[HCM] Trải nghiệm công việc vị trí Business Intelligence Analyst với khóa học Aptech Data Week #2

Vừa qua, tuần lễ Aptech Data Week đã quay trở lại tại 2 cơ sở Aptech D5 Bình Thạnh & Aptech Nguyễn Kiệm với một chủ đề hoàn toàn mới: Thử thách với vị trí Business Intelligence Analyst.

Khóa học nằm trong khuôn khổ chuỗi sự kiện Aptech Data Week được tổ chức định kỳ bởi Aptech D5 Bình Thạnh – Aptech Nguyễn Kiệm. Khoá học trải nghiệm với mục tiêu mang đến cái nhìn thực tế với lĩnh vực Khoa học dữ liệu nói chung và từng vị trí việc làm của ngành nói riêng. Khoá học lần này được giảng dạy bởi thầy Huỳnh Nam – giảng viên chuyên ngành Khoa học dữ liệu – Trí tuệ nhân tạo tại Aptech, đồng thời đang phụ trách các dự án về Data Science tại các doanh nghiệp.

Sự khác biệt về các hướng ngành trong thời đại dữ liệu

Business analyst, data analyst, business intelligence, data engineer và data scientist đều là những vị trí quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Tuy nhiên, mỗi vị trí có những nhiệm vụ và yêu cầu khác nhau.

• Business analyst (BA): là người phân tích nhu cầu kinh doanh và chuyển đổi chúng thành các yêu cầu đối với các giải pháp CNTT. Họ làm việc với các bên liên quan ở mọi cấp độ trong tổ chức để thu thập yêu cầu, phân tích dữ liệu và phát triển các giải pháp đáp ứng nhu cầu kinh doanh.
• Data analyst (DA): là người thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu để tìm kiếm thông tin và xu hướng. Họ sử dụng các kỹ năng phân tích và thống kê để tìm hiểu về khách hàng, sản phẩm, quy trình kinh doanh và nhiều hơn nữa.
• Business intelligence (BI): là một tập hợp các công nghệ và quy trình thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh. BI cung cấp cho các nhà lãnh đạo kinh doanh thông tin chi tiết về hiệu suất của công ty, giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
• Data engineer (DE): là người thiết kế, xây dựng và quản lý cơ sở dữ liệu. Họ làm việc với các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và các chuyên gia khác để đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và xử lý một cách an toàn và hiệu quả.
• Data scientist (DS): là người sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Họ sử dụng các kỹ thuật như học máy, trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tìm hiểu về dữ liệu và phát triển các mô hình dự đoán.

Như bạn có thể thấy, các vị trí business analyst, data analyst, business intelligence, data engineer và data scientist đều có những nhiệm vụ và yêu cầu khác nhau. Tuy nhiên, tất cả các vị trí này đều quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin và đều có thể giúp các công ty đạt được các mục tiêu kinh doanh của mình.

Tầm quan trọng của Business Intelligence (BI) trong kinh doanh

• Tăng cường khả năng ra quyết định: BI cung cấp cho các nhà lãnh đạo kinh doanh thông tin chi tiết về hiệu suất của công ty, giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn. BI có thể giúp các nhà lãnh đạo kinh doanh xác định các cơ hội cải tiến, đưa ra các quyết định đầu tư hiệu quả và quản lý rủi ro.
• Tăng cường hiệu quả hoạt động: BI có thể giúp các doanh nghiệp tăng cường hiệu quả hoạt động bằng cách giúp họ xác định các khu vực có thể cải thiện, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.
• Tăng cường sự hài lòng của khách hàng: BI có thể giúp các doanh nghiệp tăng cường sự hài lòng của khách hàng bằng cách giúp họ hiểu nhu cầu của khách hàng, cải thiện dịch vụ khách hàng và phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
• Tăng cường lợi nhuận: BI có thể giúp các doanh nghiệp tăng cường lợi nhuận bằng cách giúp họ giảm chi phí, tăng doanh thu và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Nhìn chung, BI là một công cụ quan trọng có thể giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu suất, tăng cường sự hài lòng của khách hàng và tăng cường lợi nhuận.

Quá trình phân tích dữ liệu diễn ra như thế nào?

Quy trình phân tích dữ liệu trong khoa học dữ liệu là một chuỗi các bước được sử dụng để thu thập, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu để tìm hiểu thông tin và xu hướng. Quy trình này thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh hoặc để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.

Dưới đây là các bước trong quy trình phân tích dữ liệu:

• Thu thập dữ liệu: Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các bảng tính, cơ sở dữ liệu, khảo sát, quan sát và các nguồn trực tuyến.
• Xử lý dữ liệu: Sau khi dữ liệu được thu thập, nó cần được xử lý để loại bỏ các lỗi và thiếu sót. Dữ liệu cũng cần được chuẩn hóa để đảm bảo rằng nó ở định dạng thống nhất.
• Phân tích dữ liệu: Bước tiếp theo là phân tích dữ liệu. Điều này bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật thống kê để tìm kiếm thông tin và xu hướng trong dữ liệu.
• Trình bày dữ liệu: Bước cuối cùng là trình bày dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tạo các biểu đồ, đồ thị hoặc báo cáo.

Quy trình phân tích dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là quy trình phân tích dữ liệu là một quá trình liên tục. Dữ liệu luôn thay đổi, vì vậy các nhà phân tích dữ liệu cần phải cập nhật dữ liệu của họ thường xuyên để đảm bảo rằng họ có thông tin chính xác nhất có thể.

Khoá học vừa qua đã mang đến cho các anh chị & các bạn những kiến thức tổng quan về Khoa học dữ liệu cũng như cho các bạn tiếp xúc với case study thực tế ngay trong quá trình học thông qua công cụ PowerBI.

Kết thúc khoá học, Aptech đã trao tặng Chứng chỉ hoàn thành Khóa học Data Analysis Fundamentals đến cho các bạn. Hi vọng rằng thông qua khoá học lần này, Aptech sẽ mang đến cho các bạn những cái nhìn mới mẻ hơn về chuyên ngành Khoa học dữ liệu – Trí tuệ nhân tạo cũng như có thêm động lực để theo đuổi chuyên ngành này.