Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, dữ liệu là một nguồn tài nguyên quan trọng có tác động to lớn đến tất cả các loại hình kinh doanh. Do đó, các tổ chức cần những người biết cách thu thập, tận dụng và sử dụng dữ liệu. Công việc đó được gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu.
Nếu bạn đam mê thống kê hoặc nhận thấy mình quan tâm đến việc lập kế hoạch ngân sách trong Excel, bạn có thể cân nhắc chọn phân tích dữ liệu làm sự nghiệp lâu dài của mình. Vậy Data Analyst là gì? Tại sao nó lại quan trọng? Cùng tìm hiểu trong bài viết này nhé.
Data Analyst là gì?
Phân tích dữ liệu là hoạt động thu thập và tổ chức thông tin, tìm ra các đặc điểm chung (các mẫu chung), và hình dung những phát hiện này một cách rõ ràng, dễ lưu trữ và sử dụng sau này.
Các bộ kỹ năng này có ứng dụng thực tế trong mọi ngành công nghiệp. Hầu hết các tổ chức lớn và nhỏ hiện đang ưu tiên “ra quyết định dựa trên dữ liệu”: họ cố gắng thực hiện các thay đổi dựa trên các dự đoán logic và bằng chứng lịch sử, chứ không phải theo sự bốc đồng. Họ cần những nhà phân tích có kinh nghiệm để làm việc này.
Khi một doanh nghiệp muốn cải thiện sản phẩm của mình, tung ra một dịch vụ mới hoặc thu hút một nhóm khách hàng mới, họ bắt đầu bằng cách thu thập càng nhiều thông tin càng tốt về khách hàng, việc sử dụng sản phẩm và nhu cầu, sản phẩm và sự cạnh tranh của họ.
Các chuyên gia am hiểu về dữ liệu sẽ có thể nhìn thấy các đặc điểm chung và “khoảng trống” xuất hiện trong các tập dữ liệu tạo cơ sở cho cách các công ty nên tiến hành kinh doanh một cách hiệu quả. kết quả.
Các nhà phân tích dữ liệu có các kỹ năng quan trọng đối với sự phát triển kinh doanh và họ là những người đứng sau nhiều sản phẩm, ứng dụng và dịch vụ mà chúng tôi sử dụng hàng ngày.
Các trách nhiệm chính của một nhà phân tích dữ liệu
Để trả lời câu hỏi “Phân tích dữ liệu là gì?”, Bạn cần phụ thuộc vào loại hình tổ chức và mức độ áp dụng các phương pháp ra quyết định theo hướng dữ liệu. Tuy nhiên, trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu thường bao gồm những điều sau:
- Thiết kế và duy trì hệ thống dữ liệu và cơ sở dữ liệu; điều này bao gồm sửa lỗi mã hóa và các vấn đề khác liên quan đến dữ liệu.
- Trích xuất dữ liệu từ các nguồn chính và phụ, sau đó sắp xếp lại dữ liệu đã nói ở một định dạng mà con người hoặc máy móc có thể dễ dàng đọc được.
- Sử dụng các công cụ thống kê để giải thích các tập dữ liệu, đặc biệt chú ý đến các xu hướng và mẫu có thể có giá trị cho các nỗ lực phân tích dự đoán và chẩn đoán.
- Chuẩn bị các báo cáo cho lãnh đạo điều hành để truyền đạt hiệu quả các xu hướng, mô hình và dự báo bằng cách sử dụng dữ liệu liên quan.
- Làm việc với các lập trình viên, kỹ sư và lãnh đạo để xác định các cơ hội cải tiến quy trình, đề xuất sửa đổi hệ thống và phát triển các chính sách quản trị dữ liệu.
- Tạo tài liệu thích hợp để giúp các bên liên quan hiểu các bước của quy trình phân tích dữ liệu và sao chép hoặc lặp lại phân tích nếu cần.
- Công việc hàng ngày của một nhà phân tích dữ liệu phụ thuộc vào nơi họ làm việc và các công cụ họ sử dụng. Một số nhà phân tích dữ liệu không sử dụng ngôn ngữ lập trình, thích phần mềm thống kê và Excel. Tùy thuộc vào vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết, một số nhà phân tích thực hiện phân tích hồi quy hoặc tạo trực quan hóa dữ liệu.
Các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm đôi khi được gọi là “nhà khoa học dữ liệu” hoặc “nhà khoa học dữ liệu đang được đào tạo”.
Bạn cần học gì để trở thành một nhà phân tích dữ liệu?
Dù học chuyên ngành nào thì việc tự học cũng cần có kế hoạch cụ thể, mỗi kiến thức khác nhau lại có thời gian biểu riêng. Đối với data analyst, bạn cũng cần có một danh sách các chủ đề để hoàn thành:
Áp dụng các kỹ năng thống kê
Data Analyst là công việc liên quan đến thu thập và phân tích dữ liệu, vì vậy kỹ năng thống kê sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả và giúp bạn dễ dàng hiểu được các vấn đề và báo cáo dữ liệu mà Data Analyst đề cập đến trong lĩnh vực này.
Ngôn ngữ lập trình
Ngôn ngữ lập trình trong lĩnh vực phân tích dữ liệu khác với các vị trí lập trình viên khác. Nói chung, Data Analyst sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như R, Python, Matlab, v.v. Các công cụ này sẽ giúp phân tích dữ liệu theo quy trình khoa học dữ liệu.
Truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL
Phần mềm SQL là công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu phổ biến nhất hiện nay và là công cụ chính cho công việc của Nhà phân tích dữ liệu. Sử dụng ngôn ngữ SQL, dữ liệu có thể được lưu trữ và truy xuất dễ dàng trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
Các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi
Là một nhà phân tích dữ liệu, hầu hết mọi người đều có nền tảng dữ liệu tốt. Do đó, các kỹ năng và sự cần thiết để tập trung phát triển chưa thật chuyên nghiệp.
Một nhà phân tích dữ liệu giỏi là người đảm bảo rằng dữ liệu mà anh ta thu thập, lọc và báo cáo là thực sự có giá trị và hữu ích. Do đó, những kỹ năng mà mọi người cần phát triển và hoàn thiện là:
Nhìn kỹ, chú ý đến chi tiết
Trước khối lượng dữ liệu thô khổng lồ, yêu cầu bắt buộc đối với nghề phân tích dữ liệu là phải nắm bắt đầy đủ và không bỏ sót bất kỳ thông tin nào. Chỉ cần một sai sót nhỏ trong quá trình phân tích cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho một doanh nghiệp. Bởi vì quyết định đã được thực hiện trên cơ sở sai lầm.
Vì vậy, nếu bạn muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi, bạn phải thận trọng từng bước trên đường đi. Quan sát cẩn thận và chú ý đến từng chi tiết cũng giúp họ xác định những hiểu biết sâu sắc mà đối thủ cạnh tranh có thể đã bỏ qua. Rõ ràng, ai tìm được nhiều cái nhìn sâu sắc hơn và chi phí bỏ ra cao hơn, người đó được lãnh đạo đánh giá cao và có tiềm năng thăng tiến cao hơn.
Lập kế hoạch và quản lý tốt
Dữ liệu ban đầu nhận được sẽ rất khó hiểu và khó hiểu. Mỗi thông điệp là một hình thức, trải dài ở nhiều nơi. Do đó, các nhà phân tích dữ liệu phải có kỹ năng quản lý và quản lý dữ liệu tốt. Tài liệu phải được lưu trữ rõ ràng, có hệ thống, dễ tìm, dễ kiểm tra. Hơn nữa, dữ liệu có thể thay đổi và được bổ sung hàng ngày. Vì vậy kỹ năng càng cao thì xử lý công việc càng nhanh.
Lập trình
Không cần quá xuất sắc nhưng công việc phân tích dữ liệu yêu cầu kiến thức về Python, SQL, Oracle. Đây là những chương trình cơ bản mà bạn cần sử dụng cho dù bạn làm việc trong lĩnh vực nào.
Phân tích lôgic
Để xử lý dữ liệu, logic phải là yếu tố bắt buộc. Một nhà phân tích dữ liệu giỏi là người biết cách kể những câu chuyện bằng con số và những từ ngữ khô khan. Tìm hiểu những hiểu biết chính xác và ý nghĩa trong đó.
Ngoài ra, logic giúp HR suy nghĩ thông minh hơn, tối ưu hơn và hiệu quả hơn. Thời gian ngắn, hiệu suất cao là điều mà mọi nhà lãnh đạo mong muốn. Vì vậy, đây sẽ là một trong những yếu tố giúp doanh nghiệp phân quyền nhóm phân tích dữ liệu của mình.
Thiết kế báo cáo
Việc trích xuất dữ liệu quan trọng nhưng không biết cách trình bày ngắn gọn, dễ hiểu cũng là một điều khó khăn trong ngành phân tích dữ liệu. Một báo cáo ngắn gọn, rõ ràng và được thiết kế đẹp mắt sẽ giúp người lãnh đạo nhanh chóng xác định vấn đề, so sánh và đưa ra giải pháp nhanh chóng.
Giao tiếp, thuyết phục
Không phải ai cũng có thể đọc dữ liệu từ một báo cáo, vì vậy HR cần biết cách trình bày để toàn bộ nhóm nắm được những thông tin cần thiết. Đồng thời, trong quá trình lựa chọn những hiểu biết và đề xuất giải pháp, chắc chắn sẽ nảy sinh những thắc mắc và ý kiến trái chiều. Do đó, phân tích dữ liệu đòi hỏi kỹ năng giao tiếp và thuyết phục cao để hướng dẫn các công ty hiểu và làm theo sự lựa chọn của họ.
