Trong thời đại bùng nổ số liệu, các chuyên gia phân tích dữ liệu đang trở thành một trong những công việc được săn đón nhất. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ về sự khác biệt giữa hai vai trò chính trong lĩnh vực này: Data Analyst, Data Analysis và Data Analytics. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu định nghĩa, quá trình và điểm khác biệt giữa hai vai trò này.
1. Data Analyst là gì?
Data Analyst là người sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm kiếm thông tin hữu ích và đưa ra quyết định trong kinh doanh. Công việc của Data Analyst là xem xét dữ liệu hiện có và điều chỉnh các chiến lược kinh doanh dựa trên kết quả phân tích. Ví dụ: “Sản phẩm A có số lượng đặt hàng thấp hơn so với sản phẩm B. Tôi nên tăng chiến lược quảng cáo cho sản phẩm A”.
Quá trình của Data Analyst bao gồm:
- Thu thập dữ liệu: Tương tự như trong quá trình Data Analytics, Data Analyst cũng phải thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
- Xử lý dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu, Data Analyst phải làm sạch dữ liệu để nó có thể được sử dụng cho quá trình phân tích.
- Phân tích dữ liệu: Data Analyst sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm kiếm thông tin hữu ích và đưa ra quyết định trong kinh doanh.
- Đưa ra quyết định: Cuối cùng, Data Analyst sẽ đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên kết quả phân tích.
2. Data Analytics là gì?
Data Analytics là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tìm kiếm thông tin hữu ích và đưa ra quyết định trong kinh doanh. Công việc của một Data Analyst trong quá trình này là phân tích dữ liệu và trả lời những câu hỏi liên quan đến nó. Ví dụ: “Tỷ lệ chuyển đổi của sản data analyst phẩm A so với sản phẩm B trong quý 2 là bao nhiêu?”.
Quá trình của Data Analytics bao gồm:
- Thu thập dữ liệu: Đây là bước đầu tiên trong quá trình Data Analytics. Để thu thập dữ liệu, chúng ta có thể sử dụng các công cụ như Google Analytics hoặc một trang web đăng nhập khác.
- Xử lý dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu, chúng ta phải làm sạch dữ liệu để nó có thể được sử dụng cho quá trình phân tích. Việc này bao gồm loại bỏ dữ liệu trùng lặp, giải nén các tệp tin và xóa dữ liệu không hợp lệ.
- Phân tích dữ liệu: Sau khi dữ liệu đã được xử lý, chúng ta phải sử dụng các công cụ như SQL hoặc Python để phân tích dữ liệu và trả lời những câu hỏi đã đưa ra.
- Đưa ra quyết định: Cuối cùng, chúng ta sẽ sử dụng các kết quả từ quá trình phân tích để đưa ra quyết định kinh doanh.
3. Data Analysis là gì?
Data analysis (phân tích dữ liệu) là một quá trình quan trọng trong việc xử lý thông tin và dữ liệu. Nó tập trung vào việc hiểu và trích xuất kiến thức từ dữ liệu có sẵn. Data analysis thường sử dụng các phương pháp thống kê cơ bản để tóm tắt, biểu đồ hóa, và diễn giải thông tin từ dữ liệu.
Data analysis giúp ta thấu hiểu dữ liệu hiện tại, phân tích xu hướng, và tạo ra cái nhìn tổng quan về dữ liệu. Các công việc thường gặp trong data analysis bao gồm tính toán trung bình, phương sai, và tỷ lệ phần trăm. Điều này giúp tổ chức hiểu rõ hơn về tình hình hiện tại và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu đã phân tích.
4. 5 điểm khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis
Sự Khác Biệt Chính Giữa Data Analysis và Data Analytics. Bây giờ, hãy tìm hiểu về 5 sự khác biệt quan trọng giữa data analysis và data analytics:
4.1 Mục Tiêu
Data Analysis: Mục tiêu chính của data analysis là hiểu dữ liệu hiện có và tạo ra kiến thức từ nó.
Data Analytics: Mục tiêu của data analytics là sử dụng dữ liệu để dự đoán và đưa ra quyết định chiến lược.
4.2 Phương pháp
Data Analysis: Data analysis sử dụng phân tích thống kê cơ bản, bao gồm việc sử dụng biểu đồ, biểu đồ cột, và các phương pháp như trung bình và phương sai.
Data Analytics: Data analytics sử dụng các kỹ thuật tiên tiến hơn như machine learning và data mining để tạo ra dự đoán và thông tin chi tiết.
4.3 Quyết Định
Data Analysis: Data analysis giúp tổ chức hiểu rõ tình hình hiện tại và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đã phân tích.
Data Analytics: Data analytics giúp dự đoán tương lai và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dự đoán này.
4.4 Công Cụ
Data Analysis: Công cụ phổ biến trong data analysis bao gồm Microsoft Excel, R, và Python.
Data Analytics: Data analytics thường sử dụng các công cụ phức tạp hơn như TensorFlow, Apache Hadoop, và các platform phân tích dữ liệu mạnh mẽ.
4.5. Tầm Quan Trọng
Data Analysis: Data analysis quan trọng để hiểu dữ liệu hiện tại và đưa ra quyết định tương ứng, nhưng thường dừng lại ở mức cơ bản.
Data Analytics: Data analytics quan trọng để tạo ra những hiểu biết chi tiết hơn và dự đoán tương lai, đóng vai trò quan trọng trong việc định hình chiến lược tổ chức và cạnh tranh trên thị trường.
Trong kết luận, data analysis và data analytics có sự khác biệt quan trọng về mục tiêu, phương pháp, và ứng dụng. Hiểu rõ sự khác biệt này sẽ giúp bạn lựa chọn phương pháp phù hợp nhất cho mục tiêu và nhu cầu của bạn khi làm việc với dữ liệu.
Kết luận
Như vậy, trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về sự khác biệt giữa hai vai trò chính trong lĩnh vực phân tích dữ liệu: Data Analytics và Data Analyst. Dù có nhiều điểm tương đồng, nhưng cách tiếp cận và mục tiêu của hai vai trò này khác nhau. Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu, hãy xem xét các kỹ năng và công cụ cần thiết cho cả hai vai trò này và lựa chọn con đường phù hợp với mục tiêu của mình.
Bài viết liên quan
