Giỏ hàng

Series hiểu nghề: Phân tích dữ liệu & những điều cần biết

Series hiểu nghề: Phân tích dữ liệu & những điều cần biết

Data Analysis là ngành phát triển nhất tại Việt Nam trong năm 2022 (khối ngành Công nghệ), đứng ngoài làn sóng đào thải trên toàn cầu đầu năm 2023 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? Cùng Jamlos tìm hiểu trong bài viết sau.

1. Ngành Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là gì?

Ngành Phân tích dữ liệu (Data Analysis)

Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là một chuyên viê phân tích dữ liệu, có trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tìm ra các xu hướng, thông tin và insights có giá trị cho doanh nghiệp. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ năng và kiến thức của mình để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt và hiệu quả hơn. Công việc của một nhà phân tích dữ liệu bao gồm:

Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống CRM, hệ thống ERP, website, khảo sát,...

Xử lý dữ liệu bằng các công cụ và kỹ thuật thống kê, toán học,...

Phân tích dữ liệu để tìm ra các xu hướng, thông tin và insights có giá trị

Báo cáo kết quả phân tích dữ liệu cho các nhà quản lý, lãnh đạo doanh nghiệp

2. Chuyên viên Phân tích dữ liệu có vai trò gì? 

Chuyên gia Phân tích dữ liệu là những người có chuyên môn và trách nhiệm trong lĩnh vực truy xuất, sắp xếp và phân tích thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để giúp một tổ chức đạt được các mục tiêu. Nhiệm vụ của công việc này là thu thập và phân loại một lượng lớn dữ liệu (bao gồm thông tin khách hàng, hóa đơn, thị trường,...), sau đó chuyển đổi thành những thông tin cụ thể và dễ hiểu (insights). Những thông tin này được sử dụng bởi các bộ phận khác trong công ty để đưa ra chiến lược và quyết định chính xác, góp phần tăng trưởng kinh doanh.

Chuyên viên Phân tích dữ liệu là làm gì?

3. Ngành Phân tích dự liệu học gì? 

  • Công cụ Phân tích dữ liệu chính như: 

Công cụ lập trình (programming languages) như Python, R, Matlab

Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL

Công cụ thống kê như Microsoft Excel, Minitab

Hệ thống phân tích thống kê SAS

Công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI, Metabase, Google Data Studio

  • Một số môn học chuyên ngành như: 

Thống kê áp dụng (Applied Statistics)

Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)

Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Xác suất (Probability)

Khai phá dữ liệu (Data Mining)

4. Kỹ năng cần có của một chuyên viên Phân tích dữ liệu

  • Kỹ năng lập trình (SQL & Python/R)

Vì tính chất công việc liên quan rất nhiều đến thu gom và tổ chức dữ liệu nên kỹ năng lập trình là thiết yếu và bắt buộc. Các kỹ năng lập trình và phân tích dữ liệu là rất quan trọng trong ngành Data Analyst. Để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này, bạn cần phải thành thạo SQL để truy xuất dữ liệu và Python hoặc R để phân tích dữ liệu. Nếu bạn muốn đạt được mức thu nhập $1000/tháng, thì việc thành thạo những kỹ năng này là bắt buộc. Vì vậy, bạn nên bắt đầu với SQL trước, sau đó chuyển sang Python hoặc R.

  • Kỹ năng phân tích (Analytical Skills)

Một kỹ năng quan trọng khác trong ngành này là kỹ năng phân tích, đặc biệt là trong việc hiểu và đáp ứng các yêu cầu phân tích từ quản lý hay khách hàng. Việc phân tích và đưa ra thông tin chính xác và thực tế là cần thiết để giúp cho quyết định được đưa ra một cách chính xác. Để phát triển kỹ năng này, bạn có thể thực hành trong quá trình học lập trình và tự khám phá, bởi không ai có thể dạy bạn về điều này.

  • Kỹ năng về thiết kế báo cáo (data visualization)

Kỹ năng thiết kế báo cáo cũng là một yếu tố quan trọng trong công việc của Data Analyst, vì nó giúp chuyển đổi các số liệu thô thành hình ảnh và biểu đồ khoa học để giúp người đọc dễ dàng tiếp thu thông tin và nhận biết các xu hướng. Bạn có thể sử dụng Python hoặc R hoặc các công cụ Business Intelligence (BI) để thực hiện việc này.

  • Kỹ năng khác

Ngoài ra, kỹ năng sử dụng Excel cũng là lợi thế rất lớn, đặc biệt là tại thị trường Việt Nam, vì rất nhiều công ty ở đây vẫn sử dụng Excel là công cụ lưu trữ dữ liệu chính. Các kỹ năng phân tích dữ liệu sử dụng Excel, như Pivot Table hay dựng các biểu đồ với dữ liệu có sẵn, cũng rất quan trọng.

Cuối cùng, kỹ năng giao tiếp cũng rất quan trọng trong công việc của Data Analyst, bởi vì bạn cần phải giao tiếp với các phòng ban khác để hiểu nhu cầu của họ, và cũng cần phải giải thích cho người khác biết về những thông tin mà bạn tìm thấy.

5. Tiềm năng phát triển ngành Phân tích dữ liệu

Tiềm năng của ngành Phân tích dữ liệu

Các chuyên viên phân tích dữ liệu lành nghề là những công việc được tìm kiếm nhiều nhất trên thế giới và ở Việt Nam cũng vậy. Bởi vì nhu cầu quá cao và nguồn cung cấp những người thực sự có thể làm tốt công việc này rất hạn chế, các chuyên viên phân tích dữ liệu yêu cầu mức lương khổng lồ và nhiều đặc quyền, ngay cả ở cấp độ cơ bản. Ở thị trường Việt Nam, Data Analysis là ngành phát triển nhất trong năm 2022 (khối ngành Công nghệ), đứng ngoài làn sóng đào thải trên toàn cầu năm 2023 và là công việc được nhiều người trẻ quan tâm nhất hiện nay.

Vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu có thể được tìm thấy trong sơ đồ hoạt động của các công ty ngành kinh tế - công nghiệp. Bất kỳ công ty nào sử dụng dữ liệu đều cần các chuyên viên phân tích dữ liệu để phân tích nó. Từ điều kiện này, lộ trình phát triển của một Data Analyst là rất rộng mở. Bạn có thể xuất phát từ Data Analyst sau đó trở thành Business Analyst (phân tích kinh doanh), Data Scientist (kỹ sư khoa học sữ liệu), Data Engineer (kỹ sư dữ liệu) và thậm chí đạt tới các vị trí trong bộ máy Manager.