Jul 19, 2022

Những gì bạn cần biết để xây dựng nhóm khoa học dữ liệu thành công

Quản lý và kết nối tài năng khoa học dữ liệu và các kỹ năng tương ứng với các dự án phân tích dữ liệu là một thách thức kinh doanh phổ biến. Nhưng việc duy trì và mở rộng khả năng khoa học dữ liệu đòi hỏi phải có đầy đủ các kỹ năng ngoài việc hiểu các vai trò cụ thể có thể hỗ trợ tốt nhất cho doanh nghiệp như thế nào. Một nhóm khoa học dữ liệu toàn diện có thể đi một chặng đường dài trong việc thiết lập các dự án khoa học dữ liệu thống nhất, có mục đích và hiệu quả.

Nhóm khoa học dữ liệu cung cấp nhiều giá trị cho doanh nghiệp

1. Giá trị của nhóm khoa học dữ liệu phù hợp

Dưới đây là một vài lý do vì sao một nhóm khoa học dữ liệu có cấu trúc tốt lại có lợi:

Đảm bảo rằng các vấn đề kinh doanh phù hợp đang được xác định và giải quyết
Phân tích dữ liệu phù hợp có thể cải thiện hiệu quả chi phí và doanh thu, đồng thời nhắm mục tiêu các cơ hội để tăng trưởng kinh doanh
Các thuật toán có thể được mở rộng một cách hiệu quả trong quá trình sản xuất
Thông tin chi tiết về dữ liệu có thể dễ dàng truyền đạt để hỗ trợ lãnh đạo và trao quyền cho người dùng doanh nghiệp
Tích hợp nhanh các nguồn dữ liệu khác nhau
Giúp cải thiện việc ra quyết định, truyền dữ liệu và phân tích vào DNA của tổ chức
Hiểu xu hướng thị trường và tác động tương ứng đến hoạt động
Giúp liên kết tốt hơn thông tin chi tiết về dữ liệu với các hành động kinh doanh
Đảm bảo rằng các công nghệ AI có thể được mở rộng một cách hiệu quả

2. Nhiệm vụ của nhóm khóa học dữ liệu và vai trò cá nhân

Là một ngành học, khoa học dữ liệu là một môn thể thao đồng đội hợp tác, đa chức năng, nơi các kỹ năng toán học, thống kê, phân tích và tư duy phản biện được triển khai ở cấp độ cá nhân để khai thác các bộ kỹ năng tập thể và đóng góp vào văn hóa nhóm hiệu suất cao. Nhóm có thể sử dụng các công cụ như Python, Hadoop, SQL, Tableau, R và Tensorflow.

Nhiệm vụ của nhóm khoa học dữ liệu có thể bao gồm truyền đạt vai trò của dữ liệu cho các bên liên quan, thiết kế hình ảnh hóa của tập dữ liệu, so sánh kết quả để chứng thực độ chính xác và xác định xu hướng bằng cách nghiên cứu tập dữ liệu, trong số các nhiệm vụ khác.

Ở cấp độ cá nhân, vai trò và trách nhiệm thay đổi, nhưng một số vai trò cốt lõi có thể bao gồm:

Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)

Được giao nhiệm vụ tạo ra thông tin chi tiết phù hợp, có thể hành động bằng cách phân tích và diễn giải dữ liệu thông qua các kỹ thuật thống kê, AI và học máy nâng cao khác nhau (Machine Learning). Họ cũng phát triển các mô hình và thuật toán để khai thác và tổ chức dữ liệu.

Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu)

Thường làm việc với dữ liệu đã được chuẩn hóa và chuyển đổi sang định dạng dễ tiếp cận hơn, thiết lập rằng dữ liệu thu thập được là phù hợp và có thể tiến hành các loại phân tích cụ thể tùy thuộc vào thách thức. Ngoài ra, họ có thể tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu.

Business Analyst (Phân tích kinh doanh)

Lấp đầy khoảng cách giữa các tổ chức và bộ phận IT, đồng thời triển khai cả phân tích và kỹ năng kinh doanh nhằm hiểu cách các chiến lược dựa trên dữ liệu có thể tác động tích cực đến lợi nhuận trên các dịch vụ, sản phẩm, quy trình, phần cứng và phần mềm.

Machine Learning Engineer (Kỹ sư học máy)

Thông qua sự kết hợp giữa các kỹ năng mô hình hóa và kỹ thuật phần mềm, họ phát triển các thuật toán và mô hình Machine Learning, tìm ra dữ liệu nào là tốt nhất cho mỗi mô hình. Họ cũng đào tạo, giám sát và duy trì các mô hình cũng như tự động hóa các tác vụ dữ liệu bằng cách xây dựng các chương trình AI.

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)

Tạo nền tảng của cơ sở dữ liệu, bao gồm các kỹ thuật cho một kiến trúc vững chắc, triển khai, kiểm tra hiệu suất và bảo trì liên tục. Quản lý các hệ thống xử lý quy mô lớn cũng thuộc trách nhiệm của họ, cũng như việc phát triển các giao thức tập dữ liệu hợp lý hóa việc khai thác, mô hình hóa và sản xuất dữ liệu.

Data Architect (Kiến trúc sư dữ liệu)

Hoạt động như một kết nối quan trọng giữa công nghệ và kinh doanh, họ xây dựng một chiến lược dữ liệu mở rộng đến luồng dữ liệu, chất lượng và bảo mật. Họ cũng chuyển đổi các nhu cầu kinh doanh thành các yêu cầu kỹ thuật.

3. Cân nhắc bổ sung

Các tổ chức đang áp dụng những công nghệ mới với tốc độ ngày càng nhanh và thay thế các phương pháp phân tích truyền thống phụ thuộc phần lớn vào dữ liệu lịch sử bằng các kỹ thuật tiên tiến hơn. Điều này thường đòi hỏi các kỹ năng chuyên môn, các nhóm phân tích và dữ liệu hướng tới tương lai, những người có thể tận dụng một loại phân tích mới phụ thuộc vào dữ liệu đa dạng hơn.

Việc cấu trúc một nhóm khoa học dữ liệu phụ thuộc vào một số yếu tố, từ quy mô của tổ chức và mức độ tập trung của các sáng kiến phân tích, đến chiến lược dữ liệu tổng thể, mục tiêu và ngân sách.

Ví dụ, Netflix thường được công nhận là nhà tiên phong phân tích và triển khai nhiều nhóm để thực hiện các loại phân tích dữ liệu khác nhau. Cách tiếp cận của họ để cấu trúc vai trò phân tích là kết nối các chuyên gia phân tích của họ với các ngành dọc kinh doanh khác nhau, chẳng hạn như tiếp thị, nền tảng hoặc sản phẩm, thay vì một chiều ngang chức năng. Điều này cho phép các chuyên gia khoa học dữ liệu của họ, như Kỹ sư phân tích và trực quan hóa, ưu tiên các dự án có tác động mạnh nhất, tiếp cận các vấn đề với sự sáng tạo hơn và không bị mắc kẹt vào các vai trò hoặc thông tin xác thực cụ thể.

4. Một động lực phát triển

Động lực của một nhóm khoa học dữ liệu sẽ khác nhau và trách nhiệm sẽ phát triển cùng với sự phát triển và xu hướng trong phân tích và công nghệ mới. Ưu tiên học hỏi và nâng cao chuyên môn liên tục là tài sản chiến lược đối với bất kỳ chuyên gia khoa học dữ liệu nào, bao gồm cả những người giữ vai trò lãnh đạo.

Trên đây là những gì bạn cần để tạo nên một nhóm khoa học dữ liệu thành công. Mong rằng bài viết đã mang đến cho bạn những thông tin hữu ích, đừng quên đón xem các nội dung mới tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

QUẢN LÝ QUY TRÌNH NGHIỆP VỤ, TỰ ĐỘNG HÓA LÀ GÌ?

Quy trình nghiệp vụ giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả, đảm bảo công việc được thực hiện suôn sẻ và rõ ràng. Việc tự động hóa quy trình, nhờ vào công nghệ hiện đại và AI, giúp giảm khối lượng công việc thủ công, tiết kiệm thời gian, chi phí và tối ưu hiệu suất. Lợi ích của tự động hóa bao gồm tăng năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao khả năng quản lý dữ liệu. Tương lai của tự động hóa hứa hẹn sẽ tạo ra bước tiến mới, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và thích nghi nhanh hơn với sự thay đổi của thị trường.
API LÀ GÌ? KHÁM PHÁ CẦU NỐI GIỮA CÁC ỨNG DỤNG

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về tầm quan trọng và ứng dụng thực tế của API trong công nghệ hiện đại.
Phân tích dự báo trong ngành Bán lẻ : 7 Use Cases

Bài viết cung cấp cái nhìn tổng quan về vai trò quan trọng của phân tích dự báo trong ngành bán lẻ. Doanh nghiệp bán lẻ có thể vận dụng phân tích dự báo để đưa ra quyết định sáng suốt, nâng cao khả năng cạnh tranh và gặt hái thành công trong thị trường đầy biến động như hiện nay.
Sử dụng AI để phát huy sức mạnh của Business Analysis

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mang đến một cuộc cách mạng cho lĩnh vực Business Analysis, giúp cho các Business Analyst tiết kiệm thời gian, công sức và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Bên cạnh đó, AI còn giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động và đưa ra những bước đột phá trong đổi mới.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +