- BA: Chuyên viên phân tích kinh doanh
- DA: Chuyên viên phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là môn khoa học phân tích dữ liệu thô (raw data) để đưa ra được kết luận về thông tin đó. Các chuyên gia Phân tích dữ liệu tìm ra các xu hướng và số liệu trong các khối thông tin mà có thể bị bỏ sót nếu không sử dụng kĩ thuật hay công cụ phân tích. Thông tin thu được có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình làm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc một hệ thống.
Các doanh nghiệp hiện nay đều cần vị trí BA và DA có chuyên môn kỹ thuật và kỹ năng xử lí vấn đề nên lĩnh vực này luôn khao khát nguồn nhân lực. Tuy nhiên, ở Việt Nam tính đến nay vẫn chưa có trường Đại học nào đào tạo cụ thể ngành học này.
B. HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (BA-DA) THÌ SẼ LÀM GÌ?
Hiện nay, vai trò của nhà phân tích dữ liệu BA-DA là tương đối quan trọng, và một công việc chính của nhà BA-DA bao gồm:
- Sử dụng công cụ lắng nghe Internet để thu thập dữ liệu từ các nguồn tin tức và mạng xã hội
- Phân tích dữ liệu và viết báo cáo
- Phân tích thông tin về thương hiệu và các vấn đề xã hội
- Dự báo và nắm bắt xu hướng trong tương lai
- Trình bày các nội dung bằng số liệu, bản đồ, biểu đồ và đề xuất các hình thức minh họa hợp lý khác
- Tối ưu hoá các chiến dịch Marketing, Sales dựa trên số liệu đã thu thập được
- Báo cáo số liệu thường xuyên cho quản lý và tương tác trực tiếp với khách hàng về các sự kiện liên quan tới thương hiệu khách hàng
- Và ngoài ra còn thực hiện các công việc khác được phân công
C. CÁC VỊ TRÍ CÔNG VIỆC NÀO CÓ THỂ LÀM KHI HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU?
Sinh viên tốt nghiệp các chuyên ngành Khoa học Dữ liệu, Phân tích Dữ liệu Kinh doanh hoặc một lĩnh vực tương tự có cơ hội làm việc trong rất nhiều ngành nghề khác nhau. Các vị trí có nhu cầu tuyển dụng cao nhất hiện nay có thể kể đến như:
Chuyên viên phân tích dữ liệu ( Data Analyst)
Vị trí công việc phổ biến nhất mà bạn có thể đảm nhiệm sau khi tốt nghiệp ra trường là chuyên viên phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực như tài chính, tiếp thị, bảo hiểm, truyền thông, chăm sóc sức khỏe, … Bạn có thể bắt đầu với những công việc đơn giản nhất như thu thập, quản lý, trích xuất, phân tích hay lọc dữ liệu theo yêu cầu của các bên liên quan.
Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh ( Business Analyst)
Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh phụ trách công việc phân tích và tối ưu các hoạt động của doanh nghiệp, bao gồm việc đánh giá mô hình kinh doanh hiện có, xác định cách thức hiệu quả nhất để phân phối sản phẩm, phân công công việc cho nhân viên, cắt giảm chi tiêu,… Là một chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh, bạn không chỉ phải thu thập và phân tích dữ liệu mà còn tham gia bàn bạc và đưa ra các quyết định chiến lược, định hướng phát triển của công ty.
Kỹ sư khoa học dữ liệu ( Data Scientist)
Data Scientist là làm gì? Cũng giống như Data Analyst, Data Scientist là những chuyên gia trong lĩnh vực thu thập và phân tích dữ liệu. Quan trọng hơn hết, họ thành thạo kỹ năng lập trình và kiến thức chuyên môn về Machine Learning. Nếu như Data Analyst chỉ có thể xác định được các xu hướng phát triển và sử dụng dữ liệu cụ thể để trả lời các câu hỏi thì Data Scientist còn có thể thiết kế các mô hình dữ liệu mới, viết thuật toán để dự đoán các xu hướng phát triển trong tương lai.
Quản lý phát triển kinh doanh
Công việc Quản lý kinh doanh chính là người thuyền trưởng đang lèo lái cả một con thuyền, sẽ quyết định hướng đi và có thể giúp con thuyền đạt được nhiều thành quả sau mỗi chuyến đi hay không.
Vai trò của nhà Quản lý phát triển kinh doanh là không thể thiếu trong mỗi doanh nghiệp. Tuy nhiên, để có thể thực hiện tốt công việc này đưa con thuyền đi đúng hướng thì đòi hỏi người thực hiện nó cần không ít kỹ năng và kiến thức. Nếu bạn luôn cố gắng và đam mê với nghề thì dần dần sau những năm tích luỹ thì sẽ đạt được vị trí này vào một ngày không xa!
NGOÀI NHỮNG CÔNG VIỆC TRÊN, BẠN CÓ THỂ THAM KHẢO THÊM MỘT VÀI VỊ TRÍ SAU
- Chuyên viên phân tích dữ liệu mảng y tế
- Chuyên viên phân tích và nghiên cứu thị trường
- Chuyên viên tư vấn và phân tích kinh doanh
- Chuyên viên quản trị hệ thống thông tin và hỗ trợ khách hàng
- Tự khởi nghiệp liên quan đến ứng dụng công nghệ số tiên tiến trên nền tảng khoa học dữ liệu
D. MUỐN LÀM NHÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CẦN CÓ KỸ NĂNG GÌ?
Bên cạnh khả năng sử dụng công cụ, phần mềm thì những kỹ năng mềm khác cũng chiếm phần quan trọng. Bạn cần chú trọng trau dồi thêm về:
- Tư duy phản biện và phương pháp đặt câu hỏi (critical thinking)
- Tư duy làm việc với dữ liệu (data-driven mindset)
- Tư duy học hỏi liên tục (growth mindset)
- Kỹ năng giải quyết vấn đề và thiết kế giải pháp tổng hợp (problem solving)
- Kỹ năng vẽ phác thảo cơ bản (sketching)
- Kỹ năng giao tiếp và phản biện (communication and debate)
- Kỹ năng quản lý dự án (project management)
- Kiến thức về hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu (DBMS: Azure, Bigquery, v.v)
- Kiến thức về các công cụ chuyên dụng khi làm việc với dữ liệu (Excel, Power BI, v.v)
- Kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình, ngôn ngữ truy vấn dữ liệu có cấu trúc bảng và không có cấu trúc bảng (VBA, SQL, Python, v.v)
E. AI SẼ PHÙ HỢP VỚI NGÀNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU?
Khả năng logic tốt
Tư duy logic là kỹ năng vô cùng quan trọng để làm việc với hàng triệu số liệu, hay tìm kiếm lỗ hổng trong bộ dữ liệu thì. Có rất nhiều người rất giỏi Toán hay Lập trình nhưng nếu vậy vẫn chưa đủ để phân tích kết quả cuối cùng sau khi dọn dẹp dữ liệu. Điều này dẫn đến việc khi đưa ra báo cáo thì ngoài những con số hay biểu đồ phức tạp thì kết quả cuối cùng mà cấp trên cần để đưa ra chiến lược hay quyết định thì lại mơ hồ, thiếu logic.
Sự kiên trì và cẩn thận
Đối với những bạn muốn theo học và làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu, sự kiên trì và cẩn thận trong công việc chính là hai tố chất không thể thiếu. Một trong những yêu cầu ghi ở thông báo tuyển dụng cho nhiều vị trí Chuyên gia phân tích dữ liệu là ứng viên cần phải chú ý đến tiểu tiết (Demonstrate an eye for detail). Để làm được công việc phân tích dữ liệu, bạn cần luyện tập cho mình khả năng tập trung cao độ để có thể nghiên cứu và phân tích nhiều số liệu một lúc, cũng như cẩn thận trong từng lệnh hay dòng code mà bạn viết ra bởi chỉ cần thiếu một dấu ngoặc hay dấu cách nhỏ, dòng code của bạn cũng có thể bị sai. Đôi khi, công việc này có nhiều thứ vô cùng tiểu tiết và mất thời gian, nhất là khi phải “dọn dẹp” (data cleaning/wrangling) thì mới có được một bộ dữ liệu hoàn chỉnh nên bạn cũng cần kiên trì và chịu áp lực tốt
Không ngại tìm tòi, đặt câu hỏi
Để đưa ra một báo cáo hay thông tin có ích từ bảng dữ liệu, bạn phải luôn đặt ra những câu hỏi để tìm ra mục đích, phương pháp, điểm hạn chế,... Để phân tích dữ liệu tốt, bạn không chỉ cứ áp dụng công thức là ra kết quả mà cần phải biết lịch sử của từng bộ dữ liệu và hoàn cảnh của từng dự án. Vì vậy đam mê tìm tòi, đặt câu hỏi có thể cho ra đời bộ dữ liệu tốt hơn, giúp cho quá trình phân tích dữ liệu sau này hiệu quả hơn.
F. CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
