Data Analyst là gì? Ngành này làm những công việc gì? Để trở thành chuyên viên trong nghề Data Analyst cần có tố chất thế nào? Data Analyst là ngành phát triển nhất tại Việt Nam trong năm 2023 (khối ngành Công nghệ), đứng ngoài làn sóng đào thải trên toàn cầu đầu năm 2024 và là công việc được nhiều người trẻ quan tâm nhất hiện nay.
Vậy Data Analyst là gì? Đâu là kỹ năng cần có ở một chuyên viên Phân tích dữ liệu? Hãy cùng với Epacket Việt Nam tìm hiểu trong bài viết sau.
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.
Đặc thù của công việc này là thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu thông tin để tổng hợp và xuất đánh giá hay báo cáo cho công ty một vấn đề nào đó.
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.
Trong thực tiễn hiện nay, vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong các công ty dù ở bất kỳ lĩnh vực nào. Công nghệ internet đã đem lại rất nhiều lợi ích cho các công ty trong việc tìm hiểu về mục tiêu khách hàng, đối thủ cạnh tranh cũng như thị trường tiêu thụ.
Tuy nhiên đi cùng với sự phát triển này là việc chắt lọc dữ liệu sao cho có giá trị phù hợp với định hướng của công ty là một khó khăn không hề nhỏ.
Cũng vì phải đối mặt với những thách thức không hề nhỏ, nên việc tuyển dụng chuyên viên phân tích dữ liệu cũng đòi hỏi rất nhiều yêu cầu bao gồm những yếu tố như kinh nghiệm làm việc, sự nhạy bén đối với những dữ liệu dù chỉ là biến động nhỏ.
Ngành Data Analyst có tiềm năng gì trong tương lai?
Để hiểu rõ được tiềm năng của ngành Data Analyst này thì hãy cùng Epacket Việt Nam tìm hiểu các yếu tố dưới đây:
Nhu cầu tăng trưởng của nghề nghiệp
Theo như dữ liệu thu thập được từ Cục thống kê Lao động thì trong khoảng từ năm 2014 đến 2024, mức độ tăng trưởng của ngành phân tích dữ liệu có thể đạt đến 19%.
Với con số này thì trong thị trường lao động tương lai sẽ xuất hiện lượng lớn các vị trí mới trong ngành này.
Nhu cầu nhân lực chuyên môn cao
Hiện nay, nhu cầu sử dụng dữ liệu trong việc làm và phân tích các báo cáo để cố vấn cho các tổ chức và doanh nghiệp những quyết định đúng đắn trong kinh doanh ngày càng cao.
Bên cạnh đó, số lượng dữ liệu thu thập được ngày càng nhiều nhưng giá trị mà các dữ liệu mang lại là chỉ số hữu ích hay không sẽ phụ thuộc vào năng lực sắp xếp, xử lý và chuyển đổi của các chuyên viên phân tích. Chính vì thế mà nhu cầu về nhân lực có kinh nghiệm và chuyên môn cao cũng ngày càng nhiều.
Thu nhập
Thu nhập của những nhân viên phân tích dữ liệu được các công ty trả khá cao, kể cả khi các chuyên viên này không có ý định trở thành những nhân viên cấp cao ở các vị trí như kỹ sư công nghệ hay data science.
Lợi thế cạnh tranh
Năng lực đặt câu hỏi với các thông tin dữ liệu thu thập được là một lợi thế cạnh tranh hoàn hảo, hỗ trợ các chuyên viên phân tích trong việc đưa ra quyết định chuẩn xác hơn đồng, nâng cao hiệu suất công việc của doanh nghiệp, và đồng thời đem lại cho bạn những nguồn thu nhập khác.
Data Analyst có ưu điểm và hạn chế gì?
Trong thực tế bất kỳ ngành nghề nào cũng sẽ có những ưu điểm và hạn chế riêng. Với Data Analyst sẽ có những ưu điểm và nhược điểm như:
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.
Tại sao bạn nên lựa chọn Data Analyst
Ngày nay có rất nhiều bạn trẻ lựa chọn Data Analyst làm “bệ phóng” cơ bản để bắt đầu sự nghiệp ở lĩnh vực Data. Chắc hẳn phải có lý do để họ đưa ra quyết định như vậy.
Sau đây là 3 lý do tiêu biểu mà bạn nên chọn Data Analyst để theo học:
Nhu cầu tuyển dụng nhân sự cao
Nhu cầu tuyển dụng Chuyên gia phân tích dữ liệu tăng nhanh do số lượng tổ chức, doanh nghiệp triển khai phân tích dữ liệu tăng lên với khao khát chinh phục, khai thác sức mạng của Big Data.
Theo Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF), trong năm 2023, nhu cầu tuyển dụng nhân sự ngành Phân tích dữ liệu đã tăng mạnh và tăng gấp 6 lần so với thời điểm 5 năm về trước. Dự đoán trong 5 năm tới, tỉ lệ này sẽ còn tiếp tục tăng cao hơn nữa vì dữ liệu con người tạo ra ngày càng nhiều.
Do đó, cơ hội làm việc cũng như con đường sự nghiệp của những người theo đuổi ngành Data Analyst sẽ ngày càng rộng mở. Không chỉ vậy, nhà đồng sáng lập & Giám đốc điều hành của CA có trụ sở tại Fractal Analytics – Srikanth Velamakanni, còn nhấn mạnh rằng:
“Trong vài năm tới, quy mô của thị trường phân tích sẽ phát triển đến ít nhất một phần ba thị trường CNTT toàn cầu từ một phần mười ở thời điểm hiện tại”.
Từ đó cho thấy, tương lai của ngành Data Analyst sẽ phát triển rực rỡ & thăng hoa.
Cơ hội việc làm rộng mở
Jack Ma, nhà sáng lập kiêm chủ tịch tập đoàn Thương mại điện tử hàng đầu Thế giới – Alibaba, đã từng nói trung tâm của kỷ nguyên công nghệ chính là Dữ liệu (Data). Điều này đã khẳng định chắc nịch sự phát triển mạnh mẽ của Dữ liệu cũng như cơ hội việc làm hấp dẫn đang chờ đón các Nhà phân tích dữ liệu – Data Analyst.
Nhu cầu nhân lực có kinh nghiệm về kỹ năng phân tích đang tăng lên mạnh mẽ nhưng nguồn cung ứng nhân lực lại hạn chế, khan hiếm. Điều này đang xảy ra trên toàn cầu và tất cả các quốc gia trên thế giới.
Một nghiên cứu của Viện toàn cầu McKinsey nói rằng Hoa Kỳ sẽ phải đối mặt với sự thiếu hụt khoảng 190.000 nhà khoa học dữ liệu, 1,5 triệu nhà quản lý và nhà phân tích có thể hiểu và đưa ra quyết định trong việc sử dụng Big Data vào năm 2018.
Tuy nhiên, mặc dù ngành Data Analyst là một ngành nghề hot, song vẫn còn trống nhiều vị trí do thiếu kỹ năng cần thiết. Bởi vậy, nhiều chuyên gia CNTT đang đầu tư thời gian và tiền bạc để nâng cao kỹ năng, trình độ, chuyên môn trong lĩnh vực này.
Thu nhập “khủng” trong ngành Data Analyst
Jeanne Harris – Giám đốc điều hành cấp cao tại Accenture Institute for High Performance (AIHP) cũng đã từng nhấn mạnh tầm quan trọng của các chuyên gia phân tích khi khẳng định “dữ liệu sẽ trở nên vô dụng nếu thiếu người có kỹ năng để phân tích nó”.
Nhu cầu về các kỹ năng Phân tích dữ liệu tăng, đồng thời mức lương cho các chuyên gia có trình độ và kỹ năng phù hợp cũng không ngừng tăng lên. Không gì khó hiểu khi ngành Data Analyst “hái ra tiền” đến vậy.
Với tính chất công việc đa phần chỉ phải tiếp xúc với các con số và dữ liệu, bạn có rất nhiều cơ hội việc làm xuyên quốc gia với những mức lương khủng. Theo Glassdoor, mức lương trung bình cho một nhà phân tích dữ liệu tại Mỹ khoảng 84 nghìn đô, lọt TOP những ngành nghề sở hữu mức lương cao nhất tại thị trường việc làm của “xứ cờ hoa”.
Mặc dù Data Analyst vẫn còn khá mới ở Việt Nam nhưng mức thù lao cho vị trí này lại vô cùng hấp dẫn. Dựa trên một vài tổng hợp từ Glints, mức lương của một Data Analyst sơ cấp tại Việt Nam rơi vào khoảng 10 triệu đồng/tháng (khoảng 500 đô).
Với những chuyên viên đã có kinh nghiệm bạn có thể nhận được mức lương từ 20 – 40 triệu đồng/tháng. Không những thế, con số này có thể gia tăng nhanh chóng dựa trên kinh nghiệm và kỹ năng của bản thân. Ngoài ra, bạn cũng có thể nhận được thù lao cao hơn từ những dự án đặc biệt hoặc ở vai trò quản lý.
Data Analyst và Data Scientist khác nhau gì?
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.
Data Analyst cần có tốt chất gì?
Chỉ riêng đam mê là chưa đủ nếu bạn thật sự muốn chinh phục và theo đuổi ngành Phân tích dữ liệu.
Dưới đây là những tố chất quan trọng mà một chuyên viên phân tích dữ liệu cần có:
Tư duy logic
Yếu tố đầu tiên và quan trọng nhất để làm trong ngành Data Analyst là gì? Khả năng tư duy đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc phân tích dữ liệu hay tìm kiếm các lỗ hổng trong tệp dữ liệu.
Giỏi lập trình và toán thôi vẫn chưa đủ, các chuyên viên phân tích cần có khả năng tư duy để phân tích và diễn giải những biểu đồ hay những dữ liệu số đã phân tích cho lãnh đạo một cách logic và thực tế.
Tính kiên trì – tỉ mỉ
Các bạn sinh viên mới ra trường muốn theo đuổi lĩnh vực phân tích dữ liệu thì yêu cầu phải có chính là đức tính kiên trì và tỉ mỉ. Thông thường, các nhà tuyển dụng sẽ thông báo cần tìm những chuyên viên phân tích có tính tỉ mỉ và kiên trì trong phần mô tả.
Chính vì thế, để có thể trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu, bạn cần phải rèn luyện cho mình khả năng cẩn trọng trong từng dòng code được viết ra, vì đôi khi chỉ sai lệch một dấu cách nhỏ cũng có thế khiến câu lệnh viết ra bị sai so với mục đích ban đầu.
Hơn thế nữa, kĩ năng tập trung cao độ khi phân tích các con số cũng đóng vai trò quan trọng không kém vì một chút lơ đãng cũng có thế khiến bạn có thể làm lại từ đầu.
Ham học hỏi
Siêng năng tìm hiểu là một kỹ năng vô cùng cần thiết dù ở bất cứ ngành nghề nào.
Để có thể đưa ra một bản báo cáo thông tin hữu ích, thì các chuyên gia phân tích phải liên tục đặt ra nhiều câu hỏi như phương pháp thu thập dữ liệu là gì, mục đích của việc thu thập này hay phương pháp này có nhược điểm gì hay không, v.v.
Bên cạnh đó, các nhân viên phân tích còn cần phải hiểu rõ về hoàn cảnh cũng như lịch sử dữ liệu của các dự án để có thể đưa ra công thức phù hợp vì không phải trong bất kì hoàn cảnh nào cũng có thể áp dụng rập khuôn một công thức.
Chính vì thế mà siêng năng học hỏi, cập nhật kiến thức mới là một kỹ năng vô cùng hữu dụng trong việc phân tích để có thể cải tiến và đưa ra những dữ liệu gần với thực tế nhất và mang lại hiệu quả cao nhất trong công việc.
Kỹ năng để trở thành một Data Analyst giỏi
Ngoài những tố chất trên thì sau đây là một vài kỹ năng cần có để bạn trở một Data Analyst giỏi như:
Kỹ năng lập trình cơ bản
Với vị trí này, bạn không cần phải cực giỏi về lập trình mà chỉ cần có kỹ năng cơ bản về SQL, Python và Oracle. Đặc biệt là bạn không cần cực kỳ giỏi toán như nhiều người nói mà cũng chỉ cần nắm được khái niệm, ý nghĩa đằng sau các công thức.
Khả năng tập trung cao độ
Trong thời đại hiện nay, có nhiều điều làm bạn phân tâm như điện thoại, mạng xã hội,… và khả năng tập trung trở nên quan trọng và cần rèn luyện nhiều hơn.
