GrowUp Articles

Data Analytics là gì? Làm thế nào để trở thành Data Analyst

Sự phát triển của môi trường mạng trong những năm gần đây đã thúc đẩy các tổ chức có thêm tài nguyên mới để khai thác, đó chính là dữ liệu với nhiều dạng và hình thái khác nhau, chúng sẽ mang lại giá trị to lớn cho các bên khi các tổ chức biết khai thác và tận dụng đúng cách. Nếu bạn là người đang khám phá các lựa chọn nghề nghiệp và mới bắt đầu với làm quen với IT, thì có thể Data Analytics là một dấu hỏi lớn đang chờ bạn khám phá. Trong bài viết này chúng ta sẽ tìm hiểu Data Analytics là gì và tại sao nó lại trở nên quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp? Bên cạnh đó giới thiệu cho bạn con đường điển hình để trở thành một Data Analyst!

Data Analytics là gì? Làm thế nào để trở thành Data Analyst
Data Analytics là gì? Làm thế nào để trở thành Data Analyst

Lĩnh vực Data Analytics (phân tích dữ liệu) ngày càng quan trọng đối với bất kỳ công ty nào đang muốn mở rộng quy mô - từ các Công ty TNHH thành các tập đoàn toàn cầu. Các doanh nghiệp đang thu thập thêm thông tin về khách hàng của họ hàng năm và cần phải phân tích cẩn thận để biến tất cả dữ liệu đó thành thông tin chi tiết hữu ích.

Trước xu thế đó, nhiều người đang hoạt động trong lĩnh vực IT đang cố gắng trở thành chuyên gia trong cách biến dữ liệu thô thành các dữ liệu chiến lược giá trị sẽ có thể kiếm được mức lương hấp dẫn và nhiều cơ hội thăng tiến hơn. 

Để nói về các vị trí công việc có liên quan đến làm việc với dữ liệu thì Data Analyst là một trong những công việc công nghệ đáng mơ ước nhất hiện nay, vì đây là một thị trường việc làm ổn định với rất nhiều những cơ hội làm việc từ xa. 

Nếu bạn thích lớp học Thống kê của mình hoặc thấy mình đang lập kế hoạch ngân sách cho bản thân trong Excel, đó có thể thể là dấu hiệu cho thấy bạn phù hợp và sẽ đóng góp được nhiều giá trị với tư cách là một nhà phân tích.

Data Analytics là gì?

Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là các hoạt động thu thập và sắp xếp thông tin, tìm kiếm các đặc điểm chung (mẫu chung) và hình dung những phát hiện đó một cách rõ ràng, dễ lưu trữ và sử dụng sau này. 

Những bộ kỹ năng này có ứng dụng thực tế trong mọi ngành. Hầu hết các tổ chức lớn và nhỏ hiện đang ưu tiên "các 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 thay vì bốc đồng. Họ cần những nhà phân tích có kinh nghiệm để làm điều đó.

Khi một doanh nghiệp đang tìm cách cải thiện sản phẩm của họ, giới thiệu 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 cạnh tranh. Những chuyên gia am hiểu về Data sẽ có thể nhìn ra các đặc điểm chung và "gap" xuất hiện trong các bộ dữ liệu, từ đó làm cơ sở cho cách công ty nên tiến hành các hoạt động kinh doanh như thế nào cho hiệu quả.

Các Data Analyst có kỹ năng rất cần thiết cho sự phát triển của doanh nghiệp và họ là người đứng sau nhiều sản phẩm, ứng dụng và dịch vụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày.

Công cụ và ngôn ngữ lập trình trong Data Analytics 

Công cụ và ngôn ngữ lập trình dùng trong Data Analytics
Công cụ và ngôn ngữ lập trình dùng trong Data Analytics

Data Analytics đã trở thành một lĩnh vực cực kỳ mạnh mẽ trong thập kỷ qua. Các nhà phân tích chuyên nghiệp hiện có phần mềm chuyên dụng và ngôn ngữ lập trình trong tầm tay để giúp họ thực hiện công việc một cách nhanh chóng và chính xác. Đây là những chương trình hữu ích nhất mà các Data Analyst thường dùng.

  • Excel: Quá cơ bản và sẽ không đóng góp nhiều sự hữu ích. Nó vẫn là phần mềm được sử dụng thường xuyên nhất cho database.
  • Tableau: Một công cụ được sử dụng cho kinh doanh thông minh hiển thị thông tin trong bảng điều khiển trực quan dễ đọc.
  • Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL): Một ngôn ngữ lập trình cho phép các nhà phân tích nhanh chóng trích xuất dữ liệu cụ thể từ các bảng.
  • Python: Một ngôn ngữ mã hóa tương đối dễ sử dụng và làm cho một lượng lớn thông tin dễ thao tác hơn.
  • Ngôn ngữ R: Một ngôn ngữ được tạo ra bởi các nhà phân tích, dành riêng cho Data Analyst, nó được thiết kế đặc biệt để khai thác dữ liệu và hoàn thành các chức năng thống kê.

Cần có thời gian và sự kiên nhẫn để thành thạo bất kỳ một trong những công cụ này. Đó là một trong những lý do tại sao các Data Analyst thường kiếm được mức lương cao.

Thuật ngữ trong Data Analytics

Khi tìm hiểu sâu hơn về thế giới phân tích, bạn sẽ khám phá ra đây là một thế giới với một ngôn ngữ hoàn toàn mới. Bây giờ là lúc để tìm hiểu các thuật ngữ phổ biến nhất để bạn không cần phải search Google khi tình cờ bắt gặp chúng.

Predictive analytics (Phân tích dự đoán): 

Một chuyên ngành phụ của phân tích; đây là nghệ thuật sử dụng khai thác data và thống kê để dự đoán các sự kiện trong tương lai.

Data visualization (Trực quan hóa dữ liệu): 

Trình bày thông tin bằng đồ thị, theo cách minh họa rõ ràng các xu hướng và các đặc điểm. Kỹ năng này sẽ rất hữu ích khi các nhà phân tích phải trình bày những kết quả phân tích lớn của họ với cấp trên.

Exploratory data analysis (Phân tích dữ liệu khám phá): 

Một cách tiếp cận để giải thích dữ liệu chủ yếu dựa vào đồ họa thống kê. Đây là một triết lý phổ biến khuyến khích kiểm tra và thử nghiệm trước khi đưa ra các giả định.

Data model (Mô hình dữ liệu): 

Là cách tổ chức các phần tử của tập dữ liệu, thiết lập mối quan hệ giữa các loại thông tin khác nhau.

Analytical database (Cơ sở dữ liệu phân tích): 

Phần mềm hỗ trợ bảo trì và thao tác với dữ liệu dễ dàng hơn.

Data cleaning/data cleansing (Làm sạch dữ liệu): 

Tìm và loại bỏ các điểm dữ liệu không chính xác hoặc không liên quan. Làm sạch dữ liệu thường là bước đầu tiên của một phân tích.

Big Data là gì?

Xem thêm chi tiết về Big Data trong link này

Nhiều thương hiệu hiện nay thu thập một lượng lớn thông tin khách hàng. Cùng với đó, các quyết định kinh doanh mang tính chiến lược hơn, nhưng ngược lại cùng làm dấy lên mối quan ngại về quyền riêng tư cá nhân. Đây là một vài lý do tại sao cụm từ “Big Data” đã trở nên phổ biến trong các phương tiện truyền thông và tin tức chính thống. Mặc dù vậy, bản thân thuật ngữ này hiếm khi được giải thích một cách đơn giản.

Vậy định nghĩa của Big Data là gì? Cụm từ phổ biến đề cập đến các tập dữ liệu khổng lồ, cũng như việc thu thập và giải thích tất cả các dữ liệu. 

