Trong thời đại 4.0, công nghệ kỹ thuật số và dữ liệu số đang trỗi dậy mạnh mẽ. Để đạt được hiệu suất kinh doanh tối ưu, các doanh nghiệp cần phải thực hiện phân tích và lựa chọn những thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu đã thu thập. Những người đảm nhiệm vai trò đó gọi là Data Analyst. Vậy Data Analyst là gì? Data Analyst làm gì? Hãy cùng VTI Academy tìm hiểu về Data Analyst thông qua bài viết dưới đây nhé!
Business Analyst (Chuyên viên phân tích nghiệp vụ)
Công việc chính của các Business Analyst là xác định những dữ liệu có giá trị từ lượng thông tin đã thu thập, và dự đoán định hướng phát triển của doanh nghiệp trong tương lai.
Những chuyên viên Business Analyst là người trực tiếp làm việc với các lãnh đạo trong các lĩnh vực kinh doanh cụ thể cũng như các ban lãnh đạo cấp cao. Bằng cách sử dụng dữ liệu đã thu thập, họ có trách nhiệm dự đoán xu hướng, tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro cho các định hướng mà họ đề xuất.
Product manager (Giám đốc sản phẩm)
Product Manager (nhà quản lý sản phẩm) đảm nhiệm vai trò quan trọng trong việc điều hành, hướng dẫn quá trình ra đời và phát triển các dòng sản phẩm. Công việc của Product Manager bắt đầu từ giai đoạn ý tưởng, đến quá trình phát triển và cuối cùng là việc đưa sản phẩm ra thị trường và giao đến tay người tiêu dùng.
Những Product Manager phải là người có khả năng xác định nhu cầu của thị trường, tạo ra chiến lược phát triển sản phẩm, và dẫn dắt đội ngũ làm việc để đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứng được yêu cầu của khách hàng. Product Manager phải cân nhắc các yếu tố kỹ thuật, thị trường và tài chính để đưa ra quyết định thông minh cho sự thành công của sản phẩm.
Tiềm năng tăng trưởng của nghề nghiệp
Ngành phân tích dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ tại thị trường Việt Nam. Dự kiến tăng trưởng 19% vào năm 2024, tạo cơ hội việc làm, là ngành nghề “khát” nhân lực. Sự tăng trưởng của Data Analyst thể hiện tiềm năng phát triển, giá trị trong việc hỗ trợ quyết định và tối ưu hoá doanh nghiệp. Tuy nhiên, cần duy trì chất lượng nguồn nhân lực để đảm bảo sự bền vững của ngành.
Tiềm năng tăng trưởng nghề nghiệp của ngành Data Analyst
Thực tế, thu nhập của ngành Data Analyst khá hấp dẫn. Dù bạn là sinh viên mới ra trường, nhân viên cấp cao hay chuyên gia science thì thu nhập của một Data Analyst là khá cao so với mặt bằng chung. Giao động từ 500 - 3000$/tháng.
Nắm vững kiến thức chuyên ngành
Để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp, việc nắm vững kiến thức chuyên ngành là điều vô cùng quan trọng. Bao gồm hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu, thống kê, và các khái niệm liên quan đến dữ liệu như biểu đồ, mô hình hóa và quy trình phân tích.
Ngoài ra, hiểu biết sâu về lĩnh vực doanh nghiệp cụ thể là yếu tố quyết định để áp dụng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Điều này giúp bạn không chỉ xác định được những câu hỏi quan trọng cần trả lời qua dữ liệu, mà còn hiểu rõ ngữ cảnh và mục tiêu kinh doanh để tạo ra các phân tích có giá trị thực sự.
Những kỹ năng cần có để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp
Data analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu)
Data analyst là những chuyên viên đảm nhiệm việc thu thập, tổng hợp một lượng lớn dữ liệu, sắp xếp chúng và biến chúng thành thông tin có ích. Công việc của một Data analyst là cung cấp hỗ trợ cho doanh nghiệp trong việc dự đoán hướng đi tương lai một cách cụ thể và chính xác nhất.
Xem thêm: NETWORK MARKETING LÀ GÌ? TOÀN BỘ KIẾN THỨC VỀ NETWORK MARKETING
Thuận lợi, khó khăn của ngành Data Analyst tại Việt Nam
Ngành Data Analyst đem đến nhiều thuận lợi nhất định, cụ thể:
Bên cạnh những thuận lợi ở trên thì ngành Data Analyst cũng có những khó khăn nhất định. Cụ thể:
Phân biệt ngành Data Analyst và Data Scientist
Thực tế, rất nhiều người nhầm lẫn giữa Data Analyst và Data Scientist. Tuy nhiên, đây là hai khái niệm hoàn toàn khác nhau. Dưới đây là những phân biệt để bạn có thể tham khảo:
Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) là một người chuyên phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin hữu ích, mô hình và xu hướng từ các tập dữ liệu. Công việc của Data Analyst liên quan đến việc thu thập, làm sạch, biến đổi và phân tích dữ liệu.
Data Scientist là một chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, người có kiến thức sâu về xử lý dữ liệu, phân tích và mô hình hóa để tạo ra hiểu biết và dự đoán từ dữ liệu. Vai trò của Data Scientist là khám phá dữ liệu, xây dựng các mô hình dự đoán, và tìm ra thông tin giá trị từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định và phát triển kinh doanh.
Data analyst có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình.
Data scientist thiết kế phương pháp để lưu trữ, thao tác và phân tích dữ liệu. Vai trò của họ bao gồm việc xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán, học máy và khai phá dữ liệu mới.
Tập trung vào việc giải quyết các vấn đề và câu hỏi cụ thể dựa trên dữ liệu hiện có. Công việc của họ thường xoay quanh việc tìm hiểu thông tin hiện tại và cung cấp thông tin để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Chuyên về việc nghiên cứu, phát triển và triển khai các mô hình phức tạp để dự đoán xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu. Họ thường thực hiện nhiều công việc liên quan đến xử lý và chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình và đánh giá hiệu suất của chúng.
Thường cần hiểu biết về thống kê cơ bản, biểu đồ, SQL, và kỹ năng làm việc với các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, Tableau, Power BI.
Cần có kiến thức sâu về các phương pháp lập trình, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai phá dữ liệu, và thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R.
Phân biệt ngành Data Analyst và Data Scientist
Kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng khoảng 80% công việc hàng ngày của nhà phân tích dữ liệu tập trung vào việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu (Data Cleaning và Data Preparation). Nếu bạn đang nghiêm túc trong việc tìm kiếm công việc Data Analyst, thì kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation là vô cùng quan trọng.
Thường thì nhà phân tích dữ liệu phải trích xuất dữ liệu (hoặc còn gọi là data preparation) từ một hoặc nhiều nguồn khác nhau, tiến hành chuẩn bị chúng cho quá trình phân tích. Data cleaning cũng là một phần quan trọng, thực hiện kiểm tra, xử lý dữ liệu thiếu và không nhất quán, để đảm bảo rằng dữ liệu không ảnh hưởng xấu đến kết quả phân tích cuối cùng.
Kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation
Quantitative Analysis (Phân tích định lượng)
Quantitative Analysis, hoặc phân tích định lượng là lĩnh vực tập trung vào việc sử dụng các phương pháp số học, thống kê để hiểu và dự đoán trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong tài chính. Những chuyên gia phân tích định lượng tập trung vào các lĩnh vực như định giá tài sản, quản lý rủi ro và quản lý đầu tư. Họ sử dụng mô hình toán học để định lượng các yếu tố, đánh giá tác động của chúng trong quyết định kinh doanh.
Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo
Nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc hợp tác với các bộ phận khác trong tổ chức để sử dụng dữ liệu trong quá trình đưa ra các quyết định quan trọng.
