Giá trị của một nhà khoa học dữ liệu

Lúc này ngành khoa học dữ liệu được lên ngôi nhằm đáp ứng nhu cầu thị trường trong việc tìm kiếm nhà khoa học dữ liệu. Vậy giá trị của nhà khoa học dữ liệu to lớn đến mức nào?
1. Các nhà khoa học dữ liệu trao quyền quản lý để đưa ra những quyết định thông minh hơn.

Trong các công ty hiện đại, một nhà khoa học dữ liệu không phải là anh chàng IT mà bạn gặp phải với các vấn đề nhỏ về máy tính. Các nhà khoa học dữ liệu là những ai có thể vươn lên cao trong tổ chức, tự mình trở thành cố vấn đáng tin cậy giữa các thành viên C-suite. (90% các tổ chức lớn được dự đoán sẽ có một giám đốc dữ liệu vào cuối năm 2019.) Với hiểu biết chuyên môn của mình, họ có thể hướng dẫn quản lý và giúp xây dựng chiến lược của tổ chức trong các lĩnh vực chính, bao gồm bán hàng, tiếp thị và quan hệ khách hàng.
Là một trong những công ty dầu lớn nhất hành tinh, Shell phải đối mặt với những khó khăn lớn trong việc quản lý tài nguyên và máy móc khoan khổng lồ trên toàn thế giới. Vì thế, công ty thường sẽ mất một tài sản nhỏ trong một ngày vì thời gian ngừng hoạt động của máy. Khi Shell đầu tư vào phân tích dữ liệu, họ đặt niềm tin vào các nhà khoa học dữ liệu để chống lại vấn đề này. Sử dụng một loạt phần mềm và phân tích dự đoán, nhóm có thể theo dõi hiệu suất của máy và hiểu khi nào cần kiểm kê kho.

2. Các nhà khoa học dữ liệu giúp dễ dàng đạt được các mục tiêu kinh doanh
Hãy tưởng tượng khi bạn chơi một ván cờ vua, trên bàn cờ không có con vua. Vậy thì lượt chơi không có ý nghĩa vì mục tiêu cuối cùng của trò chơi không bao giờ có thể kết thúc. Các doanh nghiệp đưa các nhà khoa học dữ liệu để họ có thể giúp công ty đạt được mục tiêu của mình, bằng cách cho phép một nhà khoa học dữ liệu tự do khám phá tất cả dữ liệu của công ty, có thể tối đa hóa tiềm năng.Với chuyên môn về phân tích dữ liệu, công ty sẽ có thể bắt kịp xu hướng trước khi họ đi theo xu hướng, hoặc tìm ra những cách tốt nhất để thu hút khách hàng của họ.
Một ví dụ về điều này là trong việc bán hàng và xây dựng thương hiệu, trong đó khoa học dữ liệu được sử dụng để đánh giá sự quan tâm của khách hàng đối với các loại bao bì khác nhau. Bạn có thể sử dụng điều này để tăng sức hấp dẫn trực quan cho sản phẩm của bạn.
Netflix sử dụng thành công kỹ thuật này, kết hợp học máy và khoa học dữ liệu để tìm ra tác phẩm nghệ thuật hấp dẫn nhất cho mỗi sản phẩm của mình. Tạo ra sự gia tăng sự tham gia của khán giả và lợi nhuận là một trong những lợi ích lớn nhất của khoa học dữ liệu.

>>> Khóa học Data Science do Học Viện Số Quốc tế tổ chức

3. Các nhà khoa học dữ liệu giúp cải thiện trong vấn đề tuyển dụng

Nhiều công ty vật vã với tuyển dụng, với 52% các nhà lãnh đạo trong việc thu hút nhân tài tuyên bố phần khó nhất trong công việc của họ là tìm được đúng người trong số lượng lớn ứng viên. LinkedIn đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu để giúp kết nối các nhà tuyển dụng với triển vọng trong một vài năm nay. Đây chỉ là một ví dụ về việc tuyển dụng dựa trên dữ liệu đang gia tăng. Điều mà các công ty phải nhận ra là các kỹ thuật như vậy không giới hạn trong bảng công việc và các cơ quan tuyển dụng. Không ai muốn dành cả thanh xuân để sàng lọc thông qua sơ yếu lý lịch.

Với một nhà khoa học dữ liệu trong công ty, loại việc vặt này đã trở thành quá khứ. Các nhà khoa học dữ liệu có thể thu thập thông tin từ các trang web việc làm khác nhau, nền tảng truyền thông xã hội và cơ sở dữ liệu của công ty để hợp lý hóa quy trình tuyển dụng. Bằng cách này, các doanh nghiệp cần nhân sự mới sẽ dễ dàng đưa ra lựa chọn nhanh hơn và chính xác hơn.

4. Các nhà khoa học dữ liệu thách thức lực lượng lao động nắm bắt dữ liệu

Một trong những lợi ích lớn nhất của nhà khoa học dữ liệu là họ có thể trở thành người dẫn đầu trong chuyển đổi kỹ thuật số của công ty. Trách nhiệm của họ là làm cho các nhân viên khác tăng tốc với các quy trình và thực tiễn dữ liệu và họ phải cho mọi người thấy dữ liệu có thể được tận dụng như thế nào để có được những hiểu biết có thể hành động.
Forbes tiết lộ rằng gần 60 phần trăm các công ty tin rằng thách thức lớn nhất trong phân tích dữ liệu khách hàng là mức độ kỹ năng hiện tại của nhân viên của họ. Chuyển đổi kỹ thuật số đòi hỏi một công ty phải đánh giá lại mọi thứ bên trong công ty, đòi hỏi phải thay đổi bán buôn đối với thực tiễn, cơ sở hạ tầng và công nghệ, cũng như đầu tư lớn vào đào tạo và tuyển dụng. Các nhà khoa học dữ liệu là công cụ trong sự thay đổi này, vì họ có thể giúp tạo ra văn hóa dữ liệu từ trên xuống, giúp quản lý hiểu được lợi ích của khoa học dữ liệu và sự cần thiết phải được áp dụng trong toàn bộ tổ chức. Khi điều này xảy ra, nhiều nhân viên tiếp xúc với dữ liệu, điều này khuyến khích sự hợp tác lớn hơn và đưa ra nhiều quan điểm hơn để cung cấp những hiểu biết mới về những thách thức mà công ty đang phải đối mặt.

5. Các nhà khoa học dữ liệu tinh chỉnh đối tượng mục tiêu

Nếu bạn không biết khách hàng của mình, bạn sẽ bán hàng cho họ như thế nào? Trong thời đại kỹ thuật số, nếu bạn không hiểu rõ khách hàng của mình là ai, bạn sẽ phải vật lộn để kết nối với họ, đừng bao giờ thuyết phục họ mua hàng. May mắn thay, khi nói đến dữ liệu, những công cụ này có thể tạo ra các chi tiết người mua chi tiết cho đối tượng mục tiêu.Ví dụ: bạn có thể tìm thấy dữ liệu khách hàng từ:

• Google analytics
• Social media
• Customer surveys
• Online forum

Tuy nhiên, dữ liệu này sẽ được khai thác ít nếu bạn không có nhà khoa học dữ liệu. Đây là nơi giá trị của một nhà khoa học dữ liệu thực sự tạo ra sự khác biệt, vì họ có thể giúp các công ty xác định chính xác những người tiêu dùng phù hợp hoàn hảo với các sản phẩm và dịch vụ được cung cấp.
6. Các nhà khoa học dữ liệu giúp dễ dàng kiểm tra nhiều ý tưởng
Thông thường, các công ty sẽ có nhiều hơn một vài ý tưởng tốt trong việc ra kế hoạch, hoặc ra quyết định nào đó. Đội ngũ tiếp thị có thể không quyết định kênh nào phù hợp nhất với khách hàng của họ và Giám đốc điều hành có thể sẽ gắn bó với một số đề xuất không hiệu quả. Thì lúc này có nhà khoa học dữ liệu là hữu ích vì họ có thể chạy các con số và xác định tác động của các quyết định và sáng kiến khác nhau trong công ty. Điều này giúp dễ dàng định lượng sự thành công của những nỗ lực của công ty.

Ví dụ: giả sử doanh nghiệp của bạn muốn xây dựng danh sách email. HubSpot đã thử nghiệm hai ý tưởng bằng cách cung cấp một nam châm dẫn ở cuối bài đăng trên blog của họ. Một số bài đăng trên blog có một liên kết đến trang đích riêng, trong khi các bài đăng khác có hình thức được nhúng trong bài viết thì một lời kêu gọi hành động nội tuyến (CTA). Giá trị của một nhà khoa học dữ liệu đã được chứng minh ở đây khi CTA nội tuyến tạo ra thêm 71% đăng ký.
7. Các nhà khoa học dữ liệu xác định cơ hội doanh thu mới
Nghiên cứu từ McKinsey khẳng định rằng dữ liệu sẽ giúp các nhà bán lẻ tạo ra mức tăng lợi nhuận 60% trên quy mô toàn cầu. Đó là bản chất của các nhà khoa học dữ liệu để luôn luôn tìm kiếm nhiều hơn. Họ không bao giờ hài lòng với tình hình hiện tại. Các nhà khoa học dữ liệu tiếp tục đặt câu hỏi về các phương pháp hiện có và đẩy ranh giới của các phân tích trong nhiệm vụ để có được nhiều giá trị hơn từ dữ liệu. Thái độ đó sẽ giúp các doanh nghiệp mở rộng và mở rộng quy mô theo thời gian.


Nhận thức được giá trị của một nhà khoa học dữ liệu, Mastercard đã thiết lập thông tin chi tiết về địa điểm bán lẻ của Mastercard để phân tích hiệu suất của các khu vực kinh tế trong cộng đồng địa phương. Các nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu giao dịch an toàn được thu thập từ hơn 2 tỷ thẻ để hiểu rõ hơn về hiệu suất doanh thu ở cấp đường phố. Điều này giúp Mastercard xác định các cơ hội mới trong trung tâm thành phố để họ có thể thiết lập các dự án thương mại mới sẽ mang lại hiệu ứng gợn sóng trong kinh doanh trên toàn khu vực địa phương.
Các nhà khoa học dữ liệu có thể giúp bất kỳ công ty nào phân tích thị trường hiện tại của mình theo cách này, giúp có thể khám phá các nguồn doanh thu mới.

8. Các nhà khoa học dữ liệu cứu các công ty khỏi những rủi ro và tổn thất lớn
Nếu công ty của bạn chấp nhận marketing dựa trên dữ liệu, bạn có tiềm năng hiểu khách hàng của mình ở mức độ thân mật là một đối một. Điều này bắt đầu với dữ liệu người tiêu dùng như tuổi, giới tính và địa điểm. Khi bạn đào sâu hơn một chút, bạn có thể thu thập dữ liệu về hành vi tại chỗ, phân tích thời gian khách truy cập dành cho trang web của bạn, trang nào họ đã truy cập và sản phẩm họ đã xem.
Hình thức tiếp thị và nghiên cứu này cho phép các công ty tận dụng một trong những lợi ích tốt nhất của các nhà khoa học dữ liệu. Không còn làm cho các doanh nghiệp cần phải chấp nhận rủi ro hoặc đưa ra những phỏng đoán vô học về những gì sẽ làm việc. Thay vào đó, họ có thể đưa ra quyết định dựa trên những hiểu biết dữ liệu đáng tin cậy, có thể định lượng.
Chúng ta có thể tìm thấy một ví dụ hoàn hảo về điều này bằng cách xem xét việc sử dụng dữ liệu trong ngành chăm sóc sức khỏe. Phát triển thuốc là một quá trình gian khổ, thường mất nhiều năm nghiên cứu và thử nghiệm, và khoảng 2,6 tỷ đô la trước khi tiếp cận thị trường.Với các nhà khoa học dữ liệu, các công ty có thể:

• Thu hoạch trữ lượng lớn dữ liệu y sinh thu được từ kết quả điều trị, nhiều xét nghiệm và nghiên cứu trường hợp.
• Sử dụng các thuật toán tiên tiến để tạo ra các mô phỏng về cách các loại thuốc sẽ tương tác với các protein cụ thể trong cơ thể.
• Xác định hiệu quả của thuốc và dự đoán tỷ lệ thành công.

Điều này sẽ cắt giảm chi phí và thời gian liên quan đến phát triển thuốc. Hơn nữa, các rủi ro thất bại sẽ được giảm thiểu, làm cho toàn bộ quá trình trở thành một nỗ lực có lợi hơn và đáng giá hơn.

Tổng kết
Ngày nay, công nghệ đang phát triển với tốc độ chóng mặt, nhìn bề ngoài, các thống kê và nhiệm vụ phân tích trong khoa học dữ liệu có vẻ không thú vị như các nghề nghiệp công nghệ khác, nhưng nó là nền tảng không thể thiếu để xây dựng AI, học máy và blockchain mang tính cách mạng.Không có dữ liệu, thế giới của chúng ta sẽ không có thời đại kỹ thuật số.Và không có các nhà khoa học dữ liệu, các công ty không thể hy vọng sống sót khi chuyển đổi kỹ thuật số.Tác động của khoa học dữ liệu là rõ ràng.Tuy nhiên, nhiều công ty phải nhận ra và thừa nhận giá trị thực sự của một nhà khoa học dữ liệu trong thời đại này trước khi quá muộn.

Nếu bạn là người đam mê về Khoa học dữ liệu: Hãy đến với khóa học Data Science do Học Viện Số Quốc tếtổ chức để hiểu thêm về kiến thức trong mảng này nhé.