Top 5+ dự đoán về xu hướng data hot nhất năm 2024

Hiện nay, phân tích dữ liệu (data analyst) đã trở thành một yếu tố không thể thiếu trong mọi lĩnh vực. Với sự gia tăng về khối lượng và đa dạng của data, việc hiểu và khai thác thông tin từ dữ liệu trở nên càng quan trọng hơn bao giờ hết. Năm 2023 vừa qua đã chứng kiến sự tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, và với sự tiếp nối của năm 2024, hứa hẹn sẽ chứng kiến những xu hướng mới và những công cụ phân tích dữ liệu ưu việt hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của lĩnh vực này. Vậy cụ thể là gì, cùng BAC khám phá top 5+ dự đoán về xu hướng data hot nhất năm 2024 trong bài viết sau nhé.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã dần bùng nổ vào năm 2023 và sẽ tiếp tục lan rộng vào năm 2024, hầu hết những người trong lĩnh vực dữ liệu đã nhận biết và làm việc với AI trong một thời gian khá dài, chủ yếu thông qua lĩnh vực học máy (machine learning).

Phân tích dữ liệu đang tiến triển song song với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, thị trường hiện đang tràn ngập các công cụ dữ liệu AI mới mẻ, dễ dàng tích hợp vào quy trình phân tích dữ liệu của DA. Các công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp các chuyên gia dữ liệu và nhân viên khác làm việc hiệu quả hơn.

Dân chủ hóa dữ liệu đã phát triển trong những năm gần đây, nhưng với khả năng gia tăng của các công cụ được cung cấp bởi AI, xu hướng này sẽ tiếp tục mạnh mẽ trong năm 2024.

Dân chủ hóa dữ liệu có nghĩa là cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu cho tất cả các thành viên trong công ty, bất kể họ có chuyên môn về công nghệ hay không.

Điều này giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì dựa trên trực giác. Do đó các công ty ngày càng cung cấp những khóa đào tạo nội bộ để nâng cao kỹ năng về đọc hiểu dữ liệu cho nhân viên giúp cho tất cả các thành viên của công ty quen thuộc với các kỹ thuật và nguyên tắc làm việc với data. Nếu bạn muốn cải thiện kỹ năng đọc hiểu dữ liệu của mình để tham gia vào việc dân chủ hóa dữ liệu trong công ty và khởi đầu sự nghiệp như một DA, bạn có thể tham khảo các khóa học ngắn về phân tích dữ liệu tại.

Đặc biệt, điều đáng chú ý cần làm rõ chính là dân chủ hóa dữ liệu không có nghĩa là nhà phân tích dữ liệu sẽ biến mất và không còn giá trị. Việc dân chủ hóa dữ liệu vẫn cần có chuyên gia kỹ thuật để giám sát các quy trình liên quan đến data cũng như giúp hướng dẫn và hỗ trợ những nhân viên không chuyên về kỹ thuật.

Sự phổ biến của các công cụ bảng điều khiển như Looker, Tableau hay Power BI cũng là dấu hiệu cho thấy sự phát triển của dân chủ hóa dữ liệu. Tuy nhiên không chỉ các bộ phận phân tích dữ liệu mà các bộ phận khác liên quan như tiếp thị, phát triển sản phẩm cũng cần yêu cầu dân chủ hóa, chẳng hạn như:

Vấn đề về "hàng rào" giữa các bộ phận thường xuyên xảy ra trong các công ty vừa và lớn. Điều này dẫn đến việc không tận dụng được toàn bộ tài năng của công ty. Thống nhất dữ liệu là chiến lược nhằm khắc phục vấn đề này bằng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành một định dạng duy nhất, nhất quán, chính xác. 

Sự gia tăng về dân chủ hóa dữ liệu và quyết định dựa trên dữ liệu trong các tổ chức làm cho việc thống nhất dữ liệu trở nên cần thiết để đưa ra quyết định có giá trị. Trong năm 2024, dự kiến thống nhất dữ liệu sẽ tiếp tục tiến xa hơn với các giải pháp cao cấp và tự động hơn, đặc biệt trong môi trường đám mây. Nhiều công ty đang chuyển sang các giải pháp dựa trên đám mây để tích hợp dữ liệu. Điều này cho phép họ kết hợp và phân tích dữ liệu của mình một cách dễ dàng hơn, so với cách tiếp cận truyền thống sử dụng máy chủ on-premises trong suốt 20 năm qua. 

Việc triển khai này cũng đòi hỏi các công ty có trách nhiệm liên quan đến một số rủi ro về bảo mật và tuân thủ quy định, nhưng hầu hết các công ty đều sẵn sẵn lòng đầu tư vào thống nhất dữ liệu để tăng cường khả năng phân tích dữ liệu  vì họ sẽ có thể sử dụng 80% dữ liệu của mình thay vì 40% khi dữ liệu của họ được cất giữ.

Trước đây, nếu bạn muốn có một giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả, thông thường bạn cần thuê một số kỹ sư dữ liệu để tạo các luồng dữ liệu và một số nhà phân tích dữ liệu để phân tích dữ liệu và tạo ra các hình ảnh dữ liệu hiệu quả để chia sẻ với toàn bộ doanh nghiệp. Điều này có thể là một chi phí tương đối lớn đối với nhiều doanh nghiệp mới thành lập. Bên cạnh đó, việc thuê được những nhân tài công nghệ mà bạn cần cũng không dễ dàng. Và đây là lúc DaaS xuất hiện để hỗ trợ doanh nghiệp. Dịch vụ dữ liệu (DaaS cho phép người dùng quản lý yêu cầu phân tích dữ liệu của họ như kho dữ liệu hoặc công cụ thông minh kinh hay công cụ kinh doanh thông minh). Điển hình như DataBricks, Oracle, Dataiku, v.v.

Đặc biệt, trong những thời gian gần đây, xu hướng low-code và no-code cũng dần thịnh hành. Đây là những nền tảng có giao diện kéo thả và thường dành cho người dùng không có nhiều kiến thức về lập trình. Nó cho phép người sử dụng tạo ra các phân tích, luồng dữ liệu và bảng điều khiển trực quan mà không cần kiến thức chuyên môn IT.

Xu hướng low-code và no-code phá vỡ rào cản đối với các công ty vừa và nhỏ muốn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhưng không có nguồn lực để thuê một đội ngũ lớn các nhà phân tích hoặc kỹ sư CNTT. Một số nền tảng phân tích dữ liệu low-code và no-code được nhiều người sử dụng bao gồm:

Quản trị dữ liệu đảm bảo dữ liệu mà được tạo ra có chất lượng cao và đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của các quy định cần thiết trong lĩnh vực. Hiểu đơn giản là tạo dữ liệu chất lượng tốt và không vi phạm bất kỳ quy định pháp luật nào.

Tất cả các công ty ngày nay đều nên chú ý đến việc xây dựng một chiến lược quản trị dữ liệu tốt. Bởi lẽ nếu không có một chiến lược rõ ràng khiến công ty bỏ lỡ cơ hội kinh doanh thậm chí nghiêm trọng có thể phải chịu mức phạt nặng nề.

Hầu hết mọi người đều quen thuộc với thuật ngữ  Internet of Things hay còn được gọi tắt là IoT. Những thứ như robot hút bụi, loa thông minh hoặc thậm chí là bàn chải đánh răng thì phần cứng ngày càng được tích hợp để theo dõi và phân tích hành vi của người dùng.

Sự gia tăng của IoT dẫn đến nhiều sản phẩm và dịch vụ tạo ra dữ liệu thời gian thực. Dữ liệu này thường không có cấu trúc và có khối lượng dữ liệu lớn. Điều đó có nghĩa là bạn có rất nhiều dữ liệu và nó rất rối ren. Nhưng nếu bạn biết cách làm việc với chúng, bạn có thể khám phá ra những thông tin quý giá. Từ đó nhà phân tích dữ liệu có thể hiểu rõ hành vi của khách hàng hơn và có thể mở khóa những lĩnh vực giá trị mới cho doanh nghiệp.

Tổng kết lại, phân tích dữ liệu là một ngành phát triển nhanh chóng, luôn thay đổi và cải tiến theo thời gian. Và 2024 là một năm quan trọng và hứa hẹn cho lĩnh vực dữ liệu và phân tích. Hy vọng bài viết về top 5+ dự đoán về xu hướng data hot nhất năm 2024 sẽ giúp bạn thành công và tiến xa hơn trong lĩnh vực DA. Đừng quên thường xuyên đón đọc những bài viết mới tại BAC's Blog nhé.