Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu (Data Analytics Tools) là sự cần thiết để đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu. Nhưng bạn đã biết những công cụ nào cần thiết để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu? Bài viết này sẽ giới thiệu cho bạn các công cụ phân tích dữ liệu quan trọng. Giúp bạn hiểu rõ hơn về chức năng và cách chúng có thể hỗ trợ công việc của bạn.
Nhắc đến công cụ phân tích dữ liệu, kỹ năng quan trọng hơn việc sử dụng công cụ nào
1. Tại Sao Công Cụ Phân Tích Dữ Liệu Quan Trọng?
Công cụ giúp ta thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả. Chúng cung cấp các khả năng mạnh mẽ để xử lý dữ liệu lớn, tạo ra các biểu đồ và báo cáo trực quan. Từ đó, giúp bạn dễ dàng tìm ra các insights quan trọng từ dữ liệu. Việc sử dụng đúng công cụ sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gia tối ưu hiệu quả công việc. Từ đó, đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác hơn.
Khi nói về Bộ công cụ Phân tích hiện nay, có rất nhiều công cụ mà bạn có thể học. Nhưng một trong những chìa khóa để thành công là sự chuyên sâu về công cụ. Đừng ngại tập trung vào việc xây dựng kỹ năng và chuyên môn trong một vài lĩnh vực. Thay vì, cố gắng làm chủ tất cả các công cụ trong bối cảnh hiện nay. Vì điều đó, sẽ làm bạn bối rối khi cố học mọi thứ mà cuối cùng không thật sự giỏi. Nói theo cách khác, bạn có không nên học hết tất cả những công cụ này.
Đừng học tất cả những công cụ này. Điều quan trọng hơn nhiều là hiểu được những công cụ này nằm ở đâu trong bộ công cụ và chúng được sử dụng để làm gì thay vì cố gắng học tất cả chúng
Alice, Founder ACE Academy
2. Các Công Cụ Phân Tích Dữ Liệu Phổ Biến
2.1 BI Platforms
Thông thường, khi ai đó sử dụng những nền tảng này. Thường là nhà phân tích trí tuệ kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia trực quan hóa dữ liệu. Và có các vai trò khác khi sử dụng các nền tảng BI.
Các nền tảng BI được sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Nhưng thường sử dụng để tạo dashboard để chia sẻ với thành viên trong nhóm, các bên liên quan. Chúng cũng thường được sử dụng cho các công cụ ETL và chuẩn bị dữ liệu, khả năng nhanh chóng tạo điều kiện cho phân tính dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu ngẫu nhiên. Và khả năng quản trị báo cáo nơi bạn có thể cung cấp thông tin chi tiết và báo cáo dựa trên dữ liệu cho toàn bộ tổ chức.
Thay vì cố học nhiều các công cụ cùng một lúc. Hãy tập trung học sâu vào một nền tảng trước. Những kỹ năng bạn xây dựng với một nền tảng đó sẽ được chuyển đổi cao. Nếu bạn cần chuyển sang một nền tảng khác trong tương lai. Tiếp theo, chúng ta hãy nói về các công cụ cơ sở dữ liệu.
2.2 Database Tools
Tiếp theo trong bộ công cụ phân tích, hãy nói về một số công cụ cơ sở dữ liệu khác nhau: MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MongoDB. Danh mục công cụ này thường được sử dụng để tạo, quản lý, truy vấn thông tin được lưu trữ trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (RDMS). Một số công cụ phổ biến và hàng đầu trong ngành là MySQL, Microsoft SQL Server và PostgreSQL.
Vậy, sự khác biệt giữa những công cụ này là gì? Thực tế là những công cụ này giống nhau nhiều hơn là khác. Người dùng điển hình là những người thực hiện các vai trò như quản trị cơ sở dữ liệu, nhà phân tích trí tuệ kinh doanh hoặc những nhà khoa học dữ liệu. Các trường hợp sử dụng phổ biến cho các cơ sở dữ liệu: khi bạn cần lưu trữ lượng lớn dữ liệu, thực hiện phân tích cơ sở dữ liệu ngẫu nhiên hoặc tạo ra các bảng hoặc chế độ xem tùy chỉnh cho phân tích và trực quan hóa.
Cần lưu ý, khi nói về các công cụ cơ sở dữ liệu SQL là có nhiều “flavors” hoặc phiên bản khác nhau. Nhưng chúng đều được xây dựng dựa trên cùng một ngôn ngữ và tiêu chuẩn phổ quát. Khi bạn thực sự tìm hiểu từng công cụ, bạn sẽ nhận thấy sự khác biệt trong giao diện. Đó có thể là khác biệt về tích hợp với các nền tảng khác và một số biến thể nhỏ trong cú pháp SQL được sử dụng. Khi học SQL, bạn sẽ có nền tảng tốt để sử dụng tất cả công cụ cơ sở dữ liệu.
2.3 Data Prep & ETL Tools
Các công cụ như Talend, Informatica và Alteryx được thiết kế đặc biệt giúp chuẩn bị dữ liệu và các nhu cầu trích xuất, làm sạch, biến đổi và tải dữ liệu từ các nguồn riêng biệt khác nhau vào một vị trí trung tâm để phân tích. Một số công cụ này không được tích hợp với một công cụ BI cụ thể. Nhưng chúng có thể được sử dụng trên nhiều công cụ BI khác nhau.
Talend và Informatica đều là các công cụ ETL dựa trên đám mây. Dưới đó, chúng ta có Alteryx, Tableau Prep và Power Query Editor trong Power BI. Tất cả những công cụ này đều có khả năng chuẩn bị dữ liệu và ETL mạnh mẽ. Người thường dùng công cụ này là kỹ sư dữ liệu – thường chịu trách nhiệm kết nối các hệ thống khác lại với nhau, quản trị cơ sở dữ liệu để tự động hóa việc nạp dữ liệu vào cơ sở, và nhà phân tích trí tuệ kinh doanh muốn tiết kiệm thời gian cho các hoạt động thu thập, làm sạch, nạp dữ liệu thủ công.
Các công cụ chuẩn bị dữ liệu và ETL thường dùng để xây dựng các pipeline dữ liệu cho phân tích. Phát triển các quy trình ETL tự động hỗ trợ báo cáo liên tục và định kỳ, kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào một vị trí lưu trữ trung tâm hoặc nền tảng BI.
Một trong những điều tuyệt vời về các công cụ như Tableau Prep và Power Query Editor là chúng đều là các công cụ ETL mạnh mẽ được tích hợp natively trong một công cụ BI hàng đầu.
2.4 Spreadsheet Tools
Spreadsheet – Công cụ bảng tính là một trong những công cụ phổ biến nhất. Công cụ này được sử dụng để tạo, quản lý, mô hình hóa và phân tích dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong các hàng và cột. Xét về cấu trúc, nó rất giống với cách một cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ dữ liệu. Vì vậy, công cụ bảng tính là một cách tuyệt vời để bắt đầu hiểu về cấu trúc dữ liệu và thiết lập dữ liệu.
Trong danh mục này, chúng ta có hai nền tảng chính là Microsoft Excel và Google Sheets. Chúng là những công cụ duy nhất mà bạn nên sử dụng hoặc quen thuộc. Đối với danh mục này, người dùng điển hình có thể là một nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích trí tuệ kinh doanh, nhà phân tích tài chính hoặc bất kỳ ai làm việc với dữ liệu. Một số trường hợp sử dụng phổ biến cho công cụ bảng tính bao gồm các phân tích và trực quan hóa ngẫu nhiên, xây dựng mô hình tài chính, dự báo và tối ưu hóa, và báo cáo hiệu suất.
Excel có thể là công cụ linh hoạt nhất trong toàn bộ công cụ phân tích. Excel được sử dụng ở mọi nơi và vì nhiều lý do khác nhau. Đó là một giải pháp tuyệt vời cho việc phân tích từ báo cáo và phân tích ngẫu nhiên đến mô hình hóa dữ liệu phức tạp. Excel thường bị coi nhẹ! Nhưng thực tế, nó là công cụ tốt nhất trong bộ công cụ của nhà phân tích.
2.5 Programming Languages
Chúng ta hãy nói một chút về các ngôn ngữ lập trình hoặc mã hóa. Một số ngôn ngữ được sử dụng phổ biến như Python, R và SAS. Thường được sử dụng cho các phân tích thống kê, học máy và khoa học dữ liệu. Python, R, SAS và SQL đều là ngôn ngữ hàng đầu trong ngành. Nhưng với các mục đích hoặc sử dụng hơi khác nhau. Ví dụ, Python là một ngôn ngữ đa năng thườn sử dụng cho phân tích dữ liệu. Nhưng cũng được sử dụng cho những việc như phát triển web, ứng dụng di động, phát triển trò chơi,.. Các ngôn ngữ và gói như R và SAS được hướng tới nhiều hơn cho phân tích thống kê.
Những người sử dụng ngôn ngữ lập trình, thường là: nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và kỹ sư dữ liệu. Những người dùng này thường sử dụng ngôn ngữ lập trình và các gói để huấn luyện các mô hình học máy, phân tích các tập dữ liệu lớn và xử lý dữ liệu không cấu trúc.
Một điều cần lưu ý, hầu hết các vai trò phân tích sẽ không yêu cầu lập trình nặng. Ngoại trừ là nhà khoa học dữ liệu hoặc học máy(Machine Learning). Điều này có nghĩa là bạn nên ưu tiên học Excel và SQL trước. Sau đó xây dựng bộ kỹ năng của mình từ đó, khi nhu cầu hoặc mong muốn thay đổi.
2.6 Common Tool Stacks
Chúng ta đã điểm qua các công cụ khác nhau, đến lúc xác định một tập hợp hoặc công cụ” stack” phổ biến. Có bốn vai trò khác nhau: nhà phân tích BI, chuyên gia trực quan hóa dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.
Với nhà phân tích BI, cần tập trung vào các công cụ: Excel, MySQL, một nền tảng BI nào đó như Power BI hoặc Tableau. Tiếp theo, vai trò chuyên gia trực quan hóa dữ liệu sẽ tập trung vào một công cụ BI như Tableau, Power BI hoặc Looker cho phép tạo ra các trực quan hóa đẹp mắt, báo cáo và dashboard.
Công cụ “stacks” của kỹ sư dữ liệu sẽ khác so với các vai trò khác (nhà phân tích BI và chuyên gia trực quan hóa dữ liệu). Vì kỹ sư dữ liệu xoay quanh xây dựng các pipeline dữ liệu, thiết kế các quy trình ETL tự động và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, cần tập trung vào các công cụ: SQL Server và MongoDB cho lưu trữ dữ liệu, Hadoop cho lưu trữ phân tán và xử lý dữ liệu lớn và Talend hoặc Informatica cho công cụ ETL độc lập.
Cuối cùng là bộ công cụ của nhà khoa học dữ liệu. Bao gồm: PostgreSQL cho lưu trữ, Python hoặc R cho phân tích dữ liệu và Apache Spark cho xử lý các tập dữ liệu lớn. Sau đó cần có một lớp trực quan hóa dữ liệu như Tableau. Hãy nhớ rằng không có phân loại đúng hay sai cho mỗi vai trò. Miễn là các công cụ bạn sử dụng giúp bạn làm việc hiệu quả.
3. Key Takeaways
- Điều đầu tiên và quan trọng nhất. Đó là bạn nên luôn suy nghĩ về những kỹ năng bạn muốn xây dựng. Chứ không phải công cụ bạn muốn học. Ví dụ, đừng học Power BI chỉ vì nó là một công cụ phổ biến. Hãy học Power BI vì nó cho phép bạn trở thành một nhà phân tích giỏi hơn. Khai thác được các thông tin chi tiết từ dữ liệu của bạn. Từ đó, cung cấp các đề xuất vững chắc và ảnh hưởng đến doanh nghiệp.
- Hãy tập trung vào kỹ năng đó trước. Sau đó tìm công cụ giúp bạn nâng cao kỹ năng đó. Thứ hai, đừng ngại chuyên sâu. Sẽ tốt hơn, nếu bạn thực sự tập trung và đi sâu vào một vài lĩnh vực hoặc công cụ. Thay vì cố gắng đi rộng và học rất nhiều công cụ và kỹ năng khác nhau.
- Tại mọi thời điểm, hãy tập trung học một công cụ. Bằng cách giữ tập trung vào một công cụ cụ thể, bạn sẽ học hiệu quả hơn. Giữ lại được những kỹ năng mà bạn đang học và cuối cùng có thể chuyển giao kiến thức của mình sang một công cụ tương tự trong tương lai.
- Hãy làm việc hướng tới việc xây dựng một ngăn xếp công cụ cụ thể cho vai trò của bạn. Đối với các chuyên gia phân tích, chúng tôi thậm chí khuyên rằng Excel, SQL và một nền tảng BI như Power BI hoặc Tableau nên nằm trong ngăn xếp đó.
Tạm kết
Việc sử dụng đúng công cụ phân tích dữ liệu. Sẽ giúp bạn nâng cao hiệu quả công việc, đưa ra các quyết định chính xác dựa trên dữ liệu. Ngoài ra, bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về các kỹ năng cần thiết cho Data Analyst qua bài viết tại đây Blog: Data Analyst cần học gì?
Nếu bạn đang mong muốn có được nền tảng vững chắc để trở thành Business Intelligence Analyst, Data Analyst, Data Visualization Specialist. Hãy kham khảo khoá Data Analytics in Power BI
Khoá học, bạn sẽ học được:
1. Kết nối và chuyển đổi dữ liệu thô
2. Thiết kế và xây dựng một mô hình quan hệ
3. Phân tích dữ liệu với các cột được tính toán và các biện pháp DAX
4. Thiết kế tùy chỉnh, báo cáo tương tác và bảng điều khiển
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc muốn biết thêm thông tin về các khóa học, đừng ngần ngại liên hệ với ACE. Bọn mình luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn trên con đường chinh phục dữ liệu. Chi tiết khoá học tại đây!
