Data Analyst là gì? Những kỹ năng cần có của một Data Analyst chuyên nghiệp?

chaupm

2464

16-06-2021

Trong các doanh nghiệp, Data Analyst thường được xem như người phân tích số liệu cho các chức năng kinh doanh quan trọng, từ đó đưa ra đánh giá và so sánh hiệu suất theo thời gian. Thế nhưng, công việc thực tế của họ không đơn thuần chỉ là theo dõi các con số, mà còn bao gồm việc sử dụng dữ liệu để giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt. Để có cái nhìn tổng quan về Data Analyst cũng như những kỹ năng cần có của một Data Analyst, cùng Bizfly Cloud tìm hiểu chi tiết trong bài viết dưới đây.

Data Analyst là gì?

Data Analyst hay còn gọi là Nhà phân tích dữ liệu là những người sử dụng các kỹ năng kỹ thuật để phân tích dữ liệu và báo cáo thông tin chi tiết.

Vào một ngày thông thường, một nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng các kỹ năng SQL để lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, sử dụng kỹ năng lập trình để phân tích dữ liệu đó và sau đó sử dụng các kỹ năng giao tiếp để báo cáo kết quả của họ cho nhiều đối tượng khác nhau.

Đó là một công việc hoàn chỉnh và được trả công xứng đáng. Trở thành nhà phân tích dữ liệu cũng mang đến cho bạn những kinh nghiệm có lợi cho chặng đường trở thành những vị trí cao hơn như nhà khoa học dữ liệu.

Các trách nhiệm chính của một Data Analyst

Để trả lời cho câu hỏi "Làm Data Analyst là làm gì?", bạn sẽ cần phải dựa vào loại hình tổ chức và mức độ áp dụng các phương pháp ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu thường bao gồm những điều sau:

- Thiết kế và duy trì hệ thống dữ liệu và cơ sở dữ liệu; điều này bao gồm sửa lỗi mã hóa và các vấn đề khác liên quan đến dữ liệu.

- Khai thác dữ liệu từ các nguồn chính và phụ, sau đó sắp xếp lại dữ liệu đã nói ở một định dạng mà con người hoặc máy móc có thể dễ dàng đọc được.

- Sử dụng các công cụ thống kê để giải thích các tập dữ liệu, đặc biệt chú ý đến các xu hướng và mẫu có thể có giá trị cho các nỗ lực phân tích dự đoán và chẩn đoán.

- Chuẩn bị các báo cáo cho lãnh đạo điều hành để truyền đạt hiệu quả các xu hướng, mô hình và dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu có liên quan.

- Cộng tác với các lập trình viên, kỹ sư và các lãnh đạo để xác định các cơ hội cải tiến quy trình, đề xuất sửa đổi hệ thống và phát triển các chính sách quản trị dữ liệu.

- Tạo tài liệu thích hợp giúp các bên liên quan hiểu các bước của quá trình phân tích dữ liệu, sao chép hoặc lặp lại phân tích nếu cần.

- Công việc hàng ngày của một nhà phân tích dữ liệu phụ thuộc vào nơi họ làm việc và những công cụ họ làm việc. Một số nhà phân tích dữ liệu không sử dụng ngôn ngữ lập trình và thích phần mềm thống kê và Excel. Tùy thuộc vào các vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết, một số nhà phân tích thực hiện phân tích hồi quy hoặc tạo trực quan hóa dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm đôi khi được coi là “nhà khoa học dữ liệu” cấp junior hoặc “nhà khoa học dữ liệu đang được đào tạo”.

Thuận lợi và khó khăn khi làm Data Analyst là gì?

Bất cứ nghề nghiệp nào cũng có hai mặt thuận lợi và khó khăn. Nghề Data Analyst cũng không nằm ngoài sự ngoại lệ đó. Dưới đây là những thuận lợi và khó khăn khi làm Data Analyst mà bạn đọc có thể tham khảo để hiểu rõ hơn về ngành nghề đặc thù này:

Thuận lợi

• Mức lương khởi điểm khá cao đối với Fresher
• Được làm việc trong môi trường hiện đại và tiếp cận với nguồn thông tin xu hướng trong xã hội
• Có nhiều cơ hội thăng tiến với mức lương tương xứng
• Không quá chú trọng đến kỹ năng lập trình, thay vào đó khả năng sáng tạo và trực quan hóa sẽ được đề cao hơn

Thách thức

• Đòi hỏi phải có góc nhìn khách quan để có thể nắm được vấn đề mà doanh nghiệp gặp phải
• Kỹ năng tư duy logic, phân tích sâu sắc nhằm tìm ra vấn đề, dữ liệu quan trọng
• Lượng dữ liệu cần xử lý thường rất lớn, có nhiều dữ liệu lỗi. Đối với những người chưa có nhiều kinh nghiệm, thì sẽ cần nhiều thời gian để lọc được dữ liệu chất lượng từ dữ liệu thô.

Các kỹ năng có giá trị nhất cho một Data Analyst

Bài viết sẽ tập trung vào các kỹ năng chứ không phải các công cụ (như Python, R, SQL, Excel, Tableau,...). Trọng tâm của chúng tôi sẽ là những gì bạn cần làm với tư cách là một Data Analyst, không phải cách bạn làm những việc đó.

Các công cụ - cách thức - sẽ khác nhau tùy thuộc vào vai trò chính xác mà bạn làm, công ty thuê bạn và ngành mà bạn làm việc. Bạn có thể học các kỹ năng của nhà phân tích dữ liệu từ bài viết này và áp dụng chúng bằng các công cụ mà bạn đang học hoặc phụ thuộc vào ngành mà bạn muốn làm việc. 

1. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu

Nghiên cứu cho thấy việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu chiếm khoảng 80% công việc của các chuyên gia dữ liệu. Điều này biến nó trở thành kỹ năng quan trọng cho bất kỳ ai đang nghiêm túc muốn theo đuổi ngành dữ liệu.

2. Phân tích và thăm dò dữ liệu

Nghe có vẻ buồn cười khi liệt kê “phân tích dữ liệu” trong danh sách các kỹ năng cần thiết của nhà phân tích dữ liệu. Nhưng rõ ràng bản thân việc phân tích đã là một kỹ năng cụ thể cần phải thành thạo.

Về cốt lõi, phân tích dữ liệu có nghĩa là lấy một câu hỏi hoặc nhu cầu kinh doanh và biến nó thành một câu hỏi dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ cần chuyển đổi và phân tích dữ liệu để rút ra câu trả lời cho câu hỏi đó.

Một hình thức phân tích dữ liệu khác là thăm dò. Thăm dò dữ liệu là tìm kiếm các xu hướng hoặc mối quan hệ thú vị trong dữ liệu có thể mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

Quá trình thăm dò có thể được dẫn dắt bởi một câu hỏi kinh doanh ban đầu, nhưng nó cũng có thể không theo bất cứ quy chuẩn nào. Bằng cách tìm kiếm các mẫu và lỗi trong dữ liệu, bạn có thể bắt gặp cơ hội để doanh nghiệp giảm chi phí hoặc tăng tốc độ tăng trưởng!

3. Kiến thức thống kê

Nền tảng vững chắc về xác suất và thống kê là một kỹ năng quan trọng của nhà phân tích dữ liệu. Kiến thức này sẽ giúp định hướng phân tích và khả năng khám phá của bạn và giúp bạn hiểu dữ liệu mà bạn đang làm việc.

Ngoài ra, việc hiểu số liệu thống kê sẽ giúp bạn đảm bảo rằng phân tích của mình là hợp lệ và sẽ giúp bạn tránh được các lỗi ngụy biện và lỗi logic phổ biến.

4. Tạo trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu làm cho các xu hướng và mẫu trong dữ liệu dễ hiểu hơn. Con người là sinh vật trực quan và hầu hết mọi người sẽ không thể hiểu sâu một vấn đề nếu chỉ nhìn vào một bảng tính khổng lồ với các con số chằng chịt. Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn cần phải có khả năng tạo các cốt truyện và biểu đồ để giúp truyền đạt dữ liệu và phát hiện của mình một cách trực quan.

Dữ liệu có cùng số liệu thống kê có thể tạo ra các cốt truyện hoàn toàn khác nhau.

Rất hiếm khi thấy công ty nào tuyển Data Analyst mà không yêu cầu biết trực quan hóa dữ liệu, vì vậy nó đã trở thành một kỹ năng quan trọng của nhà phân tích dữ liệu.

5. Tạo Dashboard và/hoặc Báo cáo

Là một Data Analyst, bạn sẽ cần trao quyền cho những người khác trong tổ chức của mình sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định quan trọng. Bằng cách xây dựng dashboard và báo cáo, bạn đã loại bỏ được các rào cản kỹ thuật và giúp cho mọi người đều có thể xem và hiểu được dữ liệu.

6. Kỹ năng viết và truyền tải thông tin

Khả năng giao tiếp ở nhiều định dạng là một kỹ năng quan trọng của nhà phân tích dữ liệu. Viết, nói, giải thích, nghe — kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ trong tất cả các lĩnh vực này sẽ giúp bạn thành công.

Giao tiếp là chìa khóa giúp bạn cộng tác hiệu quả với đồng nghiệp của mình. 

7. Kiến thức nghiệp vụ (Domain knowledge)

Kiến thức miền là điều bạn cần biết về ngành cũng như công ty bạn đang làm việc. Ví dụ: nếu bạn đang làm việc cho một công ty có cửa hàng online, bạn sẽ cần phải hiểu các khía cạnh của thương mại điện tử. Ngược lại, nếu bạn đang phân tích dữ liệu về các hệ thống cơ khí, bạn có thể cần phải hiểu các hệ thống đó và cách chúng hoạt động.

Kiến thức miền thay đổi theo ngành kinh doanh, vì vậy bạn cần phải nghiên cứu và học hỏi nhanh khi thay đổi lĩnh vực làm việc. Không hiểu những gì mình đang phân tích thì sẽ rất khó để thực hiện nó một cách hiệu quả. 

8. Giải quyết vấn đề

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ phải đối mặt với các vấn đề, lỗi và rào cản mỗi ngày. Do đó, kỹ năng giải quyết vấn đề là cực kỳ quan trọng. 

Dù trong hoàn cảnh nào, các kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ sẽ là một “tài sản” đáng kinh ngạc đối với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào.

Định nghĩa chính xác về “Data Analyst” sẽ khác nhau đối với từng ngành và từng công ty bạn đang theo làm, vì vậy có thể không phải tất cả các kỹ năng này đều được yêu cầu cho mọi công việc của Data Analyst. 

Tương tự, có thể có những kỹ năng mà một số công ty yêu cầu không có trong danh sách này. Mục đích của chúng tôi ở đây là tập hợp các kỹ năng phổ biến nhất mà một Data Analyst để xây dựng một lộ trình học tập bài bản cho những ai muốn theo ngành nghề này.

Mức lương của Data Analyst

Theo Indeed.com, kể từ ngày 6 tháng 4 năm 2021, mức lương trung bình của một Data Analyst ở Hoa Kỳ kiếm là 72.945 đô la, cộng với tiền thưởng hàng năm là 2.500 đô la. 

Tuy nhiên, các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm tại các công ty hàng đầu có thể kiếm được nhiều hơn đáng kể. Các nhà phân tích dữ liệu cấp cao tại các công ty như Facebook và Target đã báo cáo mức lương khoảng 130.000 USD tính đến tháng 4 năm 2021.

Data Analyst khác gì so với Nhà khoa học dữ liệu và Phân tích kinh doanh?

Sự khác biệt trong những gì một nhà phân tích dữ liệu làm so với một nhà phân tích kinh doanh hoặc một nhà khoa học dữ liệu phụ thuộc vào cách ba vai trò này sử dụng dữ liệu.

Nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò là người gác cổng cho dữ liệu của tổ chức để các bên liên quan có thể hiểu dữ liệu và sử dụng nó để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Đây là một vị trí kỹ thuật yêu cầu người làm phải có bằng đại học hoặc bằng thạc sĩ về phân tích, mô hình máy tính, khoa học hoặc toán học.

Nhà phân tích kinh doanh phục vụ trong một vai trò chiến lược tập trung vào việc sử dụng thông tin mà một nhà phân tích dữ liệu phát hiện ra để xác định các vấn đề và đề xuất giải pháp. Những nhà phân tích này thường có bằng cấp trong các chuyên ngành như quản trị kinh doanh, kinh tế hoặc tài chính.   

Nhà khoa học dữ liệu đưa các hình ảnh hóa dữ liệu do các nhà phân tích dữ liệu tạo ra một bước nữa, sàng lọc dữ liệu để xác định điểm yếu, xu hướng hoặc cơ hội cho một tổ chức. Vai trò này cũng yêu cầu nền tảng về toán học hoặc khoa học máy tính, cùng với một số nghiên cứu hoặc cái nhìn sâu sắc về hành vi của con người để giúp đưa ra các dự đoán sáng suốt.

Tại các công ty khởi nghiệp và các tổ chức nhỏ khác, không có gì lạ khi một nhà phân tích dữ liệu có thể đảm nhận một số trách nhiệm về mô hình dự đoán hoặc ra quyết định mà vốn dĩ nó nên được giao cho một nhà khoa học dữ liệu.   

Như vậy trong bài viết này, Bizfly Cloud đã đề cập đến khái niệm Data Analyst là gì và những điều bạn cần học để trở thành một nhà phân tích dữ liệu. Hy vọng chúng đã giúp bạn nắm được những kiến thức cơ bản để áp dụng vào các dự án đang thực hiện. 

Theo Bizfly Cloud tổng hợp

>> Có thể bạn quan tâm: Dark data - Khái niệm dữ liệu tưởng mới mà không mới