Data Analyst là gì? Tìm hiểu tổng quan về Data Analyst

Data Analyst là gì?

Đầu tiên, để hiểu rõ, người đọc cần phải xác định định nghĩa của Data Analyst và exploratory data analysis (EDA) một cách chính xác. Data Analyst là một chuyên gia chuyên nghiệp trong lĩnh vực công nghệ thông tin, trong khi exploratory data analysis tập trung vào các nguyên tắc hướng dẫn việc biểu đồ hóa dữ liệu. Nên nhớ rằng, mặc dù Data Analyst liên quan đến nhiều ngành trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nhưng EDA tập trung vào việc trình bày cơ sở cho việc tạo ra biểu đồ.

Sau khi phân biệt được giữa hai khái niệm trên, bây giờ chúng ta sẽ xem xét định nghĩa của Data Analysis dưới góc nhìn của bạn. Data Analysis, theo bạn, là sự mô tả cho vai trò của Data Analyst, là những chuyên viên chuyên nghiệp trong việc phân tích dữ liệu, có khả năng xử lý một lượng lớn thông tin. Điều quan trọng là để trở thành người phân tích dữ liệu, họ cần biết cách chuyển đổi dữ liệu số thành tiếng Anh và sau đó trình bày thông tin này cho người quản lý trong công ty.

Với hiểu biết rõ ràng về định nghĩa của Data Analysis, chúng ta có thể nghiên cứu chi tiết hơn về con đường sự nghiệp của những người làm nghề này.

Nhà phân tích dữ liệu cần sử dụng những công cụ nào?

Tuỳ vào vị trí và mô hình kinh doanh mà Data Analyst sẽ sử dụng các công cụ hỗ trợ công việc khác nhau. Về cơ bản, có các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến mà một Data Analyst cần phải làm chủ đó là:

• R and Python
• Microsoft Excel
• Power BI
• Tableau
• Qlik Sense.
• Looker.
• Klipfolio.
• Zoho Analytics.
• Domo.
• RapidMiner
• KNIME
• Apache Spark
• QlikView
• Talend
• Splunk
• …

Tiềm năng của ngành Data Analyst

Có thể bạn chưa biết, các doanh nghiệp đang đặt mức ưu đãi lớn để thu hút những kỹ sư phân tích dữ liệu có tài năng. Dưới đây là lý do quan trọng mà bạn nên xem xét khi định hình sự nghiệp của mình theo hướng này:

1. Sự ổn định và Cơ Hội Nghề Nghiệp:
   Nghề Data Analyst không chỉ mang lại sự ổn định mà còn mở ra cơ hội nghề nghiệp lớn nhất từ trước đến nay. Nếu bạn có đủ kỹ năng để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu cho một công ty phát triển, bạn có thể nâng cao khả năng làm việc của mình để giữ vững công việc trong thời gian dài.
2. Tầm Quan Trọng của Phân Tích Dữ Liệu:
   Trong thời đại hiện đại, sự hiểu biết về số liệu là quan trọng đối với mọi người. Thông qua việc thu thập dữ liệu từ khảo sát và phiếu khảo sát, lãnh đạo có thể hiểu rõ nhu cầu về dịch vụ và sản phẩm của khách hàng. Năng lực phân tích dữ liệu giúp họ điều chỉnh chiến lược để đáp ứng những nhu cầu đó của khách hàng.
3. Mức Lương Cao và Chế Độ Đãi Ngộ:
   Với khối lượng công việc lớn, các chuyên gia phân tích dữ liệu thường được đánh giá cao và được đối xử đặc biệt nếu họ góp phần đáng kể vào doanh thu của công ty. Điều này thường dẫn đến mức lương cao và nhiều chế độ đãi ngộ từ phía công ty.
4. Phân Tích Dữ Liệu Cho Thông Tin Chiến Lược:
   Data Analyst không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ thông tin từ dữ liệu mà còn đưa ra những chiến lược thông minh để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Sự phân tích này là chìa khóa để cung cấp thông tin chiến lược cho doanh nghiệp.

Tóm lại, nghề Data Analyst không chỉ là một cơ hội nghề nghiệp lớn mà còn đòi hỏi sự chịu đựng áp lực và các tố chất đặc biệt. Nếu bạn đáp ứng được những yếu tố này, đây có thể là lựa chọn sáng tạo và đầy triển vọng cho sự nghiệp của bạn!

Những ngành nghề nào có nhu cầu tuyển Data Analyst cao?

• Truyền thông-Marketing
•  Ngân hàng
• Các ngành sản xuất, lắp ráp
• Các học viện, viện nghiên cứu
• Phát triển công nghệ và mạng xã hội
• Các ngành nghề liên quan đến chứng khoán, tài chính, bảo hiểm
• Viễn thông kết nối

Công việc chính của một Data Analyst là gì?

• Thu thập dữ liệu: Với khối lượng thông tin khổng lồ từ các trang mạng xã hội, mẫu khảo sát.. thì việc đầu tiên Data Analyst cần làm là thu thập tất cả những dữ liệu liên quan đến vấn đề doanh nghiệp đang nghiên cứu trên các nền tảng đó.
• Xử lý và phân tích dữ liệu: Dữ liệu sau khi được Data Analyst thu thập về chưa thể sử dụng ngay mà cần chắt lọc, thêm bớt để từ đó đưa ra dữ liệu chuẩn. Tiếp theo là phân tích dữ liệu thô bằng các dụng cụ thống kê như SQL, SPSS, STATA. Kết quả sẽ đưa ra những con số thống kê cụ thể cho từng câu hỏi.
• Thiết kế báo cáo: Các Data Analyst cần sử dụng các kỹ năng visualize của mình và sự tư duy để chuyển đổi các con số sang dạng biểu đồ, hình ảnh trực quan, tìm ra các phát hiện quan trọng từ những con số thống kê để kịp thời báo cáo lại cho bên doanh nghiệp.
• Tư vấn cho doanh nghiệp: Sau khi hoàn tất báo cáo, các Data Analyst cần báo cáo lại lên các phòng ban và các doanh nghiệp để họ kịp thời nhìn nhận các vấn đề một cách rõ ràng. Qua đó các doanh nghiệp sẽ có định hướng phát triển mới trong tương lai.
• Thực hiện các công việc còn lại được phân công: Khi bài báo cáo của Data Analyst chưa đạt đủ yêu cầu, chưa đạt tiêu chuẩn thì doanh nghiệp có thể yêu cầu bạn chỉnh sửa hoặc bổ sung thêm.

Data Analyst cần những gì để phát triển?

Để nắm vững vị trí phân tích dữ liệu trong một công ty, việc đáp ứng đủ điều kiện và tiêu chí là quan trọng. Ngoài những đặc điểm cơ bản như khả năng tổng hợp, phân tích và diễn giải số liệu một cách hiệu quả để hỗ trợ sự phát triển của tổ chức, còn ba tiêu chuẩn chính mà mỗi data analyst cần phải thao túng đó là: kinh nghiệm, động lực và giáo dục.

Trước hết, kinh nghiệm đóng vai trò quan trọng vì nó giúp bạn làm quen với nhiều tình huống khác nhau và nắm bắt được những phức tạp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Sự hiểu biết vững về các công cụ và phương pháp làm việc cũng như khả năng giải quyết vấn đề là những yếu tố kinh nghiệm quan trọng mà mỗi data analyst cần phải có.

Động lực là một yếu tố quyết định sự thành công trong công việc. Sự tò mò, lòng nhiệt huyết và mong muốn không ngừng học hỏi giúp bạn không chỉ duy trì tinh thần làm việc tích cực mà còn nâng cao khả năng sáng tạo và đổi mới trong quá trình phân tích dữ liệu.

Giáo dục là nền tảng cơ bản, cung cấp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực này. Sự học hỏi liên tục và đầu tư vào việc nâng cao trình độ chính là chìa khóa để không chỉ đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao của công việc mà còn để tiếp tục phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Tổng cộng, để trở thành một data analyst xuất sắc, bạn cần kết hợp một sự hiểu biết sâu rộng, kinh nghiệm thực tế, động lực và cơ sở giáo dục vững chắc. Những yếu tố này sẽ giúp bạn không chỉ đáp ứng được yêu cầu của công ty mà còn nổi bật trong lĩnh vực ngày càng cạnh tranh của phân tích dữ liệu.

Về trình độ giáo dục

Sau khi hiểu rõ về vai trò của người phân tích dữ liệu, một trong những yếu tố quan trọng cần tập trung là xây dựng nền tảng giáo dục cho bản thân. Điều này là điều kiện cần và đủ để có thể thực hiện công việc phân tích dữ liệu một cách hiệu quả nhất.

Nếu bạn đang cân nhắc chuyển hướng sự nghiệp vào lĩnh vực phân tích dữ liệu, việc chọn học các văn bằng liên quan chặt chẽ đến toán là quan trọng. Toán đóng một vai trò quyết định đối với sự thành công trong nghề nghiệp của người phân tích dữ liệu, vì công việc của họ tập trung chủ yếu vào phân tích các con số và chuyển đổi chúng thành thông tin bằng tiếng Anh.

Dữ liệu mà bạn sẽ thường xuyên tiếp xúc bao gồm các số liệu về doanh số bán hàng và hành vi của khách hàng. Điều này đặt ra yêu cầu cần phải làm quen với các con số hàng ngày, thậm chí là hàng giờ. Ngoài kiến thức chuyên ngành, ngày nay các nhà tuyển dụng đánh giá cao sự cam kết và trách nhiệm của người làm việc đối với công ty.

