Data Analyst là làm gì? Tiềm năng nghề nghiệp như nào?

Data Analyst là làm gì? Tiềm năng nghề nghiệp như nào?

20/05/2024

820

0

Chia sẻ lên Facebook
Data Analyst là làm gì? Tiềm năng nghề nghiệp như nào?

Data Analyst là làm gì? Sự phát triển mạnh mẽ của thời đại công nghệ kỹ thuật số đòi hỏi các doanh nghiệp, tổ chức cần phải có phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả để có thể đưa ra các quyết định đúng đắn cho hoạt động kinh doanh, phát triển sản phẩm, quản lý ngân sách,... Đây cũng chính là lý do khiến Data Analyst trở thành một trong những ngành nghề có nhiều cơ hội việc làm với mức thu nhập cao được quan tâm hàng đầu hiện nay. Cùng Topchuyengia tham khảo bài viết dưới đây để biết chính xác hơn về Data Analyst là gì và tiềm năng phát triển của ngành này như nào.

 

Bạn mong muốn trở thành một Data Analyst giỏi, chuyên nghiệp nhưng lại không biết phải tìm hiểu ngành nghề này như thế nào khi có quá nhiều thông tin trôi nổi, chưa được xác thực. Giải pháp tốt nhất đặt ra cho bạn lúc này chính là tìm đến các chuyên gia có nhiều kinh nghiệm ở mảng Data Analyst, họ sẽ hỗ trợ tư vấn 1:1, cũng như giúp bạn hiểu rõ Data Analytics là gì, có những cơ hội nghề nghiệp nào ở ngành này,.... Hãy truy cập Askany ngay bây giờ để có thể kết nối dễ dàng với các chuyên gia để tham khảo khóa học Data Analyst uy tín hàng đầu nước ta.

 

Data Analyst là gì?

Data Analyst là gì?
Data Analyst là gì?

Data Analyst là những chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên sâu, từ đó hỗ trợ ban lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định và kế hoạch phát triển hiệu quả. Thực tế cho thấy, dù ở bất kỳ lĩnh vực nào thì vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu cũng nắm giữ vai trò vô cùng quan trọng trong các doanh nghiệp, điều này rất có ích cho việc tìm hiểu mục tiêu khách hàng, đối thủ cạnh tranh và thị trường tiêu thụ.

 

Tuy nhiên, đi đôi với sự phát triển của ngành Data Analyst chính là những thách thức không nhỏ mà doanh nghiệp phải đối mặt và một trong số đó chính là phương pháp phân tích số liệu có thật sự phù hợp với định hướng của doanh nghiệp hay không. Do đó, việc tuyển dụng chuyên viên phân tích dữ liệu cũng yêu cầu rất nhiều yêu tố như kinh nghiệm, chuyên môn, sự nhạy bén,....

 

Đọc thêm: Lộ trình học Data Analysis cho người bắt đầu từ số 0.

Tiềm năng của ngành data analyst

Mức độ tăng trưởng nghề nghiệp

Mức độ tăng trưởng nghề nghiệp của Data Analyst
Mức độ tăng trưởng nghề nghiệp của Data Analyst

Dựa theo dữ liệu của Cục thống kê Lao động cung cấp, trong khoảng thời gian từ năm 2014 đến 2024, mức độ tăng trưởng của ngành Data Analyst được dự đoán đạt đến 19%. Với con số này, thị trường lao động trong tương lai có thể sẽ xuất hiện thêm một lượng lớn cơ hội công việc mới.

Nhu cầu nhân lực

Ngày nay, nhu cầu sử dụng dữ liệu trong phân tích hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp, tổ chức được đánh giá rất cao và xem là cần thiết. Ngoài ra, mỗi ngày có rất nhiều số lượng dữ liệu được thu thập nhưng giá trị mà những dữ liệu này mang lại có hữu ích hay không lại phụ thuộc chủ yếu vào khả năng sắp xếp, xử lý và chuyển đổi của chuyên viên phân tích. Đây cũng chính là lý do nhu cầu nhân lực về Data Analyst có kinh nghiệm và chuyên môn cao ngày càng nhiều.

 

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Thu nhập

Thu nhập ấn tượng của Data Analyst
Thu nhập ấn tượng của Data Analyst

Nhìn chung, so với mặt bằng chung, thu nhập của các chuyên viên phân tích dữ liệu đặc biệt cao cùng nhiều phúc lợi ấn tượng, kể cả với những người chưa có nhiều kinh nghiệm.

Lợi thế cạnh tranh

Khả năng phân tích thông tin từ các dữ liệu thu thập được xem là lợi thế cạnh tranh tốt nhất, giúp các Data Analyst đưa ra những quyết định chính xác nhằm cải thiện hiệu suất làm việc của doanh nghiệp mình. Đồng thời, đây cũng là một trong những cơ hội tuyệt vời giúp tăng thu nhập cá nhân.

Những khó khăn khi làm data analyst

Những khó khăn khi làm Data Analyst
Những khó khăn khi làm Data Analyst

Mặc dù được đánh giá là ngành nghề tiềm năng ở thời điểm hiện tại và cả sau này, nhưng Data Analyst cũng có rất nhiều khó khăn và thách thức như mọi ngành nghề khác. Những chuyên viên phân tích dữ liệu phải là người có góc nhìn rộng và khách quan để có thể nhận ra các vấn đề mà doanh nghiệp đang mắc phải, việc này đòi hỏi các chuyên viên phải thường xuyên luyện tập khả năng quan sát và phân tích trong một khoảng thời gian dài.

 

Các công việc phân tích dữ liệu yêu cầu kỹ năng tư duy logic cao, sâu sắc từng chi tiết thì mới có thể tìm ra cốt lõi của vấn đề để có hướng giải quyết phù hợp nhất. Thêm vào đó, việc chắt lọc dữ liệu thô sẽ vô cùng mất thời gian và cần sự kiên trì vì lượng dữ liệu trong ngành này là rất lớn và xen lẫn trong đó còn có những dữ liệu lỗi.

Mô tả công việc của data analyst

Không ít người bỏ qua mô tả công của data analyst, điều này làm cho sự hiểu biết của họ về ngành phân tích dữ liệu càng trở nên mơ hồ và thậm chí là bị “ảo tưởng” nghề nghiệp. Dưới đây là các đầu mục công việc mà một data analyst cần đảm nhiệm:

Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu trong Data Analyst
Thu thập dữ liệu trong Data Analyst

Với một lượng lớn dữ liệu trích xuất từ nhiều nguồn trên Internet hay mẫu khảo sát ý kiến của khách hàng, Data Analyst có trách nhiệm thu thập chính xác các dữ liệu của vấn đề đang nghiên cứu trên tất cả nền tảng đó. Tuỳ thuộc vào yêu cầu của dự án mà dữ liệu được chọn có thể ở nhiều dạng khác nhau như chữ, số, hình ảnh, video,...

Xử lý và phân tích dữ liệu

Sau khi hoàn tất quá trình thu thập dữ liệu, Data Analyst cần chọn lọc và loại bỏ dữ liệu thô để tạo thành một bộ dữ liệu chuẩn thông qua các công cụ thống kê như STATA, SQL hoặc SPSS. Kết quả phân tích được sẽ cho ra những con số thống kê liên quan đến từng câu hỏi.

Xây dựng báo cáo

Xây dựng báo cáo Data Analyst
Xây dựng báo cáo Data Analyst

Data Analyst cần vận dụng kỹ năng làm báo cáo cùng với khả năng tư duy của mình để thực hiện chuyển đổi các con số sang biểu đồ và hình ảnh trực quan. Có thể sử dụng những công cụ hỗ trợ để giúp gia tăng năng suất làm việc. Điều quan trọng nhất vẫn là tìm ra được những dữ liệu quan trọng, có ích để báo cáo đến ban lãnh đạo doanh nghiệp.

Tư vấn cho doanh nghiệp

Sau khi hoàn thành báo cáo, Data Analyst cần tiến hành công việc tư vấn, giải thích cho doanh nghiệp hiểu rõ thực trạng của hoạt động kinh doanh, điều này giúp doanh nghiệp tìm ra hướng đi đúng cho cả hiện tại và tương lai.

Học gì để làm Data Analyst?

Vậy một Data Analyst cần học gì để có thể nắm bắt được những cơ hội nghề nghiệp trong ngành phân tích dữ liệu này? Dưới đây là danh sách ngành học ra làm Data Analyst Topchuyengia đề xuất mà bạn có thể tham khảo:

Data Visualization

Học Data Visualization để làm Data Analyst
Học Data Visualization để làm Data Analyst

Data Visualization là gì? (trực quan hoá dữ liệu) là khả năng trình bày kết quả dữ liệu thông qua đồ hoạ hoặc các hình ảnh minh hoạ. Data Visualization sẽ giúp bạn thêm hiểu rõ các thông tin về dữ liệu cho dù chưa được đào tạo sâu về phân tích dữ liệu, từ đó xác định được tình hình của doanh nghiệp và truyền đạt những hiểu biết hữu ích của mình đến với ban lãnh đạo doanh nghiệp.

