Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng trong thời đại số

• 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

Từ các quảng cáo được nhắm mục tiêu, chính xác đến mức khiến mọi người tin rằng ai đó đang theo dõi họ, đến việc đưa ra quyết định dựa trên các xu hướng và mô hình dự đoán, các công ty lớn và nhỏ đang chi một phần lớn doanh thu của họ vào việc phân tích và quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, bản thân dữ liệu sẽ vô giá trị nếu không có khoa học dữ liệu. Để tận dụng tối đa lợi thế của nó, tất cả dữ liệu thu thập được phải được xử lý để các sự kiện thô được chuyển đổi thành thông tin có ý nghĩa mà các tập đoàn có thể sử dụng.

Các báo cáo cho thấy rằng mỗi ngày có hơn 2,5 triệu tỷ byte dữ liệu được tạo ra và với sự phát triển không ngừng của công nghệ và internet, chỉ số này sẽ tiếp tục tăng lên. Ngày nay, dữ liệu được coi là tài nguyên quý giá nhất của thế giới và điều đó làm cho khoa học dữ liệu cũng có giá trị như nhau. Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng? Tiềm năng của ngành dữ liệu trong tương lai? Theo dõi ngay bài viết dưới đây.

1. Vai trò của khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu đã trở thành điều bắt buộc đối với mọi doanh nghiệp và đúng như vậy vì theo một nghiên cứu, các tổ chức tập trung vào dữ liệu có khả năng vượt mục tiêu doanh thu và cải thiện trải nghiệm của khách hàng cao hơn 58%. Dưới đây liệt kê một số cách khoa học dữ liệu giúp doanh nghiệp cải thiện.

1.1 Ra quyết định

Thông qua việc thu thập phản hồi khảo sát đối với người dùng thử nghiệm sản phẩm của họ hoặc phân tích hiệu quả hoạt động của một sản phẩm mới trên thị trường, các công ty sẽ thu thập dữ liệu và sau đó sử dụng dữ liệu đó để có thêm thông tin trong quá trình ra quyết định của họ.

Theo một cuộc khảo sát do PwC thực hiện với hơn một nghìn giám đốc điều hành cấp cao, các công ty dựa trên dữ liệu có khả năng cải thiện việc ra quyết định cao gấp ba lần so với những công ty ít dựa vào hoặc hoàn toàn không dựa vào dữ liệu.

1.2 Thấu hiểu khách hàng hơn

Câu thần chú “Khách hàng là thượng đế” là một câu thần chú kinh doanh lâu đời và nó không hoàn toàn sai. Biết khách hàng của bạn muốn gì và cần gì là chìa khóa để cung cấp dịch vụ khách hàng tốt, cũng như thành công của công ty bạn. Dữ liệu có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về phản ứng của khán giả đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn, những gì bạn đã làm đúng, những gì bạn nên cải thiện hoặc thay đổi và cách bạn nên tương tác với khách hàng để thúc đẩy doanh số bán hàng. Đây là một trong những câu trả lời cho câu hỏi Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng.

1.3 Quản lý bản thân hiệu quả

Khoa học dữ liệu cũng giúp các công ty hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của chính họ, tỷ lệ thành công của các chiến lược và hiệu suất của họ, trong số các chỉ số khác. Thông qua dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp có thể theo dõi hiệu suất của nhân viên và thực hiện các bước quản lý cần thiết bằng cách thăng chức hoặc sa thải nhân viên. Bằng cách phân tích đúng dữ liệu của họ, các công ty tự quản lý hiệu quả hơn. Đây là một trong những câu trả lời cho câu hỏi Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng.

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

2. Những vị trí ngành khoa học dữ liệu có thể kiếm tiền

Nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu, trở thành nhà khoa học dữ liệu không phải là lựa chọn duy nhất mà bạn có. Vì ngày càng có nhiều dữ liệu được tạo ra và có nhiều bước khác nhau cần thực hiện để quản lý, phân tích và hiểu dữ liệu đó nên cũng có nhiều lựa chọn nghề nghiệp mà bạn có thể chọn.

2.1 Nhà khoa học dữ liệu

Là một nhà khoa học dữ liệu, công việc chính của bạn là tìm kiếm, dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng thông tin được xử lý từ dữ liệu để tìm ra các mẫu hoặc điểm bất thường sẽ mang lại lợi ích cho công ty trong quá trình ra quyết định.

2.2 Kỹ sư dữ liệu

Khi trở thành một kỹ sư dữ liệu, bạn sẽ phải đối phó với việc xử lý dữ liệu được thu thập và lưu trữ. Bạn sẽ chịu trách nhiệm tạo và hỗ trợ các đường dẫn dữ liệu mà sau này các nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng.

2.3 Nhà thống kê dữ liệu

Các nhà thống kê phải xác định các xu hướng hiện tại trên thị trường bằng cách thu thập, phân tích và sau đó giải thích dữ liệu. Nghề này rất cần thiết trong việc giúp các công ty ra quyết định kinh doanh.

2.4 Kiến trúc sư dữ liệu

Những chuyên gia này phải sử dụng các nguồn dữ liệu của công ty để tạo ra các bản thiết kế cho hệ thống quản lý của họ. Thông thường, họ cũng tìm ra những cách khác nhau để cải thiện chức năng của hệ thống cơ sở dữ liệu của họ.

2.5 Nhà phân tích dữ liệu

Nghề này yêu cầu bạn phải theo dõi và phân tích lượng lớn dữ liệu cho các công ty. Bạn sẽ phải chuẩn bị các báo cáo về những hiểu biết sâu sắc thu thập được từ các phân tích dữ liệu khác nhau và sử dụng chúng để cải thiện quy trình ra quyết định của công ty.

Các nghề nghiệp khác bao gồm kỹ sư máy học, nhà khoa học máy học, kiến ​​trúc sư ứng dụng, kiến ​​trúc sư doanh nghiệp và vô số nghề khác.

3. Tiềm năng nhu cầu ngành khoa học dữ liệu

Nhu cầu về các chuyên gia khoa học dữ liệu vẫn còn khá cao, ngay cả sau nhiều năm đứng đầu bảng xếp hạng là công việc tốt nhất ở Mỹ. Lý do tại sao khoa học dữ liệu vẫn là lĩnh vực được yêu cầu cao là do các công ty cần dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt. Khi thấy có bao nhiêu công ty và tổ chức nhận được sự thúc đẩy thông qua việc phân tích và quản lý dữ liệu của họ, thì họ cũng muốn làm như vậy để không bị buộc phải ngừng kinh doanh. Bằng cách này, nhiều công ty đang bắt đầu làm việc chặt chẽ hơn với dữ liệu và do đó có nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia khoa học dữ liệu. 

3.1 Tiềm năng thu nhập cao

Những công việc có nhu cầu cao nhưng nguồn cung thấp mang lại tiềm năng thu nhập cao. Khoa học dữ liệu chắc chắn là một trong số đó. Các chuyên gia khoa học dữ liệu được trả lương cao trong các ngành công nghiệp khác nhau. Ví dụ: Glassdoor báo cáo rằng ở Hoa Kỳ, một nhà khoa học dữ liệu kiếm được mức lương trung bình là 115.654 đô la, mặc dù mức lương này thay đổi tùy thuộc vào công ty bạn làm việc và cấp bậc công việc của bạn. Tuy nhiên, ngay cả một công việc khoa học dữ liệu cấp đầu vào cũng trả mức lương cạnh tranh. Đây là một trong những câu trả lời cho câu hỏi Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng và tiềm năng.

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

3.2 Đóng góp cho xã hội

Xã hội cũng được hưởng lợi rất nhiều từ các thuật toán do các nhà khoa học dữ liệu tạo ra. Trong một ví dụ, các quan chức nhập cư ở Thụy Sĩ đã sử dụng nghiên cứu được thực hiện thông qua khoa học dữ liệu để sắp xếp những người nhập cư vào những khu vực mà họ có nhiều khả năng tìm được việc làm nhất. Thậm chí có những tổ chức cụ thể, chẳng hạn như Profit Data Trust sử dụng khoa học dữ liệu để giúp đỡ mọi người. BDT đã gặt hái những lợi ích của khoa học dữ liệu bằng cách xử lý và liên kết hơn 850.000 ứng dụng với các dịch vụ công cộng. Họ đã đảm bảo hơn 7 tỷ đô la lợi ích và các dịch vụ khác nhau giúp những người có nhu cầu về thực phẩm, nhà ở và chăm sóc sức khỏe.

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/