Các tổ chức cần có đội ngũ dữ liệu chiến thắng
Các tổ chức ngày nay đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Forbes cho biết mỗi ngày năm 2018 có hơn 2,5 quintillion byte dữ liệu được tạo ra, với hơn 90 phần trăm dữ liệu của thế giới được tạo trong hai năm trước khi bài viết được xuất bản. Từng quốc gia riêng lẻ còn tạo ra nhiều dữ liệu hơn. Năm 2018, CNBC đưa tin Trung Quốc tạo ra 7,6 zettabyte dữ liệu. Con số này dự kiến tăng lên 48,6 ZB vào năm 2025. Mỹ cũng tạo ra lượng dữ liệu tương tự.
Có rất nhiều insight có thể hành động trong lượng dữ liệu này nhưng chưa được khai thác. Theo Forrester, 60 đến 73 phần trăm dữ liệu của các tổ chức không được tận dụng trong phân tích.
Các tổ chức thành công, dựa trên dữ liệu đang tận dụng dữ liệu ở quy mô lớn để tạo ra giá trị. Ví dụ, Uber đã đầu tư mạnh vào việc xây dựng một nền tảng để cung cấp hiệu quả hơn 100 petabyte dữ liệu sẵn có cho các đội ngũ dữ liệu của họ thông qua một giao diện đơn giản, mà họ đã mở rộng để xử lý hơn 1 tỷ đơn hàng Uber Eats với hơn 24 triệu dặm đã được thực hiện. Thông qua kiểm thử A/B, Netflix tạo ra nhiều hơn 20 đến 30 phần trăm lượt xem chỉ bằng cách thay đổi hình ảnh đi kèm với một bộ phim hoặc chương trình TV.
Rõ ràng có những insight giá trị cao dành cho các tổ chức có thể điều hướng thành công bối cảnh dữ liệu phức tạp và khổng lồ của mình. Kiểu tạo giá trị này chỉ có thể đạt được thông qua một đội ngũ dữ liệu toàn diện và hiệu suất cao.
Các vai trò dữ liệu trong một đội ngũ chiến thắng
Nhiều vai trò then chốt góp phần xây dựng một đội ngũ dữ liệu thành công. Trong sách trắng này, DataCamp mô tả tám vai trò, hay chân dung, có thể tìm thấy ở bất kỳ tổ chức dựa trên dữ liệu nào. Dù chức danh công việc có thể khác nhau giữa các tổ chức, chúng tôi sẽ phác thảo năm vai trò tạo nên một đội ngũ dữ liệu mạnh: chuyên viên phân tích kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học máy học và kỹ sư dữ liệu.
Chuyên viên phân tích kinh doanh
Chuyên viên phân tích kinh doanh gia tăng lợi nhuận và hiệu quả từ các insight dữ liệu. Họ bổ sung kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực kinh doanh bằng kỹ năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu, và báo cáo insight cho những người tiêu thụ dữ liệu.
Kỹ năng chính: Xử lý dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Lập báo cáo, Công cụ thống kê cơ bản Công cụ: Bảng tính (Excel, Google Sheets), Công cụ Business Intelligence (Tableau, PowerBI), SQL
Khuyến nghị khóa học: Giới thiệu về SQL, Phân tích dữ liệu trên bảng tính / Excel, Phân tích marketing trên bảng tính, Phân tích tài chính trên bảng tính
Nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu đảm nhiệm vai trò tương tự chuyên viên phân tích kinh doanh trong việc phân tích và rút ra insight từ dữ liệu để thúc đẩy kết quả kinh doanh. Do đó, kỹ năng của họ cũng trùng lặp; tuy nhiên, nhà phân tích dữ liệu trả lời các vấn đề ít được xác định hơn, đòi hỏi hiểu biết cao hơn về quy trình phân tích dữ liệu, và tận dụng kết hợp công cụ lập trình và không lập trình.
Kỹ năng chính: Xử lý dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Lập báo cáo, Nhập và làm sạch dữ liệu, Xác suất và Thống kê
Công cụ: R hoặc Python, Bảng tính (Excel, Google Sheets), Công cụ Business Intelligence (Tableau, PowerBI), SQL
Khuyến nghị khóa học: Lộ trình nghề nghiệp Nhà phân tích dữ liệu (R - 16 khóa/Python - 16 khóa), Làm sạch dữ liệu bằng R/Python, Phân tích chuỗi thời gian với SQL
Nhà khoa học dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu đảm nhiệm vai trò kỹ thuật hơn đáng kể trong tổ chức, chủ yếu làm việc với các công cụ lập trình để điều tra, trích xuất và tạo insight cũng như giá trị từ dữ liệu. Họ cần hiểu sâu quy trình phân tích dữ liệu và máy học, cùng khả năng xử lý các kiểu dữ liệu phi chuẩn và công cụ dữ liệu lớn.
Kỹ năng chính: Xử lý dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Lập báo cáo, Nhập và làm sạch dữ liệu, Xác suất và Thống kê, Máy học,
Công cụ: R, Python, Scala, Công cụ dữ liệu lớn (Airflow, Spark), SQL, Công cụ dòng lệnh (Git, Shell)
Khuyến nghị khóa học: Lộ trình nghề nghiệp Nhà khoa học dữ liệu (R - 22 khóa/Python - 23 khóa), Phân tích cảm xúc bằng Python, Giới thiệu về Git
Nhà khoa học máy học
Nhà khoa học máy học chịu trách nhiệm phát triển các hệ thống máy học ở quy mô lớn. Họ tạo ra dự đoán từ dữ liệu bằng các mô hình máy học thuộc mọi loại để giải các bài toán như dự đoán rời bỏ và giá trị vòng đời khách hàng, và chịu trách nhiệm triển khai các mô hình này để tổ chức sử dụng.
