Trong thời đại 4.0, việc sử dụng big data để giúp ích cho sự phát triển của doanh nghiệp là xu hướng phát triển của thời đại. Thế nhưng để khai thác lượng dữ liệu khổng lồ đó một cách hiệu quả, các công ty, lập trình viên… đều cần đến vai trò của các data analyst. Vậy Data analysis là gì? Bài viết dưới đây của Testerpro sẽ giúp bạn đọc tìm hiểu rõ hơn về ngành Data analyst là gì nhé.
Data analyst là gì?
Nếu như trước kia, lợi ích của công nghệ thông tin mang đến cho các doanh nghiệp các dữ liệu để tạo lên các tệp khách hàng, target customer, customer demographic… gọi nôm na là khách hàng tiềm năng trong tương lai. Nhưng ở thời đại công nghệ số hiện nay, mạng máy tính liên tục thay đổi, kéo theo đó là lượng dữ liệu thu về liên tục. Chỉ khác bây giờ các doanh nghiệp đều hướng đến nhu cầu thực sự của khách hàng tại thời điểm ngay bây giờ thì các cơ sở dữ liệu lớn như big data, Ai… chính là xu hướng.
Người trực tiếp làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ này chính là data analyst. Đặc thù công việc của data analyst 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 chuyên viên phân tích dữ liệu cùng với 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.
>>> Tìm hiểu ngay: Big data là gì? Toàn bộ những gì cần biết về big data thời đại 4.0
Data analyst quan trọng với ngành công nghệ thông tin như thế nào?
Bắt kịp xu thế dữ liệu hóa
Trong thời đại hiện nay, dữ liệu được thu thập từ mọi nguồn khác nhau trên mạng xã hội, qua các cuộc khảo sát, phản hồi từ khách hàng và các kênh truyền thông khác. Với lượng dữ liệu lớn như vậy, việc tổng hợp, phân tích và diễn giải thông tin từ số liệu trở nên vô cùng quan trọng để tổ chức hoặc doanh nghiệp có thể phát triển theo hướng đúng đắn. Ngay cả chính phủ cũng cần sự hỗ trợ từ Data Analyst để hiểu và giải mã các bộ số liệu quốc gia, từ đó đưa ra các chính sách phù hợp và hiệu quả, điều mà chúng ta đã thấy trong quá trình ứng phó khi phải làm việc từ xa.
Một số ứng dụng của phân tích dữ liệu
- Chăm sóc sức khỏe: Bằng việc phân tích dữ liệu về các thiết bị và công cụ y tế được sử dụng trong các bệnh viện, ta có thể tối ưu hóa lưu lượng bệnh nhân, quy trình điều trị và giảm thiểu lãng phí. Chỉ cần tăng hiệu suất của quy trình y tế lên 1%, có thể tạo ra sự tiết kiệm vượt trội lên đến 63 tỷ USD cho việc đầu tư vào chăm sóc sức khỏe toàn cầu.
- Du lịch: Phân tích dữ liệu hỗ trợ các doanh nghiệp du lịch tạo ra những gói sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên thị hiếu và hành vi của từng khách hàng, đồng thời cung cấp ưu đãi dựa trên dữ liệu thực tế về doanh số và phản ứng của thị trường.
- Trò chơi điện tử: Thuật toán phân tích dữ liệu giúp nhà phát triển game hiểu rõ hơn về thị hiếu của người chơi, từ đó điều chỉnh trải nghiệm chơi game một cách linh hoạt và thích hợp hơn.
- Quản lý năng lượng: Các nhà máy sản xuất đang áp dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa việc quản lý và sử dụng năng lượng, giúp tiết kiệm nguồn lực và giảm thiểu lãng phí trong quá trình sản xuất công nghiệp.
Nền tảng của Data Analyst
Kiến thức cơ bản về các phần mềm phân tích dữ liệu là chìa khóa quan trọng trong công việc này. Sự hiểu biết về các công cụ cơ bản không đòi hỏi bằng cấp cao, mà thay vào đó, kỹ năng và kinh nghiệm thực tế được đánh giá cao hơn.
