Thực tế là các doanh nghiệp ngày càng dựa vào dữ liệu để đưa ra những quyết định kinh doanh quan trọng, từ phát triển sản phẩm mới, thâm nhập thị trường, quản lý ngân sách cho đến chăm sóc khách hàng. Chính điều này đã khiến những công việc liên quan đến dữ liệu như Data Analyst trở thành những ngành “khát” nhân lực. Cơ hội việc làm đa dạng và thu nhập tương đối tốt khiến nhiều ứng viên quan tâm đến công việc này. Vậy Data Analyst là gì? Công việc của Data Analyst như thế nào? Cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây của Trung tâm Điện Tử – Máy Tính nhé!
1. Data Analyst là gì?
Data Analyst (hay nhà phân tích dữ liệu) là những chuyên gia đại diện cho tiếng nói của dữ liệu. Nhiệm vụ của họ là thực hiện phân tích chuyên sâu (hay còn gọi là phân tích sâu) để cung cấp những hiểu biết sâu sắc, nhằm hỗ trợ ra quyết định và kế hoạch của ban lãnh đạo doanh nghiệp. Với bất kỳ doanh nghiệp, quy mô nào chăng nữa thì vai trò của họ đều có tầm quan trọng rất lớn.
Các nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng các kỹ năng SQL để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, sau đó sử dụng chuyên môn của mình để đảm bảo tính chính xác dữ liệu thu thập được. Tiếp theo là sử dụng kỹ năng lập trình để phân tích dữ liệu đó và sử dụng các kỹ năng chuyên môn để tạo báo cáo kết quả trình lên cấp trên. Điều này sẽ giúp ban lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định hoặc định hướng phát triển phù hợp.
2. Những thuận lợi và khó khăn của Data Analyst
Thuận lợi:
- Mức lương khởi điểm tương đối cao
- Được làm việc trong môi trường hiện đại và thường xuyên được tiếp cận những thông tin xu hướng trong xã hội
- Có nhiều cơ hội thăng tiến với mức lương cao nếu chăm chỉ, có sự sáng tạo và biết sử dụng thành thạo các công cụ
- Chỉ cần nắm cơ bản kỹ năng lập trình là có thể làm tốt công việc
Khó khăn:
- Data Analyst cần phải có góc nhìn rộng và khách quan để nhìn ra vấn đề của doanh nghiệp
- Phải luyện tập quan sát và phân tích trong khoảng thời gian dài để có thể làm tốt
- Công việc đòi hỏi khả năng tư duy logic cao, phân tích sâu sắc từng chi tiết mới có thể tìm ra và giải quyết được vấn đề.
- Việc lọc dữ liệu thô sẽ rất khó khăn và gây mất thời gian vì có lượng dữ liệu trong ngành này rất lớn và dữ liệu lỗi cũng rất nhiều.
3. Phân biệt Data Analyst và Data Scientist
Data Scientist rất hay bị mọi người nhầm lẫn với Data Analyst. Cả hai công việc đều làm việc với dữ liệu và các con số, tuy nhiên chúng vẫn có những nhiệm vụ, vai trò riêng của mình.
Data Scientist là người nghiên cứu dữ liệu, họ có nhiệm vụ phân tích và tìm hiểu sâu về vấn đề của doanh nghiệp, đồng thời trao đổi với các nhà lãnh đạo và tìm ra hướng đi giải quyết. Sau đó, họ sẽ triển khai giải pháp cho các bộ phận liên quan. Trong khi đó, Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, họ thường ít phải suy nghĩ về chiến lược hơn. Công việc của họ tập trung vào nhiệm vụ cụ thể liên quan đến các vấn đề đã được xác định trước. Họ thu thập, đọc và lọc dữ liệu thô, sau đó phân tích để trả lời các câu hỏi cũng như giải quyết những vấn đề đã được đưa ra.
4. Tiềm năng của ngành Data Analyst
Cùng Trung tâm Điện Tử – Máy Tính tìm hiểu về những tiềm năng của ngành Data Analyst bên dưới đây:
4.1 Tăng trưởng nghề nghiệp
Theo thống kê ở thị trường Việt Nam, ngành phân tích dữ liệu là ngành phát triển nhất năm 2022 so với các khối ngành công nghệ. Theo nghiên cứu của Cục thống kê Lao động thì mức độ tăng trưởng của ngành phân tích dữ liệu có thể đạt đến 19% trong năm 2024.
4.2 Nhu cầu
Nhu cầu sử dụng dữ liệu trong công việc ngày càng cao trong việc đưa ra những chiến lược kinh doanh hợp lý cho doanh nghiệp. Lượng dữ liệu thu thập được cũng ngày càng nhiều nhưng nó có mang lại giá trị cho doanh nghiệp hay không còn phụ thuộc vào khả năng phân tích, chuyển đổi của các Data Analyst.
Vị trí Data Analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu) có mặt trong hầu hết các sơ đồ hoạt động của các công ty thuộc khối ngành kinh tế – công nghiệp. Bất kỳ công ty nào sử dụng dữ liệu đều cần các Data Analyst xử lý phần thông tin thô đó để nó mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Do đó mà nhu cầu về nguồn nhân lực có kinh nghiệm cùng chuyên môn cao cũng ngày càng tăng.
4.3 Thu nhập
Thu nhập của một Data Analyst là khá cao so với mặt bằng chung, kể cả những người chưa có quá nhiều kinh nghiệm.
4.4 Lợi thế cạnh tranh
Khả năng phân tích thông tin từ dữ liệu thu thập được là một lợi thế cạnh tranh tuyệt vời, giúp hỗ trợ các Data Analyst trong việc đưa ra quyết định chính xác và cải thiện hiệu suất làm việc của doanh nghiệp. Điều này cũng mang lại cơ hội tăng thu nhập cho bạn.
5. Học Data Analysis ra làm gì?
Data analyst: là những chuyên viên phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập và phân tích một số lượng lớn dữ liệu thô để chuyển chúng thành những dữ liệu có ích, hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra chiến lược phát triển chính xác nhất trong tương lai.
Business Analyst: Công việc của các business analyst là xác định đâu là dữ liệu có giá trị trong số các dữ liệu được thu thập. Sau đó trao đổi trực tiếp với ban lãnh đạo cấp cao và đưa ra những dự đoán về định hướng phát triển của công ty trong tương lai. Họ sẽ chịu trách nhiệm cho những dự đoán của mình cũng như quản lý rủi ro cho các định hướng mà họ đã đề xuất.
Quantitative Analysis: những nhà phân tích định lượng là những chuyên gia phân tích, họ thường chuyên về các lĩnh vực có liên quan đến tài chính như định giá, quản lý rủi ro, quản lý đầu tư,…
Digital Marketer: công việc chủ yếu là xác định sự thay đổi của các xu hướng, phân tích hành vi người tiêu dùng và theo dõi các chỉ số đo lường, từ đó đề xuất được chiến lược marketing phù hợp, đánh trúng tâm lý của người tiêu dùng.
Product manager: còn gọi là các nhà quản lý sản phẩm, công việc của họ là điều hành và hướng dẫn cho sự ra đời và phát triển của các dòng sản phẩm từ khâu lên ý tưởng đến khi được phát hành và đến tay người tiêu dùng.
6. Những ngành nghề có nhu cầu tuyển Data Analyst cao
Với sự phát triển của của công nghệ, các công ty có nhiều cơ hội tìm hiểu thêm về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh của mình. Tuy nhiên, việc chắt lọc những thông tin có giá trị và đưa ra đánh giá để định hướng phát triển của công ty thì không đơn giản. Vì vậy, nhiều công ty sẽ thuê các nhân viên phân tích dữ liệu, những người có kinh nghiệm chuyên môn và nhạy cảm với sự biến động của thị trường.
Đặc biệt, nhu cầu tuyển dụng nhân viên phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực dưới đây rất cao:
– Ngành tài chính, ngân hàng.
– Phát triển mạng xã hội hoặc phát triển phần mềm.
– Truyền thông, marketing.
– Tư vấn tài chính, bảo hiểm hoặc bảo hiểm.
– Các công ty startup chuyên về công nghệ, viễn thông.
– Các ngành liên quan đến hóa học và điều chế như: hóa học, hóa mỹ phẩm.
– Công nghiệp sản xuất và lắp ráp.
– Công ty giáo dục như các trường đại học, trường đại học, học viện, viện nghiên cứu.
7. Mô tả công việc của Data Analyst
Nếu muốn ứng tuyển công việc Data Analysis, chắc chắn bạn nên đọc mô tả công việc dưới đây. Tuy các yêu cầu lý thuyết và kinh nghiệm thực tế có sự khác biệt, nhưng đây vẫn là những công việc chung mà một Data Analyst đảm nhiệm:
7.1 Thu thập dữ liệu
Với lượng dữ liệu khổng lồ và vô cùng đa dạng từ tất cả các nguồn trên Internet hay các mẫu khảo sát ý kiến khách hàng, Data Analyst có nhiệm vụ phải thu thập đúng dữ liệu của vấn đề đang nghiên cứu từ những nền tảng đó. Dữ liệu có thể ở nhiều dạng khác nhau như dạng chữ, dạng số, dạng hình ảnh,… Tùy vào nhu cầu của dự án yêu cầu mà chọn loại dữ liệu phù hợp.
7.2 Xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi hoàn tất thu thập, dữ liệu thô cần được lọc và loại bỏ để tạo thành bộ dữ liệu chuẩn. Bước tiếp theo là phân tích dữ liệu thô bằng các công cụ thống kê như SPSS, SQL hoặc STATA. Những kết quả phân tích sẽ cung cấp những con số thống kê liên quan đến từng câu hỏi.
7.3 Thiết kế báo cáo
Data Analyst cần tư duy và vận dụng kỹ năng làm báo cáo của mình để chuyển đổi từ con số sang dạng biểu đồ và hình ảnh trực quan. Có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ giúp tăng năng suất làm báo cáo. Quan trọng nhất là việc tìm ra những phát hiện quan trọng, có ích từ các con số thống kê để báo cáo cho doanh nghiệp.
7.4 Tư vấn cho doanh nghiệp
Nhân viên Data Analyst sau khi hoàn thành báo cáo cần báo lại cho doanh nghiệp, giải thích rõ các vấn đề đã phát hiện giúp ban lãnh đạo nhìn ra thực trạng một cách rõ ràng. Việc này sẽ giúp doanh nghiệp sẽ đưa ra hướng đi đúng đắn trong hiện tại và tương lai
7.5 Hoàn thành các công việc được phân công
Trong trường hợp báo cáo của bạn chưa đạt tiêu chuẩn thì ban lãnh đạo sẽ yêu cầu bạn chỉnh sửa và bổ sung những thứ còn thiếu. Hãy tiếp tục hoàn thành nó một cách tốt hơn nhé!
8. Những yếu tố cần có để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp
8.1 Nắm vững kiến thức chuyên ngành
Vậy kiến thức chuyên ngành của các nhà phân tích dữ liệu là gì? Câu trả lời là không có kiến thức cụ thể nào. Điều này có nghĩa là bạn hiểu rõ các yếu tố bên trong và bên ngoài lĩnh vực hoạt động của công ty mà bạn đang làm việc.
Ví dụ, nếu bạn làm việc cho một công ty có cửa hàng trực tuyến, bạn cần hiểu chi tiết về thương mại điện tử. Ngược lại, khi phân tích dữ liệu cho một công ty cơ khí, bạn sẽ cần phải hiểu về hệ thống cơ khí và cách thức hoạt động của chúng.
8.2 Kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation
Nghiên cứu cho thấy công việc thường ngày của nhà phân tích dữ liệu có đến khoảng 80% là data cleaning và data preparation. Nếu bạn nghiêm túc tìm kiếm việc làm Data Analyst thì kỹ năng liệt kê và chắt lọc dữ liệu là rất quan trọng.
Thông thường, một nhà phân tích dữ liệu cần trích xuất dữ liệu (hay còn gọi là data preparation) từ một hoặc nhiều nguồn và chuẩn bị cho việc phân tích. Data cleaning cũng có nghĩa là kiểm tra, xử lý dữ liệu bị thiếu và không nhất quán tránh thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
8.3 Kỹ năng Data Analysis và Data Exploration
Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi, tất nhiên, trước tiên bạn phải nắm vững các kỹ năng Data Analysis. Về cơ bản, các kỹ năng phân tích dữ liệu là chuyển đổi một vấn đề hoặc nhu cầu kinh doanh thành dữ liệu. Sau đó bạn phân tích, biến đổi để đưa ra hướng giải quyết cho vấn đề đó.