Do đó, họ tin rằng kiến thức có thể được bổ sung dễ dàng, nhưng tính trách nhiệm và niềm đam mê đối với công việc là không thể giảng dạy. Vì vậy, để tạo ra giá trị tốt nhất cho công ty, bạn cần sự đam mê và niềm vui lớn trong công việc của mình.

Về kinh nghiệm làm việc

Sau khi bạn hiểu rõ Data Analyst là gì và Data Analyst làm gì thì tiếp theo là phần bạn cần phải lưu tâm.Để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu thì không chỉ bạn là sinh viên tốt nghiệp đại học mà cần phải có thật nhiều kinh nghiệm cần thiết cho công việc của mình.

Những người có kinh nghiệm và biết cách làm việc hiệu quả thường được ưu tiên hơn so với những sinh viên mới ra trường. Tuy nhiên, bạn hoàn toàn có thể nâng cao kinh nghiệm và kỹ năng của mình ngay cả khi phải nhận mức lương thấp ban đầu. Khi tích lũy được kinh nghiệm thực tế, khả năng làm việc của bạn sẽ tự nhiên tăng lên.

Hiện nay, có nhiều doanh nghiệp không ngần ngại đào tạo nhân sự mới, giúp họ học được những kỹ năng cần thiết ngay từ những ngày đầu tiên. Nếu bạn thiếu kỹ năng ban đầu, đừng lo lắng, hãy bắt đầu từ những bước nhỏ và phát triển đam mê. Hai yếu tố này cùng với một yếu tố quyết định khác quan trọng là đam mê với công việc có thể là chìa khóa để bạn thành công. Khi có đam mê, mọi khó khăn chỉ trở thành thách thức, và việc theo đuổi đam mê sẽ tạo ra sự thành công.

Mức lương của một Data Analyst

Mức lương của vị trí Data Analyst phụ thuộc vào các yếu tố gồm:

• Cấp bậc
• Kinh nghiệm
• Địa điểm làm việc (thành phố hay tỉnh)
• Lĩnh vực hoạt động
• Range lương trên thị trường

Theo khảo sát từ Vietnam IT Market Report, mức lương của vị trí liên quan đến Data Analyst tại Việt Nam dao động từ 800$ đến 2000$/tháng tùy vào kinh nghiệm, range lương theo khu vực.

Công việc phân tích dữ liệu đang có nhu cầu tuyển dụng rất lớn trên thế giới, không chỉ tại Việt Nam mà trên toàn thế giới. Diễn đàn kinh tế thế giới đã xếp Data Analyst đứng thứ 2 về số lượng việc làm đang tăng mạnh tại Mỹ.

Giai đoạn 2020 đến 2030 được dự đoán là giai đoạn bùng nổ của các vị trí việc làm phân tích dữ liệu. Cụ thể, dự kiến số lượng tuyển dụng vị trí Operations research analyst tăng 25%, Market research analysts tăng 22%, Mathematicians và statisticians tăng 33%,…

Cũng theo xu hướng đó, với sự chênh lệch về cung và cầu của thị trường việc làm Data Analyst, mức lương của nhân sự làm về dữ liệu có thể biến động nhiều.

Những kỹ năng của một Data Analyst giỏi

Có nhiều lựa chọn mở ra trước mặt để phát triển và theo đuổi sự nghiệp của một Data Analyst. Dù bạn vừa mới tốt nghiệp hoặc đang có ý định chuyển sang lĩnh vực dữ liệu, để khởi đầu chặng đường trở thành một Data Analyst, bạn cần đánh giá bản thân và xây dựng một kế hoạch phát triển, tập trung vào việc phát triển những kỹ năng cần thiết cho vị trí này.

Vậy thì các kỹ năng của một Data Analyst là gì? Hãy xem chi tiết các kỹ năng và kiến thức cần có phía dưới đây nhé:

• Kỹ năng lập trình: Kiến thức về cơ sở dữ liệu và các ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL
• Kỹ năng sử dụng công cụ: Thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến như Excel, Tableau, Power BI, Jupyter Notebook, hoặc Google Analytics.
• Kiến thức về thống kê.
• Kiến thức toán học.
• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu, xử lý bigdata.
• Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy phân tích, phản biện.
• Kiến thức về ngành mà bạn làm việc (kinh doanh tài chính, chăm sóc sức khỏe, y tế, marketing hay công nghệ thông tin,…)
• …

Career paths của một Data Analyst

Khi tìm kiếm các vị trí của Data Analyst trong doanh nghiệp, có thể thấy rằng career path của một nhà phân tích dữ liệu thực sự lớn và có thể mở ra nhiều cánh cửa cơ hội việc làm ở các nghề nghiệp khác.

Bạn có thể tham khảo một số vị trí liên quan đến Data Analyst trong doanh nghiệp dưới đây để có hướng đi, milestone phù hợp với mục tiêu cá nhân của mình.

• Business analyst: Phân tích dữ liệu kinh doanh cụ thể.
• Management reporting: Báo cáo phân tích dữ liệu về các bộ phận kinh doanh.
• Corporate strategy analyst: Phân tích dữ liệu toàn công ty và tư vấn chiến lược, định hướng cho ban quản lý.
• Compensation and benefits analyst: Thuộc một bộ phận của phòng Hành chính – Nhân sự của các tập đoàn, công ty lớn.
• Budget analyst: Tập trung phân tích và báo cáo ngân sách.
• Insurance underwriting analyst (Nhà phân tích phát hành bảo hiểm)
• Actuary: Phân tích tỷ lệ tử vong, tai nạn, bệnh tật, nghỉ hưu,… cho các công ty bảo hiểm.
• Sales analytics (phân tích bán hàng)
• Web analytics: Phân tích website toàn diện.
• Fraud analytics: Theo dõi và phân tích dữ liệu về gian lận.
• Credit analytics (phân tích tín dụng): Phân tích báo cáo tín dụng, theo dõi rủi ro, giám sát tín dụng, phân tích cho vay,…
• Business product analyst (phân tích sản phẩm kinh doanh)
• Social media Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu social media)
• Machine learning analyst (nhà phân tích máy học)

FAQ về công việc phân tích dữ liệu

Những khó khăn và thuận lợi khi làm Data Analyst là gì?

Thuận lợi:

• Mức lương hấp dẫn với cơ hội việc làm rộng mở.
• Môi trường làm việc với dữ liệu và xu hướng mới mẻ của thị trường.
• Chỉ cần biết một chút về kiến thức lập trình, cơ sở dữ liệu.

Khó khăn:

• Cần có tư duy logic và góc nhìn rộng để phát hiện, nắm bắt vấn đề một cách nhanh nhạy.
• Áp lực công việc cao, đòi hỏi kiến thức về thống kê, phân tích.
• Công việc đòi hỏi nhiều thời gian để nghiên cứu, phân tích và ra quyết định.

Làm chuyên viên phân tích dữ liệu có khó không?

Không thể khẳng định rằng câu trả lời là hoàn toàn có hay là không, bởi nó còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như năng khiếu, sở thích, trình độ học vấn, kinh nghiệm cá nhân. Rất nhiều người có năng khiếu khi làm việc liên quan đến dữ liệu, toán học, trong khi có những người lại gặp khó khăn khi theo đuổi con đường làm Data Analyst.

Phân biệt với Data Analyst và Data Scientist

Data Analyst có phải làm công việc IT không?

Data Analyst có thể làm việc trong lĩnh vực công nghệ thông tin nhưng không bắt buộc phải làm công việc IT. Về cơ bản, Data Analyst có yêu cầu kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình như Python, R, nhưng chủ yếu để phục vụ cho việc logic hóa dữ liệu, phân tích số liệu,…

Có thể ứng tuyển công việc Data Analyst mà không có kinh nghiệm không?

Có thể. Dù là công việc nào cũng từ những bước chân đầu tiên và Data Analyst cũng vậy. Bạn hoàn toàn có thể ứng tuyển vào các vị trí thực tập sinh phân tích dữ liệu để tích lũy kinh nghiệm và trau dồi kỹ năng cho hành trình sự nghiệp sau này. Tuy vậy, trong tình hình cạnh tranh việc làm hiện nay, trình độ học vấn, kinh nghiệm, bằng cấp, chứng chỉ bổ sung là những lợi thế lớn cho bạn khi ứng tuyển vào vị trí công việc này.

Bộ câu hỏi phỏng vấn Data Analyst là gì?

Dưới đây là một số câu hỏi phỏng vấn Data Analyst mà nhà tuyển dụng thường sử dụng trong các buổi phỏng vấn chuyên môn:

• Gap Analysis là gì?
• Scope creep là gì?
• Non-functional requirements là gì?
• Personas trong Data Analyst là gì?
• Làm sao để chắc chắn rằng bạn đã thu thập được tất cả các dữ liệu cần thiết?
• …

Dưới đây là một số chia sẻ từ Blog nhằm giải thích ý nghĩa của Data Analyst là gì. Hy vọng rằng, sau khi đọc những thông tin này, bạn sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về những yếu tố cần thiết và nhiệm vụ mà một nhà phân tích dữ liệu cần thực hiện. Chúc bạn có những bước tiến thành công trong sự nghiệp phát triển dữ liệu và trải nghiệm nhiều điều mới mẻ trên con đường chinh phục công việc này!