Nếu chúng ta đang tìm kiếm một sự nghiệp dựa trên công nghệ trong một lĩnh vực tăng trưởng, chúng ta có thể vượt qua làm việc với dữ liệu.

Phân tích dữ liệu và phân tích kinh doanh là hai nghề nghiệp liên quan đến việc làm việc với khối lượng lớn và nhanh chóng của dữ liệu thời gian thực đầy biến động và biến đổi cao, còn được gọi là ‘Dữ liệu lớn. Cả hai nghề nghiệp đều có ứng dụng rộng nhưng có một số khác biệt chính. Khi các nhà phân tích dữ liệu có kỹ năng hơn trong việc chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, các nhà phân tích kinh doanh gần gũi hơn với người dùng doanh nghiệp, hỗ trợ họ đưa ra các quyết định chiến lược quan trọng.

Sự khác biệt được đánh giá từ giảng viên cao cấp mỗi lĩnh vực để khám phá đầy đủ hai nhà phân tích:

Nhà phân tích dữ liệu là gì?

Nói một cách đơn giản, một nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu có trách nhiệm thu thập và giải thích dữ liệu để dự đoán các mẫu và xu hướng. Giảng viên cao cấp về khoa học dữ liệu. Các ứng dụng cho khoa học dữ liệu thực tế là vô hạn. Nói chung, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là các ngành học rộng lớn dựa trên các ứng dụng thống kê và lập trình để hiểu dữ liệu, ông nói. Nếu chúng ta nghĩ về phạm vi những thứ được bao phủ bởi khoa học dữ liệu thì nó khá lớn. Phạm vi phạm vi từ việc thu thập thông tin ở ngoài vũ trụ cho đến việc sử dụng dữ liệu sức khỏe để tìm phương pháp chữa bệnh cho bệnh tật. Các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ năng kỹ thuật trong trí tuệ nhân tạo và học máy để phát triển các công cụ sáng tạo để thu thập và phân tích dữ liệu.

Một ví dụ về nơi một nhà phân tích dữ liệu có thể hoạt động là ngành hàng không. Có lẽ có một vài hàng chục ngàn cảm biến trong một chiếc máy bay hiện đại. Và tất cả các cảm biến đó tạo ra một lượng lớn dữ liệu phải được xử lý đúng cách. Đây là nơi một nhà phân tích dữ liệu đến.

Một nhà phân tích kinh doanh là gì?

Một nhà phân tích kinh doanh là một nhà khoa học dữ liệu chuyên trích xuất những hiểu biết từ dữ liệu kinh doanh. Tiến sĩ Kristijan Mirkovski, giảng viên cao cấp về hệ thống thông tin, nói rằng bạn cần phát triển sự nhạy bén trong kinh doanh để trở thành một nhà phân tích kinh doanh. Bạn cần hiểu công ty là gì, chiến lược là gì và công ty sẽ đi đâu để liên kết những hiểu biết từ dữ liệu với chiến lược và đưa ra các khuyến nghị về các quyết định mà các nhà quản lý đang đưa ra, ông nói. Theo cách này, các nhà phân tích kinh doanh được nhúng nhiều hơn trong các hệ thống so với các nhà phân tích dữ liệu.

Một ngày trong cuộc đời của một nhà phân tích kinh doanh

Vậy một ngày làm việc bình thường sẽ như thế nào đối với một nhà phân tích kinh doanh? Nó có thể liên quan đến việc làm việc với cơ sở dữ liệu của bộ phận tiếp thị về thông tin khách hàng. ‘Hãy nói rằng họ có mười năm có giá trị dữ liệu từ hệ thống quản lý quan hệ khách hàng. Nhà phân tích kinh doanh có thể lấy thông tin này và xử lý nó với các công cụ phân tích khác nhau để đưa ra các khuyến nghị xung quanh khách hàng mà công ty nên đầu tư để phát triển các mối quan hệ tốt hơn.

Nhà phân tích kinh doanh cũng có thể chạy các mô hình dự đoán và xem liệu các khách hàng trước đó có sẵn sàng trả một số tiền nhất định cho một sản phẩm nhất định hay không và sau đó dựa trên loại phân tích này, họ có thể viết báo cáo để được trình bày cho bộ phận tiếp thị.

Đây chỉ là một ví dụ của nhiều người. Phần dữ liệu có thể đến từ bất kỳ bộ phận và nguồn nào, đó có thể là dữ liệu tài chính, sản xuất hoặc truyền thông xã hội. Nhà phân tích kinh doanh sau đó sẽ xử lý dữ liệu, nhận được thông tin chi tiết và liên kết những hiểu biết này với chiến lược. Nơi mà các nhà quản lý cấp cao có thể làm việc với cảm xúc ruột dựa trên kinh nghiệm sâu rộng, các nhà phân tích kinh doanh có thể cung cấp cho họ một viễn cảnh khác và những hiểu biết mới.

Một sự nghiệp đa năng

Cả hai nhà phân tích kinh doanh và các nhà phân tích dữ liệu có thể làm việc trong bất kỳ ngành nào có dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu có thể được tìm thấy làm việc với dữ liệu về sức khỏe, kỹ thuật, xây dựng và nhiều hơn nữa. 'Khoa học dữ liệu nói chung hơn vì vậy nếu sinh viên muốn tính tổng quát đó, họ có thể đi bất cứ nơi nào mà nhà khoa học dữ liệu được yêu cầu.' 

Tóm lại, trong bất cứ ngành nghề nào, ở đây có Nhà Phân tích tích kiệu và Nhà Phân tích kinh doanh thì có thể nói tất cả đều quan trọng. Nói đúng hơn quan trọng ở sở thích công việc mà mỗi chúng ta chọn nó để phát triển bản thân trong tương lai.

Tham khảo Deakin University CRICOS

Vuong Xuan Chi_ K.CNTT