Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu có thể xem như là một tài nguyên quý giá. Để khai thác được giá trị từ nguồn tài nguyên khổng lồ này, Data Analyst cần phải áp dụng những kỹ năng chuyên môn và công cụ một cách phù hợp. Hãy cùng ITviec khám phá Data Analyst là gì, Data Analyst làm gì, kỹ năng cần thiết và tiềm năng phát triển của ngành Data Analyst trong bài viết này nhé!
Đọc bài viết sau để hiểu rõ:
- Data Analyst là gì? Data Analyst làm gì?
- Một Data Analyst giỏi cần sở hữu những kỹ năng gì?
- Lộ trình phát triển sự nghiệp trong ngành Data Analyst
Data Analyst là gì?
Data Analyst, còn được gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu, là người chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn. Nhiệm vụ của họ là tìm kiếm thông tin có giá trị, giải quyết các vấn đề và đưa ra các giải pháp trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, tài chính, y tế, và khoa học…
Là người cung cấp dữ liệu và phân tích để hỗ trợ ban lãnh đạo đưa ra quyết định, Data Analyst phải đối mặt với một áp lực tâm lý rất đặc thù đó là gánh trách nhiệm gián tiếp cho những quyết định doanh nghiệp không phải do mình đưa ra. Khi một quyết định sai lầm xảy ra và ảnh hưởng đến doanh thu hay chiến lược, Data Analyst dễ bị quy trách nhiệm vì “số liệu không chính xác” hay “phân tích chưa đủ sâu”, dù bản chất họ không có quyền định đoạt cuối cùng.
Điều này tạo ra một cảm giác mâu thuẫn nội tâm cho Data Analyst: không phải người quyết định, nhưng luôn phải lo lắng về tác động của quyết định được xây trên nền dữ liệu mình cung cấp. Nỗi sợ bỏ sót insight hay áp lực từ kỳ vọng chủ quan của lãnh đạo khiến Data Analyst trở thành một vị trí cực kỳ áp lực và đòi hỏi người làm phải vững tâm lý.
Data Analyst làm gì?
Có thể hiểu, công việc Data Analyst xoay quanh ba giai đoạn lớn: Đầu vào – Xử lý – Đầu ra.
Đầu vào – Dữ liệu thô
Data Analyst thường làm việc với nhiều loại dữ liệu đầu vào, có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau.
Định dạng phổ biến của dữ liệu đầu vào thường là:
- File CSV, Excel (.xlsx), JSON: thường được xuất từ hệ thống CRM, ERP, hoặc báo cáo nội bộ.
- Database: dữ liệu lưu trữ trong các hệ quản trị như MySQL, PostgreSQL, BigQuery, v.v.
- Dữ liệu web: từ Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads, thông qua API hoặc Google Sheets.
- Log file hoặc tracking data: thu thập hành vi người dùng từ website/app, đôi khi ở dạng semi-structured như JSON.
Một số phương pháp trích xuất dữ liệu thô thường được dùng trong giai đoạn này:
- Dùng SQL để truy vấn trực tiếp trên hệ thống dữ liệu.
- Dùng Python/R để đọc dữ liệu từ file hoặc API.
- Dùng ETL tools như Google DataPrep, Power Query, hoặc dbt để làm sạch dữ liệu định kỳ.
- Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu (joining) để tạo tập dữ liệu phân tích đầy đủ.
Xử lý – Làm sạch & phân tích dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu: xử lý missing values, duplicate, lỗi định dạng.
- Biến đổi dữ liệu: tính toán chỉ số (conversion rate, retention, ROI…), nhóm dữ liệu theo thời gian, phân khúc.
- Kiểm tra logic: so sánh với các nguồn khác để xác minh độ chính xác.
- Phân tích khám phá (exploratory data analysis): tìm pattern, bất thường, xu hướng.
- Trực quan hóa dữ liệu: biểu đồ line, bar, scatter… để hỗ trợ hiểu insight.
Output – Thông tin ra quyết định
Sau khi xử lý, Data Analyst sẽ tạo ra các sản phẩm đầu ra giúp doanh nghiệp hiểu rõ tình hình và ra quyết định, như:
- Insight: ví dụ “khách hàng quay lại mua nhiều nhất trong 3 ngày đầu”, hoặc “người dùng mobile có tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn desktop 20%”.
- Dashboard: xây trên Power BI, Tableau hoặc Looker – theo dõi KPI theo thời gian thực.
- Báo cáo ngắn gọn: file PDF, Google Slides hoặc email mô tả kết quả phân tích, giải thích ý nghĩa và đề xuất hành động.
- Tài liệu phân tích: lưu lại logic xử lý, công thức, giả định để phục vụ kiểm tra lại hoặc phát triển tiếp theo.
Nhìn chung, sau đây là một số đầu việc mà Data Analyst sẽ đảm nhiệm mỗi ngày:
- Thu thập dữ liệu: Data Analyst sẽ thu thập từ hệ thống dữ liệu được công ty cung cấp sẵn. Trường hợp Data Analyst phải tự thu thập dữ liệu trực tiếp từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm từ nguồn tiến hành khảo sát, theo dõi hành vi người dùng trên website, hoặc mua các tập dữ liệu từ các chuyên gia thu thập dữ liệu,… thường không phổ biến ở các công ty vừa và lớn.
- Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thô thường chứa các lỗi, trùng lặp hoặc giá trị không hợp lệ. Quá trình làm sạch dữ liệu, nhằm đảm bảo chất lượng dữ liệu, bao gồm việc kiểm tra và sửa chữa các vấn đề này thông qua việc sử dụng bảng tính hoặc ngôn ngữ lập trình để loại bỏ sự biến dạng.
- Phân tích dữ liệu: Data Analyst thực hiện phân tích dữ liệu để tìm kiếm các mẫu hình hoặc xu hướng trong dữ liệu, giúp trả lời các câu hỏi ban đầu và cung cấp dự đoán trong tương lai.
- Diễn giải dữ liệu: Data Analyst cần có khả năng hiểu ý nghĩa của dữ liệu và trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng, dễ hiểu cho các đối tượng khác nhau.
- Báo cáo và đề xuất: Data Analyst thường sử dụng các phương tiện trực quan như biểu đồ, cùng việc viết báo cáo, thuyết trình để truyền đạt thông tin và kết quả phân tích đến các bên liên quan một cách chính xác. Sau đó đưa ra các đề xuất giải quyết vấn đề dựa trên kết quả phân tích dữ liệu.
Con đường sự nghiệp trong ngành Data Analyst
Khi mới bước vào ngành Data Analyst, bạn có thể ứng tuyển các vị trí Fresher Data Analyst (không đòi hỏi kinh nghiệm) hoặc Junior Data Analyst (chỉ cần khoảng 1 – 2 năm kinh nghiệm). Trước khi ứng tuyển, bạn cần trang bị các kỹ năng cốt lõi của nghề Phân tích dữ liệu như: SQL, R hoặc Python, quản lý dữ liệu, phân tích thống kê cũng như trực quan hóa dữ liệu.
Sau một quá trình tích lũy kinh nghiệm, bạn có thể chọn lựa các hướng đi khác nhau như Data Science (Khoa học dữ liệu), Data Engineer (kỹ sư dữ liệu), Business Analyst (Chuyên viên phân tích nghiệp vụ), Quản lý, Tư vấn hoặc trở thành Chuyên gia phân tích chuyên sâu trong một lĩnh vực.
Đọc chi tiết: Lộ trình phát triển sự nghiệp Data Analyst: Vị trí, Công việc và Yêu cầu
Data Scientist
Các Data Scientist và Data Analyst đều làm việc với dữ liệu, nhưng mỗi vai trò sử dụng một bộ kỹ năng và công cụ có đôi chút khác biệt. Nhiều Data Scientist bắt đầu sự nghiệp là Data Analyst. Để trở thành Data Scientist, bạn cần:
- Nâng cao kỹ năng lập trình
- Học thêm về toán cao cấp
- Hiểu biết về Công nghệ học máy (Machine Learning)
- Công cụ sử dụng: Hadoop, MySQL, TensorFlow, Spark
Đọc thêm: Data Scientist là gì? Cách trở thành Data Scientist?
Data Engineer
Chuyển từ Data Analyst sang Data Engineer là bước đi phù hợp nếu bạn muốn làm việc sâu hơn với dữ liệu và xây dựng hệ thống dữ liệu bền vững. Trong khi Data Analyst tập trung phân tích và trực quan hóa dữ liệu có sẵn, thì Data Engineer đảm nhiệm việc thu thập, xử lý và đảm bảo dữ liệu luôn sạch, đúng và sẵn sàng cho phân tích.
Để chuyển vai trò, bạn cần học thêm về Python, các công cụ ETL như Airflow, dbt, và hệ thống lưu trữ như BigQuery, Redshift hoặc Snowflake. Kỹ năng SQL sẽ vẫn rất hữu ích, nhưng bạn cần mở rộng sang tư duy pipeline và tối ưu hiệu suất. Ngoài ra, kiến thức về hạ tầng như Docker, Kubernetes, hoặc Kafka sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu lớn và realtime hiệu quả hơn.
Đọc chi tiết: Data Engineer: Công việc, Kỹ năng, Mức lương thế nào?
Manager
Một hướng đi khác là chuyển sang các vị trí quản lý. Bạn có thể thăng tiến từ Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu) lên Senior Data Analyst, Analyst Manager hoặc Analytics Manager (Trưởng nhóm phân tích), Director of Analyst (Giám đốc phân tích), thậm chí là Chief Data Officer (Giám đốc điều hành dữ liệu – CDO).
Để theo đuổi hướng đi này, bạn cần phát triển kỹ năng lãnh đạo bên cạnh kỹ năng về dữ liệu.
Như theo chị Nguyễn Thị Thúy Hạnh – Senior Manager, BI and Data Analytics, chia sẻ rằng: ” Analytics Manager không phải là bước phát triển cao hơn (về mặt kỹ năng chuyên môn) của vị trí Data Analyst. Đơn giản là, giống như mọi vị trí managing khác, khi chuyển thành Analytics Manager, bạn nhận thêm trách nhiệm quản lý.”
Một số công ty yêu cầu bằng Thạc sĩ Phân tích dữ liệu hoặc Quản trị Kinh doanh chuyên ngành Phân tích dữ liệu cho các vị trí cao hơn.
Specialist
Bạn có thể trở thành chuyên gia phân tích trong một ngành cụ thể, ví dụ như:
- Business analyst (Phân tích kinh doanh)
- Financial analyst (Phân tích tài chính)
- Operations analyst (Phân tích vận hành)
- Marketing analyst (Phân tích Marketing)
- Systems analyst (Phân tích hệ thống)
Consultant
Sau vài năm kinh nghiệm, bạn có thể trở thành Data Analyst Consultant. Bạn có thể làm việc trực tiếp cho một công ty hoặc trở thành freelancer thực hiện phân tích cho nhiều khách hàng khác nhau.
Kỹ năng cần có để trở thành Data Analyst
Kỹ năng chuyên môn
- Phân tích thống kê: Hiểu và áp dụng các phương pháp thống kê vào phân tích dữ liệu. Thống kê là các lĩnh vực toán học và khoa học mà có liên quan đến việc thu thập, phân tích, diễn giải và trình bày dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu: Biết cách sử dụng các công cụ để hiển thị dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu, như Tableau, Power BI, Zoho,…
- Lập trình: Thành thạo sử dụng R hoặc Python để xử lý và phân tích dữ liệu. Hai ngôn ngữ này cho phép bạn thực hiện phân tích nâng cao mà Excel thường không thể làm. Trong khi R được thiết kế dành riêng cho việc phân tích thì Python lại phổ biến hơn và có thể dễ học hơn.
