Hiện nay, trong thời đại công nghệ kỹ thuật số đang ngày càng phát triển vượt trội, thông tin dữ liệu ngày càng nhiều, để việc kinh doanh đạt hiệu quả thì các công ty cần phải phân tích và chắt lọc những dữ liệu có ích trong số những dữ liệu đã thu thập được.
Những nhân viên đảm nhiệm công việc này được gọi là Data Analyst. Vậy Data analysis là gì? Hãy đồng hành cùng Glints tìm hiểu rõ hơn về ngành Data analyst là gì nhé.
Data analysis là gì?
Chuyên viên phân tích dữ liệu hay còn gọi là Data Analyst. 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.
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.
Tiềm năng ngành Data Analysis
Để hiểu rõ được tiềm năng của ngành Data analysis này thì hãy cùng Glints tìm hiểu các yếu tố dưới đây:
Tiềm năng 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
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.
Học Data Analysis ra làm gì?
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.
Đọc thêm: Data Analyst Là Gì? Cơ Hội Nghề Nghiệp Và Triển Vọng Tại Việt Nam
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.
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.
Kỹ năng nào giúp bạn thành công trong ngành Data Analysis?
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 yếu tố 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 analysis 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.
Đọc thêm: Không Thể Bỏ Qua 11 Kỹ Năng Phân Tích Dữ Liệu Mà Một DA Cần Có
Quy trình phân tích dữ liệu
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?, v.v.
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.
Tìm cơ hội việc làm ngành Data Analysis
Hiện nay, nhu cầu về nhân lực trong ngành phân tích dữ liệu đang ngày càng tăng, đặc biệt là nhân lực có kỹ năng phân tích tốt. Sự thiếu hụt về nhân lực trong ngành này không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà là hầu hết các quốc gia trên thế giới.
Dù data analyst là một trong những ngành khát nhân lực nhất hiện nay nhưng hiện tại vẫn còn trống rất nhiều vị trí đo kỹ năng chưa đủ đáp ứng. Cụ thể hơn là nguồn nhân lực cho vị trí khoa học dữ liệu là vô cùng khan hiếm vì yêu cầu kĩ năng của vị trí này vô cùng khắt khe.
Lời kết
Glints đã tổng hợp và giải thích các thông tin chi tiết nhất về Data analysis là gì và các nghề nghiệp thuộc ngành Data Analysis.
Hy vọng với những kiến thức mà Glints cung cấp, có thể giúp bạn có cái nhìn tổng quát hơn về ngành nghề đang vô cùng khan hiếm nhân lực này. Nếu có hứng thú với các chủ đề tương tự, hãy cùng đón chờ các chủ đề mới cùng Glints nhé.
Tác Giả