Data Exploration có thể được xem như một hình thức phân tích dữ liệu. Kỹ năng này đòi hỏi bạn phải biết cách nắm bắt các xu hướng hoặc mối quan hệ trong dữ liệu mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Bằng cách quan sát và phân tích đặc điểm dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và chi phí.
8.4 Kỹ năng phân tích logic
Kỹ năng phân tích logic chính là nền tảng vững chắc đối với các nhà phân tích dữ liệu. Khả năng này đặc biệt hữu ích cho việc phân tích và khai thác, đồng thời giúp bạn có thể dễ dàng xử lý dữ liệu.
Ngoài ra, khả năng phân tích và tư duy logic sẽ đảm bảo bản báo cáo của bạn tránh được các lỗi ngụy biện và lỗi logic phổ biến.
8.5 Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo
Nhà phân tích dữ liệu cần hợp tác cùng các bộ phận khác trong tổ chức khi sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định quan trọng. Việc tạo dashboard sẽ cho phép mọi người tiếp cận dữ liệu quan trọng mà không cần các kiến thức chuyên môn về kỹ thuật.
Dashboard và báo cáo bao gồm các biểu đồ và bảng đơn giản với bộ lọc theo ngày cho đến các bảng biểu tổng quan lớn phức tạp với hàng trăm thông tin dữ liệu được cập nhật tự động. Tuy yêu cầu công việc vị trí này giữa các doanh nghiệp có thể khác nhau, nhưng hầu hết công việc của nhân viên phân tích dữ liệu đều liên quan đến việc tạo dashboard, báo cáo.
8.6 Kỹ năng giao tiếp
Giao tiếp là chìa khóa để bạn có thể làm việc với đồng nghiệp. Bạn sẽ phải làm việc với nhiều bộ phận để thu thập dữ liệu và trình bày kết quả báo cáo. Bạn cũng cần sự hỗ trợ của nhiều đơn vị khác nhau để công việc được hoàn thành một cách tốt nhất.
Đây có thể là một kỹ năng “mềm”, nhưng bạn đừng đánh giá thấp việc giao tiếp. Cho dù bạn có kỹ năng phân tích tốt đến đâu cũng là vô giá trị nếu bạn không thể phân tích cho đồng nghiệp hiểu và thuyết phục họ làm theo ý tưởng của bạn.
8.7 Khả năng tập trung cao độ, cẩn trọng, chú ý đến chi tiết
Ngành nghề nào cũng cần chú ý đến chi tiết, đương nhiên điều này càng đặc biệt quan trọng hơn đối với các ngành liên quan đến số liệu. Bất cứ lỗi nhỏ nào trong quá trình làm việc cũng có thể ảnh hưởng đến tính chất lượng và tính chính xác của kết quả báo cáo. Ngoài ra, những tiểu tiết nhỏ nhặt nhất cũng có thể là thứ quan trọng nhất. Vì vậy, các ứng viên hãy rèn luyện khả năng này trước khi ứng tuyển nhé!
8.8 Kỹ năng quản lý thời gian và sắp xếp công việc
Data Analyst đòi hỏi bạn phải làm việc với khối lượng công việc rất lớn. Để hoàn thành công việc bắt buộc phải trải qua nhiều bước và nhiều giai đoạn khác nhau. Vì thế, việc quản lý thời gian và sắp xếp công việc của bản thân là rất quan trọng để đảm bảo tiến độ chung.
8.9 Yêu thích việc làm với máy tính và những con số
Vì tính chất công việc, một Data Analyst bắt buộc phải làm việc trước máy tính và những con số với tần suất cao. Do đó, bạn hãy tạo cho mình một sự yêu thích nhất định đối với công việc để không cảm thấy chán nản và mệt mỏi nhé!
8.10 Ham học hỏi
Siêng năng và ham học hỏi là điều không thể thiếu dù ở bất kỳ ngành nghề nào và Data Analyst cũng không ngoại lệ. Kỹ năng này sẽ giúp bạn cập nhật kiến thức mới để cải thiện khả năng phân tích, đưa ra những dữ liệu có ích nhất và mang lại hiệu quả cao hơn trong công việc.
