Ngày nay chúng ta nói về phân tích dữ liệu chỉ là một thuật ngữ mới. Nhưng thực tế, nó đã tồn tại được một thời gian. Vào những năm 1980, bản thân nó chỉ là những dữ liệu đơn thuần khi ra mắt cơ sở dữ liệu marketing. Bây giờ, bạn có thể dễ dàng bắt gặp sự kết hợp của các sản phẩm được sản xuất kết nối với công nghệ điện tử, vận hành bằng phần mềm kết nối Internet hoặc các phần mềm được sử dụng hằng ngày. Do đó, việc tạo ra một lượng lớn dữ liệu dẫn đến việc tạo ra ngành phân tích dữ liệu. Giám đốc Tiếp thị và các nhà lãnh đạo khác của những năm trước đã kết hợp “dữ liệu” với các yếu tố khác như xu hướng,sự cạnh tranh, nghiên cứu khách hàng và chiến lược thị trường để xác định chiến lược và chiến thuật phù hợp để thực hiện một kế hoạch chiến lược. Giờ đây, hơn bao giờ hết, các nhà lãnh đạo đang bắt đầu hầu như chỉ dựa vào dữ liệu của chính nó. Điều đó có thể tốt hoặc xấu. Thời gian sẽ trả lời. Sau khi tất cả dữ liệu chỉ là dữ liệu. Bạn cần tìm ra cách để biến nó thành thông tin.
Tin tốt là sự kết hợp của dữ liệu và công nghệ đang mang lại một số cơ hội thú vị cho các doanh nghiệp nhỏ, công ty start-up và các cá nhân. Công ty phân tích Gartner đã xuất bản một báo cáo vào tháng 10 năm 2020 với tiêu đề: 10 Xu hướng phân tích và dữ liệu hàng đầu của Gartner cho năm 2020. Sau khi đọc báo cáo, đây là ba xu hướng bạn nên chú ý trong một hoặc hai năm tới.
Trở thành nhà phân tích/nhà khoa học dữ liệu
Về lâu dài, có lẽ sẽ không khôn ngoan nếu đánh cược ngược lại khoa học dữ liệu như một bước chuyển sự nghiệp, đặc biệt là khi bạn mở rộng lĩnh vực này để bao gồm các vị trí liên quan như kỹ sư nghiên cứu và kỹ sư học máy. Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ nhận thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ đối với các kỹ năng công việc về khoa học dữ liệu. Trong dự đoán của họ, lĩnh vực khoa học dữ liệu sẽ tăng trưởng khoảng 28% đến năm 2026. Ngoài ra, khi công nghệ được cải thiện, các công ty có thể tăng mức độ phức tạp của các hoạt động và phân tích dữ liệu của họ. Điều đó có nghĩa là phải đưa các khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) vào quy trình kinh doanh của các công ty thông thường. Và điều đó có nghĩa là nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu (lương trung bình ở Mỹ là 111.100 USD) và các vị trí liên quan (nhà khoa học nghiên cứu và kỹ sư máy học) cũng sẽ tăng lên. Trong khi các công cụ ngày càng trở nên ưu việt hơn, các nhà khoa học dữ liệu đang tìm cách gia nhập thị trường sẽ vẫn cần có hiểu biết vững chắc về những điều cơ bản, bao gồm mô hình dữ liệu, cơ sở dữ liệu quan hệ và phân tích thống kê cơ bản. Đó là những kỹ năng quan trọng có khả năng tồn tại trong bất kỳ sự thay đổi nào trong tương lai và đóng vai trò quan trọng trong các chức năng công việc của khoa học dữ liệu.
Ra quyết định tự động với trí tuệ nhân tạo
“Tuần trước, chiếc SUV của tôi đã dừng lại mà tôi không cần chạm vào phanh. Hóa ra hệ thống tránh tai nạn xe cộ mới đã được kích hoạt bởi một số yếu tố để hoạt động hoàn hảo.” Đây chỉ là một trong những trường hợp nhỏ mà công nghệ góp mặt trong cuộc sống chúng ta, trở thành trợ thủ đắc lực để đưa ra những quyết định sáng suốt. Cho dù đó là một phương tiện, một camera an ninh chuông cửa của RING, Google Home hay nhiều thứ hơn nữa thì ngành phân tích dữ liệu vẫn đang đứng sau đó và đang phát triển nhanh chóng. Đó có phải là trí tuệ nhân tạo hay các chương trình phần mềm phản ứng với các thuật toán và tiêu chí đặt ra không? Không quan trọng. Ngành công nghiệp này sẽ tiếp tục phát triển theo cấp số nhân trong vòng 20 năm tới. Bất kể ứng dụng nào, trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách người tiêu dùng, nhà khai thác và nhà sản xuất tương tác với thiết bị. Và điều đó tạo ra cơ hội to lớn cho các công ty start-up trong ngành này.
Thị trường dữ liệu và trao đổi dữ liệu
Với những thông báo gần đây của Apple, Facebook, Google và những người khác về việc có thể hạn chế dữ liệu của bên thứ nhất (không được phép sử dụng), nó tạo ra một vấn đề cho các nhà quảng cáo nhưng lại là cơ hội cho các thị trường dữ liệu và trao đổi gia tăng. Nói chung, thị trường dữ liệu là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả một địa điểm (nền tảng) để mua và bán dữ liệu của bên thứ ba. Các nền tảng này thường tập trung vào khía cạnh giao dịch của việc mua và bán dữ liệu, bao gồm xuất bản, cấp phép, khám phá và phân phối. Trong khi đó, trao đổi dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất cho các công nghệ cho phép trao đổi dữ liệu mà không cần giao dịch tài chính liên quan. Chúng được nhắm mục tiêu vào các tổ chức không có khả năng bán dữ liệu của họ và thay vào đó họ đang tìm cách khai thác giá trị bằng cách trao đổi nó. Việc trao đổi có thể là một chiều hoặc nhiều chiều để thúc đẩy các đề xuất giá trị chung. Một số trao đổi dữ liệu rất cơ bản, nhưng các dịch vụ mới đang xuất hiện để cung cấp chức năng sâu hơn. Ví dụ, Johnson and Johnson có một lượng lớn dữ liệu về người tiêu dùng. Liệu họ có thể trao đổi dữ liệu với một công ty khác không phải là đối thủ cạnh tranh để cả hai cùng có lợi?
Theo: Forbes
