10 Xu hướng dữ liệu và phân tích hàng đầu cho 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 nhà phân tích của Gartner đã trình bày 10 xu hướng dữ liệu và phân tích D&A hàng đầu mà các nhà lãnh đạo CNTT và doanh nghiệp phải tham gia và kết hợp vào chiến lược D&A. Theo dõi ngay trong bài viết này:

1. Tối ưu hóa giá trị

Hầu hết các nhà lãnh đạo D&A đấu tranh để nói rõ giá trị mà họ mang lại cho tổ chức về mặt kinh doanh. Việc tối ưu hóa giá trị từ danh mục dữ liệu, phân tích và trí tuệ nhân tạo (AI) của một tổ chức yêu cầu một bộ năng lực quản lý giá trị tích hợp bao gồm kể chuyện về giá trị, phân tích dòng giá trị, xếp hạng và ưu tiên đầu tư cũng như đo lường kết quả kinh doanh để đảm bảo giá trị kỳ vọng được hiện thực hóa.

Herschel cho biết: “Các nhà lãnh đạo D&A phải tối ưu hóa giá trị bằng cách xây dựng các câu chuyện giá trị nhằm thiết lập mối liên hệ rõ ràng giữa các sáng kiến ​​D&A và các ưu tiên quan trọng trong sứ mệnh của tổ chức.

2. Quản lý rủi ro AI

Việc sử dụng AI ngày càng nhiều đã khiến các công ty gặp phải những rủi ro mới như rủi ro đạo đức, đầu độc dữ liệu đào tạo hoặc lách phát hiện gian lận, những rủi ro này phải được giảm thiểu. Quản lý rủi ro AI không chỉ là tuân thủ các quy định. Quản trị AI hiệu quả và thực hành AI có trách nhiệm cũng rất quan trọng để xây dựng niềm tin giữa các bên liên quan và xúc tác cho việc áp dụng và sử dụng AI. Đây là một trong những Xu hướng dữ liệu và phân tích hàng đầu.

3. Khả năng quan sát

Khả năng quan sát là một đặc điểm cho phép hiểu được hành vi của hệ thống D&A và cho phép trả lời các câu hỏi về hành vi của chúng.

Herschel cho biết: “Khả năng quan sát cho phép các tổ chức giảm thời gian cần thiết để xác định nguyên nhân cốt lõi của các vấn đề ảnh hưởng đến hiệu suất và đưa ra các quyết định kinh doanh kịp thời, hiệu quả về chi phí bằng cách sử dụng dữ liệu chính xác và đáng tin cậy”. “Các nhà lãnh đạo D&A cần đánh giá các công cụ quan sát dữ liệu để hiểu nhu cầu của người dùng chính và xác định cách các công cụ phù hợp với hệ sinh thái doanh nghiệp tổng thể.”

4. Chia sẻ dữ liệu là cần thiết

Chia sẻ dữ liệu bao gồm chia sẻ dữ liệu cả trong nội bộ (giữa hoặc giữa các phòng ban hoặc giữa các công ty con) và với bên ngoài (giữa hoặc giữa các bên không thuộc quyền sở hữu và kiểm soát của tổ chức của bạn). Các tổ chức có thể tạo “dữ liệu dưới dạng sản phẩm”, trong đó tài sản D&A được chuẩn bị dưới dạng sản phẩm có thể phân phối hoặc chia sẻ. Đây là một trong những Xu hướng dữ liệu và phân tích hàng đầu.

Kevin Gabbard , Giám đốc cấp cao, Nhà phân tích tại Gartner cho biết: “Cộng tác chia sẻ dữ liệu, bao gồm cả những cộng tác bên ngoài tổ chức, làm tăng giá trị chia sẻ dữ liệu bằng cách thêm các tài sản dữ liệu đã tạo trước đó, có thể tái sử dụng . “Áp dụng thiết kế kết cấu dữ liệu để kích hoạt một kiến ​​trúc duy nhất để chia sẻ dữ liệu giữa các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài không đồng nhất.”

