GIỚI THIỆU CÔNG TY THỰC TẬP VÀ TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 3 1.1 Giới thiệu tổng quát về doanh nghiệp thực tập
Lịch sử hình thành
Được thành lập năm 1997, TMA là tập đoàn công nghệ hàng đầu Việt Nam với
TMA hiện có 4000 kỹ sư và phục vụ khách hàng là các tập đoàn công nghệ cao hàng đầu từ 30 quốc gia Công ty có 7 chi nhánh tại Việt Nam, bao gồm 6 chi nhánh ở Tp.HCM và 1 ở Tp Quy Nhơn, cùng với 6 chi nhánh quốc tế tại Mỹ, Úc, Canada, Đức, Nhật Bản và Singapore.
Tháng 6 năm 2018, TMA đã mở chi nhánh tại Bình Định Sau 5 năm, TMA Bình Định đã phát triển nhanh chóng với hơn 600 kỹ sư, trong đó có nhiều kỹ sư đang làm việc tại TP.HCM đã trở về làm việc tại quê hương
Hình 1 1 Chi nhánh công ty ở trong và ngoài nước
Tầm nhìn, sứ mệnh
Công viên Sáng tạo TMA, trung tâm phần mềm đầu tiên tại Thung lũng Sáng tạo Quy Nhơn, có sứ mệnh trở thành trung tâm phát triển phần mềm và công nghệ cao hàng đầu miền Trung Nơi đây đóng góp quan trọng vào việc biến Thung lũng sáng tạo Quy Nhơn thành điểm đến công nghệ 4.0 tại Việt Nam Công viên bao gồm nhiều cơ sở như Trung tâm Phát triển Phần Mềm, Xưởng Phần mềm, Trung tâm R&D, Trung tâm Khoa học Dữ liệu và Học viện Công Nghệ, với tổng diện tích sử dụng hơn 15,000m2.
Sơ đồ và bộ máy tổ chức
Hình 1 2 Bộ máy tổ chức công ty TMA
Tổng quan đề tài
Tình hình sâu bệnh tại tỉnh Bình Định là một vấn đề quan trọng trong nông nghiệp và bảo vệ thực vật, vì chúng có thể gây hại nghiêm trọng cho cây trồng, dẫn đến mất mùa và giảm năng suất Việc phân tích tình hình sâu bệnh đòi hỏi thu thập thông tin về các loại sâu bệnh phổ biến, mức độ và phạm vi ảnh hưởng của chúng, cũng như các biện pháp kiểm soát đã được triển khai Tác động của sâu bệnh không chỉ ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp mà còn có thể làm suy yếu nền kinh tế nông nghiệp của khu vực này.
Phân tích tình hình sâu bệnh tại tỉnh Bình Định cho phép đánh giá chính xác tình trạng hiện tại, nhận diện các mối đe dọa tiềm ẩn và dự đoán xu hướng phát triển của sâu bệnh trong tương lai Những thông tin này là cơ sở quan trọng để đề xuất và thực hiện các biện pháp kiểm soát hiệu quả, bảo vệ cây trồng, đồng thời nâng cao năng suất nông nghiệp.
Phân tích tình hình sâu bệnh tại Bình Định cần tìm hiểu nguyên nhân lây lan như điều kiện thời tiết, phương pháp canh tác, sử dụng thuốc trừ sâu và hệ thống quản lý nông nghiệp Việc này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự gia tăng sâu bệnh, từ đó đề xuất biện pháp phòng ngừa và kiểm soát hiệu quả hơn.
Phân tích tình hình sâu bệnh tại Bình Định cần sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu, chuyên gia bảo vệ thực vật, nhà quản lý nông nghiệp và cộng đồng nông dân Kết quả phân tích cung cấp thông tin thiết yếu để xác định các biện pháp kiểm soát và quản lý sâu bệnh hiệu quả, từ đó bảo vệ cây trồng và duy trì sự phát triển bền vững của nông nghiệp trong tỉnh.