8.11 Biết quan sát trước khi hành động
Việc sử dụng kỹ năng quan sát là điều rất quan trọng đối với nhiều lĩnh vực nghiên cứu. Bạn cần tập trung quan sát đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu về hành vi và thói quen thực tế của họ, từ đó dễ dàng thực hiện các phân tích và đưa ra những kết luận chính xác trong báo cáo của mình.
8.12 Luôn đảm bảo tính bảo mật dữ liệu
Mọi doanh nghiệp đều đề cao tính bảo mật của công ty. Do đó, bạn phải có trách nhiệm bảo mật thông tin, dữ liệu của công ty. Tuyệt đối không tự phép chia sẻ tài liệu cho bất kỳ đối tượng nào khác ngoài công ty.
8.13 Hiểu được tầm quan trọng của những số liệu
Nhìn vào những con số, một người thông thường sẽ không hiểu được ý nghĩa sâu xa của nó và những giá trị mà nó đem lại. Nhưng đối với một Data Analyst, nhiệm vụ của bạn là phân tích kỹ và thấu hiểu những số liệu để có thể trình bày những phát hiện, những khám phá có ích cho việc đưa ra quyết định đúng đắn trong tương lai.
9.Cơ hội nghề nghiệp đối với vị trí Data Analyst
9.1 Data Engineer DE (Kỹ sư về dữ liệu)
Vị trí này yêu cầu bạn phải có kinh nghiệm là nhân viên phân tích dữ liệu. Điều quan trọng nhất của một kỹ sư dữ liệu là khả năng tạo và tích hợp các API. Bạn cũng cần hiểu luồng dữ liệu và cải thiện hiệu năng của hệ thống.
Dưới đây là một số kỹ năng cần có để trở thành Data Engineer DE:
– Kỹ năng quản lý ETL và dữ liệu kho.
– Kỹ năng lập trình nâng cao.
– Phân tích sử dụng Hadoop.
– Hiểu biết về SQL.
– Hiểu biết về kiến trúc dữ liệu hoặc hệ thống dữ liệu.
9.2 Data Scientist – DS (Chuyên gia về khoa học dữ liệu)
Data Scientist là chuyên gia phân tích và thông dịch các loại data phức tạp. Từ đó, đánh giá và báo cáo lại kết quả cho doanh nghiệp. Để lên được vị trí này yêu cầu một số kỹ năng cần thiết của Data Scientist như:
– Kỹ năng thống kê và phân tích.
– Kỹ năng khai thác dữ liệu.
– Hiểu biết về Machine Learning và Deep Learning.
– Kỹ năng lập trình những ngôn ngữ phân tích dữ liệu nâng cao.
– Phân tích sử dụng Hadoop
– Kỹ năng thống kê nâng cao.
– Am hiểu về machine learning và big data.
9.3 CDO (Chief Data Officer)
Là Chief Data Officer, bạn có quyền kiểm soát toàn bộ các vấn đề liên quan đến dữ liệu trong công ty. Do đó, trách nhiệm của vị trí này cũng rất lớn.
Để liên được vị trí này không phải dễ dàng. Để giữ cho tất cả hoạt động của bạn được trơn tru, bạn cần phải trải qua một quá trình rất dài và kỹ năng quản lý cùng kiến thức nhất định về công ty của bạn.
Các yêu cầu cần đáp ứng để thành CDO như sau:
– Kinh nghiệm từ 5 – 10 năm với vai trò quản lý dữ liệu cấp cao.
– Kinh nghiệm quản lý.
– Kỹ năng lãnh đạo và giao tiếp mạnh mẽ.
– Kỹ năng quản lý dự án.
10. Mức lương của Data Analyst
Theo CareerBuilder khảo sát, mức lương trung bình của Data Analyst mỗi tháng là 16 triệu đồng (chưa tính thưởng). Tuy nhiên, các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm dày dặn tại các công ty hàng đầu có thể kiếm được nhiều hơn đáng kể.
Nguồn: Bài viết được tham khảo từ CareerBuilder