Swinburne > News > Ngành Công nghệ Thông tin > Phân tích dữ liệu và những tương lai của ngành trong kỷ nguyên số

Phân tích dữ liệu và những tương lai của ngành trong kỷ nguyên số

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên số với nhu cầu lưu trữ và khai thác các nguồn dữ liệu (Big Data) ngày một lớn. Trở thành một nhà phân tích dữ liệu hoặc đảm nhiệm các vị trí liên quan đến lĩnh vực phân tích dữ liệu là công việc có ý nghĩa quan trọng với bất kì tổ chức, doanh nghiệp nào.

Dữ liệu lớn (Big Data) – Một trong bốn nền tảng của cuộc cách mạng công nghệ 4.0

Cùng với IoT (Internet of Things), AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo), Blockchain (Chuỗi khối), Big Data (Dữ liệu lớn) là một trong bốn nền tảng quan trọng của cuộc cách mạng công nghệ 4.0. Big Data được hiểu là những dữ liệu khổng lồ, là nguồn tài sản thông tin có dung lượng lớn và đa dạng, có vận tốc cao, đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin có hiệu quả về chi phí, để nâng cao việc đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình. Nói cách khác, Big Data là một tệp dữ liệu khổng lồ không thể phân tích được bằng các công cụ và phần mềm thông thường.

Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không nằm ở lượng dữ liệu mà chúng ta có, nó nằm ở việc chúng ta làm gì với những dữ liệu đó. Hầu hết các doanh nghiệp, tổ chức sẽ sử dụng nguồn dữ liệu lớn phân tích để tìm ra câu trả lời cho các câu hỏi: giảm chi phí, giảm thời gian, phát triển sản phẩm mới và dịch vụ tối ưu, ra quyết định thông minh.

Big Data được hiểu là những dữ liệu khổng lồ, là nguồn tài sản thông tin có dung lượng lớn và đa dạng, có vận tốc cao, đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin có hiệu quả về chi phí, để nâng cao việc đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình.

Big Data được hiểu là những dữ liệu khổng lồ, là nguồn tài sản thông tin có dung lượng lớn và đa dạng, có vận tốc cao, đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin có hiệu quả về chi phí, để nâng cao việc đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình.

Khi việc phân tích nguồn dữ liệu lớn được hỗ trợ tối đa, chúng ta có thể hoàn thành tốt một số tác vụ như: xác định nguyên nhân gốc rễ của những thất bại, tạo các chương trình khuyến mại hợp lý dựa trên thói quen của khách hàng đối với công việc kinh doanh, tính toán được những rủi ro gặp phải, phát hiện hành vi gian lận trước khi nó có ảnh hưởng.

Việt Nam trong Top 20 nước có số người sử dụng Internet cao nhất thế giới. Theo số liệu của Tổng cục Thống kê năm 2019, tỷ lệ người sử dụng Internet là 68,7%. Trong khi đó tỉ lệ trung bình của thế giới là 51,4%. Chính vì vậy, thị trường Big Data tại Việt Nam được các chuyên gia đánh giá là triển vọng hàng đầu châu Á. Tuy nhiên việc khai thác Big Data trong nước vẫn chưa tương xứng với tiềm năng và chỉ chủ yếu tập trung ở các doanh nghiệp công nghệ.

“Sự bùng nổ của dữ liệu đang khiến nhiều doanh nghiệp trong nước phải đối mặt với hàng loạt hạn chế trong việc xử lý thông tin, dẫn đến khả năng đưa ra các quyết định bị chậm trễ hoặc trì hoãn. Điều này về lâu dài chắc chắn sẽ ảnh hưởng không nhỏ đến hiệu quả của các doanh nghiệp.” – Ông Nguyễn Kim Hòa, Giám đốc Công nghệ và Hệ thống IBM Việt Nam cho biết

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là một chuyên ngành trong Công nghệ thông tin. Công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác, quản lý và xử lý bộ dữ liệu – các Big Data, từ đó đưa ra các nhận định, dự đoán xu hướng hoạt động của tương lai. Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò, phân tích dữ liệu xác nhận, phân tích dữ liệu định lượng và phân tích dữ liệu định tính (tập trung vào các dữ liệu như video, hình ảnh và văn bản).

Đây là một công việc có ý nghĩa và có tầm quan trọng lớn đối với bất cứ tổ chức hoặc doanh nghiệp nào. Đặc biệt là các lĩnh vực như ngân hàng đầu tư, bảo hiểm, du lịch, quốc phòng, hàng không vũ trụ và y học – nơi các phần mềm đóng vai trò quan trọng.

Tương lai của ngành Phân tích dữ liệu

Hệ thống phân tích dữ liệu tự động đang được đưa vào sử dụng trong nhiều công ty. Tuy nhiên, nó vẫn chưa thể đáp ứng hoàn toàn nhu cầu của người sử dụng. Theo các nghiên cứu, 80% lượng công việc không thể tự động hóa; 20% còn lại có thể thực hiện bằng máy nhưng hiệu quả chưa cao. Hơn nữa, máy học tự động chỉ có thể giải quyết được những vấn đề đơn giản. Các vấn đề phức tạp hơn cần đến tư duy của con người mới có thể giải quyết được. Do đó, ngành Phân tích dữ liệu sẽ không biến mất ngay cả khi công nghệ phát triển.

Hệ thống phân tích dữ liệu tự động đang được đưa vào sử dụng trong nhiều công ty.

Hệ thống phân tích dữ liệu tự động đang được đưa vào sử dụng trong nhiều công ty.

Theo Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF), nhu cầu tuyển dụng nhân sự ngành Phân tích dữ liệu đã tăng mạnh trong năm 2020, gấp 6 lần so với 5 năm trước. Trong 5 năm tới, tỉ lệ này sẽ tiếp tục tăng cao hơn nữa do lượng dữ liệu con người tạo ra ngày càng nhiều. Nhờ đó mà cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp của những người theo đuổi ngành Phân tích dữ liệu cũng vô cùng rộng mở. 

Theo Glassdoor (một website về việc làm của Mỹ), mức lương trung bình của 1 nhà phân tích dữ liệu rơi vào khoảng 84.000 USD/ năm. Tại Việt Nam, con số này cũng lên tới trên 470 triệu/ năm theo thống kê của TopDev. Mức thu nhập này cao hơn mức thu nhập trung bình, điều này khiến cho nghề phân tích dữ liệu trở thành một ngành nghề sinh lời cao và cực hấp dẫn, được bầu chọn là ngành nghề “quyến rũ” nhất thế kỷ. Jeanne Harris – Giám đốc điều hành cấp cao tại Accenture Institute for High Performance (AIHP) cũng đã từng nhấn mạnh tầm quan trọng của các chuyên gia phân tích khi khẳng định “dữ liệu sẽ trở nên vô dụng nếu thiếu người có kỹ năng để phân tích nó”.

Học Phân tích dữ liệu ở đâu?

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là một ngành còn khá mới mẻ tại Việt Nam nhưng lại là xu hướng phát triển đầy tiềm năng trong tương lai với triển vọng nghề nghiệp hấp dẫn. Đón đầu xu hướng và mong muốn mang đến thành công cho những bạn trẻ theo đuổi ngành nghề này, Swinburne Việt Nam là một trong số những trường tiên phong đào tạo chuyên ngành Phân tích dữ liệu

Điểm khác biệt là ở Swinburne, Phân tích dữ liệu là chuyên ngành phụ (Co-major or Minor) thuộc cả hai ngành lớn: Kinh doanh và Công nghệ thông tin. Do đó người học có thể lựa chọn chuyên ngành này ở một trong hai ngành trên sao cho phù hợp với mục tiêu và định hướng công việc tương lai.  

Trọng tâm chính của chuyên ngành Phân tích dữ liệu là các kiến thức kỹ năng liên quan tới quản lý, thu thập các loại dữ liệu khác nhau, cách sử dụng các công cụ mới nhất để lưu trữ, xử lý, trích xuất và trực quan hóa. Mỗi một môn chuyên sâu sẽ trang bị cho sinh viên các kiến thức về thống kê, xác suất, thuật toán tối ưu, cùng các công nghệ, phần mềm đang phát triển để xử lý các dữ liệu Big Data. 

Swinburne Việt Nam là một trong số những trường tiên phong đào tạo chuyên ngành Phân tích dữ liệu. 

Swinburne Việt Nam là một trong số những trường tiên phong đào tạo chuyên ngành Phân tích dữ liệu.

Việc phân tích dữ liệu cũng gắn với việc ra quyết định cho các hoạt động kinh doanh. Thông qua các dữ liệu kinh doanh được phân tích, chúng ta có thể tối ưu các hoạt động của doanh nghiệp, bao gồm việc đánh giá các mô hình kinh doanh hiện có, xác định được các cách thức hiệu quả nhất để phân phối sản phẩm, phân công công việc cho nhân viên, điều chuyển nhân sự, chi phí….. 

Bạn có thể chọn học ngành Công nghệ thông tin và chuyên ngành Phân tích Dữ liệu hoặc ngành Kinh doanh với các chuyên ngành trong lĩnh vực kinh doanh như Quản trị kinh doanh, Marketing cùng với chuyên ngành thứ hai là Phân tích Dữ liệu (co-major). Như vậy dù bạn học ngành Kinh doanh, bạn cũng có thể sở hữu các kiến thức về quản lý dữ liệu nhằm phục vụ cho nghề nghiệp của mình.  

Ngoài việc học tập với các giáo sư có trình độ giảng dậy quốc tế, sinh viên sẽ được tiếp cận với thực tiễn rất đa dạng về việc Phân tích dữ liệu từ Tập đoàn FPT. Hiện FPT đang đi tiên phong trong nghiên cứu và ứng dụng các bài toán liên quan tới Big Data và Trí tuệ nhân tạo. Sinh viên sẽ được tạo điều kiện thực hành với các bài toán thực tế từ các chuyên gia trong ngành (industry mentor).

Cho dù chọn lựa chuyên ngành Phân tích dữ liệu tại ngành nào thì trong quá trình làm việc tại các công ty đa quốc gia, các sinh viên Swinburne luôn thể hiện được sự vượt trội về năng lực khi có khả năng sử dụng Tiếng Anh thành thạo, bắt nhịp vào công việc nhanh và đáp ứng được những yêu cầu cao của doanh nghiệp. Điều này có được là nhờ ngay từ năm thứ 3, sinh viên đã có một học kỳ thực tập tại doanh nghiệp (On the job training). Qua đó sinh viên có cơ hội tham gia vào những dự án thực tế và được học hỏi về kinh nghiệm làm việc từ các chuyên gia trong ngành.

Có thể nói, tấm bằng cử nhân chuyên ngành Phân tích dữ liệu của Swinburne Việt Nam chính là tấm “hộ chiếu” đảm bảo cho các bạn trẻ sau khi tốt nghiệp. Bởi Swinburne University of Technology luôn được đánh giá là một trong những ngôi trường có chất lượng đào tạo tốt nhất thế giới, đứng thứ 372 trên bảng xếp hạng các trường đại học theo QS Rank 2020.

Trang Trần


Ngành Công nghệ Thông tin

Hội thảo về Khoa học cùng chuyên gia quốc tế: Vai trò của Dữ liệu và ứng dụng trong Data Science

Ngày 12/03/2021, sinh viên Swinburne Việt Nam ngành Công nghệ Thông tin tại cơ sở Hà Nội vừa có một…

Du học công nghệ thông tin –  Danh sách các nước và trường tốt

Du học công nghệ thông tin (Information Technology) đang là một trong những chủ đề được nhiều bạn trẻ quan…

CLB High-Tech chính thức ra quân, sẵn sàng “chinh chiến” FPT Hackathon 2021

Ngày 25/01/2021, Câu lạc bộ High-Tech chính thức ra quân dưới sự dìu dắt của Tiến sĩ Trương Công Duẩn,…