6 Xu hướng phân tích dữ liệu dành cho dân trong ngành

• Báo cáo Việc làm và mức lương ngành công nghệ thông tin năm 2024
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
• Xu hướng và dự đoán AR/VR trong những năm tới
• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp

Phân tích dữ liệu là một trong những ngành then chốt trong phát triển sản phẩm, phần mềm, công nghệ mới. Trong những năm tới, xu hướng phân tích dữ liệu sẽ thay đổi như thế nào?

Thị trường xu hướng phân tích dữ liệu đang bùng nổ. Theo các nhà phân tích của IDC , các doanh nghiệp ước tính đã chi một con số khổng lồ 215 tỷ USD vào năm 2021 cho dữ liệu lớn và các giải pháp phân tích kinh doanh, tăng 10% so với năm 2020. Nhu cầu về các chuyên gia phân tích dữ liệu cũng đang bùng nổ. Các nhà nghiên cứu của Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ dự đoán sự tăng trưởng mạnh mẽ ( 31% ) trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đến năm 2030. Gần như tất cả ( 90% ) công ty được dự đoán sẽ coi trọng thông tin là “tài sản doanh nghiệp quan trọng và phân tích là năng lực thiết yếu” trong năm nay.

1. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI

Trí tuệ nhân tạo (AI), tự động hóa và máy học đang thay đổi cuộc chơi cho các tổ chức ở khắp mọi nơi. AI đang đạt được tiến bộ nhanh chóng, đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, trong đó nó không chỉ nâng cao năng lực của con người mà còn giúp tạo ra giá trị kinh doanh tốt hơn. Đại dịch và công việc từ xa đã làm tăng đáng kể cơ hội theo dõi và đo lường dữ liệu , tạo ra một nền văn hóa hướng dữ liệu mới trong các tổ chức. Văn hóa dữ liệu này đang thúc đẩy các khoản đầu tư vào phân tích dựa trên AI.

AI có nhiều ứng dụng để thúc đẩy giá trị doanh nghiệp. Một số ví dụ bao gồm tăng doanh số bán hàng bằng cách dự báo nhu cầu và đảm bảo rằng lượng hàng dự trữ trong kho là phù hợp, cải thiện sự hài lòng của khách hàng bằng cách giảm thời gian giao hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các quy trình mà nếu không cần đến con người.

>>> Xem thêm bài viết: Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?

2. Xu hướng phân tích dữ liệu có thể tận dụng sử dụng lại

Phân tích dữ liệu tổng hợp là một quá trình mà các tổ chức kết hợp và sử dụng các khả năng phân tích từ các nguồn dữ liệu khác nhau trong toàn doanh nghiệp để ra quyết định hiệu quả và thông minh hơn. Những công cụ như vậy có thể cung cấp sự linh hoạt hơn các phương pháp tiếp cận truyền thống và có các mô-đun có thể sử dụng lại, có thể hoán đổi có thể được triển khai ở mọi nơi, bao gồm cả các thùng chứa.

Với phân tích tổng hợp, các công ty có thể giảm chi phí trung tâm dữ liệu ngay cả khi họ đã chuyển sang đám mây. Các nhà phân tích của Gartner dự đoán rằng vào năm 2023, 60% tổ chức sẽ xây dựng các ứng dụng kinh doanh bao gồm các thành phần từ ba giải pháp phân tích trở lên.

3. Phân tích dữ liệu được xem tiêu chuẩn công nghiệp mới

Theo một nhà phân tích của Forrester, 60% đến 73% dữ liệu doanh nghiệp không được sử dụng để phân tích. Kết cấu dữ liệu là một cách mới để suy nghĩ về vấn đề cũ của việc tận dụng dữ liệu khác nhau để phân tích. Nếu CNTT có thể cung cấp một kiến ​​trúc dữ liệu thống nhất, đóng vai trò như một lớp tích hợp kết nối các điểm cuối và quy trình dữ liệu, nó có thể làm cho dữ liệu quan trọng hơn có thể được khám phá, phổ biến và tái sử dụng trên tất cả các môi trường của tổ chức, bao gồm cả môi trường hỗn hợp và đa đám mây.

Và nó không chỉ là tận dụng nhiều nguồn dữ liệu hơn để phân tích. Giá trị thực trong kiến ​​trúc kết cấu dữ liệu đến từ việc quản lý dữ liệu được tiêu chuẩn hóa và giúp người dùng truy cập dữ liệu dễ dàng hơn trên các môi trường khác nhau.

>>> Đọc ngay: Nghề phân tích dữ liệu data analysis tại Việt Nam

4. Chia nhỏ dữ liệu lớn

Sự xuất hiện của AI, kết cấu dữ liệu và các giải pháp phân tích tổng hợp đang cho phép các tổ chức kiểm tra sự kết hợp của dữ liệu nhỏ và lớn cũng như có cấu trúc và không có cấu trúc trong khi áp dụng các kỹ thuật tìm kiếm thông tin chi tiết hữu ích trong các bảng dữ liệu nhỏ hoặc thậm chí vi mô.

Tiếp cận các nguồn lớn, nhỏ và rộng là khả năng chính mà các tổ chức có thể sẽ tiếp tục tận dụng và trở thành xu hướng phân tích dữ liệu trong những năm tới. Các nhà phân tích của Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, 70% doanh nghiệp sẽ chuyển từ dữ liệu lớn sang dữ liệu nhỏ và rộng (hoặc dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau), do đó tạo điều kiện cho nhiều bối cảnh hơn cho phân tích và ra quyết định thông minh.

5. Sử dụng dữ liệu chung cho bất cứ ai

Đã qua rồi cái thời mà phân tích dữ liệu được coi là một hoạt động thứ yếu hoặc thứ yếu. Các tổ chức hiện đang sử dụng phân tích dữ liệu như một động lực kinh doanh chính để đưa ra quyết định thông minh và là yếu tố cốt lõi khi bắt đầu bất kỳ dự án mới nào.

Theo xu hướng phân tích dữ liệu tại các công ty muốn cung cấp cho tất cả nhân viên các bản phân tích – không chỉ các nhà phân tích kinh doanh. Tuy nhiên, khối lượng công việc bổ sung và sự đồng thời cần thiết là một điều cần cân nhắc. Các nhà phân tích của Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, 80% các sáng kiến ​​phân tích dữ liệu tập trung vào kết quả kinh doanh sẽ được coi là một năng lực kinh doanh thiết yếu.

>>> Xem thêm bài viết: 5 Điểm mới tương lai phân tích dữ liệu bạn nên biết

6. Xu hướng phân tích dữ liệu ở mọi lúc mọi nơi

Người tiêu dùng trong tương lai sẽ được trao quyền bởi thông tin chi tiết năng động và được cá nhân hóa có thể giúp họ khai thác giá trị cao nhất từ ​​dữ liệu của họ hoặc đạt được mục tiêu nhanh hơn. Các tổ chức thấy trước xu hướng này có thể có lợi thế cạnh tranh đáng kể so với những tổ chức khác không cung cấp chức năng như vậy cho khách hàng của họ. Thông qua sự kết hợp giữa AI/ML, tự động hóa và trí tuệ kinh doanh, khách hàng có thể hưởng lợi từ các dịch vụ được cá nhân hóa do phân tích cung cấp.

>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay 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