– Tìm hiểu dữ liệu (Data Understanding): Tìm hiểu ý nghĩa các trường dữ liệu hiện có để phân tích và khai thác các nguồn dữ liệu lớn để tìm key insight.

– Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Loại bỏ phần tử ngoại lai, thêm các giá trị bị thiếu, sửa các giá trị bị sai trong dữ liệu, dữ liệu không đúng format (Date, String, Number)…

– Tích hợp dữ liệu (Data Integration): Dữ liệu từ nhiều nguồn do đó có thể bị trùng lặp dữ liệu. Tìm hiểu các trường dữ liệu bị trùng lặp để loại bỏ.

– Biến đổi dữ liệu (Data Transformation): Tổng hợp và biến đổi dữ liệu để đưa ra các thuộc tính mới (phụ thuộc vào bước tìm hiểu dữ liệu ở trên).

– Đề xuất bài toán cho các đơn vị, nghiệp vụ, kinh doanh để khai thác tối đa “giá trị” từ dữ liệu

– Thiết kế và triển khai các giải pháp phân lớp/dự báo đáp ứng mục tiêu kinh doanh

– Phối hợp với Data Scientist để trích xuất các tính năng của người dùng từ các khối dữ liệu lớn.

– Làm việc trực tiếp với khách hàng để phân tích yêu cầu kinh doanh và cung cấp giải pháp một cách phù hợp.

– Xác định, phân tích và giải thích các xu hướng hoặc mẫu trong các tập dữ liệu phức tạp bằng mô hình kinh doanh phù hợp sử dụng thống kê mô tả, thống kê phân tích, các mô hình hồi quy nhằm dự báo các chỉ số kinh doanh như doanh thu…

– Thực hiện trao đổi làm rõ lại yêu cầu khi có vướng mắc

– Thực hiện triển khai hệ thống tổng hợp phân tích dữ liệu, đưa ra các báo cáo tổng hợp.

– Thực hiện rà soát, kiểm tra thường xuyên tính đứng đắn của dữ liệu và thuật toán. Đảm bảo số liệu tính toán trong báo cáo chính xác

– Tiếp nhận những phản hồi của đơn vị về các vấn đề liên quan đến hệ thống, thực hiện phản hồi nội dung theo yêu cầu của quản lý dự án, trưởng phó phòng.

– Thực hiện nghiệm thu sản phẩm báo cáo

– Thực hiện tiếp nhận, phân tích và làm rõ bài toán với đơn vị nghiệp vụ.