Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Science – Nên chọn hướng nào trong kỷ nguyên dữ liệu? (Cập nhật 2026)

Trong những năm gần đây, Data Analytics và Data Science trở thành hai khái niệm được nhắc đến rất nhiều khi doanh nghiệp nói về dữ liệu. Tuy nhiên, không ít người mới tiếp cận lĩnh vực này vẫn còn nhầm lẫn giữa hai hướng, thậm chí cho rằng đây chỉ là hai cách gọi khác nhau của cùng một công việc.

Thực tế, dù đều xoay quanh dữ liệu, Data Analytics và Data Science khác nhau khá rõ về mục tiêu, cách tiếp cận và vai trò trong tổ chức. Việc hiểu đúng sự khác biệt không chỉ giúp doanh nghiệp ứng dụng dữ liệu hiệu quả hơn, mà còn giúp người học định hướng nghề nghiệp phù hợp trong giai đoạn 2025–2026, khi nhu cầu nhân sự data ngày càng phân hóa.

Data Analytics là gì?

Data Analytics là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu nhằm trả lời các câu hỏi cụ thể phục vụ hoạt động kinh doanh. Trọng tâm của Data Analytics nằm ở việc biến dữ liệu thô thành insight có thể sử dụng ngay trong quyết định vận hành và chiến lược.

Trong môi trường doanh nghiệp, Data Analytics thường tập trung vào:

• Phân tích dữ liệu quá khứ để hiểu điều gì đã xảy ra
• Giải thích nguyên nhân của các biến động kinh doanh
• Theo dõi hiệu quả hoạt động thông qua KPI và báo cáo định kỳ

Các dạng phân tích phổ biến trong Data Analytics bao gồm descriptive, diagnostic, predictive và prescriptive analytics. Tuy nhiên, phần lớn công việc hàng ngày vẫn xoay quanh việc tổng hợp dữ liệu, trực quan hóa và hỗ trợ ra quyết định ngắn – trung hạn.

Data Science là gì?

Data Science là lĩnh vực rộng hơn, kết hợp giữa thống kê, lập trình và tư duy khoa học dữ liệu nhằm khai phá các mối quan hệ phức tạp và xây dựng mô hình dự đoán từ dữ liệu.

Khác với Data Analytics, Data Science không chỉ trả lời câu hỏi “điều gì đã xảy ra”, mà còn hướng tới:

• Dự đoán xu hướng trong tương lai
• Tìm ra các pattern ẩn sâu trong dữ liệu
• Xây dựng mô hình tự động hỗ trợ quyết định ở quy mô lớn

Data Science thường xuất hiện trong các bài toán như dự đoán hành vi khách hàng, phát hiện gian lận, tối ưu chuỗi cung ứng hoặc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Các kỹ thuật Machine Learning, Deep Learning và AI đóng vai trò quan trọng trong mảng này.

Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Science

Mặc dù có nhiều điểm giao thoa, Data Analytics và Data Science khác nhau rõ rệt về bản chất công việc và mục tiêu cuối cùng.

Tiêu chí	Data Analytics	Data Science
Mục tiêu	Hỗ trợ quyết định kinh doanh	Dự đoán, khám phá và tự động hóa
Câu hỏi chính	Điều gì đang xảy ra? Vì sao?	Điều gì có thể xảy ra tiếp theo?
Dữ liệu	Chủ yếu là dữ liệu có cấu trúc	Cả dữ liệu có và không có cấu trúc
Công cụ	SQL, Excel, Power BI, Tableau	Python, R, ML frameworks
Mức độ kỹ thuật	Trung bình	Cao
Kết quả	Báo cáo, insight	Mô hình, thuật toán

Có thể hiểu đơn giản rằng Data Analytics tập trung vào việc “hiểu dữ liệu để hành động”, còn Data Science tập trung vào “xây dựng mô hình để dự đoán và tối ưu”.

Data Analytics và Data Science trong doanh nghiệp hiện đại

Trong thực tế, hai hướng này không đối lập mà bổ trợ cho nhau. Ở nhiều doanh nghiệp, Data Analytics đóng vai trò nền tảng, giúp chuẩn hóa dữ liệu và tạo ra các báo cáo đáng tin cậy. Từ đó, Data Science mới có đủ dữ liệu và bối cảnh để triển khai các mô hình phức tạp hơn.

Một ví dụ phổ biến:

• Data Analytics theo dõi hành vi mua hàng và hiệu quả chiến dịch
• Data Science sử dụng dữ liệu đó để dự đoán churn hoặc đề xuất sản phẩm

Cách tiếp cận này đang ngày càng phổ biến trong giai đoạn 2025–2026, khi doanh nghiệp không còn triển khai data theo kiểu rời rạc mà hướng tới hệ sinh thái dữ liệu thống nhất.

Nên chọn Data Analytics hay Data Science?

Việc lựa chọn giữa Data Analytics và Data Science phụ thuộc nhiều vào mục tiêu nghề nghiệp và nền tảng kỹ năng cá nhân.

Data Analytics thường phù hợp với:

• Người mới chuyển sang ngành dữ liệu
• Người có nền tảng business, marketing, vận hành
• Những ai muốn tạo ra giá trị nhanh trong doanh nghiệp

Data Science phù hợp hơn với:

• Người có nền tảng toán, thống kê hoặc lập trình
• Những ai quan tâm đến mô hình dự đoán và AI
• Các dự án yêu cầu phân tích dữ liệu phức tạp ở quy mô lớn

Trong thực tế, nhiều người bắt đầu từ Data Analytics rồi dần mở rộng sang Data Science khi đã nắm vững dữ liệu và bài toán kinh doanh.

Xu hướng Data Analytics và Data Science đến năm 2026

Một xu hướng đáng chú ý là ranh giới giữa hai lĩnh vực này đang dần trở nên linh hoạt hơn. Các công cụ BI hiện đại tích hợp AI, AutoML giúp Data Analysts có thể thực hiện những phân tích nâng cao hơn trước đây. Ngược lại, Data Scientists cũng cần hiểu rõ business để xây dựng mô hình có tính ứng dụng cao.

Thay vì hỏi “Data Analytics hay Data Science”, doanh nghiệp và người học đang chuyển sang câu hỏi “nên kết hợp hai hướng này như thế nào để tạo ra giá trị bền vững từ dữ liệu”.

Kết luận

Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Science không nằm ở việc lĩnh vực nào tốt hơn, mà nằm ở mục tiêu sử dụng dữ liệu và bối cảnh ứng dụng. Data Analytics giúp doanh nghiệp hiểu và tối ưu hiện tại, trong khi Data Science mở ra khả năng dự đoán và tự động hóa trong tương lai.

Việc hiểu rõ hai hướng này sẽ giúp bạn:

• Định hướng học tập và nghề nghiệp chính xác hơn
• Áp dụng dữ liệu đúng cách trong doanh nghiệp
• Tránh kỳ vọng sai lệch khi triển khai các dự án data

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp

Nguồn: Internet