Học Viện MCI Việt Nam - Đào tạo Power BI

BUSINESS INTELLIGENCE (BI) ẢNH HƯỞNG NHƯ THẾ NÀO ĐẾN TĂNG TRƯỞNG CỦA DOANH NGHIỆP?
〽️ BI có thể giúp giảm bớt các khâu vận hành kém hiệu quả, cải thiện việc ra quyết định, và tăng năng suất, cuối cùng giúp bạn phát triển doanh nghiệp của mình. Sử dụng BI để lọc và phân tích dữ liệu sẽ giúp tổ chức của bạn trở nên hiệu quả hơn, tinh gọn hơn và năng suất hơn. Những dữ liệu ấy sẽ chỉ ra cho bạn lỗ hổng hoặc sự thiếu hiệu quả trong dây chuyền sản xuất, từ đó giúp bạn nâng cao quy trình sản xuất của mình.
〽️ Dữ liệu (data) từ các live dashboards sẽ cung cấp cho bạn các thông tin cần thiết để quyết định các việc cần làm ưu tiên để hoàn thành công việc. Ví dụ, thông qua các dashboard hiển thị thời gian thực (real-time dashboards), người quản lý sản xuất có thể theo dõi sát sao tình hình các cửa hàng bán lẻ và kịp thời điều chỉnh kế hoạch sản xuất, nếu có sự tồn kho quá cao. Những người ra quyết định trong doanh nghiệp bây giờ có thể nhanh chóng truy cập các báo cáo dữ liệu theo thời gian thực đó để làm căn cứ đưa ra các quyết định tốt nhất, đưa doanh nghiệp tiến lên. Không chỉ thế, BI còn có thể giúp cải thiện kế hoạch sản xuất, kiểm soát hàng tồn kho, quản lý tài chính và nhiều điều khác nữa.
〽️ Những quyết định mang tầm chiến lược, định hướng công ty nhất định phải dựa trên những căn cứ chính xác, và “những con số biết nói” từ BI chính là những thứ nhà quản lý cần. Có thể nói nhân tố quan trọng nhất để giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định đúng đắn là việc truy cập và tiếp nhận các dữ liệu phù hợp – dữ liệu mà bạn có thể có được từ các công cụ BI tích hợp trong phần mềm ERP.
〽️ Sử dụng BI cải thiện quá trình vận hành có thể tạo ra sự thay đổi đáng kể trong lợi nhuận, giúp công ty tăng trưởng mạnh mẽ. Một nghiên cứu từ Genius ERP đã chỉ ra rằng với phần mềm ERP cập nhật thông tin theo thời gian thực, công ty có thể giảm 23% chi phí hoạt động (operational cost) và giảm chi phí quản lý (administration cost) xuống 22%. Điểm mấu chốt: các công ty sản xuất thành công hiện nay đều được xây dựng trên nền tảng dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả.
------------------------------
⭐ 𝐇𝐎̣𝐂 𝐕𝐈𝐄̣̂𝐍 𝐋𝐀̣̂𝐏 𝐓𝐑𝐈̀𝐍𝐇 𝐌𝐂𝐈 đào tạo về Big Data, IT Business Analyst, RPA UiPath Automation, Web Development, Mobile App Development, Python, R, SQL, Power BI, Excel, VBA tại Việt Nam
🌐 Website: https://mcivietnam.com/
☎ Hotline: 024.7106.8368
🏠 Trụ sở: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
Cơ sở giảng dạy:
• CS1: 9 Trung Liệt, Đống Đa, HN
• CS2: 22C Thành Công, Ba Đình, HN
• CS3: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 8, Quận 3, TP HCM.
✨𝑽𝒐̛́𝒊 𝑴𝑪𝑰, 𝒅𝒖̛̃ 𝒍𝒊𝒆̣̂𝒖 𝑳𝑶̛́𝑵 𝒄𝒉𝒊̉ 𝒍𝒂̀ 𝒄𝒉𝒖𝒚𝒆̣̂𝒏 𝑵𝑯𝑶̉!✨

📌 SỬ DỤNG THÀNH THẠO POWER BI CHỈ TRONG 20H VỚI MCI !!

👉 Bạn đang cần làm báo cáo với rất nhiều dữ liệu chồng chéo và không biết cách biểu thị như thế nào?
👉 Bạn mất quá nhiều thời gian để hoàn thiện một báo cáo để gửi cho sếp?
👉 Dữ liệu không được biểu thị trực quan?

Nếu bạn đang gặp các vấn đề trên hoặc đơn giản là mất quá nhiều thời gian để làm báo cáo, thì công cụ Power BI chính là “đũa thần” cho công việc của bạn!!!


📌 Power BI sẽ giúp bạn:
✅ Xử lý được nhiều nguồn dữ liệu hơn thay vì tải dữ liệu từ trên hệ thống về rồi xử lý trên Excel như trước
✅ Có khả năng diễn họa dữ liệu mạnh mẽ, dễ dàng trực quan hóa trên biểu đồ
✅ Không cần các hàm phức tạp, dễ sai sót như Excel, tất cả các tác vụ như tham chiếu, xử lý, lấy dữ liệu từ các file đều được cải tiến thành các nút lệnh trực quan.


👉 Sau 2 tháng đào tạo bởi những chuyên gia hàng đầu ngành phân tích dữ liệu, bạn có thể:
▶ Cung cấp các mẫu báo cáo với biểu đồ trực quan
▶ x2 năng suất làm việc
▶ Tự động cập nhật dữ liệu mới nhất, tự động vẽ biểu đồ và đưa ra phân tích, nhận định nhờ tích hợp AI
▶ Cung cấp thông tin đa chiều 360 độ về hoạt động kinh doanh


👉 Đặc biệt, khi đăng ký học tại MCI, bạn sẽ được:
✅ ĐẢM BẢO việc làm sau khóa học
✅ Học lại MIỄN PHÍ không giới hạn đến khi tự tin đi làm thì thôi
✅ Nhận chứng chỉ MCIVN
✅ Đội ngũ giảng viên là Senior dày dặn kinh nghiệm thực tiễn, nhiều năm làm việc trong các Tập đoàn lớn: Deloitte, PWC, Samsung, Viettel...
✅ Nhận ưu đãi hỗ trợ lên đến 40%

Vậy thì còn chần chừ gì nữa mà không cho MCI để được nhận hỗ trợ ngay hôm nay!!!

🔥 NHÂN VIÊN VĂN PHÒNG KHÔNG CẦN HỌC THÊM KỸ NĂNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU???
Cũng như tin học văn phòng, phân tích dữ liệu sẽ trở thành kỹ năng cần thiết mà mỗi nhà tuyển dụng mong muốn ứng viên của mình có.

Khi bước vào kỷ nguyên công nghệ mới, quá trình thích nghi, bắt kịp thời đại chính là chìa khóa thành công của các doanh nghiệp. Vì thế, những ai nhanh chóng tiếp thu, ứng dụng tốt phân tích dữ liệu vào quản trị kinh doanh đều sẽ có được những lợi thế rất lớn trên thị trường.

Với khối lượng data lớn từ khách hàng, việc sử dụng các công cụ để xử lý và trực quan hóa dữ liệu từ đó tạo nên những bản báo cáo là vô cùng quan trọng. Trong bộ máy hoạt động doanh nghiệp, chắc chắn các vị trí từ Sale, HR, Marketing, Kế toán, Quản lý rủi ro, Quản lý Tài chính,.... hàng ngày đều đối mặt với số liệu và những báo cáo liên quan.

Từ đó, ban điều hành doanh nghiệp ngày càng đòi hỏi tính chuyên môn hóa từ các báo cáo của mỗi bộ phận để đề ra những chiến lược phù hợp nhất cho từng phòng ban. Chuyên môn hóa và sự phối hợp chặt chẽ của các phòng ban sẽ giúp những người đứng đầu đánh giá được hiệu quả hoạt động và đề ra những chiến lược phát triển đúng đắn nhất.

Hiểu được tầm quan trọng của kỹ năng phân tích dữ liệu đối với đội ngũ nhân viên trong bộ máy các doanh nghiệp, HỌC VIỆN LẬP TRÌNH MCI - đơn vị đào tạo HÀNG ĐẦU về Big Data, IT Business Analyst, RPA UiPath Automation, Web Development, Mobile App Development, Python, R, SQL, Power BI, Excel, VBA tại Việt Nam cung cấp những giải pháp và lộ trình đào tạo nhân sự cho các doanh nghiệp nhằm hoàn thành sứ mệnh hàng triệu nguồn nhân lực Việt Nam thành thạo về công nghệ, tối ưu hóa hiệu suất làm việc.

👉 Học viện đào tạo lập trình MCI cung cấp cho các doanh nghiệp những khóa học chuyên sâu với chương trình được xây dựng theo yêu cầu; Tư vấn & triển khai giải pháp cho doanh nghiệp ở các lĩnh vực phân tích dữ liệu, phân tích kinh doanh và tự động hóa công việc văn phòng và hợp tác cung cấp nhân sự.

👉 Các đối tác của chúng tôi đa dạng ngành nghề từ Tài chính, Ngân hàng, Bảo hiểm đến ngành hàng tiêu dùng: Vietcombank, Vietinbank, VPBank, FE Credit, TH True Milk, Toyota, Nestle, ....
-----------------------------------------
️🎯 Tìm hiểu thêm về giải pháp đào tạo nhân sự, quý anh/chị vui lòng liên hệ qua hotline: 024.7106.8368 hoặc truy cập https://mcivietnam.com/ để được hỗ trợ tư vấn nhanh nhất!
-------------------------------------------
Trụ sở: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
Cơ sở giảng dạy:
• CS1: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
• CS2: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 8, Quận 3, TP HCM.

❌ Data Scientist, Data Engineer: Phân biệt 2 ngành nghề xu hướng hot nhất thế kỷ XXI ❌

Data Scientist và Data Engineer là 2 công việc đặc trưng nổi bật trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Bên cạnh những điểm khác biệt, các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu cũng có một số điểm chung: nền tảng kiến thức về Khoa học máy tính. Lĩnh vực nghiên cứu này phổ biến rộng rãi cho cả hai ngành nghề. Vậy sự khác nhau của chúng là gì?

⏭️ Tính chất công việc
📍 Data Scientist:
Công việc của vai trò này bao gồm:
- Phát triển frontend & backend
- Ứng dụng web
- Ứng dụng mobile
- Phát triển hệ điều hành
- Thiết kế phần mềm

Với các nhà khoa học dữ liệu, dữ liệu mà học có thường đã được “làm sạch” và về cơ bản hoàn thành các thao tác đầu tiên. Họ có thể sử dụng để cung cấp cho các chương trình phân tích tinh vi, học máy và các phương pháp thống kê để lấy dữ liệu sử dụng trong các mô hình dự đoán và mô tả. Tất nhiên, để xây dựng mô hình, họ cần thực hiện các câu hỏi về ngành nghề kinh doanh, và họ sẽ cần tận dụng khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn bên trong và bên ngoài để đáp ứng nhu cầu kinh doanh. Điều này đôi khi cũng liên quan đến việc khám phá và kiểm tra dữ liệu để tìm các mẫu ẩn.

Khi các nhà khoa học dữ liệu thực hiện các phân tích, họ sẽ cần trình bày một câu chuyện rõ ràng cho các bên liên quan và khi kết quả được chấp nhận. Họ cần đảm bảo rằng công việc được tự động hóa để có thể cung cấp thông tin chi tiết cho các bên liên quan hàng ngày, hàng tháng hoặc hàng năm.

📍 Data Engineer:
- Công việc của vai trò này bao gồm:
- Cấu trúc dữ liệu nâng cao
- Điện toán phân tán (distributed computing)
- Lập trình đồng thời (concurrent programming)
- Kiến thức về một số công cụ mới: Hadoop, Spark, Kafka, Hive, v.v.
Tạo ETL/data pipelines

Công việc chính của người kỹ sư dữ liệu là phát triển, xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc.

Kỹ sư dữ liệu sẽ xử lý các dữ liệu thô chứa lỗi của con người, máy móc hay dụng cụ. Những dữ liệu này có thể không được xác thực và chứa các lịch sử khả nghi. Nó sẽ không được định dạng và có thể chứa các mã dành riêng cho hệ thống. Các kỹ sư dữ liệu sẽ cần đề xuất và đôi khi thực hiện các cách để cải thiện độ tin cậy, hiệu quả và chất lượng dữ liệu. Để làm như vậy, họ sẽ cần sử dụng nhiều ngôn ngữ và công cụ để kết hợp các hệ thống với nhau hoặc tìm mọi cách để có được dữ liệu mới từ các hệ thống khác.

Cuối cùng, để cung cấp dữ liệu cho nhóm khoa học dữ liệu, nhóm kỹ sư dữ liệu sẽ cần phát triển các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.

=> Cả 2 bên đều cần làm việc cùng nhau để sắp xếp dữ liệu và cung cấp thông tin chuyên sâu về các quyết định quan trọng trong kinh doanh. Mặc dù có thể trùng lặp về nhiều kỹ năng, nhưng về cơ bản, kỹ sư dữ liệu sẽ làm việc với hệ thống cơ sở dữ liệu, API dữ liệu và các công cụ cho mục đích ETL thì nhà khoa học dữ liệu cần biết về thống kê, toán học và máy học để xây dựng các mô hình dự đoán.

⏭️ Công cụ, ngôn ngữ và phần mềm
Data Engineer làm việc với các công cụ như SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive, and Sqoop trong khi Data Scientist thường sử dụng các ngôn ngữ như R, Python, Stata and Julia để xây nên các mô hình.

Điểm khác biệt giữa Data Scientist và Data Engineer nằm ở khả năng trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện, được phản ánh trong các công cụ được đề cập bên trên. Điểm giống nhau về công cụ, ngôn ngữ và phần mềm của 2 công việc này là Scala, Java, C #.

⏭️ Mức lương và nhu cầu tuyển dụng
Mức lương trung bình dành cho Data Scientist được đặt ở mức $135.000/năm, trong đó mức lương tối thiểu là $43.000/năm, mức lương tối đa rơi vào khoảng $364.000/năm.

Còn với Data Engineer, mức lương trung bình khoảng $124.000/năm, trong đó $34.000/năm cho mức lương tối thiểu và $341.000/năm cho mức lương tối đa. Sự khác biệt về mức lương này khó có thể xác định chính xác đến từ đâu. Một trong những yếu tố có thể căn cứ vào liên quan đến số lượng vị trí có nhu cầu tuyển dụng. Theo dữ liệu từ indeed.com, có khoảng 85.000 cơ hội việc làm cho vị trí kỹ sư dữ liệu, trong khi đó có khoảng 110.000 việc làm cho các nhà Khoa học dữ liệu trên thị trường.

Một số công ty có nhu cầu tuyển dụng Kỹ sư dữ liệu bao gồm: PlayStation, The New York Times, Bloomberg hay Verizon. Trong quá khứ, Spotify, Amazon và cả Facebook cũng đã bổ sung Kỹ sư dữ liệu vào đội ngũ nhân sự của mình. Ở phần ngược lại, các nhà khoa học dữ liệu đang được đón chào tại các tập đoàn lớn như Dropbox, Microsoft, Deloitte hay Walmart.
Nguồn tin: Tổng hợp
---------------------------------------
☎ Liên hệ với chúng tôi qua SĐT 024.7106.8368 hoặc truy cập https://mcivietnam.com/ để được hỗ trợ tư vấn nhanh nhất!
-------------------------------------
🔶 Tìm hiểu thêm về các khóa học của MCI tại: https://mcivietnam.com/
-------------------------------------
📍 HỌC VIỆN LẬP TRÌNH MCI - đơn vị đào tạo HÀNG ĐẦU về Big Data, IT Business Analyst, RPA UiPath Automation, Web Development, Mobile App Development, Python, R, SQL, Power BI, Excel, VBA tại Việt Nam
-------------------------------------------
Trụ sở: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
Cơ sở giảng dạy:
• CS1: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
• CS2: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 8, Quận 3, TP HCM

❓ CƠ HỘI NÀO CHO “DÂN KINH TẾ” TRONG LĨNH VỰC DỮ LIỆU

Theo Havard Business Review (HBR) đánh giá "Data Scientist: The sexiest job of the 21st century!", vậy vì sao ngành về Dữ liệu lại được đề cao như vậy? Con đường gia nhập ngành Dữ liệu liệu có rộng mở cho tất cả mọi người, đặc biệt là đối với sinh viên non-tech như Kinh tế, Tài chính,… có cơ hội tham gia vào cuộc đua? Nhân dịp chiều cuối năm, hãy cùng tìm hiểu thêm qua góc nhìn của mình nhé!

👉 SỨC HẤP DẪN CỦA NGÀNH NGHỀ “QUYẾN RŨ” NHẤT THẾ KỶ 21
Theo báo cáo của Navigos Group về Thị trường nhân lực ngành Data, đây là một ngành nghề mới phát triển và trỗi dậy trong những năm gần đây ở Việt Nam, nguồn nhân lực trong nước chưa phản ứng kịp thời với nhu cầu của ngành Data dẫn đến tình trạng khan hiếm nhân lực trầm trọng.

SỰ CHÊNH LỆCH giữa cung và cầu về nhân lực trong lĩnh vực luôn ở mức cao khiến hầu hết các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tuyển dụng các vị trí liên quan đến ngành Data như Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer,... Mức lương trung bình của ngành Data cũng ở mức cao hơn so với mặt bằng thông thường, dao động ở mức ~1000$-1500$. Điều này cho thấy cơ hội nghề nghiệp trong ngành Data đang thực sự rộng mở và đầy hứa hẹn.
CƠ HỘI NÀO CHO SINH VIÊN NON-TECH❓
Chữ “Science” trong Data Science khẳng định rằng đây là một ngành kĩ thuật, mang nhiều tính nghiên cứu, học thuật. Vì thế, khi đặt lên bàn cân, chắc chắn cơ hội dành cho “sinh viên kinh tế” là ít hơn so với các bạn có background về kỹ thuật, lập trình, toán, xác suất, thống kê (kiểu STEM),… (các bạn có thể tham khảo thêm JDs của các vị trí tuyển dụng đều đề cập đến điều này). Vậy nếu là một người “ngoại đạo”, để dấn thân theo đuổi ngành nghề này, bạn cần:
#1. Hãy nghĩ rằng bạn có thể làm được
❤️ Có sự tò mò & đam mê với dữ liệu: Khi bạn có trong tay khối lượng dữ liệu nhất định thì hãy thử hỏi những câu hỏi mà có thể giải quyết bằng dữ liệu, ví dụ như công ty phân khúc khách hàng như nào (customer segementation), công ty bán chéo khách hàng như nào (cross-sell), tối ưu kênh tiếp cận khách hàng (qua các kênh digital như facebook, google, zalo hay tiktok,…) hay đơn giản như tối ưu chiến dịch quảng cáo,… Tất cả, các business cases trên đều có thể giải quyết được bằng dữ liệu, nếu bạn đang sở hữu chúng.
❤️ ❤️ Sẵn sàng học hỏi những điều mới: Với người “ngoại đạo” thì việc học sẽ cần gấp đôi so với bình thường. Bạn sẽ học ngôn ngữ lập trình mới (R, Python, SAS,…)? Bạn sẽ cần học các thuật toán và cách thức áp dụng, ứng dụng vào thực tế (machine learning, deep learning,…)? Bạn sẽ cần trau dồi toán, thống kê để có thể hiểu ý tưởng, cách thức vận hành & ưu nhược điểm của từng thuật toán? Vậy nên tinh thần ham học hỏi của bạn sẽ là một trong những chìa khóa giúp bạn rút ngắn thời gian học tập. Học hỏi mọi lúc, sẵn sàng học hỏi từ nhiều nguồn và biết chắt lọc những kiến thức đúng sẽ giúp bạn đạt được mục tiêu nhanh nhất.
❤️ ❤️ ❤️ Thêm một chút kiên trì với mục tiêu: Như mình đã chia sẻ, đây là ngành nghề vô cùng thách thức, vậy nên để đạt được nó là cả một chặng hành trình trau dồi và nỗ lực. Đã không ít bạn ban đầu rất yêu thích công việc này tuy nhiên lại dừng lại sớm vì cảm thấy nản. Một điều mình luôn khích lệ bản thân mỗi ngày là cần phải theo đuổi đến cùng. Nếu dừng lại sớm, không chỉ lãng phí thời gian mà nó còn khiến những công sức ban đầu bạn bỏ ra trở nên phí hoài.
#2. Bắt tay vào hành động
1️⃣ Gắn lý thuyết với thực hành: Bạn có thể học hết công cụ này đến công cụ khác, thuật toán này đến giải thuật khác,… nhưng hãy vận dụng chúng càng sớm càng tốt bằng cách trải nghiệm các project thực tế. Có rất nhiều cách để trải nghiệm như các cuộc thi hackathon, các project trên Kaggle,... có thể giúp bạn.
2️⃣ Hướng ứng dụng thay vì hướng nghiên cứu: Cái hay của dữ liệu chính là tính ứng dụng của nó. Bạn cần mang vào ứng dụng càng sớm, càng tốt để thấy được tác động lên doanh nghiệp của mình. VD như việc so sánh hiệu quả marketing theo cách phân tích hành vi khách hàng (dựa trên dữ liệu lịch sử) và hiệu quả vận hành marketing theo cách truyền thống sẽ giúp bạn cải thiện đáng kế doanh số của công ty.
3️⃣ Mở rộng network và làm theo Team: đơn giản là làm việc theo Team sẽ hiệu quả hơn rất nhiều so với làm việc cá nhân. Ở đó cũng là một trường học hỏi tuyệt vời bởi có thể học hỏi lẫn nhau và phối hợp teamwork rất tốt.
▶️ Trở thành nhà khoa học dữ liệu bạn sẽ thấy thật thú vị khi có thể phát hiện lẫn trong hàng triệu dữ liệu đó là các thông tin giá trị, ý nghĩa như thế nào. Với những tiềm năng vô cùng mãnh liệt của thế hệ trẻ, đặc biệt là các gen Z hiện nay, mình tin rằng trong tương lai đây sẽ là ngành nghề bứt phá dành cho các bạn trẻ.
👉👈 Lời cuối, trên đây là một số chia sẻ của cá nhân mình về “Cơ hội theo đuổi Dữ liệu dành cho Dân Kinh Tế”. Hy vọng những thông tin này sẽ giúp cho bạn hiểu rõ con đường mình cần đi, và đôi khi bạn chỉ cần TỰ TIN hơn bao giờ hết về những gì mình làm là bạn có thể thực hiện được mục tiêu đó. Có nỗ lực, có quyết tâm ắt có thành công!
Với mình, người THÔNG MINH trên thế giới rất nhiều, nhưng người mà vừa THÔNG MINH vừa KIÊN TRÌ với mục tiêu của mình thì rất ít. Hãy là người THÔNG MINH và KIÊN TRÌ nhé!
—------------------------------------------------
P/s: Bài viết dài hơi cũng chứa đựng nhiều tâm huyết của mình, cám ơn bạn đã ghé qua.
Nếu bạn thấy hữu ích, giúp mình chia sẻ thêm với mọi người nhé!
► Đăng ký tại đây: https://bit.ly/dangkynhantailieudata để nhận thêm những chia sẻ thú vị xoay quanh cuộc sống về Data nhé!

—————————————
Tác giả: Nguyễn Ngọc Sơn

📌5 CHỨNG CHỈ BI GIÚP BẠN PHÁT TRIỂN TRONG CON ĐƯỜNG SỰ NGHIỆP
Trong những năm gần đây, sự trỗi dậy của dữ liệu đã ảnh hưởng không ít đến thành công của một doanh nghiệp. Có thể thấy BI góp phần rất lớn trong sự thành công này. Các công ty có thể đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu thông qua việc thực hiện các phân tích cần thiết nếu có đội ngũ dày dặn kinh nghiệm và chiến lược BI tốt. Điều này cho thấy, đối với những người làm BI thì việc có kiến thức chuyên thức và kỹ năng là điều vô cùng cần thiết. The Robert Half Technology 2020 Salary Guide cho thấy 67% các nhà quản lý IT tìm cách mở rộng đội ngũ trong lĩnh vực BI nhưng có đến 89% gặp khó khăn trong việc tuyển dụng. Các chứng chỉ không bắt buộc trong lĩnh vực BI nhưng chúng có thể giúp bạn cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn có các kỹ năng phù hợp. Cùng MCI tham khảo các chứng chỉ mà một BI nên có nhé!

🌟Microsoft Certified: Data Analyst Associate (DAA)
Chứng chỉ này giúp xác nhận các ứng cử viên là những chuyên gia về chủ đề biết thiết kế và xây dựng những mô hình dữ liệu có thể mở rộng, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu, cung cấp giá trị kinh doanh thông qua các trực quan dữ liệu. Chứng chỉ dành cho các chuyên gia dữ liệu và chuyên gia BI những người dùng Power BI để phát triển báo cáo và dashboard trực quan dữ liệu, dù là trên đám mây (cloud) hay tại chỗ (on premises). Chứng chỉ yêu cầu người học phải vượt qua kỳ thi Analyzing Data with Microsoft Power BI được quản lý bởi Pearson VUE. Kỳ thi đo lường khả năng của ứng viên trong việc chuẩn bị dữ liệu, trực quan, phân tích, triển khai và duy trì các sản phẩm phân phối.

🌟IBM Certified Designer: IBM Cognos Analytics Author V11
Chứng chỉ IBM Certified Designer: IBM Cognos Analytics Author V11 sẽ thể hiện kỹ năng xây dựng các báo cáo nâng cao, báo cáo động và dashboard bằng dữ liệu quan hệ và hoặc các tệp tải lên, tùy chỉnh và quản lý báo cáo chuyên nghiệp. Thí sinh cần phải trang bị kiến thức cơ bản về các khái niệm cơ sở dữ liệu và SQL, cách trình bày dữ liệu trực quan và Javascript. Chứng nhận vượt qua kỳ thi IBM Cognos Analytics Author V11 do Pearson VUE.

🌟QlikView Business Analyst
Khi sở hữu chứng chỉ này, bạn sẽ cho nhà tuyển dụng biết được kiến thức về thiết kế giao diện của các ứng dụng Qlikview và được đề xuất cho các vai trò liên quan đến phân tích, thiết kế và bố cục của giao diện người dùng ứng dụng Qlikview.
Ứng viên phải có kiến thức cơ bản về BI, báo cáo và phân tích dữ liệu cũng như kinh nghiệm làm việc với Qlikview để thiết kế ứng dụng. Chứng chỉ yêu cầu vượt qua bài kiểm tra trắc nghiệm do Pearson VUE thông qua Pearson VUE Test Center hoặc tại nhà hay văn phòng của bạn thông qua chương trình tiến sĩ trực tuyến. Chứng chỉ này không hết hạn, mặc dù Qlik phát hành những kỳ thi mới cho mọi bản phát hành chính, vì vậy các chứng nhận cũ sẽ hết hạn.

🌟SAP Certified Application Associate: Business Intelligence with SAP BW 7.4 & SAP BI 4.1
Chứng chỉ SAP Certified Application Associate: Business Intelligence with SAP BW 7.4 & SAP BI 4.1 thể hiện kiến ​​thức của bạn về SAP Business Warehouse và Business Intelligence. SAP khuyến nghị các ứng viên kết hợp các khóa học và giáo dục thực tế để chuẩn bị cho kỳ thi trắc nghiệm bắt buộc do Pearson VUE cung cấp. Chứng nhận không hết hạn.

🌟SAS Certified BI Content Developer for SAS 9
Chứng chỉ SAS Certified BI Content Developer for SAS 9 xác nhận rằng bạn có các kỹ năng cần thiết để xây dựng báo cáo, phân tích và trang tổng quan bằng cách sử dụng SAS 9. SAS khuyến nghị ứng viên trang bị kỹ năng trong các ứng dụng báo cáo thông tin về người tiêu dùng, quản lý dữ liệu, tạo bản đồ thông tin, xây dựng SAS BI Dashboard, xây dựng các quy trình và sử dụng các nguồn dữ liệu đa chiều (OLAP). Kỳ thi được tổ chức bởi SAS và Pearson VUE. Kỳ thi bao gồm 60 đến 65 câu hỏi trắc nghiệm và thí sinh phải đạt được 70 phần trăm đúng để pass.
—----------------------------------------
👉👉👉 Mời bạn tham khảo lộ trình khóa học BI tại MCI: https://mcivietnam.com/course.../MCI-business-intell-PKC1GJ/
—----------------------------------------
HỌC VIỆN ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH MCI đào tạo về Big Data, IT Business Analyst, RPA UiPath Automation, Web Development, Mobile App Development, Python, R, SQL, Power BI, Excel, VBA tại Việt Nam
► Website: https://mcivietnam.com/
► Youtube: https://bit.ly/3doaHcn
► Group cộng đồng Phân tích Dữ liệu: https://bit.ly/3EOW0eg
-------------------------------------------------
Cơ sở giảng dạy:
• CS1: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
• CS2: 30 Trung Liệt, Đống Đa, HN
• CS3: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 8, Quận 3, TP HCM
• CS4: 224 Điện Biên Phủ, Phường Võ Thị Sáu, Quận 3, TP HCM
VỚI MCI, dữ liệu lớn chỉ là chuyện nhỏ!

📌TOP 3 NGÀNH NGHỀ CẦN ỨNG VIÊN CÓ KỸ NĂNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Trong thời đại công nghệ số ngày nay, các công ty đều thu thập lượng lớn dữ liệu về khách hàng, các đối thủ cạnh tranh, và chuỗi cung ứng. Việc thu thập và phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nhiều bộ phận của doanh nghiệp, bao gồm Marketing, kế toán, Sales, nhân sự hay dịch vụ khách hàng... Đó là lý do tại sao “phát triển các kỹ năng phân tích dữ liệu lại vô cùng quan trọng đối với các ngành kinh tế". Cùng MCI điểm qua những ngành nghề nào ưu tiên cho ứng viên có kỹ năng phân tích dữ liệu nhé!
🌟Marketing
Trong bối cảnh marketing hiện đại, việc phân tích càng phải cần được chính xác hơn bao giờ hết. Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu được hành vi mua hàng của khách hàng xác định được tỷ suất hoàn vốn - ROI của các kế hoạch marketing và tác động đến các chiến lược Marketing của doanh nghiệp.
Chính vì vậy muốn thương hiệu thu hút được khách hàng tiềm năng, bạn cần phải dựa vào việc phân tích để xây dựng nên các quảng cáo hiệu quả hơn. Các mẫu quảng cáo dựa trên sở thích và nhu cầu cụ thể của mỗi cá nhân, và được hiển thị vào đúng thời điểm, đúng kênh. Từ đây, chuyển đổi thành công tỉ lệ mua hàng giúp công ty phát triển
🌟HR
HR Analytics (hoặc còn gọi People Analytics) sẽ tập trung vào dữ liệu nhân sự đang có để ra các quyết định về chính sách cho hiệu quả và hợp lý. Tư duy cho cùng thì kinh doanh cũng là từ con người mà ra. Hiểu được con người đúng đắn thì cả doanh nghiệp và nhân viên đều có lợi ích.
Ví dụ:
- Ứng viên nộp đơn vào công ty nhiều nhất vào ngày nào trong tuần và vào giờ nào? Độ tuổi của tệp này là gì, nam hay nữ nhiều và dùng mobile hay PC nhiều?
- Để tuyển 01 vị trí Nhân viên kinh doanh thì tốn bao nhiêu tiền và bao nhiêu ngày? Cần bao nhiêu hồ sơ để tuyển được 01 người)
- Doanh thu/lợi nhuận trên một nhân viên là bao nhiêu?
Đây chỉ là vài câu hỏi nhỏ trong HR Analytics. Phân tích dữ liệu trong HR sẽ giúp tìm ra các insights về những ưu, nhược điểm và vấn đề tồn đọng để các doanh nghiệp cải thiện trong tương lai.
🌟 Sale
Với kỹ năng phân tích dữ liệu, không thể không nhắc tới sale. Vì kỹ năng này sẽ giúp các doanh nghiệp thu thập dữ liệu bán hàng, insights tiềm năng từ đó giúp công ty có định hướng, kế hoạch nhằm cải thiện doanh số. Các leader/ manager có thể sử dụng những số liệu này để đặt ra KPI rõ ràng cho từng tháng, cải thiện quá trình nội bộ, dự đoán doanh số và lợi nhuận trong tương lai chính xác.
👉👉👉 Mời bạn tham khảo lộ trình Data Science tại MCI: https://mci.edu.vn/khoa-hoc-data-science/
—----------------------------------------
HỌC VIỆN ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH MCI đào tạo về Big Data, IT Business Analyst, RPA UiPath Automation, Web Development, Mobile App Development, Python, R, SQL, Power BI, Excel, VBA tại Việt Nam
► Website: https://mcivietnam.com/
► Youtube: https://bit.ly/3doaHcn
► Group cộng đồng Phân tích Dữ liệu: https://bit.ly/3EOW0eg
-------------------------------------------------
Cơ sở giảng dạy:
• CS1: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
• CS2: 30 Trung Liệt, Đống Đa, HN
• CS3: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 8, Quận 3, TP HCM
• CS4: 224 Điện Biên Phủ, Phường Võ Thị Sáu, Quận 3, TP HCM
VỚI MCI, dữ liệu lớn chỉ là chuyện nhỏ!

📌5 LỢI ÍCH CỦA SELF SERVICE BI ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP
Self-Service BI là phần mềm giúp đồng bộ hóa dữ liệu thu được từ nhiều phòng ban của công ty đã được xử lý giúp công ty rút ra những insight về hiệu suất từ quá khứ, dự đoán các sự kiện tương lai và kiểm soát rủi ro xảy ra trong tương lai.
Cùng MCI tìm hiểu 5 lợi ích của Self-Service BI đối với một công ty, doanh nghiệp nhé!

📈Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là bước vô cùng quan trọng trong quá trình đưa ra các quyết định. Việc kết hợp hàng triệu điểm dữ liệu (data points) và các khái niệm toán học nâng cao để tạo nên một câu chuyện là điều không hề dễ dàng.
Khi nhắc đến trực quan hóa dữ liệu, sự đơn giản và dữ liệu được trình bày rõ ràng sẽ làm tăng mức độ tương tác của khán giả. Việc sử dụng trang tổng quan đã trở nên không thể thiếu để lọc và quản lý lượng dữ liệu khổng lồ mà các công ty hiện đại tạo ra.

📈Hạn chế rủi ro
Các nhà cung cấp SSBI thường cung cấp công cụ của họ dạng phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS). So với các công cụ BI truyền thống, loại phần mềm này cung cấp một giải pháp mà không tốn thời gian, chi phí và rắc rối trong việc phát triển cơ sở hạ tầng BI trong nội bộ.
Các công ty không cần xây dựng trung tâm dữ liệu của riêng mình, thuê nhiều nhân viên IT hoặc mua giấy phép một lần (one-time licenses) đắt tiền để bắt đầu. Về mặt kỹ thuật, tất cả những gì bạn cần làm là đăng ký và cam kết chỉ trong vài tháng cùng với việc dễ dàng thay đổi nhà cung cấp. Đây chỉ là một số lợi ích mà self-service business intelligence mang lại.

📈Dân chủ hóa dữ liệu
Các công cụ BI tự phục vụ cung cấp thông tin cho mọi người tham gia vào dự án ở những định dạng dễ chia sẻ. Tất cả các thành viên trong nhóm có thể dễ dàng truy cập vào cùng một dữ liệu, SSBI làm cho quá trình ra quyết định trở nên toàn diện hơn, đặt mọi người tham gia vào quá trình ra quyết định ở cùng một nơi.

📈Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu
Một BI toàn diện thường yêu cầu kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và thực hiện các truy vấn cơ sở dữ liệu chéo. Từ dữ liệu trực tuyến đến ngoại tuyến, một SSBI được thiết lập thân thiện với người dùng sẽ cho phép bạn tổng hợp và phân tích mọi loại dữ liệu có sẵn ở một vị trí trung tâm.

📈Excel không còn là tất cả
Khi bạn không thể truy cập vào dữ liệu mình cần, điều hoàn toàn bình thường là người dùng vẫn thường shortcut các quy trình quản lý dữ liệu của họ để nhận được câu trả lời ngay lập tức. Excel là một công cụ phổ biến để làm vậy.
Dựa vào Excel là một đề xuất mạo hiểm vì nó đòi hỏi nhiều thao tác nhập dữ liệu thủ công, dễ xảy ra lỗi, đặc biệt là khi các bảng tính được chuyển qua lại trong tổ chức của bạn. Những ngày xuất tập dữ liệu lớn sang bảng tính để chuyển đổi thành biểu đồ và bảng tổng hợp đã qua. Với công cụ self-service BI mới, việc phân tích dữ liệu trong bảng tính đã thuộc về quá khứ.

📌Với những chia sẻ trên, MCI hi vọng sẽ giúp bạn hiểu hơn và sử dụng các quy trình BI một cách hiệu quả
—----------------------------------------
HỌC VIỆN ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH MCI đào tạo về Big Data, IT Business Analyst, RPA UiPath Automation, Web Development, Mobile App Development, Python, R, SQL, Power BI, Excel, VBA tại Việt Nam
► Website: https://mcivietnam.com/
► Youtube: https://bit.ly/3doaHcn
► Group cộng đồng Phân tích Dữ liệu: https://bit.ly/3EOW0eg
-------------------------------------------------
Cơ sở giảng dạy:
• CS1: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
• CS2: 30 Trung Liệt, Đống Đa, HN
• CS3: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 8, Quận 3, TP HCM
• CS4: 224 Điện Biên Phủ, Phường Võ Thị Sáu, Quận 3, TP HCM
VỚI MCI, dữ liệu lớn chỉ là chuyện nhỏ!

📌BẬT MÍ NHỮNG XU HƯỚNG MỚI NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU
Theo Cục Thống kê Lao động Mỹ ước tính rằng các vị trí về dữ liệu sẽ tăng 16% từ năm 2018 đến năm 2028. Báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới còn cho rằng năm 2022 là năm có những biến động lớn về dữ liệu. Các ngành nghề có yêu cầu kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ ngày một nhiều hơn. Điều này chứng tỏ lĩnh vực phân tích dữ liệu luôn phát triển và những người trong ngành phải cập nhật các xu hướng, tiến bộ và tài nguyên mới nhất. Vậy xu hướng năm 2022 là gì ? Cùng MCI tìm hiểu nhé!
🌟Điện toán đám mây - Cloud computing
Việc chuyển sang lưu trữ dữ liệu trên Cloud vốn là một điểm gây tranh cãi đối với nhiều doanh nghiệp. Bởi các công ty luôn tin tưởng tính bảo mật của các máy chủ nội bộ và coi Cloud chỉ là một công cụ cho các giao dịch. Nhưng sau khi đại dịch COVID-19 được kiểm soát tại Việt Nam, sự gia tăng nhu cầu làm việc tỉ lệ thuận với sự tăng trưởng của công nghệ điện toán đám mây. Chính những xu hướng mới này đã khiến nhiều công ty xem xét lại việc lưu trữ dữ liệu của mình.
Amazon, Google, và Microsoft vẫn là những lựa chọn hàng đầu của nhiều doanh nghiệp trong việc lưu trữ và quản lý dữ liệu tốt Theo Gartner, tới cuối năm 2022, 90% các sáng kiến về dữ liệu và phân tích sẽ cần tới các dịch vụ lưu trữ đám mây công cộng.
Bên cạnh đó, Homomorphic Encryption sẽ tác động lớn đến bảo mật trên Đám mây, cho phép mọi dữ liệu được mã hóa trong khi nó được xử lý và thao tác – tăng thêm một lớp quan trọng về tính bảo mật và toàn vẹn dữ liệu.
🌟Python soán ngôi R
Trong ngành phân tích dữ liệu, R là luôn là ngôn ngữ lập trình được các DA, DS sử dụng nhiều nhất. Tuy nhiên, xu hướng của thời đại mới là những ngôn ngữ thân thiện với người dùng hơn. Vậy nên không có lí do gì mà Python không soán ngôi R
Một trong những ưu điểm lớn nhất của Python là tính đa năng, phù hợp với mọi loại hình kinh doanh. Bên cạnh đó, đối với cùng một mục đích, số dòng code cần dùng của Python thấp hơn nhiều so với R. Vì vậy, Python dễ tiếp cận và sử dụng hơn, đặc biệt là đối với newbie hay sinh viên mới ra trường chưa có nhiều kinh nghiệm về coding.
Hơn nữa, Python có khả năng tự động liên kết các loại data – một tính năng vô cùng hữu dụng trong phân tích dữ liệu. Python còn có Nguồn thư viện hỗ trợ người dùng trong các thao tác, và còn có khả năng dễ dàng tích hợp với các phần mềm hiện có.
🌟Phân tích Đồ thị -Graph Analytics
Trong các công ty, công nghệ đồ thị hiện đang được sử dụng tương đối rộng rãi để giải thích và diễn giải dữ liệu. Để mọi người hiểu được những mối quan hệ và các điểm tương đồng giữa đối tượng khách hàng và sản phẩm mà không cần chuyển đổi dữ liệu thành dạng code. Bên cạnh đó, giúp cắt giảm thời gian đáng kể cho quá trình phân tích dữ liệu. Ngoài ra, đồ thị giúp ta nhận biết những điểm bất thường và nắm bắt các xu hướng từ dữ liệu.
🌟Dữ liệu thời gian thực
Năm 2021 là một bước ngoặt lớn với tất cả công ty về sản phẩm và dịch vụ. Khả năng testing tự động theo thời gian thức là bước chuyển mình từ cách phân tích dữ liệ truyền thông. Điều này đã giúp các công ty có thể tương tác với khách hàng nhanh chóng. Hướng dẫn sử dụng sản phẩm, chăm sóc khách hàng hiệu quả hơn nhờ sự phản hồi ngay lập tức. Theo Seagate, đến năm 2025, cứ mỗi 18 giây, sẽ có 75% dân số tương tác với dữ liệu. Vì vậy, việc tăng tốc độ phân tích dữ liệu và các phản ứng theo sau là rất cần thiết.
👉👉👉 Mời bạn tham khảo lộ trình khóa học Python tại MCI: https://mcivietnam.com/course.../MCI-combo-python-OPJFOE/
—----------------------------------------
HỌC VIỆN ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH MCI đào tạo về Big Data, IT Business Analyst, RPA UiPath Automation, Web Development, Mobile App Development, Python, R, SQL, Power BI, Excel, VBA tại Việt Nam
► Website: https://mcivietnam.com/
► Youtube: https://bit.ly/3doaHcn
► Group cộng đồng Phân tích Dữ liệu: https://bit.ly/3EOW0eg
-------------------------------------------------
Cơ sở giảng dạy:
• CS1: 5 ngách 23 ngõ 165 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
• CS2: 30 Trung Liệt, Đống Đa, HN
• CS3: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 8, Quận 3, TP HCM
• CS4: 224 Điện Biên Phủ, Phường Võ Thị Sáu, Quận 3, TP HCM
VỚI MCI, dữ liệu lớn chỉ là chuyện nhỏ!