Cung cấp cho nền kinh tế kỹ thuật số
Thế giới đang ở giữa cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư là cuộc cách mạng của chuyển đổi số, công nghệ số và trí tuệ nhân tạo, tiếp nối cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ ba mà đặc trưng là máy tính và kết nối internet toàn cầu (AI).
Nền kinh tế hiện đại đang chuyển đổi sang nền kinh tế kỹ thuật số và sản xuất thông minh, khi công nghệ kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo thâm nhập vào tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế và kinh doanh là điều không thể tránh khỏi.
Nền tảng kỹ thuật của công ty được tạo nên từ các lĩnh vực như Dữ liệu lớn – Big Data, Trí tuệ nhân tạo – AI, Internet vạn vật – IoT, Điện toán đám mây – Cloud Computing, và Khoa học dữ liệu – Data Science (DS). Đây là một nền kinh tế thông minh.
Trong thế giới ngày nay, dữ liệu là vô cùng lớn và không thể được thu thập và xử lý bằng các phương pháp truyền thống.
Theo Forbes.Com, có 3,7 tỷ người dùng internet trên toàn thế giới, với 5 tỷ lượt tìm kiếm trực tuyến mỗi ngày. Trong một phút, người dùng chia sẻ gần 30.000 bức ảnh trên Snapchat, gần 50.000 bức ảnh trên Instagram, nửa triệu tweet trên Twitter, 16 triệu tin nhắn SMS và hơn 4 triệu lượt xem trên YouTube.
Số lượng người dùng email dự kiến sẽ đạt 2,9 tỷ vào năm 2019 và lượng thông tin trao đổi sẽ tiếp tục tăng nhanh. Lượng dữ liệu lớn như vậy vừa là nguồn tài nguyên vô giá, vừa là thách thức trong quá trình xử lý để tìm kiếm thông tin hiệu quả giúp gia tăng giá trị trong các hoạt động kinh tế và kinh doanh.
Trong nền kinh tế ngày nay, dữ liệu là độc đáo và không có cấu trúc. Ảnh, clip âm thanh, văn bản, cuộc trò chuyện và hành động “thích” của mỗi người dùng “thích” là dữ liệu quý giá có thể được sử dụng.
Các thông tin sẽ được chuyển đổi sang dạng số hóa, từ đó có thể chiết xuất, phân tích, dự báo các thông tin ẩn sâu hơn, đưa ra các chính sách phù hợp, đưa ra các quyết định chính xác kịp thời. Khoa học dữ liệu (DS) là nơi hội tụ của ba ngành: Toán và thống kê – Khoa học máy tính – Chuyên ngành DS (kinh tế, kinh doanh, y tế, sinh học,…).
Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh (DSEB) là một lĩnh vực rộng lớn của khoa học dữ liệu ảnh hưởng đến tất cả các hoạt động và quyết định kinh tế. Nền kinh tế của thời đại kỹ thuật số.
Nguồn dữ liệu trong nền kinh tế số được thu thập liên tục, độ bao phủ toàn cầu, thay vì bị giới hạn bởi không gian và thời gian như trước đây. DSEB hỗ trợ đưa ra các quyết định nhanh chóng, khoa học nhằm tối đa hóa lợi ích.
Cơ hội việc làm tuyệt vời
Nhiều đơn vị, doanh nghiệp quan tâm đến DSEB bởi đây là lĩnh vực hiện đại. Ngoài ra, do là lĩnh vực mới nên chưa có khảo sát chính thức về nhu cầu nhân lực của ngành.
Tuy nhiên, nhiều công ty đã và đang hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh số, tận dụng thông tin từ hệ thống dữ liệu lớn, có thể kể đến như: Công ty RTA (Real Time Analytics), Tập đoàn Finn, Công ty ICONIC, Tổng công ty Dịch vụ số Viettel, Công ty Giải pháp IZI. Các doanh nghiệp đã nhận thức được sự chuyển đổi và phát triển của lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Hơn nữa, các ngân hàng đang tích cực chuyển đổi thành ngân hàng số. Thành phố thông minh và trường đại học thông minh đang dần trở thành hiện thực. Tất cả các thực thể trên đều đòi hỏi nguồn nhân lực lớn về Khoa học dữ liệu nói chung và Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh nói riêng.
Theo tính toán của IBM (nguồn: forbes.Com, 13/05/2017), nhu cầu nhân lực Khoa học Dữ liệu hàng năm sẽ tăng 28% từ nay đến năm 2020, trong khi nhu cầu đối với người có bằng Thạc sĩ sẽ tăng qua từng năm. Tuyển sinh tiến sĩ tăng 39%.
Điểm độc đáo là trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, nguồn nhân lực nữ chiếm tới 49%, hàm ý cơ hội việc làm của nam và nữ là ngang nhau.
Bảng dưới đây chứa thông tin cụ thể về dự báo tăng trưởng theo vị trí công việc:
| Ngành
Vị trí làm việc |
Dịch vụ chuyên ngành (%) | Tài chính và Bảo hiểm
(%) |
Chế tạo
(%) |
Thông tin
(%) |
Chăm sóc sức khỏe và trợ giúp XH (%) | Bán lẻ
(%) |
| Data- người ra quyết định | 23 | 17 | 16 | 10 | 6 | 6 |
| Phân tích chức năng | 23 | 34 | 9 | 5 | 8 | 4 |
| Phát triển hệ thống Data | 41 | 14 | 14 | 10 | 5 | 3 |
| Phân tích số liệu | 34 | 25 | 9 | 6 | 7 | 3 |
| Phân tích số liệu và phân tích nâng cao | 31 | 23 | 12 | 10 | 6 | 4 |
| Quản lý phân tích | 21 | 41 | 9 | 9 | 6 | 3 |
Bảng 1 cho thấy mức tăng ước tính về nhu cầu nhân lực cho di sản trong các ngành theo chức danh công việc. (Nguồn: https://www.Forbes.Com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-data-scientist-demand-will-soar-28-by-2020/#7e8021d7e3bd)
Tiềm năng thu nhập cao nhất trong kinh tế
Khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực kinh tế được trả lương cao nhất, với thời gian rất ngắn để tìm được một công việc phù hợp. Theo tính toán của IBM, thời gian để tìm được một công việc phù hợp tại thị trường Mỹ là từ 43 đến 50 ngày. Bảng 2 cho thấy mức lương và thời gian cần thiết để tìm được một công việc phù hợp theo Forbes.Com.
| Vị trí làm việc | Data- ra quyết định | Phân tích chức năng | Phát triển hệ thống Data | Phân tích số liệu | Phân tích nâng cao | Quản lý phân tích |
| Thời gian tìm được việc trung bình (ngày) | 48 | 40 | 50 | 38 | 46 | 43 |
| Mức tiền lương (đồng/năm) | 91.467 | 69.162 | 78.553 | 69.949 | 94.576 | 10.5909 |
Bảng 2: Thời gian tìm việc và mức lương phù hợp của một số vị trí chuyên ngành Data Science
(Nguồn: https://www.Forbes.Com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-data-scientist-demand-will-soar-28-by-2020/#7e8021d7e3bd)
Việt Nam có ngành học mới.
Hiện tại, mọi quốc gia tiên tiến trên thế giới đều đang giảng dạy Khoa học dữ liệu (DS) và Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh (DSEB). Hơn 100 trường đại học tại Hoa Kỳ đào tạo DS và DSEB ở các cấp độ cử nhân, thạc sĩ và tiến sĩ.
DSEB tại các trường đại học lớn được trang bị các công cụ học tập thiết yếu như Python, R, SQL và RapidMiner. Cần có các kỹ năng Excel, Spark và phân tích dữ liệu như thống kê, kinh tế lượng và kiến thức kinh doanh.
Đại học Kinh tế Quốc dân là trường đại học đầu tiên của Việt Nam đào tạo bậc đại học ngành Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh.
Chương trình được giảng dạy bằng tiếng Anh và mô phỏng theo chương trình đào tạo đại học của Australia và Singapore.
Chuẩn đầu ra của chương trình gồm vận dụng tốt các phương pháp Toán – thống kê trong phân tích dữ liệu, mô hình hóa, suy luận thống kê, ứng dụng máy học và khả năng thiết kế thuật toán. Sử dụng dữ liệu lớn để giải quyết các vấn đề kinh tế và kinh doanh, cung cấp giải pháp, đưa ra khuyến nghị và hỗ trợ ra quyết định trong kinh tế và kinh doanh.
Người học được đào tạo về sử dụng các ngôn ngữ chuyên dụng như R, Python và SQL, cũng như thu thập và xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, kỹ năng quản trị, tổng hợp, trích xuất dữ liệu, khai thác thông tin, phát hiện các xu hướng tiềm ẩn và thu thập kiến thức dữ liệu mới. .
Trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0 hiện nay, chủ đề “hot” là Khoa học dữ liệu, Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh. Xu hướng này sẽ tiếp tục trong những năm tới, khi nền kinh tế và xã hội trải qua những chuyển đổi tích cực theo hướng chuyển đổi kỹ thuật số và nền kinh tế thông minh.
Tìm hiểu về lĩnh vực này bây giờ sẽ mang lại kết quả đầy hứa hẹn cho sinh viên. Đầu tư vào lĩnh vực này cũng là định hướng quan trọng của xã hội hiện đại, cần thiết cho sự phát triển của mỗi quốc gia, mỗi nền kinh tế và Việt Nam sẽ không bị tụt hậu.
Hạnh Hồng