Data Analyst là gì? Yếu tố cần để trở thành một Data Analyst giỏi

Trong thế giới tràn ngập thông tin như hiện nay, doanh nghiệp cần phải chắt lọc và phân tích dữ liệu mà mình thu thập được nhằm hỗ trợ cho việc ra quyết định kinh doanh. Và những người thực hiện những công việc này chính là Data Analyst. Vậy để hiểu rõ hơn về vị trí Data Analyst trong ngành IT là gì, hãy cùng mình tham khảo bài viết này nhé!

I. Tìm hiểu ngành Data Analyst

1. Data Analyst là gì?

Data Analyst hay còn gọi là Chuyên viên phân tích dữ liệu – người thu thập, phân tích và xử lý, chọn lọc thông tin để đưa ra báo cáo hoặc đánh giá về một vấn đề nào đó cho doanh nghiệp.

Thực tế hiện nay, vị trí Data Analyst ngày càng trở nên quan trọng hơn đối với mọi công ty thuộc hầu hết các lĩnh vực. Bởi với sự phát triển của Internet đã đem lại cho doanh nghiệp cơ hội tìm hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường tiêu thụ, và cả đối thủ cạnh tranh với mình. Song nó cũng đặt ra một thách thức trong việc chắt lọc thông tin có giá trị và phù hợp với đường hướng phát triển của doanh nghiệp.

Chính vì thế, nhiều doanh nghiệp rất chú trọng đến việc tuyển dụng IT, nhân viên Data Analyst có nhiều kinh nghiệm làm việc, cũng như là nhạy bén với sự biến động của thị trường. Đặc biệt là trong các ngành nghề như: ngân hàng, phát triển mạng xã hội, phát triển phần mềm chuyên dụng, tư vấn tài chính, chứng khoán, bảo hiểm, startup về công nghệ, viễn thông, y dược, điều chế, hóa học, hóa mỹ phẩm, các ngành sản xuất, lắp ráp, các trường đại học, cao đẳng, các học viện và viện nghiên cứu.

2. Thuận lợi và khó khăn của một Data Analyst

Thuận lợi khi làm ngành này đầu tiên có thể kể đến là mức lương khởi điểm tương đối cao với Fresher. Ngoài ra, các Data Analyst được làm việc trong môi trường hiện đại, mới mẻ và luôn tiếp cận được nguồn thông tin xu hướng trong xã hội. Nếu làm việc chăm chỉ, thông thạo các công cụ và có óc sáng tạo, bạn sẽ có nhiều cơ hội thăng tiến với mức lương cao tương xứng. Một thuận lợi nữa đó là công việc này không quá chú trọng đến kỹ năng lập trình, bạn chỉ cần nắm trên cơ bản một chút là đã có thể làm tốt công việc. Thay vào đó, sự sáng tạo, visualize lại cần thiết và được đề cao hơn.

Tuy vậy, Data Analyst cần phải có góc nhìn rộng và khách quan để nắm được vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải. Kỹ năng này còn tùy khả năng của mỗi người, nếu muốn làm tốt thì bạn phải luyện tập quan sát và phân tích trong thời gian dài. Bên cạnh đó, công việc này đòi hỏi khả năng tư duy logic, phân tích sâu sắc để tìm được vấn đề, insight quan trọng. Từ đó, bạn mới giải quyết trọn vẹn được vấn đề gốc rễ của doanh nghiệp. Một khó khăn cũng khá phổ biến trong ngành nghề này là việc lượng dữ liệu thường rất lớn, nhiều dữ liệu lỗi. Vì vậy để lọc được lượng dữ liệu thô chất lượng thì mất khá nhiều thời gian đối với những người chưa có nhiều kinh nghiệm.

3. Phân biệt với Data Scientist

Có một vị trí mà khá nhiều người nhầm lẫn với Data Analyst, đó chính là Data Scientist. Tuy cùng làm việc với dữ liệu nhưng 2 vị trí này có những nhiệm vụ và vai trò khác nhau.

Như đã biết, Data Scientist là nhà nghiên cứu dữ liệu có nhiệm vụ phân tích, tìm hiểu vấn đề của doanh nghiệp để trao đổi với ban lãnh đạo và tìm ra hướng nghiên cứu, sau đó triển khai cho các bộ phận liên quan. Còn Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, ít phải suy nghĩ về mặt chiến lược hơn. Họ chủ yếu là nhận nhiệm vụ cụ thể về các vấn đề đã được xác định. Sau đó thu thập, đọc và chắt lọc dữ liệu thô, phân tích để trả lời các câu hỏi cũng như giải quyết từng vấn đề đã được đưa ra.

II. Công việc chính của một Data Analyst

1. Thu thập dữ liệu

Với một lượng dữ liệu khổng lồ từ mạng xã hội, các mẫu khảo sát, ý kiến khách hàng,… thì việc đầu tiên Data Analyst cần làm đó là thu thập tất cả dữ liệu liên quan đến vấn đề cần nghiên cứu trên tất cả các nền tảng đó. Dữ liệu ở đây có thể ở dạng số hoặc chữ. Đôi khi dự án nghiên cứu chỉ cần dữ liệu số thì bạn phải thu thập đúng loại dữ liệu theo yêu cầu dự án mà mình tham gia.

2. Xử lý và phân tích dữ liệu

Dữ liệu sau khi thu thập về chưa sử dụng được ngay mà cần phải chắt lọc, loại bỏ, để cho ra bộ dữ liệu chuẩn. Bước tiếp theo mới là phân tích dữ liệu thô bằng các công cụ thống kê như SPSS, SQL, STATA. Kết quả sẽ cho ra những con số thống kê cho từng câu hỏi.

3. Thiết kế báo cáo

Bước này, Data Analyst cần sử dụng tư duy và các kỹ năng visualize để chuyển đổi từ con số sang dạng biểu đồ, hình ảnh trực quan. Có thể sử dụng công cụ hỗ trợ như Tableau (Bi Tool) để tăng năng suất làm báo cáo. Quan trọng hơn, đó là tìm ra những phát hiện nào quan trọng từ các con số thống kê để báo cáo cho doanh nghiệp và các phòng ban.

4. Tư vấn cho doanh nghiệp

Sau khi hoàn tất xong bài báo cáo, nhân viên Data Analyst cần báo cáo lại cho doanh nghiệp, giúp ban lãnh đạo nhìn ra thực trạng và vấn đề một cách rõ ràng. Nhờ đó doanh nghiệp sẽ đưa ra những hướng đi đúng đắn trong hiện tại và tương lai.

5. Thực hiện các công việc được phân công

Đôi khi bài báo cáo của bạn chưa đạt tiêu chuẩn hoặc chưa đủ cơ sở để đưa ra kết luận thì doanh nghiệp sẽ yêu cầu chỉnh sửa hoặc bổ sung. Vì vậy hãy sẵn sàng cho tình huống này nhé!

Tìm việc làm, tuyển dụng IT có thể bạn quan tâmtạiThế Giới Di Động:

– Nhân viên IT Triển khai nội bộ

– Tuyển dụng software developer

– Tuyển dụng React Native

III. Yếu tố cần để trở thành một Data Analyst giỏi

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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!

8. 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.

9. 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!

10. 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.

11. 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.

IV. Cơ hội nghề nghiệp của một Data Analyst

1. Kỹ sư về dữ liệu (Data Engineer DE)

Data Engineer có công việc chính là xây dựng hệ thống lưu trữ, xử lý và xuất dữ liệu. Một số kỹ năng chính là phải biết thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, có kỹ thuật xử lý chuyển đổi ra dữ liệu tại kho dữ liệu trung tâm, và có thể sử dụng ngay được. Vị trí này thường được trả mức lương cao hơn Data Analyst, tuy nhiên cũng yêu cầu nhiều hơn về kỹ thuật ứng dụng công nghệ.

2. Chuyên gia về khoa học dữ liệu (Data Scientist – DS)

Nhiệm vụ chính của một Data Scientist đó là thu thập dữ liệu cần thiết để thiết kế thuật toán nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu. Ví dụ mục tiêu nghiên cứu như dự đoán xu hướng thị trường, dự đoán giá,… Vị trí này có ảnh hưởng rất lớn đối với doanh nghiệp, đòi hỏi nhiều kiến thức chuyên môn khác nhau và thường yêu cầu bằng Thạc sĩ trở lên. Vì vậy rất ít người có khả năng đứng vào vị trí này.

3. Chief Data Officer (CDO)

Vị trí này có tầm quản lý bao quát nhất về tất cả vấn đề liên quan đến dữ liệu của công ty. Vì vậy, Chief Data Officer cũng nắm giữ trách nhiệm khá lớn với trọng trách quan trọng. Để đứng ở vị trí này cũng không hề dễ dàng, bạn phải trải qua một quá trình rất dài gắn bó với công ty cùng khả năng quản lý tuyệt vời để mọi công việc về data được diễn ra suôn sẻ.

V. Kinh nghiệm ứng tuyển vị trí Data Analyst

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!

Xem thêm:

>> Cách viết mục tiêu nghề nghiệp IT trong CV chuẩn và ấn tượng

>> Cách viết CV cho sinh viên chưa tốt nghiệp chuẩn, ấn tượng mạnh

>> Cách gửi CV qua email thu hút sự chú ý của nhà tuyển dụng

Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Data Analyst cũng như những yếu tố cần chuẩn bị để trở thành chuyên gia trong ngành nghề này. Hãy để lại bình luận và chia sẻ bài viết nếu thấy nó có ích cho bạn nhé!

Nguồn tham khảo: //en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis