thuminhcb1
Member
Thực tế là các doanh nghiệp ngày càng dựa vào dữ liệu để đưa ra những quyết định kinh doanh quan trọng, từ phát triển sản phẩm mới, thâm nhập thị trường, quản lý ngân sách cho đến chăm sóc khách hàng. Chính điều này đã khiến những công việc liên quan đến dữ liệu như Data Analyst trở thành những ngành “khát” nhân lực. Cơ hội việc làm đa dạng và thu nhập tương đối tốt khiến nhiều ứng viên quan tâm đến công việc này. Vậy Data Analyst là gì? Công việc của Data Analyst như thế nào? Cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây của CareerBuilder nhé!
![[IMG]](https://images.careerbuilder.vn/content/images/data-analyst-careerbuilder.jpg)
1. Data Analyst là gì?
Data Analyst (hay nhà phân tích dữ liệu) là những chuyên gia đại diện cho tiếng nói của dữ liệu. Nhiệm vụ của họ là thực hiện phân tích chuyên sâu (hay còn gọi là phân tích sâu) để cung cấp những hiểu biết sâu sắc, nhằm hỗ trợ ra quyết định và kế hoạch của ban lãnh đạo doanh nghiệp. Với bất kỳ doanh nghiệp, quy mô nào chăng nữa thì vai trò của họ đều có tầm quan trọng rất lớn.
Các nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng các kỹ năng SQL để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, sau đó sử dụng chuyên môn của mình để đảm bảo tính chính xác dữ liệu thu thập được. Tiếp theo là sử dụng kỹ năng lập trình để phân tích dữ liệu đó và sử dụng các kỹ năng chuyên môn để tạo báo cáo kết quả trình lên cấp trên. Điều này sẽ giúp ban lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định hoặc định hướng phát triển phù hợp.
![[IMG]](https://images.careerbuilder.vn/content/images/data-analyst-la-gi-careerbuilder.jpg)
Data Analyst là gì?
2. Những ngành nghề có nhu cầu tuyển Data Analyst cao
Với sự phát triển của của công nghệ, các công ty có nhiều cơ hội tìm hiểu thêm về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh của mình. Tuy nhiên, việc chắt lọc những thông tin có giá trị và đưa ra đánh giá để định hướng phát triển của công ty thì không đơn giản. Vì vậy, nhiều công ty sẽ thuê các nhân viên phân tích dữ liệu, những người có kinh nghiệm chuyên môn và nhạy cảm với sự biến động của thị trường.
Đặc biệt, nhu cầu tuyển dụng nhân viên phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực dưới đây rất cao:
- Ngành tài chính, ngân hàng.
- Phát triển mạng xã hội hoặc phát triển phần mềm.
- Truyền thông, marketing.
- Tư vấn tài chính, bảo hiểm hoặc bảo hiểm.
- Các công ty startup chuyên về công nghệ, viễn thông.
- Các ngành liên quan đến hóa học và điều chế như: hóa học, hóa mỹ phẩm.
- Công nghiệp sản xuất và lắp ráp.
- Công ty giáo dục như các trường đại học, trường đại học, học viện, viện nghiên cứu.
3. Mô tả công việc của Data Analyst
Nếu muốn ứng tuyển công việc Data Analysis, chắc chắn bạn nên đọc mô tả công việc dưới đây. Tuy các yêu cầu lý thuyết và kinh nghiệm thực tế có sự khác biệt, nhưng đây vẫn là những công việc chung mà một Data Analyst đảm nhiệm:
- Chắt lọc và sắp xếp dữ liệu để có hệ thống dữ liệu chất lượng. Dữ liệu sau đó được phân tích cú pháp, xử lý và trả về định dạng tiêu chuẩn chính xác để phân tích. Trong quá trình này, bạn cũng phải sửa lỗi chính tả (nếu có), xóa dữ liệu thừa và sắp xếp thành một format tiêu chuẩn.
- Thao tác dữ liệu trong Google Sheets và Excel bao gồm lập bảng, vẽ biểu đồ,...
- Sử dụng các công cụ thống kê cụ thể để cung cấp, phân tích và giải thích dữ liệu tốt hơn.
- Phân tích dữ liệu theo nhiều cách khác nhau như sử dụng các công cụ trực quan, vẽ biểu đồ,… để trình bày với cấp trên.
4. Những yếu tố cần có để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp
4.1 Nắm vững kiến thức chuyên ngành
Vậy kiến thức chuyên ngành của các nhà phân tích dữ liệu là gì? Câu trả lời là không có kiến thức cụ thể nào. Điều này có nghĩa là bạn hiểu rõ các yếu tố bên trong và bên ngoài lĩnh vực hoạt động của công ty mà bạn đang làm việc.
Ví dụ, nếu bạn làm việc cho một công ty có cửa hàng trực tuyến, bạn cần hiểu chi tiết về thương mại điện tử. Ngược lại, khi phân tích dữ liệu cho một công ty cơ khí, bạn sẽ cần phải hiểu về hệ thống cơ khí và cách thức hoạt động của chúng.
![[IMG]](https://images.careerbuilder.vn/content/images/yeu-to-can-co-de-tro-thanh-data-analyst-careerbuilder.jpg)
Bạn cần hiểu rõ các yếu tố bên trong và bên ngoài lĩnh vực hoạt động của công ty
4.2 Kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation
Nghiên cứu cho thấy công việc thường ngày của nhà phân tích dữ liệu có đến khoảng 80% là data cleaning và data preparation. Nếu bạn nghiêm túc tìm kiếm việc làm Data Analyst thì kỹ năng liệt kê và chắt lọc dữ liệu là rất quan trọng.
Thông thường, một nhà phân tích dữ liệu cần trích xuất dữ liệu (hay còn gọi là data preparation) từ một hoặc nhiều nguồn và chuẩn bị cho việc phân tích. Data cleaning cũng có nghĩa là kiểm tra, xử lý dữ liệu bị thiếu và không nhất quán tránh thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
4.3 Kỹ năng Data Analysis và Data Exploration
Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi, tất nhiên, trước tiên bạn phải nắm vững các kỹ năng Data Analysis. Về cơ bản, các kỹ năng phân tích dữ liệu là chuyển đổi một vấn đề hoặc nhu cầu kinh doanh thành dữ liệu. Sau đó bạn phân tích, biến đổi để đưa ra hướng giải quyết cho vấn đề đó.
Data Exploration có thể được xem như một hình thức phân tích dữ liệu. Kỹ năng này đòi hỏi bạn phải biết cách nắm bắt các xu hướng hoặc mối quan hệ trong dữ liệu mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Bằng cách quan sát và phân tích đặc điểm dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và chi phí.
![[IMG]](https://images.careerbuilder.vn/content/images/ky-nang-data-analyst-careerbuilder.jpg)
Data Analysis và Data Exploration là gì?
4.4 Kỹ năng phân tích logic
Kỹ năng phân tích logic chính là nền tảng vững chắc đối với các nhà phân tích dữ liệu. Khả năng này đặc biệt hữu ích cho việc phân tích và khai thác, đồng thời giúp bạn có thể dễ dàng xử lý dữ liệu.
Ngoài ra, khả năng phân tích và tư duy logic sẽ đảm bảo bản báo cáo của bạn tránh được các lỗi ngụy biện và lỗi logic phổ biến.
4.5 Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo
Nhà phân tích dữ liệu cần hợp tác cùng các bộ phận khác trong tổ chức khi sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định quan trọng. Việc tạo dashboard sẽ cho phép mọi người tiếp cận dữ liệu quan trọng mà không cần các kiến thức chuyên môn về kỹ thuật.
Dashboard và báo cáo bao gồm các biểu đồ và bảng đơn giản với bộ lọc theo ngày cho đến các bảng biểu tổng quan lớn phức tạp với hàng trăm thông tin dữ liệu được cập nhật tự động. Tuy yêu cầu công việc vị trí này giữa các doanh nghiệp có thể khác nhau, nhưng hầu hết công việc của nhân viên phân tích dữ liệu đều liên quan đến việc tạo dashboard, báo cáo.
![[IMG]](https://images.careerbuilder.vn/content/images/ky-nang-tao-dashboard-careerbuilder.jpg)
Phần lớn công việc của nhân viên phân tích dữ liệu sẽ gắn liền với dashboard
4.6 Kỹ năng giao tiếp
Giao tiếp là chìa khóa để bạn có thể làm việc với đồng nghiệp. Bạn sẽ phải làm việc với nhiều bộ phận để thu thập dữ liệu và trình bày kết quả báo cáo. Bạn cũng cần sự hỗ trợ của nhiều đơn vị khác nhau để công việc được hoàn thành một cách tốt nhất.
Đây có thể là một kỹ năng “mềm”, nhưng bạn đừng đánh giá thấp việc giao tiếp. Cho dù bạn có kỹ năng phân tích tốt đến đâu cũng là vô giá trị nếu bạn không thể phân tích cho đồng nghiệp hiểu và thuyết phục họ làm theo ý tưởng của bạn.
4.7 Khả năng tập trung cao độ, cẩn trọng, chú ý đến chi tiết
Ngành nghề nào cũng cần chú ý đến chi tiết, đương nhiên điều này càng đặc biệt quan trọng hơn đối với các ngành liên quan đến số liệu. Bất cứ lỗi nhỏ nào trong quá trình làm việc cũng có thể ảnh hưởng đến tính chất lượng và tính chính xác của kết quả báo cáo. Ngoài ra, những tiểu tiết nhỏ nhặt nhất cũng có thể là thứ quan trọng nhất. Vì vậy, các ứng viên hãy rèn luyện khả năng này trước khi ứng tuyển nhé!
1. Data Analyst là gì?
Data Analyst (hay nhà phân tích dữ liệu) là những chuyên gia đại diện cho tiếng nói của dữ liệu. Nhiệm vụ của họ là thực hiện phân tích chuyên sâu (hay còn gọi là phân tích sâu) để cung cấp những hiểu biết sâu sắc, nhằm hỗ trợ ra quyết định và kế hoạch của ban lãnh đạo doanh nghiệp. Với bất kỳ doanh nghiệp, quy mô nào chăng nữa thì vai trò của họ đều có tầm quan trọng rất lớn.
Các nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng các kỹ năng SQL để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, sau đó sử dụng chuyên môn của mình để đảm bảo tính chính xác dữ liệu thu thập được. Tiếp theo là sử dụng kỹ năng lập trình để phân tích dữ liệu đó và sử dụng các kỹ năng chuyên môn để tạo báo cáo kết quả trình lên cấp trên. Điều này sẽ giúp ban lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định hoặc định hướng phát triển phù hợp.
Data Analyst là gì?
2. Những ngành nghề có nhu cầu tuyển Data Analyst cao
Với sự phát triển của của công nghệ, các công ty có nhiều cơ hội tìm hiểu thêm về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh của mình. Tuy nhiên, việc chắt lọc những thông tin có giá trị và đưa ra đánh giá để định hướng phát triển của công ty thì không đơn giản. Vì vậy, nhiều công ty sẽ thuê các nhân viên phân tích dữ liệu, những người có kinh nghiệm chuyên môn và nhạy cảm với sự biến động của thị trường.
Đặc biệt, nhu cầu tuyển dụng nhân viên phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực dưới đây rất cao:
- Ngành tài chính, ngân hàng.
- Phát triển mạng xã hội hoặc phát triển phần mềm.
- Truyền thông, marketing.
- Tư vấn tài chính, bảo hiểm hoặc bảo hiểm.
- Các công ty startup chuyên về công nghệ, viễn thông.
- Các ngành liên quan đến hóa học và điều chế như: hóa học, hóa mỹ phẩm.
- Công nghiệp sản xuất và lắp ráp.
- Công ty giáo dục như các trường đại học, trường đại học, học viện, viện nghiên cứu.
3. Mô tả công việc của Data Analyst
Nếu muốn ứng tuyển công việc Data Analysis, chắc chắn bạn nên đọc mô tả công việc dưới đây. Tuy các yêu cầu lý thuyết và kinh nghiệm thực tế có sự khác biệt, nhưng đây vẫn là những công việc chung mà một Data Analyst đảm nhiệm:
- Chắt lọc và sắp xếp dữ liệu để có hệ thống dữ liệu chất lượng. Dữ liệu sau đó được phân tích cú pháp, xử lý và trả về định dạng tiêu chuẩn chính xác để phân tích. Trong quá trình này, bạn cũng phải sửa lỗi chính tả (nếu có), xóa dữ liệu thừa và sắp xếp thành một format tiêu chuẩn.
- Thao tác dữ liệu trong Google Sheets và Excel bao gồm lập bảng, vẽ biểu đồ,...
- Sử dụng các công cụ thống kê cụ thể để cung cấp, phân tích và giải thích dữ liệu tốt hơn.
- Phân tích dữ liệu theo nhiều cách khác nhau như sử dụng các công cụ trực quan, vẽ biểu đồ,… để trình bày với cấp trên.
4. Những yếu tố cần có để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp
4.1 Nắm vững kiến thức chuyên ngành
Vậy kiến thức chuyên ngành của các nhà phân tích dữ liệu là gì? Câu trả lời là không có kiến thức cụ thể nào. Điều này có nghĩa là bạn hiểu rõ các yếu tố bên trong và bên ngoài lĩnh vực hoạt động của công ty mà bạn đang làm việc.
Ví dụ, nếu bạn làm việc cho một công ty có cửa hàng trực tuyến, bạn cần hiểu chi tiết về thương mại điện tử. Ngược lại, khi phân tích dữ liệu cho một công ty cơ khí, bạn sẽ cần phải hiểu về hệ thống cơ khí và cách thức hoạt động của chúng.
Bạn cần hiểu rõ các yếu tố bên trong và bên ngoài lĩnh vực hoạt động của công ty
4.2 Kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation
Nghiên cứu cho thấy công việc thường ngày của nhà phân tích dữ liệu có đến khoảng 80% là data cleaning và data preparation. Nếu bạn nghiêm túc tìm kiếm việc làm Data Analyst thì kỹ năng liệt kê và chắt lọc dữ liệu là rất quan trọng.
Thông thường, một nhà phân tích dữ liệu cần trích xuất dữ liệu (hay còn gọi là data preparation) từ một hoặc nhiều nguồn và chuẩn bị cho việc phân tích. Data cleaning cũng có nghĩa là kiểm tra, xử lý dữ liệu bị thiếu và không nhất quán tránh thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
4.3 Kỹ năng Data Analysis và Data Exploration
Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi, tất nhiên, trước tiên bạn phải nắm vững các kỹ năng Data Analysis. Về cơ bản, các kỹ năng phân tích dữ liệu là chuyển đổi một vấn đề hoặc nhu cầu kinh doanh thành dữ liệu. Sau đó bạn phân tích, biến đổi để đưa ra hướng giải quyết cho vấn đề đó.
Data Exploration có thể được xem như một hình thức phân tích dữ liệu. Kỹ năng này đòi hỏi bạn phải biết cách nắm bắt các xu hướng hoặc mối quan hệ trong dữ liệu mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Bằng cách quan sát và phân tích đặc điểm dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và chi phí.
Data Analysis và Data Exploration là gì?
4.4 Kỹ năng phân tích logic
Kỹ năng phân tích logic chính là nền tảng vững chắc đối với các nhà phân tích dữ liệu. Khả năng này đặc biệt hữu ích cho việc phân tích và khai thác, đồng thời giúp bạn có thể dễ dàng xử lý dữ liệu.
Ngoài ra, khả năng phân tích và tư duy logic sẽ đảm bảo bản báo cáo của bạn tránh được các lỗi ngụy biện và lỗi logic phổ biến.
4.5 Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo
Nhà phân tích dữ liệu cần hợp tác cùng các bộ phận khác trong tổ chức khi sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định quan trọng. Việc tạo dashboard sẽ cho phép mọi người tiếp cận dữ liệu quan trọng mà không cần các kiến thức chuyên môn về kỹ thuật.
Dashboard và báo cáo bao gồm các biểu đồ và bảng đơn giản với bộ lọc theo ngày cho đến các bảng biểu tổng quan lớn phức tạp với hàng trăm thông tin dữ liệu được cập nhật tự động. Tuy yêu cầu công việc vị trí này giữa các doanh nghiệp có thể khác nhau, nhưng hầu hết công việc của nhân viên phân tích dữ liệu đều liên quan đến việc tạo dashboard, báo cáo.
Phần lớn công việc của nhân viên phân tích dữ liệu sẽ gắn liền với dashboard
4.6 Kỹ năng giao tiếp
Giao tiếp là chìa khóa để bạn có thể làm việc với đồng nghiệp. Bạn sẽ phải làm việc với nhiều bộ phận để thu thập dữ liệu và trình bày kết quả báo cáo. Bạn cũng cần sự hỗ trợ của nhiều đơn vị khác nhau để công việc được hoàn thành một cách tốt nhất.
Đây có thể là một kỹ năng “mềm”, nhưng bạn đừng đánh giá thấp việc giao tiếp. Cho dù bạn có kỹ năng phân tích tốt đến đâu cũng là vô giá trị nếu bạn không thể phân tích cho đồng nghiệp hiểu và thuyết phục họ làm theo ý tưởng của bạn.
4.7 Khả năng tập trung cao độ, cẩn trọng, chú ý đến chi tiết
Ngành nghề nào cũng cần chú ý đến chi tiết, đương nhiên điều này càng đặc biệt quan trọng hơn đối với các ngành liên quan đến số liệu. Bất cứ lỗi nhỏ nào trong quá trình làm việc cũng có thể ảnh hưởng đến tính chất lượng và tính chính xác của kết quả báo cáo. Ngoài ra, những tiểu tiết nhỏ nhặt nhất cũng có thể là thứ quan trọng nhất. Vì vậy, các ứng viên hãy rèn luyện khả năng này trước khi ứng tuyển nhé!
CareerBuilder