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ BUSINESS INTELLIGENCE VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Trực quan và kể chuyện về dữ liệu (Data Visualization & Storytelling) 10 1 Giới thiệu về Trực quan hoá
Hình 2 12 Minh hoạ Horizontal Bar
Biểu đồ chồng nằm ngang (Stacked horizontal bar): Vai trò giống biểu đồ xếp chồng cột nhưng được đặt theo dạng ngang
Hình 2 13 Minh hoạ Stacked Horizontal Bar
Dashboard là một bảng điều khiển kỹ thuật số, giúp thu thập và tổng hợp dữ liệu của toàn bộ tổ chức Nó không chỉ cung cấp thông tin chuyên sâu về quá trình sản xuất kinh doanh mà còn đưa ra cái nhìn tổng quát về năng suất từng bộ phận, các xu hướng, hoạt động và các chỉ số KPI (Chỉ số đánh giá thực hiện công việc).
Hình 2 14 Minh hoạ về dashboard
Dashboard cung cấp thông tin quan trọng liên quan đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Những thông tin này thường ngắn gọn, dễ hiểu và tập trung vào các từ khóa thiết yếu Nhờ đó, người quản lý và chủ doanh nghiệp có thể dễ dàng theo dõi tình hình và đưa ra đánh giá để thúc đẩy sự phát triển kinh tế của doanh nghiệp.
Thông tin, dữ liệu và Dashboard không chỉ phản ánh tình hình quá khứ và hiện tại mà còn cung cấp các chỉ số dự đoán cho tương lai Những dữ liệu này được thể hiện qua các đồ thị đa chiều, giúp tiết kiệm thời gian trong việc so sánh và theo dõi tình hình kinh doanh.
Google Appsheet
AppSheet là một nền tảng có thể phát triển ứng dụng mà không cần phải code
Dù không cần kỹ năng lập trình, AppSheet cho phép người dùng dễ dàng tạo ra các ứng dụng di động và ứng dụng web bằng cách sử dụng dữ liệu từ Google Drive, Dropbox và Office 365.
2.3.2 Các tính năng cốt lõi của Google Appsheet
Phát triển ứng dụng trực quan là một lợi thế nổi bật của nền tảng phát triển ứng dụng không cần mã, cho phép người dùng dễ dàng tạo ra các ứng dụng một cách liền mạch Người dùng có thể thêm các tính năng mới thông qua phương pháp kéo và thả, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình phát triển.
Bạn có thể dễ dàng thêm các tính năng thông báo như SMS, email hoặc thông báo đẩy mà không cần sử dụng mã lập trình.
AppSheet hỗ trợ đa nền tảng, cho phép ứng dụng được phát triển có thể hoạt động trên nhiều thiết bị khác nhau, bao gồm iOS, Android, TV và máy tính.
2.3.3 Ưu điểm và nhược điểm của Google Appsheet
Appsheet mang lại nhiều lợi ích cho người dùng, đặc biệt là những người không có kiến thức về lập trình Nền tảng này cho phép tạo ứng dụng dễ dàng và nhanh chóng, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí Ngoài ra, Appsheet cung cấp khả năng tùy chỉnh linh hoạt, cho phép người dùng thiết kế ứng dụng theo nhu cầu riêng của họ Với giao diện thân thiện và hỗ trợ đa dạng, Appsheet là lựa chọn lý tưởng cho những ai muốn phát triển ứng dụng mà không cần kỹ năng lập trình chuyên sâu.
Appsheet là một công cụ dễ sử dụng với giao diện trực quan, cho phép người dùng tạo và tùy chỉnh ứng dụng một cách đơn giản mà không cần có kỹ năng lập trình chuyên sâu.
Appsheet giúp tiết kiệm thời gian và chi phí phát triển ứng dụng thông qua việc cung cấp các mẫu có sẵn, tính năng kéo thả dễ sử dụng và tùy chọn tùy chỉnh linh hoạt.
Appsheet cho phép tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như Google Sheets, Excel, và SQL Server, giúp người dùng dễ dàng kết nối và quản lý dữ liệu hiệu quả.
Appsheet hỗ trợ người dùng phát triển ứng dụng tương thích với nhiều nền tảng, bao gồm iOS, Android và web, mang lại khả năng tiếp cận rộng rãi cho người sử dụng.
Appsheet cung cấp tính năng bảo mật dữ liệu mạnh mẽ và quản lý quyền truy cập hiệu quả, giúp người dùng bảo vệ thông tin và kiểm soát quyền truy cập vào ứng dụng của mình.
Appsheet cho phép tích hợp dễ dàng với các dịch vụ phổ biến như Google Maps và Gmail, giúp người dùng mở rộng chức năng ứng dụng một cách hiệu quả.
• Thống kê và báo cáo: Appsheet cung cấp các công cụ để người dùng theo dõi hiệu suất ứng dụng, thống kê người dùng và xu hướng sử dụng
Phiên bản miễn phí của Google AppSheet chỉ cho phép người dùng tạo ra các ứng dụng đơn giản, trong khi các tính năng nâng cao như tích hợp dữ liệu phức tạp và quy trình logic phức tạp chỉ có sẵn trong các gói trả phí.
AppSheet gặp khó khăn do thiếu hướng dẫn và tài liệu hỗ trợ trong việc xử lý lỗi khi phát triển ứng dụng Sự thiếu hụt này có thể khiến người dùng gặp khó khăn và tốn thời gian trong quá trình sửa lỗi.
Một nhược điểm đáng chú ý của AppSheet là chi phí cao của các gói trả phí, điều này có thể gây khó khăn cho các nhà phát triển và doanh nghiệp nhỏ khi muốn sử dụng các tính năng nâng cao mà không phải chi quá nhiều tiền cho dịch vụ.
Phiên bản miễn phí của AppSheet có những hạn chế rõ rệt so với các gói trả phí, thiếu nhiều tính năng quan trọng Điều này có thể ảnh hưởng đáng kể đến khả năng của người dùng trong việc phát triển các ứng dụng phức tạp hoặc đáp ứng những yêu cầu đặc biệt.
Google BigQuery
BigQuery là dịch vụ lưu trữ và truy cập dữ liệu trên nền tảng đám mây, cho phép truy vấn dữ liệu lớn trong thời gian thực và thực hiện phân tích mạnh mẽ Dịch vụ này hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn SQL tiêu chuẩn, giúp người dùng tận dụng kiến thức hiện có để truy vấn và xử lý dữ liệu hiệu quả.
2.4.2 Các tính năng của Google BigQuery
Google BigQuery cho phép lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn trên nền tảng đám mây, giúp tiết kiệm không gian lưu trữ và giảm chi phí phần cứng Thay vì đầu tư vào máy chủ vật lý, người dùng có thể tận dụng hệ thống phân tán của BigQuery để lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn.
BigQuery cho phép truy vấn và tìm kiếm thông tin từ tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả, sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL để thực hiện các truy vấn phức tạp Với các kỹ thuật tối ưu hóa và tính toán phân tán, BigQuery đảm bảo rằng các truy vấn được thực hiện nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
BigQuery có khả năng mở rộng linh hoạt, cho phép người dùng điều chỉnh dung lượng lưu trữ theo nhu cầu của dự án Hệ thống tự động mở rộng khi có yêu cầu truy vấn lớn, đảm bảo hiệu suất tối ưu cho các tác vụ phân tích dữ liệu.
BigQuery cung cấp khả năng tích hợp mạnh mẽ với các dịch vụ trong hệ sinh thái Google Cloud, cho phép kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như Google Sheets, Google Analytics và Google Ads Việc này giúp tổng hợp dữ liệu đa dạng và thực hiện phân tích, báo cáo toàn diện trên nền tảng BigQuery.
BigQuery cung cấp các tính năng bảo mật mạnh mẽ, giúp bảo vệ dữ liệu hiệu quả Với khả năng phân quyền truy cập chi tiết, người dùng có thể kiểm soát quyền truy cập dữ liệu một cách chặt chẽ Hơn nữa, BigQuery còn hỗ trợ mã hóa dữ liệu và kiểm tra tính toàn vẹn, đảm bảo an toàn cho các thông tin quan trọng.
BigQuery cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ để khám phá thông tin từ dữ liệu, cho phép thực hiện các phép toán, thống kê và truy vấn phức tạp nhằm tạo ra báo cáo chi tiết Ngoài ra, BigQuery có thể kết hợp với các công cụ trực quan hóa như Google Data Studio hoặc Tableau để tạo biểu đồ và đồ thị trực quan, giúp hiển thị kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.
2.4.3 Ưu nhược điểm của Google BigQuery
• Tính nhất quán và đáng tin cậy
BigQuery áp dụng mô hình lưu trữ dữ liệu phân tán, đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy cao Dữ liệu được tự động sao lưu và phân tán trên nhiều vùng địa lý, giúp ngăn chặn mất mát dữ liệu.
• Phân tích ở mọi giai đoạn của vòng đời dữ liệu
BigQuery là giải pháp toàn diện cho chuỗi giá trị phân tích dữ liệu, bao gồm nhập, xử lý và lưu trữ dữ liệu, đồng thời hỗ trợ cộng tác và phân tích nâng cao Google Cloud Platform cung cấp các dịch vụ mở rộng tại mỗi giai đoạn của chu kỳ dữ liệu, cho phép các nhóm lựa chọn dịch vụ phù hợp với dữ liệu và quy trình làm việc của họ.
BigQuery cho phép truy vấn dữ liệu với tốc độ nhanh chóng nhờ vào kiến trúc phân tán và tối ưu hóa quy trình truy vấn Thời gian truy vấn được rút ngắn đáng kể, giúp trả về kết quả gần như ngay lập tức, từ đó hỗ trợ phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
• Tích hợp với các dịch vụ Google Cloud khác
BigQuery tích hợp liền mạch với các dịch vụ khác của Google Cloud như Google Cloud Storage, Google Sheets và Google Cloud Data Studio, giúp người dùng dễ dàng thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả.
• Quá mạnh đối với một số người dùng
Google BigQuery được tối ưu hóa để xử lý các tập dữ liệu lớn với tốc độ nhanh chóng, nhưng có thể không phải là lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp chỉ làm việc với dữ liệu nhỏ.
• Giá cả có thể tăng lên
Google BigQuery cung cấp giá cả hợp lý, đồng thời cho phép doanh nghiệp kiểm soát chi phí tốt hơn nhờ vào việc lưu trữ và tính toán riêng biệt Tuy nhiên, chi phí có thể gia tăng nếu doanh nghiệp không chú ý đến các công cụ sử dụng hoặc quy mô hoạt động của mình.
BigQuery sử dụng một triển khai SQL duy nhất để thực hiện các truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả Tuy nhiên, một số phương ngữ của BigQuery SQL có thể gây nhầm lẫn cho người dùng mới Mặt tích cực là BigQuery cho phép khách hàng khôi phục lại SQL tiêu chuẩn.
XÂY DỰNG GOOGLE APPSHEET VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHẬN DIỆN SÂU BỆNH TRÊN CÂY LÚA
Triển khai dự án
4.1 Kết quả đạt được trong kỳ thực tập
Trong kỳ thực tập, em đã tham gia vào dự án phân tích dữ liệu nhận diện sâu bệnh trên cây lúa và phát triển ứng dụng bằng Google AppSheet, đạt được nhiều kết quả quan trọng Một số kết quả tiêu biểu bao gồm việc cải thiện khả năng nhận diện sâu bệnh, tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu và xây dựng ứng dụng thân thiện với người dùng, góp phần nâng cao hiệu quả trong việc quản lý cây trồng.
1 Xây dựng ứng dụng dựa trên Google AppSheet: Em đã sử dụng nền tảng Google AppSheet để xây dựng một ứng dụng dành cho việc phân tích và quản lý dữ liệu nhận diện sâu bệnh trên cây lúa Ứng dụng này có thể được truy cập và sử dụng từ các thiết bị di động hoặc trình duyệt web, mang lại sự tiện lợi và linh hoạt trong việc thu thập và quản lý dữ liệu
2 Giao diện người dùng tương tác: Em đã thiết kế giao diện người dùng trực quan và dễ sử dụng cho ứng dụng của mình Giao diện này cho phép người dùng nhập liệu, xem dữ liệu đã được phân tích và hiển thị kết quả nhận diện sâu bệnh trên cây lúa
3 Tích hợp dữ liệu và phân tích: Em đã tích hợp dữ liệu nhận diện sâu bệnh từ quá trình phân tích vào ứng dụng của mình Điều này cho phép người dùng xem và theo dõi tình trạng bệnh trên cây lúa, phân tích xu hướng và thống kê dữ liệu, giúp quản lý và ra quyết định hiệu quả
4 Tích hợp tính năng khác: Em có thể đã tích hợp các tính năng bổ sung như việc gửi thông báo tự động về tình trạng sâu bệnh trên cây lúa khi có bệnh mới xuất hiện, tạo biểu đồ và báo cáo dữ liệu, hoặc tích hợp với các dịch vụ khác để nâng cao khả năng quản lý và sử dụng ứng dụng
Kết quả này sẽ hỗ trợ hiệu quả trong việc giám sát và quản lý sâu bệnh trên cây lúa, cung cấp thông tin quan trọng cho các biện pháp phòng ngừa và điều trị kịp thời, từ đó nâng cao năng suất và chất lượng lúa.
4.2 Kết quả đạt được của giải pháp
Sau khi thực hiện đề tài phân tích dữ liệu nhận diện sâu bệnh trên cây lúa bằng ứng dụng Google AppSheet, chúng tôi đã đạt được những kết quả tích cực, cho thấy hiệu quả của công nghệ trong việc hỗ trợ nông nghiệp.
1 Xây dựng thành công một hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu: Ứng dụng Google AppSheet đã cho phép xây dựng một hệ thống thu thập dữ liệu hiệu quả về sâu bệnh trên
KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
Kết quả đạt được trong kỳ thực tập
Trong kỳ thực tập, tôi đã tham gia vào đề tài phân tích dữ liệu nhận diện sâu bệnh trên cây lúa và phát triển ứng dụng bằng Google AppSheet, đạt được nhiều kết quả quan trọng Một số kết quả tiêu biểu bao gồm việc cải thiện khả năng nhận diện sâu bệnh, tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu và xây dựng ứng dụng thân thiện với người dùng.
1 Xây dựng ứng dụng dựa trên Google AppSheet: Em đã sử dụng nền tảng Google AppSheet để xây dựng một ứng dụng dành cho việc phân tích và quản lý dữ liệu nhận diện sâu bệnh trên cây lúa Ứng dụng này có thể được truy cập và sử dụng từ các thiết bị di động hoặc trình duyệt web, mang lại sự tiện lợi và linh hoạt trong việc thu thập và quản lý dữ liệu
2 Giao diện người dùng tương tác: Em đã thiết kế giao diện người dùng trực quan và dễ sử dụng cho ứng dụng của mình Giao diện này cho phép người dùng nhập liệu, xem dữ liệu đã được phân tích và hiển thị kết quả nhận diện sâu bệnh trên cây lúa
3 Tích hợp dữ liệu và phân tích: Em đã tích hợp dữ liệu nhận diện sâu bệnh từ quá trình phân tích vào ứng dụng của mình Điều này cho phép người dùng xem và theo dõi tình trạng bệnh trên cây lúa, phân tích xu hướng và thống kê dữ liệu, giúp quản lý và ra quyết định hiệu quả
4 Tích hợp tính năng khác: Em có thể đã tích hợp các tính năng bổ sung như việc gửi thông báo tự động về tình trạng sâu bệnh trên cây lúa khi có bệnh mới xuất hiện, tạo biểu đồ và báo cáo dữ liệu, hoặc tích hợp với các dịch vụ khác để nâng cao khả năng quản lý và sử dụng ứng dụng
Kết quả này sẽ hỗ trợ hiệu quả trong việc giám sát và quản lý sâu bệnh trên cây lúa, cung cấp thông tin quan trọng cho các biện pháp phòng ngừa và điều trị kịp thời, từ đó nâng cao năng suất và chất lượng lúa.
Kết quả đạt được của giải pháp
Sau khi thực hiện đề tài phân tích dữ liệu nhận diện sâu bệnh trên cây lúa bằng ứng dụng Google AppSheet, đã đạt được những kết quả tích cực, cho thấy hiệu quả của công nghệ trong việc nâng cao khả năng nhận diện và quản lý sâu bệnh trên cây lúa.