Tạo dashboard là một phương tiện quan trọng giúp mọi người tiếp cận dữ liệu quan trọng mà không cần phải có kiến thức chuyên môn về kỹ thuật. Dashboard và báo cáo thường bao gồm biểu đồ, bảng dễ hiểu, cung cấp các bộ lọc để theo dõi theo ngày.
Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo
Kỹ năng phân tích dữ liệu là một yếu tố quan trọng để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. Khả năng phân tích dữ liệu đòi hỏi khả năng xác định các mô hình, xu hướng và thông tin quan trọng trong tập dữ liệu.
Bằng cách áp dụng các phương pháp, kỹ thuật phân tích, bạn có khả năng tạo ra những insights có giá trị cho doanh nghiệp. Khả năng này không chỉ giúp bạn hiểu sâu về hoạt động của doanh nghiệp mà còn hỗ trợ quyết định chiến lược và cải thiện hiệu suất kinh doanh.
Khi làm việc với dữ liệu phức tạp, bạn cần có khả năng phân tích một vấn đề thành các phần nhỏ hơn, tạo ra các khái niệm logic và xây dựng các quy trình phân tích có hệ thống.
Tư duy logic giúp bạn hiểu, phân tích các mẫu, tương quan và sự liên kết trong dữ liệu. Điều này làm cho việc tìm ra các giải pháp và insights chính xác trở nên dễ dàng hơn. Kỹ năng này cũng giúp bạn xây dựng các câu hỏi thử nghiệm, kiểm tra giả định, đảm bảo tính logic và khả thi của phân tích dữ liệu của bạn.
Trong quá trình làm việc với dữ liệu, bạn sẽ gặp phải các thách thức, vấn đề phức tạp cần được giải quyết. Khả năng này yêu cầu bạn có khả năng xác định nguyên nhân, phân tích tình huống và tìm ra các giải pháp hiệu quả.
Việc sử dụng các phương pháp phân tích và công cụ để nghiên cứu, đối chiếu, thử nghiệm sẽ giúp bạn tìm ra cách giải quyết các vấn đề phức tạp. Điều này không chỉ giúp cải thiện quy trình làm việc mà còn góp phần quan trọng trong việc đưa ra những quyết định thông minh dựa trên dữ liệu.
Xem thêm: KỸ NĂNG GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ: KHÁI NIỆM, PHƯƠNG PHÁP VÀ CÁCH CẢI THIỆN
Trong bất kỳ ngành nghề nào, việc chú ý đến chi tiết đều là yếu tố quan trọng. Đặc biệt, trong các ngành liên quan đến số liệu. Một lỗi nhỏ trong quá trình làm việc có thể ảnh hưởng đến chất lượng, độ chính xác của kết quả báo cáo. Thậm chí, những chi tiết nhỏ nhất cũng có thể mang trong mình tầm quan trọng lớn.
Vì vậy, khả năng tập trung vào chi tiết là điều cần được rèn luyện một cách cẩn thận. Tích cực rèn luyện khả năng này sẽ giúp bạn nâng cao độ chính xác, đảm bảo tính toàn vẹn, tạo sự tin tưởng trong quá trình làm việc và trình bày thông tin.
Kỹ năng giao tiếp đóng vai trò quan trọng để bạn có thể làm việc hiệu quả với đồng nghiệp. Đây là một kỹ năng mềm quan trọng đối với bất cứ ngành nghề nào. Dù bạn có khả năng phân tích tốt đến đâu, nó cũng sẽ trở nên vô giá trị nếu bạn không thể truyền đạt và thuyết phục đồng nghiệp hiểu, theo dõi ý tưởng của bạn. Kỹ năng giao tiếp giúp bạn tạo sự hiểu biết và hợp tác trong quá trình làm việc, góp phần quan trọng trong thành công của dự án.
Xem thêm: KỸ NĂNG GIAO TIẾP LÀ GÌ? 9 CÁCH CẢI THIỆN KỸ NĂNG GIAO TIẾP HIỆU QUẢ
