Data analyst là gì? Công việc, kỹ năng, lộ trình và lương
Data analyst biến dữ liệu thành câu trả lời cho doanh nghiệp. Bài giải thích công việc hằng ngày, quy trình 6 bước, kỹ năng, so sánh vai trò, lộ trình, chứng chỉ, lương và AI.
Dữ liệu & phân tích
Chuyên mục Dữ liệu và phân tích dành cho phần nền móng của mọi dự án AI và báo cáo quản trị: dữ liệu lớn (big data), kho dữ liệu (data warehouse), hồ dữ liệu (data lake), khoa học dữ liệu, gán nhãn dữ liệu (data annotation) và DataOps. Các bài so sánh kiến trúc lưu trữ, mô tả quy trình thu thập, làm sạch, gán nhãn và quản trị dữ liệu, kèm nguyên tắc “garbage in, garbage out”: dữ liệu đầu vào kém thì mô hình và báo cáo đầu ra cũng kém, dù thuật toán tốt đến đâu.
ETL là gì? Quy trình ETL, so sánh ETL và ELT, ví dụ
ETL là quy trình trích xuất, chuyển đổi và nạp dữ liệu vào kho. Bài có ví dụ bảng dữ liệu trước và sau, so sánh ETL và ELT, batch và CDC, lỗi thường gặp và lưu ý pháp lý.
BI là gì? Hệ thống business intelligence và cách triển khai
BI giúp doanh nghiệp biến dữ liệu từ nhiều phần mềm thành báo cáo, dashboard để ra quyết định. Bài giải thích kiến trúc 5 lớp, công cụ, quy trình triển khai, KPI mẫu và AI trong BI.
Data lake là gì? Kiến trúc, lakehouse và cách xây dựng
Data lake là kho lưu mọi loại dữ liệu ở dạng gốc. Bài giải thích schema-on-read, kiến trúc Bronze/Silver/Gold, Delta Lake, Iceberg, Hudi, lakehouse và pháp lý dữ liệu.
Data science là gì? Khoa học dữ liệu, quy trình và nghề
Data science kết hợp thống kê, lập trình và nghiệp vụ để biến dữ liệu thành quyết định. Bài giải thích quy trình CRISP-DM, các vai trò nghề, ngành học và thách thức.
Data warehouse là gì? Kiến trúc, mô hình và cách xây dựng
Data warehouse là kho gom dữ liệu từ nhiều hệ thống để phân tích. Bài giải thích kiến trúc 6 tầng, ETL/ELT, star schema, so sánh data lake và pháp lý tại Việt Nam.
Data annotation là gì? Gán nhãn dữ liệu và nghề annotator
Data annotation là việc gắn nhãn cho dữ liệu thô để AI học được. Bài giải thích các loại nhãn, quy trình, đo chất lượng, công cụ, nghề data annotator và bảo mật.
Big data là gì? Đặc điểm 5V, công nghệ và ứng dụng
Big data là dữ liệu quá lớn, quá nhanh hoặc quá đa dạng để công cụ thông thường xử lý. Bài giải thích 5V, kiến trúc, công nghệ, ứng dụng và pháp lý tại Việt Nam.
DataOps là gì? Quy trình, công cụ và cách áp dụng
DataOps là cách vận hành dữ liệu theo tinh thần DevOps: tự động hoá, kiểm thử, giám sát pipeline. Bài giải thích nguồn gốc, quy trình, công cụ và lộ trình áp dụng.
Garbage in garbage out là gì? GIGO và chất lượng dữ liệu
Garbage in, garbage out: dữ liệu đầu vào kém thì kết quả kém. Bài giải thích nguồn gốc cụm từ, các dạng dữ liệu rác, tác hại của nhãn sai với AI và cách phòng tránh.