Nhất là trong công việc của một Data Analyst, bạn cần tập trung để lọc chính xác, không sai sót từ lượng dữ liệu lớn và cuối cùng tạo được bộ dữ liệu hiệu quả nhất.
Kỹ năng phân tích logic
Đây là kỹ năng được cho là quan trọng nhất. Bởi từ những con số và dữ liệu khô khan, bạn phải phân tích và tìm ra được ý nghĩa, insight ẩn sau đó. Nhờ vậy, công ty mới nhìn nhận được vấn đề gốc rễ để mà giải quyết và ra quyết định.
Kỹ năng về thiết kế báo cáo
Bạn cần phải luôn học hỏi cách thiết kế báo cáo để trình bày kết quả nghiên cứu được trực quan, dễ hiểu và dễ so sánh hơn. Bạn có thể tìm hiểu và học thêm các công cụ thiết kế báo cáo để nâng cao kỹ năng này.
Kỹ năng giao tiếp, trình bày
Không phải ai cũng có thể hiểu được những con số từ kết quả nghiên cứu. Vì vậy, bạn cần có kỹ năng thuyết trình thật dễ hiểu, rõ ràng để ai cũng có thể hiểu rõ được ý nghĩa thực tiễn của bài báo cáo.
Kỹ năng quản lý thời gian, sắp xếp công việc
Công việc của Data Analyst bao gồm nhiều bước và nhiều giai đoạn, đôi khi khối lượng công việc rất lớn. Vì vậy, đòi hỏi bạn phải biết cách sắp xếp, quản lý công việc và thời gian của mình để đảm bảo tiến độ chung.
Yêu thích làm việc với máy tính và con số
Phải làm việc cùng máy tính và con số với tần suất cao không dễ khiến bạn mệt mỏi và chán. Tuy nhiên, nếu bạn thực sự yêu thích chúng thì công việc sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều. Vì vậy hãy yêu công việc mình đang làm để tìm thấy niềm vui mỗi ngày nhé!
Dành thời gian quan sát trước khi “hành động”
Kỹ năng quan sát cũng là một kỹ năng quan trọng đối với nhiều đề tài nghiên cứu. Bạn cần quan sát đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu họ qua hành vi, thói quen thực tế để có thể dễ dàng đưa ra các phân tích, kết luận cho báo cáo của mình.
Cẩn trọng, chú ý đến chi tiết
Ngành nghề nào cũng phải cẩn trọng từng chi tiết nhưng đối với ngành công nghệ thông tin thì nó trở nên quan trọng hơn cả. Bởi một sai sót nhỏ trong đoạn mã đã có thể ảnh hưởng đến cả phần mềm, ứng dụng.
Ngoài ra những phát hiện quan trọng nhất cũng đến từ những chi tiết nhỏ nhất. Vì vậy hãy rèn luyện đức tính này trong công việc nhé!
Đặt tính bảo mật dữ liệu lên hàng đầu
Đây là yêu cầu của bất kỳ doanh nghiệp nào khi làm việc. Bạn phải có trách nhiệm bảo mật thông tin của công ty, không tự tiện chia sẻ cho bất kỳ đối tượng nào khác ngoài công ty.
Kể được “câu chuyện” đằng sau số liệu
Những con số một mình nó không thể giúp cho người khác hiểu được những điều quan trọng đằng sau. Mà đó là một trong các nhiệm vụ của Data Analyst. Họ cần phải phân tích kỹ và thấu hiểu số liệu để giải thích, trình bày những phát hiện, khám phá mang tính hữu ích cho việc phán đoán tình hình, đưa ra quyết định.
Nhờ đó mà kết quả của quá trình nghiên cứu mới trở nên giá trị trong mắt nhà quản lý.
Học Data Analyst ra trường làm gì?
Với nhu cầu tuyển dụng cao, các bạn tốt nghiệp Data Analyst sẽ làm các vị trí như:
Chuyên viên Data Analyst
Data analyst là những chuyên viên đảm nhiệm công việc thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi chuyển chúng thành những dữ liệu có ích, hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc dự đoán hướng đi sắp tới một cách cụ thể và chính xác nhất.
Nói chi tiết hơn, xây dựng biểu đồ, áp dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để có thể cho ra các dữ liệu có giá trị sử dụng trong số các dữ liệu thô đã được thu thập.
