Data Analyst là gì? Tâm sự chuyện nghề phân tích dữ liệu

Khi xã hội ngày càng phát triển đưa chúng ta bước vào kỷ nguyên số 4.0 thì dữ liệu (Data) chính là nguồn tài nguyên quý giá trở thành cốt lõi không thể thiếu của các doanh nghiệp. Dữ liệu không những giữ vai trò trọng yếu trong lĩnh vực công nghệ, mà giờ đây tất cả các công ty tài chính, y tế, bảo hiểm, kinh doanh sản phẩm…cũng cần nguồn tài nguyên “vàng" này.

Data Analyst chính là người đảm nhiệm công việc phân tích dữ liệu (Data Analytics), hay ví von rằng: chuyên gia phân tích dữ liệu là những người kể chuyện bằng con số, để từ đó giúp doanh nghiệp có những chiến lược kinh doanh hiệu quả. Chính vì thế, việc làm Data Analyst trở nên cực kỳ hấp dẫn với nhiều ứng viên, cũng như luôn được các tổ chức săn đón với mức lương khủng. 

Chắc chắn bạn đang nóng lòng muốn biết Data Analyst là gì, làm sao để làm tốt công việc Data Analyst hay ngành Data Analytics có những tiềm năng thế nào phải không? Hãy cùng CakeResume tìm hiểu nghề Data Analyst từ A-Z nhé!

Phân tích dữ liệu là một trong hai mảng quan trọng của khoa học dữ liệu (hay còn gọi là Data Science). Trong đó, Data Analytics là quá trình thu thập và sắp xếp thông tin, tìm kiếm các mẫu và trực quan hóa những phát hiện đó một cách rõ ràng, dễ hiểu.

Hiện nay, khi các doanh nghiệp muốn mở rộng quy mô kinh doanh thì không thể bỏ qua khâu Data Analytics. Do đó, luôn có một lượng thông tin khổng lồ đang được thu thập hàng năm và phân tích cẩn thận để biến tất cả data đó thành thông tin chi tiết hữu ích. 

Data Analytics đòi hỏi các nhà quản lý phải có kiến thức chuyên môn đủ để sử dụng nguồn dữ liệu hiệu quả. Các dữ liệu trong ngành Data Analytics luôn được thể hiện dạng đồ thị, báo cáo hay bảng tính. Từ các số liệu thu được đó, chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ dự đoán được các xu thế mới trong tương lai và đưa ra các quyết định hiệu quả. 

Để quá trình phân tích dữ liệu được diễn ra hiệu quả, công việc của Data Analyst là làm theo quy trình sau: 

• Thu thập dữ liệu thô: Từ mạng xã hội chứa đựng khối lượng thông tin khổng lồ, đến các biểu mẫu khảo sát, ý kiến khách hàng,.. là nguồn tài nguyên dữ liệu thô đòi hỏi Data Analyst phải phân loại dữ liệu liên quan đến vấn đề đang cần phân tích. 
• Xử lý và phân tích dữ liệu: Dữ liệu sau khi thu thập về cần phải được “làm sạch" tinh gọn để cho ra bộ dữ liệu chuẩn. Sau đó mới đến bước phân tích dữ liệu thô bằng các công cụ thống kê như SPSS, SQL, STATA. Chuyên viên phân tích dữ liệu cần tìm mối liên hệ trong các data để kết hợp lại với nhau. Kết quả sau quá trình phân tích dữ liệu sẽ cho ra những con số thống kê cho từng câu hỏi.
• Thiết kế báo cáo: Nhân viên phân tích dữ liệu cần vận dụng tư duy và các kỹ năng trực quan hoá số liệu để chuyển đổi từ con số sang dạng biểu đồ, hình ảnh. 
• Tư vấn cho công ty: Với bảng báo cáo hoàn chỉnh, Data Analyst cần báo cáo, diễn giải các số liệu lại cho doanh nghiệp, giúp ban lãnh đạo nhìn ra thực trạng và vấn đề một cách rõ ràng. Nhờ đó doanh nghiệp sẽ có những quyết định và kế hoạch đúng đắn trong hiện tại và tương lai. 

Ví dụ về bản tin tuyển dụng Data Analyst trong thực tế - bạn có thể tham khảo tại link sau. 

1. Mức lương nhân viên phân tích dữ liệu hiện nay là bao nhiêu?

Với tình hình nhu cầu tìm kiếm nhân lực trong ngành Data Analytics tăng nóng như hiện nay, đặc biệt là chuyên viên phân tích dữ liệu dày dặn kinh nghiệm, kỹ năng phân tích tốt lại là khó tìm. Vì thế, mức lương dành cho nhân viên phân tích dữ liệu cũng theo đó mà tăng ở mức trung bình là 17 triệu/tháng và cao nhất là 45 triệu tuỳ vào kinh nghiệm. 

2. Data Analyst cần kỹ năng gì?

Về cơ bản, để trở thành một Data Analyst giỏi, bạn cần chuẩn bị cho mình những kiến thức và kỹ năng sau:

• Nền tảng về toán học 
• Kiến thức về lập trình cơ bản Python, SQL, R
• Kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation
• Kỹ năng Data Analysis và Data Exploration
• Nền tảng về Data Visualization trình bày dữ liệu
• Có khả năng tư duy logic 
• Nhạy bén trong kinh doanh và kiến thức nghiệp vụ vững chắc
• Kỹ năng thuyết trình
• Kỹ năng trực quan hoá số liệu
• Khả năng năng quản lý thời gian 
• Khả năng tập trung, kiên nhẫn và chú ý đến chi tiết 
• Luôn biết đặt câu hỏi và tìm tòi quanh các biến động thị trường

3. Tìm việc làm Data Analyst có khó không?

Để phát triển doanh nghiệp, các công ty gia tăng nhiều cơ hội tìm hiểu thêm về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh. Song, việc phân tích các dữ liệu có giá trị và đưa ra định hướng phát triển của công ty là không đơn giản. Vì vậy, nhiều công ty sẽ tìm kiếm các chuyên viên phân tích dữ liệu, những người có chuyên môn cao và nhạy cảm với sự biến động của thị trường. 

Để có cơ hội vào nghề thuận lợi, hãy chắc chắn rằng bạn đã nghiêm túc và dành nhiều thời gian để tìm hiểu về Data Analyst. Bạn có thể bắt đầu giải đáp các câu hỏi cơ bản như: 

• Data Analyst học ngành gì?
• Công việc của Data Analyst cụ thể ra sao? 
• Thách thức và cơ hội nghề nghiệp của chuyên viên phân tích dữ liệu là gì?

Từ đó, bạn sẽ có cái nhìn tổng thể về nghề phân tích dữ liệu, và việc bạn cần làm sau đó là tập trung trau dồi chuyên môn, kỹ năng nghề nghiệp. 

Song song đó, chuẩn bị tốt cho vòng phỏng vấn cũng là một bước quan trọng để bạn có được tấm vé vào ngành phân tích dữ liệu. 

Đối với công việc đòi hỏi chuyên môn cao như nghề Data Analyst, chuyên viên phân tích dữ liệu cần phải có niềm say mê với con số và công nghệ thì mới có thể gắn bó lâu dài và ngày càng trở nên chuyên nghiệp. 

Hãy tham khảo các câu hỏi phỏng vấn nghề phân tích dữ liệu bên dưới, cũng như các kỹ năng phỏng vấn tại đây để có cách trả lời thuyết phục nhé!

📍Kết luận

Làm sao để trở thành Data Analyst sẽ là câu hỏi mang tính chất mở đầu cho một hành trình nghề nghiệp lâu dài. Câu trả lời là bạn cần đầu tư thời gian và kiên trì bền bỉ học tập. Bên cạnh đó, bạn cũng cần chú trọng đến việc tạo CV online thật chỉn chu để tăng khả năng vào vòng trong. Bạn có thể tham khảo cách viết CV Data Analyst chuẩn chỉnh ở bài viết này.

Hi vọng rằng với những chia sẻ trên sẽ giúp bạn thực hiện được ước mơ trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu như mơ ước.
Chúc bạn thành công!

--- Tác giả bài viết: Heidi Huynh ---