Khóa học
Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu
2 giờ
877.3K
Bài viết này là đóng góp quý giá từ cộng đồng của chúng tôi và đã được DataCamp biên tập để rõ ràng và chính xác hơn.
Quan tâm chia sẻ chuyên môn của riêng bạn? Chúng tôi rất mong được lắng nghe! Hãy gửi bài viết hoặc ý tưởng của bạn qua Biểu mẫu Đóng góp Cộng đồng.
Khoa học dữ liệu là quá trình nghiên cứu dữ liệu để rút ra những hiểu biết hữu ích phục vụ ra quyết định. Lĩnh vực này bao trùm từ thống kê và toán học đến trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật máy tính.
Dù khoa học dữ liệu rất quan trọng, nhiều rào cản khiến doanh nghiệp khó khai phóng toàn bộ tiềm năng của nó. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu năm thách thức chính trong khoa học dữ liệu cần vượt qua để tận dụng tối đa phân tích dữ liệu và nâng cao chất lượng ra quyết định kinh doanh.
1. Xử lý nhiều nguồn dữ liệu
Thu thập đúng dữ liệu để phân tích là nhiệm vụ khó khăn, đặc biệt khi bạn truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Vì vậy, để khoa học dữ liệu hiệu quả, việc hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn là điều bắt buộc.
Tuy nhiên, hợp nhất dữ liệu từ các nguồn đa dạng và bán cấu trúc là một quá trình phức tạp và tốn thời gian.
Giải pháp nhanh cho thách thức này là sử dụng các công cụ tích hợp dữ liệu hoặc hệ thống quản lý dữ liệu như Informatica và Oracle. Những giải pháp phần mềm này giúp bạn thu thập và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, đồng thời lọc dữ liệu để dễ truy cập.
Chúng hoạt động như một nền tảng tập trung, tích hợp với các nguồn dữ liệu. Kết quả là bạn có cái nhìn tổng thể về toàn bộ dữ liệu, cho phép tạo ra các insight chính xác và ý nghĩa hơn.
Bạn cũng có thể sử dụng các giải pháp AI cho doanh nghiệp để nhanh chóng phân tích dữ liệu và gợi ý quyết định hữu ích. Dù tồn tại rủi ro của AI tạo sinh như ảo giác AI, chúng có thể được khắc phục dễ dàng bằng các biện pháp như kiểm chứng thông tin.
2. Thiếu nhân lực có kỹ năng
Thế giới ngày càng phụ thuộc vào khoa học dữ liệu để ra quyết định. Có tới 59% doanh nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu theo nhiều cách để cải thiện hiệu suất. Điều này dẫn đến nhu cầu cao về các chuyên gia khoa học dữ liệu lành nghề, vượt quá nguồn cung. Hãy thử hình dung: số tin tuyển dụng khoa học dữ liệu gấp ba lần số lượt tìm kiếm việc làm.
Nhưng chưa hết. Ngay cả một số nhà khoa học dữ liệu hiện tại cũng chưa có kỹ năng nâng cấp cần thiết để xử lý dữ liệu trong thế giới hiện đại. Cách làm việc truyền thống với dữ liệu không còn phù hợp với bối cảnh ngày nay do sự xuất hiện của các công nghệ như AI tạo sinh. Thêm vào đó, còn hai diễn biến khác đòi hỏi nâng cao hoặc đào tạo lại kỹ năng cho các chuyên gia dữ liệu: bùng nổ dữ liệu và sự phát triển của năng lực tính toán.
Việc nâng cao và đào tạo lại kỹ năng cho các chuyên gia khoa học dữ liệu hiện có không chỉ giới hạn ở kỹ năng kỹ thuật. Họ cũng cần nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề và giao tiếp. Khối lượng dữ liệu khổng lồ hiện nay kéo theo những thách thức và vấn đề mới cần được giải quyết.
Các giải pháp cho những vấn đề này cần được truyền đạt đúng cách đến các thành viên trong nhóm và ban lãnh đạo, những người có thể có hoặc không có chuyên môn để tự diễn giải dữ liệu. Chúng ta sẽ đào sâu hơn ở phần sau.
Để giải quyết thách thức về nguồn nhà khoa học dữ liệu ít hơn nhu cầu, bạn cần nổi bật với tư cách nhà tuyển dụng và thu hút những chuyên gia trong nhóm ứng viên đó. Hãy đưa ra mức lương và phúc lợi cạnh tranh. Theo Glassdoor, mức lương cơ bản trung bình cho nhà khoa học dữ liệu tại Mỹ là 146.422 USD; nếu bạn có thể đề nghị cao hơn, càng tốt.
Dù bạn tuyển mới hay đã có sẵn nhân sự dữ liệu, bạn cần đầu tư vào workshop và đào tạo khoa học dữ liệu. Điều này giúp đảm bảo kỹ năng của đội ngũ bắt nhịp xu hướng và phù hợp với thực hành, tiêu chuẩn hiện hành trong ngành.
3. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
Việc chuyển dịch lên môi trường đám mây góp phần làm gia tăng các sự cố vi phạm an ninh dữ liệu trong thế kỷ 21. Ước tính 60% dữ liệu doanh nghiệp được lưu trữ trên đám mây. Riêng năm 2020, FBI nhận hơn 2.000 đơn khiếu nại tội phạm mạng mỗi ngày. Ransomware, tấn công vào hệ thống dữ liệu và đánh cắp dữ liệu là những hình thức vi phạm an ninh phổ biến.
Do đó, các doanh nghiệp hiện thuê chuyên gia an ninh mạng, bao gồm cả hacker mũ trắng sử dụng ChatGPT cho mục đích hack, để đảm bảo dữ liệu khách hàng luôn an toàn. Hoạt động hack đạo đức này giúp họ nhận diện rủi ro bảo mật tiềm ẩn và khắc phục trước.
Với lượng dữ liệu khổng lồ có thể rơi vào tay kẻ xấu, các tổ chức như Liên minh châu Âu cũng đã hành động.
Chẳng hạn, Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR) có hiệu lực từ năm 2018 nhằm bảo vệ dữ liệu của người dân EU. Quy định này áp dụng các mức phạt có thể lên tới hàng triệu euro đối với các tổ chức vi phạm tiêu chuẩn bảo mật và quyền riêng tư của GDPR.
Vì vậy, với tư cách doanh nghiệp, bạn phải bảo đảm an ninh và quyền riêng tư không chỉ cho công ty mà còn cho người tiêu dùng.
Để bảo vệ dữ liệu hiệu quả, trước hết bạn cần biết mình có những dữ liệu nào và chúng đang ở đâu, gọi là khám phá dữ liệu (data discovery). Bạn có thể dùng công cụ khám phá dữ liệu tự động như Tableau và IBM Cognos Analytics để nhanh chóng xác định dữ liệu nhạy cảm.
Sau đó, chọn một giải pháp lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy làm lớp bảo mật bổ sung. Ngoài ra, luôn sao lưu dữ liệu để có thể khôi phục dễ dàng khi mất mát hoặc hỏng hóc.
Hãy đảm bảo bạn có kiểm soát truy cập theo mức độ chi tiết. Dù doanh nghiệp thuộc lĩnh vực nào, việc cho tất cả mọi người cùng một mức truy cập là không hợp lý.
Lấy ví dụ một công ty phần mềm. Dữ liệu mà đội tài chính cần cho hoạt động hằng ngày sẽ rất khác với dữ liệu mà bộ phận marketing cần để triển khai chiến lược marketing SaaS. Tương tự, đội ngũ bán hàng và hỗ trợ khách hàng cũng cần các bộ dữ liệu khác nhau để làm việc hiệu quả.
Quan trọng hơn, kiểm soát truy cập chi tiết sẽ ngăn truy cập trái phép và giảm rủi ro xâm phạm quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu của khách hàng. Điều này rất thiết yếu vì các tổ chức và chuyên gia dữ liệu cần cân bằng giữa việc giữ kín dữ liệu nhạy cảm của khách hàng và chia sẻ các bộ dữ liệu cần thiết với thành viên liên quan. Hãy cân nhắc dùng danh mục dữ liệu (data catalog) để giúp bạn hạn chế dữ liệu nhạy cảm đồng thời cấp quyền cho chuyên gia dữ liệu truy cập những bộ dữ liệu phù hợp.
4. Làm sạch dữ liệu
Loại bỏ dữ liệu không mong muốn khỏi tập dữ liệu là một trong những thách thức chính bạn sẽ gặp. Dữ liệu kém chất lượng rất tốn kém cho doanh nghiệp, một số doanh nghiệp mất tới 12,1 triệu USD mỗi năm vì điều này. Làm việc với dữ liệu không chính xác, trùng lặp, không nhất quán hoặc không phù hợp là cơn ác mộng của mọi nhà khoa học dữ liệu. Nó có thể dẫn đến kết luận sai, kéo theo quyết định sai lầm.
Với tư cách doanh nghiệp, việc nắm rõ bốn chữ V của dữ liệu lớn sẽ giúp bạn làm sạch dữ liệu. Bao gồm:
- Tốc độ (Velocity) - Tốc độ truyền dữ liệu. Vì việc truyền diễn ra theo thời gian thực, bạn cũng cần phân tích các tập dữ liệu này theo thời gian thực.
- Độ xác thực (Veracity) - Bạn cần chọn dữ liệu liên quan đến doanh nghiệp để mọi người tin tưởng các quyết định được đưa ra từ đó.
- Khối lượng (Volume) - Lượng trao đổi dữ liệu tăng mạnh từng ngày. Điều này có nghĩa bạn sẽ cần công nghệ hỗ trợ để theo kịp.
- Đa dạng (Variety) - Bạn sẽ gặp nhiều dạng dữ liệu, bao gồm có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Cần thiết lập một định dạng chuẩn hóa để xử lý sự đa dạng này.
Xét khối lượng lớn và sự đa dạng của dữ liệu cần xử lý, việc phải làm sạch dữ liệu không nhất quán có thể khiến bạn mất hàng giờ.
Hãy cân nhắc áp dụng quản trị dữ liệu (data governance) để giải quyết vấn đề này. Đây là các quy trình do công ty đặt ra nhằm quản lý tài sản dữ liệu. Có nhiều công cụ quản trị dữ liệu hiện đại giúp bạn làm sạch, định dạng và duy trì độ chính xác của tập dữ liệu. IBM Data Governance, OvalEdge và Collibra là những ví dụ tốt.
Ngoài ra, hãy tuyển các chuyên gia dữ liệu chịu trách nhiệm giám sát chất lượng dữ liệu ở mọi bộ phận. Điều đó giúp bạn có được tập dữ liệu chất lượng cao để làm việc, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí.
5. Báo cáo cho các bên liên quan không chuyên môn kỹ thuật
Nâng cao năng lực ra quyết định dựa trên thông tin là mục tiêu lớn của khoa học dữ liệu. Các quyết định này cần phù hợp với kế hoạch kinh doanh của công ty. Đó là cách duy nhất doanh nghiệp đạt được mục tiêu.
Chúng ta đã đề cập sơ qua trước đó. Vì khoa học dữ liệu là lĩnh vực đòi hỏi kỹ thuật cao, việc truyền đạt phát hiện của nhà khoa học dữ liệu đến quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp không rành thuật ngữ kỹ thuật có thể là thách thức. Nhiều nhà quản lý và lãnh đạo chưa quen với các công cụ và mô hình học máy dùng trong khoa học dữ liệu.
Thêm vào đó, một số tổ chức không có thuật ngữ kinh doanh và KPI được định nghĩa rõ ràng. Điều này có thể gây khó cho các nhà khoa học dữ liệu khi báo cáo. Nếu mỗi bộ phận diễn giải thuật ngữ kinh doanh khác nhau và dùng thước đo khác nhau để tính KPI, các nhà khoa học dữ liệu sẽ có rất nhiều việc phải làm.
Họ sẽ phải giải thích tác động công việc của mình liên quan đến KPI cụ thể của từng bộ phận. Hệ quả là khó đưa ra quyết định kinh doanh tổng thể mang lại lợi ích cho tất cả các bộ phận.
Giải pháp cho những thách thức lớn này là gì? Chúng ta đã nhắc đến một: đào tạo lại và nâng cấp kỹ năng cho nhà khoa học dữ liệu để họ mài giũa kỹ năng giao tiếp. Bạn có thể huấn luyện họ về kể chuyện bằng dữ liệu để khán giả hình dung kết quả hiệu quả hơn. Kể chuyện bằng dữ liệu giúp phân tích dữ liệu dễ hiểu và có thể thuyết phục khán giả vì sao quyết định kinh doanh đưa ra là phù hợp.
Một giải pháp khác là trang bị cho nhân sự không chuyên kỹ thuật–khán giả của nhà khoa học dữ liệu—nền tảng tốt về khoa học dữ liệu.
Bạn cũng nên định nghĩa rõ ràng KPI của tổ chức và đảm bảo mọi bộ phận có cách hiểu chung về từng thuật ngữ kinh doanh. Điều này giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng truyền đạt insight chủ chốt từ phân tích của họ.
Một cách để đảm bảo tính nhất quán này là, một lần nữa, sử dụng danh mục dữ liệu. Nó đóng vai trò nguồn sự thật duy nhất cho thuật ngữ kinh doanh và KPI của bạn, đảm bảo mọi người có cùng cách diễn giải.
Kết luận
Tóm lại, nhiều thách thức trong khoa học dữ liệu tiếp tục xuất hiện khi doanh nghiệp không ngừng ứng dụng công nghệ để hoàn thành công việc. Nguồn dữ liệu đa dạng hoặc không đáng tin cậy khiến nhà khoa học dữ liệu khó trích xuất insight có thể hành động từ lượng dữ liệu lớn. Bên cạnh đó là khoảng trống nhân tài khiến khó tìm chuyên gia khoa học dữ liệu có kinh nghiệm thực tiễn.
Những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu tiếp tục gây khó cho doanh nghiệp trong việc truy cập dữ liệu cần phân tích. Làm sạch dữ liệu tiêu tốn nhiều thời gian và tiền bạc khi tổ chức cố xác định và loại bỏ dữ liệu xấu. Cuối cùng, việc báo cáo cho các bên liên quan không chuyên kỹ thuật có thể khó khăn vì khoa học dữ liệu là lĩnh vực kỹ thuật.
Để giải quyết những thách thức này, hãy đưa ra mức lương cạnh tranh để thu hút các nhà khoa học dữ liệu hiện đại từ một nguồn nhân lực có vẻ nhỏ so với nhu cầu. Nâng cấp và đào tạo lại kỹ năng cho đội ngũ dữ liệu để họ bắt kịp công nghệ thay đổi và yêu cầu mới của khoa học dữ liệu. Đào tạo các nhân viên khác để họ có hiểu biết cơ bản về khoa học dữ liệu. Đồng thời, cân nhắc sử dụng các công cụ như danh mục dữ liệu và phần mềm quản trị dữ liệu.
Làm theo những gợi ý này và bạn sẽ khai phóng toàn bộ tiềm năng của khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp, mở ra những cơ hội đầy hứa hẹn.
Chủ đề