Các công ty sẽ dựa vào những dữ liệu này và xây dựng kế hoạch cải thiện sản xuất, tăng doanh thu cho sản phẩm của họ.
Business Analyst
Vậy business analyst hay các chuyên viên phân tích kinh doanh có nhiệm vụ gì? Công việc chính của các business analyst là xác định được những dữ liệu có giá trị trong số những dữ liệu đã thu thập được và đưa ra những dự đoán về định hướng phát triển của doanh nghiệp trong tương lai.
Các chuyên viên phân tích sẽ làm việc trực tiếp với các lãnh đạo phụ trách lĩnh vực kinh doanh cũng như ban lãnh đạo cấp cao. Thông qua những dữ liệu thu thập được, họ sẽ có trách nhiệm dự đoán, tối ưu hóa lợi nhuận cũng như quản lý rủi ro cho các định hướng mà họ đề xuất.
Phân tích định lượng
Những nhân viên phân tích định lượng thật sự là những chuyên gia trong lĩnh vực phân tích, cụ thể hơn chuyên môn của họ thường chuyên về tài chính.
Các mô hình quản trị rủi ro, dự đoán sự biến động về giá của trái phiếu và cổ phiếu sẽ được các chuyên gia phân tích định lượng sử dụng triệt để để làm cơ sở khi đưa ra bất kì một quyết định đầu tư nào.
Digital Marketer
Người làm tiếp thị Kỹ thuật số hay được gọi là Digital Marketer trong tiếng anh.
Công việc chủ yếu của những nhân viên digital marketer là xác định sự thay đổi của các xu hướng, nhận diện các động lực cũng như các hành vi của người tiêu dùng,
và theo dõi các chỉ số, để từ đó đề xuất được những mẫu quảng cáo cũng như các chiến dịch marketing phù hợp, đánh trúng vào tâm lý của người tiêu dùng.
Để thành công ở vị trí full stack digital marketer không phải là điều dễ dàng vì còn phụ thuộc nhiều vào dữ liệu.
Trong bất kì công việc nào, từ đo lường chỉ số clicks chuột, tỷ lệ chuyển đổi hay thậm chí xác định nhân khẩu học của người dùng, dữ liệu đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong việc thành công và hiệu quả của các chiến dịch marketing.
Product manager
Công việc của các Product manager là gì? Product manager hay còn gọi là các nhà quản lý sản phẩm. Trách nhiệm chính của các nhà quản lý là điều hành và hướng dẫn cho sự ra đời của các sản phẩm từ khâu lên ý tưởng đến khi được ra mắt.
Mỗi giai đoạn trong quá trình ra mắt sản phẩm đều cần đến những dữ liệu vì chỉ khi có được những dữ liệu được phân tích, các nhà quản lý sẽ dễ dàng định hình những xu hướng và khám phá ra các vấn đề tiềm ẩn chưa được giải quyết.
Nhu cầu thị trường về nghề Data Analyst hiện nay
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.
Mô tả công việc của Data Analyst
Hiện nay, công nghệ thông tin ngày càng phát triển, dữ liệu thông tin cũng theo đó mà gia tăng không chỉ về mặt số lượng mà còn về độ phức tạp. Vì thế, yêu cầu về một quy trình phân tích dữ liệu mang tính hiệu quả cao trong việc khai thác dữ liệu có giá trị là vô cùng cấp thiết.
Hiện nay, có rất nhiều quy trình phân tích dữ liệu đã được xây dựng, những quy trình phân tích cơ bản phổ biến hiện nay bao gồm năm bước sau:
Xác định
Tìm hiểu những vấn đề kinh doanh mà doanh nghiệp đang cần được giải đáp. Cụ thể hơn là doanh nghiệp đang đối mặt với khó khăn nào? Những yếu tố nào cần thu thập để đo lường mức độ vấn đề của doanh nghiệp?
Hay thậm chí là phương pháp nào sẽ được sử dụng để đo lường một cách chính xác?, …
Thu thập
Tìm kiếm và tiến hành thu thập những tệp dữ liệu thô liên quan đến vấn đề đã được xác định ở bước đầu. Các nguồn dữ liệu được thu thập có thể đến từ các dữ liệu nội bộ, ví dụ như hồ sơ chính phủ, phần mềm quản lý khách hàng (CRM) hoặc các giao diện lập trình (API), hay thậm chí các nguồn khác.
Làm sạch
Lọc và làm sạch dữ liệu thô để chuẩn bị cho quy trình phân tích làm điều vô cùng cần thiết. Quá trình này bao gồm việc chắt lọc và xóa bỏ những dữ liệu bất thường hoặc trùng lặp.
Hơn thế nữa, những dữ liệu không chuẩn định dạng, cấu trúc, không nhất quán hay có nhiều lỗi trắng và các lỗi cú pháp cũng sẽ bị loại bỏ.
Phân tích
Bước vào giai đoạn phân tích dữ liệu thì các công việc như tìm kiếm các mối quan tâm, xu hướng, các biến thể và các ngoại lệ là những điều ưu tiên hàng đầu để có thể bắt đầu phân tích một câu chuyện bằng cách áp dụng các công cụ kết hợp với các kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau.
Các phương thức phân tích dữ liệu để tìm ra các bản mẫu có giá trị hoặc các ứng dụng hỗ trợ chuyển đổi từ dữ liệu số sang dữ liệu đồ họa là cần thiết cho việc tiếp thu được dễ hiểu hơn.
Diễn giải
Lý giải và trình bày cho doanh nghiệp những dữ liệu vừa được phân tích ở trên để giải đáp các vấn đề đã được đề ra từ ban đầu. Bên cạnh đó, nêu ra những điểm hạn chế trong những phân tích trên.
Hơn thế nữa là sử dụng những thông tin đã có để hoàn thiện và nâng cao chất lượng của sản phẩm trước khi được công bố ra mắt.
Kinh nghiệm tuyển dụng Data Analyst
Trong quá trình đi ứng tuyển vị trí Data Analyst thì các bạn cần lưu ý một số điểm sau:
- Nắm chắc những kiến thức ngành cơ bản: Bạn cần vững kiến thức nền về lập trình, toán học, thống kê,… để tự tin trả lời câu hỏi của các chuyên gia trong công ty. Nếu trả lời tốt, đó sẽ là một điểm cộng khá lớn trong mắt nhà tuyển dụng.
- Tìm hiểu kỹ các yêu cầu tại vị trí muốn ứng tuyển: Dù cho bạn ứng tuyển ở vị trí hay công ty nào thì cũng nên tìm hiểu và đọc thật kỹ yêu cầu trong JD. Bởi vì mỗi công ty sẽ yêu cầu những kỹ năng, kiến thức khác nhau. Ví dụ có một số công ty tuyển vị trí Data Analyst chỉ yêu cầu biết sử dụng cơ bản Excel, SPSS trong khi công ty khác yêu cầu bạn giỏi về thống kê. Nếu bạn biết được công ty đang đề cao yếu tố nào đó mà bạn đang có thì hãy tập trung vào nó để nhà tuyển dụng cảm thấy bạn phù hợp với vị trí đó.
- Không ngừng tự học và thực hành: Khi ứng tuyển bạn phải thể hiện mình là một người ham học hỏi không chỉ lý thuyết mà còn thực hành. Một nhân viên chăm chỉ và biết trau dồi bản thân là điều nhà tuyển dụng rất đề cao.
- Thể hiện sự khiêm tốn cùng tinh thần cầu tiến: Có thể bạn đã có nhiều kinh nghiệm trong ngành hoặc đã ở vị trí cao hơn. Nhưng khi ứng tuyển ở một công ty mới, bạn cũng phải học hỏi lại từ đầu. Vì vậy hãy luôn giữ thái độ khiêm tốn cùng tinh thần cầu tiến dù bản thân có nhiều kỹ năng, kinh nghiệm trong quá khứ. Đôi khi chính thái độ sẽ quyết định bạn có được nhận hay không đó!
Trên đây là thông tin về Data Analyst là gì? do Epacket Việt Nam đã tổng hợp và gửi tới các bạn. Hy vọng qua nội dung trên bạn sẽ hiểu rõ hơn về ngành nghề này.
Nếu quan tâm tới các thông tin khác về lĩnh vực Logistics hay theo dõi bài viết mới nhất của chúng tôi nhé!
Có thể bạn quan tâm:
