data analyst làm gì - itviec blog

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 ai? Data Analyst làm gì?

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… Vậy cụ thể hơn, Data Analyst làm gì?

Data Analyst làm gì?

Sau đây là một số đầu việc mà Data Analyst sẽ đảm nhiệm:

  • Thu thập dữ liệu: Data Analyst thực hiện việc 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.
  • 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), Quản lý, Tư vấn hoặc trở thành Chuyên gia phân tích chuyên sâu trong một lĩnh vực.

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?

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

  • Kỹ năng giao tiếp
  • Kỹ năng làm việc nhóm
  • Tư duy phản biện
  • Khả năng giải quyết vấn đề
  • Khả năng thích ứng
  • Cẩn thận, tỉ mỉ, quan tâm chi tiết

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:

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 IT 2023 – 2024” của ITviec, mức lương trung vị của Data Analyst hiện nay tại Việt Nam là:

Khoảng năm kinh nghiệm Mức lương trung vị của Data Analyst
1 – 2 23.000.000 VND/tháng
3 – 4 34.500.000 VND/tháng
5 – 8 38.500.000 VND/tháng

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: Microsoft Excel, Google Sheets, SQL, Tableau, R/Python, SAS, Microsoft Power BI, Jupyter Notebooks, Google Analytics, Google Tag Manager, Google AdWords, Looker…

Data analyst có cần phải biết code không?

Mặc dù không nhất thiết phải biết code để trở thành một Data Analyst nhưng việc hiểu biết về một số lệnh cơ bản trong Python hoặc R, cùng khả năng viết truy vấn, sẽ giúp bạn xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả hơn.

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.

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.

robby-2

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!