Một kỹ sư khoa học dữ liệu thực sự làm gì?
Và tại sao lại cần những vị trí này?
Các tổ chức thường nói rằng họ ra quyết định dựa trên dữ liệu và khai thác, sử dụng dữ liệu lớn (big data). Tất cả điều đó đều tốt, nhưng chúng có ý nghĩa gì? Xét cho cùng, dữ liệu gốc tồn tại như một loại nguyên liệu thô. Tương tự như dầu thô, quặng, muối, hay cát, chúng không quan tâm việc được xử lý tiếp theo như thế nào. Trước khi sử dụng, vấn đề được đặt ra là cách và nơi dữ liệu được thu thập, lưu trữ và cấu trúc hóa.
Đây thường là nơi bắt đầu quá trình lập trình dữ liệu hoặc tối ưu hóa công cụ phù hợp. Các hoạt động này thuộc trách nhiệm của nhiều vị trí khác nhau như kỹ sư dữ liệu, phân tích dữ liệu, phân tích kinh doanh, đối tác kinh doanh dữ liệu, kiến trúc sư dữ liệu và khoa học dữ liệu. Bài viết này mô tả những kỹ năng mà một kỹ sư khoa học dữ liệu cần và những phương pháp họ sử dụng. Hơn nữa, bạn sẽ khám phá xem liệu mình có cần một nhân viên về dữ liệu trong công ty hay không cũng như cách họ có thể đóng góp vào thành công của công ty.
Dữ liệu không có cơ sở khoa học là vô giá trị - đó là lý do tại sao các công ty cần kỹ sư khoa học dữ liệu
Sự phổ biến của internet và công nghệ số đã tạo ra lượng lớn dữ liệu. Nó được thu thập, lưu trữ và được coi là đơn vị tiền tệ của thời đại kỹ thuật số. Tuy nhiên, đây là điểm khởi đầu của sự hiểu lầm: ban đầu, dữ liệu không khác gì là tổng hợp của một chuỗi ký tự. Khi đứng một mình, chúng không có giá trị nhận thức nào.
Mặt khác, thông tin được hiểu là có tính hệ thống, được phân tích và trực quan hóa. Tóm lại, đó là một chuỗi ký tự có ý nghĩa. Nhiệm vụ chuyên môn của các nhà khoa học dữ liệu là xử lý dữ liệu theo nghĩa này.
Một kỹ sư khoa học dữ liệu làm những việc gì?
Để biến dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa, bước đầu tiên là thu thập và làm sạch dữ liệu. Việc này rất quan trọng vì dữ liệu thô không bao giờ “sạch”, ví dụ, nó có thể chứa bản sao và trùng lặp. Nếu không làm sạch, những nhà khoa học dữ liệu có nguy cơ tạo ra các mô hình và kết luận sai lầm. Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày nay đang hỗ trợ rất nhiều cho việc làm sạch dữ liệu một cách tự động.
Quá trình này đỏi hỏi những nhà khoa học dữ liệu phải thành thạo trong việc sử dụng các công cụ và phương pháp như thống kê, kỹ thuật phần mềm và máy học. Sự kiên nhẫn sẽ không bao giờ là thừa.
Sau khi được sắp xếp gọn gàng, dữ liệu sẽ được phân tích theo mục tiêu, ví dụ như hiểu rõ hơn về cách sử dụng của sản phẩm, thiết kế thử nghiệm A/B, hoặc mở rộng danh mục dịch vụ. Khác với các nhà phân tích dữ liệu truyền thống, kỹ sư khoa học dữ liệu không chỉ tóm tắt quá khứ, mà họ còn cố gắng để dự đoán tương lai.
Ở giai đoạn này, họ cần nhận thức rằng họ đang làm việc với đồng nghiệp và những người ra quyết định có thể không nhất thiết hiểu rõ về dữ liệu. Do đó, một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của họ là truyền đạt thông tin theo cách cụ thể như trực quan hóa, bảng khái quát, mô hình và báo cáo.
Một nhà khoa học dữ liệu nên có kỹ năng chuyên môn nào?
Các nhà khoa học dữ liệu phân tích lượng lớn dữ liệu bằng các chương trình máy tính, vì vậy họ nên làm quen với ngôn ngữ lập trình thông dụng như Java, R, Python, SQL và các ngôn ngữ khác.
Các kỹ năng khoa học máy tính nâng cao bao gồm hiểu biết về hệ thống cơ sở dữ liệu, kiến trúc phần mềm và tương tác giữa con người - máy tính.
Các nhà khoa học dữ liệu cũng cần phải có kỹ năng phân tích thống kê. Nhiệm vụ của họ là nhận biết các mẫu trong tập dữ liệu cũng như các điểm bất thường.
Điều kiện tiên quyết để sử dụng máy học trong việc này là có khả năng triển khai các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính học một cách tự động.
Nhu cầu về kỹ năng mềm ngày càng nhiều
Các nhà khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc ra quyết định của doanh nghiệp. Do đó, kỹ năng của họ phải vượt ra ngoài việc mô hình hóa dữ liệu thuần túy. Kỹ năng mềm của họ phải bao gồm trực giác nhạy bén trong kinh doanh, giúp họ hiểu được các chiến lược kinh doanh và lý tưởng nhất, tự phát triển các chiến lược đó.
Điều này đòi hỏi tư duy phân tích để đối phó với các rủi ro trừu trượng trước khi chúng thực sự trở thành vấn đề. Sự ham học hỏi và lòng dũng cảm để suy nghĩ sáng tạo giúp xác định, phân tích và xác thực dữ liệu (nguồn) để đưa ra các giải pháp sáng tạo. Cuối cùng, kỹ năng tự phản biện sẽ giúp ngăn chặn những kết luận sai lầm và điểm mù trong vận hành.
Khả năng giao tiếp ở tất cả cấp bậc và với các bộ phận trong một tổ chức là hoàn toàn không thể thiếu. Hầu hết mọi người khó có thể hiểu rõ ngay tại sao thuật toán này hay thuật toán kia sẽ dẫn đến các chiến lược đáng tin cậy. Điều duy nhất có ích ở đây là giải thích một cách rõ ràng và dễ hiểu với người khác. Ví dụ, một chuyên gia marketing không cần biết dữ liệu khách hàng được tạo ra như thế nào, mà cần hiểu lý do tại sao nó cung cấp cho họ thông tin phù hợp cho chiến dịch tiếp theo.
Các ngành cần kỹ sư dữ liệu
Ý tưởng về một người quản lý vận hành tổ chức một cách an toàn vượt qua tất cả các cạm bẫy khác nhau dựa trên trực giác và kinh nghiệm là điều đáng trân trọng - nhưng có lẽ con số này ngày càng ít. Một số lượng lớn doanh nghiệp thành công gần đây đã chỉ ra rằng các quyết định dựa trên dữ liệu thường dẫn đến kết quả tốt hơn và tiết kiệm hơn - chỉ cần nghĩ đến “Big Four”. Điều này có vẻ không thú vị, nhưng nó hoàn toàn hợp lý trong thời đại chuyển đổi số của các lĩnh vực kinh doanh, tổ chức và nghiên cứu.
Một vài ví dụ minh họa rõ sự thay đổi này:
Các thương hiệu, sản phẩm và dịch vụ đang sử dụng khoa học dữ liệu và máy học để phát triển các sản phẩm dành cho khách hàng mục tiêu.
Các công ty thương mại điện tử xác định tính cách của từng khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng và điều chỉnh hệ thống đề xuất gợi ý cho phù hợp.
Các ngân hàng sử dụng phân tích dự đoán để giúp trợ lý ảo hướng dẫn người dùng số theo các nhu cầu tương lai của họ.
Ngành Marketing đã chuyển đổi từ một lĩnh vực sáng tạo thành một lĩnh vực dựa trên con số nhờ vào khoa học dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu đưa ra số liệu cho các câu hỏi đâu là khách hàng tiềm năng nhất, người tiêu dùng có những lựa chọn nào cho một sản phẩm và những mặt hàng nào thường có trong giỏ hàng của họ. Bộ phận Marketing tránh lãng phí nguồn lực không cần thiết bằng cách tối ưu hóa thông tin này và tâp trung vào tính hiệu quả và khả năng cá nhân hóa.
Các lĩnh vực khác mà các dữ liệu không thể thiếu bao gồm Công nghiệp 4.0, di động, năng lượng, y tế, nguồn nhân lực, công cộng, chính trị, truyền thông, học điện tử, khoa học, và tất nhiên cả dịch vụ dữ liệu.
Tóm lại: Tôi có nên tuyển một kỹ sư khoa học dữ liệu không?
Các nhà lãnh đạo trong các ngành nên xem xét liệu phân tích dữ liệu có phù hợp với mô hình kinh doanh của họ hay không, liệu tổ chức hoặc khối lượng dữ liệu của họ có đủ lớn để tuyển chuyên gia khoa học dữ liệu và liệu có đủ nguồn nhân lực và kỹ thuật cần thiết để tận dụng chuyên môn của họ vào thực tế.
Những người trả lời “có” cho những câu hỏi này sẽ có lợi thế cạnh tranh nếu tuyển kỹ sư khoa học dữ liệu: giúp hỗ trợ các lãnh đạo trong việc đưa ra quyết định, xác định mục tiêu kinh doanh, phương thức thực hiện phù hợp, khách hàng mục tiêu, tối ưu hóa các cơ hội, thiết lập các xu hướng - tất cả những điều này sẽ giúp bạn có một khởi đầu thuận lợi.
Để đánh giá nhu cầu và tiềm năng của việc tuyển dụng chuyên gia khoa học dữ liệu với doanh nghiệp của bạn, liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay:
