Vị trí công việc nghề Phân tích dữ liệu

Các vị trí công việc trong nghề Phân tích dữ liệu

Kể một câu chuyện với dữ liệu là một hành trình thường không bắt đầu với bạn. Dữ liệu phải đến từ một nơi nào đó. Đưa dữ liệu đó vào một nơi mà bạn có thể sử dụng được cần nỗ lực có thể nằm ngoài phạm vi của bạn, đặc biệt là đối với doanh nghiệp.

Các ứng dụng và dự án ngày nay có thể lớn và phức tạp, thường liên quan đến việc sử dụng các kỹ năng và kiến thức từ nhiều cá nhân. Mỗi người mang một tài năng và kiến thức chuyên môn riêng, chia sẻ nỗ lực làm việc cùng nhau và phối hợp các nhiệm vụ và trách nhiệm để nhìn thấy một dự án xuyên suốt từ ý tưởng đến thực thi.

Trong quá khứ gần đây, các vai trò như nhà phân tích kinh doanh và nhà phát triển trí tuệ kinh doanh là tiêu chuẩn để xử lý và hiểu dữ liệu. Tuy nhiên, việc mở rộng quá mức quy mô và các loại dữ liệu khác nhau đã khiến những vai trò này phát triển thành các bộ kỹ năng chuyên biệt hơn nhằm hiện đại hóa và hợp lý hóa các quy trình phân tích và kỹ thuật dữ liệu.

Các phần sau đây nêu bật các vai trò khác nhau này trong dữ liệu và trách nhiệm cụ thể trong phạm vi tổng thể của việc khám phá và hiểu dữ liệu:

• Business analyst – Nhà phân tích kinh doanh
• Data analyst – Nhà phân tích dữ liệu
• Data engineer – Nhà kỹ sư dữ liệu
• Data scientist – Nhà khoa học dữ liệu
• Database administrator – Nhà quản trị cơ sở dữ liệu

Business analyst - Nhà phân tích kinh doanh

Trong khi một số điểm tương đồng tồn tại giữa một nhà phân tích dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh, điểm khác biệt chính giữa hai vai trò là những gì họ làm với dữ liệu.

Một nhà phân tích kinh doanh gần gũi hơn với doanh nghiệp và là một chuyên gia trong việc giải thích dữ liệu có được từ hình ảnh trực quan. Thông thường, vai trò của nhà phân tích dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh có thể là trách nhiệm của một người duy nhất.

Data analyst - Nhà phân tích dữ liệu

Một nhà phân tích dữ liệu cho phép các doanh nghiệp tối đa hóa giá trị của tài sản dữ liệu của họ thông qua các công cụ trực quan hóa và báo cáo như Microsoft Power BI.

Các nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm lập hồ sơ, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu. Trách nhiệm của họ cũng bao gồm thiết kế và xây dựng các mô hình dữ liệu có thể mở rộng và hiệu quả, đồng thời kích hoạt và triển khai các khả năng phân tích nâng cao vào các báo cáo để phân tích.

Một nhà phân tích dữ liệu làm việc với các bên liên quan thích hợp để xác định các yêu cầu về dữ liệu và báo cáo thích hợp và cần thiết, sau đó họ có nhiệm vụ biến dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết có liên quan và có ý nghĩa.

Một nhà phân tích dữ liệu cũng chịu trách nhiệm quản lý nội dung Power BI, bao gồm báo cáo, trang tổng quan, không gian làm việc và các tập dữ liệu cơ bản được sử dụng trong báo cáo. Họ có nhiệm vụ triển khai và định cấu hình các quy trình bảo mật phù hợp, cùng với các yêu cầu của các bên liên quan, để đảm bảo lưu giữ an toàn tất cả các tài sản Power BI và dữ liệu của chúng.

Các nhà phân tích dữ liệu làm việc với các kỹ sư dữ liệu để xác định và định vị các nguồn dữ liệu thích hợp đáp ứng các yêu cầu của các bên liên quan.

Ngoài ra, nhà phân tích dữ liệu làm việc với kỹ sư dữ liệu và quản trị viên cơ sở dữ liệu để đảm bảo rằng nhà phân tích có quyền truy cập thích hợp vào các nguồn dữ liệu cần thiết.

Nhà phân tích dữ liệu cũng làm việc với kỹ sư dữ liệu để xác định các quy trình mới hoặc cải tiến các quy trình hiện có để thu thập dữ liệu để phân tích.

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ làm việc chặt chẽ với một kỹ sư dữ liệu để đảm bảo rằng bạn có thể truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc vì chúng sẽ hỗ trợ bạn trong việc tối ưu hóa các mô hình dữ liệu, thường được cung cấp từ kho dữ liệu hiện đại hoặc hồ dữ liệu .

Data engineer - Nhà kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu cung cấp và thiết lập các công nghệ nền tảng dữ liệu tại chỗ và trên đám mây. Họ quản lý và bảo mật luồng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn. Nền tảng dữ liệu mà họ sử dụng có thể bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu không quan hệ, luồng dữ liệu và kho lưu trữ tệp. Các kỹ sư dữ liệu cũng đảm bảo rằng các dịch vụ dữ liệu tích hợp một cách an toàn và liền mạch giữa các dịch vụ dữ liệu.

Các trách nhiệm chính của kỹ sư dữ liệu bao gồm việc sử dụng các dịch vụ và công cụ dữ liệu đám mây và tại chỗ để nhập, xuất và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn. Các kỹ sư dữ liệu cộng tác với các bên liên quan trong kinh doanh để xác định và đáp ứng các yêu cầu về dữ liệu. Họ thiết kế và thực hiện các giải pháp.

Mặc dù một số sự liên kết có thể tồn tại trong các nhiệm vụ và trách nhiệm của kỹ sư dữ liệu và quản trị viên cơ sở dữ liệu, phạm vi công việc của kỹ sư dữ liệu còn vượt xa việc chăm sóc cơ sở dữ liệu và máy chủ nơi nó được lưu trữ và có thể không bao gồm việc quản lý dữ liệu hoạt động tổng thể.

 Một kỹ sư dữ liệu bổ sung giá trị to lớn cho các dự án khoa học dữ liệu và trí tuệ kinh doanh. Khi kỹ sư dữ liệu tập hợp dữ liệu lại với nhau, thường được mô tả là dữ liệu lộn xộn, các dự án sẽ di chuyển nhanh hơn vì các nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung vào các lĩnh vực công việc của riêng họ.

Cả quản trị viên cơ sở dữ liệu và chuyên gia phân tích kinh doanh đều có thể chuyển sang vai trò kỹ sư dữ liệu; họ cần tìm hiểu các công cụ và công nghệ được sử dụng để xử lý một lượng lớn dữ liệu.

Data scientist - Nhà khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu thực hiện phân tích nâng cao để trích xuất giá trị từ dữ liệu. Công việc của họ có thể thay đổi từ phân tích mô tả đến phân tích dự đoán. Phân tích mô tả đánh giá dữ liệu thông qua một quá trình được gọi là phân tích dữ liệu khám phá (EDA). Phân tích dự đoán được sử dụng trong học máy để áp dụng các kỹ thuật mô hình hóa có thể phát hiện các điểm bất thường hoặc các mẫu. Những phân tích này là những phần quan trọng của các mô hình dự báo.

Phân tích mô tả và dự đoán chỉ là một phần công việc của các nhà khoa học dữ liệu. Một số nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc trong lĩnh vực học sâu, thực hiện các thí nghiệm lặp đi lặp lại để giải quyết một vấn đề dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng các thuật toán tùy chỉnh.

Bằng chứng giai thoại cho thấy rằng hầu hết công việc trong một dự án khoa học dữ liệu được dành cho việc xử lý dữ liệu và kỹ thuật tính năng. Các nhà khoa học dữ liệu có thể tăng tốc quá trình thử nghiệm khi các kỹ sư dữ liệu sử dụng các kỹ năng của họ để xử lý dữ liệu thành công.

Nhìn bề ngoài, có vẻ như một nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu khác xa nhau trong công việc mà họ làm, nhưng phỏng đoán này là sai sự thật. Một nhà khoa học dữ liệu xem xét dữ liệu để xác định các câu hỏi cần câu trả lời và thường sẽ đưa ra giả thuyết hoặc thử nghiệm, sau đó chuyển sang nhà phân tích dữ liệu để hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu và báo cáo.

Database administrator - Nhà quản trị cơ sở dữ liệu