trieu.dev.da
Nguyễn Thanh Triều
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
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.
Khám phá công việc Data Analyst - Nghề của
Bạn cần hiểu rõ các yếu tố bên trong và bên ngoài lĩnh vực hoạt động của công ty
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.
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
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.
Khám phá công việc Data Analyst - Nghề của
Bạn cần hiểu rõ các yếu tố bên trong và bên ngoài lĩnh vực hoạt động của công ty
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.