Data Analyst là gì? Những kỹ năng cần có của một Data Analyst?

Trong kỷ nguyên của thời đại 4.0, dữ liệu hay data đóng vai trò vô cùng quan trọng, thậm chí quyết định đến tính sống còn của một doanh nghiệp. Do đó, việc quản trị và phân tích dữ liệu ngày càng trở thành một xu hướng thiết yếu và mang đến lợi thế cạnh tranh cho công ty.

Trong hệ thống chức danh của một doanh nghiệp, vị trí đảm nhận phần công việc này chính là Data Analyst. Vậy Data Analyst là gì? Những kỹ năng cần có của một Data Analyst? Cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé.

Data Analyst là gì?

Data Analyst hay Chuyên viên Phân tích Dữ liệu là người sử dụng các kỹ năng và công cụ phân tích để chuyển đổi tệp dữ liệu thô thành thông tin có giá trị.

Một Data Analyst sẽ có trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu kinh doanh, dữ liệu khách hàng, dữ liệu thị trường, v.v., để tìm ra các xu hướng, mẫu, và mối quan hệ. Từ đó, họ đưa ra các kết luận, dự đoán và khuyến nghị để giúp các doanh nghiệp, tổ chức cải thiện hiệu suất, ra quyết định sáng suốt, và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Vai trò của Data Analyst trong doanh nghiệp

Data Analyst ngày càng trở nên quan trọng trong thời đại số, khi mà dữ liệu đang trở thành một nguồn tài nguyên quý giá. Dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh, từ đó giúp cho ban lãnh đạo có thể đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt và hiệu quả hơn.

Một số ví dụ về vai trò của Data Analyst trong doanh nghiệp:

• Tối ưu hóa chiến lược Marketing: Data Analyst sử dụng dữ liệu đầu vào như thông tin khách hàng, chi phí, v.v., để phân tích hiệu quả của các chiến dịch Marketing, từ đó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược Marketing để đạt được mục tiêu kinh doanh.
• Thúc đẩy tăng trưởng doanh thu: Data Analyst sử dụng dữ liệu để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó giúp các doanh nghiệp đưa ra các chiến lược sản phẩm và giá cả phù hợp để thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Data Analyst sử dụng dữ liệu để phân tích phản hồi của khách hàng thông qua các form đánh giá lấy ý kiến, từ đó giúp các doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm khách hàng để nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
• Xây dựng hệ thống báo cáo cho doanh nghiệp: Data Analyst sử dụng dữ liệu đầu vào như mức độ tăng trưởng doanh thu, số liệu biến động nhân sự, v.v., để xây dựng hệ thống báo cáo cho doanh nghiệp, từ đó giúp ban lãnh đạo có những phương hướng và chiến lược đúng đắn.

Với những vai trò quan trọng như vậy, Data Analyst đang dần trở thành một trong những công việc hot nhất trong thời đại số hiện nay. Cũng chính vì thế, mức lương của lĩnh vực về Khoa học dữ liệu nói chung và Data Analyst nói riêng ngày càng cạnh tranh trên thị trường.

Những công việc chính của một Data Analyst

• Thu thập dữ liệu: Data Analyst sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn: dữ liệu kinh doanh, dữ liệu khách hàng, dữ liệu thị trường, dữ liệu xã hội, v.v.
• Xử lý dữ liệu: Sau khi thu thập được dữ liệu, Data Analyst sẽ tiến hành xử lý dữ liệu để loại bỏ các dữ liệu không cần thiết, đồng thời đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu: Data Analyst sẽ sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm ra các xu hướng, mối tương quan và thông tin hữu ích trong dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu: Data Analyst sẽ sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu dưới nhiều hình thức như báo cáo, biểu đồ, v.v. Các công cụ hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu hiện nay có thể kể đến như Microsoft Power BI, Google Data Studio, Tableau, v.v.
• Tư vấn kết quả đã phân tích: Data Analyst sẽ trao đổi, tư vấn kết quả phân tích dữ liệu với các nhà lãnh đạo và các bộ phận khác trong doanh nghiệp để hỗ trợ họ đưa ra các quyết định, chiến lược phù hợp.

Lộ trình phát triển của một Data Analyst

• Data Analyst Fresher: Đây là vị trí dành cho những bạn mới bắt đầu tìm hiểu và làm về ngành khoa học dữ liệu. Data Analyst Fresher sẽ thực hiện các công việc như thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, v.v.
• Junior Data Analyst: Đây là cấp độ tiếp theo, dành cho những bạn đã có kinh nghiệm làm Data Analyst khoảng 1-2 năm. Junior Data Analyst sẽ thực hiện các công việc như phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dữ liệu, v.v.
• Senior Data Analyst: Đây là cấp độ cao hơn, dành cho những bạn đã có kinh nghiệm làm Data Analyst khoảng 3-5 năm. Senior Data Analyst sẽ thực hiện các công việc như quản lý các dự án dữ liệu, đào tạo và hướng dẫn các Junior Data Analyst, v.v.
• Data Scientist: Đây là cấp độ rất cao, dành cho những người có kiến thức và kỹ năng chuyên sâu về khoa học dữ liệu. Data Scientist sẽ thực hiện các công việc như phát triển các thuật toán và mô hình dữ liệu mới, nghiên cứu và phát triển các công nghệ dữ liệu mới, tư vấn chiến lược cho ban lãnh đạo, v.v.
• Chief Data Officer (CDO): Đây là cấp độ cao nhất và có tầm quản lý bao quát nhất về quản trị dữ liệu của doanh nghiệp. CDO chịu trách nhiệm đảm bảo dữ liệu được sử dụng để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và đổi mới. Để trở thành CDO, bạn phải có nền tảng kiến thức sâu rộng về khoa học dữ liệu cũng như kinh nghiệm về quản lý và lãnh đạo con người.

Xem thêm: Data Analyst cần học gì? Lộ trình học Data Analyst cho người mới

Những kỹ năng cần có của một Data Analyst

Để trở thành một Data Analyst, bạn cần đáp ứng các yêu cầu sau:

Kỹ năng chuyên ngành

• Kiến thức về khoa học dữ liệu: Các kỹ năng về Toán học như: Thống kê, xác suất, giải tích và Tin học: Lập trình, xử lý dữ liệu lớn.
• Kiến thức về ngành nghề: Tùy thuộc vào ngành nghề mà Data Analyst làm việc, bạn cần có kiến thức chuyên môn về ngành đó. Ví dụ, Data Analyst làm việc trong lĩnh vực ngân hàng cần có kiến thức về tài chính, ngân hàng, v.v.
• Kỹ năng phân tích dữ liệu: Các kỹ năng phân tích dữ liệu cần thiết bao gồm: Kỹ năng thống kê: Thống kê mô tả, phân tích hồi quy, phân tích dữ liệu thị trường, v.v. Kỹ năng lập trình: Python, R, SQL, v.v. Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Tableau, Power BI, v.v.

Kỹ năng mềm cần có

Data Analyst cũng nên trang bị thêm cho bản thân các các kỹ năng mềm khác như:

• Khả năng chịu áp lực: Data Analyst thường phải làm việc với một lượng lớn dữ liệu và phải đáp ứng các yêu cầu về thời gian, vì vậy bạn cần có khả năng chịu áp lực tốt.
• Khả năng học hỏi: Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, vì vậy Data Analyst cần có khả năng học hỏi để cập nhật kiến thức và kỹ năng mới.
• Kỹ năng giao tiếp: Data Analyst cần có kỹ năng giao tiếp để trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu. Kỹ năng giao tiếp cần thiết bao gồm: giao tiếp bằng lời nói, văn bản hoặc thuyết trình.
• Kỹ năng tư duy logic: Data Analyst cần có kỹ năng tư duy logic để đưa ra các kết luận chính xác từ dữ liệu.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Data Analyst cần có kỹ năng giải quyết vấn đề để tìm ra các giải pháp cho các vấn đề liên quan đến dữ liệu.
• Kỹ năng làm việc nhóm: Data Analyst thường xuyên làm việc với các thành viên khác trong nhóm, vì vậy bạn cần có kỹ năng làm việc nhóm tốt.

Do đó, để trở thành một Data Analyst, bạn có thể tham gia các khóa đào tạo về khoa học dữ liệu hoặc tự học thông qua các tài liệu trực tuyến. Bên cạnh đó, bạn cũng có thể bắt đầu tích lũy kinh nghiệm với các vị trí Data Analyst Fresher mà SmartOSC đang tuyển dụng.

Qua bài viết trên SmartOSC Careers đã giới thiệu và giải đáp câu hỏi “Data Analyst là gì?” và các kỹ năng cần có để phát triển ngành nghề, hi vọng rằng thông qua bài viết này, bạn đã có thêm những góc nhìn chi tiết về vị trí Data Analyst, từ đó đưa ra được những quyết định sự nghiệp chính xác cho bản thân nếu muốn gắn bó với ngành Khoa học dữ liệu.