Data team

Quy mô của đội ngũ dữ liệu sẽ phụ thuộc vào quy mô tổ chức của bạn và lượng dữ liệu được xử lý thường xuyên. Tùy thuộc vào cơ cấu tổ chức, một đội ngũ dữ liệu duy nhất có thể đảm nhiệm tất cả các dự án dữ liệu, hoặc một cá nhân có thể đóng nhiều vai trò khác nhau trong đội ngũ dữ liệu. Cũng có thể có nhiều đội ngũ làm việc trên các dự án cụ thể. Các tổ chức lớn có thể có Giám đốc dữ liệu (Data Manager), Giám đốc dữ liệu cấp cao (Chief Data Officer - CDO) hoặc Giám đốc công nghệ (Chief Technical Officer - CTO). Người này sẽ quản lý các dự án dữ liệu và xác định các câu hỏi kinh doanh mà đội ngũ dữ liệu cần giải quyết.

Các vai trò dữ liệu và công việc của họ

Có bốn vai trò chính trong một đội ngũ dữ liệu. Bảng này cung cấp cái nhìn tổng quan về từng vai trò, cùng với thông tin về trách nhiệm của mỗi vai trò.

Dưới đây là bản dịch về vai trò và nhiệm vụ của 

Nhà phân tích dữ liệu (Data analyst )

Là chuyên gia thu thập, chuyển đổi và sắp xếp dữ liệu để đưa ra kết luận, dự đoán và thúc đẩy việc đưa ra quyết định dựa trên thông tin.

● Phân tích và xem xét các cơ sở dữ liệu

● Sử dụng các ngôn ngữ kịch bản (scripting languages)

● Tạo các hình ảnh trực quan (visualizations)

● Trình bày các phát hiện

Công cụ chuyên dụng:

• SQL:
  Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu tiêu chuẩn để làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ.

• Excel:
  Công cụ bảng tính phổ biến để phân tích, trực quan hóa và báo cáo dữ liệu.

• Power BI/Tableau:
  Các công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ để tạo ra các báo cáo và dashboard tương tác.

• Python/R:
  Các ngôn ngữ lập trình với các thư viện phân tích dữ liệu như Pandas, NumPy, scikit-learn, v.v.

Kỹ sư dữ liệu (Data engineer)

Là chuyên gia biến đổi dữ liệu thành một định dạng hữu ích cho việc phân tích và cung cấp cơ sở hạ tầng đáng tin cậy cho dữ liệu đó.

● Xây dựng các dây truyền xử lý dữ liệu (data pipelines)

● Đảm bảo các dây truyền xử lý dữ liệu chạy ổn định

● Đảm bảo dữ liệu có thể truy cập được đối với các thành viên phù hợp trong nhóm

● Cộng tác với các thành viên trong nhóm và các bên liên quan

Công cụ:

• Apache Spark:
  Nền tảng xử lý dữ liệu phân tán, có khả năng xử lý dữ liệu lớn và thời gian thực.

• Apache Kafka:
  Nền tảng quản lý luồng dữ liệu, giúp thu thập, xử lý và phân phối dữ liệu theo thời gian thực.

• Databricks:
  Nền tảng hợp nhất cho kỹ thuật dữ liệu, hỗ trợ các tác vụ như xử lý dữ liệu, machine learning và phân tích dữ liệu.

• Snowflake:
  Kho dữ liệu đám mây linh hoạt, có thể mở rộng quy mô và hiệu suất cao.

• Google BigQuery:
  Dịch vụ kho dữ liệu đám mây của Google, cho phép xử lý dữ liệu quy mô lớn với tốc độ cao.

• Apache Airflow:
  Công cụ quản lý luồng công việc, giúp tự động hóa và điều phối các tác vụ xử lý dữ liệu.

• DBT (Data Build Tool):
  Công cụ giúp chuẩn hóa quy trình chuyển đổi dữ liệu trong kho dữ liệu.

Nhà khoa học dữ liệu (Data scientist)

Là một chuyên gia làm việc chủ yếu trong lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu, xác định các câu hỏi kinh doanh, thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, tổ chức chúng và tìm kiếm câu trả lời.

● Hiểu rõ ứng dụng kinh doanh của các mô hình dữ liệu

● Phân tích dữ liệu để tìm kiếm xu hướng

Công cụ:

• Python/R: Ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu, với nhiều thư viện như Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

• SQL: Để truy vấn và thao tác dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu.

• Jupyter Notebook/Google Colab: Môi trường phát triển tương tác để viết và thực thi code, trực quan hóa dữ liệu và tạo báo cáo.

• TensorFlow/PyTorch: Các thư viện deep learning phổ biến.

• Các công cụ trực quan hóa dữ liệu: Tableau, Power BI, v.v.

• Các công cụ quản lý mô hình (Model Management): MLflow, Kubeflow, v.v.

Kiến trúc sư dữ liệu (Data architect)

Là một chuyên gia hợp tác với các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kiến trúc sư dữ liệu để thiết kế cơ sở hạ tầng của cơ sở dữ liệu. 

● Lập kế hoạch tổng thể vòng đời dữ liệu của một giải pháp

● Lập sơ đồ kiến trúc dữ liệu hoặc giải pháp 

Công cụ:

• UML: Ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất, được sử dụng để mô hình hóa các thành phần dữ liệu và quy trình.

• ERwin/PowerDesigner: Các công cụ CASE để thiết kế cơ sở dữ liệu và mô hình dữ liệu.

• Các công cụ quản lý siêu dữ liệu (Metadata Management): Để quản lý và theo dõi thông tin về dữ liệu.

• Hiểu biết sâu sắc về cơ sở dữ liệu (Databases): Quan hệ (Relational), NoSQL, kho dữ liệu (Data warehouses), hồ dữ liệu (Data lakes).

• Hiểu biết về kiến trúc đám mây (Cloud architecture): AWS, Azure, Google Cloud Platform.