Data analytics là gì? Ứng dụng ra sao? Đâu là các khái niệm và kỹ năng cơ bản cần có?

Data analytics là gì? Data analytics không đơn thuần chỉ là phân tích dữ liệu, đó là sự tổng hòa giữa nhiều kỹ năng từ toán học, thống kê, đến các kỹ năng phân tích, trực quan hóa dữ liệu nhằm đưa ra căn cứ lý tính cho các quyết định kinh doanh. 

Data analytics là gì?

Phân tích dữ liệu (data analytics) là sự kết hợp giữa nhiều kỹ thuật phân tích từ toán, thống kê, đến khoa học máy tính và các công cụ hỗ trợ để rút ra các insight quan trọng từ dữ liệu thô, lấy đó làm căn cứ cho các định hướng, chiến lược và quyết định quan trọng của doanh nghiệp.

Data analytics là một thuật ngữ rộng, bao gồm nhiều công đoạn như:

• Phân tích dữ liệu đơn giản: Xác định nguồn dữ liệu, thu thập, làm sạch, phân tích và diễn giải dữ liệu. Giai đoạn này thường được gọi là data analysis.
• Thiết kế hệ thống thu thập và đấu nối dữ liệu. 
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật hỗ trợ để phân tích sâu, trực quan hóa và diễn giải và đưa ra các dự đoán, ứng dụng tùy vào nhu cầu sử dụng

Ứng dụng của data analytics trong thực tế

Dữ liệu đang được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết mọi lĩnh vực cuộc sống từ các giải pháp dịch vụ có tính cá nhân hóa cao, tối ưu vận hành trong doanh nghiệp cho đến so sánh giữa các lựa chọn và đưa ra quyết định phù hợp. Dưới đây là 9 ví dụ phổ biến về ứng dụng của phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau:

1. Ứng dụng của data analytics trong Marketing & Bán hàng

• Xác định khách hàng tiềm năng.
• Dự đoán hành vi mua hàng.
• Cá nhân hóa quảng cáo (ví dụ: gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử xem/mua).
• Tối ưu ngân sách quảng cáo (biết nên chạy ads ở đâu hiệu quả nhất).

Ví dụ:

Shopee phân tích dữ liệu tìm kiếm để gợi ý đúng sản phẩm, tăng tỉ lệ mua hàng.

2. Ứng dụng của data analytics trong tối ưu vận hành 

• Giảm lỗi sản xuất.
• Tối ưu tồn kho.
• Tăng tốc quy trình nội bộ.

Ví dụ:

Toyota dùng dữ liệu dây chuyền sản xuất để giảm tỉ lệ lỗi linh kiện.

3. Ứng dụng của data analytics trong Tài chính & Ngân hàng

• Phát hiện gian lận giao dịch.
• Xếp hạng tín dụng khách hàng (credit scoring).
• Dự báo rủi ro tài chính.

Ví dụ:

Ngân hàng phân tích hành vi chi tiêu để dự đoán khả năng trả nợ.

4. Ứng dụng của data analytics trong Y tế & Chăm sóc sức khỏe

• Dự đoán bệnh dựa trên lịch sử hồ sơ bệnh án.
• Cá nhân hóa phác đồ điều trị.
• Quản lý tồn kho vật tư y tế.

Ví dụ:

Apple Watch phân tích nhịp tim để cảnh báo nguy cơ rung nhĩ.

5. Ứng dụng của data analytics trong Thương mại điện tử

• Đề xuất sản phẩm (recommendation engine).
• Tối ưu hóa giá theo thị trường.
• Phân tích hành vi người dùng theo real-time.

Ví dụ:

Amazon dùng dữ liệu để đề xuất “Frequently Bought Together” (sản phẩm mua kèm).

6. Ứng dụng của data analytics trong Vận tải & Logistics

• Dự đoán nhu cầu vận chuyển.
• Tối ưu tuyến đường giao hàng.
• Giảm chi phí nhiên liệu.

Ví dụ:

Grab/Be phân tích dữ liệu để phân bổ tài xế gần khách nhất.

7. Ứng dụng của data analytics trong Giáo dục

• Theo dõi tiến độ học tập.
• Cá nhân hóa chương trình học.
• Dự đoán nguy cơ học viên bỏ học.

8. Ứng dụng của data analytics trong Giải trí 

• Đề xuất nội dung.
• Phân tích xu hướng.
• Dự đoán chủ đề video “viral”.

Ví dụ:

Netflix dùng dữ liệu xem phim để quyết định sản xuất series mới.

9. Ứng dụng của data analytics trong Nhà hàng – F&B

• Dự báo lượng nguyên liệu để giảm lãng phí.
• Hiểu hành vi khách: món nào bán chạy theo thời gian, theo nhóm khách.
• Tối ưu menu để tăng lợi nhuận.
• Đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing.

Ví dụ:

Một nhà hàng 5 sao phân tích dữ liệu đặt bàn mùa lễ hội để dự báo doanh thu tuần tới.

4 khái niệm chính trong phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu thường bắt đầu với một đề bài cụ thể. Sau khi xác định đề bài, thu thập và làm sạch dữ liệu, kế tiếp doanh nghiệp sẽ cần xác định phương pháp phân tích phù hợp. Có bốn phương pháp phân tích dữ liệu chính thường ứng dụng trong việc ra quyết định của doanh nghiệp:

• Descriptive Analytics (Phân tích mô tả): cho biết điều gì đã xảy ra. 
• Diagnostic Analytics (Phân tích chẩn đoán): giải thích tại sao nó xảy ra. 
• Predictive Analytics (Phân tích dự báo): dự đoán có khả năng điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. 
• Prescriptive Analytics (Phân tích chỉ định): gợi ý phải làm gì tiếp theo. 

Ngoài ra, còn có các kỹ thuật phân tích chuyên sâu hơn như: Exploratory analysis, Regression analysis, Factor analysis, Monte Carlo simulation, Cluster analysis, Cohort analysis, Time series analysis, Sentiment analysis.

→ Xem thêm tại Data Analysis là gì?

7 Kỹ năng quan trọng trong phân tích dữ liệu

Trong data analytics, để làm tốt phân tích dữ liệu, bạn sẽ cần nắm tìm hiểu và nắm vững các kỹ năng sau đây dù trong thực tế, tùy vào doanh nghiệp và hệ thống doanh nghiệp sử dụng, một vài kỹ năng sẽ ít phải dùng tới:

1. SQL: ngôn ngữ truy vấn dùng cho cơ sở dữ liệu. 
2. Ngôn ngữ lập trình thống kê: như R hoặc Python. 
3. Machine Learning: sử dụng thuật toán để tìm ra mẫu trong dữ liệu. 
4. Xác suất & Thống kê: để phân tích xu hướng và độ lệch trong dữ liệu. 
5. Quản lý dữ liệu: cách thu thập, tổ chức, và lưu trữ dữ liệu hiệu quả. 
6. Trực quan hóa dữ liệu: dùng biểu đồ/charts để kể chuyện bằng dữ liệu. 
7. Kinh tế lượng (Econometrics): xây dựng mô hình toán học để dự báo từ dữ liệu lịch sử. 

Trong đó SQL hoặc Python hay R sẽ là các ngôn ngữ cần nắm vững nếu hướng tới việc phân tích dữ liệu lớn. 

4 Cơ hội nghề nghiệp khi học data analytics 

Trong kỷ nguyên Big Data, các nghề liên quan đến data analytics đang phát triển mạnh mẽ. Khi nhu cầu khai thác insight từ dữ liệu ngày càng tăng, những vị trí này trở thành lựa chọn nghề nghiệp đầy tiềm năng. Điều đáng chú ý là: kỹ năng data analytics không chỉ cần cho những công việc mang tên “Data Analyst”, mà còn là nền tảng của nhiều vị trí khác trong ngành dữ liệu.