5. D&A Tính bền vững

Việc các nhà lãnh đạo D&A cung cấp phân tích và hiểu biết sâu sắc cho các dự án ESG (môi trường, xã hội và quản trị) của doanh nghiệp là chưa đủ. Các nhà lãnh đạo D&A cũng phải cố gắng tối ưu hóa các quy trình của riêng họ để cải thiện tính bền vững. Những lợi ích tiềm năng là rất lớn. Những người thực hành D&A và AI đang nhận thức rõ hơn về dấu chân năng lượng ngày càng tăng của họ. Do đó, nhiều phương pháp đang nổi lên, chẳng hạn như việc sử dụng năng lượng tái tạo của các trung tâm dữ liệu (đám mây), sử dụng phần cứng tiết kiệm năng lượng hơn và sử dụng dữ liệu nhỏ cũng như các kỹ thuật máy học (ML) khác.

6. Cấu trúc dữ liệu thực tế

Kết cấu dữ liệu là một mẫu thiết kế quản lý dữ liệu tận dụng tất cả các loại siêu dữ liệu để quan sát, phân tích và đề xuất các giải pháp quản lý dữ liệu. Bằng cách tập hợp và làm phong phú ngữ nghĩa của dữ liệu cơ bản, đồng thời áp dụng các phân tích liên tục trên siêu dữ liệu, kết cấu dữ liệu tạo ra các cảnh báo và đề xuất mà cả con người và hệ thống đều có thể thực hiện được. Nó cho phép người dùng doanh nghiệp sử dụng dữ liệu một cách tự tin và tạo điều kiện cho các nhà phát triển công dân ít kỹ năng trở nên linh hoạt hơn trong quá trình tích hợp và lập mô hình.

7. Công nghệ AI mới nổi

ChatGPT và AI tổng quát là tiên phong của xu hướng AI mới nổi sắp tới. AI mới nổi sẽ thay đổi cách hầu hết các công ty hoạt động về khả năng mở rộng, tính linh hoạt và khả năng thích ứng. Làn sóng AI tiếp theo sẽ cho phép các tổ chức áp dụng AI trong những tình huống không khả thi hiện nay, làm cho AI trở nên phổ biến và có giá trị hơn bao giờ hết.

8. Hệ sinh thái hội tụ và tổng hợp

Hệ sinh thái D&A hội tụ thiết kế và triển khai nền tảng D&A để vận hành và hoạt động một cách gắn kết thông qua tích hợp liền mạch, quản trị và khả năng tương tác kỹ thuật. Khả năng kết hợp của một hệ sinh thái được cung cấp bằng cách kiến ​​trúc, lắp ráp và triển khai các ứng dụng và dịch vụ có thể định cấu hình.

Với kiến ​​trúc phù hợp, các hệ thống D&A có thể có tính mô-đun, khả năng thích ứng và linh hoạt hơn để mở rộng quy mô linh hoạt và được sắp xếp hợp lý hơn để đáp ứng nhu cầu kinh doanh đang phát triển và thay đổi, đồng thời cho phép phát triển khi môi trường kinh doanh và hoạt động chắc chắn thay đổi.

9. Người tiêu dùng trở thành người sáng tạo

Tỷ lệ phần trăm thời gian người dùng dành cho bảng điều khiển được xác định trước sẽ được thay thế bằng trải nghiệm người dùng tích hợp, năng động và đàm thoại nhằm giải quyết các nhu cầu cụ thể của người tiêu dùng về nội dung.

Các tổ chức có thể mở rộng việc áp dụng và tác động của phân tích bằng cách cung cấp cho người tiêu dùng nội dung dễ dàng sử dụng thông tin chi tiết tự động và nhúng cũng như trải nghiệm đàm thoại mà họ cần để trở thành người tạo nội dung.

10. Con người vẫn là người ra quyết định chính

Không phải mọi quyết định đều có thể hoặc nên được tự động hóa. Các nhóm D&A đang đề cập rõ ràng đến việc hỗ trợ ra quyết định và vai trò của con người trong quá trình ra quyết định tự động và tăng cường.

Herschel cho biết: “Những nỗ lực thúc đẩy tự động hóa quyết định mà không xem xét vai trò của con người trong các quyết định sẽ dẫn đến một tổ chức dựa trên dữ liệu mà không có lương tâm hoặc mục đích nhất quán”. “Các chương trình kiến ​​thức dữ liệu của các tổ chức cần nhấn mạnh việc kết hợp Xu hướng dữ liệu và phân tích với quá trình ra quyết định của con người.”

Khách hàng của Gartner có thể đọc thêm trong “xu hướng dữ liệu và phân tích năm 2023.”  Thông tin bổ sung cũng có sẵn trong hội thảo trực tuyến miễn phí của Gartner “Xu hướng dữ liệu và phân tích cho năm 2023.”

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: Gartner