Data Analyst là gì? Yếu tố quan trọng để trở thành một Data Analyst giỏi

Trong bối cảnh số hóa đang diễn ra với tốc độ chóng mặt trên toàn cầu, và quá trình phổ cập các loại thiết bị điện tử ngày càng mạnh mẽ hơn, thì dữ liệu cũng tăng trưởng theo cấp số nhân. Xu hướng này chưa có dấu hiệu chậm lại trong tương lai gần, mà thậm chí còn ngược lại: sự xuất hiện của các thiết bị IoT và hạ tầng 5G khiến tốc độ sản sinh dữ liệu được dự báo còn tăng hơn nữa.

Chính vì lẽ đó, các công ty cũng bắt đầu săn đón đội ngũ chuyên gia về dữ liệu, những người có thể xây dựng hạ tầng dữ liệu an toàn và đáng tin cậy, cũng như phân tích những lượng dữ liệu khổng lồ để hỗ trợ doanh nghiệp trong các quyết định quan trọng.

Trong số các vai trò khác nhau trong lĩnh vực dữ liệu, chuyên gia Data Analyst là vai trò phổ biến nhất và cũng có mức lương cao nhất.

Vậy một chuyên gia Data Analyst sẽ làm công việc gì?

Chuyên gia Data Analyst là gì?

Một chuyên gia Data Analyst sẽ đảm nhiệm thu thập, chuẩn bị, và Data Analyst nhằm trích xuất thông tin có ý nghĩa từ nó.

Một ngày làm việc của các chuyên gia Data Analyst bao gồm rất nhiều hoạt động, từ phát triển các hệ thống thu thập dữ liệu và sử dụng ngôn ngữ lập trình để sàng lọc và Data Analyst, cho đến xây dựng các bản báo cáo trực quan và thông báo thông tin cho các cổ đông.

Xét bản chất linh hoạt của công việc, các chuyên gia Data Analyst còn được gọi bằng khá nhiều cái tên khác, bao gồm:

• Chuyên gia phân tích kinh doanh
• Chuyên gia phân tích thông tin kinh doanh
• Chuyên gia tư vấn thông tin thị trường
• Chuyên gia phân tích nghiên cứu hoạt động
• Chuyên gia phân tích thông tin cạnh tranh
• Chiến lược gia dữ liệu

Dù được gọi bằng cái tên nào đi nữa, các tập đoàn thuộc gần như mọi ngành công nghiệp đều cần đến các chuyên gia Data Analyst, từ y tế cho đến tiếp thị, kho vận, hay sinh học. Đó là một trong những lý do chính khiến nhu cầu đối với các chuyên gia Data Analyst tăng vọt.

Chuyên gia Data Analyst và Khoa học gia dữ liệu

Tùy thuộc vào công ty, vai trò chuyên gia Data Analyst và khoa học gia dữ liệu có thể không có sự khác biệt, khi mà cả hai đều cùng tham gia vào những loại công việc như nhau – nhưng vẫn có những khác biệt đáng chú ý liên quan đến bản chất công việc và mức độ chuyên nghiệp trong cách sử dụng dữ liệu giữa họ.

Cụ thể, chuyên gia Data Analyst thiên về chẩn đoán và mô tả, ngược lại với thực nghiệm trong trường hợp của khoa học gia dữ liệu.

Chuyên gia Data Analyst tập trung vào tìm kiếm khuôn mẫu trong những cột dữ liệu lớn, xây dựng nên các biểu đồ và báo cáo, cũng như truyền đạt thông tin thu được.

Trong khi đó, khoa học gia dữ liệu xử lý những tình huống bất ngờ thông qua sử dụng các kỹ thuật phân tích dự báo. Việc này thường bao gồm phát triển các mô hình dữ liệu và các thuật toán học máy để đưa ra dự báo về tương lai.

Về mức độ chuyên nghiệp, khoa học gia dữ liệu đôi khi được xem là “phiên bản thuần kỹ thuật hơn” của chuyên gia Data Analyst. Về tổng thể, các khoa học gia dữ liệu sẽ thuần thục hơn trong việc sử dụng các công cụ điện toán và lập trình cấp cao. Ngoài ra, vì khoa học gia dữ liệu phụ trách phát triển các mô hình dữ liệu và thuật toán học máy, họ cần có nền tảng vững chắc về toán và thống kê.

Chuyên gia Data Analyst làm gì?

Dù có nhiều tên gọi, một số công việc chính của chuyên gia Data Analyst có thể được chia thành những nhóm tác vụ liên quan đến những giai đoạn khác nhau của chu kỳ dự án:

Trích xuất dữ liệu

Chuyên gia Data Analyst thường tham gia vào các tác vụ thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, nếu khoa học gia dữ liệu tập trung vào dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, chuyên gia Data Analyst hầu như chỉ làm việc với dữ liệu có cấu trúc, lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ của công ty.

Chuẩn bị dữ liệu

Dữ liệu thu thập được thường gặp vấn đề trùng lặp, lỗi, giá trị không phù hợp, và đủ loại bất thường khác. Để biến dữ liệu thô thành dữ liệu dễ phân tích, nó phải được đưa qua một quy trình sàng lọc. Chuyên gia Data Analyst sẽ dành kha khá thời gian tiền xử lý và tóm lược dữ liệu nhằm tìm và xử lý lỗi.

Khám phá dữ liệu

Khi dữ liệu đã được sàng lọc, đã đến lúc khám phá nó. Trong giai đoạn này, chuyên gia Data Analyst sẽ khám phá dữ liệu để nắm bắt các xu hướng và khuôn mẫu giúp họ trả lời được những câu hỏi kinh doanh cụ thể. Bạn có thể sử dụng mọi loại công cụ trong quy trình này.

Trực quan hóa và báo cáo dữ liệu

Trao đổi kết quả là một phần quan trọng trong công việc của một chuyên gia Data Analyst. Muốn vậy, họ phải trực quan hóa dữ liệu thông qua các bảng biểu, đặt chúng vào các dashboard và các báo cáo quản lý, cùng các bình luận có thể chia sẻ được với bộ phận quản lý. Các công cụ phân tích thông tin doanh nghiệp như Tableau hay Power BI thường được sử dụng cho mục đích này.

Những kỹ năng mà một chuyên gia Data Analyst cần

Các chuyên gia Data Analyst là những người rất linh hoạt. Xét bản chất công việc, họ cần có kiến thức cơ bản về kỹ năng kỹ thuật và lãnh đạo.

Kỹ năng kỹ thuật bao gồm:

Lập trình

Các chuyên gia Data Analyst thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình trong mọi quy trình của chu kỳ dự án Data Analyst. Có hai loại ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất đối với ngành khoa học dữ liệu là Python và R.

Chúng là những ngôn ngữ vô cùng phổ biến, cho phép các chuyên gia Data Analyst xử lý nhiều bộ dữ liệu và thực hiện đủ loại kỹ thuật dữ liệu nhằm tìm kiếm các xu hướng và khuôn mẫu liên quan.

Quản trị cơ sở dữ liệu

Hầu hết các bộ dữ liệu mà các chuyên gia Data Analyst phải đối mặt được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. SQL là ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn trong ngành công nghiệp này, dùng để giao tiếp và điều khiển các cơ sở dữ liệu quan hệ. Mọi chuyên gia Data Analyst cần có SQL trong “kho đồ nghề” của mình!

Trực quan hóa dữ liệu

Trình bày kết quả sao cho lôi cuốn và cung cấp được nhiều thông tin là rất quan trọng nhằm đưa dữ liệu vào hỗ trợ việc đưa ra những quyết định đúng đắn. Trực quan hóa dữ liệu là nhúng dữ liệu vào các nội dung trực quan, như bảng biểu chẳng hạn.

Có nhiều công cụ cho phép các chuyên gia Data Analyst tạo ra các nội dung trực quan hóa đẹp mắt, bao gồm các thư viện của Python như matplotlib, các thư viện của R như ggplot2, và phần mềm BI như Tableau và Power BI.

Thống kê và toán

Dù các chuyên gia Data Analyst không cần đối mặt với các thuật toán học máy phức tạp, họ vẫn cần kiến thức nền tảng về thống kê và toán. Kiến thức này rất quan trọng để hiểu được những kỹ thuật dữ liệu khác nhau hiện nay, và xác định được công cụ và kỹ thuật tốt nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể. Tương tự, kiến thức này có thể cần thiết khi trình bày kết quả dữ liệu cho nhóm đối tượng chuyên kỹ thuật.

Kỹ năng lãnh đạo bao gồm:

Nhạy bén kinh doanh

Công việc Data Analyst sẽ không mang lại tác động lớn nếu bạn không hiểu được dữ liệu mình đang đối mặt. Bên cạnh các kỹ năng kỹ thuật và lập trình, các chuyên gia Data Analyst còn cần kỹ năng kinh doanh ở một mức độ nhất định để hiểu cần làm gì tiếp theo.

Phát triển sự nhạy bén kinh doanh trong lĩnh vực hoặc ngành công nghiệp bạn đang làm việc, dù đó là tài chính, y tế, tiếp thị…, cũng sẽ giúp bạn hiểu được dữ liệu và đưa ra những phân tích tốt hơn. Đó cũng là lý do tại sao mọi người, bất kể xuất phát điểm ra sao, đều được chào đón đến với ngành khoa học dữ liệu.

Giao tiếp

Như đã nói ở trên, giao tiếp và trình bày thông tin là một phần quan trọng trong công việc của các chuyên gia Data Analyst.

Để tạo ra tác động lớn hơn, thông tin của bạn phải dễ hiểu đối với nhiều bộ phận và các cổ đông khác nhau trong công ty. Đó là lý do tại sao kỹ năng viết và nói tốt sẽ là tài sản quý báu đối với các chuyên gia Data Analyst. Ngoài ra, bạn cũng cần học hỏi các hướng tiếp cận tân tiến và các framework phục vụ giao tiếp mới mẻ, như kể chuyện dữ liệu chẳng hạn.

Giải quyết vấn đề

Mọi chuyên gia Data Analyst đều bắt đầu với một câu hỏi. Các chuyên gia Data Analyst cần tò mò và ham tìm hiểu dữ liệu. Một khi đã định hình được các câu hỏi kinh doanh, các chuyên gia Data Analyst cần sáng tạo để tìm kiếm những kỹ thuật dữ liệu phù hợp nhằm trả lời câu hỏi của họ. Điều này khiến việc Data Analyst trở nên đầy thách thức nhưng cũng hấp dẫn và hứa hẹn mang lại những phần thưởng xứng đáng.

Các công cụ được sử dụng bởi chuyên gia Data Analyst

Bạn không thể nắm tất cả các công cụ hiện có, nhưng hãy cố gắng đừng chùn bước trước yêu cầu phải học những công cụ mới trong các tình huống cần thiết.

Tuy nhiên, có một số công cụ mà hầu hết các chuyên gia Data Analyst đều sử dụng mỗi ngày. Học chúng sẽ là khởi điểm tốt nếu bạn cân nhắc sự nghiệp Data Analyst:

• Python hoặc R: ngôn ngữ lập trình phải có của ngành khoa học dữ liệu
• Jupyter Notebook: một môi trường phát triển tích hợp (IDE) phổ biến để viết mã, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau bao gồm Python và R.
• SQL: ngôn ngữ tiêu chuẩn để giao tiếp với các cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Microsoft Excel: ứng dụng bảng tính phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực
• Tableau và Power BI: hai công cụ BI hàng đầu hiện nay, cho phép các chuyên gia Data Analyst tạo ra các bảng biểu và báo cáo tương tác, dễ hiểu.

Lương kỳ vọng của chuyên gia Data Analyst

Bởi đây là một công việc hot, được nhiều công ty chào đón hiện nay, nên mức lương của các chuyên gia Data Analyst cũng khá cao, trung bình khoảng 70K USD tại Mỹ, và giao động trong khoảng 46K – 106K USD tùy thuộc lĩnh vực.

Các tìm kiếm liên quan đến chủ đề “Data Analyst”

Bài liên quan

• Top 10 các hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến nhất hiện nay
• Cơ sở dữ liệu là gì? Vai trò và tầm quan trọng của cơ sở dữ liệu?
• Hướng Dẫn Backup Dữ Liệu Website Bằng Plugins Duplicator