Cơ hội nghề nghiệp và con đường nghề nghiệp của nhà phân tích dữ liệu
Với nhu cầu về nguồn nhân lực chuyên viên phân tích dữ liệu, ngành này đang rất được săn đón và có nhiều cơ hội phát triển rộng mở. Đặc biệt với những kỹ năng trên, nhân sự có thể tự tin tăng lương cao và dễ dàng nộp hồ sơ thăng tiến.
Dưới đây là một số công việc mà SOM đề xuất cho việc thăng chức của nhà phân tích dữ liệu.
Người quản lý nhà phân tích dữ liệu
Đối với những người phụ trách phân tích dữ liệu, đây có thể coi là bước cơ bản và gần gũi nhất. Ngoài các nhiệm vụ và kỹ năng luôn có, Người quản lý nhà phân tích dữ liệu hiện yêu cầu các kỹ năng bổ sung từ nhóm dữ liệu về quản lý con người, phân phối công việc và hơn thế nữa.
Nhà khoa học dữ liệu
Để được thăng chức thành nhà khoa học dữ liệu, một người nào đó ở vị trí nhà phân tích dữ liệu cần phải nâng cao chuyên môn của họ rất nhiều. Bởi vì giờ đây, thay vì làm những việc như trước đây, họ tập trung vào việc thiết kế các thuật toán, mô hình và quy trình để giúp các công ty nghiên cứu và đưa ra quyết định tốt hơn.
Đây là công việc chính của ngành phân tích dữ liệu, qua đó các nhà khoa học dữ liệu thường thu thập những dữ liệu cần thiết. Thiết kế các thuật toán phù hợp với mục đích nghiên cứu của công ty. Chúng bao gồm: dự đoán xu hướng thị trường, dự đoán mức giá và hơn thế nữa.
Giám đốc dữ liệu (CDO)
CDO, còn được gọi là Giám đốc dữ liệu, là một cấp có nhiều trách nhiệm và mất nhiều năm để thăng tiến từ vai trò phân tích dữ liệu. Một CDO đòi hỏi phải có tư duy nhạy bén, kinh nghiệm với công ty và đặc biệt là khả năng quản lý, lãnh đạo và điều hành.
Lời khuyên cho người thiếu kinh nghiệm
Một câu hỏi kinh điển cho việc nhảy việc: Làm thế nào để bạn được tuyển dụng mà không có bất kỳ kinh nghiệm làm việc nào trong ngành?
Nếu bạn nghiêm túc với nghề nghiệp mới của mình, bạn sẽ được thuê mà không cần kinh nghiệm hoặc thậm chí là bằng cấp về phân tích. Đổi lại, bạn phải thể hiện sự nhiệt tình và chăm chỉ học tập. Cũng có nhiều cách khác nhau để tìm việc.
Đang tìm kiếm một vị trí thực tập. Bạn có thể đi theo con đường truyền thống để tìm một công ty thực tập. Hãy đến gặp nhà phân tích dữ liệu tại công ty địa phương của bạn. Hãy cho họ biết lý do bạn muốn nói chuyện với họ. Nếu họ biết bạn sẵn sàng học tập và bạn tỏ ra hứng thú với công việc, kỳ thực tập sẽ đến.
Tham gia một khóa học về phân tích dữ liệu. Nếu bạn chưa có kinh nghiệm, cách nhanh nhất để tiếp thu kiến thức là tham gia một khóa học. Có thể trực tuyến hoặc ngoại tuyến. Kiến thức và chứng chỉ của khóa học có thể giúp bạn chứng minh với nhà tuyển dụng rằng bạn phù hợp với công việc. Bạn có thể tham khảo khóa học phân tích dữ liệu của 200lab
Tạo cơ hội cho riêng bạn. Thực hiện các dự án nghiên cứu và xử lý dữ liệu của riêng bạn. Nghiên cứu các chủ đề mà bạn quan tâm và tự hỏi mình loại câu hỏi nào bạn có thể trả lời bằng cách đào sâu vào dữ liệu. Bạn có thể sử dụng các công cụ như sentayho.com.vn hoặc sentayho.com.vn để tìm tập dữ liệu cần sử dụng.
Mang kỹ năng dữ liệu vào công việc hiện tại của bạn. Nếu bạn đang nghiên cứu cách trở thành một nhà phân tích dữ liệu, có lẽ bạn đang bỏ lỡ câu trả lời đơn giản nhất: bắt đầu. Nhìn xung quanh, có bất kỳ công việc nào yêu cầu kỹ năng dữ liệu không? Sau đó bắt đầu thực hành những gì bạn đã hiểu. Bạn thậm chí có thể bắt đầu với những điều cơ bản của excel.
Đừng sợ không có việc làm khi bạn có kỹ năng tốt.
