Nội dung chính
Hiểu rõ lộ trình Data Analyst phát triển sự nghiệp, cũng như nắm được yêu cầu kỹ năng và trách nhiệm của từng vị trí sẽ giúp bạn lựa chọn hướng đi phù hợp với năng lực và sở thích của mình. Bài viết này sẽ gợi ý cụ thể về các lộ trình Data Analyst phát triển theo nhiều hướng để bạn tham khảo và theo đuổi để đạt được mục tiêu nghề nghiệp.
Đọc bài viết này để biết:
- Lộ trình Data Analyst thăng tiến có các cấp độ nào?
- Yêu cầu công việc và kỹ năng của mỗi cấp độ là gì?
- Còn những lộ trình Data Analyst nào khác dành cho những ai không muốn đi theo hướng quản lý?
Lộ trình Data Analyst là gì?
Data Analyst là vị trí đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ tổ chức thu thập, làm sạch, phân tích, giải nghĩa và trực quan hóa dữ liệu.
Công việc của Data Analyst yêu cầu kỹ năng ở nhiều lĩnh vực như: công nghệ thông tin, phân tích kinh doanh, quản lý dự án,… Ngành nghề này cũng cung cấp nhiều cơ hội việc làm đa dạng ở các cấp độ: sơ cấp, trung cấp và cao cấp.
Đọc thêm: Data Analyst làm gì: Định nghĩa, Kỹ năng và Hướng phát triển
Do đó, lộ trình Data Analyst có thể “rẽ hướng” khác nhau tùy theo sở thích, sở trường và mục tiêu nghề nghiệp của từng cá nhân.
5 cấp độ trong lộ trình Data Analyst phát triển sự nghiệp theo hướng quản lý
Mục này sẽ phác họa lộ trình Data Analyst theo cấp độ kinh nghiệm, từ các vị trí mới vào nghề đến các vai trò quản lý cấp cao. Mỗi cấp độ sẽ đi kèm với các kỹ năng thiết yếu và trách nhiệm liên quan đến công việc cụ thể.
Entry-Level Data Analyst
Ở cấp độ mới bắt đầu, Data Analyst thường làm việc theo nhóm và được hướng dẫn, giám sát bởi Senior hoặc Manager.
Công việc chính của Entry-level Data Analyst
- Thu thập dữ liệu: Entry-Level Data Analyst sẽ chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy, chính xác và an toàn. Sau đó ghi lại và lưu trữ phần dữ liệu này trong cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống lưu trữ dữ liệu hiện có.
- Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thô cần phải được xử lý để loại bỏ các lỗi và chuẩn bị cho việc phân tích dữ liệu. Entry-level Data Analyst thực hiện việc làm sạch dữ liệu thông qua các nhiều tác vụ khác nhau, ví dụ như:
- Chuẩn hóa (Standardization): Đảm bảo dữ liệu được định dạng thống nhất, ví dụ như chuyển đổi định dạng ngày tháng, đơn vị đo lường.
- Xác định các giá trị thiếu: Tìm và xử lý các trường dữ liệu bị trống.
- Loại bỏ trùng lặp (De-duping): Xóa các bản ghi trùng lặp trong tập dữ liệu.
- Lập báo cáo: Sau khi phân tích cơ bản, Entry-Level Data Analyst cũng có thể chịu trách nhiệm viết báo cáo tóm tắt về những phát hiện của mình, chủ yếu sử dụng các công cụ như Power BI và MS Excel.
Yêu cầu và trình độ của Entry-level Data Analyst
Để trở thành Data Analyst cấp độ đầu vào, bạn cần có bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan.
Yêu cầu về kỹ năng của Entry-level Data Analyst
- Hiểu biết về luồng dữ liệu, bao gồm nguồn dữ liệu, tổng hợp số liệu, cách sử dụng,…
- Hiểu biết về Python hoặc R – ngôn ngữ lập trình chính của lĩnh vực này
- Kiến thức về các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như SQL, NoSQL giúp truy vấn và thao tác với dữ liệu hiệu quả
- Kỹ năng phân tích thống kê và kinh nghiệm thực tế với phần mềm phân tích thống kê, đặc biệt là Excel
- Kiến thức cơ bản về các công cụ khoa học dữ liệu hoặc thống kê, bao gồm Tableau, MicroStrategy, SAS,…
Đọc thêm: Lộ trình học NoSQL: Các khóa học, tài liệu và cơ sở dữ liệu cần biết
Junior Data Analyst
Junior Data Analyst sẽ làm việc thường xuyên hơn với dữ liệu của tổ chức, được tham gia hỗ trợ công ty đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu đầy đủ.
Công việc chính của Junior Data Analyst
Ngoài các công việc thu thập, làm sạch, chuẩn bị, giải nghĩa dữ liệu như ở cấp độ đầu vào, Junior Data Analyst còn có thể được giao các nhiệm vụ như:
- Xác định mẫu (Pattern): Tìm kiếm các xu hướng và mối liên hệ có ý nghĩa trong dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization): Biểu diễn dữ liệu dưới dạng các biểu đồ, hình ảnh dễ hiểu và dễ đưa ra kết luận
- Tạo bảng tổng quan (Dashboard): Xây dựng các giao diện bảng tương tác để theo dõi các chỉ số quan trọng của doanh nghiệp
- Chẩn đoán, khắc phục sự cố cho các hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu và đào tạo người dùng cuối sử dụng chúng
Một số ví dụ cụ thể về công việc của Junior Data Analyst:
- Phát triển ứng dụng Java để tự động định dạng lại tệp văn bản
- Tự động hóa quy trình kéo và tải dữ liệu
- Phát triển các ứng dụng VBA để thu thập dữ liệu dựa trên các chỉ số hiệu suất chính (KPI) khác nhau trong sản xuất
- Ghi nhật ký thông tin vào Tableau, một công cụ phân tích thống kê và thông minh kinh doanh
- Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu dự đoán để phân tích kinh doanh và dự báo xu hướng
- Thực hiện trích xuất, xử lý, thao tác và lưu trữ dữ liệu
- Phát triển và duy trì các trang web SharePoint cho nhóm
Yêu cầu về trình độ của Junior Data Analyst
Đối với vị trí Junior Data Analyst, bằng cử nhân về thống kê, toán học, khoa học máy tính hoặc quản lý thông tin được ưu tiên.
Yêu cầu về kỹ năng của Junior Data Analyst
Ngoài các yêu cầu tương tự như vị trí Entry-level Data Analyst, vị trí Junior Data Analyst thường có thêm những yêu cầu sau:
- Kinh nghiệm làm việc với cơ sở dữ liệu lớn
- Kỹ năng tổ chức và định lượng
- Khả năng làm việc theo nhóm
- Kỹ năng thuyết trình
- Thành thạo một hoặc nhiều công cụ phân tích kinh doanh (BI) và hiển thị dữ liệu (Excel, Tableau, QuickSight, MicroStrategy, PowerBI…).
Senior Data Analyst
Khi thăng tiến lên vai trò Senior Data Analyst, bạn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu chuyên sâu và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Bạn cũng có thêm trách nhiệm quản lý team và làm việc trực tiếp với các nhóm quản lý cấp cao.
Công việc chính của Senior Data Analyst
- Hướng dẫn team thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu.
- Xác định các xu hướng và đưa ra các dự báo về hiệu quả hoạt động của tổ chức.
- Đưa ra các giải pháp kinh doanh hiệu quả, giúp nâng cao quy trình làm việc hiện tại của tổ chức.
- Viết mã, debug, viết document, hỗ trợ phát triển các ứng dụng mới theo yêu cầu kinh doanh.
Yêu cầu về trình độ của Senior Data Analyst
Để trở thành một Senior Data Analyst, bạn cần có tối thiểu bằng đại học trong các lĩnh vực như công nghệ thông tin, toán ứng dụng, hệ thống thông tin, quản trị kinh doanh hoặc thống kê. Ngoài ra, Senior Data Analyst có bằng thạc sĩ trở lên trong lĩnh vực tương ứng sẽ được đánh giá cao hơn.
Yêu cầu về kỹ năng của Senior Data Analyst
Vị trí này thường có những yêu cầu sau:
- Kinh nghiệm trong việc dự báo xu hướng, lập mô hình (modeling) và tạo báo cáo
- Kiến thức về SQL, thành thạo các ngôn ngữ lập trình như R, Python,…
- Kiến thức về các công cụ dữ liệu như Hadoop, Aster, Teradata…
- Kỹ năng giao tiếp và thuyết trình tốt
- Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm hiệu quả
Data Analyst sau khi đã tích lũy nhiều kinh nghiệm, nếu có mong muốn phát triển theo định hướng quản lý và sở hữu kỹ năng lãnh đạo cần thiết, bạn có thể trở thành Data Analytics Manager hoặc Director, sau đó là Chief Data Officer.
Data Analytics Manager/ Director
Senior Data Analyst có thể phát triển theo hướng quản lý để trở thành Data Analytics Manager/ Director. Ngoài việc có kỹ năng phân tích dữ liệu nâng cao, bạn cần có kỹ năng quản lý để có thể làm việc tốt trong vai trò này.
Họ phát triển và triển khai các chiến lược và công cụ toàn diện để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Các phân tích này sau đó được sử dụng bởi các chuyên gia khác trong công ty để đưa ra các quyết định và chiến lược quan trọng.
Công việc chính của Data Analytics Manager/ Director
- Đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu
- Xây dựng và phát triển các mô hình dữ liệu, hệ thống tự động hóa dữ liệu, hệ thống đo lường hiệu suất và hệ thống báo cáo
- Thiết kế các quy trình kỹ thuật, hướng khai thác và phân tích thị trường để đào sâu điểm mạnh, điểm yếu, đề xuất hướng hành động có lợi cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
- Giám sát việc cung cấp các phân tích và báo cáo được sử dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
- Báo cáo kết quả phân tích cho lãnh đạo, các bên liên quan, nhóm sản phẩm và bộ phận bán hàng
- Phát triển các biện pháp kiểm soát chất lượng và đảm bảo đáp ứng các tiêu chuẩn của bộ phận
- Truyền đạt tác động kinh doanh của các phân tích dữ liệu cho các bên liên quan
- Tuyển dụng và đào tạo các nhân viên phân tích dữ liệu giỏi để củng cố nguồn nhân lực chất lượng cho doanh nghiệp
Yêu cầu về kỹ năng của Data Analytics Manager/ Director
- Kỹ năng lập trình cao cấp với SAS, SQL,…
- Kiến thức về các công cụ dữ liệu như Hadoop, Aster và Teradata
- Kiến thức về các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Raw và Tableau
- Kiến thức chuyên sâu về các công cụ phân tích và BI, bao gồm SQL, Alteryx, Power BI và Excel
- Hiểu biết chuyên sâu về phân tích nâng cao, thống kê và mô hình dự báo
- Kỹ năng phân tích hiệu quả trong các tập dữ liệu lớn và phức tạp
- Kỹ năng quản lý dự án và lãnh đạo xuất sắc
Chief Data Officer
Chief Data Officer – CDO là vị trí điều hành cấp cao, chịu trách nhiệm về quản trị và sử dụng dữ liệu trong tổ chức. CDO cần đưa ra được chiến lược tận dụng dữ liệu để thúc đẩy doanh nghiệp đi đúng hướng, và thuyết phục các bên liên quan và nhà đầu tư về tính hiệu quả của các chiến lược này.
Công việc chính của Chief Data Officer
- Xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu đảm bảo quá trình thu thập và xử lý dữ liệu an toàn, hiệu quả
- Triển khai phân tích dữ liệu nhằm giảm thiểu khó khăn và gia tăng lợi nhuận
- Phát triển các hệ thống phân tích dữ liệu hiệu quả
- Dẫn dắt thiết kế kiến trúc và hạ tầng dữ liệu
- Thực hiện các biện pháp bảo vệ dữ liệu được lưu trữ và truyền đi
- Cập nhật các quy định về bảo vệ dữ liệu để tránh rủi ro bị xâm phạm
- Kiểm soát việc truy cập thông tin, đảm bảo chỉ những người được ủy quyền mới có quyền truy cập
- Thúc đẩy văn hóa chia sẻ dữ liệu trong tổ chức để đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên thông tin
Yêu cầu về kỹ năng của Chief Data Officer
- Thường yêu cầu kinh nghiệm từ 5 – 10 năm trong vai trò quản lý hoặc phân tích dữ liệu cấp cao
- Kỹ năng giao tiếp và lãnh đạo mạnh mẽ
- Tư duy phân tích sắc bén
- Kỹ năng thuyết trình và quản lý dự án
Lộ trình Data Analyst phát triển sự nghiệp theo hướng chuyên môn
Ngoài trở thành quản lý, các chuyên gia IT giàu kinh nghiệm liên quan đến phân tích dữ liệu cũng có thể phát triển theo hướng đi sâu vào chuyên môn hơn, ví dụ như:
Data Analyst cho lĩnh vực cụ thể
Kiến thức chuyên sâu về một ngành/ lĩnh vực mang lại nhiều lợi thế. Nhiều công ty sẵn sàng trả mức lương cao cho chuyên gia phân tích dữ liệu có khả năng giải quyết các vấn đề đặc thù trong lĩnh vực của họ. Bạn có thể trở thành Data Analyst chuyên biệt trong ngành tài chính, ngân hàng, đầu tư, marketing, chăm sóc sức khỏe, quốc phòng, bán hàng hoặc sản xuất.
Ví dụ:
Data Analyst trong lĩnh vực tài chính giúp doanh nghiệp quản lý rủi ro tài chính, xác định cơ hội đầu tư và gia tăng doanh thu thông qua phân tích dữ liệu công ty.
Trong lĩnh vực sản xuất, Data Analyst có thể giúp các công ty xác định lỗ hổng trong quy trình, đề xuất các chiến lược để cải thiện hiệu suất và năng suất, giảm thiểu lãng phí,…
Data Analyst Consultant (Nhà tư vấn phân tích dữ liệu)
Data Analyst Consultant (Chuyên gia tư vấn phân tích dữ liệu) có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, sử dụng các kỹ năng nâng cao và hiểu biết sâu sắc để phân tích dữ liệu chuyên sâu, từ đó tư vấn cho doanh nghiệp hướng giải quyết vấn đề, cải thiện chiến lược và đạt được mục tiêu kinh doanh.
Ví dụ công việc của Data Analyst Consultant:
- Duy trì tính toàn vẹn trong quá trình phân tích hệ thống kinh doanh
- Thiết kế kế hoạch và phương pháp để phân tích và thu thập dữ liệu
- Xây dựng các mô hình dữ liệu và phân tích dữ liệu để xác định xu hướng và thúc đẩy đổi mới.
- Làm việc cùng khách hàng hoặc các bộ phận khác để xây dựng các kế hoạch hành động phù hợp
- Giám sát việc triển khai các giải pháp và đánh giá hiệu quả của chúng.
Business Analyst (Chuyên gia phân tích kinh doanh)
Business Analyst tập trung vào việc sử dụng dữ liệu nội bộ để thúc đẩy hiệu quả hoạt động và đưa ra các quyết định sáng suốt cho công ty. Ví dụ:
- Đánh giá hiệu quả: Xác định các điểm mạnh, điểm yếu và cơ hội cải tiến trong các quy trình và hoạt động kinh doanh.
- Đề xuất giải pháp: Sử dụng dữ liệu để đề xuất các giải pháp thực tế và hiệu quả cho các vấn đề kinh doanh, ví dụ như tối ưu hóa quy trình CNTT, cải thiện dịch vụ khách hàng, nâng cao hiệu quả tuyển dụng.
- Phát triển và triển khai các bảng điều khiển quản lý dữ liệu để theo dõi hiệu quả hoạt động và hỗ trợ ra quyết định. Đào tạo nhân viên sử dụng các công cụ này hiệu quả.
Operations Analyst (Chuyên gia phân tích vận hành)
Vai trò chính của Operations Analyst là sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa quy trình và thủ tục của công ty nhằm nâng cao hiệu suất và cải thiện kết quả. Ví dụ:
- Thu thập và phân tích dữ liệu và phản hồi của khách hàng, giúp nhóm hỗ trợ khách hàng hiểu rõ hơn về những khó khăn của người mua, xác định các yếu tố làm giảm sự trung thành của khách hàng.
- Xác định, đánh giá và giải quyết các vấn đề về thủ tục và cấu trúc để tăng năng suất và doanh thu.
Compensation and Benefits Analyst (Chuyên gia phân tích lương và phúc lợi)
Vị trí này thường làm trong các tổ chức lớn với hàng nghìn nhân viên, sử dụng các công cụ để phân tích dữ liệu, từ đó thiết kế và triển khai chương trình lương thưởng cạnh tranh và hiệu quả, giúp thu hút và giữ chân nhân tài. Ví dụ:
- Giúp công ty xác định mức lương và phúc lợi phù hợp cho nhân viên dựa trên kinh nghiệm, thành tích và trình độ chuyên môn của họ.
- Cung cấp phân tích dữ liệu để hỗ trợ phòng nhân sự xây dựng chiến lược xây dựng nhóm và lựa chọn lãnh đạo.
Actuary (Chuyên gia tính toán rủi ro bảo hiểm)
Ngành bảo hiểm tạo ra một lượng lớn dữ liệu, các chuyên gia tính toán rủi ro sẽ phân tích dữ liệu để dự đoán rủi ro, giảm thiểu chi phí và đảm bảo lợi nhuận cho công ty bảo hiểm.
Ví dụ:
- Phân tích dữ liệu liên quan đến tai nạn, bệnh tật, hưu trí, tử vong,… để xác định mức độ rủi ro của từng khách hàng. Từ đó dự đoán số tiền bồi thường và xác định mức phí bảo hiểm phù hợp.
- Dựa trên phân tích các thông tin cá nhân ở đa chiều, các chuyên gia này sẽ nhận biết mức độ rủi ro của từng hồ sơ khách hàng để giảm hạn chế tiếp cận và hỗ trợ các khách hàng có rủi ro cao, giúp bảo vệ tài chính cho doanh nghiệp.
Fraud Analyst (Chuyên gia phân tích gian lận)
Chuyên gia phân tích gian lận sử dụng kết quả phân tích dữ liệu để bảo vệ công ty và khách hàng khỏi các hành vi gian lận trong lĩnh vực bảo hiểm, tín dụng, cho vay và ngân hàng. Ví dụ:
- Phân tích dữ liệu giao dịch để xác định các hành vi bất thường.
- Xác định các hình thức gian lận mới, ngăn chặn lỗ hổng mà những kẻ xấu có thể khai thác. Ví dụ, số lượng hoàn tiền, trả hàng hoặc hủy giao dịch cao có thể là dấu hiệu của gian lận.
Business Product Analyst (Chuyên gia phân tích sản phẩm kinh doanh)
Chuyên gia phân tích sản phẩm kinh doanh thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm các nhóm tiếp thị, bán hàng, hỗ trợ khách hàng, thiết kế và quản lý sản phẩm. Phân tích của họ có thể giúp:
- Xác định các tính năng và chức năng chính mà khách hàng mong muốn ở các sản phẩm và dịch vụ của công ty.
- Giúp cấp quản lý xác định chiến lược tiếp thị và giá cả tối ưu để đạt được mục tiêu doanh thu và lợi nhuận, cũng như duy trì lợi thế cạnh tranh so với đối thủ.
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
Data Analyst cũng có thể chuyển hướng sang vai trò Data Scientist. Đây là những chuyên gia hàng đầu về học máy (machine learning), sử dụng các tập dữ liệu lớn để huấn luyện mô hình hoặc xây dựng phần mềm chuyên dụng.
Data Scientist cũng có thể tham gia vào các lĩnh vực khai thác dữ liệu (data mining), trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), tự động hóa (automation) và nhiều chuyên môn khác.
Các câu hỏi về lộ trình Data Analyst thường gặp
Lương Data Analyst ở Việt Nam có cao không?
Data Analyst là vị trí có mức thu nhập khá hấp dẫn. Theo Báo cáo lương IT năm 2023 – 2024 của ITviec, mức lương của Data Analyst theo khoảng năm kinh nghiệm như sau:
| Khoảng năm kinh nghiệm | Mức lương trung vị của Data Analyst |
| Dưới 1 năm | 10.500.000 VND/tháng |
| 1 – 2 | 23.000.000 VND/tháng |
| 3 – 4 | 34.500.000 VND/tháng |
| 5 – 8 | 38.500.000 VND/tháng |
| Trên 8 năm | 44.000.000 VND/tháng |
Có cần bằng cấp để trở thành Data Analyst không?
Mặc dù bằng cấp không phải là điều kiện tiên quyết để trở thành Data Analyst, nhưng hầu hết các vị trí phân tích dữ liệu dành cho người mới bắt đầu đều yêu cầu ứng viên có bằng Cử nhân trong một trong các lĩnh vực sau: Tài chính, Kinh tế, Toán học, Thống kê, Khoa học máy tính hoặc Quản lý thông tin.
Thêm vào đó, việc theo đuổi bằng thạc sĩ sẽ hỗ trợ bạn thăng tiến trong sự nghiệp phân tích dữ liệu.
Có thể trở thành Data Analyst mà không có kinh nghiệm không?
Câu trả lời là hoàn toàn có thể. Ngành phân tích dữ liệu cung cấp nhiều vị trí với các cấp độ kinh nghiệm khác nhau, do đó bạn có thể gia nhập lĩnh vực này ngay cả khi chưa có kinh nghiệm.
Tuy nhiên, nếu bạn hướng đến các vị trí phân tích dữ liệu chuyên sâu, yêu cầu kinh nghiệm tối thiểu sẽ thường nằm trong khoảng 5 đến 10 năm.
Sự khác biệt giữa Data Analyst và Data Scientist là gì?
Data Analyst sử dụng các phương pháp và công cụ sẵn có để thu thập và phân tích dữ liệu. Trong khi đó, Data Scientist tham gia phát triển các phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu mới, hướng tới hiệu quả, độ chính xác và tính chống sai sót cao hơn so với các phương pháp truyền thống.
Cả hai vai trò này đều đóng góp vào việc thu thập các hiểu biết có thể dẫn đến hành động (actionable insights) cho tổ chức, nhưng có thể khác nhau về các công cụ và quy trình sử dụng.
Đọc thêm: Data Analyst vs Data Scientist: 4 yếu tố khác biệt chính
Data Analyst có cần biết code không?
Chuyên gia phân tích dữ liệu không cần có kiến thức lập trình cao cấp. Họ chỉ cần có những kỹ năng lập trình cơ bản để hỗ trợ cho việc phân tích và xử lý dữ liệu.
Tổng kết lộ trình Data Analyst
Lộ trình Data Analyst phát triển theo nhiều hướng đa dạng và rộng mở, phù hợp với những chuyên gia IT đến từ nhiều xuất phát điểm khác nhau. Nghề Data Analyst hấp dẫn bởi chính những thách thức không ngừng trong việc xác định và giải quyết các vấn đề hóc búa.
Điều quan trọng là bạn cần nắm vững các kiến thức nền tảng về phân tích dữ liệu. Sau đó, bạn hoàn toàn có thể tự tin xây dựng sự nghiệp phù hợp với sở thích và năng lực của mình.
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!