:
Mục Lục
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.
Khai thác dữ liệu là một kỹ thuật phân tích dữ liệu cụ thể tập trung vào mô hình thống kê và khám phá tri thức cho mục đích dự đoán thay vì hoàn toàn mô tả, trong khi kinh doanh thông minh bao gồm phân tích dữ liệu dựa chủ yếu vào tổng hợp, tập trung chủ yếu vào thông tin kinh doanh.
2. Những thuận lợi và khó khăn của Data Analyst
Thuận lợi:
- Sức cầu cao: Hiện nay, có sự tăng cầu đáng kể cho Data Analysts trong nhiều ngành, đặc biệt là trong ngành công nghiệp công nghệ thông tin, tài chính, y tế, và tiếp thị.
- Lương cao: Data Analysts thường được trả lương khá cao do đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao và khả năng giải quyết vấn đề.
- Đóng góp cho quyết định kinh doanh: Data Analysts giúp các công ty hiểu hơn về khách hàng, hoạt động kinh doanh và xu hướng thị trường, đóng góp vào việc đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
- Dễ dàng thăng tiến: Với kỹ năng và kinh nghiệm, Data Analysts có thể dễ dàng chuyển sang các vai trò cao cấp hơn như Data Scientist hoặc Business Analyst.
- Môi trường làm việc linh hoạt: Nhiều công ty cho phép Data Analysts làm việc từ xa hoặc có thời gian làm việc linh hoạt, điều này giúp cân bằng giữa cuộc sống công việc và cá nhân.
Khó khăn:
- Kỹ năng phức tạp: Data Analysts cần phải học và sử dụng nhiều công cụ và ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL, và các công cụ thống kê. Điều này có thể đòi hỏi thời gian và nỗ lực đáng kể để học.
- Thời gian làm việc dài hạn: Các dự án phân tích dữ liệu có thể đòi hỏi làm việc thời gian dài hạn, đặc biệt trong việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.
- Áp lực và trách nhiệm: Data Analysts phải đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu, vì quyết định dựa trên dữ liệu có thể ảnh hưởng lớn đến kinh doanh.
- Không gian làm việc thay đổi nhanh: Công nghệ và công cụ dữ liệu thay đổi nhanh chóng, nên Data Analysts phải liên tục cập nhật kiến thức và kỹ năng của họ.
- Yêu cầu giao tiếp: Data Analysts thường phải trình bày thông tin phức tạp một cách rõ ràng và dễ hiểu cho những người không chuyên về dữ liệu, vì vậy kỹ năng giao tiếp là quan trọng.
Tóm lại, vai trò của Data Analysts rất quan trọng trong việc giúp tổ chức hiểu và tận dụng dữ liệu của họ. Mặc dù có những khó khăn, nhưng cơ hội và lợi ích nghề nghiệp của họ thường làm đáng gia cả công sức họ đầu tư.
3. Tiềm năng của ngành Data Analyst
Thăng tiến trong 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.
Nhu cầu ngày càng tăng
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.
Thu nhập cực khủng
Data Analysts thường nhận lương tương đối cao do đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao và khả năng làm việc với dữ liệu.
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.
4. Học Data Analysis ra làm gì?
Data Analyst: Đây là công việc cốt lõi cho những người học Data Analysis. Data Analysts thu thập, làm sạch, và phân tích dữ liệu để đưa ra thông tin quyết định. Họ thường làm việc trong các ngành như tài chính, tiếp thị, y tế, và công nghiệp công nghệ thông tin.
Business Analyst: Business Analysts tập trung vào hiểu sâu về hoạt động kinh doanh và sử dụng dữ liệu để đề xuất cải thiện hoạt động kinh doanh. Họ có vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định chiến lược.
Data Scientist: Data Scientists làm việc với dữ liệu phức tạp và sử dụng các kỹ thuật học máy và khai phá dữ liệu để phát triển mô hình dự đoán và phân tích. Đây là một vai trò cao cấp hơn về dữ liệu.
Data Engineer: Data Engineers xây dựng và duy trì hệ thống lưu trữ dữ liệu và ứng dụng phân tích dữ liệu. Họ làm việc với cơ sở dữ liệu, ETL (Extract, Transform, Load), và các công cụ lưu trữ dữ liệu.
Data Consultant: Data Consultants làm việc độc lập hoặc cho các công ty tư vấn dữ liệu để giúp họ hiểu và tận dụng dữ liệu của họ.
Data Journalist: Data Journalists kết hợp kỹ năng phân tích dữ liệu với việc viết báo để tạo ra các bài báo và hình ảnh dựa trên dữ liệu để thuyết phục và giảng dạy người đọc về các vấn đề quan trọng.
Tiếp thị số (Digital Marketing): Digital Marketers sử dụng dữ liệu để theo dõi hiệu suất chiến dịch tiếp thị trực tuyến, hiểu khách hàng hơn và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị.
Y tế: Trong lĩnh vực y tế, Data Analysts giúp trong việc phân tích dữ liệu bệnh lý, dự đoán xu hướng dịch bệnh, và tối ưu hóa quy trình chăm sóc sức khỏe.
Nghiên cứu khoa học: Data Analysis cũng có vai trò quan trọng trong nghiên cứu khoa học, từ khoa học máy tính đến khoa học xã hội.
Tư vấn tài chính: Trong tài chính, Data Analysts hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định đầu tư và tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Nhớ rằng để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực Data Analysis, việc không ngừng học hỏi và cập nhật kiến thức mới là rất quan trọng. Điều này bao gồm việc học các công cụ và kỹ thuật mới, theo dõi xu hướng trong ngành, và tham gia vào các khoá học và khóa học liên quan đến phân tích dữ liệu.
5. Phân biệt Data Analyst và Data Scientist
So sánh Data Analyst với Data Scientist
- Tập trung vào việc thu thập, xử lý, và phân tích dữ liệu để đưa ra thông tin hữu ích để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Họ thường tạo báo cáo, biểu đồ, và tóm tắt dữ liệu để giúp hiểu rõ tình hình hiện tại của doanh nghiệp và đưa ra các đề xuất cải tiến.
- Cần có kỹ năng về truy vấn cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu, thống kê cơ bản, và việc làm chủ các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, SQL, và các công cụ biểu đồ.
- Làm việc với dữ liệu hiện có để trả lời các câu hỏi kinh doanh cụ thể và theo dõi các thay đổi hàng ngày trong hoạt động doanh nghiệp.
- Nhiệm vụ chính của Data Analyst là trả lời các câu hỏi có sẵn, tạo báo cáo và tóm tắt dữ liệu hiện có để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
- Tập trung nhiều hơn vào việc phát triển mô hình dự đoán và giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng kỹ thuật học máy và khoa học dữ liệu. Họ xây dựng các mô hình dự đoán và phân tích sâu hơn để đưa ra dự đoán và phát hiện thông tin mới.
- Cần có kiến thức sâu về học máy, lập trình, thống kê cao cấp, và khoa học dữ liệu. Cần biết cách xử lý dữ liệu lớn và làm việc với các công cụ phức tạp.
- Thường đối mặt với các dự án lớn hơn và phức tạp hơn, bao gồm việc xây dựng mô hình dự đoán, tối ưu hóa quy trình, và tạo ra giải pháp khoa học dữ liệu mới.
- Phát triển các mô hình dự đoán, tìm kiếm thông tin mới từ dữ liệu, và đưa ra giải pháp dựa trên dữ liệu.
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. Lời kết
Đến đây bạn cũng đã biết được phần nào về Data Analyst, ngành Data Analyst là một lĩnh vực đầy tiềm năng và quan trọng trong thế giới kỹ thuật số hiện đại. Data Analyst giúp các tổ chức và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ, từ đó đưa ra quyết định thông minh dựa trên thông tin thu thập được. Với sự phát triển của công nghệ và ngày càng tăng cường ý thức về giá trị của dữ liệu, vai trò của Data Analyst trở nên ngày càng quan trọng.
Nếu bạn quan tâm đến việc làm trong ngành Data Analyst, hãy nắm vững kiến thức cơ bản về xử lý dữ liệu, truy vấn cơ sở dữ liệu, và công cụ phân tích, và luôn luôn duy trì sự học hỏi liên tục để theo kịp với sự phát triển trong lĩnh vực này. Data Analyst là một cơ hội tuyệt vời để tham gia vào cuộc hành trình thú vị của việc khám phá và sáng tạo từ dữ liệu.
