Data Analytics và Data Analysis là hai khái niệm liên quan đến việc xử lý dữ liệu, nhưng chúng có những khác biệt quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về sự khác biệt giữa hai khái niệm này và cách chúng được áp dụng trong lĩnh vực công nghệ thông tin.
Data Analysis là gì?
Data analysis
Theo như Wikipedia định nghĩa thì Data Analysis là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi, và mô hình hóa dữ liệu với mục đích tìm ra các thông tin hữu ích, đưa ra kết luận và hỗ trợ ra quyết định của doanh nghiệp.
Data Analysis có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đã dạng có nhiều tên gọi và được ứng dụng rộng rãi trong các ngành từ kinh doanh, khoa học đến các lĩnh vực khoa học xã hội.
Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định có tính khoa học hơn giúp họ hoạt động hiệu quả hơn thay vì cứ quyết định theo cảm tính
Nói nôm na bạn có thể hiểu nó là việc bạn nghiên cứu dựa trên tập dữ liệu có sẵn mà không cần phải đi thu thập nó, rút ra được những thông tin hữu ích thì quá trình này được gọi là Data Analysis
Data Analytics là gì?
Data Analytics hay gọi ngắn gọn là Analytics là khoa học phân tích dữ liệu thô để trích xuất kiến thức hữu ích (patterns: các hành vi lặp đi lặp lại) từ chúng.
Quá trình này bao gồm việc:
- Data collection: Thu thập dữ liệu
- Organization: Tổ chức dữ liệu
- Preprocessing: Tiền xử lý
- Transformation: Biến đổi dữ liệu
- Modeling: Mô hình hóa
- Interpretation: Diễn giải kết quả phân tích cho các bên liên quan
Các bạn có thể tinh ý nhận thấy rằng khi đề cập đến Data Analytics bạn sẽ không có sẵn Data mà phải tổ chức việc đi thu thập bao gồm các việc như:
- Hiểu rõ kiến thức về lĩnh vực mà bạn đang làm (domain knowledge)
- Xác định được bài toán bạn cần phải giải quyết
- Xác định cấu trúc dữ liệu: bạn cần các thông tin xyz của khách hàng, cần thêm lịch sử mua hàng, track thêm hành vi sử dụng ứng dụng của họ, ...
- Làm việc với các Team liên quan để triển khai : Data Engineer, Backend, Frontend
- Kiểm tra chất lượng dữ liệu
Data Analysis là tập con nằm trong Data Analytics như hình ở phía bên trên.
Nên sử dụng sao cho đúng
Theo kinh nghiệm cá nhân của mình bạn nên sử dụng Data Analysis trong ngữ cảnh công ty đang có sẵn dữ liệu, việc của bạn là phân tích chúng tìm ra insight, hoặc thực hiện Data Mining thì cực kì phù hợp để sử dụng cách gọi này.
Trong hoàn cảnh scope công việc của bạn lớn hơn, bạn cần phải xác định metrics, định nghĩa dữ liệu thu thập, sau đó là Phân tích dữ liệu nữa, thì bạn có thể nói là mình đang làm một Data Analytics Project.
Các bạn tham khảo thêm bài viết về các kỹ năng cần thiết cho một Data Analyst ở bên dưới nhé.
Lời kết:
Data Analytics và Data Analysis là hai khía cạnh quan trọng trong việc xử lý dữ liệu. Data Analysis tập trung vào việc khám phá, tìm hiểu và hiểu rõ dữ liệu, trong khi Data Analytics tập trung vào việc sử dụng các kỹ thuật và công cụ để phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin hữu ích.
Sự khác biệt giữa hai khái niệm này thường nằm ở phạm vi và mục tiêu của quá trình xử lý dữ liệu. Dù có sự khác biệt, cả hai đều đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quyết định và tạo ra giá trị từ dữ liệu.
Kỹ năng Phân tích dữ liệu (data analysis) là một kỹ năng không thể thiếu dù cho bạn ở bất kỳ ngành nghề nào hoặc có định hướng trở thành 1 Data Analyst chuyên nghiệp. Tham khảo thêm khoá học Phân tích dữ liệu với SQL + PowerBI của 200Lab bên dưới nhé!
Đọc thêm:
- Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis
- Quy trình Data Analysis: 5 bước để ra quyết định tốt hơn
- Data Analysis với Excel
- Data Entry là gì?
- Mater Data Management là gì?
