Data Analytics và Data Analysis là hai thuật ngữ liên quan đến việc xử lý dữ liệu, nhưng chúng có những điểm khác biệt quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sự tương phản giữa hai khái niệm này và cách chúng được áp dụng trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin như thế nào nhé!
Data Analysis là gì?
Data Analysis
“Data analysis is a process of inspecting, cleansing, transforming, and modellingdata with the goal of discovering useful information, informing conclusions, and supporting decision-making. Data analysis has multiple facets and approaches, encompassing diverse techniques under a variety of names, and is used in different business, science, and social science domains. In today’s business world, data analysis plays a role in making decisions more scientific and helping businesses operate more effectively – Wikipedia”
Theo định nghĩa từ Wikipedia, Data Analysis là quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu nhằm khám phá thông tin hữu ích, đưa ra những kết luận và hỗ trợ quyết định cho doanh nghiệp. Data Analysis bao gồm nhiều khía cạnh và phương pháp tiếp cận, bao gồm nhiều kỹ thuật với các tên gọi khác nhau, và được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực từ kinh doanh đến khoa học xã hội.
Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp ra những quyết định dựa trên cơ sở khoa học, giúp tối ưu hóa hoạt động thay vì dựa vào cảm tính. Một cách đơn giản, bạn có thể hiểu Data Analysis như việc nghiên cứu thông qua việc phân tích các tập dữ liệu đã có mà không cần thu thập mới. Quá trình này nhằm tìm ra những thông tin quý báu và được gọi là Data Analysis.
Data Analytics là gì?
Data Analytics
“Data analytics, or simply “Analytics”. The science that analyze crude data to extract useful knowledge (patterns) from them.
This process can also include data collection, organization, pre-processing,
transformation, modeling and interpretation. – A Gentle Introduction to Data Analysis (2018)”
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:
- 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
Quá trình làm việc của Data Analytics
Các bạn có thể nhận thấy rõ ràng rằng khi nhắc đến Data Analytics, bạn sẽ không có sẵn dữ liệu mà phải tổ chức việc thu thập, bao gồm các bước như sau:
- Hiểu rõ kiến thức về lĩnh vực mà bạn đang làm (domain knowledge)
- Xác định bài toán cần giải quyết
- Thiết lập cấu trúc dữ liệu: bạn cần các thông tin xyz của khách hàng, cần bổ sung lịch sử mua hàng, theo dõi hành vi sử dụng ứng dụng của họ, …
- Hợp tác với các đội liên quan để triển khai: Data Engineer, Backend, Frontend
- Kiểm tra chất lượng dữ liệu
Kết Luận
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 hiện thực hóa dữ liệu, trong khi Data Analytics tập trung vào việc áp 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. Mặc 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.
Về TechX Corp.
TechX Corp. là đối tác AWS tại Việt Nam được thành lập năm 2019 bởi các chuyên gia có trên 15 năm kinh nghiệm đến từ các công ty đa quốc gia và tập đoàn đi đầu về chuyển đổi số. Sứ mệnh của TechX là tạo lập môi trường cho những con người đầy đam mê, nhiệt huyết thỏa sức khám phá và kiến tạo, mang đến những sản phẩm công nghệ đơn giản và thân thiện, góp phần đẩy nhanh quá trình xây dựng một Việt Nam số trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây.
TechX 2 năm liền nhận danh hiệu Đối tác AWS của năm – AWS Partner of the Year tại Việt Nam
