Jan 17, 2024

So sánh sự khác biệt giữa Data Science và Data Analytics

Dữ liệu hiện nay được tạo ra và ghi lại từ nhiều nguồn khác nhau như các trang web, mạng xã hội, thiết bị cảm biến, hệ thống giao thông, giao dịch công cộng,... Tuy nhiên, dữ liệu này thường không được tổ chức một cách rõ ràng và có thể tồn tại dưới nhiều hình thức, định dạng khác nhau. Không chỉ vậy, dữ liệu thường có kích thước lớn cũng như vô cùng phức tạp đòi hỏi khả năng xử lý và lưu trữ lớn truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả. Nếu không được xử lý đúng cách, dữ liệu có thể trở thành một "đống rác" không thể tận dụng và gây khó khăn trong quá trình tiếp cận.

Đó là lý do tại sao khoa học dữ liệu (Data Science) và phân tích dữ liệu (Data Analytics) trở nên cần thiết. Chúng giúp tạo ra giá trị từ dữ liệu, từ việc hiểu khách hàng và thị trường, đưa ra quyết định thông minh, đến việc dự đoán xu hướng tương lai, tối ưu hóa quy trình và hoạt động doanh nghiệp. Với khả năng xử lý dữ liệu ngày càng mạnh mẽ và sự phát triển của các công nghệ liên quan, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng và cần thiết trong tương lai để khai thác toàn bộ tiềm năng của kho dữ liệu khổng lồ. Bài viết sau, cùng BAC so sánh sự khác biệt giữa Data Science và Data Analytics cũng như tìm hiểu sâu hơn vào hai lĩnh vực này nhé.

1. Tổng quan về khoa học dữ liệu (Data Science)

Khoa học dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực liên quan đến việc sử dụng phương pháp khoa học và công nghệ để xử lý, phân tích dữ liệu. Khoa học dữ liệu không giới hạn trong một lĩnh vực cụ thể, mà hoạt động như một lĩnh vực liên ngành, kết hợp các phương pháp từ nhiều lĩnh vực khác nhau như thống kê, toán học, khoa học máy tính và tri thức kinh doanh để tìm ra thông tin, mẫu, xu hướng từ dữ liệu.

Những người làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, được gọi là Data Scientist. Họ thường có kiến thức vững về toán học, thống kê, lập trình cũng như sử dụng thành thạo các công cụ, ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL, các framework và thư viện liên quan để xử lý và phân tích dữ liệu.

Một số thuật ngữ quen thuộc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để trích xuất hoặc giải thích thông tin bao gồm:

Khai thác dữ liệu (Data management): liên quan đến việc tìm ra các mẫu trong việc thu thập dữ liệu. Quá trình này giúp nhận diện và chuyển đổi thông tin thành một cấu trúc có thể dễ dàng hiểu được. Hai bước quan trọng nhất trong khai thác dữ liệu là:

Tạo cơ sở dữ liệu (database)
Quản lý dữ liệu
Học sâu (Deep Learning): Từ "deep" ở đây chỉ ra rằng quá trình này cần đi qua nhiều lớp khác nhau để trích xuất các đặc trưng phức tạp của dữ liệu.
Dữ liệu lớn (Big Data): Big Data đề cập đến những dữ liệu khó xử lý bằng các chương trình và gói phần mềm thông thường.

2. Tổng quan về phân tích dữ liệu (Data Analytics)

Phân tích dữ liệu là quá trình sử dụng công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu để xem xét, biến đổi và khám phá dữ liệu hiện có. Dữ liệu không có tổ chức sẽ được chuyển đổi thành các tập dữ liệu có tổ chức và thực sự hữu ích cho quá trình ra quyết định.

Quá trình phân tích dữ liệu gồm các bước:

Yêu cầu dữ liệu (Data requirement)
Thu thập dữ liệu: thông qua việc sử dụng các phương pháp như khảo sát, thăm dò, thử nghiệm hoặc thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Xử lý dữ liệu: Sau khi dữ liệu được thu thập, nó cần được xử lý và chuẩn hóa. Quá trình này bao gồm loại bỏ dữ liệu không hợp lệ, bổ sung các giá trị thiếu, và biến đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp cho quá trình tiếp theo.
Phân tích dữ liệu: áp dụng các phương pháp và kỹ thuật phân tích để khám phá thông tin và mẫu trong dữ liệu. Một số phương pháp điển hình như thống kê, machine learning, mô hình hóa và phân loại dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu: là quá trình biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa hoặc biểu đồ dễ hiểu và truyền đạt thông tin một cách trực quan để giúp người dùng thấy rõ các mẫu, xu hướng và quan hệ trong dữ liệu.

3. Sự khác biệt giữa Data Science và Data Analytics

Hai thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau, tuy nhiên điểm khác biệt cốt lõi bao gồm:

Khoa học dữ liệu:

Tiếp cận sâu với phạm vi rộng
Mục tiêu đặt câu hỏi và tạo ra hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu
Sử dụng cách tiếp cận nhiều lớp để cung cấp dữ liệu

Phân tích dữ liệu:

Tiếp cận tập trung
Mục tiêu tìm kiếm dữ liệu có thể đưa ra hành động
Thu thập, lọc và truyền đạt dữ liệu

Chi tiết sự khác biệt như sau:

Phạm vi: Khoa học dữ liệu (Data Science) có phạm vi rộng hơn và bao gồm tất cả các khía cạnh liên quan đến việc xử lý, phân tích và hiểu dữ liệu. Nó bao gồm việc thu thập dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng mô hình, triển khai và đánh giá mô hình dữ liệu. Phân tích dữ liệu (Data Analytics) tập trung hơn vào quá trình xử lý và phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin hữu ích và hiểu rõ mẫu và xu hướng trong dữ liệu.
Mục tiêu: Phân tích dữ liệu thường tập trung vào việc trả lời các câu hỏi cụ thể và tìm kiếm thông tin hữu ích để hỗ trợ quyết định. Khoa học dữ liệu có mục tiêu rộng hơn là tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu và đưa ra dự đoán, phân loại hoặc tối ưu hóa dựa trên dữ liệu.
Phương pháp và công cụ: Khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp và công cụ từ nhiều lĩnh vực như thống kê, toán học, khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo để xử lý và phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu thường sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích thống kê, khai phá dữ liệu, và các kỹ thuật học máy để khám phá mẫu và tương quan trong dữ liệu.

Tổng quan, khoa học dữ liệu tập trung vào việc trích xuất tri thức từ dữ liệu không cấu trúc, trong khi phân tích dữ liệu tập trung vào xử lý dữ liệu có sẵn để tìm ra thông tin hữu ích và thực hiện các phân tích. Hai quy trình này thường được thực hiện cùng nhau để hiểu và tận dụng giá trị của dữ liệu.

Dù cho có nhiều điểm khác biệt, tuy nhiên không thể phân tách hoàn toàn khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Bởi lẽ cả hai đều là những phần quan trọng trong quá trình làm việc với dữ liệu và đóng góp vào việc tận dụng giá trị của dữ liệu cho doanh nghiệp. Sự kết hợp giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu mang lại sự đa chiều và toàn diện hơn trong việc nắm bắt thông tin và đưa ra quyết định thông minh. Chúc bạn thành công trong công việc và đừng quên thường xuyên đón đọc những bài viết mới tại BAC's Blog nhé.

Nguồn tham khảo:
https://www.thinkful.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

Roadmap Business Analyst

Business Analyst (BA) là cầu nối quan trọng giữa nhu cầu kinh doanh và giải pháp kỹ thuật, đảm bảo mọi khía cạnh vận hành hiệu quả. Trong bài viết này, hãy cùng BAC khám phá các công việc chính của một BA dựa theo nhiệm vụ cụ thể, con đường thăng tiến lên vị trí BA Manager.
Data analyst là gì? Mô tả công việc, kỹ năng và nhiều hơn thế nữa

Dữ liệu thô sẽ không có giá trị nếu thiếu đi việc trực quan hóa dữ liệu. Đây là lý do mà Data Analyst (các nhà phân tích dữ liệu) ra đời và chuyển thể hàng trăm nghìn dữ liệu thô thành những thông tin có giá trị, giúp cho các tổ chức ra quyết định một cách sáng suốt.
Từ phân tích đến hành động: Nhà phân tích kinh doanh và giải pháp bền vững

Khi người tiêu dùng ngày càng nhận thức rõ hơn về tác động môi trường mà các doanh nghiệp để lại, chúng ta cũng bắt đầu đòi hỏi sự minh bạch và hành động có trách nhiệm từ họ.
Bí quyết thúc đẩy đổi mới: Phân tích kinh doanh và vai trò phát triển sản phẩm mới

Để có một sản phẩm thành công trước khi ra mắt cần có kế hoạch tỉ mỉ, có sự thấu hiểu sâu sắc về thị trường và quy trình thực thi hiệu quả. Khi đó, phân tích nghiệp vụ chính là điểm giao thoa của tất cả những yếu tố này.

Bình luận

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 +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +