Data Analyst là ai?

Một cách ngắn gọn, Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu để đưa ra thông tin quan trọng giúp cho doanh nghiệp có thể quyết định đúng đắn hơn.

Nhiệm vụ của Data Analyst

Data Analyst có nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm thu thập, lọc và sắp xếp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích chúng để đưa ra thông tin hữu ích và đáng tin cậy, viết báo cáo và thuyết trình về các kết quả phân tích, hỗ trợ Ban Giám Đốc hoặc các phòng ban khác trong công ty như Marketing, Sales, Finance, … để giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn.

Công việc cụ thể của Data Analyst có thể bao gồm:

Xác định vấn đề

Data Analyst thường làm việc với các bên liên quan để xác định vấn đề kinh doanh hoặc câu hỏi cần được giải quyết. Điều này giúp đảm bảo các kết quả phân tích liên quan và phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của doanh nghiệp.

Xác định dữ liệu cần thiết

Tương ứng với từng câu hỏi kinh doanh, Data Analyst sẽ xác định những chỉ số, dữ liệu nào hợp lý nhất để phục vụ cho quá trình phân tích. Công việc này khá khó khăn bởi một doanh nghiệp có thể có nguồn data cực kì lớn với hàng trăm chỉ số, cần ưu tiên tập trung vào các dữ liệu và chỉ số quan trọng nhất.

Thu thập dữ liệu

Sau khi đã nắm rõ câu hỏi kinh doanh và xác định chỉ số quan trọng, Data Analyst sẽ bắt đầu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (nội bộ hoặc dữ liệu bên ngoài). Họ sẽ phải sử dụng các công cụ hỗ trợ như SQL, Python,…để trích xuất dữ liệu, cũng như xử lý bằng Microsoft Excel, PowerQuery, PowerBI,…để tổng hợp được khối lượng dữ liệu cần thiết.

Phân tích dữ liệu

Khi đã thu thập đủ dữ liệu, Data Analyst bắt đầu phân tích và đưa ra nhận định cũng như đề xuất cho doanh nghiệp. Trong suốt quá trình này, họ luôn hợp tác với các team liên quan, chia sẻ nhận định ban đầu và tiếp nhận feedback về phương pháp phân tích và kết quả phân tích. Phương pháp hợp tác này có thể giúp đảm bảo mức độ liên quan của từng bước trong kết quả phân tích cũng như có thể giúp thống nhất ý kiến, tránh những bình luận trái chiều của các team khác khi trình bày kết quả cuối cùng.

Trực quan hóa dữ liệu

Data Analyst thường sử dụng biểu đồ, đồ thị và các hình ảnh khác để thể hiện các khái niệm và xu hướng của data. Bằng cách này, kết quả phân tích sẽ trở nên dễ hiểu hơn rất nhiều cho các team liên quan và thông điệp cũng được truyền đạt một cách đầy đủ hiệu quả hơn.

Xây dựng mạch câu chuyện

Khi đã có những nhận định, Data Analyst sẽ cần sử dụng các kỹ thuật kể chuyện để kết nối các kết quả phân tích đó lại thành một câu chuyện liền mạch thống nhất. Điều này giúp bài phân tích trở nên thuyết phục, dễ theo dõi và dễ nhớ.

Trình bày kết quả

Kết quả có thể được trình bày dưới dạng bài viết hoặc buổi thuyết trình. Dù ở dạng nào, Data Analyst đều phải trình bày kết quả phân tích một cách có cấu trúc, phù hợp với nhu cầu và quan tâm của các team liên quan. Chẳng hạn như Ban Giám Đốc có thể cần các tóm tắt ngắn gọn xúc tích, trong khi đội ngũ Sales có thể sẽ cần phân tích và gợi ý hành động cụ thể để họ dễ dàng thực hiện. Ngoài ra, Data Analyst còn phải tránh sử dụng thuật ngữ phức tạp khi giao tiếp với team không có nhiều kiến thức về lĩnh vực này. Thay vào đó, họ nên sử dụng ngôn ngữ đơn giản để gần gũi và truyền đạt hiệu quả hơn.

Tiếp nhận feedback

Data Analyst còn thường xuyên tổng hợp feedback từ các team liên quan bao gồm bất kỳ câu hỏi hoặc quan ngại nào về phương pháp và kết quả phân tích. Điều này giúp họ cải thiện chất lượng bài phân tích trong những lần sau.

Kỹ năng cần có của Data Analyst

Để trở thành một Data Analyst tốt, bạn cần phải có các kỹ năng sau:

• Hiểu biết về các phương pháp thống kê và forecasting cơ bản (dự báo tương lai).
• Tư duy logic và nhạy bén với số liệu.
• Kỹ năng lập trình để xử lý dữ liệu: Data Analyst sử dụng nhiều công cụ và phần mềm để phân tích dữ liệu như Microsoft Excel, Python, SQL, Tableau, Power BI, và nhiều công cụ khác.
• Kỹ năng trình bày và thuyết trình để giải thích các kết quả phân tích một cách dễ hiểu.
• Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
• Kỹ năng giao tiếp để có thể trao đổi với các bộ phận khác trong công ty.
• Hiểu biết về thị trường và tình hình kinh doanh của công ty để đưa ra khuyến nghị phù hợp.

Để nâng cao kỹ năng của mình, các chuyên viên phân tích dữ liệu có thể tham gia các khóa học, tìm hiểu các công nghệ mới, và thực hành với các dự án thực tế.

Phân biệt Data Analyst, Data Scientist và Data Engineer

Tuy các vai trò Data Engineering, Data Analyst và Data Scientist đều liên quan đến làm việc với dữ liệu, nhưng mỗi vai trò lại có chuyên môn và trách nhiệm riêng. Dưới đây là một số điểm khác nhau chính giữa những vai trò này:

Data Engineering

Data Engineering liên quan đến thiết kế, xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng (data infrastructure) và hệ thống (data system) để cho phép phân tích dữ liệu. Họ chịu trách nhiệm xây dựng từ dữ liệu thô, quản lý lưu trữ dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được định dạng theo đúng cấu trúc để phân tích. Data Engineering thường có chuyên môn về các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc Java, cũng như kiến thức về cơ sở dữ liệu (database), kho dữ liệu (data warehouse) và các công nghệ dữ liệu lớn (big data).

Data Analyst

Data Analyst chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trong quá khứ để tìm ra xu hướng và những thông tin hữu ích có thể giúp quyết định kinh doanh. Các Data Analyst có thể sử dụng các công cụ phần mềm như SQL, Python,… để trích xuất thông tin từ dữ liệu, và có thể sử dụng Excel hoặc PowerBI, Tableau để thực hiện phân tích. Data analyst thường có chuyên môn về các kỹ thuật phân tích dữ liệu và có khả năng truyền đạt thông tin hữu ích đến các bên liên quan.

Data Scientist

Data Scientist sử dụng các kỹ thuật thống kê và Machine Learning để trích xuất thông tin và đưa ra dự đoán cho xu hướng trong tương lai từ các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Data Scientist có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R để phát triển các mô hình và thuật toán có thể được sử dụng để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Data Scientist thường có chuyên môn về thống kê, Machine Learning và các kỹ thuật phân tích dữ liệu.

Tóm lại, mặc dù những vai trò này đều liên quan đến làm việc với dữ liệu, tuy nhiên chúng lại có các chuyên môn và kỹ năng yêu cầu khác nhau. Hiểu rõ sự khác biệt giữa những vai trò này có thể giúp bạn xác định được con đường nghề nghiệp phù hợp nhất với kỹ năng và sở thích của mình.