Trí tuệ logic, khả năng tập trung và sự chú ý đến chi tiết là những đặc điểm quan trọng của một Data Analyst. Việc xử lý dữ liệu thực tế, đặc biệt là việc làm việc với số liệu tự thu thập (primary data), thường phức tạp hơn so với việc làm việc với dữ liệu có sẵn (secondary data). Điều này đòi hỏi người làm việc với dữ liệu phải có khả năng sắp xếp, quản lý số liệu một cách hiệu quả và có kỹ năng để giải quyết sự rối ren, không chắc chắn của dữ liệu.
Công việc của data analyst là gì?
Nhắc đến việc làm của một Data analyst là gì? Ở mỗi ngành nghề, với lượng dữ liệu khác nhau thì công việc của data analyst là khác nhau. Nhưng nhìn chung những người thường xuyên làm việc với dữ liệu đều có một quy trình chung? Dưới đây là các công đoạn làm việc của một Data analyst mà Testerpro cảm thấy hiệu quả nhất:
Thu thập dữ liệu
Dữ liệu và thông tin chính là chìa khóa để giải đáp câu hỏi các doanh nghiệp đang phấn đấu vì mục đích gì? Đồng thời, hãy làm rõ ràng các mục tiêu phía sau công việc mình đang làm. Hãy thu thập dữ liệu cẩn thận để giải đáp các câu hỏi về Data and analytics này.
Xử lý và phân tích dữ liệu
Hãy tiến hành để dọn dẹp cũng như sắp xếp được hết các dữ liệu cho thật chất lượng. Tiếp đó bạn phân tích, xử lý và đưa dữ liệu của mình về đúng dạng chuẩn trong công việc Data Analytic. Ghi nhớ hãy chỉnh sửa các lỗi chính tả, loại bỏ đi dữ liệu thừa và đưa về đúng định dạng chuẩn. Việc xử lý các dữ liệu của Google Sheets và Excel rất cần thiết, chúng gồm các việc lập bảng biểu, vẽ sơ đồ một cách rõ ràng…
Tổng hợp báo cáo
Đưa ra những phân tích và lý giải thêm về dữ liệu thông qua những công cụ thống kê thật cụ thể. Điều này sẽ giúp bạn tìm ra được các mối tương quan rõ rệt, mang lại những xu hướng trong trường hợp không chính thống.
Tư vấn cho doanh nghiệp
Các Data analyst sẽ trình bày các dữ liệu data sau khi sàng lọc dưới nhiều dạng khác nhau, ví dụ như sử dụng công cụ trực quan hóa, vẽ biểu đồ… Việc này sẽ giúp phát hiện ra nhiều điều và từ đó mới có cái để nhà phân tích dữ liệu mang đến trình bày với các cấp cao hơn.
Trở thành data analyst cần học gì?
Đối với công việc ngày ngày phải làm bạn với những con số, những dòng dữ liệu lại cần đòi hỏi kỹ năng công nghệ thông tin nên công việc của Data analyst sẽ khá phù hợp với các bạn học chuyên ngành Kỹ Thuật Máy Tính, Khoa Học Máy Tính hay những bạn học Quản Trị Kinh Doanh có kiến thức về công nghệ thông tin. Nhưng nhìn chung để trở thành một data analyst giỏi, chuyên viên phân tích dữ liệu cần thành thạo những công cụ và bổ sung những kiến thức sau:
Công cụ Phân tích dữ liệu chính
- 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
- 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)
Học Data Analyst ra làm gì?
Các vai trò, vị trí xoay quanh lĩnh vực Data Analyst khá đa dạng; nhiều sinh viên vẫn lầm tưởng rằng cơ hội khi tốt nghiệp ngành Phân tích dữ liệu chỉ có thể là Chuyên gia phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, sự thật là các sinh viên ra trường với tấm bằng Phân tích dữ liệu sẽ có nhiều hơn một vị trí việc làm tiềm năng, bất kể lựa chọn chuyên ngành của bạn. Nhìn chung, một số vai trò phổ biến của sinh viên ngành Phân tích dữ liệu bao gồm:
Data analyst
Đây là đội ngũ nhân sự trực tiếp làm việc thường xuyên với big data, để đưa ra những đề xuất và chiến lược cho công ty. Với lượng dữ liệu “thô” khổng lồ từ big data, các phân tích viên sẽ có nhiệm vụ phân tích, diễn giải và đưa ra kết quả có ý nghĩa dựa trên mục đích tiến hành nghiên cứu ban đầu. Từ những nghiên cứu thị trường, các Data analyst sẽ phải đưa ra các dự đoán về xu hướng và thị hiếu của người tiêu dùng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp nói riêng cũng như bao quát trên toàn ngành. Vì đặc thù phải thường xuyên làm việc với đội ngũ Sale và Marketing nên kiến thức kinh doanh của Data analyst sẽ ngày càng nâng cao.
Business Analyst
So với Data analyst thì các chuyên viên phân tích kinh doanh có nhiệm vụ gì? Các Business Analyst sẽ xác định những dữ liệu có giá trị trong đống dữ liệu từ big data và vẫn phải đưa ra những dự đoán về định hướng phát triển của doanh nghiệp trong tương lai.
Khác với các Data analyst, các chuyên viên phân tích kinh doanh sẽ không làm việc trực tiếp với Sale hay Marketing, mà họ sẽ làm việc với lãnh đạo cao cấp. 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.
>>> Bạn đã biết: Business Analyst cần học gì? Mức lương và kỹ năng cần thiết trong năm 2023
Phân tích định lượng
Nếu như DA và BA sẽ chuyên môn hơn về khả năng dự đoán và hoạch định chiến lược thì vị trí Phân tích định lượng lại là những chuyên gia phân tích rủi ro 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
Trong một doanh nghiệp, bên cạnh việc sở hữu sản phẩm – dịch vụ chất lượng thì tiếp thị là chìa khóa để mang thương hiệu của bạn đi xa. Digital marketer đóng vai trò là người kiểm soát sự hiệu quả của hoạt động tiếp thị, người thường xuyên theo dõi các chỉ số MKT của doanh nghiệp, xác định sự thay đổi của các xu hướng, nhận diện các động lực cũng như các hành vi của người tiêu dùng. Từ đó Digital Marketer sẽ đưa ra những đề xuất về những mẫu quảng cáo cũng như các chiến dịch marketing phù hợp, đánh trúng vào tâm lý của người tiêu dùng.
Product manager
Công việc của các Product manager là gì? Vai trò của các product manager là điều hướng và hướng dẫn cho sự ra đời của các sản phẩm từ khi ý tưởng được hình thành đến khi ra mắt sản phẩm.
Để thành công các doanh nghiệp phải cung cấp sản phẩm – dịch vụ mà khách hàng mà khách hàng cần, chứ không thể cứ bám vào thế mạnh của bản thân để phát triển sản phẩm. Chính vì vậy khâu khảo sát thị trường trước khi nghiên cứu sản phẩm là vô cùng quan trọng. Chính vì vậy 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.
Tiềm năng của ngành data analyst là gì?
Tăng trưởng nghề nghiệp
Theo thống kê 10 năm từ 2014 đến năm 2024 của Cục thống kê Lao động, ngành phân tích dữ liệu có tốc độ tăng trưởng lên đến 19%. Vì là một ngành phụ trợ phục vụ cho ngành công nghệ thông tin nên trước sự phát triển như vũ bão của việc chuyển đổi số thì thị trường lao động tương lai sẽ xuất hiện lượng lớn các vị trí mới trong ngành này.
Nhu cầu thị trường
Nhu cầu sử dụng dữ liệu trong công việc ngày càng nhiều, thế nhưng giá trị mà các dữ liệu mang lại phụ thuộc và năng lực, khả năng sắp xếp công việc, 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
Mức lương và thu nhập của các Data analyst phụ thuộc rất lớn kinh nghiệm và năng lực của mỗi nhân viên. Nhưng nhìn chung cả năm vị trí từ Data analyst, Business analyst, Digital marketer, phân tích định lượng hay Product manager đều được 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.
Tạm Kết
Hy vọng bài viết trên đây đã giúp bạn hiểu thêm về Data analyst là gì? Cũng như những yếu tố cần chuẩn bị để trở thành chuyên gia trong ngành nghề này. Lộ trình nghề nghiệp là một quá trình dài và phức tạp. Bạn cần xác định cho bản thân hướng đi và làm tốt các giai đoạn chuẩn bị cần thiết để có thể nhanh chóng đạt được ước mơ của mình. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn phần nào hiểu được những vấn đề có liên quan đến Data Analyst là gì cũng như lộ trình trở thành một Data Analyst.
