Aug 22, 2023

Sự khác biệt chính giữa khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và số hóa thông tin, dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng và ngày càng trở nên cần thiết trong cuộc sống ngày nay. Dữ liệu chính là "dầu mỏ" của thế kỷ 21, nó mang lại rất nhiều lợi ích cho cá nhân, tổ chức và doanh nghiệp.

Nếu bạn muốn theo đuổi các công việc liên quan đến dữ liệu thì đừng bỏ qua kiến thức về những sự khác biệt chính giữa khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu được BAC chia sẻ trong bài viết dưới đây nhé!

1. Giới thiệu chung về các thuật ngữ

Khám phá dữ liệu (Data Exploration) và trình bày dữ liệu (Data Presentation) đều là hai khía cạnh quan trọng trong quá trình làm việc với dữ liệu. Tuy nhiên chúng có sự khác biệt lớn trên nhiều khía cạnh.

Trình bày dữ liệu (Data presentation): Đây là quá trình truyền đạt thông tin từ dữ liệu đã được khám phá cho một khán giả cụ thể. Mục tiêu của trình bày dữ liệu là truyền đạt thông tin một cách hiệu quả và dễ hiểu nhất.

Công cụ khám phá dữ liệu thường được sử dụng gồm Tableau, PowerBI, Looker và Qlik,.. Tất cả các công cụ trên đều cung cấp cho nhà phân tích một phiên bản nâng cấp hơn của Excel để phân tích dữ liệu và tìm kiếm thông tin có giá trị. Việc linh hoạt về thao tác và đa dạng về tính năng là điểm ưu việt của chúng, đặc biệt là với người dùng cần xử lý nhiều nguồn dữ liệu và không biết phân tích theo hướng nào.

Những câu chuyện dữ liệu (data stories) đưa ra bởi The Upshot, Fivethirtyeight và Bloomberg. Những nhà dự báo dữ liệu này thường thể hiện cách thức trình bày dữ liệu tốt nhất, kèm theo hình thức kể chuyện đa phương tiện (guided storytelling), hình ảnh thuyết phục và mô tả văn bản có tư duy. Như vậy, rõ ràng rằng những công cụ khám phá dữ liệu không thể hoàn toàn cung cấp một bản trình bày dữ liệu chất lượng cao. Thực tế, bạn cần kết hợp các kỹ năng, kiến thức chuyên môn cùng một số giải pháp chuyên dụng nếu thực sự muốn truyền đạt dữ liệu một cách hấp dẫn cho khán giả của mình.

2. Khác biệt chính giữa khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu

Dưới đây là sáu điểm khác biệt chính giữa khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu:

2. 1 Đối tượng (Audience)

Đối với khám phá dữ liệu, đối tượng chính là nhà phân tích dữ liệu. Họ là người đang thao tác, xử lý dữ liệu và quan sát kết quả. Họ cần làm việc với chu kỳ phản hồi chặt chẽ để xác định giả thuyết, phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả.

Trong khi đó, đối tượng của trình bày dữ liệu là một nhóm người dùng cuối riêng biệt. Những người dùng cuối này thường không phải là nhà phân tích, họ đang làm việc trực tiếp trong quá trình ra quyết định kinh doanh và có thể gặp khó khăn trong việc kết nối thông tin giữa những dữ liệu phân tích và ý nghĩa, hệ quả của nó đối với công việc của họ.

2.2 Nội dung (Message)

Khám phá dữ liệu liên quan đến hành trình tìm kiếm thông điệp trong dữ liệu đầu vào. Nhà phân tích cần cố gắng ghép các mảnh ghép để tìm kiếm đáp án của một câu đố lớn.

Trình bày dữ liệu liên quan đến chia sẻ câu đố đã được giải quyết với những người có thể hành động dựa trên những thông tin đó. Tác giả của quá trình trình bày dữ liệu cần hướng dẫn khán giả thông qua nội dung truyền tải với một mục đích và quan điểm cụ thể.

2.3 Giải thích (Explanation)

Đối với các nhà phân tích sử dụng các công cụ hỗ trợ khám phá dữ liệu thì kết quả của việc phân tích có thể rõ ràng hơn. Một sự thay đổi 1% trong chỉ số chuyển đổi có thể đại diện cho một thay đổi lớn làm ảnh hưởng đến tất cả chiến lược marketing của doanh nghiệp. Nhiệm vụ khó khăn hàng đầu đối với các nhà phân tích là trả lời câu hỏi tại sao điều này xảy ra.

Trình bày dữ liệu chịu trách nhiệm nặng nề hơn trong việc giải thích kết quả của quá trình phân tích. Khi khán giả không quen thuộc với dữ liệu, tác giả trình bày dữ liệu cần bắt đầu bằng các mô tả và ngữ cảnh cơ bản hơn. Bằng cách trả lời chi tiết các câu hỏi làm thế nào chúng ta đo lường chỉ số chuyển đổi? Một sự thay đổi nhỏ dù chỉ 1% thì có ảnh hưởng đến các chỉ số khác hay không? Tác động kinh doanh của sự thay đổi này là gì?

2.4 Trực quan hóa bằng biểu đồ (Visualizations)

Các biểu đồ trực quan hóa dữ liệu dành cho việc khám phá dữ liệu cần dễ tạo và thường được hiển thị theo nhiều chiều để có thể phát hiện các mẫu phức tạp.

Đối với trình bày dữ liệu, điều quan trọng hàng đầu là các biểu đồ trực quan hóa phải thật đơn giản và dễ hiểu. Bởi vì khán giả không có sự kiên nhẫn để giải mã ý nghĩa của các yếu tố trên biểu đồ. Bạn hãy tạo ra một biểu đồ đơn giản nhất có thể nhưng vẫn có thể truyền tải đầy đủ nội dung của dữ liệu. Tuyệt đối đừng nên trình bày dữ liệu bằng các biểu đồ phức tạp như treemaps vì nó thường không thể tồn tại độc lập mà luôn cần một hướng dẫn ngắn để dạy người dùng mới cách đọc và hiểu nội dung.

2.5 Mục tiêu (Goal)

Mục tiêu của việc khám phá dữ liệu thường là đặt ra những câu hỏi tốt hơn để hiểu sâu hơn dữ liệu. Quá trình tìm kiếm câu hỏi tốt hơn dẫn đến những thông tin mới và hiểu rõ hơn về cách doanh nghiệp của bạn hoạt động.

Trình bày dữ liệu liên quan đến hướng dẫn người ra quyết định để đưa ra những lựa chọn thông minh hơn. Phần lớn việc khám phá dữ liệu đã được thực hiện, để lại nhiệm vụ không kém phần khó khăn là truyền đạt những hiểu biết và các thức hành động để mang lại kết quả mong muốn.

Qua đó dễ dàng thấy được việc khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu là hai khía cạnh hoàn toàn khác nhau. Đó là lý do tại sao bạn nên tập trung vào việc xây dựng một công cụ trình bày dữ liệu tốt nhất có thể, điển hình như Juicebox.

2.7 Tương tác (Interactions)

Khám phá dữ liệu có thể là một công việc đơn độc: Nhà phân tích thường làm việc một mình để thu thập dữ liệu, kết nối chúng thông qua các nguồn khác nhau và mổ xẻ, khám phá dữ liệu để tìm ra những thông tin có giá trị. Khám phá dữ liệu thường là một hoạt động đơn độc, chỉ kết nối với những người khác khi tìm thấy thông tin mới và cần chia sẻ chúng.

Trình bày dữ liệu là một hoạt động hợp tác chung. Hoạt động này xảy ra khi những thông tin mới phát hiện từ dữ liệu được chia sẻ với những người hiểu về ngữ cảnh kinh doanh. Các cuộc đối thoại có thể nảy sinh để tiến đến các mục tiêu cao hơn.

3. Data storytelling: sự cân bằng giữa khám phá và trình bày dữ liệu

Có một yếu tố quan trọng nằm giữa hai đầu cực của khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu dó chính là kể chuyện từ dữ liệu (data storytelling). Data storytelling nằm ở nút giao điểm, nó không hoàn toàn chỉ là "kể chuyện", cũng không nằm trong việc "tìm kiếm". Đó là những cách dẫn dắt thú vị để giải thích dữ liệu theo cách tốt nhất với cốt truyện rõ ràng nơi mà thông điệp được khám phá.

Giờ đây, bạn đã hoàn toàn có thể hợp nhất các công cụ để khám phá dữ liệu (ví dụ: Tableau) với các công cụ hỗ trợ trình bày (ví dụ: PowerPoint) bằng data storytelling.

Hy vọng bài viết trên đã đem đến cho bạn nhiều nhiều thông tin bổ ích. Nếu bạn muốn đi sau trên trên con đường sự nghiệp gắn liền với dữ liệu thì đừng quên tham khảo các bài viết tại BAC's Blog nhé!

Nguồn tham khảo:

https://www.modernanalyst.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì và làm thế nào để ứng dụng trong công việc là những câu hỏi thường gặp. BAC sẽ giúp bạn tổng hợp những kiến thức nền tảng thông qua các ví dụ thực tế, gần gũi.
Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Bạn muốn tìm bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án? Bạn là người mới và chưa biết phải bắt đầu từ đâu? Hãy để BAC giúp bạn thông qua hướng dẫn chi tiết ở đây.
Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Nếu bạn đang tìm hiểu về phân tích dữ liệu và gặp khái niệm dữ liệu thứ cấp thì đây là bài viết dành cho bạn. BAC sẽ giúp bạn tìm hiểu tất cả thông tin như định nghĩa, đặc điểm, ưu và nhược điểm cũng như những phương pháp phân tích.
Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, ảnh hưởng đến vai trò của Business Analyst (BA). Hãy phân tích BA cần làm gì để thích nghi ở thời đại mới

Bình luận

Lê Anh Tuấn

Chuyên viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi là nhân sự thuộc Trung tâm Phát triển CNTT – Khối Ngân hàng số, hiện đang đảm nhiệm vai trò kiểm thử phần mềm (tester). Việc tham gia khóa học Business Analyst đã mang lại cho tôi góc nhìn toàn diện và rõ ràng hơn về vai trò của BA trong lĩnh vực ngân hàng.

Khóa học Fundamental Business Analysis tại BAC không chỉ giúp tôi hiểu đúng bản chất công việc BA mà còn hỗ trợ phát triển tư duy nghiệp vụ – từ tiếp cận giải pháp kỹ thuật sang tập trung vào nhu cầu người dùng. Phương pháp giảng dạy kết hợp lý thuyết và thực hành thực tiễn, cùng các hoạt động mô phỏng, thảo luận nhóm đã giúp tôi nâng cao kỹ năng giao tiếp, phân tích và trình bày yêu cầu – những năng lực thiết yếu để phối hợp hiệu quả giữa các bên trong dự án công nghệ.

Xem chi tiết +
Huỳnh Cao Cường

Nhân viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi hiện đang công tác tại Trung tâm Phát triển CNTT – Khối CNTT, với vai trò là nhân sự chức năng phụ trách mảng Ngân hàng số, chuyên sâu về kiểm thử phần mềm (Tester). Trước khi tham gia khóa học Fundamental Business Analysis do BAC tổ chức, tôi từng hình dung BA chỉ đơn thuần là cầu nối giữa bộ phận kỹ thuật và nghiệp vụ.

Tuy nhiên, quá trình học đã giúp tôi nhận thức rõ hơn về bản chất và tầm quan trọng của vị trí này. BA không chỉ kết nối các bên liên quan, mà còn giữ vai trò định hình yêu cầu, đảm bảo giải pháp được thiết kế đúng mục tiêu và sát với nhu cầu thực tế. Khóa học đã trang bị cho tôi tư duy phân tích bài bản, khả năng diễn đạt yêu cầu rõ ràng, và kỹ năng phối hợp hiệu quả trong môi trường dự án đa chiều.

Với nền tảng công nghệ thông tin sẵn có, khóa học là bước chuyển hướng quan trọng giúp tôi phát triển tư duy nghiệp vụ vững chắc và sẵn sàng theo đuổi lộ trình nghề nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực Business Analysis tại Eximbank.

Xem chi tiết +
Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC