Data analyst
Data Analyst thường được xem là nghề có độ phức tạp ít hơn những nghề còn lại trong ngành Data. Vậy bạn có thắc mắc công việc cụ thể của một Data Analyst khi được nhận định như trên không? Hãy đón đọc bài viết sau nhé!
Là người đại diện cho tiếng nói của dữ liệu
Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác và xử lý bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Data Analyst là người đại diện cho tiếng nói của dữ liệu, họ thực hiện các phân tích chuyên sâu để đưa ra những insight cho các ban lãnh đạo hoặc những công việc cần dữ liệu phục vụ cho việc ra quyết định và thực hiện kế hoạch. Trong thời đại số hiện nay, mọi hành động, hành vi của con người ở mỗi thời điểm đều được lưu trữ dưới dạng dữ liệu. Vì vậy, cần có một người xử lý gọn gàng những nguồn dữ liệu phức tạp này dễ sử dụng và dễ tiếp cận hơn cho mọi người.
Nguồn: Unsplash
Hoàn cảnh của Data Analyst bạn hướng đến như thế nào?
Mỗi vị trí làm việc trong Data Analyst có những yêu cầu khác nhau. Vì vậy, khi tìm hiểu thông tin về nghề, bạn nên biết được hoàn cảnh (context) và ngạch công việc (industry) của từng vị trí.
Công việc của Data Analyst là sắp xếp, phân loại và tổ chức dữ liệu một cách dễ hiểu và dễ đọc hơn. Qua đó, họ hiểu và nhận biết những con số đó có ý nghĩa như thế nào và thể hiện điều gì. Dựa vào những kết luận đó, doanh nghiệp đưa ra các quyết định để tăng giá trị và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
Cụ thể, một Data Analyst thường chịu trách nhiệm thực hiện các công việc sau:
- Xây dựng dashboard gồm các chỉ số đo lường và được thể hiện qua các dạng biểu đồ, bảng,… (visualize) để theo dõi tình hình kinh doanh/tiến độ dự án một cách trực quan
- “Dịch” lượng lớn số liệu thành những bản báo cáo dễ đọc đối với mọi người
- Trả lời những câu hỏi hoặc những vấn đề cần làm rõ ngay lập tức bởi cấp trên hoặc team khác dựa trên nguồn dữ liệu (Ad-hoc Analysis)
- Thường xuyên kiểm tra kỹ lưỡng nguồn dữ liệu để cập nhật tình hình doanh nghiệp kịp thời và đưa ra những thay đổi hợp lý
- Hợp tác với thành viên của các nhóm, phòng ban khác để cải thiện quy trình thống kê kiểm định
- Xây dựng tài sản dữ liệu (data asset) là việc tạo ra những data tables/data collections chứa thông tin quan trọng, được sử dụng thường xuyên được chắt lọc từ dữ liệu thô
Nguồn: Unsplash
Sự chênh lệch đáng kể về mức lương
Theo VietnamSalary, mức lương trung bình của Data Analyst ở Việt Nam là 16 triệu/tháng. Mức lương thấp hiện tại được ghi nhận là 6 triệu và mức lương cao nhất là 56,3 triệu.
Yêu cầu để trở thành một Data Analyst
Để trở thành một Data Analyst, bạn cần có một số yêu cầu về học vấn và kinh nghiệm sau:
- Về học vấn: Các nhà tuyển dụng yêu cầu ứng viên tối thiểu có bằng cử nhân. Một số có thể yêu cầu cao bằng thạc sĩ về các lĩnh vực liên quan như cơ khí, khoa học máy tính hay toán học.
- Về đào tạo: Bởi vì công ty mong muốn Data Analyst có kỹ năng phân tích định lượng tốt, nên việc tập huấn và có kinh nghiệm toán học có thể là một yêu cầu cho ứng viên. Tùy thuộc vào lĩnh vực khác nhau Data Analyst có thể được yêu cầu tập huấn thêm, ví dụ khi làm việc cho chính phủ.
- Về chứng chỉ: Tùy thuộc vào lĩnh vực và vị trí nhà tuyển dụng có thể yêu cầu Data Analyst những chứng chỉ khác nhau, hoặc ko yêu cầu chứng chỉ. Một số chứng chỉ phân tích dữ liệu phổ biến bao gồm:
- Cloudera: Chứng chỉ Cloudera được sử dụng để phân tích dữ liệu liên quan đến lập trình và Apache Hadoop. Đây là một framework cho phép xử lý big data trên hệ thống phân tán. Bài kiểm tra gồm 12 bài kiểm thử hiệu năng (performance test), bạn phải đạt ít nhất 70% trong vòng 120 phút để nhận chứng chỉ này.
- Hadoop: Chứng chỉ này là một lựa chọn lý tưởng cho hầu hết chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ thông tin bao gồm chuyên gia phân tích dữ liệu. Bạn có thể nhận chứng chỉ Hadoop thông qua Cloudera, Hortonworks, MapR và IBM. Các tổ chức này đều yêu cầu bạn hoàn thành một bài kiểm tra để lấy chứng chỉ.
- Hortonworks: Hortonworks là chứng chỉ khác cho chuyên gia Hadoop. Để lấy chứng chỉ HDP Certified Administration (HDPCA), bạn phải hoàn thành bài kiểm tra gồm các bài thực hành Hortonworks liên quan đến cài đặt (installation), cấu hình (configuration), xử lý sự cố (troubleshooting), độ sẵn sàng cao (high availability) và bảo mật (security).
Data Analyst nên tập trung vào những kỹ năng nào?
Nhìn chung, để làm tốt công việc phân tích dữ liệu thì cần phát triển đồng đều ở 3 nhóm kỹ năng sau:
1. Kỹ năng công nghệ – Technical skills
- Ngôn ngữ xử lý dữ liệu: Bạn có thể học một số ngôn ngữ xử lý dữ liệu mà một Data Analyst thường dùng như Python, SQL, R,…
- Visualization tools: Đây là kỹ năng trực quan hóa dữ liệu dưới dạng bảng, biểu đồ,… (graphics) với cách trình bày sinh động, thu hút người xem, qua đó dễ nắm bắt vấn đề và đưa ra giải pháp hơn. Các công cụ phổ biến có thể kể đến như PBI, Tableau, Powerpoint,…
- Kiến thức về cơ sở dữ liệu database, statistics: Đây là kỹ năng quan trọng khi làm việc với lượng lớn dữ liệu. Bạn cần phải biết cách tổ chức, sắp xếp, chắt lọc có hệ thống nguồn dữ liệu để chạy ra kết quả như mong muốn.
- Kỹ năng chuyển hóa dữ liệu thành actionable insight: Dữ liệu có thể cung cấp cho bạn rất nhiều thông tin. Tuy nhiên, bạn cần phải chọn lọc ra những thông tin thực sự hữu ích, có thể áp dụng vào thực tế và giúp nhà quản trị vận hành doanh nghiệp.
Nguồn: Unsplash
2. Kiến thức chuyên ngành – Domain knowledge
Data Analyst làm việc trong nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác nhau vì vậy Data Analyst cần nắm rõ các kiến thức chuyên ngành (domain) mà mình đang làm việc. Ngoại trừ trường hợp bạn làm cho nội bộ công ty thì không yêu cầu cao về việc biết domain của nhiều ngành khác.
3. Kỹ năng mềm – Soft skills
- Kỹ năng giải quyết vấn đề – Problem solving: Từ dữ liệu đã được chắt lọc, xử lý, bạn có thể nhìn nhận, phát hiện vấn đề gì và phương pháp giải quyết nó như thế nào là các bước vô cùng quan trọng. Bởi vì suy cho cùng, Data Analyst làm việc với dữ liệu để đem lại giá trị cho doanh nghiệp.
- Tư duy phản biện – Critical thinking: Tất nhiên, không phải lúc nào dữ liệu cũng hoàn toàn chính xác hay những suy luận từ dữ liệu đều đúng và khả thi. Vì vậy, bạn cần biết cách phản biện vấn đề, tư duy nhiều hướng để có kết luận tốt nhất.
- Kỹ năng giao tiếp – Communication: Từ dữ liệu hay những hình đã được trực quan hóa (visualize) bạn phải có khả năng trình bày, giải thích tốt đến người nghe để họ có thể hiểu ý nghĩa mà dữ liệu thể hiện và làm việc với dữ liệu.
Nguồn: Unsplash
Liệu đây có phải là một công việc văn phòng đúng nghĩa?
Data Analyst thường làm việc trong văn phòng, tùy vào lĩnh vực làm việc. có thể làm việc với khách hàng bên ngoài hoặc làm việc nội bộ với các phòng ban khác trong công ty.
Công việc dành cho những con người cẩn thận
Làm Data Analyst cần sự kiên trì, bởi vì bạn sẽ phải tìm kiếm, xử lý và khai thác một lượng lớn thông tin thì mới có thể chắt lọc được thông tin có giá trị. Hoặc trong một vài trường hợp, dữ liệu xử lý được trái ngược hoàn toàn với dự đoán của bạn hoặc kết quả mong muốn, khi đó có thể bạn sẽ phải chạy lại từ đầu với một dự đoán khác.
Data Analyst không phù hợp với những người có tính cách sôi động, hoạt bát vì bạn phải làm việc nhiều với máy tính và dữ liệu thì việc tương tác với con người rất hạn chế.
Data Analyst còn là những người cẩn thận, vì bạn phải làm việc trực tiếp với lượng dữ liệu khổng lồ. Nếu xảy ra sai sót, dù chỉ là lỗi nhỏ cũng có thể khiến toàn bộ quá trình xử lý thất bại.
Tabbook không chịu trách nhiệm hoặc nghĩa vụ đối với bất kỳ lỗi hoặc thiếu sót nào trong nội dung. Thông tin có trong trang web này được cung cấp trên cơ sở tham khảo nên không có đảm bảo về tính đầy đủ, chính xác hoặc kịp thời …
Tabbook team
