Chuyển tới nội dung
Home » Big Data Business Analyst | How Business Analysts Handle Big Data

Big Data Business Analyst | How Business Analysts Handle Big Data

Big Data Analytics For Business | What is Big Data Analytics | Big Data Training | Simplilearn

Business Analytics là gì?

Business Analytics hay còn được biết đến là Business Data Analytics, một Business analytics sẽ tập trung vào việc áp dụng những hiểu biết có được từ dữ liệu để giải quyết các vấn đề trong kinh doanh, tối ưu hoá chiến lược, tăng trưởng kinh doanh hoặc đưa ra quyết định đúng đắn.

Như tên gọi của nó, vị trí này tập trung vào kiến thức kinh doanh (business) nhiều hơn.

Business analytics xác định đâu là điểm mà công ty có thể làm tốt hơn và làm thế nào để đến được điểm đó bằng cách sử dụng dữ liệu. Nó hướng đến những vấn đề kinh doanh cụ thể và giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh hơn.

Business analytics thường được sử dụng bởi các nhà quản lý, giám đốc, chuyên viên tài chính hay các nhà kinh doanh.

Một Business analyst cần có kiến thức về thống kê, phân tích định lượng, phân tích hoạt động kinh doanh, trực quan hoá dữ liệu,… để trình bày được những insight thú vị mà mình tìm thấy và làm cho những quyết định trong kinh doanh trở nên sắc bén hơn.

Quy trình làm việc của một Business analyst gồm ba bước sau:

  • Thu thập và xử lý dữ liệu
  • Phân tích dữ liệu để đưa ra kết luận, đánh giá và giải pháp
  • Đề xuất quyết định kinh doanh

Ví dụ dưới đây sẽ giúp chúng ta dễ hình dung hơn về công việc của một Business Analyst.

Ví dụ: Một công ty đã hoạt động được 6 năm và họ có khối lượng data (dữ liệu) rất là lớn về việc bán hàng, khách hàng, sản phẩm và sản xuất. Trong năm nay, công ty muốn cho ra mắt sản phẩm mới với mong muốn khi ra mắt sẽ được khách hàng đón nhận và đạt được doanh số cao.

Trong công ty sẽ có một đội ngũ Business Analyst để phân tích, thu thập data mà họ đã có trước đó, để phân tích xem sản phẩm mới cần có những tính năng gì, sản phẩm mới nên ra thị trường vào thời gian nào để tối ưu việc kinh doanh. Ngoài ra, họ còn phân tích thêm dữ liệu của các công ty đối thủ để giúp công ty tối ưu hoá việc kinh doanh.

Ví dụ công việc thường ngày của một business analyst ở ngân hàng

  • Khảo sát, thu thập, phân tích yêu cầu nghiệp vụ sản phẩm tài chính trên các ứng dụng mobile, web.
  • Viết đặc tả yêu cầu nghiệp vụ cho sản phẩm tài chính trên các ứng dụng di động.
  • Nghiên cứu, đề xuất các tính năng mới cho sản phẩm dựa trên nhu cầu thị trường hoặc dữ liệu phân tích hành vi người dùng.
  • Phối hợp với nhóm lập trình, nhóm thiết kế xây dựng hàng trình người dùng và vẽ wireframe.
  • Tham gia kiểm thử và nghiệm thu sản phẩm đảm bảo sản phẩm đạt chất lượng.
  • Viết tài liệu yêu cầu sản phẩm, tài liệu hướng dẫn sử dụng.
  • Thực hiện phân tích, bổ sung cải tiến yêu cầu cần thiết trong quá trình phát triển.
  • Hỗ trợ giải đáp thắc mắc, khiếu nại, phục vụ và hỗ trợ vận hành ứng dụng sau khi triển khai ứng dụng đến khách hàng.
  • Hỗ trợ các bộ phận triển khai nắm rõ nghiệp vụ và tham gia hướng dẫn người dùng.
  • Tổ chức hướng dẫn, đào tạo, hướng dẫn cho khách hàng sử dụng sản phẩm.

Khác với Business analyst, một Data analyst ở ngân hàng sẽ làm các công việc dưới đây:

  • Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu nội bộ, hệ thống giao dịch và dữ liệu từ bên ngoài.
  • Áp dụng các phương pháp thống kê, mô hình hóa dữ liệu, khai thác dữ liệu và học máy (machine learning) để tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ dữ liệu ngân hàng.
  • Tạo ra báo cáo và biểu đồ để trình bày thông tin phân tích một cách dễ hiểu cho các bên liên quan.
  • Xây dựng hệ thống theo dõi hiệu suất, theo dõi các chỉ số quan trọng như lợi nhuận, rủi ro và khách hàng để giúp ngân hàng đưa ra quyết định chiến lược.
  • Sử dụng dữ liệu lịch sử và các mô hình dự báo để đưa ra dự đoán về xu hướng tương lai và đánh giá rủi ro trong các hoạt động ngân hàng.
  • Thực hiện dự báo về tiến độ vay vốn, tỷ lệ nợ xấu và khách hàng tiềm năng.
  • Cung cấp thông tin và phân tích dữ liệu cho các quyết định chiến lược trong ngân hàng.
Big Data Analytics For Business | What is Big Data Analytics | Big Data Training | Simplilearn
Big Data Analytics For Business | What is Big Data Analytics | Big Data Training | Simplilearn

Big Data Analytics là gì?

Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) là việc sử dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao đối với các tập dữ liệu khổng lồ bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc, từ các nguồn khác nhau và ở các kích thước khác nhau từ terabyte đến zettabyte.

Cụ thể, phân tích dữ liệu lớn đề cập đến các phương pháp, công cụ được sử dụng để thu thập, xử lý và rút ra thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu. Chẳng hạn như thông tin về xu hướng thị trường, sở thích của khách hàng,…

Big Data Analytics giúp xử lý một lượng lớn dữ liệu và cung cấp những thông tin có giá trị – Hình ảnh: educba.com

Học Data Analyst là làm gì?

Những kiến thức mà bạn học được khi theo đuổi Data Analyst có thể giúp bạn tìm kiếm cơ hội việc làm ở nhiều vị trí khác nhau. Ví dụ như:

Data Analyst

Data Analyst là những chuyên gia sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Họ sử dụng các kỹ năng toán học, thống kê, lập trình và khả năng tư duy logic để thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu. Nhiệm vụ thường gặp của Data Analyst ví dụ như:

  • Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống máy tính, cơ sở dữ liệu, khảo sát và các cuộc phỏng vấn.
  • Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.
  • Sử dụng các kỹ thuật thống kê và phân tích để tìm kiếm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.
  • Trực quan hóa dữ liệu để dễ dàng hiểu và chia sẻ.
  • Đưa ra các báo cáo và đề xuất dựa trên kết quả phân tích.

Mức thu nhập trung bình tham khảo: Từ 7.650.000 – 25.700.000 đồng/tháng.

>>> Khám phá ngay cơ hội việc làm Data Analyst tại TopCV

Business Analyst

Business Analyst (BA) là chuyên gia phân tích kinh doanh, là cầu nối giữa các bên liên quan trong doanh nghiệp, bao gồm quản lý, nhân viên, khách hàng và nhà cung cấp. Họ sử dụng các kỹ năng và kiến thức về kinh doanh, công nghệ và phân tích để hiểu nhu cầu của doanh nghiệp và phát triển các giải pháp để đáp ứng nhu cầu đó.

Nhiệm vụ thường gặp của Business Analyst ví dụ như:

  • Thu thập và phân tích yêu cầu của các bên liên quan.
  • Xác định các vấn đề kinh doanh và phát triển các giải pháp để giải quyết vấn đề.
  • Thiết kế và triển khai, đánh giá hiệu quả các giải pháp.

Mức thu nhập trung bình tham khảo: Từ 13.800.000 – 40.000.000 đồng/tháng.

>>> Khám phá ngay cơ hội việc làm Business Analyst tại TopCV

Market Research

Market Research là một vị trí trong lĩnh vực marketing, chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và giải thích thông tin về thị trường, khách hàng và đối thủ cạnh tranh. Thông tin này được sử dụng để hỗ trợ các quyết định marketing của doanh nghiệp.

Nhiệm vụ thường gặp của Market Research ví dụ như:

  • Thu thập dữ liệu, thông tin liên quan đến thị trường mục tiêu, thông tin về khách hàng tiềm năng, đối thủ cạnh tranh, xu hướng thị trường.
  • Sử dụng các kỹ thuật thống kê và phân tích dữ liệu để hiểu, diễn giải thông tin thu thập được.
  • Tạo các báo cáo nghiên cứu thị trường có thể đánh giá được và dễ hiểu, cung cấp thông tin chi tiết và khuyến nghị để ổn định chiến lược tiếp thị.
  • Đưa ra đề xuất về cách tiếp thị sản phẩm hoặc dịch vụ, và xác định các phân đoạn thị trường có tiềm năng.
  • Sử dụng dữ liệu nghiên cứu để dự đoán xu hướng thị trường tương lai và phát triển kế hoạch tiếp thị dựa trên các dự đoán này.

Mức thu nhập trung bình tham khảo: Từ 10.000.000 – 29.500.000 đồng/tháng.

>>> Khám phá ngay cơ hội việc làm Market Research tại TopCV

Digital Marketing

Digital Marketing là những người làm việc để quảng bá sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của một tổ chức sử dụng các kênh và công cụ trực tuyến. Nhiệm vụ thường gặp của Digital Marketing ví dụ như:

  • Xác định mục tiêu và chiến lược tiếp thị trực tuyến.
  • Lựa chọn và triển khai các kênh tiếp thị trực tuyến phù hợp.
  • Tạo, quản lý nội dung tiếp thị trực tuyến, đảm bảo nội dung đồng nhất với thương hiệu.
  • Theo dõi, phân tích hiệu quả của các chiến dịch Digital marketing để cải thiện trong tương lai.
  • Tham gia vào một số hoạt động khác như Xây dựng mối quan hệ với các blogger và influencer, quản lý tài khoản mạng xã hội, thực hiện các chiến dịch email marketing, tối ưu hóa website cho công cụ tìm kiếm (SEO).

Mức thu nhập trung bình tham khảo: Từ 10.000.000 – 33.000.000 đồng/tháng.

>>> Khám phá ngay cơ hội việc làm Digital Marketing tại TopCV

Product Manager

Product Manager (PM) là người chịu trách nhiệm về sự thành công của một sản phẩm hoặc dịch vụ. Họ làm việc với các bên liên quan khác nhau, chẳng hạn như kỹ sư, nhà thiết kế, nhà phát triển kinh doanh và khách hàng để đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứng nhu cầu của thị trường và đạt được các mục tiêu doanh nghiệp.

Nhiệm vụ thường gặp của Product Manager ví dụ như:

  • Xác định chiến lược sản phẩm dựa trên nhu cầu của thị trường, cơ hội và mục tiêu kinh doanh của tổ chức.
  • Xây dựng kế hoạch chi tiết cho việc phát triển và triển khai sản phẩm hoặc dịch vụ.
  • Quản lý quy trình phát triển sản phẩm, làm việc với các đội ngũ phát triển.
  • Nắm bắt ý kiến phản hồi từ khách hàng và thị trường để cải thiện sản phẩm, xác định yêu cầu mới và tối ưu hóa chiến lược sản phẩm.
  • Sử dụng dữ liệu và các công cụ phân tích để đánh giá hiệu suất sản phẩm, đề xuất cải thiện.

Mức thu nhập trung bình tham khảo: Từ 31.500.000 – 58.000.000 đồng/tháng.

>>> Khám phá ngay cơ hội việc làm Product Manager tại TopCV

Big Data In 5 Minutes | What Is Big Data?| Big Data Analytics | Big Data Tutorial | Simplilearn
Big Data In 5 Minutes | What Is Big Data?| Big Data Analytics | Big Data Tutorial | Simplilearn

Yếu tố cần để trở thành một Data Analyst là gì?

Vậy, những yếu tố bạn cần có để trở thành Data Analyst là gì? Để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp, bạn cần có những yếu tố sau:

Kiến thức chuyên môn

  • Thu thập và xử lý dữ liệu.
  • Xử lý và làm sạch dữ liệu.
  • Phân tích dữ liệu.
  • Trực quan hóa dữ liệu.
  • Mô hình dự đoán.
  • Lập trình và kỹ năng công cụ.
  • Hiểu biết về công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu.

Kỹ năng mềm

  • Kỹ năng giao tiếp (bằng văn bản, lời nói) và thuyết trình.
  • Kỹ năng tư duy logic.
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề.
  • Khả năng tự học, cập nhật kiến thức kịp thời.
  • Kỹ năng làm việc nhóm.
  • Kỹ năng quản lý thời gian, quản lý dự án.
  • Kỹ năng tổ chức.
  • Kỹ năng tư duy phản biện.

Tìm hiểu thêm: Top 10 kỹ năng quản lý con người hiệu quả Leader cần biết

Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu lớn

Ngày nay, phân tích dữ liệu lớn đã trở thành một công cụ hữu ích cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô trong nhiều ngành khác nhau. Mọi doanh nghiệp đều theo đuổi dữ liệu lớn để rút ra những hiểu biết có giá trị từ một lượng lớn dữ liệu thô.

Vì vậy, phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ các tổ chức khai thác dữ liệu của họ, chuyển đổi dữ liệu thành thông tin, thông tin thành những hiểu biết sâu sắc. Kết quả là, doanh nghiệp có thể xác định các cơ hội mới, có các quyết định kinh doanh thông minh hơn, hoạt động hiệu quả hơn, lợi nhuận cao hơn và khách hàng hài lòng hơn,… Những lợi ích này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh so với đối thủ.

Ngoài ra, các doanh nghiệp dựa vào phân tích dữ liệu lớn để tiết kiệm thời gian, chi phí và quản lý rủi ro tốt hơn.

Tìm hiểu thêm về các ứng dụng Big Data tại đây.

Big Data Analytics mang lại vô số lợi ích cho các doanh nghiệp – Hình ảnh: recosense.com

Các ví dụ thực tế:

– Netflix là một ví dụ điển hình về một thương hiệu nổi tiếng sử dụng phân tích big data cho quảng cáo được nhắm mục tiêu. Với hơn 100 triệu người đăng ký, công ty đã thu thập lượng dữ liệu khổng lồ. Netflix sẽ gửi cho những người đăng ký đề xuất về bộ phim tiếp theo mà họ nên xem. Điều này được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu xem và tìm kiếm trước đây của người dùng.

– Amazon đã tận dụng các phân tích dữ liệu lớn để tiến vào một thị trường rộng lớn. Thông qua phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể hiểu hành vi khách hàng mua hàng tạp hóa và cách các nhà cung cấp tương tác với người bán hàng tạp hóa.

Beyond the Numbers: A Data Analyst Journey | Anna Leach | TEDxPSU
Beyond the Numbers: A Data Analyst Journey | Anna Leach | TEDxPSU

Sự khác nhau giữa Business Analyst và Data Analyst

Business analyst tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và phân tích để giải quyết vấn đề kinh doanh và đưa ra quyết định chiến lược, trong khi Data analyst tập trung vào việc khám phá dữ liệu và tạo ra thông tin hữu ích từ dữ liệu. Sự khác nhau giữa Business Analytics và Data Analytics

Dưới đây là sự khác nhau giữa chúng:

Business analyst sẽ chịu trách nhiệm lập báo cáo, KPI và giúp doanh nghiệp hoặc tổ chức nhìn nhận tình hình thực tại, xu hướng và có định hướng đúng đắn cho tương lai. Trong khi đó, Data analyst sẽ nghiên cứu, xử lý dữ liệu để tìm patterns và mối tương quan, xây dựng các models để xem dữ liệu phản ứng như thế nào với các mô hình của họ, hỗ trợ cho việc đưa ra quyết định kinh doanh.
Business analyst sẽ thực hiện nghiên cứu tĩnh (static) và so sánh dữ liệu. Data analyst sẽ thực hiện phân tích giải thích, sau đó sẽ thử nghiệm các quy trình data mining để đưa ra biểu diễn trực quan về dữ liệu.
Business analyst sẽ tiền xử lý nguồn dữ liệu bằng cách xác định những phần cần thiết và loại bỏ những phần không cần thiết trước khi tiến hành phân tích. Quá trình này mất khá nhiều thời gian. Data analyst tìm thấy correlation trong một số dữ liệu mà không có trong tập dữ liệu ban đầu của họ. Thì họ sẽ thêm nguồn dữ liệu đó vào trong quá trình phân tích khi cần thiết.
Business analyst luôn trình bày dữ liệu chính xác và đáng tin cậy. Data analyst sẽ chấp nhận mức độ chính xác và đáng tin cậy “đủ tốt” cho mục đích của họ hoặc sử dụng các phương pháp dựa trên xác suất để đánh giá dữ liệu và đưa ra quyết định.
Business analyst sử dụng mô hình dữ liệu schema on the load (cấu trúc trên quá trình tải dữ liệu). Data analyst sử dụng mô hình dữ liệu schema on the query (cấu trúc trên câu truy vấn dữ liệu).
Business analyst sẽ phân tích retrospective (hồi tưởng) và descriptive (miêu tả) Data analyst sẽ phân tích predictive (dự đoán) và prescriptive (chỉ đạo)

Big Data (dữ liệu lớn) đang thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp trên quy mô lớn. Vì dữ liệu lớn cung cấp cho các công ty thông tin chi tiết đáng kinh ngạc về những gì khách hàng muốn, nó giúp họ đưa ra các chiến lược để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng và thúc đẩy doanh số. Các nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst  – BA) có kỹ năng phân tích dữ liệu có thể giúp công ty tận dụng dữ liệu lớn để đạt được mục tiêu.