Dưới đây là những nghề tiêu biểu nhất trong lĩnh vực data analytics

1. Data Scientist

Data Scientist được xem như “thám tử” trong thế giới dữ liệu. Họ tìm ra các mô hình, xu hướng và insight ẩn trong những tập dữ liệu khổng lồ. Công việc của họ là kết hợp lập trình, thống kê và machine learning để giải mã dữ liệu phức tạp.

Ngoài việc phân tích, Data Scientist còn đưa ra các dự báo và đề xuất chiến lược giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác hơn.

2. Business Intelligence Analyst (BI Analyst)

Business Intelligence Analyst chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu về hiệu suất kinh doanh, xu hướng thị trường, hoạt động nội bộ và cạnh tranh ngành.

Họ dùng các công cụ BI để chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành báo cáo, dashboard trực quan, giúp lãnh đạo hiểu rõ tình hình doanh nghiệp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

3. Data Engineer

Data Engineer là những người xây dựng và duy trì “hệ thống dữ liệu” (data pipeline).

Họ thiết kế, triển khai, kiểm thử và vận hành các hệ thống quản lý dữ liệu quy mô lớn. Ngoài ra, họ đảm bảo dữ liệu luôn sạch, chính xác và sẵn sàng để Data Scientist và Analyst có thể phân tích.

4. Business Analyst

Business Analyst đóng vai trò là cầu nối giữa bộ phận kỹ thuật và các đội ngũ kinh doanh.

Họ sử dụng dữ liệu để đánh giá quy trình, xác định yêu cầu và đưa ra khuyến nghị dựa trên số liệu cho lãnh đạo. Công việc của họ liên quan đến hoạch định chiến lược, phân tích mô hình kinh doanh, thiết kế quy trình và phân tích hệ thống.

Bảng so sánh kỹ năng & công cụ cần nắm cho từng định hướng nghề nghiệp trong Data Analytics

Nghề nghiệp	Kỹ năng chính	Công cụ quan trọng
Data Scientist	Thành thạo lập trình; thống kê; machine learning; xử lý & làm sạch dữ liệu; kỹ năng truyền đạt insight.	Python, R, SQL, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Seaborn
Business Intelligence Analyst	Tư duy phân tích mạnh; giỏi SQL; hiểu biết data warehouse & ETL; tạo dashboard và báo cáo; hiểu hoạt động kinh doanh.	SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python
Data Engineer	Thành thạo SQL/NoSQL; hiểu hệ thống phân tán và kiến trúc dữ liệu; nắm ETL; lập trình; hiểu machine learning ở mức nền tảng.	SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, Python, Java, công cụ ETL
Business Analyst	Kỹ năng phân tích; hiểu quy trình kinh doanh; giỏi SQL; giao tiếp tốt; quản lý dự án.	SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python

Học Data Analytics bắt đầu từ đâu

Bắt đầu học phân tích dữ liệu có thể khiến bạn choáng ngợp vì khối lượng kiến thức, khái niệm và cả công cụ cần học. Tuy nhiên khi đã nắm vững các kiến thức cơ bản, việc triển khai sẽ khá dễ dàng nhờ các hỗ trợ của công cụ AI.

Để thành công trong phân tích dữ liệu, bạn cần xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc, rèn luyện kỹ năng thực hành và tích lũy kinh nghiệm thực tế. Hãy bắt đầu từ thống kê, toán học và lập trình; tiếp tục xử lý các dự án thực tế; sau đó phát triển kiến thức chuyên ngành và kết nối với các chuyên gia trong lĩnh vực. Kết hợp giữa kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm sẽ giúp bạn xây dựng sự nghiệp phân tích dữ liệu thành công.

1. Hiểu các kiến thức cơ bản: Trước khi đi sâu vào phân tích dữ liệu, bạn cần hiểu những kiến thức nền tảng như các khái niệm thống kê, loại dữ liệu và cấu trúc dữ liệu.
2. Học một ngôn ngữ lập trình: Phân tích dữ liệu đòi hỏi bạn phải thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Python và R là hai lựa chọn phổ biến nhất nhờ sự linh hoạt và hệ sinh thái thư viện phong phú phục vụ phân tích dữ liệu. 
3. Thành thạo thao tác và trực quan hóa dữ liệu: Thao tác dữ liệu và trực quan hóa là hai kỹ năng cốt lõi. Chúng giúp bạn làm sạch, biến đổi và trình bày dữ liệu một cách trực quan, từ đó dễ dàng hiểu và phân tích hơn. 
4. Đi sâu vào các kỹ thuật phân tích dữ liệu chuyên sâu: Khi đã nắm chắc nền tảng, bạn có thể bắt đầu tìm hiểu các kỹ thuật phân tích cụ thể hơn như hồi quy (regression analysis), phân tích chuỗi thời gian (time series analysis) hoặc machine learning.

Cơ hội và thách thức khi học Data analytics trong kỷ nguyên AI

AI giúp đơn giản hóa nhiều công đoạn phức tạp vốn tốn nhiều nhân lực và thời gian xử lý theo cách truyền thống, mang đến nhiều cơ hội cho nhân sự trung cấp, cao cấp vốn dày dạn kinh nghiệm và tư duy phân tích. Tuy vậy AI cũng đồng thời cũng mang đến nhiều thách thức và tăng tính cạnh tranh cho người mới vào nghề khi “kinh nghiệm” phân tích dữ liệu và độ liên quan với lĩnh vực hoạt động ngày càng được đề cao.

Cơ hội từ làn sóng AI với các data analyst

1. Cơ hội rộng mở cho người có kinh nghiệm: Bởi dù AI ngày càng mạnh, doanh nghiệp vẫn cần chuyên gia phân tích dữ liệu để xác định câu hỏi đúng, đặt bối cảnh kinh doanh, kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu, diễn giải kết quả để ra quyết định.
2. AI giúp tăng tốc kỹ năng phân tích dữ liệu: AI giúp làm sạch, tiến hành code, def các phân đoạn phức tạp nhanh chóng, giúp người đã nắm vững ngôn ngữ lập trình tập trung vào tư duy chuyên sâu thay vì dành nhiều thời gian cho các tác vụ như lập trình, sửa lỗi, đấu nối, làm sạch dữ liệu như trong quá khứ.

→ Xem thêm tại: Thạc sĩ khoa học dữ liệu và ứng dụng AI

Thách thức của người làm phân tích dữ liệu trong kỷ nguyên AI

1. Cạnh tranh cao hơn khi AI rút ngắn rào cản kỹ năng: Nhiều người mới có thể dùng AI để phân tích cơ bản, từ đó tăng cạnh tranh trong thị trường tuyển dụng. Người học phải tập trung vào tư duy phân tích, logic, hiểu nghiệp vụ, thay vì chỉ học công cụ.
2. Doanh nghiệp yêu cầu kỹ năng “lai”: Data Analyst thời AI phải biết thêm Machine learning cơ bản, Tự động hóa quy trình (Python, SQL nâng cao) và hướng tới Business intelligence nếu không sẽ dễ bị tụt hậu và thay thế trong tương lai.

Các công cụ AI mang đến nhiều tiện lợi cho code, report nhưng nếu dựa dẫm quá nhiều mà không nắm rõ nguyên tắc, không hiểu sâu về mô hình hay ngôn ngữ lập trình sẽ dễ dẫn đến những kết quả sai không thể xử lý. Vì vậy nền tảng kỹ thuật vững vẫn luôn là yếu tố bắt buộc phải có khi theo đuổi các ngành nghề trong data analytics.