Tổng hợp 28+ thuật ngữ Data Analytics quan trọng dân Data nên biết

Tổng hợp 28+ thuật ngữ Data Analytics quan trọng dân Data nên biết

126 Lượt xem

Content Writer

Tuấn Cảnh

Việc nắm vững thuật ngữ Data Analytics trong thời đại số hóa là điều không thể thiếu đối với những người làm việc trong lĩnh vực này. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn qua bạn biết về 28 thuật ngữ quan trọng về Data Analytics, từ việc tạo mô hình dữ liệu đến việc ứng dụng Machine Learning, và cả việc biến dữ liệu thành thông tin cụ thể qua Data Visualization.

Tại sao cần biết về thuật ngữ Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là gì?

Trong lĩnh vực Data Analytics, thuật ngữ và ngôn ngữ chuyên môn là một phần không thể thiếu của cuộc sống hàng ngày. Không chỉ đơn thuần là một danh sách các từ ngữ chuyên môn, chúng còn đại diện cho sự hiểu biết sâu rộng về toàn bộ quy trình xử lý và phân tích dữ liệu, giúp chúng ta hiểu sâu hơn về thế giới phức tạp của dữ liệu,… Hiểu và sử dụng tốt các thuật ngữ Data Analytics sẽ giúp bạn:

  • Hiểu quy trình phân tích dữ liệu rõ ràng, từ việc thu thập đến trình bày thông tin.
  • Mở rộng mối quan hệ trong cộng đồng chuyên gia, tạo cơ hội học hỏi và hợp tác.
  • Trình bày thông tin và ý kiến một cách dễ hiểu và rõ ràng.
  • Tham gia vào các dự án phân tích dữ liệu phức tạp một cách tự tin.
  • Nâng cao cơ hội nghề nghiệp, vì hiểu biết về Data Analytics là một kỹ năng quý báu.
  • Làm việc một cách thông minh và hiệu quả hơn với dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

Tổng hợp 28+ thuật ngữ Data Analytics phổ biến

Tổng hợp 28+ thuật ngữ Data Analytics phổ biến

Các thuật ngữ trong Business Analyst đều đóng vai trò quan trọng trong quá trình làm việc với dữ liệu và phân tích thông tin. Vậy thuật ngữ Data Analytics là gì? Hãy cùng tìm hiểu những thuật ngữ phổ biến sau đây để có thể hiểu rõ hơn và có được một quy trình làm việc thuận lợi hơn các bạn nhé!

  • Data Modeling: Data Modeling là quá trình tạo ra một biểu đồ hoặc cấu trúc dữ liệu để hiểu cách thông tin được tổ chức và tương tác với nhau. Nó giúp trong việc thiết kế hệ thống cơ sở dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu có tổ chức logic để dễ dàng truy xuất và phân tích.
  • Big Data: Big Data đề cập đến việc xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn, thường là dữ liệu mà không thể xử lý bằng cách truyền thống. Dữ liệu lớn thường đến từ nhiều nguồn khác nhau và đòi hỏi sử dụng các công cụ và kỹ thuật đặc biệt như Hadoop để xử lý. Big Data cũng là một thuật ngữ Data Analytics quan trọng trong Business.
  • Data Mining: Data Mining là quá trình áp dụng các thuật toán và kỹ thuật để khám phá thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu. Nó giúp tìm ra các mẫu, xu hướng, và thông tin quan trọng từ dữ liệu mà trước đây có thể bị bỏ lỡ.
  • Machine Learning: Machine Learning là lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) mà máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất qua thời gian. Thông qua việc áp dụng các thuật toán, máy tính có thể thực hiện các tác vụ như phân loại, dự đoán, và tối ưu hóa dựa trên dữ liệu.
  • Predictive Analytics: Predictive Analytics sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán sự kiện tương lai và xu hướng. Điều này giúp tạo ra các kịch bản và chiến lược dựa trên thông tin dự đoán để định hình tương lai.
  • Descriptive Analytics: Descriptive Analytics tập trung vào việc mô tả và phân tích dữ liệu để hiểu dấu hiệu và xu hướng trong quá khứ hoặc hiện tại. Nó giúp trả lời các câu hỏi như “Đã xảy ra gì?” và “Tình hình hiện tại ra sao?”
  • Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics không chỉ dự đoán mà còn đưa ra các khuyến nghị cụ thể dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa quyết định. Nó hướng dẫn hành động tốt nhất để đạt được mục tiêu.
  • Data Visualization: Data Visualization là quá trình biểu đồ hóa dữ liệu để trình bày thông tin một cách trực quan. Bằng cách sử dụng biểu đồ, đồ thị và biểu đồ, dữ liệu trở nên dễ hiểu và dễ trình bày cho người sử dụng.
  • ETL (Extract, Transform, Load): ETL là viết tắt của Extract, Transform, Load. Đây là quá trình trích xuất dữ liệu từ nguồn gốc, biến đổi dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích, và sau đó nạp dữ liệu vào hệ thống lưu trữ dữ liệu.
  • Data Warehouse: Data Warehouse là một hệ thống lưu trữ dữ liệu được tối ưu hóa cho phân tích và báo cáo. Nó thường chứa dữ liệu lịch sử và được tổ chức để dễ dàng truy cập và truy vấn. Data Warehouse là một thuật ngữ Data Analytics quan trọng, bởi nó cho phép các nhà phân tích dữ liệu có cái nhìn tổng quan và chi tiết về dữ liệu của doanh nghiệp.
  • Data Cleaning: Data Cleaning (hoặc Data Cleansing) là quá trình làm sạch dữ liệu để loại bỏ các lỗi, dữ liệu trùng lặp, và thông tin không hợp lệ. Dữ liệu sạch đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của thông tin.
  • Data Scientist: Data Scientist là người chuyên viên sử dụng các phương pháp và công cụ để phân tích dữ liệu và đưa ra thông tin quan trọng. Họ có kiến thức về thống kê, lập trình, và lĩnh vực cụ thể mà họ làm việc.
  • Data Analyst: Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu để trả lời các câu hỏi kinh doanh. Họ thường sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để tạo ra báo cáo và đưa ra khuyến nghị.
  • SQL (Structured Query Language): SQL là ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu phổ biến nhất. Nó cho phép bạn tương tác với cơ sở dữ liệu bằng cách thực hiện các truy vấn như truy xuất, cập nhật, và xóa dữ liệu. SQL được sử dụng rộng rãi trong quản lý và truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ.
  • Hadoop: Hadoop là một framework phân tán phổ biến cho việc lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn và không cấu trúc. Nó sử dụng mô hình lưu trữ dữ liệu phân tán và có khả năng mở rộng, giúp xử lý các tác vụ phức tạp liên quan đến dữ liệu lớn.
  • NoSQL Database: NoSQL Database là hệ thống lưu trữ dữ liệu không phụ thuộc vào cấu trúc cố định, thường được sử dụng cho dữ liệu phi cấu trúc như dữ liệu văn bản, hình ảnh hoặc dữ liệu không có mô hình cụ thể. NoSQL Database hỗ trợ lưu trữ và truy xuất dữ liệu một cách linh hoạt hơn so với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.
  • Dashboard: Dashboard là một giao diện trực quan cho phép người dùng xem và theo dõi dữ liệu quan trọng trong thời gian thực. Nó thường chứa các biểu đồ, đồ thị và thông tin tổng quan giúp người dùng hiểu sự phát triển của dữ liệu và đưa ra quyết định.
  • A/B Testing: A/B Testing là kỹ thuật so sánh hai phiên bản khác nhau của một sản phẩm, trang web, hoặc chiến dịch tiếp thị để đánh giá hiệu suất của chúng. Thông qua việc so sánh sự khác biệt giữa hai phiên bản, các quyết định cải thiện và tối ưu hóa có thể được đưa ra để cải thiện kết quả.
  • Data Warehouse Architecture: Data Warehouse Architecture là một thuật ngữ Data Analytics chỉ cách thiết kế và xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu để phục vụ cho các mục đích phân tích dữ liệu. Nó xác định cách dữ liệu được phân chia, lưu giữ, và trích xuất từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo tốc độ và chính xác trong việc phân tích dữ liệu. Data Warehouse Architecture có nhiều mô hình khác nhau, như mô hình ba lớp, mô hình hai lớp, hay mô hình kim tự tháp.
  • Cluster Analysis: Cluster Analysis là một phương pháp phân tích dữ liệu để nhóm các đối tượng có đặc điểm tương tự lại với nhau. Nó giúp hiểu cách các phần của dữ liệu tương tác với nhau và tạo ra các nhóm hoặc phân đoạn dữ liệu.
  • Time Series Analysis: Time Series Analysis tập trung vào phân tích dữ liệu theo thời gian để dự đoán xu hướng tương lai. Điều này hữu ích trong việc dự đoán sự biến đổi của dữ liệu theo thời gian và đưa ra các quyết định dựa trên thông tin về thời gian.
  • Data Lake: Data Lake là một hệ thống lưu trữ linh hoạt cho dữ liệu không cấu trúc và cấu trúc. Nó cho phép lưu trữ dữ liệu một cách linh hoạt mà không cần định nghĩa cấu trúc cơ sở dữ liệu trước. Data Lake thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu đa dạng như văn bản, hình ảnh, và dữ liệu không cấu trúc.
  • Data Governance: Data Governance là quá trình quản lý, bảo mật và quản lý chất lượng dữ liệu. Nó đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý và sử dụng một cách đáng tin cậy và tuân thủ quy định về dữ liệu.
  • Data Privacy: Data Privacy là một thuật ngữ Data Analytics liên quan đến việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu cá nhân. Nó yêu cầu các tổ chức và cá nhân tuân thủ quy định và nguyên tắc về việc thu thập, lưu trữ, và sử dụng dữ liệu cá nhân một cách hợp pháp và minh bạch. Data Privacy giúp ngăn chặn các rủi ro như vi phạm dữ liệu, lạm dụng dữ liệu, hay xâm phạm quyền riêng tư.
  • KPI (Key Performance Indicator): KPI là các chỉ số quan trọng được sử dụng để đánh giá hiệu suất kinh doanh. Chúng thường được thiết lập dựa trên mục tiêu kinh doanh và được sử dụng để đo lường tiến trình và đạt được các mục tiêu kinh doanh.
  • Regression Analysis: Regression Analysis là phân tích dữ liệu để dự đoán mối quan hệ giữa các biến. Nó giúp hiểu cách các biến tương tác và ảnh hưởng lẫn nhau, đặc biệt là trong việc dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu có sẵn.
  • Data Integration: Data Integration là quá trình tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một hình ảnh toàn diện của thông tin. Nó giúp đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu và cho phép tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.
  • Data Pipeline: Data Pipeline là một quy trình tự động hóa để di chuyển và xử lý dữ liệu từ nguồn đến đích. Nó đảm bảo rằng dữ liệu được truyền đi một cách hiệu quả và đáng tin cậy, đặc biệt là trong việc chuyển đổi dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác.

Trên đây là những thuật ngữ phổ biến mà bạn nên biết trong thế giới của thuật ngữ Data Analytics. Việc nắm vững những khái niệm này giúp bạn khai thác giá trị từ dữ liệu, dự đoán xu hướng tương lai và đưa ra các quyết định thông minh. Đồng thời, nó cũng mở ra cánh cửa cho sự phát triển cá nhân và sự nghiệp trong bối cảnh một thế giới ngày càng phụ thuộc vào thông tin số hóa.

Tag:

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *