25 thuật ngữ chuyên ngành mà Data Analyst mới vào nghề cần nắm rõ

Việc phân tích dữ liệu có thể khó, đặc biệt là đối với các thuật ngữ chuyên ngành. Nhưng không phải là không thể chinh phục. Dưới đây, NextCRM sẽ liệt kê 25 thuật ngữ giúp bạn chinh phục công việc Data Analyst.

1. Artificial intelligence (trí tuệ nhân tạo AI)

Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi giống như con người. Nó kết hợp khoa học máy tính với bộ dữ liệu mạnh mẽ để cho phép giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng khả năng học tập nhanh chóng của máy móc.

Xem thêm: AI hỗ trợ CRM thiết lập quy trình kinh doanh thông minh, hiệu quả

 thuat-ngu-cho-Data-Analyst

2. Augmented intelligence (trí tuệ được tăng cường)

Là một khái niệm khác thay thế cho AI được sử dụng để nâng cao nhận thức. Bao gồm việc học tập, ra quyết định và trải nghiệm mới. Sự kết hợp giữa trực giác của con người và trí tuệ nhân tạo rất mạnh mẽ và có thể giúp giảm thiểu sai sót. Nó sinh ra để giúp con người trở nên nhanh nhẹn, thông minh hơn và là sự bổ sung chứ không phải thay thế trí tuệ con người.

3. Big data (dữ liệu lớn)

Là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Khối lượng của chúng lớn đến mức các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý. Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights.

thuat-ngu-big-Data

4. Business glossary (thuật ngữ kinh doanh)

Là một kho thông tin chứa các khái niệm và định nghĩa của các thuật ngữ kinh doanh thường được sử dụng trong các hoạt động hàng ngày trong một tổ chức. Bảng thuật ngữ kinh doanh được sử dụng để các thành viên mới trong nhóm bắt kịp các thuật ngữ và từ vựng viết tắt của tổ chức.

5. Business intelligence (kinh doanh thông minh – BI)

Thúc đẩy phần mềm và dịch vụ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Bằng cách cung cấp các report và dashboards giúp họ phân tích dữ liệu.

 thuat-ngu-cho-Data-Analyst-2

6. Cloud computing (điện toán đám mây)

Là dịch vụ được cung cấp thông qua internet. Nơi một tổ chức có thể truy cập tài nguyên điện toán từ yêu cầu từ một tổ chức khác theo mô hình dịch vụ dùng chung. Điện toán đám mây cho phép các tổ chức tránh một khoảng lớn chi phí trả trước và bảo trì liên tục liên quan đến việc mua sắm, lưu trữ và quản lý trung tâm dữ liệu của riêng họ.

Người dùng có thể thuê tài nguyên máy tính, mạng và lưu trữ một cách hiệu quả trong một khoảng thời gian và chỉ trả tiền cho các dịch vụ mà họ đang sử dụng. Hệ thống này còn cho phép các tổ chức linh hoạt mở rộng quy mô hay thu nhỏ tài nguyên một cách nhanh chóng theo yêu cầu.

7. Data architecture (kiến trúc dữ liệu)

Là thiết kế kế hoạch cho toàn bộ vòng đời dữ liệu của một tổ chức. Bắt đầu từ khi dữ liệu được thu thập, đến khi giá trị được tạo ra từ dữ liệu thông qua phân tích.

8. Data catalog (danh mục dữ liệu)

Là cầu nối giữa bảng thuật ngữ kinh doanh và từ điển dữ liệu. Đây là một kho dữ liệu có tổ chức gồm các tài sản dữ liệu của tổ chức, thông báo cho doanh nghiệp các tập dữ liệu có sẵn về một chủ đề. Và giúp họ xác định chủ đề đó một cách nhanh chóng.

9. Data democratization (dân chủ hóa dữ liệu)

Là quá trình cung cấp cho một tổ chức quyền truy cập vào dữ liệu và cho phép họ sử dụng dữ liệu khi họ cần. Để có được thông tin chi tiết và đẩy nhanh việc ra quyết định. Mục tiêu dân chủ hóa dữ liệu là để mọi người sử dụng dữ liệu bất kỳ lúc nào để đưa ra quyết định mà không có rào cản đối với việc tiếp cận.

10. Data dictionary (từ điển dữ liệu)

Là một tập hợp các mô tả về các đối tượng hoặc mục dữ liệu trong một mô hình dữ liệu. Nó bao gồm tên của các trường và thực thể, vị trí của chúng trong cơ sở dữ liệu hoặc kho lưu trữ, định nghĩa chi tiết, ví dụ về nội dung, mô tả để diễn giải nghiệp vụ, thông tin kỹ thuật như chiều rộng, …

11. Data engineering (kỹ thuật dữ liệu)

Là quy trình và thực tiễn cần thiết để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa và có thể sử dụng. Các kỹ thuật dữ liệu phổ biến bao gồm thu thập, trích xuất, quản lý, nhập, lưu trữ, di chuyển, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu.

12. Data ingestion (nhập dữ liệu)

Là quá trình mà dữ liệu được tải từ nhiều nguồn khác nhau vào phương tiện lưu trữ. Chẳng hạn như kho dữ liệu. Nơi mà dữ liệu có thể được truy cập, sử dụng và phân tích.

13. Data integration (tích hợp dữ liệu)

Là quá trình kết nối các dữ liệu với nhau để phân tích.

14. Data governance (quản trị dữ liệu)

Là cách một tổ chức đảm bảo rằng các chính sách và quy trình dữ liệu của mình được tuân thủ. Khi được thực thi đúng cách, một chương trình quản trị cũng phải xác định rõ ràng ai là người sở hữu dữ liệu cuối cùng. Ai quản lý dữ liệu đó khi có điều gì đó cần được sửa chữa hoặc duy trì và ai sử dụng nó để đảm bảo rằng các thay đổi được giám sát. Khung quản trị dữ liệu xác định cách bạn sẽ triển khai một chương trình quản trị dữ liệu. Nó tạo ra một bộ quy tắc và quy trình duy nhất xoay quanh việc quản lý dữ liệu và giúp việc thực thi chương trình quản trị dữ liệu của bạn trở nên dễ dàng hơn.

15. Data lake (hồ dữ liệu)

Là một kho lưu trữ dữ liệu trung tâm chấp nhận các kiểu dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc. Được sử dụng cho các công việc như báo cáo, trực quan hóa và phân tích nâng cao. Một hồ dữ liệu có thể được thiết lập tại cơ sở (trong các trung tâm dữ liệu của tổ chức) hoặc trên điện toán đám mây.

16. Data management (quản lý dữ liệu)

Là các kế hoạch, chính sách, thủ tục và hành động được thực hiện các dữ liệu lớn của một tổ chức trong suốt vòng đời dữ liệu để tạo ra thông tin có giá trị có thể lặp lại và ở quy mô lớn.

17. Data mining (khai phá dữ liệu)

Thực hành phân tích một cách có hệ thống các tập dữ liệu lớn để tạo ra thông tin có giá trị. Khám phá các mối tương quan ẩn và xác định các mẫu.

18. Data model (mô hình dữ liệu)

Là một công cụ giao tiếp. Nơi một người hoặc một tổ chức tạo ra một bản trình bày trực quan về cách mọi thứ kết nối với nhau. Và cách các quy trình hoạt động trong thế giới thực. Chúng được sử dụng để chuyển các yêu cầu nghiệp vụ thành các yêu cầu kỹ thuật, đặc biệt là trong thiết kế cơ sở dữ liệu và hệ thống.

19. Data quality (chất lượng dữ liệu)

Là thước đo tình trạng của dữ liệu dựa trên các yếu tố như độ chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán và độ tin cậy. Nói chung, dữ liệu tốt là khi nó phù hợp với mục đích sử dụng trong việc ra quyết định.

20. Data replication (sao chép dữ liệu)

Là quá trình và các hoạt động cần thiết để tạo một bản sao dữ liệu được lưu trữ ở một vị trí khác. Hoạt động sao chép này cải thiện khả năng truy cập vào dữ liệu và bảo vệ tổ chức khỏi việc mất dữ liệu.

21. Data science (khoa học dữ liệu)

Là lĩnh vực áp dụng toán học và thống kê, các nguyên tắc khoa học, chuyên môn về lĩnh vực và các kỹ thuật phân tích nâng cao như Machine Learning. Và phân tích dự đoán để trích xuất những thông tin chi tiết có ý nghĩa. Sử dụng chúng cho việc ra quyết định chiến lược.

22. Data strategy (chiến lược dữ liệu)

Là một kế hoạch xác định, phác thảo các quy trình và công nghệ mà tổ chức của bạn cần để hoàn thành các mục tiêu về dữ liệu. Chiến lược dữ liệu còn được thiết kế để trả lời chính xác những gì bạn cần. Nhằm để sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn.

Những quy trình nào được yêu cầu để dữ liệu có chất lượng cao và có thể truy cập được. Công nghệ nào sẽ cho phép lưu trữ, chia sẻ và phân tích dữ liệu; dữ liệu được yêu cầu. Nguồn từ đâu và liệu nó có chất lượng tốt hay không.

23. Data warehouse (kho dữ liệu)

Là một kho lưu trữ dữ liệu đã được mô hình hóa có nguồn gốc từ tất cả các nơi khác nhau. Dữ liệu được lưu trữ bằng ngôn ngữ của doanh nghiệp. Cung cấp thông tin đáng tin cậy, nhất quán và chất lượng.

24. Data visualization (trực quan hóa dữ liệu)

Là việc báo cáo dữ liệu và thông tin dưới dạng biểu đồ, sơ đồ, hình ảnh hoặc bảng. Mục đích là để truyền đạt thông tin theo cách phù hợp nhất

25. Descriptive analytics (phân tích mô tả)

Cho bạn biết những gì đã xảy ra trong quá khứ bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử và tìm các mẫu. Hầu hết các tổ chức có kinh nghiệm trong quá trình phân tích đều đã thực hiện phân tích mô tả ở một mức độ nào đó.

Nguồn: unitrain.

Xem thêm: Những thuật ngữ cơ bản mà Data Analyst cần phải biết Phần 2

Tham khảo thêm:

Phần mềm CRM cho ngành điện máy điện lạnh bếp

Phần mềm CRM cho vận tải

CRM ngành ô tô

Rate this post

BÀI VIẾT LIÊN QUAN
BÀI VIẾT LIÊN QUAN

BÀI VIẾT LIÊN QUAN
CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM