Nâng cao năng lực dữ liệu
Thông thạo dữ liệu
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
Vì sao cần một khung năng lực
Năng lực dữ liệu cho cá nhân
- Năng lực dữ liệu nhấn mạnh phát triển kỹ năng dữ liệu cho mọi nhân viên
- Người dùng nghiệp vụ: lãnh đạo, nhân viên bán hàng, quản lý marketing và vận hành
- Chuyên gia dữ liệu: data analyst, data scientist
- Để họ ra quyết định dựa trên dữ liệu
Liên kết bài toán kinh doanh với dữ liệu
- Đặt mục tiêu đo lường được
- Xác định vấn đề qua chỉ số chính
- Chuyển vấn đề thành câu hỏi phân tích
Làm việc với dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- Khám phá dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
- Mô tả dữ liệu
- Khái niệm và thước đo thống kê cơ bản
Truyền đạt bằng dữ liệu
- Kể chuyện bằng dữ liệu hiệu quả
- Trình bày insight dựa trên dữ liệu
- Diễn giải kết quả phân tích phức tạp thành insight và quyết định hành động
Vai trò của chuyên gia dữ liệu
Môi trường tổ chức cho năng lực dữ liệu
- Năng lực dữ liệu không chỉ là kỹ năng cá nhân
- Cần tạo môi trường để năng lực dữ liệu phát triển
Văn hóa dữ liệu thành thạo
- Văn hóa dữ liệu: môi trường làm việc đề cao, trân trọng và tích hợp dữ liệu vào quyết định
Hệ sinh thái dữ liệu
- Hạ tầng cung cấp truy cập dữ liệu, bảo đảm chất lượng, bảo mật, tuân thủ
- Công cụ để thu thập, lưu trữ, phân tích, trực quan hóa hiệu quả
- Quy trình: workflow, quy định, phương pháp, cấu trúc tổ chức để hỗ trợ hoạt động dữ liệu, cộng tác, truyền thông
Khung năng lực dữ liệu hoàn chỉnh
