Thông thạo dữ liệu năm 2021

Tháng 8 năm ngoái, Phó Chủ tịch Nghiên cứu Sản phẩm của DataCamp, Ramnath Vaidyanathan, đã tổ chức một chuỗi hội thảo trực tuyến gồm ba phần về mở rộng khoa học dữ liệu với khung công tác IPTOP. Khung công tác IPTOP phân tách mọi đòn bẩy trong tổ chức để dân chủ hóa khoa học dữ liệu và trở thành tổ chức thông thạo dữ liệu trên toàn diện.

IPTOP là viết tắt của Infrastructure (Hạ tầng), People (Con người), Tools (Công cụ), Organization (Tổ chức) và Processes (Quy trình). Chuỗi hội thảo ba phần đi sâu vào cách các tổ chức có thể mở rộng từng đòn bẩy này để dân chủ hóa khoa học dữ liệu và trở nên thông thạo dữ liệu trong quá trình đó. Dưới đây là phân tích từng đòn bẩy:

1 - Hạ tầng

Mục tiêu của bất kỳ chiến lược dữ liệu nào là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết và quyết định. Điều này đòi hỏi các tổ chức phải thu thập, ghi lại và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn và hiệu quả để mọi người đều có thể truy cập. Vì vậy, cần hiểu các phương pháp hay nhất và khung làm việc nhằm cho phép truy cập dữ liệu, đảm bảo quản trị dữ liệu, làm rõ nguồn gốc dữ liệu, và hơn thế nữa.

2 - Con người

Con người có lẽ là đòn bẩy quan trọng nhất trong khung công tác, vì các tổ chức sẽ không tận dụng tối đa dữ liệu nếu các thành viên không có kỹ năng làm việc với dữ liệu. Đây là lý do tại sao bồi dưỡng các kỹ năng dữ liệu cần thiết cho mọi vai trò trong tổ chức là điều bắt buộc để dân chủ hóa khoa học dữ liệu và trở nên thông thạo dữ liệu.

3 - Công cụ

Nếu hạ tầng cho phép các tổ chức tạo ra thông tin chi tiết từ dữ liệu, thì công cụ giúp thúc đẩy và khuyến khích một ngôn ngữ dữ liệu chung trong toàn tổ chức. Do đó, cần hiểu dải công cụ có thể dùng cho từng nhiệm vụ cụ thể, đồng thời đầu tư và xây dựng các công cụ giúp hạ thấp rào cản tham gia vào công việc khoa học dữ liệu.

4 - Tổ chức

Một khía cạnh thiết yếu của việc mở rộng khoa học dữ liệu là cách tổ chức đội ngũ chuyên gia dữ liệu. Vì cơ cấu báo cáo và chương trình công tác dẫn dắt công việc ở hầu hết doanh nghiệp, nên cơ cấu tổ chức phải đặt nền tảng cho thành công bền vững. Do đó, việc thiết lập và tổ chức nhân tài khoa học dữ liệu trong một tổ chức cần được cân nhắc cẩn trọng.

5 - Quy trình

Cuối cùng, mở rộng khoa học dữ liệu đòi hỏi sự thống nhất về quy ước, phương pháp hay nhất và quy trình. Thúc đẩy sự thống nhất là điều cốt yếu để tạo điều kiện hợp tác và tránh tình trạng phân mảnh. Điều này cho phép tất cả các nhóm cùng làm việc và giao tiếp trơn tru dưới một ngôn ngữ dữ liệu chung.

Tuần trước, chúng tôi đã phát hành xu hướng và dự đoán dữ liệu cho năm 2021. Các dự đoán của chúng tôi chạm tới mọi đòn bẩy trong khung IPTOP, từ việc cho phép truy cập dữ liệu mạnh mẽ hơn nhờ tăng cường áp dụng đám mây và công cụ siêu dữ liệu (Hạ tầng), cam kết cao hơn với việc nâng cao kỹ năng dữ liệu (Con người), công cụ hợp tác và vững chắc hơn (Công cụ), các vai trò mới nổi để quản lý mô hình học máy trong vận hành (Tổ chức), và cuối cùng là phương pháp hay nhất trong kể chuyện bằng dữ liệu và trực quan hóa (Quy trình).

Đó là lý do chúng tôi hào hứng tái khẳng định cam kết mang đến những thông tin mới nhất và quan trọng nhất từ các chuyên gia và lãnh đạo khoa học dữ liệu về cách tốt nhất để mở rộng khoa học dữ liệu và trở nên thông thạo dữ liệu.

Năm 2021, chúng tôi sẽ tổ chức chuỗi hội thảo trực tuyến hàng tháng bàn về cách các ngành khác nhau có thể tận dụng khoa học dữ liệu, cách các tổ chức quản trị dữ liệu và cho phép truy cập dữ liệu tốt hơn, phương pháp hay nhất để nâng cao kỹ năng con người cho khoa học dữ liệu, cách hạ thấp rào cản làm việc với dữ liệu bằng công cụ hiện đại, cách tổ chức và tuyển dụng nhân tài khoa học dữ liệu tốt nhất, cũng như cách thiết lập quy trình để trở nên định hướng dữ liệu, và nhiều nội dung khác.

Hãy theo dõi trang Sự kiện sắp diễn ra của chúng tôi để luôn cập nhật—hẹn gặp bạn vào năm 2021!