Vị Trí Data Analytics (DA) là gì?

Data Analytics là một công việc trong lĩnh vực xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Các chuyên viên Data Analytics sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu và công cụ phần mềm để khai thác và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra các thông tin, hiểu biết và kiến ​​thức có giá trị cho tổ chức.

Đây là một công việc có tầm quan trọng lớn đối với bất cứ tổ chức/ doanh nghiệp nào. Để có thể hiểu được khách hàng muốn gì, các tổ chức và doanh nghiệp cần người phân tích dữ liệu đã thu thập từ khách hàng. 

Tuy nhiên, mỗi vị trí Data Analyst rất khác nhau tùy thuộc vào từng ngạch công việc và từng loại dữ liệu cần xử lý. Điều quan trọng nhất là phải biết được hoàn cảnh (context) và ngạch công việc (industry) của từng vị trí. Các DA thường phát triển lên vị trí giám đốc dự án, chuyên viên tư vấn hay cố vấn chuyên môn.

Cần những kỹ năng nào để trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu giỏi?

Chuyên viên phân tích dữ liệu giỏi cần các kỹ năng như:

• Kỹ năng thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả.
• Kỹ năng phân tích dữ liệu một cách chính xác và đưa ra các kết luận hợp lý.
• Kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như SQL, Python, R, Excel và các công cụ phân tích dữ liệu khác.
• Kỹ năng biểu đồ hóa dữ liệu để trình bày các thông tin phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.
• Kỹ năng lập báo cáo, trình bày các kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu cho các bộ phận khác trong công ty.
• Kỹ năng làm việc nhóm để hiểu các yêu cầu của các bộ phận khác và đưa ra các giải pháp phù hợp.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề và tìm kiếm các giải pháp thay thế để đưa ra các quyết định chính xác, hiệu quả.

Tóm lại: Chuyên viên DA không chỉ là người có kiến thức chuyên môn trong công nghệ thông tin mà còn phải hội đủ các kỹ năng tổ chức, kỹ năng viết tài liệu, ngoại ngữ, kỹ năng giao tiếp, kỹ năng thu thập và phân tích nhu cầu khách hàng, họ phải có tầm nhìn xa và khả năng thống kê cũng như kỹ năng giải quyết vấn đề phát sinh khi cần thiết.

DA cần phải làm những công việc gì?

• Thu thập dữ liệu: DA cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu bên trong và bên ngoài công ty.
• Phân tích dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu, DA phải phân tích các số liệu và đưa ra những kết luận hợp lý.
• Biểu đồ hóa dữ liệu: DA sử dụng các công cụ để biểu đồ hóa dữ liệu và thể hiện các mối quan hệ giữa các dữ liệu.
• Lập báo cáo: DA cần lập báo cáo về các phân tích dữ liệu và đưa ra các khuyến nghị cho các bộ phận khác trong công ty.
• Phân tích các xu hướng và dự báo: DA cần phân tích các xu hướng và dự báo các xu hướng sẽ diễn ra trong tương lai.
• Tối ưu hóa các quy trình: DA phải tìm kiếm các cách để tối ưu hóa các quy trình và giúp công ty tiết kiệm chi phí.
• Đề xuất các cải tiến: DA đưa ra các đề xuất cải tiến để tăng cường hiệu quả và giảm thiểu rủi ro cho công ty.
• Hỗ trợ quyết định: DA đưa ra các thông tin và số liệu hỗ trợ quyết định cho các quyết định của ban lãnh đạo.

DA cần sử dụng những tools gì trong công việc?

Cũng tùy các bạn nhé. Thường bắt đầu với nghề DA, việc thành thạo với các ứng dụng văn phòng như: Word, Excel, PowerPoint là những yêu cầu tối thiểu. Bên cạnh đó bạn cần có khả năng thiết kế báo cáo dễ hiểu và biết cách truy vấn SQL để lấy các dữ liệu nghiệp vụ. Để có cơ hội học tập và nâng cao kỹ năng từ sớm, các sinh viên cũng nên cố gắng tìm cho mình những cơ hội thực tập ở các công ty để làm quen với công việc thực tế. Đây là cơ hội rất tốt để bạn nâng cao kỹ năng làm việc của mình.

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo các tools như: Công cụ để modeling như Visio hoặc Enterprise Architect; Công cụ để quản lý yêu cầu như DOORS hoặc Caliber; Công cụ để quản lý dự án như: Microsoft Project. Hoặc các tools ứng dụng trong UML (như Rose Enterprise, Visual Paradigm, ... )

Khó khăn khi làm trong ngành Data Analytics là gì?

• Kiến thức quốc tế, cập nhật liên tục.
• Ngành khá hiện đại (high-tech), khó và cũng cần chi tiết, phải code từng dòng hay phải bấm từng chức năng, "flow" làm từng bước rất chỉnh chu.
• Công nghệ liên tục thay đổi.
• Xu hướng mới tại Việt Nam, chưa có nhiều chuyên gia, người có kinh nghiệm trong doanh nghiệp để học hỏi, đa phần thuê tư vấn bên ngoài.
• Rất nhiều kiến thức phải học.
• Văn hóa công ty: công ty có sẵn sàng thay đổi, bắt tay vào chuyển đổi số, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không?
• Cần giao tiếp được giữa các phòng ban hiệu quả để hiểu được dữ liệu trong doanh nghiệp.
• Khó nhất là làm sao thuyết phục sếp dựa trên dữ liệu, kỹ năng "data storytelling" là kĩ năng khó nhất khi làm Data Analytics.

Lương chính của DA có cao không? Khoảng lương là bao nhiêu?

Tình hình chung ở ngoài nước:

Mức lương trung bình của chuyên viên phân tích dữ liệu ở Mỹ tầm $60K, cụ thể dao động từ $45K - $130K (trong 1 năm). Trong giới DA, có rất nhiều nguồn thu nhập, đáng kể nhất là tiền thưởng, có thể lên tới $10K, và trong một số trường hợp, thu nhập sẽ có thêm $7K từ việc chia lợi nhuận. Làm ở công ty nào cũng là nhân tố chính ảnh hưởng tới khoản thu nhập của một DA; bên cạnh đó các yếu tố khác như kinh nghiệm, khu vực địa lý cũng ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập của DA. Hầu hết những chuyên viên phân tích dữ liệu đều cảm thấy thỏa mãn và thích thú trong công việc.

Tình hình chung ở Việt Nam:

Ngày càng có nhiều khách hàng nước ngoài đầu tư vào Việt Nam. Họ khó tính và cầu toàn trong việc hợp tác với các công ty phát triển phần mềm. Trong tất cả các dự án, để đảm bảo chất lượng, khách hàng đều yêu cầu có nhân viên chuyên về DA để tiếp nhận yêu cầu. Chính vì lẽ đó, chuyên viên DA đang là một trong những nghề có tiềm năng và thu nhập cao nhất trong lĩnh vực phần mềm hiện nay.

Ở các công ty lớn:

• Mới ra trường rơi tầm: 8-15 triệu/tháng.
• Sau 2 năm: Từ 20-40 triệu/tháng.

Ở các công ty vừa và nhỏ:

• Mới ra trường rơi tầm: 6-10 triệu/tháng.
• Sau 2 năm: Từ 13-15 triệu/tháng.

Ngoài ra, để chắc chắn hơn các bạn có thể tra cứu cơ hội thăng tiến đối với ngành DA tại La Bàn Hướng Nghiệp https://jobsgo.vn/huong-nghiep.html hoặc truy cập trang web https://jobsgo.vn/tra-cuu-luong.html để xem mức lương dao động cho vị trí này như thế nào nhé!