1 Xây dựng thành công một hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu: Ứng dụng Google AppSheet đã cho phép xây dựng một hệ thống thu thập dữ liệu hiệu quả về sâu bệnh trên cây lúa Người dùng có thể dễ dàng nhập liệu và lưu trữ thông tin về tình trạng sâu bệnh trên cây lúa một cách tổ chức và có cấu trúc
2 Trực quan hóa dữ liệu: Ứng dụng Google AppSheet cung cấp tính năng trực quan hóa dữ liệu, giúp người dùng hiểu rõ hơn về tình trạng sâu bệnh trên cây lúa thông qua biểu đồ, biểu đồ tròn, hay bản đồ Điều này giúp người dùng nhận ra các xu hướng và mô hình trong dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định và biện pháp phòng ngừa phù hợp
3 Phát hiện sớm sâu bệnh trên cây lúa: Nhờ ứng dụng Google AppSheet, người dùng có thể phát hiện sớm tình trạng sâu bệnh trên cây lúa Dữ liệu nhập vào ứng dụng sẽ được phân tích và đưa ra kết quả nhận diện sâu bệnh Điều này giúp người dùng có thể can thiệp kịp thời bằng cách áp dụng các biện pháp phòng ngừa hoặc điều trị, từ đó giảm thiểu tổn thất và bảo vệ năng suất của cây trồng
4 Tiết kiệm thời gian và công sức: Ứng dụng Google AppSheet giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc thu thập và quản lý dữ liệu Người dùng có thể dễ dàng nhập liệu thông qua giao diện dễ sử dụng, và dữ liệu được tự động lưu trữ và tổ chức Điều này giúp người dùng tập trung vào việc phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thu thập được
Việc áp dụng Google AppSheet để phân tích dữ liệu nhận diện sâu bệnh trên cây lúa đã mang lại nhiều kết quả tích cực, bao gồm xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả, trực quan hóa thông tin, phát hiện sớm sâu bệnh, và tiết kiệm thời gian cũng như công sức cho người dùng.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận
Sau 10 tuần thực tập tại công ty TMA Bình Định, tôi đã có cơ hội trải nghiệm thực tế trong lĩnh vực Business Intelligence Thời gian này không chỉ giúp tôi phát triển kỹ năng mềm mà còn tích lũy được nhiều kiến thức quan trọng liên quan đến ngành.
Trong quá trình thực tập, tôi đã trải nghiệm làm việc trong môi trường đội nhóm, nơi tôi học được cách giao tiếp và chia sẻ thông tin hiệu quả với đồng nghiệp Sự hợp tác này giúp chúng tôi cùng nhau giải quyết vấn đề và đạt được những mục tiêu chung.
Trong quá trình làm việc tại công ty, em đã có cơ hội trình bày kết quả phân tích dữ liệu cho các anh chị Qua đó, em đã học cách truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và hiệu quả, sử dụng biểu đồ và các phương pháp trực quan hóa để giúp dữ liệu trở nên dễ hiểu hơn.
Các công cụ và phần mềm Business Intelligence (BI) như Power BI và Excel rất phổ biến trong việc phân tích dữ liệu Tôi đã làm quen với các tính năng và chức năng của những công cụ này, giúp tôi tạo và tùy chỉnh báo cáo, biểu đồ, cũng như trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả.
Sau khi hoàn thành kỳ thực tập ngành Business Intelligence (BI), tôi dự định sẽ tập trung vào một số hướng phát triển bản thân, bao gồm việc nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu, tham gia các khóa học chuyên sâu về BI, và mở rộng mạng lưới kết nối trong ngành Những bước đi này sẽ giúp tôi củng cố kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực này.
Trong lĩnh vực Business Intelligence (BI) đang phát triển không ngừng, việc tiếp tục học tập và nâng cao kiến thức là vô cùng quan trọng Tôi sẽ dành thời gian để tìm hiểu về các công nghệ và xu hướng mới nhất như Machine Learning, Artificial Intelligence, Big Data và Data Visualization Tham gia các khóa học trực tuyến, chứng chỉ hoặc đào tạo sẽ giúp tôi cập nhật kiến thức và kỹ năng cần thiết trong ngành này.
Tìm kiếm cơ hội thực tập hoặc làm việc trong lĩnh vực Business Intelligence (BI) là rất quan trọng để phát triển kỹ năng và tích lũy kinh nghiệm Thực tập giúp áp dụng kiến thức vào thực tiễn và tạo dựng danh mục công việc ấn tượng Em sẽ tham gia các nhóm trên Facebook liên quan đến cộng đồng BI để tìm kiếm các cơ hội thực tập và làm việc tại các công ty, tổ chức hoặc dự án BI.