Kỹ năng chính: Xử lý dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Nhập và làm sạch dữ liệu, Xác suất và Thống kê, Máy học, Kỹ thuật dữ liệu Công cụ: R, Python, Scala, Công cụ dữ liệu lớn (Airflow, Spark), SQL, Công cụ dòng lệnh (Git, Shell) Khuyến nghị khóa học: Lộ trình nghề nghiệp Nhà khoa học máy học (R - 14 khóa/Python - 23 khóa), Xử lý ảnh bằng Python, Máy học với PySpark
Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm tạo ra các pipeline dữ liệu giúp tổ chức đưa đúng dữ liệu đến đúng người. Họ kết hợp lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau vào một nơi tập trung, cho phép các vai trò dữ liệu khác nhau làm việc với dữ liệu sạch, phù hợp, tuân thủ và có thể hành động.
Kỹ năng chính: Xử lý dữ liệu, Nhập và làm sạch dữ liệu, Kỹ thuật dữ liệu, Lập trình nâng cao Công cụ: Python, Scala, Công cụ dữ liệu lớn (Airflow, Spark), SQL, Công cụ dòng lệnh (Git, Shell), Nền tảng đám mây (ví dụ: AWS) Khuyến nghị khóa học: Lộ trình nghề nghiệp Kỹ sư dữ liệu với Python (25 khóa), Giới thiệu về Airflow trong Python, Dữ liệu streaming với AWS Kinesis và Lambda
Cách tạo dựng một đội ngũ dữ liệu chiến thắng
Nghiên cứu tình huống
Với hiểu biết ở mức cao về trách nhiệm của từng vai trò, giờ hãy xem cách mỗi vai trò tương tác trong bối cảnh kinh doanh để tạo ra giá trị qua một ví dụ thực tế, nơi đội ngũ dữ liệu khai thác giá trị từ mô hình dự đoán rời bỏ khách hàng.
Trong bối cảnh này, kỹ sư dữ liệu đảm bảo nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học máy học có quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cao mà họ cần để phát triển và vận hành mô hình. Họ sẽ đảm bảo chất lượng dữ liệu và áp dụng đúng quyền truy cập cho từng tập dữ liệu. Họ cũng sẽ cung cấp dữ liệu theo cách dễ truy cập với siêu dữ liệu và biến số cần thiết cho một phân tích hiệu quả.
Tiếp theo, nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học máy học sẽ cùng nhau tạo ra một mô hình chính xác để dự đoán rời bỏ khách hàng. Họ cần đảm bảo mô hình chính xác, có thể diễn giải và có thể triển khai trong quy trình kinh doanh, đồng thời làm việc để đảm bảo mô hình duy trì độ chính xác trên dữ liệu chưa thấy khi đã triển khai.
Cuối cùng, nhà phân tích dữ liệu và chuyên viên phân tích kinh doanh sẽ hợp tác để tận dụng đầu ra của mô hình nhằm đưa ra quyết định thúc đẩy giá trị kinh doanh. Họ có thể phân bổ chi tiêu marketing dựa trên việc khách hàng nào có khả năng rời bỏ cao hơn, và cung cấp lập luận dựa trên dữ kiện cho lý do tại sao một phân khúc khách hàng nhất định có khả năng rời bỏ cao hơn cho người ra quyết định.
Giống như phần lớn các dự án dữ liệu, mỗi vai trò đều góp phần vào việc khai thác giá trị từ dữ liệu.
Con đường hướng tới đội ngũ dữ liệu hiệu quả bắt đầu từ con người của bạn
Các vị trí dữ liệu có nhu cầu cao dù gần đây tuyển dụng suy giảm do đại dịch, và hai lần lọt top ba trong báo cáo việc làm mới nổi hàng năm của LinkedIn. Cuối năm 2020, Deloitte cho biết 23% tổ chức có khoảng cách lớn hoặc cực lớn giữa nhu cầu AI và năng lực hiện tại. Năm 2021, Deloitte công bố một báo cáo lập luận rằng để đối mặt với tình trạng thiếu hụt khi tuyển dụng vị trí dữ liệu, các tổ chức phải thực hiện tuyển chọn có chọn lọc và nâng cấp kỹ năng có mục tiêu.
Trước tình trạng thiếu hụt nhân tài dữ liệu, các tổ chức phải kết hợp tuyển dụng chọn lọc với nâng cấp kỹ năng để tạo dựng đội ngũ dữ liệu có tay nghề cao và có thể tạo ra giá trị. Các tổ chức có thể làm điều này bằng cách cung cấp lộ trình học tập cá nhân hóa cho nhân sự, được thiết kế riêng cho các vai trò này. Tại DataCamp, chúng tôi cung cấp cho người học hành trình học tập cá nhân hóa dựa trên bộ kỹ năng và kết quả học tập mong muốn, trang bị cho họ công cụ để đánh giá, học, thực hành và áp dụng kỹ năng dữ liệu mới. Với DataCamp for Business, người học có thể hưởng lợi từ các lộ trình học tập tùy chỉnh cho phép tổ chức điều chỉnh chương trình học theo mục tiêu và thách thức cụ thể. Tìm hiểu thêm về cách bạn có thể chuyển đổi nhân tài của mình với DataCamp.
DataCamp for Business cung cấp nền tảng học tập tương tác cho các công ty cần nâng cấp và tái đào tạo nhân sự về kỹ năng dữ liệu. Với các chủ đề từ kiến thức dữ liệu, khoa học dữ liệu đến kỹ thuật dữ liệu và máy học, hơn 1.600 công ty tin dùng DataCamp for Business để nâng cấp kỹ năng cho đội ngũ của họ.
