ y tế đã được tích lũy để đẩy nhanh quá trình tìm ra phương pháp chữa bệnh. Tuy nhiên, thách thức nằm ở việc tìm kiếm một nền tảng trung gian giữa các tổ chức nghiên cứu, những tổ chức sẵn sàng tung bằng sáng chế khắp nơi và làm chậm quá trình tạo ra những khám phá mới.   

5. Tối ưu hóa công nghệ không người lái với dữ liệu lớn 

Trong khi lái xe tự động vẫn còn một chặng đường dài phía trước, mọi thứ đang dần thay đổi. Ngành công nghiệp ô tô đã và đang trải qua những bước phát triển quan trọng và đáng chú ý trong lĩnh vực này. Apple đã tiến hành thử nghiệm trên những chiếc xe tự lái của họ và chứng kiến ​​sự cải thiện về tỷ lệ ngắt quãng, từ 8,35 lần ngắt quãng trên 1.000 dặm vào năm 2019 lên 6,91 lần ngắt quãng trên 1.000 dặm vào năm 2020. 

Với các công cụ phân tích phù hợp, các doanh nghiệp có thể xác định, tích lũy và nghiên cứu dữ liệu lớn về lưu lượng truy cập khổng lồ cho phép họ hiểu rõ hơn về việc tạo chuyến đi và quản lý phương tiện đi lại. Bằng cách theo dõi các vị trí cũng như đối sánh nguồn gốc và điểm đến mục tiêu, họ có thể cung cấp cho khách du lịch cơ hội để tính toán thời gian đi lại của họ tốt hơn.  

Các nhà lãnh đạo phân tích và dữ liệu lớn đang tập trung vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) thích ứng, chia sẻ dữ liệu và kết cấu dữ liệu. Những xu hướng này đang trao quyền cho họ để thúc đẩy khả năng phục hồi, đổi mới và tăng trưởng. Tuy nhiên, các tổ chức cần đánh giá khả năng mở rộng cũng như các dịch vụ hệ sinh thái rộng lớn hơn của họ để điều chỉnh chúng phù hợp với hoạt động của họ. Việc đánh giá lại các chính sách có lợi cho chiến lược phù hợp nhất của họ sẽ giúp kết hợp các khả năng D&A từ đầu đến cuối để cân nhắc lợi ích của hệ sinh thái của họ về chi phí, sự linh hoạt và tốc độ. Các nhà phân tích của Gartner cũng dự đoán rằng đến năm 2025, hơn 50% dữ liệu quan trọng của doanh nghiệp sẽ được tạo và xử lý bên ngoài trung tâm dữ liệu/đám mây. 

Chương trình Data Analysis của FUNiX cung cấp các nguyên tắc cốt lõi nhất của phân tích dữ liệu và các kỹ năng thiết yếu nhất mà một Data Analyst cần nắm được như: các ngôn ngữ lập trình (Python với Pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, SQL với MySQL, ERD, advance queries), BI tool (Excel, Power BI), các thuật toán học máy (hồi quy, phân loại và phân cụm),…

>>> Đăng ký ngay khóa học Data Analysis tại đây:

>>> Xem thêm bài viết liên quan:

Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022

Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst

Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?

Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới

Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?

Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo:https://bau.edu/