Cuộc đua khai thác 'dầu mỏ' số: Nghề phân tích dữ liệu lên ngôi

Dữ liệu trở thành “vàng đen” của kỷ nguyên số

Suốt nhiều thập kỷ, dầu mỏ là “huyết mạch” của kinh tế toàn cầu. Nhưng trong kỷ nguyên số, vị thế đó đang dần được chia sẻ với một loại tài nguyên mới: Dữ liệu.

Điểm chung lớn nhất của hai loại “vàng” này là tính sơ khai. Dầu thô cần nhà máy lọc dầu để hóa thành nhiên liệu, và dữ liệu cũng vậy. Dù mỗi ngày có hàng tỷ hành vi tìm kiếm hay giao dịch được ghi lại, chúng vẫn sẽ là nguồn tài nguyên “chết” nếu không được thu thập, làm sạch và phân tích để trở thành thông tin hữu ích.

Chỉ khi được thu thập và chuyển hóa thành thông tin hữu ích, dữ liệu mới trở thành nguồn tài nguyên giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn. Công việc đó chính là lĩnh vực của khoa học dữ liệu (Data Science) – ngành đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.

Hiểu một cách đơn giản, khoa học dữ liệu là lĩnh vực kết hợp giữa thống kê, lập trình và phân tích để khai thác giá trị từ dữ liệu. Nếu dữ liệu được ví như dầu thô, thì những nhân lực phân tích và khai thác dữ liệu chính là những “kỹ sư lọc dầu”, biến dữ liệu rời rạc thành những mô hình dự đoán, báo cáo phân tích và các hệ thống thông minh phục vụ hoạt động của doanh nghiệp.

Hiện nay, người làm khai thác và phân tích dữ liệu đang có nhiều cơ hội phát triển khi ngày càng nhiều doanh nghiệp dựa vào dữ liệu để ra quyết định kinh doanh. Từ thương mại điện tử, tài chính, marketing đến công nghệ, nhu cầu tuyển dụng các vị trí như Data Analyst hay Data Scientist liên tục gia tăng, mở ra nhiều cơ hội việc làm cho những người có kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu.

Đào tạo nhân lực dữ liệu theo cách doanh nghiệp đang vận hành

Trước nhu cầu thực tế từ thị trường, công tác đào tạo nhân lực ngành khoa học dữ liệu hiện nay đang có sự chuyển dịch mạnh mẽ theo hướng ứng dụng. Thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết hàn lâm, các chương trình đào tạo hiện đại được thiết kế để người học làm quen trực tiếp với các bài toán vận hành của doanh nghiệp.

Ghi nhận tại các đơn vị đào tạo công nghệ uy tín như Aptech, việc gắn kết giữa học thuật và thực tiễn được xem là yếu tố then chốt. Ông Kallol Mukherjee – Phó Chủ tịch Tập đoàn Aptech Ấn Độ đánh giá trong bối cảnh dữ liệu là nền tảng kinh doanh, nhân lực ngành này không chỉ cần nắm vững lý thuyết mà phải làm chủ được các công cụ xử lý phổ biến thông qua các dự án mô phỏng môi trường làm việc thực tế.

Cụ thể, các chương trình như Data Analyst tại đây được chuẩn hóa theo giáo trình quốc tế. Thông qua việc đào tào bằng hình thức trực tuyến, chương trình tập trung vào những công nghệ và hệ thống dữ liệu mà doanh nghiệp đang sử dụng nhiều nhất như SQL Server, MongoDB hay ngôn ngữ lập trình Python. Điểm khác biệt nằm ở việc người học phải trải qua các dự án thực tế – nơi họ trực tiếp thực hiện quy trình từ thu thập, làm sạch dữ liệu đến xây dựng báo cáo phân tích, giúp rút ngắn khoảng cách giữa nhà trường và nơi làm việc.

Một điểm đáng chú ý khác, hiện nay tệp người học phân tích dữ liệu không còn bó hẹp trong khối ngành kỹ thuật.

Chị Nguyễn Thu Hà, một nhân sự làm việc trong lĩnh vực Marketing, chia sẻ rằng việc bổ sung kỹ năng dữ liệu giúp chị thay đổi tư duy làm nghề.

“Thay vì lập kế hoạch dựa trên cảm tính hay dự đoán như trước, mình đã có cơ sở để phát triển sản phẩm và chiến dịch sát hơn với nhu cầu thực của khách hàng”, chị Hà cho biết.

Chia sẻ trên website chính thức của Aptech tại Việt Nam aptechvietnam.com.vn bà Rakhee Das – Tiến sĩ Đại học Amity, chuyên gia AI quốc tế trong bối cảnh công nghệ liên tục thay đổi, việc bắt đầu tích lũy kinh nghiệm từ trong quá trình học không chỉ giúp người học theo kịp sự phát triển của ngành, mà còn rút ngắn thời gian thích nghi, vừa đi nhanh hơn, vừa đảm bảo sự bền vững trong quá trình phát triển nghề nghiệp.

Ở góc độ rộng hơn, khi dữ liệu ngày càng được xem như một nguồn tài nguyên quan trọng của nền kinh tế số, khả năng hiểu và phân tích dữ liệu không chỉ là kỹ năng của riêng ngành công nghệ mà đang dần trở thành năng lực cần thiết trong nhiều lĩnh vực khác nhau.