Tại Sao Nên Chọn Ngành Phân Tích Dữ Liệu?

Dữ liệu là nhiên liệu quan trọng trong thế kỷ này. Ngành khoa học dữ liệu ra đời, tạo nên cơn sốt và gây ảnh hưởng tới tất cả các ngành công nghiệp khác. Lựa chọn theo học ngành Data science là lựa chọn thông minh và sáng suốt cho các bạn trong tương lai.

Khoa học dữ liệu khác Phân tích dữ liệu thế nào?

Khoa học dữ liệu là sự pha trộn của nhiều công cụ, thuật toán và nguyên tắc học máy khác nhau với mục tiêu khám phá các thông tin giá trị từ những dữ liệu thô. Một nhà Khoa học dữ liệu (Data Scientist) hướng đến việc tìm ra hoặc dự đoán sự xuất hiện của một sự kiện xảy ra trong tương lai – khác với một nhà Phân tích dữ liệu (Data Analyst) khi chỉ tập trung xử lý các dữ liệu có sẵn trong quá khứ.

Sự khác biệt cơ bản giữa Data Scientist và Data Analyst nằm ở quá trình “giải thích” và “dự đoán”

Khoa học dữ liệu và sức ảnh hưởng

Hiện nay, mọi quốc gia muốn phát triển đều phải dựa nhiều hơn vào khoa học công nghệ, vào các nguồn dữ liệu thay cho các nguồn tài nguyên thiên nhiên. Nếu như trước đây nguồn dữ liệu mà chúng ta sở hữu thường có quy mô nhỏ và hầu hết là dữ liệu có cấu trúc (structured data), thì ngày nay dữ liệu chủ yếu tồn tại ở dạng bán cấu trúc (semi-structured) hoặc phi cấu trúc (unstructured).

1. Dữ liệu có cấu trúc (structured data)

Đây là loại dữ liệu dễ dàng tìm kiếm và sắp xếp nhất, bởi nó thường được chứa trong các cột và hàng, các thành phần của chúng có thể được liên kết bằng những trường được định sẵn từ trước. Dữ liệu được lưu trữ trong Excel là một ví dụ điển hình về dữ liệu có cấu trúc. Những dữ liệu cùng loại có thể sắp xếp vào cùng một hạng mục (ví dụ Tên, Tuổi, Thu nhập,…), rồi sau đó các hạng mục có thể được nhóm lại để tạo thành các mối liên hệ với nhau (ví dụ: Nhóm những người trong độ tuổi từ 20-25 có thu nhập hàng tháng trên 10 triệu đồng…) Với những tính năng này, dữ liệu có cấu trúc dễ dàng được lưu trữ, phân tích, tìm kiếm. Tuy nhiên, dữ liệu thuộc loại này chỉ chiếm dưới 20% tổng lượng dữ liệu. 

2. Dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data)

Loại dữ liệu này không thể chứa dưới dạng các cột và hàng, hay có bất kỳ mô hình dữ liệu nào liên quan. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc bao gồm: các hình ảnh, video, các tệp âm thanh, các tệp văn bản, nội dung trên mạng xã hội, hình ảnh từ vệ tinh… Chính vì “phi cấu trúc” nên loại dữ liệu này khó lưu trữ, phân tích hay tìm kiếm. Nó thường được lưu trữ dưới các hầm dữ liệu, cơ sở dữ liệu NoSQL, các ứng dụng và kho chứa dữ liệu khác. Dữ liệu phi cấu trúc chiếm phần lớn tổng lượng dữ liệu (~80%). Ngày nay nó được khai thác và tự động xử lý bởi các thuật toán và trí tuệ nhân tạo.

3. Dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured data)

Ngoài dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, còn có 1 kiểu dữ liệu khác là sự kết hợp của hai loại dữ liệu trên: dữ liệu bán cấu trúc. Đây là loại dữ liệu có một số tính chất đồng nhất có thể xác định được, nhưng lại không hình thành một cấu trúc rõ ràng và phù hợp với CSDL quan hệ. Ảnh kỹ thuật số là một dữ liệu bán cấu trúc điển hình. Bản thân bức ảnh là “không cấu trúc”, nhưng nếu bức ảnh được chụp từ điện thoại, nó sẽ được gắn thêm các thông tin về ngày, tháng, năm, ISO, vị trí địa lý… đây lại là các dữ liệu “cấu trúc”.

Dữ liệu phi cấu trúc chiếm 80% trên tổng lượng dữ liệu vào năm 2020.

Quay trở lại thông tin về nguồn dữ liệu, dữ liệu được tạo ra từ rất nhiều nguồn khác nhau: từ báo cáo tài chính, các tập tin văn bản đến các biểu mẫu truyền thông… Các công cụ phân tích kinh doanh thông thường không đủ khả năng để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng như vậy. Chúng ta cần có những công cụ và thuật toán mạnh hơn, phức tạp hơn để phân tích dữ liệu, xử lý chúng để lấy ra những thông tin giá trị. Đây là lý do đầu tiên cho thấy tầm quan trọng của Khoa học dữ liệu.

Lý do tiếp theo nằm ở khả năng dự đoán kết quả giúp cho việc đưa ra quyết định trở nên chính xác hơn. Chúng ta sẽ làm rõ lý do này thông qua 2 câu chuyện bên dưới:

Câu chuyện thứ nhất:

Sẽ thế nào nếu chúng ta có thể hiểu chính xác các yêu cầu của khách hàng từ các dữ liệu hiện có như lịch sử duyệt web, lịch sử mua hàng, các thông tin về nhân khẩu học như tuổi, giới tính, thu nhập?

Câu trả lời chắc chắn sẽ là doanh nghiệp bán được nhiều hàng hơn, có nhiều hợp đồng hơn, và cuối cùng là thu về nhiều doanh số hơn (tất nhiên là với ít chi phí hơn). Vì sao lại vậy?

Khi đã có một lượng đủ lớn thông tin, các dữ liệu này sẽ được đưa vào xử lý thông qua các mô hình (model). Kết quả của quá trình này sẽ thu về những kết luận, những dự đoán về thói quen, hành vi của từng khách hàng. Doanh nghiệp sẽ dựa vào đó để giới thiệu các sản phẩm phù hợp với nhu cầu và mong muốn của khách. Việc làm này vừa làm tăng khả năng mua hàng của khách hàng, lại vừa tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp. Đó là sức mạnh của khoa học dữ liệu.

Tìm ra được “thông tin giá trị” là yếu tố đầu tiên giúp doanh nghiệp thành công.

Câu chuyện thứ hai:

Sẽ thế nào nếu xe của bạn có trí thông minh để đưa bạn về nhà? 

Những chiếc xe tự lái thu thập dữ liệu trực tiếp từ các cảm biến, bao gồm radar, camera và laser để tạo ra một bản đồ về môi trường xung quanh. Dựa trên dữ liệu này, nó sẽ đưa ra các quyết định như: khi nào tăng tốc, khi nào giảm tốc, khi nào vượt qua, nơi cần thực hiện lần lượt… Quá trình này sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến. Và tương tự như ví dụ bên trên, khi đưa vào càng nhiều dữ liệu, quá trình đưa ra quyết định diễn ra càng chính xác. Tốc độ được cải thiện, thời gian xe đưa bạn về đến nhà ngày càng được rút ngắn hơn.

Hai ví dụ trên chứng minh một điều rằng, “khoa học dữ liệu” ngày càng trở nên phổ biến, và ứng dụng của nó trải dài trên rất nhiều lĩnh vực khác nhau.

“Khoa học dữ liệu” và những lĩnh vực mà nó đang tạo ra “ấn tượng”.

Khoa học dữ liệu – nhiên liệu của các ngành công nghiệp tương lai

Nếu như trong thế kỷ trước đây, dầu mỏ được ví ngang hàng với vàng. Qua thời gian, giá trị của nó bị thu hẹp do cạn kiệt nguồn nhiên liệu. Con người dần phải tìm và sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo thay thế. Bước sang thế kỷ 21, dữ liệu mới chính là nhiên liệu của các ngành công nghiệp. Doanh nghiệp cần dữ liệu để cải thiện hiệu suất, phát triển nhanh hơn và cung cấp sản phẩm tốt hơn cho khách hàng của họ. Khi nền kinh tế và cả xã hội có những thay đổi tích cực theo hướng chuyển đổi số và nền kinh tế thông minh, lĩnh vực khoa học dữ liệu lại càng trở nên quan trọng và cấp thiết. Nếu như dầu mỏ là nguồn nhiên liệu “vàng”, thì dữ liệu xứng đáng là nguồn nhiên liệu “kim cương”. 

Tạm kết

Khoa học dữ liệu chủ yếu được sử dụng nhằm mục đích hỗ trợ việc đưa ra quyết định hoặc đưa ra dự đoán. Do các ngành công nghiệp đang dần dựa trên dữ liệu và ngày càng phát triển đổi mới nhanh hơn, đây chắc chắn là lĩnh vực hết sức tiềm năng trong tương lai. Một số công việc trong lĩnh vực này có thể kể đến như Business Intelligence, Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer. Đây là một ngành được thực tế đã chứng minh rõ ràng có thu nhập top đầu trong số các ngành liên quan đến kiến thức IT và kinh tế. Thật là sáng suốt nếu bạn quan tâm và có ý định theo đuổi ngành này năm 2021. 

Hy vọng bài viết đã cung cấp cho người đọc cái nhìn tổng quan về ngành Khoa học dữ liệu. Trong các bài viết tiếp theo, mình sẽ cung cấp những kiến thức chuyên sâu hơn về lĩnh vực này. Mong bạn đọc tiếp tục theo dõi.

Nguồn: codelearn.io