Friday, November 18, 2016

Big Data : Nhu cầu thị trường - Định hướng nghề nghiệp - Tính chất công việc

Tập hợp một số câu hỏi từ bạn trên page https://www.facebook.com/bigdatavn và từ các buổi thuyết trình ở Barcamp


1. Làm việc trong ngành này như Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist họ thường làm những công việc gì trong công ty?Làm ở những công ty nào? Mức lương thông thường là bao nhiêu?



Cấu trúc team làm về Data trong 1 tổ chức tiêu biểu ứng dụng Data-driven business 

 Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist thường sẽ làm việc cùng nhau chung trong 1 team, thường gọi là Data Engineering hay Data Analytics hay Data Science team.





Làm những công việc gì trong công ty? 

  • Phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn: Social Media (Facebook, Twitter ,...) , CRM , Google, truyền thông online, doanh số bán hàng, hành vi khách hàng, dữ liệu Marketing, dữ liệu Sale, ...
  • Đưa ra các báo cáo (Reports) từ kết quả phân tích để giúp ích cho việc vận hành hoạt động kinh doanh dễ dàng hơn trong thời đại số hóa.


VD ứng dụng Big Data để tối ưu quy trình Bán hàng Online trên Internet 

Làm ở những công ty nào?


  • Công ty thì không giới hạn, vì hầu như tất cả công ty đều có dữ liệu và có nhu cầu phân tích để tìm ra lợi thế cạnh tranh trong thời mọi thứ sẽ được số hóa (Digitization )
  • Phổ biến ở Tài chính (Sentifi, Momo, ..), Viễn thông (FptTelecom, Viettel), Media (Digital Marketing, Advertising ) và các công ty về Tech như Uber, Lazada, Grab, Tiki, VNG , Zalo, ..




Mức lương thông thường là bao nhiêu? (ở Vietnam thôi nhé )


  • Trung bình từ $500-$800 với các bạn Junior
  • Trung bình từ $900-$2000 với các bạn Senior 




2. Ngành này ở VN đã phổ biến chưa? Cơ hội nghề nghiệp của ngành này ở VN có cao không?


  • Đây là xu hướng chính và tốc độ phát triển giữa nhu cầu thực tế, nhu cầu xã hội và dữ liệu việc làm thì nó sẽ còn phát triển nóng ít nhất trong 3-4 năm nữa , đặc biệt ở lĩnh vực FinTech, Banking, Digital Advertising, Marketing, Social Media và các công ty làm về Tech .






3. Ngành Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu này có khác gì với ngành Phân tích dữ liệu ở các công ty Nghiên cứu thị trường như Neilsen, Buzzmetric hay Boomerang? Những công ty này có thuê Data Analyst, Data Engineeing và Data Scientist không?




  • Bản chất  Neilsen, Buzzmetric hay Boomerang là những công ty Nghiên cứu thị trường (hiểu nôm na là tìm hiểu nhu cầu tiêu dùng khách hàng, tại sao họ là chi tiền,...), 
  • Hoạt động theo mô hình Traditional Market Research hoặc được xây dựng Business theo mô hình Data-driven. Họ chưa đủ sự đa dạng dữ liệu như các công ty lớn Facebook, Google. 
  • Những công ty này có thuê hoặc Outsourcing các công ty IT để xây dựng hệ thống Software dùng để tăng cường khả năng phân tích dữ liệu.
  • Phương pháp methodology của họ vẫn dựa trên các mô hình thống kê cổ điển nên sẽ có nhiều mặt hạn chế trong tính chính xác và thời gian cho ra kết quả
  • Trong khi sự phát triển các mô hình Toán học , Cloud Computing, Machine Learning và Thuật toán dự đoán market đã tiến rất xa. 
VD: Một công ty dùng phân tích cổ điển để làm Market Research cho 1 sản phẩm mới, các họ dùng sẽ là đi làm survey trên 1 tập customer, đi thu thập sale data từ các nhà phân phối , hay đi mua dữ liệu từ các agency quảng cáo. Quá trình phân tích trên mô hình thống kê phổ biến .
Tham khảo thêm 


Ứng dụng Big Data vào Marketing và CRM
Bạn có thể tham khảo thêm mô hình Analytics ở lĩnh vực Quảng cáo từ Harvard Business Reviews ở đây:
https://hbr.org/2013/03/advertising-analytics-20



Các tựa sách tham khảo cho các bạn làm Kỹ thuật 😉


Featured Post

Big Data : Nhu cầu thị trường - Định hướng nghề nghiệp - Tính chất công việc

Tập hợp một số câu hỏi từ bạn trên page https://www.facebook.com/bigdatavn  và từ các buổi thuyết trình ở Barcamp 1. Làm việc trong ngàn...