EnglishCác tổ chức thường chỉ chú ý đến sản phẩm của phân tích dữ liệu: một ứng dụng hoặc công cụ dựa trên web cung cấp thông tin chi tiết quan trọng của công ty. Nhưng đây chỉ là kết quả cuối cùng của nhiều thành phần phân tích dữ liệu.
- Chuyển đổi dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu là quá trình định vị và sắp xếp dữ liệu của bạn để bạn có thể nắm bắt được những gì đã xảy ra, tại sao điều đó xảy ra và điều gì sẽ xảy ra. Dữ liệu thường nằm ở các vị trí và định dạng khác nhau trong quá trình hoạt động, vì vậy việc chuyển đổi dữ liệu này là một bước cần thiết trong tích hợp dữ liệu.
- Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một phần quan trọng trong việc biến dữ liệu thành tri thức. Khoa học dữ liệu chỉ ra cho doanh nghiệp những vấn đề cần giải quyết. Khoa học dữ liệu thường bao gồm các yếu tố chính sau:
- Thuật toán – Áp dụng công thức cho dữ liệu trong kho dữ liệu của bạn để tìm mẫu.
- Predictive Analytics Sử dụng các kỹ thuật tiên đoán khác nhau, giải mã các mẫu mà các thuật toán xác định. Phân tích dự báo sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định lý do xảy ra sự cố để dự đoán khả năng xảy ra kết quả lặp lại.
- Mô hình dự đoán – Trái ngược với Predictive Analytics, Mô hình dự báo sử dụng dữ liệu và mô hình xác suất để dự đoán kết quả và xác định các biến cố có thể ảnh hưởng đến kết quả trong tương lai.
- Trực quan hóa dữ liệu
Sử dụng Hiển thị dữ liệu để cho biết lịch sử và tương lai của dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng, có thể hành động có thể giúp hướng dẫn các quyết định kinh doanh tốt hơn. Hiển thị dữ liệu có thể bao gồm các công cụ như trang tổng quan, phiếu ghi điểm và báo cáo hoạt động và tài chính. Dưới đây là một số ví dụ về cách các tổ chức có thể sử dụng các công cụ này để nâng cao sứ mệnh của họ:
- Thiết kế trực quan là tương tác để người dùng có thể thao tác các tập dữ liệu phức tạp và phân tích chúng một cách hiệu quả.
- Sử dụng đồ họa động để nhấn mạnh câu chuyện và thu hút sự chú ý đến những ý tưởng chính và các lĩnh vực cơ hội.
- Hãy xem xét việc hiển thị chuỗi thời gian để phân tích chuỗi các điểm dữ liệu, đo lường chúng tại các điểm liên tiếp trong thời gian và không gian tại các khoảng thời gian thống nhất. Phương pháp này lý tưởng để dự báo, phát hiện bất thường và hơn thế nữa.
- API / tích hợp
Khi nghiên cứu và áp dụng dữ liệu một cách có hệ thống để thực hiện những thay đổi tích cực nhằm cải thiện phát triển kinh doanh tổng thể được thiết lập, chúng tôi xem xét các hệ thống công ty khác có thể hưởng lợi từ việc tích hợp dữ liệu này. Tích hợp API cung cấp cho người dùng trải nghiệm “hợp tác” trong đó dữ liệu được chia sẻ liền mạch, cho phép hiển thị thông tin chi tiết quan trọng.
- Chất lượng dữ liệu và đảm bảo chất lượng
Một thuật ngữ phổ biến trong phân tích dữ liệu là “tính xác thực”, đảm bảo rằng đầu ra dữ liệu từ quá trình chuyển đổi dữ liệu là chính xác. Cách đảm bảo tính chính xác là thông qua đảm bảo chất lượng (QA). Khi nói đến phân tích dữ liệu, QA không đơn giản chỉ là việc đảm bảo các tính năng hoạt động như dự định. Trong khi đó được xây dựng trong từng giai đoạn của quá trình, phân tích dữ liệu QA cũng phải đảm bảo rằng dữ liệu thu được từ toàn bộ quá trình là đáng tin cậy và đầy đủ.
- Bảo mật dữ liệu
Bất kể ngành công nghiệp của bạn, dữ liệu phải được lưu trữ an toàn cả về mặt vật lý (máy chủ) và kỹ thuật số (mã hóa). Nếu dữ liệu không được lưu trữ một cách an toàn, dữ liệu đó có thể bị vi phạm, tức là mất dữ liệu hoặc tấn công. Trong các ngành công nghiệp được quản lý cao như tài chính và chăm sóc sức khỏe, nhiệm vụ bảo mật là một phần cần thiết của mỗi quá trình.
Phân tích dữ liệu là một thành phần kinh doanh phức tạp nhưng đáng giá. Trong khi những yếu tố này bao gồm một giải pháp phân tích dữ liệu hoàn chỉnh, mỗi công ty phải áp dụng chúng theo những cách phù hợp với nhu cầu cá nhân của công ty họ. Bằng cách hiểu toàn bộ các yếu tố này, bạn có thể bắt đầu xác định các khu vực cơ hội trong hệ thống phân tích dữ liệu của mình.
Khai giảng vào 8h30 ngày 28/11/2020, thứ 7
Thời lượng: 8 buổi
Địa điểm: Đại học Ngoại thương, 91 Chùa Láng, p. Láng Thượng, Q. Đống Đa, Hà Nội.
Thông tin chi tiết: http://bit.ly/3cIPAjs
HỌC PHÍ: 5.900.000 VNĐ/ học viên (Đã bao gồm tài liệu, teabreak, chứng nhận cuối khóa)
Ưu đãi (chỉ áp dụng một hình thức ưu đãi cao nhất):
Giảm 10% đối với học viên đóng học phí trước 05 ngày khai giảng
Giảm 15% đối với doanh nghiệp tham gia 03 học viên trở lên hoặc học viên cũ đóng học phí trước 05 ngày khai giảng.
Đối với sinh viên: hỗ trợ 40% học phí
Mọi thắc mắc xin liên hệ: Hotline: 0909 111 485 (nhánh 1) hoặc Ms. Điệp: 0984 926 208
