Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  Tất tần tật về Data Literacy mà bạn phải biết

Tất tần tật về Data Literacy mà bạn phải biết


Data Literacy - Kiến thức về dữ liệu bao gồm hiểu biết chung về cách dữ liệu được lưu trữ, cách xử lý, trình bày và diễn giải dữ liệu cụ thể

  334 lượt xem

Nội dung bài viết

  1. Data Literacy là gì?

Theo Wikipedia chia sẻ Data Literacy là kỹ năng đọc, hiểu, tạo và truyền đạt dữ liệu dưới dạng thông tin. Định nghĩa này giống như khả năng đọc viết nói chung, quản lý và nhân viên những người không chuyên về dữ liệu có thể hiểu về dữ liệu, sử dụng các chương trình phân tích và diễn giải kết quả của các phân tích đó.

Kiến thức dữ liệu được chia thành 03 nhóm cơ bản như sau:

  • Storing Data - Lưu trữ dữ liệu
  • Handling Data - Xử lý dữ liệu
  • Presenting Data - Trình bày dữ liệu

tat-tan-tat-ve-data-literacy

2. Storing Data - Lưu trữ dữ liệu

Một số khái niệm cơ bản về lưu trữ dữ liệu cần phải nắm vững:

Data is Imperfect - Dữ liệu không hoàn hảo

Điều đầu tiên khi bất kỳ ai tìm hiểu sâu rộng kiến thức về dữ liệu cần phải nhớ là dữ liệu không bao giờ hoàn hảo. Điều này cũng có nghĩa là không có cách nào lưu trữ dữ liệu một cách hoàn hảo. Có thể thấy các doanh nghiệp đang thay đổi phương thức phát triển và cải tiến kỹ thuật theo sự phát triển như vũ bão của công nghệ. Điều này khiến cho việc lưu trữ dữ liệu phải đáp ứng nhu cầu của nhiều người dùng khác nhau. Ngay cả khi lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ thì dữ liệu vẫn phải phân đoạn và lưu trữ dữ liệu trong nhiều bảng. Vậy nên, không có cách nào để lưu trữ dữ liệu chính xác theo nhu cầu của mình. 

Khía cạnh thứ hai chính là sự không hoàn hảo của chính dữ liệu. Dữ liệu luôn luôn có rất nhiều lỗi khác nhau và không nhất quán. Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm dữ liệu để hỗ trợ tìm câu trả lời đúng 100%  thì điều này hoàn toàn không thể. Mục đích của dữ liệu là cung cấp cho doanh nghiệp câu trả lời hợp lý và doanh nghiệp dựa vào đây để xây dựng kế hoạch kinh doanh phù hợp. 

 

Dữ liệu được định dạng ở nhiều hình thức khác nhau 

Không chỉ lưu trữ dưới dạng số nguyên mà dữ liệu còn được lưu trữ theo nhiều cách khác nhau và phù hợp với mục đích lưu trữ. Ví dụ,nếu doanh nghiệp là nhà sách thì số lượng sách đã bán, số lượng sách trong kho sẽ lưu dưới dạng số nguyên. Ngược lại, nếu doanh nghiệp kinh doanh nguyên liệu thô thì dữ liệu sẽ lưu dưới dạng số thập phân. Hơn thế nữa, nhân viên phải nắm rõ nếu lưu dưới dạng số thập phân sẽ có những quy tắc nào để thể hiện thông tin chính xác nhất. 

Cũng giống như trong trường hợp bạn muốn lưu trữ dữ liệu số ngày đi làm của nhân viên thì chỉ cần cần lưu thông tin dưới dạng ngày/ tháng/ năm. Nhưng nếu muốn lưu thông tin check in/ check out thì phải có thêm thông tin về giờ, phút, giây. Điều này cũng có thể hiểu là, cùng một dữ liệu số nhưng mục đích lưu trữ khác nhau thì thông tin lưu trữ cũng khác nhau. 

Vậy dữ liệu văn bản, âm thanh hay thậm chí hình ảnh thì như thế nào ? Tùy thuộc vào mục đích sử dụng dữ liệu mà dữ liệu sẽ được lưu trữ theo ký tự hoặc số lượng ký tự phù hợp. 

3. Handling Data - Xử lý dữ liệu

Xử lý dữ liệu được hiểu đơn giản là tạo, thao tác và phân tích dữ liệu đó. Vậy những kỹ năng technical nào sẽ hỗ trợ những thao tác trên ? 

Technical Skills

Những kỹ năng kỹ thuật này bao gồm việc lựa chọn kỹ thuật phù hợp để phân tích dữ liệu. Nhưng trước tiên, bạn phải xác định bạn sẽ sử dụng mô hình phân tích nào cho bài toán của mình. Phân tích mô tả hay phân tích chẩn đoán? 

Phân tích mô tả là xem xét lịch sử của dữ liệu và mô tả những gì đã xảy ra. Phân tích chẩn đoán là đo lường dữ liệu trong quá khứ và đưa ra câu trả lời cho câu hỏi “chuyện gì đã xảy ra?”.

Để thực hiện phân tích dữ liệu, bạn cần hiểu rõ những khái niệm phân tích cơ bản sau: 

  • Phân tích thống kê mô tả
  • Phân tích thống kê suy luận
  • Phân tích thống kê dự đoán
  • Phân tích thống kê theo quy định
  • Phân tích dữ liệu khám phá
  • Phân tích cơ học

data-literacy

Sử dụng công cụ phù hợp

Dĩ nhiên là không thể phân tích hàng ngàn, hàng triệu dòng dữ liệu chỉ với một cây bút và tờ giấy. Bạn sẽ phải chọn và sử dụng công cụ phù hợp với mục tiêu của mình. Đôi khi phải kết hợp 2 -3 công cụ để có thể thực hiện hết các quy trình như lọc dữ liệu thiếu hay dữ liệu sai, làm sạch dữ liệu và trình bày dữ liệu. Tất nhiên, rất khó để có thể học và sử dụng thành thạo tất cả các công cụ nhưng bạn phải có kiến thức, có kinh nghiệm về một số công cụ cơ bản như:

  • Ngôn ngữ truy vấn SQL
  • Ngôn ngữ lập trình Python
  • Ngôn ngữ lập trình R
  • Power BI
  • Tableau
  • Excel 

 

Tư duy kinh doanh

Mặc dù kiến ​​thức kỹ thuật và công cụ là cần thiết, nhưng điều này vẫn chưa đủ để khai thác hết tiềm năng của dữ liệu. Chính vì vậy, business skills chính là kỹ năng bắt buộc phải có trong doanh nghiệp. Kiến thức kinh doanh bao gồm sự hiểu biết về công ty của nhân viên với các sản phẩm của công ty, hiểu mục tiêu của các bộ phận khác là gì, các quy trình kinh doanh diễn ra như thế nào và những thách thức công ty đang phải đối mặt. Điều này cũng có nghĩa là nhân viên cần phải hiểu điểm mạnh của doanh nghiệp so với đối thủ cạnh tranh là gì. 

Nếu như doanh nghiệp muốn cải thiện doanh số bán hàng thì phải hiểu rõ thị trường đang hoạt động như thế nào, đối thủ cạnh tranh đang làm gì và, khách hàng của mình là ai. Nếu không nắm rõ những thông tin này thì rất khó cho doanh nghiệp thu hút khách hàng tiềm năng. Chính vì vậy, business skills là một trong những kỹ năng quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp. 

 

4. Presenting Data - Trình bày dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu

Nếu bạn là người phân tích dữ liệu, làm thế nào để trình bày dữ liệu dễ đọc, dễ hiểu và thể hiện rõ ràng kết quả bằng biểu đồ cụ thể ? Tất cả những điều này yêu cầu nhân viên phải có kỹ năng trực quan hóa dữ liệu. 

Trực quan hóa dữ liệu là quá trình tạo ra các biểu đồ hoặc thể hiện dữ liệu một cách trực quan. Điều này giúp thông tin truyền tải rõ ràng và hiệu quả hơn.  Trong doanh nghiệp, trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng hỗ trợ data analyst truyền đạt dữ liệu dễ dàng và  dễ tiếp cận hơn đối với những người không hiểu biết về dữ liệu. Một ví dụ cụ thể nhất về việc trực quan hóa dữ liệu đang hoạt động là biểu đồ hoặc đồ thị thể hiện báo cáo doanh thu hàng tháng hoặc hàng năm của công ty.

Bên cạnh tạo ra các biểu đồ, trực quan hóa dữ liệu còn tạo ra bảng, bản đồ, đồ họa thông tin và thậm chí cả video hoặc GIF để diễn giải dữ liệu. Và những thao tác này sẽ được hỗ trợ bằng những công cụ như Excel, Power BI hay Tableau. 

Kết luận

Data Literacy - Hiểu biết về dữ liệu bao gồm hiểu biết chung về cách dữ liệu được lưu trữ, cách xử lý, trình bày và diễn giải dữ liệu cụ thể. Khi đã có hiểu biết, có tư duy về dữ liệu doanh nghiệp có thể ứng dụng lĩnh vực kinh doanh mà việc sử dụng dữ liệu có thể có tác động mạnh mẽ nhất và tập trung vào các lĩnh vực. Đồng thời khai thác những tiềm năng mạnh mẽ của dữ liệu trong việc phát triển sản phẩm/ dịch vụ của doanh nghiệp.

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học

Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Những sai lầm phổ biến trong phân tích dữ liệu và cách tránh

Tìm hiểu những sai lầm phổ biến trong phân tích dữ liệu và cách khắc phục để đảm bảo kết quả chính xác. Hướng dẫn giúp nâng cao kỹ năng phân tích hiệu quả.

Xu hướng mới nhất trong phân tích dữ liệu năm 2024

Năm 2024 mang đến nhiều xu hướng mới trong phân tích dữ liệu, mở ra cơ hội và thách thức cho các doanh nghiệp.

Những ngành nghề nào cần có vị trí Chuyên viên Phân tích Dữ liệu?

Data Analyst đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu. Vậy những ngành nghề nào cần có vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu.

Các bài viết liên quan