Chúng ta đã bước sang năm 2022, khi các tế bào nano, NFT và ô tô tự lái giao bánh pizza đến tận nhà bạn đang hoạt động rất hiệu quả. Trong thế giới ngày nay nơi mọi người dựa vào công nghệ đơn giản để gỡ rối những vấn đề phức tạp, các công ty cần phải cung cấp những trải nghiệm đơn giản để thành công. Đối với những nhà cung cấp đám mây, điều này có nghĩa là họ cần phải hỗ trợ cung cấp dữ liệu tích hợp chặt chẽ giúp đơn giản hóa quá trình phân phối dữ liệu, trong khi vẫn đảm bảo đáp ứng nhu cầu phức tạp của người tiêu dùng dữ liệu hiện tại.

Để chủ động đón đầu xu hướng thị trường đám mây dữ liệu vào năm 2022, những người thực hành dữ liệu, bao gồm nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ liệu, nhà phát triển, v.v. – những người sử dụng các công cụ và công nghệ dữ liệu đám mây hàng ngày, liệu có nên đầu tư thời gian vào việc chuyên môn hóa bộ kỹ năng đám mây dữ liệu của họ (chằng hạn như đi sâu vào các kỹ năng tổng hợp dữ liệu), hoặc thay vào đó, đầu tư thời gian để tổng quát hóa bộ kỹ năng đám mây dữ liệu (chẳng hạn như nâng cao mức thành thạo trong việc kết hợp phân tích dữ liệu, cơ sở dữ liệu, AI/ ML và nhiều lĩnh vực khác)?

Kỹ năng sâu hay rộng với dữ liệu?

Đối với Abdul Razack – Phó Chủ tịch, Kỹ sư giải pháp và nhà chiến lược tại Google Cloud, câu trả lời là cả hai.

“Những người hành nghề dữ liệu cần phải hiểu biết rộng về kỹ năng công nghệ của họ, nhưng phải chuyên sâu về lĩnh vực hoặc các lĩnh vực mà họ áp dụng chúng. Lý do là vì những thứ đã từng là các bộ kỹ năng riêng biệt hiện đang hội tụ với nhau, chẳng hạn như phân tích kinh doanh, phát trực tuyến, học máy, đường ống dữ liệu và kho dữ liệu. Người thực hành dữ liệu cần có khả năng triển khai quy trình làm việc đầu cuối để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể bằng cách sử dụng các kỹ năng của từng danh mục.”

Thật vậy, hàng nghìn khách hàng đang lựa chọn đám mây dữ liệu của Google vì nó cung cấp một phương pháp tiếp cận thống nhất và cởi mở với đám mây, cho phép các thành viên của họ chia nhỏ các silo, bắt đầu và kết thúc các dự án mà không cần rời khỏi nền tảng dữ liệu và đổi mới nhanh hơn trong tổ chức của họ.

Những người thực hành dữ liệu áp dụng quan điểm của Google – trở nên thông minh và nhanh nhẹn trên nhiều miền dữ liệu trong kỹ năng và học tập – sẽ gặt hái được lợi ích trong việc giải quyết các vấn đề mang nhiều sắc thái hơn (chẳng hạn như xây dựng các ứng dụng quy mô trên Internet, tinh chỉnh các quy trình thông minh với kỹ năng phân tích và AI, xây dựng các lưới dữ liệu giúp việc phát triển sản phẩm trở nên đơn giản, v.v) ở quy mô lớn hơn so với khi họ chỉ chuyên về một hoặc hai lĩnh vực của mình.

“Đương nhiên là đến cuối cùng, điều đó phụ thuộc vào công cụ mà người thực hành dữ liệu đang sử dụng để hoàn thành quy trình công việc của họ. Chỉ là, có rất nhiều điều bạn có thể học và các kỹ năng bạn có thể phát triển khi sử dụng các công cụ hạn chế. Việc phát triển mức độ thành thạo toàn diện về dữ liệu trên sẽ dễ dàng hơn rất nhiều khi bạn sử dụng nền tảng dữ liệu như BigQuery để giải quyết tất cả những nhu cầu này. BigQuery loại bỏ các lựa chọn bạn phải thực hiện – ví dụ như bạn không phải chọn giữa dữ liệu truyền trực tuyến và dữ liệu ở chế độ nghỉ, hàng loạt và thời gian thực, hay trí tuệ kinh doanh và khoa học dữ liệu. Sự tự do này mang lại cho các chuyên gia dữ liệu một lợi thế to lớn khi họ đang xây dựng bộ kỹ năng của mình và thực hiện các dự án phức tạp hơn.”

Bạn chiến thắng một nửa trận chiến nâng cao kỹ năng khi hiểu rõ giá trị của bản thân

Trong khi một số chuyên gia cho rằng công nghệ là yếu tố hạn chế khả năng bạn có thể đi rộng hay đi sâu ngay từ đầu, thì những người khác như Trưởng bộ phận Dữ liệu và Phân tích của Google Cloud, Bruno Aziza lại cho rằng điều đó còn phụ thuộc vào việc bạn là ai, bạn muốn trở thành như thế nào và những khoản đầu tư nào mà công ty của bạn đang thực hiện để đảm bảo bạn có thể trở thành người như vậy.

“Nếu bạn muốn tự mình trở thành Giám đốc Dữ liệu thì trước tiên, bạn sẽ muốn hiểu cách các công nghệ kết hợp với nhau trong phạm vi dữ liệu của mình.” Aziza cho biết. “Chỉ tới khi bạn cảm thấy mình là ‘nhân viên dữ liệu’, bạn mới có thể quyết định phần nào của nền tảng công nghệ mà bạn muốn bổ sung.”

Nhưng công nghệ không phải là tất cả. Aziza lưu ý rằng “Hãy đảm bảo rằng bạn tập trung vào tác động kinh doanh mà công việc dữ liệu của bạn mang lại. Bạn muốn dành nhiều thời gian nhất có thể với các đối tác kinh doanh của mình để hiểu các mục tiêu kinh doanh và thách thức của họ. Tạp chí Harvard Business Review đã cung cấp các hướng dẫn tuyệt vời về cách thành công với tư cách là Giám đốc Dữ liệu.”

Ngay cả khi bạn không đặt tầm nhìn của mình vào vai trò C-suite, cả Aziza và Razack đều cho rằng kỹ năng số một mà những người thực hành dữ liệu nên giải quyết vào năm 2022 thực sự là một lĩnh vực rộng và có thể sẽ trừu tượng: phát triển và rèn luyện trí tò mò để giải quyết vấn đề với chiến lược theo hướng dữ liệu.

Điều này có nghĩa là, những người thực hành dữ liệu ngày nay phải luôn quan tâm đến việc đào tạo bản thân trong ngành và liên tục nâng cao kỹ năng trong một số lĩnh vực. Và các nhà tuyển dụng của họ cũng nên đầu tư vào việc giúp các học viên phát triển những sở thích đó, điển hình là thông qua việc tiếp xúc với các tài liệu học tập, tham gia vào các cuộc trò chuyện nghề nghiệp, các khóa học được trợ cấp hoặc các ưu đãi kèm theo để theo đuổi một chứng chỉ hoặc kỹ năng mới.

“Mọi ngành đều đang trải qua quá trình chuyển đổi kỹ thuật số và khả năng xác định dữ liệu nào cần thu thập, cách chuẩn bị dữ liệu và cách thu thập thông tin chi tiết từ đó là rất quan trọng. Do đó, khả năng tìm ra những thách thức trong kinh doanh và hình thành cách tiếp cận theo hướng dữ liệu để giải quyết những vấn đề đó là kỹ năng quan trọng nhất cần phải có.” Abdul Razack chia sẻ.

Cho dù bạn là một kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu hay người hành nghề dữ liệu bằng bất kỳ chức danh nào khác, thì việc đặt thêm câu hỏi và tò mò muốn tìm hiểu thêm sẽ là điều mà bạn hướng tới trong những lúc rảnh rỗi. Hãy là một người học hỏi không ngừng. Các khái niệm mới luôn xuất hiện và bạn sẽ muốn trở thành người có thể học nhanh nhất để có thể thúc đẩy sứ mệnh của công ty và đóng góp trở lại cho cộng đồng.

Hãy lấy ví dụ về “Data Mesh” được chính tác giả bài viết này viết trong VentureBeat: “Bạn sẽ tìm thấy 3 loại thái độ đối với khái niệm mới này. Có những Môn sinh khuyến khích việc tiếp tục học chỉ từ nguồn – như tác giả của một cuốn sách mới hoặc người tạo ra một lý thuyết. Có những Người đánh lạc hướng nói với bạn rằng các kỹ năng, xu hướng và công nghệ mới là tin giả. Và có những Người làm méo mó như nhà cung cấp sẽ bán cho bạn một giải pháp khắc phục dễ dàng. Nhưng chính người thực hành dữ liệu cần phải tiến hành một cách thận trọng khi tương tác với cả ba nhóm trên và tạo cho mình con đường khám phá sự thật khi học và xây dựng kỹ năng. Và cho dù là tốt hơn hay tệ hơn, điều này đi kèm với thử và sai, thử nghiệm và sự háo hức phát triển so với nơi họ bắt đầu.”

Sẵn sàng để nâng cao kỹ năng dữ liệu? Bắt đầu tại đây.

Nếu bạn muốn duy trì sự tò mò của mình về dữ liệu của họ, hãy đón xem loạt video Hành trình Dữ liệu của Google. Mỗi tuần, Bruno Aziza sẽ điều tra hành trình dữ liệu xác thực của khách hàng mới – từ việc di chuyển sang đám mây hoặc xây dựng nền tảng dữ liệu cho đến việc thực hiện dữ liệu mới cho các sáng kiến ​​tốt. Hãy tìm hiểu cách họ thực hiện, những việc nên làm và không nên làm đối với dữ liệu của họ, cũng như điều gì tiếp theo sẽ xảy ra với họ trong hành trình. Những video này bao gồm cả phần chuyên biệt hóa năng lực dữ liệu của bạn và mở rộng năng lực dữ liệu của bạn.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc cần hỗ trợ trong suốt hành trình học tập của mình – chúng tôi luôn sẵn sàng trợ giúp bạn! Hãy liên hệ với DevSamurai để được tư vấn thêm hoặc trực tiếp tham gia Cộng đồng Google Cloud Data Analytics.

Theo Google Cloud Blog