Trong thời đại công nghệ số, sự xuất hiện của Data Science đã mang đến những bước tiến nhảy vọt trong mọi lĩnh vực đời sống con người. Data Science sở hữu những cách vận hành, ứng biến linh hoạt và phát triển trong từng ngành nghề cụ thể. Nếu chúng ta bỏ qua Data Science đồng nghĩa bạn phải chấp nhận mất đi rất nhiều cơ hội. Vậy Data Science là gì? Hãy cùng Tino Group khám phá ngay bài viết dưới đây nhé.
Đôi nét về Data Science
Data Science là gì?
Data Science (DS) được dịch theo nghĩa tiếng Việt là khoa học dữ liệu. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu, phân tích trong phạm vi rộng lớn, bao quát đã được ứng dụng phổ biến trong nhiều ngành nghề.
Hiểu đơn giản, Data Science là một lĩnh vực liên ngành với chức năng giải mã và làm sáng tỏ các bộ dữ liệu khổng lồ (Big Data) thông qua việc kết hợp những phương pháp toán học, mô hình thống kê, khoa học máy tính, công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu, Machine Learning và hàng loạt các ngành nghiên cứu liên quan khác.
Bên cạnh đó, Data Science được hoạt động bằng cách sử dụng các một loạt thực hành/ kỹ thuật về khoa học, quy trình, thuật toán cùng các hệ thống đề xuất nhằm tạo ra những thông tin giá trị từ việc phân tích, xử lý dữ liệu thành các nhóm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc.
Mối quan hệ giữa Data Science và Data Scientist
Data Scientist được hiểu theo nghĩa tiếng Việt là kỹ sư khoa học dữ liệu. Họ sẽ thực hiện các công việc thu thập, xử lý dữ liệu để tìm ra những nguồn thông tin giá trị. Thông qua kết quả, họ sẽ diễn giải, trình bày về những giá trị tiềm ẩn đó cho các đơn vị liên quan để chuyển hóa chúng thành hành động cụ thể.
Hiện nay, nguồn dữ liệu có thể bắt nguồn từ mọi nơi: từ các thiết bị di động, Internet, mạng xã hội, hành vi mua bán, lịch sử tìm kiếm, bảng điều tra,… của mỗi cá nhân, doanh nghiệp. Trong tình trạng nguồn dữ liệu từ các mô hình kinh doanh ngày một tăng cao, nhu cầu biến các nguồn dữ liệu thô thành những thông tin giá trị là vô cùng cần thiết. Đó là lý do các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) ra đời để đáp ứng nhu cầu của thời đại. Data Scientist có thể xem là ngành nghề tiềm năng, nếu bạn đam mê về công nghệ đừng bỏ lỡ cơ hội theo đuổi công việc này.
Data Science có mấy giai đoạn?
- Giai đoạn 1 (Capture): Đây là giai đoạn Data Science nắm bắt, tiếp cận nguồn thông tin bằng cách: thu thập dữ liệu, nhập dữ liệu, trích xuất dữ liệu và nhận tín hiệu.
- Giai đoạn 2 (Maintain): Đây là giai đoạn Data Science duy trì nguồn thông tin đã tiếp nhận bằng cách: lưu trữ dữ liệu, kiến trúc dữ liệu, làm sạch dữ liệu và xử lý dữ liệu.
- Giai đoạn 3 (Process): Đây là giai đoạn Data Science chính thức bước vào quy trình phân tách dữ liệu bằng cách: khai thác dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, phân nhóm/ phân loại và tóm tắt dữ liệu.
- Giai đoạn 4 (Analyze): Đây còn gọi là giai đoạn phân tích. Data Science sẽ thực hiện các công việc như: phân tích dự đoán, phân tích định tính, hồi quy và khai thác văn bản.
- Giai đoạn 5 (Communicate): Đây còn gọi là giai đoạn giao tiếp. Data Science sẽ thực hiện các công việc như: trực quan hóa dữ liệu, báo cáo dữ liệu, thông tin kinh doanh và đưa ra quyết định.
Khám phá 6 ứng dụng của Data Science trong thời đại số 4.0
Trong thời đại công nghệ, Data Science được xem là lĩnh vực mới mẻ được vận hành theo những nguyên tắc hiện đại và ứng dụng đa dạng trong từng lĩnh vực cụ thể. Qua đó, bạn có thể nhận thấy tầm quan trọng của lĩnh vực Data Science cũng như cách các nền công nghiệp vận hành trong kinh doanh. Có thể điểm danh 6 ứng dụng hữu ích của Data Science trong các lĩnh vực như: thương mại điện tử, sản xuất, tài chính, giao thông vận tải, ngân hàng, y tế.
#1. Ứng dụng trong lĩnh vực thương mại điện tử (E – Commerce)
Thương mại điện tử và công nghiệp bán lẻ được xem là hai ngành phát triển mạnh mẽ và được “hưởng lợi” rất lớn từ Data Science.
Đầu tiên, các doanh nghiệp tìm đến Data Science để nhận biết nền tảng khách hàng tiềm năng của mình trong kinh doanh. Thông qua việc sử dụng và khai thác Data Science trên từng sản phẩm/ dịch vụ của các nhà cung cấp, dự đoán xu thế thị trường đã giúp doanh nghiệp có thể tối ưu hóa cơ cấu về giá thành cho từng phân khúc khách hàng của họ.
Bên cạnh đó, Data Science còn hỗ trợ phân loại và chọn lọc các đối tượng khách hàng tiềm năng cho doanh nghiệp. Kỹ thuật của Data Science đưa vào trong các đề xuất nâng cao của hệ thống, nền tảng thương mại điện tử dễ dàng đưa ra những chiến lược khả thi cho định hướng kinh doanh của mình trên thị trường. Doanh nghiệp tận dụng Data Science để phân tích, thu thập dữ liệu dựa vào hệ thống phản hồi của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp dễ dàng sở hữu những thông tin của khách hàng mà họ muốn.
Ví dụ: Amazon – website thương mại điện tử lớn hàng đầu thế giới đã chuyển đổi, ứng dụng Data Science rất thành công. Chiến lược kinh doanh nền tảng của Amazon là lấy khách hàng làm trung tâm. Do đó, doanh nghiệp chủ yếu dựa vào việc phân tích, dự đoán để mang đến trải nghiệm hài lòng khách hàng thông qua hệ thống khuyến nghị được cá nhân hóa đến từng người dùng của họ. Dựa vào cách phân tích của các khách hàng khi dùng sản phẩm tương tự hoặc thói quen của họ, Amazon tinh tế đưa ra các đề xuất giới thiệu sản phẩm phù hợp hơn.
Thương hiệu còn phát triển mô hình dự đoán, sử dụng Big Data để dự đoán sản phẩm có khả năng thu hút nhiều người dùng nhất. Mặt khác, Amzon còn xây dựng thuật toán riêng để giải quyết tình trạng gian lận giữa người bán và người mua, tối ưu hóa đóng gói sản phẩm,…
#2. Ứng dụng trong lĩnh vực sản xuất
Có thể nói, các Data Scientist là những người đi đầu trong thời đại số và nắm giữ vai trò chủ chốt trong lĩnh vực sản xuất với ứng dụng Data Science. Nhờ đó, công nghệ sản xuất của doanh nghiệp được cải thiện, tối ưu hiệu suất, giảm chi phí và gia tăng lợi nhuận, tạo ra sản phẩm chất lượng.
Ngoài ra, Data Science còn cung cấp công cụ hỗ trợ IoT (Internet of Things) giúp các doanh nghiệp dự đoán vấn đề, điều phối và phân tích hệ thống dữ liệu của họ. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể tinh giảm chi phí, thời gian sản xuất với hệ thống tự động hóa và hiểu nhu cầu người dùng để cải thiện sản phẩm.
#3. Ứng dụng trong giao thông vận tải
Một trong những lĩnh vực đạt được thành công rực rỡ khi ứng dụng Data Science chính là giao thông vận tải. Data Science đã mở ra một thời đại công nghệ giao thông an toàn, tiện ích cho con người.
Đầu tiên, chúng ta không thể không kể đến những tiện ích từ “thị trường xe công nghệ”. Data Science đã giúp phương tiện giao thông được cải tiến tối ưu. Từ những ngày hệ thống xe công nghệ ra đời cho đến nay, nhu cầu đi lại của con người trở nên an toàn và chủ động hơn rất nhiều. Không ngừng phát triển, các doanh nghiệp vận hành hệ thống xe công nghệ còn mở rộng tính năng giao thực phẩm, hàng hóa, đi siêu thị ngay trên ứng dụng điện thoại. Đây là một bước tiến lớn trong ngành công nghệ.
Tiếp nối thành công đó, Data Science đã nhân rộng khái niệm “xe tự lái” thông qua phân tích dữ liệu về số nhiên liệu tiêu thụ, hành vi điều khiển và vận hành máy của phương tiện. Trong tương lai, Data Science hứa hẹn sẽ mang đến những sản phẩm thông minh, chạm đến tầng cao mới của thời đại công nghệ số.
Ví dụ: Grab được xem là một trong những doanh nghiệp lớn đã ứng dụng Data Science. Đây là một ứng dụng hiện đại cho phép bạn đặt xe di chuyển, giao thực phẩm, hàng hoá, mua sắm online. Grab đã duy trì một hệ thống cơ sở dữ liệu lớn với các tài xế, khách hàng cùng một số hồ sơ thông tin khác. Sau đó, họ sử dụng dữ liệu này để thu thập, phân tích thông tin để hiểu hơn về khách hàng nhằm cải thiện và cung cấp dịch vụ tốt nhất cho người dùng.
#4. Ứng dụng trong tài chính
Lĩnh vực tài chính cần tự động hóa quy trình để thực hiện các chiến dịch, công việc được an toàn và hiệu quả. Họ cần sử dụng trí tuệ máy móc để nhận diện, điều phối cũng như tiếp cận được các nguy cơ rủi ro để giải quyết tối ưu. Đó là lý do Data Science luôn đóng vai trò quan trọng đối với lĩnh vực tài chính, đặc biệt trong quy trình tự động hóa.
Ví dụ: Các công ty tài chính sử dụng và vận hành hệ thống báo động nguy cơ tương tự các ngân hàng thông qua Data Science. Nhờ đó, họ có thể điều phối nguồn dữ liệu, tài sản một cách hiệu quả và an toàn nhất có thể.
Những thuật toán mà Data Science mang đến giúp thúc đẩy năng suất làm việc, phát triển công việc theo các định hướng vững chắc, rõ ràng bằng cách chọn lọc dữ liệu khách hàng đã sẵn có. Hay việc nghiên cứu tài chính cũng sử dụng Machine Learning để dự báo dựa trên các phân tích giúp công ty dự báo được giá trị vòng đời khách hàng và thị phần họ có thể chiếm lĩnh. Ứng dụng Data Science đã giúp các công ty có thể cải thiện tốt, xây dựng được những mối quan hệ với khách hàng bền vững.
#5. Ứng dụng trong ngân hàng
Có thể nói, ngân hàng là lĩnh vực ứng dụng Data Science nhiều và phổ biến nhất. Nguồn Big Data từ Data Science cho phép các ngân hàng có thể vận hành và quản lý nguồn tài nguyên tốt hơn, thúc đẩy sự cạnh tranh giữa các ngân hàng với nhau.
Data Science giúp các ngân hàng định lượng khách hàng mà họ mong muốn, phát triển theo nhu cầu của thị trường. Đặc biệt hơn, Data Science có thể dự báo về những vấn đề, trục trặc sớm nhằm giúp ngân hàng kịp thời điều chỉnh và quản lý dữ liệu khách hàng tốt hơn. Ví dụ như ngân hàng có thể phát hiện các gian lận trong thanh toán, bảo hiểm, thẻ tín dụng và kế toán
Ngân hàng còn ứng dụng Data Science trong việc nâng cấp thẻ tín dụng, bảo hiểm với những gói cho vay đầu tư để khai thác những lợi thế cho doanh nghiệp cũng như nâng cao trải nghiệm đa dạng dịch vụ cho khách hàng.
Ví dụ: Bank of America (BoA) là ngân hàng đang áp dụng Data Science để phân tích và dự đoán hoạt động kinh doanh của mình. Thông qua kiến thức Data Science – Machine Learning, ngân hàng có thể sớm phát hiện những giao dịch gian lận, tài khoản có rủi ro cao nhằm giảm bớt thiệt hại. Bên cạnh đó, Data Science còn giúp BoA có thể tiếp cận phân khúc khách hàng thông minh qua kỹ thuật khai thác dữ liệu.
#6. Ứng dụng trong y tế – chăm sóc sức khỏe và tình thần
Khi xuất hiện Data Science, ngành y tế có những bước tiến vượt trội. Những thành công khi ứng dụng Data Science có thể kể đến như phân tích hình ảnh y khoa, gen và bộ gen, điều chế thuốc, chuẩn đoán sức khỏe cũng như xây dựng các ứng dụng thông minh hỗ trợ sức khỏe – tâm lý,…
Nhờ có Data Science, mọi khâu trong hoạt động thăm khám của lĩnh vực y tế trở nên tối ưu và chất lượng hơn rất nhiều. Từ khâu tiếp nhận thông tin bệnh nhân, chẩn đoán, khám chữa bệnh đều có mặt của Data Science. Ngay cả giai đoạn điều chế thuốc, dược liệu, xây dựng phác đồ điều trị cho bệnh nhân cũng nhờ đến nền tảng Data Science.
Bạn thấy đấy, Data Science thật sự là một tầm cao mới mang đến những thay đổi lớn trong đời sống của tất cả chúng ta. Từ lĩnh vực kinh tế, tài chính, giao thông, ngân hàng cho đến thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe đều cần sự có mặt của Data Science. Hy vọng những chia sẻ trong bài viết phần nào giúp bạn hiểu rõ hơn về “Data Science là gì?” và các vấn đề xung quanh thuật ngữ này nhé!
FAQs về Data Science
Với nguồn dữ liệu bao nhiêu thì Công ty cần có bộ phận Data Science?
Tại Việt Nam, vị trí công việc về Data Science tương đối ít so với nước ngoài. Phần lớn các doanh nghiệp lựa chọn thuê Service Provider nhiều hơn. Vì vậy, không có con số cụ thể về nguồn dữ liệu, việc tuyển chọn bộ phận Data Science còn phụ thuộc vào quy mô, chiến lược và kinh tế của từng doanh nghiệp.
Cần chuẩn bị kiến thức gì để làm việc trong lĩnh vực Data Science?
Để làm việc trong lĩnh vực Data Science, bạn cần trang bị các kiến thức nền tảng về toán cao cấp như: xác suất thống kê, đại số tuyến tính và giải tích. Các kiến thức về công nghệ thông tin liên quan đến lập trình, cơ sở dữ liệu. Bên cạnh những kiến thức chuyên môn, bạn cần đầu tư thêm những kỹ năng mềm để có thể theo đuổi công việc với nhiều cơ hội hơn.
Ai có thể làm trong lĩnh vực Data Science?
Data Science là lĩnh vực phù hợp với những đối tượng am hiểu về dữ liệu, công nghệ. Có thể là những bạn sinh viên ngành công nghệ thông tin/ toán tin có kiến thức lập trình, ngành kinh tế có kiến thức về xác suất thống kê, kỹ sư công nghệ, chuyên viên trong các mảng về kinh tế, ngân hàng.
Data Scientist và Data Analyst có gì khác nhau?
Đây là hai công việc tương đối giống nhau. Data Scientist làm công việc phân tích dữ liệu bằng các phương pháp thống kê để tìm ra các insight giá trị và chuyển hóa những giá trị đó thành giải pháp/ hành động cụ thể. Bên cạnh đó, họ còn thực hiện xử lý, lưu trữ data, viết thuật toán cho các sản phẩm data của doanh nghiệp. Còn Data Analyst có thể xem là một nhánh nhỏ trong toàn bộ công việc của Data Scientist. Data Analyst chuyên về phân tích dữ liệu.
CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO
- Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
Văn phòng đại diện: 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh - Điện thoại: 0364 333 333
Tổng đài miễn phí: 1800 6734 - Email: sales@tino.org
- Website: www.tino.org
