Những kỹ năng cần có để tham gia 'Big Data'
Chưa bao giờ các doanh nghiệp lại “khát” nhân lực về “Big Data” như hiện nay .
Bernard Marr từng tốt nghiệp tại ĐH Cambridge (Anh) và hiện đang là CEO của Advanced Performance Institute, một tổ chức giúp các doanh nghiệp quản lý, đánh giá và nâng cao năng lực nhân viên. Bernard còn là cây viết nổi tiếng cho các tạp chí như Financial Times, CFO Magazine và Wall Street Journal và là 1 trong 100 tác giả nổi tiếng nhất trên mạng xã hội LinkedIn. Dưới đây là những chia sẻ của Bernard về Big Data.
Có thể nói chưa bao giờ các doanh nghiệp lại “khát” nhân lực về “Big Data” như hiện nay do ngày càng có nhiều công ty nhận ra được lợi ích to lớn từ việc khai thác và phân tích dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh của họ.
Đảo qua thị trường việc làm, sẽ không khó để bạn nhìn ra những mức lương hậu hĩnh với 6 con số (USD) cùng hàng tá những phụ cấp hấp dẫn khác cho công việc như “data scientist” (tạm dịch: chuyên gia dữ liệu) hay “data analyst” (phân tích dữ liệu).
“Big Data” cũng đang là từ khoá được tìm kiếm nhiều nhất trên mạng xã hội LinkedIn, và tất nhiên những ai đang đi đầu trong lĩnh vực này hẳn sẽ được các headhunter (chuyên gia săn đầu người) săn đón thường xuyên. Do nhu cầu tăng vọt là vậy, nên nếu bạn là người có đầu óc phân tích và khả năng xử lý dữ liệu, việc bước chân vào ngành này sớm bao nhiêu thì cơ hội thăng tiến của bạn càng lớn bấy nhiêu.
Tuy nhiên, câu hỏi nên được đặt ra là: Vậy chúng ta cần những kỹ năng gì để có thể bước chân vào lĩnh vực đang “hot” nhất hiện nay? Dưới đây là 6 kỹ năng mà các công ty thường đưa ra khi họ muốn tôi chọn giúp những ứng viên tốt nhất cho vị trí này:
1. Kỹ năng phân tích
Đây là kỹ năng rõ ràng nhất mà bạn có lẽ cũng đã hình dung đến khi nhắc tới “Big Data”. Phân tích ở đây có thể hiểu là việc chọn ra những loại dữ liệu nào có liên quan tới vấn đề mà bạn đang muốn tìm hiểu, cũng như xử lý những dữ liệu đó để đưa ra câu trả lời.
Nếu bạn là người biết đặt câu hỏi, giỏi xâu chuỗi giữa nguyên nhân và kết quả, thì kỹ năng này là vô giá khi nhiệm vụ của bạn là biến một “núi” dữ liệu về khách hàng thành một chiến lược kinh doanh cho giai đoạn sắp tới.
2. Toán học và Xác suất
Điều này chẳng có gì mới: Big Data không dành cho những ai ghét Toán. Mặc dù vẫn còn nhiều dữ liệu chưa được xử lý, nhưng đa phần những dữ liệu có sẵn hiện nay đều nằm dưới dạng những số liệu, đó là lý do tại sao Toán học và Xác suất lại có mặt ở đây.
Rõ ràng, trong sân chơi mới này, những ứng viên nào có thế mạnh về Toán học hay Xác suất sẽ có lợi thế trong việc giúp các doanh nghiệp tạo ra bước đột phá. Vì thế, đừng ngạc nhiên khi nhiều vị trí đòi hỏi ứng viên phải có bằng Master hay PhD trong các lĩnh vực nặng về toán học hay xác suất. Bạn cũng đừng “Ồ” lên khi biết rằng vị chuyên gia dữ liệu này từng được Huy chương Toán ở một cuộc thi quốc tế nào đó.
3. Kỹ năng sử dụng máy tính
Có thể nói Big Data chẳng thế tồn tại nếu không có sự trợ giúp của máy tính cá nhân. Các lập trình viên sẽ có nhiệm vụ “ra lệnh” cho chiếc máy tính xử lý dữ liệu đã thu thập được. Đây là một lĩnh vực rộng, đòi hỏi khá nhiều kỹ năng như ngôn ngữ máy (machine learning), cơ sở dữ liệu (databases) hay thuật toán đám mây (cloud computing). Những kỹ năng này gần như không thể thiếu đối với bất kỳ data scientist nào. Cụ thể hơn, bên cạnh tấm bằng PhD, bạn sẽ cần biết nhiều hơn về một loạt công nghệ mã nguồn mở như Hadoop, Python hay Pig.
4. Sự sáng tạo
Hiển nhiên là chẳng có quy định nào yêu cầu các công ty phải sử dụng dữ liệu như thế nào cho đúng. Đây là một ngành khoa học mới nổi, điều đó có nghĩa là khả năng đưa ra những phương pháp tiếp cận mới trong việc xử lý dữ liệu cũng như đưa ra các chiến lược sau cùng là hoàn toàn có thể và luôn được hoan nghênh.
Trong tương lai, sẽ ngày càng có nhiều người tham gia vào cuộc chơi Big Data, tuy nhiên, chỉ những ai với óc sáng tạo mới là những ngôi sao thực sự. Mà thực tế thì một đầu óc sáng tạo có lẽ cũngn là điều cần thiết ở bất kỳ lĩnh vực nào.
5. Kỹ năng trong kinh doanh
Suy cho cùng, các công ty đều xử lý dữ liệu để phục vụ cho mục đích kinh doanh, nhằm nâng cao doanh thu hay tăng lợi nhuận. Do đó, việc trang bị cho mình một sự hiểu biết về các mục tiêu, chiến lược kinh doanh của công ty là điều rất quan trọng đối với bất kỳ chuyên gia dữ liệu nào. Nếu bạn nghĩ cũng như các nhà khoa học khác, các chuyên gia Big Data chỉ ngồi ngày qua ngày trong phòng lab để giải quyết đống số liệu kia thì bạn đã nhầm. Thiếu đi các kiến thức thực tế về kinh doanh rất có thể sẽ khiến dữ liệu bị sử dụng sai mục đích và không mang đến kết quả kinh doanh như mong muốn.
6. Khả năng giao tiếp
Giao tiếp cũng như kỹ năng viết luôn là một phần không thể thiếu trong các yêu cầu tuyển dụng nhân sự Big Data. Một kỹ sư cần có khả năng đưa các kết quả của mình cho các thành viên khác trong nhóm cũng như cần hiểu thông điệp truyền tải một cách tức thì khi là người ra quyết định.
Một chuyên gia dữ liệu được mong đợi sẽ có khả năng biến hoá đống số liệu nhàm chán thành những hình ảnh, biểu đồ cụ thể trong các báo cáo. Hãy thử tưởng tượng mà xem, bạn có thể “đọc” được toàn bộ số liệu để đưa ra kết quả nhưng lại không thể khiến cấp trên hiểu điều đó qua bản báo cáo của mình. Hãy nhớ rằng: bạn được sếp thuê để “dịch” các dữ liệu kia thành những thông điệp hoàn chỉnh cho anh ấy.
Khanh Lưu