Để duy trì khả năng cạnh tranh các Business Analyst phải hiểu Big Data

Dữ liệu lớn đang tăng trưởng nhanh chóng. “Theo IDC, dữ liệu đang tăng với tốc độ 50% mỗi năm”, theo Business Analyst Learning. “Những công ty có thể nắm bắt, xử lý dữ liệu này nhanh nhất có thể và hiểu rõ ý nghĩa của nó chắc chắn sẽ có được những hiểu biết độc đáo và cuối cùng sẽ trở thành nguồn lợi thế cạnh tranh cho họ.”

Đối với các BA, việc hiểu dữ liệu lớn là rất quan trọng. Kiến thức về phân tích dữ liệu giúp các BA hỗ trợ công ty nắm bắt dữ liệu, xử lý kịp thời và áp dụng nó theo cách phù hợp với mục tiêu của doanh nghiệp. Khi một BA có thể giúp khách hàng làm điều này, họ sẽ trở thành nguồn nhân lực không thể thiếu, tăng khả năng cạnh tranh của họ với tư cách là một ứng viên xin việc.

Dữ liệu lớn ảnh hưởng thế nào đến Business Analyst ngày nay

Dữ liệu lớn không chỉ thay đổi cách các tổ chức làm kinh doanh, nó còn thay đổi cách các BA thực hiện công việc của họ. Ví dụ: Do sự phát triển của dữ liệu lớn, các BA hiện sẽ được yêu cầu:

  • Đáp ứng nhu cầu báo cáo của doanh nghiệp
  • Đảm bảo dữ liệu có thể xác minh
  • Hiểu dữ liệu và truyền đạt ý nghĩa của nó cho khách hàng
  • Lọc ra những dữ liệu không liên quan để giúp khách hàng tránh tình trạng quá tải thông tin

Nhiều BA đã có kỹ năng phân tích dữ liệu nâng cao. Các BA muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu nên bổ sung các chứng chỉ vào hồ sơ để chứng minh kỹ năng của họ với nhà tuyển dụng và tăng uy tín.

Mặt trái của việc gia tăng dữ liệu lớn là mở ra cơ hội cho các BA. Ví dụ, những BA có thể giúp công ty hiểu dữ liệu lớn hay giải thích “câu chuyện đằng sau những con số”, như Big Data & the Business Analyst đã nêu sẽ có cơ hội tăng lương. Như Robert Half đã nói: “Sự ra đời của dữ liệu lớn hứa hẹn thổi luồng sinh khí mới vào mô tả công việc của BA, mở ra những con đường mới về trách nhiệm và mức tăng lương tương ứng.”

Một trong những lý do chính mà các doanh nghiệp trao giải cho các BA có thể hỗ trợ các sáng kiến phân tích dữ liệu là vì họ tăng tỷ lệ các công ty đạt được mục tiêu. Với BA phù hợp, một tổ chức có thể hoạt động nhanh hơn nhiều và duy trì lợi thế cạnh tranh. Không chỉ vậy, các doanh nghiệp cũng muốn làm rõ về cách khai thác và sử dụng dữ liệu của họ một cách hiệu quả nhất và một BA có kiến thức về phân tích dữ liệu có thể trợ giúp.

Các chứng chỉ thể hiện năng lực của Business Analyst

Khi dữ liệu lớn phát triển, kiến thức của các BA về phân tích dữ liệu cũng phải tăng lên. Chứng chỉ phân tích dữ liệu kinh doanh có thể xác nhận kỹ năng phân tích dữ liệu với nhà tuyển dụng và nâng cao giá trị nghề nghiệp của bạn. Đạt được chứng chỉ này cho thấy rằng bạn đam mê phân tích dữ liệu kinh doanh và có đủ năng lực để hỗ trợ thành công các sáng kiến phân tích dữ liệu.

Mong rằng bài viết đã giúp bạn đọc trả lời được câu hỏi liên quan đến Big Data. Vẫn còn rất nhiều nội dung thú vị sẽ được cập nhật thường xuyên tại

BAC’s Blog

, đừng quên đón xem.

Nguồn tham khảo:


https://www.iiba.org/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp



BAC

là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của

IIBA


quốc tế. Ngoài các khóa học public,

BAC

còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Big Data (dữ liệu lớn) đang thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp trên quy mô lớn. Vì dữ liệu lớn cung cấp cho các công ty thông tin chi tiết đáng kinh ngạc về những gì khách hàng muốn, nó giúp họ đưa ra các chiến lược để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng và thúc đẩy doanh số. Các nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst  – BA) có kỹ năng phân tích dữ liệu có thể giúp công ty tận dụng dữ liệu lớn để đạt được mục tiêu.

Để duy trì khả năng cạnh tranh các Business Analyst phải hiểu Big Data

Dữ liệu lớn đang tăng trưởng nhanh chóng. “Theo IDC, dữ liệu đang tăng với tốc độ 50% mỗi năm”, theo Business Analyst Learning. “Những công ty có thể nắm bắt, xử lý dữ liệu này nhanh nhất có thể và hiểu rõ ý nghĩa của nó chắc chắn sẽ có được những hiểu biết độc đáo và cuối cùng sẽ trở thành nguồn lợi thế cạnh tranh cho họ.”

Đối với các BA, việc hiểu dữ liệu lớn là rất quan trọng. Kiến thức về phân tích dữ liệu giúp các BA hỗ trợ công ty nắm bắt dữ liệu, xử lý kịp thời và áp dụng nó theo cách phù hợp với mục tiêu của doanh nghiệp. Khi một BA có thể giúp khách hàng làm điều này, họ sẽ trở thành nguồn nhân lực không thể thiếu, tăng khả năng cạnh tranh của họ với tư cách là một ứng viên xin việc.

Dữ liệu lớn ảnh hưởng thế nào đến Business Analyst ngày nay

Dữ liệu lớn không chỉ thay đổi cách các tổ chức làm kinh doanh, nó còn thay đổi cách các BA thực hiện công việc của họ. Ví dụ: Do sự phát triển của dữ liệu lớn, các BA hiện sẽ được yêu cầu:

  • Đáp ứng nhu cầu báo cáo của doanh nghiệp
  • Đảm bảo dữ liệu có thể xác minh
  • Hiểu dữ liệu và truyền đạt ý nghĩa của nó cho khách hàng
  • Lọc ra những dữ liệu không liên quan để giúp khách hàng tránh tình trạng quá tải thông tin

Nhiều BA đã có kỹ năng phân tích dữ liệu nâng cao. Các BA muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu nên bổ sung các chứng chỉ vào hồ sơ để chứng minh kỹ năng của họ với nhà tuyển dụng và tăng uy tín.

Mặt trái của việc gia tăng dữ liệu lớn là mở ra cơ hội cho các BA. Ví dụ, những BA có thể giúp công ty hiểu dữ liệu lớn hay giải thích “câu chuyện đằng sau những con số”, như Big Data & the Business Analyst đã nêu sẽ có cơ hội tăng lương. Như Robert Half đã nói: “Sự ra đời của dữ liệu lớn hứa hẹn thổi luồng sinh khí mới vào mô tả công việc của BA, mở ra những con đường mới về trách nhiệm và mức tăng lương tương ứng.”

Một trong những lý do chính mà các doanh nghiệp trao giải cho các BA có thể hỗ trợ các sáng kiến phân tích dữ liệu là vì họ tăng tỷ lệ các công ty đạt được mục tiêu. Với BA phù hợp, một tổ chức có thể hoạt động nhanh hơn nhiều và duy trì lợi thế cạnh tranh. Không chỉ vậy, các doanh nghiệp cũng muốn làm rõ về cách khai thác và sử dụng dữ liệu của họ một cách hiệu quả nhất và một BA có kiến thức về phân tích dữ liệu có thể trợ giúp.

Các chứng chỉ thể hiện năng lực của Business Analyst

Khi dữ liệu lớn phát triển, kiến thức của các BA về phân tích dữ liệu cũng phải tăng lên. Chứng chỉ phân tích dữ liệu kinh doanh có thể xác nhận kỹ năng phân tích dữ liệu với nhà tuyển dụng và nâng cao giá trị nghề nghiệp của bạn. Đạt được chứng chỉ này cho thấy rằng bạn đam mê phân tích dữ liệu kinh doanh và có đủ năng lực để hỗ trợ thành công các sáng kiến phân tích dữ liệu.

Mong rằng bài viết đã giúp bạn đọc trả lời được câu hỏi liên quan đến Big Data. Vẫn còn rất nhiều nội dung thú vị sẽ được cập nhật thường xuyên tại

BAC’s Blog

, đừng quên đón xem.

Nguồn tham khảo:


https://www.iiba.org/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp



BAC

là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của

IIBA


quốc tế. Ngoài các khóa học public,

BAC

còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst – 5 khía cạnh cốt lõi để lựa chọn nghề nghiệp

Data Science (Khoa học dữ liệu) và Business Analysis (Phân tích kinh doanh) là hai lĩnh vực tuần hoàn nhất trong ngành công nghiệp.

Cũng giống như Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu), Business Analyst (Nhà phân tích kinh doanh) cũng xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst nằm ở phương pháp và cách thức xử lý dữ liệu. Hơn nữa, trách nhiệm và vai trò của họ cũng khác nhau.

Nhiều ngành công nghiệp cần dữ liệu để phát triển và tạo ra các insights liên quan đến vấn đề xử lý dữ liệu. Có nhiều ngành nghề liên quan đến dữ liệu, chịu trách nhiệm giải quyết các nhu cầu của ngành ngày càng tăng của việc đánh giá dữ liệu.

Hai trong số nhiều ngành nghề đó là nghề Data Scientist và Business Analyst. Mặc dù cả hai đều xoay quanh dữ liệu nhưng cách hoạt động lại rất khác.

Khác biệt giữa Data Science và Business Analyst

Data Science là gì?

Data Science là một ngành liên quan đến trích xuất, chuẩn bị, phân tích, trực quan hóa và duy trì thông tin. Data Science là một lĩnh vực đa ngành bắt nguồn từ toán học, thống kê và khoa học máy tính.

Business Analysis là gì?

Business Analysis là quy trình phân tích dữ liệu và chuyển hóa insights liên quan đến vận hành kinh doanh. Business Analyst sử dụng một số công cụ, ứng dụng và phương pháp giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt. Một Business Analyst sử dụng các kỹ thuật định lượng để kiểm tra hiệu suất và sức khỏe của doanh nghiệp.

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst

Data Science được ví như một đại dương của hoạt động dữ liệu. Đây là một thuật ngữ kết hợp nhiều lĩnh vực liên quan đến dữ liệu được xử lý dưới dạng số hay một dạng khác. Data Science là tập hợp lớn, trong đó Business Analyst là một tập con của nó.

Một Data Scientist không chỉ phân tích xử lý dữ liệu mà còn phát triển các mô hình dự đoán sử dụng Machine Learning để tìm ra kết quả của các sự kiện. Hơn nữa, cùng với thống kê, Data Science cũng sử dụng lập trình. Vai trò của Data Science không chỉ giới hạn trong kinh doanh mà còn đa dạng trong các lĩnh vực khác như sức khỏe, sản xuất, tài chính và vận tải.

Mặt khác Business Analysis, sử dụng dữ liệu và phương pháp định lượng để thu được những insights mới trong kinh doanh. Sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau, phân tích kinh doanh và thấu hiểu hiệu suất làm việc của doanh nghiệp. Nó liên quan chặt chẽ đến khoa học quản lý.

Điều này bởi vì Business Analysis tập trung vào những insights mới, thấu hiểu được hiệu quả kinh doanh và sử dụng phương pháp quản lý trên cơ sở thực tế để ra quyết định. Các Business Analyst thúc đẩy nền kinh tế của các doanh nghiệp và tạo điều kiện cho sự phát triển của họ trên thị trường.

Business Analys là một tập con của Data Science

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst về trách nhiệm

Trách nhiệm của một Data Scientist:

1. Xử lý trước dữ liệu bao gồm làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu.

2. Phát triển các mô hình dự đoán, dự báo kết quả của các sự kiện trong tương lai dựa trên các dữ liệu lịch sử.

3. Tinh chỉnh các mô hình Machine Learning và tối ưu hóa hiệu suất của chúng.

4. Xây dựng các câu hỏi mới để giải quyết nhu cầu của công ty trong đưa ra các quyết định tốt hơn.

5. Sử dụng Storytelling để trình bày kết quả tới cả nhóm.

Trách nhiệm của một Business Analyst:

1. Hỗ trợ các doanh nghiệp thực hiện các giải pháp công nghệ thông qua việc xác định các yêu cầu của dự án.

2. Các Business Analyst chịu trách nhiệm định lượng phạm vi của tổ chức. Họ thảo luận cùng với team của họ, người tiêu dùng và các stakeholder (các bên liên quan mật thiết) để hình thành tầm nhìn cho dự án.

3. Họ trình bày kế hoạch và những phát hiện của họ với team và các stakeholder. Họ cùng thảo luận về tình trạng, những ứng dụng yêu cầu cũng như dự đoán sự tăng trưởng của doanh nghiệp.

4. Một Business Analyst cũng xác định cấu trúc của dự án. Họ được yêu cầu đánh giá cả chức năng và phi chức năng được yêu cầu của dự án.

5. Đảm bảo sự hài lòng của khách hàng là một trong những trách nhiệm chính của một Business Analyst

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst về Kĩ năng

Kĩ năng cần thiết đối với Data Scientist:

1. Thấu hiểu kiến thức thống kê và các khái niệm toán học quan trọng.

2. Có kinh nghiệm sử dụng nhiều công cụ như: Python, R, SAS.

3. Cần có chuyên môn xử lý dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc.

4. Thành thạo SQL và NoSQL.

5. Bắt buộc phải có kiến thức về thuật toán Machine Learning.

6. Sở hữu các công cụ Big data như Hadoop, Mahout và Spark sẽ giúp tăng giá trị của các Data Scientist.

Kĩ năng cần thiết đối với Business Analyst:

1. Sở hữu kỹ năng giao tiếp tốt.

2. Thành thạo với các khái niệm với hệ thống kỹ thuật.

3. Có kiến thức về mô hình kỹ thuật và các phương pháp.

4. Có khả năng phát triển các tình huống kinh doanh.

5. Sở hữu kiến thức về các công cụ như MS Excel, MS Visio, SWOT, Trello..

6. Sở hữu kỹ năng lãnh đạo.

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst về các công cụ sử dụng

Công cụ phổ biến được các Data Scientist sử dụng:

1. Python

2. R

3. SAS

4. SQL (MySQL, Oracle PL/SQL)

5. Các công cụ của Big Data (Apache Hadoop, Spark)

6. NoSQL (Cassandra, Redis)

7. TensorFlow

Công cụ phổ biến được các Business Analyst sử dụng:

1. Microsoft Excel

2. R

3. Tableau

4. Board BEAM

Nguồn: Data-flair.training

How Business Analysts Handle Big Data

The big data analytics market is predicted to reach $103 billion by 2023, and the market will likely grow by 20 percent this year alone.1 Many companies use big data in creative ways to gain insights that enable them to become and remain competitive in their field. For example, “Alex Pentland and his team at MIT…used location data from customers’ mobile phones to estimate the amount of sales that would be recorded at Macy’s on a Black Friday,” reported Business Analyst Learnings.2 “This was done by calculating the number of cars in the parking lot, even though the transactions hadn’t taken place.” A business analyst can help companies analyze big data in ways such as this to improve business outcomes.

How Business Analysts Help Companies Manage and Utilize Big Data

There is a plethora of different ways a big data business analyst can be of use to a company, but the primary way they add value is by helping organizations make sense of and use big data to their advantage. Big data can be overwhelming to handle because it is everywhere, and it is rapidly growing. For example, the vast majority of people leave data trails via their browsing history. This alone provides a tremendous amount of data that companies can use to create products that sell quicker, perform better, and appeal to more customers.

In Why Big Data is a Big Deal for Business Analysts, IIBA quoted Analyst Catalyst Learnings3: “Companies who can capture this data, process it as quickly as possible and make meaning of it will certainly gain unique insights that will ultimately become a source of competitive advantage for them.” Many companies need the help of a professional to capture big data, process it, assign meaning to it, and then create a strategy for improving business outcomes with it. A big data business analyst is often the best person for the job.

What is a Big Data Business Analyst?

There are several specialties within the field of business analysis. One is big data analytics. This niche often appeals to BAs who are skilled in managing big data and helping companies use it to become leaders in their industry. What is a Business Analyst and What Do They Do?4 stated,

“Big data isn’t just a new technology. It’s changing the face of how we do business, and that means that the business analyst’s role in big data is extremely important. It has been expanded to include that of business architect…. A business analyst can serve within a corporate IT division, a software firm specializing in big data, or a consulting firm.”

The Value of a Business Data Analytics Certification

If your goal is to establish yourself as a big data business analyst, consider getting a business data analytics certification. A business data analytics certification recognizes a business analyst’s ability to execute analysis-related work in support of business analytics initiatives. Certification is valuable because it proves a BA’s skills to an employer and adds weight to his or her resume. If you want to learn more about earning a big data analytics certification, take a look at this.

References:

1. Tech Jury. Big data statistics 2019. https://techjury.net/stats-about/big-data-statistics/.

2, 3. Business Analyst Learnings. Big data and the business analyst. https://businessanalystlearnings.com/blog/2014/8/17/big-data-the-business-analyst.

4. Edvancer Eduventures. Who is a big data business analyst and what do they do? https://www.edvancer.in/big-data-jobs-business-analysts/.

Data Analyst là người chịu trách nhiệm thu thập, phân tích dữ liệu và tìm ra các mối quan hệ giữa các thông tin. Vậy, cụ thể thì Data Analyst là gì? Hãy cùng Blog Tuyển Dụng tìm hiểu rõ hơn về nghề Data Analyst là gì và những điều cần biết về ngành nghề này nhé.

Data Analyst là gì?

Data Analyst là những chuyên gia phân tích dữ liệu, chịu trách nhiệm thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu và tìm ra các mối quan hệ giữa các thông tin. Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật để biến dữ liệu thành thông tin hữu ích, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả hơn.

Data Analyst đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quyết định kinh doanh, tối ưu hóa các quá trình, và giúp tổ chức nắm bắt cơ hội và đối phó với thách thức trong môi trường kinh doanh ngày nay.

Tìm hiểu thêm: Nhà tuyển dụng cần gì ở ứng viên – 7 yếu tố gây ấn tượng tốt

day in the life of a Business Analyst at Spotify |business analyst vs data analyst vs data scientist
day in the life of a Business Analyst at Spotify |business analyst vs data analyst vs data scientist

Cách ứng tuyển vị trí Data Analyst thành công

Để ứng tuyển vị trí Data Analyst thành công, bạn cần chuẩn bị kỹ lưỡng và thực hiện đúng các bước sau:

  • Nghiên cứu kỹ vị trí ứng tuyển: Bạn có thể tham khảo thông tin trên website của công ty, mạng xã hội hoặc các kênh tuyển dụng.
  • Chuẩn bị hồ sơ ứng tuyển: Bạn cần chuẩn bị hồ sơ đầy đủ và chính xác. Bên cạnh đó, nên tạo CV xin việc làm nổi bật những kỹ năng, kinh nghiệm mà bạn có.
  • Lựa chọn kênh tìm việc uy tín và chất lượng. Một số kênh tuyển dụng uy tín bạn có thể tham khảo như: topcv.vn, viecmarketing.com, topviecit.vn,….
  • Thực hành kỹ năng phỏng vấn: Bước này giúp bạn có thể trả lời các câu hỏi phỏng vấn của nhà tuyển dụng một cách tự tin và thuyết phục hơn tại buổi phỏng vấn trực tiếp.
  • Gửi lời cảm ơn sau khi phỏng vấn: Bạn có thể gửi email hoặc gọi điện thoại trực tiếp để cảm ơn nhà tuyển dụng đã dành thời gian cho bạn để thể hiện sự chuyên nghiệp, lịch sự.

Hy vọng với bài viết trong chuyên mục Tư vấn nghề nghiệp ngày hôm nay sẽ giúp bạn hiểu hơn về Data Analyst là gì. Đừng quên truy cập ngay vào TopCV.vn – nền tảng đăng tin tuyển dụng hàng đầu Việt Nam. Tại đây, ứng viên có thể tiếp cận với hàng nghìn cơ hội việc làm hấp dẫn liên quan đến ngành nghề Data Analyst, phù hợp với năng lực và sở thích của từng ứng viên một cách dễ dàng và nhanh chóng. Chúc bạn thành công!

Tìm hiểu thêm: Top 5 kinh nghiệm phỏng vấn nhân viên phân tích dữ liệu

DATA ANALYTICS – BUSINESS ANALYTICS – Làm rõ những thuật ngữ

(Vietnamese only)

Như mọi người cũng biết mình đã học Data Analytics được một thời gian. Trước khi học mình cũng có tìm hiểu tương đối về Data Science, Data Analytics , Business Analytics xem nó thực ra là cái gì. Những khái niệm này đôi khi được dùng lẫn lộn và không phải ai cũng có hiểu biết rõ ràng về nó.

Mình xin chia sẻ một chút hiểu biết của mình dựa theo kinh nghiệm và tìm hiểu trực tiếp của mình về các khái niệm này:

– Data Science: Môn khoa học về dữ liệu, với phần cốt lõi là Statistics . Nó không phải chỉ là một môn khoa học truyền thống mà là một ngành / lĩnh vực giao thoa giữa các phương pháp khoa học, thuật toán, quy trình để chiết xuất , lọc ra được “insights” từ các loại dữ liệu.

-Data Analytics: Một quy trình/ lĩnh vực phân tích từ “raw” data, sử dụng các công cụ statistics, machine learning etc. để extract insights. Dữ liệu của Data Analytics rộng rất đa dạng. Data Analytics có 4 mảng chính:

– Descriptive Analytics: phân tích dữ liệu trong quá khứ, hoặc hiện tại để hiểu về dữ liệu, trả lời cho câu hỏi “What happened” (ví dụ doanh số của công ty trong năm vừa qua tập trung vào khu vực, khách hàng nào).

-Diagnosis Analytics: phân tích dữ liệu để trả lời cho câu hỏi “why something happened” (tại sao doanh số của công ty lại tập trung vào khu vực này).

-Predictive Analytics: phân tích và xây dựng mô hình thuật toán để đưa ra câu trả lời cho câu hỏi “what’s likely to happen” : ví dụ dự đoán doanh số của một khu vực dựa trên dữ liệu quá khứ, hoặc dự đoán một bệnh nhân có khả năng bị bệnh không dựa trên các biến số sức khỏe.

-Prescriptive Analytics: Phân tích dữ liệu để trả lời cho câu hỏi “ What action to take”, ví dụ như xác định các tập khách hàng mà có khả năng mua sản phẩm dựa theo dữ liệu mua hàng và thông tin về khách hàng.

Trong Data Analytics/ Machine learning có 2 loại phân tích dữ liệu là Supervised learning (dùng để dự đoán) và unsupervised learning (xác định pattern)

Các tập và loại dữ liệu dùng trong Data Analytics rất rộng và không chỉ gói gọn trong phạm vi hoạt động của doanh nghiệp. DA cũng rộng và thông thường phức tạp (complex) hơn BA.

Người làm được Data Analytics trong doanh nghiệp phải là người rất chắc về statistics, programing, math, etc. và thường biết đến với title Data Scientist.

-Công cụ: DA thường dùng Python và R. R ngày trước rất mạnh và thường dùng trong giới học thuật, còn hiện giờ Python đang chiếm dần ưu thế với hàng trăm libraries và với ưu điểm dễ dùng, dễ học. Nếu bạn bắt đầu tìm hiểu thì có lẽ bạn nên dành thời gian học Python hơn là R.

Business Analytics: Phân tích dữ liệu trong mảng kinh doanh, dữ liệu thường tập trung trong các mảng hoạt động của doanh nghiệp, như marketing, bán lẻ, sales, operation, dữ liệu về khách hàng. Thường các loại dữ liệu của doanh nghiệp là “structured” data – dữ liệu có hệ thống được “pulled” từ cơ sở dữ liệu.

Lĩnh vực phổ biến nhất của Business Analytics trong doanh nghiệp hiện giờ mới chủ yếu chỉ dừng ở Business Intelligence (hay chính là Descriptive Analytics vê mặt bản chất). Chỉ có nhưng doanh nghiệp to, nhiều tiền hoặc chú trọng đến công nghệ, có cơ sở dữ liệu lớn mới bắt đầu mở rộng sang phần Predictive Analytics.

Công cụ trong BA thường không yêu cầu coding, đa phần dùng Excel, Google Sheet và Visualisation tool như Tableau, Power BI. Alteryx cũng hay được dùng để xử lý dữ liệu theo dạng kéo thả. BA cũng có thể đòi hỏi kỹ năng sử dụng SQL.

Các vị trí công việc trong mảng BA hay tuyển dụng là Data Analyst hoặc Business Analyst.

Như vậy có thể thấy BA và DA có một số điểm trùng nhau, cùng phân tích dữ liệu để giúp đưa ra quyết định, nhưng DA rộng và có thể nói là khó hơn BA. Nếu bạn có background business, bạn có thể cân nhắc học DA để game up kiến thức và kĩ năng, vì khi bạn chắc về DA thì BA không làm khó bạn được.

Hy vọng bài viết ngắn này của mình có thể giúp bạn hiểu hơn chút về các buzzwords và lĩnh vực này. Rất mong nghe thêm các comment của các bạn với kinh nghiệm sâu dày hơn trong mảng này để mình học hỏi thêm.

Cơ hội việc làm Data Analyst ra sao?

Bất kỳ ngành nghề nào cũng sẽ có những cơ hội và thách thức riêng. Vậy, cơ hội và thách thức của Data Analyst là gì? Cùng tìm hiểu ngay nhé.

Cơ hội việc làm Data Analyst

Theo Báo cáo “Future of Jobs Report 2023” của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) cho biết trong giai đoạn 2023 – 2027, nhu cầu về các vị trí liên quan đến dữ liệu như Data Analysts/Scientists, Big Data Specialists, Business Intelligence Analysts, Database, Data Engineers sẽ tăng 30-35% (1.4 triệu việc làm). Một báo cáo khác của Statista cũng cho biết, quy mô thị trường của Big data analytics đến năm 2029 có thể đạt khoảng 655 tỷ đô la Mỹ.

Cũng theo báo cáo này, các ngành công nghiệp kỳ vọng có tăng trưởng cao trong các vị trí này bao gồm như Dịch vụ Tài chính (31%), Bán lẻ và Sỉ và Lẻ Hàng tiêu dùng (37%), và Chuỗi cung ứng và Vận tải (42%), trong khi kỳ vọng cho Công nghệ thông tin và Truyền thông Kỹ thuật số được đo lường thấp hơn, chỉ 8%. Những số liệu này đã cho thấy rằng đây là một trong những nhóm việc làm sẽ “khát” nhu cầu về nguồn nhân lực trong thời gian tới.

Bên cạnh đó, Data Analyst cũng là một trong những nhóm ngành có mức thu nhập cao hiện nay. Theo thống kê từ website Salary Explorer, mức lương trung bình của ngành nghề này khoảng 16.500.000 đồng/tháng. Các bạn mới bắt đầu có thể đạt khoảng 8.830.000 đồng/tháng.

Tìm hiểu thêm: Ngành Data Analyst học trường nào? Top các ngành nghề có nhu cầu tuyển dụng cao

Thách thức của Data Analyst là gì?

Tuy vậy, Data Analyst cũng là một ngành có nhiều thách thức mà bạn cần lưu ý. Cụ thể như sau:

  • Lượng dữ liệu khổng lồ: Data Analyst phải làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này có thể gây khó khăn trong việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.
  • Cần có các kỹ năng cần thiết: Data Analyst cần tích lũy các kỹ năng nhiều kỹ năng, đòi hỏi thời gian và nỗ lực.
  • Áp lực công việc: Data Analyst thường phải làm việc với deadline ngắn và khối lượng công việc lớn.
  • Sự cạnh tranh trong ngành: Nhu cầu tuyển dụng Data Analyst cao, nhưng nguồn cung cũng dồi dào. Điều này khiến Data Analyst phải cạnh tranh cao hơn để tìm kiếm cơ hội việc làm.

Tìm hiểu thêm: Kỹ năng làm việc độc lập là gì? Phù hơi với dân văn phòng không?

The Future of Data | Tiago Santos | TEDxEUBusinessSchoolBarcelona
The Future of Data | Tiago Santos | TEDxEUBusinessSchoolBarcelona

Trách nhiệm công việc của một Business Analyst

Trách nhiệm công việc thông thường của một Business analyst:

  • Xác định được các quy trình, cấu trúc kinh doanh và các chức năng của công ty.
  • Làm việc với các phòng ban, stakeholder liên quan để đưa ra đề xuất, định hướng hoạt động của doanh nghiệp.
  • Xem lại dữ liệu được liên kết với từng chức năng.
  • Xác định những patterns và relationships mới trong data mining.
  • Sử dụng phân tích thống kê và định lượng để thiết kế business model.
  • Tiến hành testing A/B hoặc testing đa biến dựa vào những gì phát hiện được.
  • Dự báo nhu cầu kinh doanh trong tương lai, hiệu suất và xu hướng trong ngành với predictive modeling.
  • Thể hiện những insight tìm kiếm được trong các báo cáo dễ hiểu để trình bày với các đồng nghiệp, quản lý và khách hàng.

Các loại phân tích Big Data khác nhau

Phân tích mô tả

Phân tích mô tả là một kỹ thuật hữu ích để cập nhật các xu hướng hiện tại và hiệu suất hoạt động của công ty. Nó đơn giản hóa dữ liệu và tóm tắt dữ liệu thành dạng có thể đọc được.

Sau khi xác định xu hướng và thông tin chi tiết bằng phân tích mô tả, bạn có thể sử dụng các loại phân tích khác để tìm hiểu thêm về nguyên nhân gây ra những xu hướng đó.

Ví dụ:

Công ty Hóa chất Dow đã sử dụng phân tích mô tả và theo dõi dữ liệu trong quá khứ. Nhờ Phân tích mô tả, công ty có thể nhận ra không gian chưa được sử dụng đúng mức.

Sau đó, họ thúc đẩy việc sử dụng cơ sở vật chất xung quanh môi trường văn phòng của mình. Điều này đã giúp công ty tiết kiệm được khoảng 4 triệu đô la Mỹ hàng năm.

Phân tích mô tả rất hữu ích để khám phá các mẫu trong một phân khúc khách hàng nhất định – Hình ảnh: analyticssteps.com

Phân tích chẩn đoán

Đây là loại phân tích dữ liệu lớn để trả lời câu hỏi chẩn đoán “Tại sao điều đó lại xảy ra?”. Với loại phân tích này, bạn có thể hiểu lý do của một số sự kiện nhất định liên quan đến khách hàng, nhân viên, sản phẩm của doanh nghiệp, vv.

Trong kinh doanh, phân tích chẩn đoán hữu ích khi doanh nghiệp đang nghiên cứu lý do dẫn đến các chỉ số rời bỏ và xu hướng sử dụng của những khách hàng trung thành.

Ví dụ:

Đối với chiến dịch tiếp thị trên mạng xã hội, bạn có thể sử dụng phân tích chẩn đoán để đánh giá số lượng bài đăng, lượt đề cập, người theo dõi, lượt xem trang, bài đánh giá,… Có thể có hàng nghìn lượt đề cập trực tuyến được chắt lọc thành một chế độ xem duy nhất. Từ đó có thể xem điều gì hiệu quả trong các chiến dịch trước đây của bạn và điều gì không.

Phân tích dự đoán

Loại phân tích này xem xét dữ liệu lịch sử và hiện tại để đưa ra dự đoán về tương lai, như xu hướng của khách hàng, xu hướng của thị trường, v.v. Để có được kết quả tốt nhất, nó sử dụng các công cụ và mô hình dự đoán như công nghệ khai thác dữ liệu, AI và học máy. Đây là một trong những loại phân tích được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay.

Ví dụ:

PayPal là một công ty cung cấp dịch vụ thanh toán trực tuyến. Họ đã sử dụng tất cả dữ liệu thanh toán trong quá khứ và dữ liệu hành vi của người dùng để dự đoán các hoạt động gian lận của khách hàng.

Phân tích theo quy định

Phân tích theo quy định lấy kết quả từ phân tích mô tả và dự đoán. Loại phân tích này quy định giải pháp cho một vấn đề cụ thể. Nó dựa trên các quy tắc để quy định một lộ trình phân tích nhất định và sử dụng thông tin chi tiết từ dữ liệu để đề xuất bước tiến tốt nhất cho công ty.

Ví dụ:

Trong ngành chăm sóc sức khỏe, bạn có thể quản lý số lượng bệnh nhân tốt hơn bằng cách sử dụng phân tích theo quy định để đo số lượng bệnh nhân béo phì. Sau đó, thêm các bộ lọc cho các yếu tố như bệnh tiểu đường và mức cholesterol LDL để xác định nơi cần tập trung điều trị. Mô hình phân tích theo quy định tương tự có thể được áp dụng cho hầu hết mọi vấn đề của ngành.

Có 4 loại Big Data Analytics phổ biến – Hình ảnh: designveloper.com

Kết luận

Tóm lại, trên đây là những lý giải về phân tích dữ liệu lớn là gì, tầm quan trọng của nó cùng các loại phân tích khác nhau. Với sự tăng trưởng liên tục của lượng dữ liệu trên toàn cầu, việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn cũng phát triển theo. Hầu hết mọi ngành, từ ngân hàng đến chính phủ, giáo dục đến sản xuất,… đều có thể áp dụng nó để giải quyết các thách thức và đưa ra quyết định tốt hơn.

Nếu doanh nghiệp của bạn vẫn chưa tận dụng nguồn dữ liệu hiện có của mình để hoạt động hiệu quả hơn. Hãy bắt đầu tìm hiểu và sử dụng dịch vụ phân tích big data ngay từ hôm nay. Tại BAP Software, chúng tôi có đội ngũ nhân viên với bề dày kinh nghiệm xây dựng hệ thống dữ liệu lớn để phân tích các thông tin cần thiết cho các bên sale, marketing, business model,…

Big Data (Dữ liệu lớn) là một thuật ngữ xuất hiện trong những năm gần đây để chỉ việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng truyền thống không thể làm được. Có thể nói Big Data Analyst hay nhà phân tích dữ liệu lớn là công việc có nhu cầu tăng cao và đầy hứa hẹn trong năm 2022, dưới đây là những điều bạn cần biết về vai trò này.

Big Data Analyst chuyên làm việc với các dữ liệu lớn

Big Data Analyst là ai?

Phân tích dữ liệu là một phương pháp để làm sạch, lập mô hình và chuyển đổi dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích. Chuyên viên phân tích dữ liệu là người có thể phân tích dữ liệu theo yêu cầu kinh doanh. Đặc biệt, các nhà phân tích dữ liệu lớn chịu trách nhiệm xem xét, phân tích và sau đó tạo báo cáo. Các báo cáo này được tạo trên dữ liệu lớn đã được lưu trữ và duy trì bởi tổ chức mà họ đang làm việc. Không giống như Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst), Nhà phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analyst) chuyên về phân tích dữ liệu lớn.

Big Data Analyst làm những công việc gì?

Những nhà phân tích dữ liệu lớn sử dụng các kỹ thuật thủ công và tự động để phân tích dữ liệu thô hoặc phi cấu trúc lớn. Hơn nữa, họ sử dụng các phần mềm khác nhau để giúp họ tìm kiếm thông tin hữu ích.

Vì họ là người có kiến thức và kỹ năng liên quan đến phần mềm phân tích dữ liệu lớn nên họ làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), nhóm quản lý và nhà phát triển hay quản trị viên cơ sở dữ liệu.

Big Data Analyst cần có những kỹ năng gì?

Để trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn họ cần cả kỹ năng cứng và mềm


  • Lập trình:

    Python, R, Java

Vì dữ liệu lớn vẫn đang phát triển nên làm việc với các tập dữ liệu phức tạp đòi hỏi phải sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, C ++, Java, SQL, Ruby,…. Vì Big Data Analyst cần phải làm việc với các tập dữ liệu phức tạp không thể giải quyết được.

Thông qua các quy trình tiêu chuẩn, Big Data Analyst cần phải có kiến thức về ngôn ngữ lập trình. Ngoài ra, để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, chúng yêu cầu một số tùy chỉnh hàng ngày.


  • Data Warehousing:

    Cơ sở dữ liệu quan hệ & không quan hệ

Nếu bạn có kiến thức về cơ sở dữ liệu không quan hệ và quan hệ, đó là một lợi thế rất lớn cho bạn vì nó rất quan trọng để trở thành một nhà phân tích dữ liệu lớn. Ví dụ về cơ sở dữ liệu quan hệ bao gồm Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL,…. Và cơ sở dữ liệu không quan hệ, còn được gọi là NoSQL, bao gồm MongoDB, Cassandra, HBase, Neo4j,….


  • Computational Frameworks:

    Spark, Flink, Samza

Chắc chắn bạn sẽ cần phải hiểu rõ về các framework, chẳng hạn như Apache Spark, Apache Flink, Apache Samza,…, cùng với MapReduce và Hadoop. Những công nghệ này giúp xử lý dữ liệu lớn để truyền trực tuyến.


  • Kiến thức kinh doanh:

    Validate, Sort, Evaluate

Đối với phân tích tập trung, chúng tôi yêu cầu xác thực, sắp xếp, liên quan và đánh giá dữ liệu. Lý do chính đằng sau nhu cầu khổng lồ về nhà phân tích dữ liệu lớn là thiếu nguồn lực có kỹ năng kỹ thuật tốt. Vì vậy, bạn cũng cần phải có kiến thức kỹ thuật chuyên sâu để doanh nghiệp hoạt động được.


  • Năng khiếu định lượng và thống kê:

    Kiến thức thống kê

Cùng với việc sử dụng công nghệ, hiểu biết cơ bản về số liệu thống kê cũng được yêu cầu. Thống kê được gọi là khối xây dựng của phân tích dữ liệu lớn. Các khái niệm cốt lõi liên quan đến thống kê bao gồm phân phối xác suất, thống kê tóm tắt và các biến ngẫu nhiên. Tất cả những điều này đều quan trọng nếu bạn là một nhà phân tích dữ liệu lớn đầy tham vọng.

Triển vọng công việc của Big Data Analyst

Số lượng các nhà khoa học tại Bureau of Labor Statistics (BLS) Cục Thống kê Lao động đang tăng lên nhanh chóng. Trong những năm tới, chúng dường như sẽ tăng 24 phần trăm. Các công ty đang gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu về nhà phân tích dữ liệu lớn do sự thiếu hụt nhân tài trên thị trường.

Thu nhập của Big Data Analyst

Bạn đang tự hỏi mức lương của Big Data Analyst là bao nhiêu? Theo Indeed, mức lương trung bình của nhà phân tích dữ liệu lớn là 69.372 đô la Mỹ mỗi năm.

Tuy nhiên, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mức lương của Big Data Analyst. Những yếu tố đó là:

  • Số năm kinh nghiệm
  • Giáo dục
  • Chứng chỉ Nhà phân tích dữ liệu lớn.

Tất nhiên, đối với vị trí quản lý, gói lương của nhà phân tích dữ liệu lớn sẽ tăng lên.

Sau khi xem gói lương, bạn có tự hỏi làm thế nào để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu lớn? Vâng, nó là khá rõ ràng bây giờ!

Mô tả công việc Big Data Analyst

Mô tả công việc của Big Data Analyst sẽ có một vài gợi ý như sau:

  • Tìm ra các câu hỏi sẽ được hỏi và kiểm tra xem chúng có thể được trả lời hay không khi phân tích tập dữ liệu
  • Xác định các khó khăn kỹ thuật liên quan đến thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu
  • Xác định các nguồn và phương pháp dữ liệu mới để cải thiện việc thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu
  • Thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu để đáp ứng một số yêu cầu kinh doanh
  • Trích xuất các mẫu và xu hướng
  • Báo cáo dữ liệu một cách toàn diện và lặp lại
3 bước để chuẩn bị cho công việc Big Data Analyst

Bây giờ, hãy xem cách trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn chỉ trong ba bước!


  • Bước 1:

    Lấy bằng cử nhân về công nghệ thông tin, khoa học máy tính, thống kê hoặc bất kỳ chủ đề nào liên quan đến toán học vì Big Data Analytics chủ yếu đề cập đến toán học và thống kê.


  • Bước 2:

    Trải nghiệm vai trò Big Data Analyst khi có cơ hội. Nếu bạn khó kiếm được việc làm thì làm việc với tư cách là một nhân viên thực tập trong các công ty khởi nghiệp sẽ thực sự giúp bạn có được tất cả kinh nghiệm cần thiết để có được một công việc tuyệt vời trong tương lai.


  • Bước 3:

    Thăng tiến sự nghiệp của bạn với các chứng chỉ. Để thu hút các công ty lớn đến với bạn, bạn phải có chứng chỉ và điều này chủ yếu là do các công ty muốn nhân viên của họ thông thạo các công nghệ mà họ được thuê. So sánh một cá nhân có kiến ​​thức nhưng không có chứng chỉ với một người khác có chứng chỉ, các công ty có xu hướng chọn người có chứng chỉ. Ngoài ra, đây cũng là tiêu chí quyết định mức lương của Big Data Analyst.

Mong rằng với tất cả những thông tin được chia sẻ trên đây sẽ giúp các bạn có được hành trang tốt nhất trên chặng đường trở thành một Big Data Analyst. Đừng quên đón xem các bài viết mới sẽ được cập nhật thường xuyên tại

BAC’s Blog

.

Nguồn tham khảo:

https://intellipaat.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp



BAC

là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của

IIBA


quốc tế. Ngoài các khóa học public,

BAC

còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Big Data (Dữ liệu lớn) là một thuật ngữ xuất hiện trong những năm gần đây để chỉ việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng truyền thống không thể làm được. Có thể nói Big Data Analyst hay nhà phân tích dữ liệu lớn là công việc có nhu cầu tăng cao và đầy hứa hẹn trong năm 2022, dưới đây là những điều bạn cần biết về vai trò này.

Big Data Analyst chuyên làm việc với các dữ liệu lớn

Big Data Analyst là ai?

Phân tích dữ liệu là một phương pháp để làm sạch, lập mô hình và chuyển đổi dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích. Chuyên viên phân tích dữ liệu là người có thể phân tích dữ liệu theo yêu cầu kinh doanh. Đặc biệt, các nhà phân tích dữ liệu lớn chịu trách nhiệm xem xét, phân tích và sau đó tạo báo cáo. Các báo cáo này được tạo trên dữ liệu lớn đã được lưu trữ và duy trì bởi tổ chức mà họ đang làm việc. Không giống như Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst), Nhà phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analyst) chuyên về phân tích dữ liệu lớn.

Big Data Analyst làm những công việc gì?

Những nhà phân tích dữ liệu lớn sử dụng các kỹ thuật thủ công và tự động để phân tích dữ liệu thô hoặc phi cấu trúc lớn. Hơn nữa, họ sử dụng các phần mềm khác nhau để giúp họ tìm kiếm thông tin hữu ích.

Vì họ là người có kiến thức và kỹ năng liên quan đến phần mềm phân tích dữ liệu lớn nên họ làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), nhóm quản lý và nhà phát triển hay quản trị viên cơ sở dữ liệu.

Big Data Analyst cần có những kỹ năng gì?

Để trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn họ cần cả kỹ năng cứng và mềm


  • Lập trình:

    Python, R, Java

Vì dữ liệu lớn vẫn đang phát triển nên làm việc với các tập dữ liệu phức tạp đòi hỏi phải sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, C ++, Java, SQL, Ruby,…. Vì Big Data Analyst cần phải làm việc với các tập dữ liệu phức tạp không thể giải quyết được.

Thông qua các quy trình tiêu chuẩn, Big Data Analyst cần phải có kiến thức về ngôn ngữ lập trình. Ngoài ra, để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, chúng yêu cầu một số tùy chỉnh hàng ngày.


  • Data Warehousing:

    Cơ sở dữ liệu quan hệ & không quan hệ

Nếu bạn có kiến thức về cơ sở dữ liệu không quan hệ và quan hệ, đó là một lợi thế rất lớn cho bạn vì nó rất quan trọng để trở thành một nhà phân tích dữ liệu lớn. Ví dụ về cơ sở dữ liệu quan hệ bao gồm Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL,…. Và cơ sở dữ liệu không quan hệ, còn được gọi là NoSQL, bao gồm MongoDB, Cassandra, HBase, Neo4j,….


  • Computational Frameworks:

    Spark, Flink, Samza

Chắc chắn bạn sẽ cần phải hiểu rõ về các framework, chẳng hạn như Apache Spark, Apache Flink, Apache Samza,…, cùng với MapReduce và Hadoop. Những công nghệ này giúp xử lý dữ liệu lớn để truyền trực tuyến.


  • Kiến thức kinh doanh:

    Validate, Sort, Evaluate

Đối với phân tích tập trung, chúng tôi yêu cầu xác thực, sắp xếp, liên quan và đánh giá dữ liệu. Lý do chính đằng sau nhu cầu khổng lồ về nhà phân tích dữ liệu lớn là thiếu nguồn lực có kỹ năng kỹ thuật tốt. Vì vậy, bạn cũng cần phải có kiến thức kỹ thuật chuyên sâu để doanh nghiệp hoạt động được.


  • Năng khiếu định lượng và thống kê:

    Kiến thức thống kê

Cùng với việc sử dụng công nghệ, hiểu biết cơ bản về số liệu thống kê cũng được yêu cầu. Thống kê được gọi là khối xây dựng của phân tích dữ liệu lớn. Các khái niệm cốt lõi liên quan đến thống kê bao gồm phân phối xác suất, thống kê tóm tắt và các biến ngẫu nhiên. Tất cả những điều này đều quan trọng nếu bạn là một nhà phân tích dữ liệu lớn đầy tham vọng.

Triển vọng công việc của Big Data Analyst

Số lượng các nhà khoa học tại Bureau of Labor Statistics (BLS) Cục Thống kê Lao động đang tăng lên nhanh chóng. Trong những năm tới, chúng dường như sẽ tăng 24 phần trăm. Các công ty đang gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu về nhà phân tích dữ liệu lớn do sự thiếu hụt nhân tài trên thị trường.

Thu nhập của Big Data Analyst

Bạn đang tự hỏi mức lương của Big Data Analyst là bao nhiêu? Theo Indeed, mức lương trung bình của nhà phân tích dữ liệu lớn là 69.372 đô la Mỹ mỗi năm.

Tuy nhiên, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mức lương của Big Data Analyst. Những yếu tố đó là:

  • Số năm kinh nghiệm
  • Giáo dục
  • Chứng chỉ Nhà phân tích dữ liệu lớn.

Tất nhiên, đối với vị trí quản lý, gói lương của nhà phân tích dữ liệu lớn sẽ tăng lên.

Sau khi xem gói lương, bạn có tự hỏi làm thế nào để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu lớn? Vâng, nó là khá rõ ràng bây giờ!

Mô tả công việc Big Data Analyst

Mô tả công việc của Big Data Analyst sẽ có một vài gợi ý như sau:

  • Tìm ra các câu hỏi sẽ được hỏi và kiểm tra xem chúng có thể được trả lời hay không khi phân tích tập dữ liệu
  • Xác định các khó khăn kỹ thuật liên quan đến thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu
  • Xác định các nguồn và phương pháp dữ liệu mới để cải thiện việc thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu
  • Thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu để đáp ứng một số yêu cầu kinh doanh
  • Trích xuất các mẫu và xu hướng
  • Báo cáo dữ liệu một cách toàn diện và lặp lại
3 bước để chuẩn bị cho công việc Big Data Analyst

Bây giờ, hãy xem cách trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn chỉ trong ba bước!


  • Bước 1:

    Lấy bằng cử nhân về công nghệ thông tin, khoa học máy tính, thống kê hoặc bất kỳ chủ đề nào liên quan đến toán học vì Big Data Analytics chủ yếu đề cập đến toán học và thống kê.


  • Bước 2:

    Trải nghiệm vai trò Big Data Analyst khi có cơ hội. Nếu bạn khó kiếm được việc làm thì làm việc với tư cách là một nhân viên thực tập trong các công ty khởi nghiệp sẽ thực sự giúp bạn có được tất cả kinh nghiệm cần thiết để có được một công việc tuyệt vời trong tương lai.


  • Bước 3:

    Thăng tiến sự nghiệp của bạn với các chứng chỉ. Để thu hút các công ty lớn đến với bạn, bạn phải có chứng chỉ và điều này chủ yếu là do các công ty muốn nhân viên của họ thông thạo các công nghệ mà họ được thuê. So sánh một cá nhân có kiến ​​thức nhưng không có chứng chỉ với một người khác có chứng chỉ, các công ty có xu hướng chọn người có chứng chỉ. Ngoài ra, đây cũng là tiêu chí quyết định mức lương của Big Data Analyst.

Mong rằng với tất cả những thông tin được chia sẻ trên đây sẽ giúp các bạn có được hành trang tốt nhất trên chặng đường trở thành một Big Data Analyst. Đừng quên đón xem các bài viết mới sẽ được cập nhật thường xuyên tại

BAC’s Blog

.

Nguồn tham khảo:

https://intellipaat.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp



BAC

là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của

IIBA


quốc tế. Ngoài các khóa học public,

BAC

còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Big data đã và đang thay đổi cách mà chúng ta làm kinh doanh trong mọi lĩnh vực. Những vị trí công việc như Business analytics và Data analytics ngày càng quan trọng hơn bao giờ hết.

Tuy nhiên, rất nhiều bạn hay nhầm lẫn và không phân biệt được hai khái niệm này. Hai vị trí này nhìn có vẻ giống nhau, nhưng trách nhiệm công việc lại hoàn toàn khác nhau.

Chính vì thế, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ khái niệm, trách nhiệm công việc của Business Analytics và Data Analytics.

Từ đó, bạn sẽ chọn được con đường sự nghiệp đúng đắn hơn, phù hợp với bản thân hơn.

15-02-2024  THỊ TRƯỜNG BỊ BÁN MẠNH KHI TIẾN VÀO VÙNG CUNG- TÂM ĐIỂM MSB MBB  - CHỜ ĐỢI SÓNG ĐẦU CƠ
15-02-2024 THỊ TRƯỜNG BỊ BÁN MẠNH KHI TIẾN VÀO VÙNG CUNG- TÂM ĐIỂM MSB MBB – CHỜ ĐỢI SÓNG ĐẦU CƠ

Keywords searched by users: big data business analyst

Business Analyst Vs. Data Analyst: What'S The Difference? | Indeed.Com
Business Analyst Vs. Data Analyst: What’S The Difference? | Indeed.Com
Bạn Có Đang Nhầm Lẫn Business Analytics Với Data Analytics?
Bạn Có Đang Nhầm Lẫn Business Analytics Với Data Analytics?
Bạn Có Đang Nhầm Lẫn Business Analytics Với Data Analytics?
Bạn Có Đang Nhầm Lẫn Business Analytics Với Data Analytics?
Who Is A Business Data Analyst, And Why Is This Role Important To  Businesses Today?
Who Is A Business Data Analyst, And Why Is This Role Important To Businesses Today?
How To Become A Big Data Analyst In 2024? | Simplilearn
How To Become A Big Data Analyst In 2024? | Simplilearn
Dbap - Digital Business Analyst Program - Datapot.Vn
Dbap – Digital Business Analyst Program – Datapot.Vn
What Is Big Data Analytics | Types Of Big Data And Tools
What Is Big Data Analytics | Types Of Big Data And Tools
Business Analyst Vs Data Analyst | Business Analytics Vs Data Analytics |  Simplilearn - Youtube
Business Analyst Vs Data Analyst | Business Analytics Vs Data Analytics | Simplilearn – Youtube

See more here: kientrucannam.vn

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *