Ngành phân tích dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ, trở thành lĩnh vực quan trọng trong thời đại số hóa. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, nhu cầu tuyển dụng nhân sự trong lĩnh vực này đã tăng gấp 6 lần vào năm 2020 so với 5 năm trước đó, và dự kiến tiếp tục tăng trong tương lai.
Tuy nhiên với sụ phát triển của công nghệ Big Data, Machine Learning và AI đang định hình mạnh mẽ lĩnh vực phân tích dữ liệu ngành phân tích dữ liệu đang có nhiều thay đổi, cùng tìm hiểu về lịch sử phát triển của ngành phân tích dữ liệu và triển vọng nghề nghiệp tại Việt Nam nhé.
Lịch sử hình thành và phát triển
Hiện nay, phân tích dữ liệu đã trở thành yếu tố then chốt trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh, y tế đến khoa học, đóng góp quan trọng vào việc đưa ra các quyết định chiến lược và thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Ngành phân tích dữ liệu đã trải qua quá trình phát triển đáng kể trên thế giới, với những cột mốc quan trọng sau:
Thời kỳ sơ khai:
- Thế kỷ XVII: Năm 1663, John Graunt tiên phong trong việc áp dụng phân tích thống kê để nghiên cứu các mẫu bệnh dịch, đặt nền móng cho phân tích dữ liệu thống kê.
Thế kỷ XX:
- Những năm 1950: Sự ra đời của máy tính kỹ thuật số đầu tiên, mặc dù kích thước lớn và phức tạp, chủ yếu phục vụ mục đích quân sự, đánh dấu bước chuyển từ lưu trữ dữ liệu vật lý sang kỹ thuật số.
- Năm 1970: Edgar F. Codd giới thiệu mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ, tạo điều kiện cho việc truy vấn và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn.
- Những năm 1980: Sự xuất hiện của kho dữ liệu (Data Warehouse) cho phép lưu trữ và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, hỗ trợ quá trình ra quyết định trong doanh nghiệp.
Thời kỳ hiện đại:
- Những năm 1990: Internet bùng nổ, dẫn đến sự gia tăng dữ liệu từ các hoạt động trực tuyến. Năm 1997, Google Search ra mắt, trở thành kho dữ liệu khổng lồ và công cụ tìm kiếm phổ biến.
- Đầu thế kỷ XXI: Khái niệm “Dữ liệu lớn” (Big Data) được đề cập, cùng với sự phát triển của các công nghệ như Hadoop vào năm 2005, cho phép lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đa dạng và tốc độ cao.
Ngành phân tích dữ liệu tại Việt Nam
Ngành phân tích dữ liệu tại Việt Nam đã trải qua quá trình phát triển đáng kể, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số và sự bùng nổ của Cách mạng Công nghiệp 4.0.
Giai đoạn đầu:
- Trong những năm đầu của thế kỷ 21, khái niệm phân tích dữ liệu còn khá mới mẻ tại Việt Nam. Các doanh nghiệp chủ yếu dựa vào kinh nghiệm và trực giác để đưa ra quyết định, việc ứng dụng công nghệ vào phân tích dữ liệu chưa phổ biến.
Sự chuyển biến:
- Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và internet, lượng dữ liệu được tạo ra tăng đột biến. Nhận thấy tầm quan trọng của dữ liệu trong việc đưa ra quyết định chiến lược, nhiều doanh nghiệp bắt đầu đầu tư vào hệ thống quản lý và phân tích dữ liệu. Các công cụ như hệ quản trị cơ sở dữ liệu và phần mềm phân tích thống kê dần được áp dụng.
Phát triển mạnh mẽ:
- Trong thập kỷ qua, đặc biệt với sự xuất hiện của các khái niệm như Big Data, Machine Learning và AI, phân tích dữ liệu đã trở thành một lĩnh vực quan trọng. Nhiều doanh nghiệp lớn tại Việt Nam như FPT, Viettel, VNG, MoMo đã đầu tư mạnh mẽ vào việc xây dựng đội ngũ phân tích dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Nhu cầu về nguồn nhân lực
Ngày nay, phân tích dữ liệu đã trở thành yếu tố then chốt trong nhiều lĩnh vực tại Việt Nam và trên thế giới, từ kinh doanh, y tế đến giáo dục.
Trên thế giới:
- Theo báo cáo từ Indeed, nhu cầu tuyển dụng nhân lực trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đã tăng 29% mỗi năm, với mức tăng trưởng 344% từ năm 2013.
- Tại Mỹ, dự báo tăng trưởng việc làm cho vị trí Data Scientist khoảng 35% từ năm 2020 đến 2030, và cho Data Analyst khoảng 25% từ năm 2020 đến 2025.
Tại Việt Nam:
- Phân tích dữ liệu đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp như tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, bán lẻ, sản xuất, viễn thông và công nghệ thông tin, tạo ra nhu cầu lớn về nhân lực có kỹ năng trong lĩnh vực này.
- Theo dự báo của TopDev, nhu cầu về nhân lực ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam sẽ tăng trưởng 15-20% mỗi năm trong giai đoạn 2022-2025, với ước tính cần đến 1 triệu chuyên gia vào năm 2025.
Xu hướng công nghệ mới trong ngành
Năm 2025, đánh dấu nhiều cuộc cách mạng công nghệ với nhiều sự kiện công nghệ quan trọng, ảnh hưởng sâu sắc đến lĩnh vực phân tích dữ liệu cụ thể như sau:
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Phân tích tăng cường (Augmented Analytics):
- AI tiếp tục phát triển mạnh mẽ, đặc biệt trong việc tự động hóa và nâng cao quá trình phân tích dữ liệu. Phân tích tăng cường sử dụng AI và Machine Learning để tự động hóa các giai đoạn trong phân tích dữ liệu, từ xử lý đến trực quan hóa, giúp người dùng dễ dàng khám phá thông tin giá trị mà không cần kiến thức kỹ thuật sâu.
Điện toán biên (Edge Computing):
- Với sự gia tăng của các thiết bị IoT, điện toán biên cho phép xử lý dữ liệu gần nguồn tạo ra, giảm độ trễ và băng thông cần thiết để truyền dữ liệu về trung tâm. Điều này đặc biệt quan trọng cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi thời gian thực và sẽ ảnh hưởng đến cách thu thập và phân tích dữ liệu.
Hạ tầng dữ liệu đa chiều (Data Fabric):
- Data Fabric là giải pháp tối ưu hóa việc quản lý dữ liệu trong các hệ thống phức tạp, nơi dữ liệu phân tán trên nhiều nền tảng khác nhau như cloud, on-premise, hybrid. Nó hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn thành một hạ tầng duy nhất, dễ dàng truy cập, tăng khả năng quản lý và khai thác dữ liệu trên các hệ thống phân tán.
Phân tích dữ liệu thời gian thực (Real-Time Analytics):
- Nhu cầu phân tích và phản ứng ngay lập tức với dữ liệu đang tăng cao. Phân tích dữ liệu thời gian thực cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định tức thời dựa trên các tín hiệu và thông tin hiện tại, ứng dụng mạnh mẽ trong tài chính, chuỗi cung ứng và marketing.
Blockchain trong quản lý dữ liệu:
- Năm 2025, các ứng dụng Blockchain được kỳ vọng sẽ vượt ra ngoài lĩnh vực giao dịch tài chính và tác động đến nhiều ngành khác như quản lý chuỗi cung ứng, chăm sóc sức khỏe và quản lý hệ thống kiểm phiếu. Việc áp dụng Blockchain trong quản lý dữ liệu giúp cải thiện tính minh bạch, bảo mật và xác minh nguồn gốc dữ liệu.
Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning) đã nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, cho phép tự động hóa các quy trình và dự đoán xu hướng tương lai. Phân tích dữ liệu thời gian thực cũng trở nên phổ biến, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với biến động thị trường.
Tuy nhiên, mặc dù có sự hỗ trợ từ các hệ thống phân tích tự động, nhưng có khoảng 80% công việc phân tích dữ liệu vẫn cần đến tư duy và sự can thiệp của con người, đặc biệt đối với các vấn đề phức tạp.
Ngành phân tích dữ liệu đang trên đà phát triển mạnh mẽ, mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp với mức thu nhập hấp dẫn cho những bạn trẻ có kỹ năng và đam mê trong lĩnh vực này.