- Nắm vững kiến thức về cơ sở dữ liệu: Hiểu rõ cách tổ chức và truy xuất được cơ sở dữ liệu. Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, hay SQL, là ngôn ngữ tiêu chuẩn để giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Nắm vững SQL cho phép bạn cập nhật, sắp xếp và truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ và sửa đổi cấu trúc dữ liệu (schema).
- Làm sạch và xử lý dữ liệu: Có kỹ năng làm sạch và xử lý dữ liệu để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu. Ngoài ra, Data Analyst còn chuyển đổi dữ liệu về một định dạng thống nhất có thể dễ dàng phân tích, đồng thời tập hợp và kết nối những dữ liệu từ đa nguồn tạo ra một góc nhìn xuyên suốt.
- Kiến thức chuyên ngành: Hiểu biết vững về lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp hoặc ngành công nghiệp mà họ đang làm việc.
- Quản lý dữ liệu: Quản lý dữ liệu liên quan đến việc thu thập, sắp xếp và lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả, an toàn và tiết kiệm chi phí. Mặc dù một số tổ chức sẽ có các vai trò dành riêng cho việc quản lý dữ liệu như Data Architects/ Data Engineers, Database Administrators, và Information Security Analysts, Data Analyst vẫn nên quản lý dữ liệu ở một khả năng nhất định.
- Trực quan hóa thống kê: Bạn cần thành thạo các phần mềm trực quan hóa, như Tableau, để chuyển đổi phân tích thành bảng thông tin, mô hình dữ liệu, hình ảnh trực quan và báo cáo kinh doanh.
Kỹ năng mềm
Theo Báo Cáo Lương & Thị Trường Tuyển Dụng IT 2024-2025, sau đây là các kỹ năng mềm mà Data Analyst ưu tiên cải thiện và sở hữu:
- Kỹ năng nói tiếng Anh
- Quản lý dự án
- Thuyết trình
- Lãnh đạo
- Kiến thức kinh doanh
Ngoài ra, để Data Analyst có thể giao tiếp hiệu quả, phối hợp nhịp nhàng với các bên liên quan và truyền đạt insight thuyết phục, bạn nên nắm vững các kỹ năng mềm sau:
- Kỹ năng đặt câu hỏi với doanh nghiệp: Biết cách khai thác yêu cầu đúng trọng tâm bằng cách hỏi rõ mục tiêu, KPI, người dùng cuối và cách họ sẽ sử dụng dashboard.
- Kỹ năng giao tiếp kỹ thuật với Data Engineer/Developer: Trình bày logic dữ liệu rõ ràng, có ví dụ cụ thể, tránh mơ hồ; dùng tài liệu, schema mẫu và công cụ như Jira để làm việc hiệu quả.
- Kỹ năng sắp xếp và ưu tiên công việc: Biết dùng công cụ quản lý task như Trello, Jira; phân biệt việc gấp – quan trọng; làm quen với cách làm việc trong team Agile.
- Kỹ năng viết tài liệu (documentation): Ghi chép định nghĩa dữ liệu, logic tính toán, giả định phân tích vào Notion hoặc Google Docs để dễ tra cứu và bàn giao cho người khác.
- Kỹ năng trình bày kết quả phân tích: Trình bày dữ liệu theo mạch chuyện rõ ràng, dùng biểu đồ đúng loại, slide ngắn gọn và luôn kết thúc bằng đề xuất hành động rõ ràng.
Bằng cấp để trở thành Data Analyst
Dưới đây là 10 chứng chỉ phổ biến có thể giúp bạn đạt được mục tiêu nghề nghiệp của mình:
- CompTIA Data+: Chứng chỉ cơ bản về các khái niệm và kỹ năng cốt lõi cần thiết để xử lý và phân tích dữ liệu.
- Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst: Chứng chỉ chuyên sâu dành cho phân tích viên dữ liệu, tập trung vào nền tảng phân tích dữ liệu lớn Cloudera.
- Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate: Chứng chỉ hướng dẫn sử dụng Power BI của Microsoft để phân tích dữ liệu và tạo báo cáo trực quan.
- SAS Certified Data Scientist: Chứng chỉ cao cấp dành cho nhà khoa học dữ liệu, đánh giá khả năng sử dụng phần mềm SAS để phân tích và xử lý dữ liệu phức tạp.
- Certified Analytics Professional (CAP): Chứng chỉ toàn diện về các kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu, phù hợp với nhiều vai trò phân tích khác nhau.
- Data Scientist Associate v2 (DCA-DS) Certification: Chứng chỉ đánh giá các kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu, phù hợp cho người mới bắt đầu sự nghiệp.
- Columbia University Certification of Professional Achievement in Data Sciences: Chứng chỉ của Đại học Columbia, cung cấp kiến thức chuyên sâu về khoa học dữ liệu.
- AWS Certified Data Analytics – Specialty: Chứng chỉ chuyên môn về phân tích dữ liệu trên nền tảng điện toán đám mây AWS của Amazon.
- Google Data Analytics Professional Certificate: Chứng chỉ cung cấp các kỹ năng cơ bản để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu using Google tools (sử dụng các công cụ của Google).
- IBM Data Analyst Professional Certificate: Chứng chỉ cung cấp các kỹ năng cần thiết để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu, sử dụng các công cụ của IBM.
Các câu hỏi về Data Analyst làm gì thường gặp
Mức lương của Data Analyst?
Mức lương của Data Analyst phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kinh nghiệm, kỹ năng, vị trí làm việc và loại hình doanh nghiệp.
Theo khảo sát “Báo cáo Lương và Thị trường Tuyển dụng IT Việt Nam 2024-2025” của ITviec, mức lương trung vị của Data Analyst hiện nay tại Việt Nam là:
| Khoảng năm kinh nghiệm | Mức lương trung vị Data Analyst |
|---|---|
| Dưới 1 năm | 16.400.000 |
| 1-2 năm | 22.350.000 |
| 3-4 năm | 30.400.000 |
| 5-8 năm | 68.450.000 |
Data Analyst cần làm việc với những công cụ nào?
Trong quá trình phân tích dữ liệu, Data Analyst thường sử dụng rất nhiều công cụ để công việc của họ trở nên chính xác và hiệu quả hơn.
Một số công cụ phổ biến nhất trong ngành phân tích dữ liệu bao gồm:
- Thu thập dữ liệu marketing: Google Tag Manager, Google Analytics, Google Ads
- Trực quan hóa dữ liệu: Tableau, Power BI, Looker, Google Analytics
- Phân tích và mô hình hóa: SAS, Jupyter Notebooks
- Phân tích bảng tính: Excel, Google Sheets
Data analyst có cần phải biết code không?
Mặc dù không nhất thiết phải giỏi lập trình để trở thành một Data Analyst, nhưng việc thành thạo SQL – ngôn ngữ truy vấn dữ liệu, là bắt buộc đối với vị trí Data Analyst, vì phần lớn dữ liệu doanh nghiệp hiện nay đều được lưu trữ trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL, BigQuery, v.v.
Ngoài ra, nếu bạn biết thêm một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R, bạn sẽ có lợi thế rất lớn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu từ các nguồn không cấu trúc, ví dụ như file CSV, Excel hoặc dữ liệu dạng log, mà không cần phải phụ thuộc vào Data Engineer để đẩy dữ liệu vào hệ thống trước. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tổ chức nhỏ hoặc môi trường startup, nơi Data Analyst thường phải tự xử lý toàn bộ chuỗi phân tích từ thu thập đến làm sạch và tính toán dữ liệu.
Cần kỹ năng gì để theo đuổi sự nghiệp ngành Data Analyst?
Ngoài yêu cầu về trình độ học vấn và kinh nghiệm, nhà tuyển dụng đang tìm kiếm ứng viên có những kỹ năng sau:
Kỹ năng kỹ thuật:
- Kiến thức toán học tốt và xác suất thống kê. Toán cao cấp là điểm mạnh, tuy nhiên không cần quá vượt trội như Data Scientist.
- Thành thạo ngôn ngữ lập trình Python, R, SQL và các công cụ hỗ trợ.
- Kỹ năng trình bày và trực quan hóa dữ liệu dễ hiểu, dễ đưa ra hướng xử lý.
Kỹ năng mềm:
- Giải quyết vấn đề và đề xuất hướng xử lý từ các dữ liệu phân tích.
- Tư duy phản biện.
- Quản lý thời gian.
- Báo cáo có hệ thống và khả năng diễn giải tốt.
Công việc của Data Analyst có khác nhau giữa các nhóm ngành không?
Dù cùng mang chức danh là Data Analyst, nhưng tính chất công việc và yêu cầu kỹ năng lại có sự khác biệt rõ rệt giữa các ngành do đặc thù hệ thống dữ liệu và tốc độ ra quyết định không giống nhau.
Ví dụ, trong ngành tài chính – ngân hàng, dữ liệu thường được lưu trữ trong các hệ thống cũ, có cấu trúc chặt chẽ và độ bảo mật cao. Việc truy vấn dữ liệu đòi hỏi sự cẩn trọng tuyệt đối, vì nếu viết sai câu lệnh rồi mới phát hiện thì phải chờ rất lâu để hệ thống xử lý lại. Do đó, Data Analyst trong ngành này cần có kỹ năng tối ưu SQL sâu, khả năng kiểm tra logic truy vấn kỹ càng trước khi chạy, và hiểu rõ quy trình nghiệp vụ để đảm bảo tính chính xác tuyệt đối. Họ làm việc nhiều với báo cáo tổng hợp, batch theo ngày hoặc tuần, nơi độ trễ được chấp nhận, nhưng độ chính xác phải gần như tuyệt đối.
Ngược lại, ở các công ty thương mại điện tử, hệ thống dữ liệu thường hiện đại và linh hoạt hơn, với khả năng lưu trữ dữ liệu lớn theo thời gian thực như hành vi người dùng, lượt truy cập, đơn hàng. Data Analyst trong ngành E-commerce không chỉ cần giỏi SQL mà còn phải viết truy vấn một cách nhanh, hiệu quả để đáp ứng nhu cầu báo cáo realtime, hỗ trợ quyết định nhanh chóng cho các chiến dịch marketing hoặc điều chỉnh vận hành tức thời. Áp lực ở đây không đến từ độ phức tạp hệ thống như ngân hàng, mà từ tốc độ và nhu cầu theo sát thị trường từng giờ. Chính vì thế, một Data Analyst giỏi trong ngành này cần tư duy linh hoạt, phản ứng nhanh, và quen làm việc với các công cụ hiện đại như BigQuery, Looker Studio hoặc Metabase.
Tổng kết Data Analyst làm gì
Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu trong mọi lĩnh vực, nghề Data Analyst hứa hẹn là một trong những lĩnh vực nổi bật và tiềm năng trong thị trường lao động. Nếu nắm bắt được xu hướng nghề nghiệp này và trang bị đủ kỹ năng, bạn có cơ hội trở thành một Data Analyst thành công, đóng góp vào sự phát triển và tạo ra giá trị to lớn cho doanh nghiệp và cộng đồng.
Bạn thấy bài viết hay và hữu ích? Đừng ngại Share với bạn bè và đồng nghiệp nhé.
Và nhanh tay tham khảo việc làm IT “chất” trên ITviec!