Python

Trong bối cảnh thế giới đang ngày càng chú trọng đến trí tuệ nhân tạo, việc hiểu và vận dụng Python được xem là kỹ năng cần có của một Data Analyst. Do đó, trong những năm trở lại đây, rất nhiều người theo học Python để tạo nền tảng phát triển trong ngành Data Analyst.

Microsoft Excel

Học Microsoft Excel để làm Data Analyst
Học Microsoft Excel để làm Data Analyst

Thực tế, Excel là kỹ năng phổ biến được nhiều nhà tuyển dụng yêu cầu ở ứng viên. Data Analysis trong Excel được biết đến với một số tính năng tự động hoá nổi trội và lệnh nhất định để giúp phân tích dữ liệu tốt hơn. Bên cạnh đó, Excel có ngôn ngữ lập trình VBA được sử dụng tạo macro hoặc các lệnh ghi trước, nếu như được triển khai chính xác, VBA sẽ giúp Data Analyst tiết kiệm được rất nhiều thời gian khi thực hiện những dự án có tính chất lặp đi lặp lại như thiết lập bảng lương, quản lý nhân sự,....

SQL và NoSQL

Khi theo đuổi lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn cần làm quen với một số ngôn ngữ cơ sở dữ liệu ngay từ đầu. SQL- ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc chính ngôn ngữ cơ sở dữ liệu đầu tiền mà bạn cần học. SQL tồn tại như một phương tiện thực hiện truy vấn và xử lý dữ liệu thuộc cơ sở dữ liệu quan hệ, vậy nên việc bỏ qua SQL sẽ làm bạn bị giảm tiềm năng phát triển trong ngành phân tích dữ liệu.

 

Mặc khác, bạn cũng nên tập trung tìm hiểu và bổ sung kiến thức về cơ sở dữ liệu NoSQL - hệ thống không tổ chức các tập dữ liệu theo các đường quan hệ của SQL. NoSQL là phương tiện cấu trúc thông tin hiệu quả theo bất kỳ phương pháp nào, miễn là chúng không bị ràng buộc bởi tính quan hệ.

Các cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst

Data Analysis

Nhiều người thường thắc mắc Data Analysis là gì, có giống như Data Analyst không. Thực tế đây là hai thuật ngữ đều chỉ đến những người làm công việc thu thập, xử lý và sắp xếp lượng lớn dữ liệu được thu thập để chuyển chúng thành các dữ liệu có ích, hỗ trợ doanh nghiệp dự đoán hướng phát triển một cách chính xác và cụ thể nhất. Bên cạnh đó có thể làm Financial Analyst.

Business Analyst

Business Analyst
Business Analyst

Business Analyst có nhiệm vụ xác định các dữ liệu có giá trị trong nguồn dữ liệu được thu thập. Sau đó, trao đổi với ban lãnh đạo doanh nghiệp để đưa ra những chiến lược, định hướng phát triển tốt nhất cho tổ chức trong tương lai. Đồng thời, Business Analyst sẽ chịu trách nhiệm cho những dự đoán của mình bao gồm việc quản lý rủi ro cho các chiến lược mà họ đề xuất.

Quantitative Analysis

Quantitative Analysis là chuyên viên phân tích định lượng và chuyên môn cụ thể của họ thường là về tài chính. Những người làm công việc này có trách nhiệm quản lý rủi ro, dự đoán các biến động về giá của trái phiếu, cổ phiếu, đây sẽ là những cơ sở quan trọng để họ có thể đưa ra các quyết định đầu tư cho doanh nghiệp của mình.

Digital Marketer

Digital Marketer
Digital Marketer

Digital Marketer hay còn gọi là chuyên viên tiếp thị kỹ thuật số. Công việc chính của một Digital Marketer là xác định sự thay đổi của các xu hướng, hành vi tiêu dùng cũng như các động lực thúc đẩy khách hàng dùng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, người làm tiếp thị kỹ thuật số còn phải theo dõi các chỉ số, từ đó đề xuất các chiến dịch quảng cáo, marketing phù hợp, đánh trúng tâm lý của người tiêu dùng. Làm Digital Marketing cũng cần biết về Data Engineer là gì.

Product Manager

Product Manager được biết đến là những nhà quản lý sản phẩm, họ đảm nhiệm vai trò quản lý và điều hành quá trình ra đời của các sản phẩm. Về cơ bản, từng giai đoạn trong quá trình ra mắt sản phẩm đều cần phải phân tích dữ liệu để các nhà quản lý dễ dàng định hình xu hướng, phát hiện những vấn đề tiềm ẩn chưa được giải quyết, cũng như hoàn thiện và nâng cao chất lượng sản phẩm trước khi chính thức ra mắt.

Các yếu tố cần có để trở thành Data Analyst chuyên nghiệp

Nắm vững kiến thức chuyên môn

Thực tế, Data Analyst là một ngành nghề không có kiến thức chuyên môn cụ thể, điều này đồng nghĩa với việc bạn phải hiểu rõ lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp bạn cả bên trong lẫn bên ngoài. Chẳng hạn như, bạn đang làm việc cho một doanh nghiệp phát triển phần mềm bán hàng trực tuyến thì bạn cần am hiểu thương mại điện tử để có thể phân tích dữ liệu chính xác.

Khả năng tư duy logic

Khả năng tư duy logic là yếu tố cần có của Data Analyst
Khả năng tư duy logic là yếu tố cần có của Data Analyst

Khả năng tư duy nắm vai trò rất quan trọng trong việc phân tích dữ liệu hoặc nhận diễn các lỗ hổng có trong tệp dữ liệu. Một Data Analyst không chỉ giỏi lập trình và toán mà còn cần có khả năng tư duy logic để dễ dàng phân tích, diễn giải các dữ liệu, số liệu cho lãnh đạo doanh nghiệp hiểu.

Ham học hỏi

Dù ở bất kỳ ngành nghề nào, tính ham học hỏi là một kỹ năng vô cùng cần thiết. Để cung cấp một bản báo cáo gồm các thông tin hữu ích, những chuyên viên phân tích dữ liệu cần hiểu rõ phương pháp phân tích dữ liệu, mục đích của việc phân tích này, những ưu và nhược điểm của phương pháp mà minh áp dụng,.... từ đó mới có thể đưa ra công thức phù hợp cho từng hoàn cảnh dự án khác nhau. Chính vì vậy, việc siêng năng tìm hiểu, cập nhật kiến thức mới là điều không bao giờ thừa và mất công khi làm Data Analyst.

Khả năng giao tiếp

Khả năng giao tiếp là yếu tố quan trọng của Data Analyst
Khả năng giao tiếp là yếu tố quan trọng của Data Analyst

Giao tiếp là chìa khóa giúp bạn kết nối với các phòng ban, bộ phận trong doanh nghiệp để thực hiện hiệu quả công việc thu thập dữ liệu, trình bày báo cáo. Hơn thế nữa, giao tiếp tốt còn giúp bạn nhận được sự hỗ trợ từ nhiều đơn vị khác nhau, từ đó tiến độ công việc được hoàn thành tốt hơn.

Sự kiên trì, tỉ mỉ

Thông thường, các nhà tuyển dụng luôn tìm kiếm những bạn ứng viên làm Data Analyst có tính cách kiên trì, tỉ mỉ. Đôi khi, chỉ với một lỗi sai nhỏ cũng có thể khiến quá trình phân tích chệch hướng, từ đó kéo theo những hậu quả nghiêm trọng khác cho hoạt động kinh doanh, phát triển của doanh nghiệp. Đặc biệt, một Data Analyst cũng cần phải có kỹ năng tập trung cao độ, vì một chút lơ đãng cũng khiến bạn phải phân tích dữ liệu lại từ đầu.

Như vậy, bài viết trên đây đã cho bạn những thông tin chính xác nhất về Data Analyst là làm gì. Mong rằng với những chia sẻ của Topchuyengia đã giúp bạn thêm hiểu rõ hơn về tiềm năng phát triển của ngành phân tích dữ liệu này. Bên cạnh đó, nếu bạn muốn tìm hiểu kỹ hơn về Data Analyst cũng như được định hướng phát triển trong ngành này một cách tốt nhất, hãy liên hệ với các chuyên gia giỏi Data Analyst ở ứng dụng Askany. Bằng kinh nghiệm chuyên môn sâu rộng, họ sẽ cung cấp cho bạn những thông tin quan trọng và vô cùng hữu ích của ngành này.

Tô Lãm là author của Topchuyengia, với hơn 5 năm kinh nghiệm làm trong lĩnh vực Digital Marketing Tô Lãm đã gặp hái nhiều thành công trong mảng này, đặc biệt là tracking đo lường giúp thống kê số liệu chuẩn cho các doanh nghiệp đang làm data analyst

Kinh nghiệm thực tế

Tư vấn 1:1

Uy tín

Đây là 3 tiêu chí mà TOPCHUYENGIA luôn muốn hướng tới để đem lại những thông tin hữu ích cho cộng đồng