Loại thông tin có trong tập dữ liệu đó được phân loại là có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. 

Dữ liệu có cấu trúc bao gồm các số và text được phân loại dễ dàng. Dữ liệu phi cấu trúc đề cập đến mọi thứ còn lại như: hình ảnh, video và content dạng dài.

Khi một tập dữ liệu lớn đến mức vượt quá giới hạn của Excel, các công cụ chuyên dụng sẽ được đưa vào để quản lý nó. Ví dụ: ngôn ngữ lập trình được sử dụng để hoàn thành các phép tính mà thông thường có thể mất nhiều ngày mới đạt được với một hàm bảng tính. Đây là lý do tại sao khả năng xử lý Big Data đã trở thành một đặc sản của riêng nó.

Data Analytics và Data Science

Data Analytics và Data Science không phải là một, chúng không giống nhau và điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt khi bạn củng cố kế hoạch nghề nghiệp của mình.

Data Analyst là ai?

Phân tích dữ liệu đề cập đến việc thực hiện tổ chức, diễn giải và hình dung thông tin. Data Analyst là người quản lý tập dữ liệu và rút ra những hiểu biết hữu ích trong bối cảnh kinh doanh.

Data Scientist là ai?

Data Science bao gồm các chức năng của Data Analytics, nhưng đưa chúng lên cấp độ cao hơn. Các Data Scientist chủ yếu quan tâm đến việc tạo ra các mô hình và thuật toán tiến hành các phân tích phức tạp. Machine Learning và Deep Learning là những lĩnh vực dễ nhận biết nhất của ngành học hiện đại này. Là một Data Scientist, bạn sẽ tìm hiểu ý nghĩa của những thuật ngữ trong phân tích dữ liệu, cách chúng áp dụng vào cuộc sống hàng ngày và cách thực sự tạo ra các thuật toán có thể hướng đến việc sử dụng AI - trí tuệ nhân tạo.

Mối liên hệ

Data Analytics có thể được coi là tiền thân của việc học Data Science, vì nó đặt nền tảng cho các nghiên cứu nâng cao hơn. Nhưng nhiều người chọn theo đuổi Data Analytics như một nghề nghiệp theo đúng nghĩa của nó - đặc biệt nếu họ quan tâm đến việc hợp tác chặt chẽ với các bộ phận như Marketing, tài chính, IT hoặc Sale.

Các chuyên môn khác trong Data Analytics

Nếu bạn chọn theo đuổi Data Analytics một nghề nghiệp, bạn có thể sẽ thấy mình chuyên về một chuyên môn cụ thể khi càng học về sau. Mặc dù một số vai trò cơ bản là giống nhau, nhưng bạn sẽ áp dụng các kỹ năng phân tích của mình theo những cách khác nhau tùy thuộc vào chức danh chuyên môn cụ thể sẽ chọn để làm việc sau này.

Đây không phải là danh sách đầy đủ các chuyên môn của Data Analytics, nhưng nó cung cấp cho bạn ý tưởng về các con đường khác nhau mà bạn có thể theo đuổi với một số chuyên môn về phân tích. Đây cũng là những ý nghĩa khác nhau của việc trở thành một nhà phân tích ở nhiều lĩnh vực khác nhau.

  • Marketing Analysts: Nghiên cứu sản phẩm nào tạo ra lợi nhuận cao nhất cho doanh nghiệp và tư vấn về giá cả dựa trên sự cạnh tranh và nhu cầu của người dùng.
  • Financial Analysts: Đưa ra các khuyến nghị và ý tưởng kinh doanh dựa trên xu hướng thị trường; dự đoán kết quả cho các hợp đồng và giao dịch tài chính đã lên kế hoạch.
  • Business Analysts: Tìm kiếm hiệu quả trong các hoạt động kinh doanh nội bộ.
  • Research Analysts: Tiến hành nghiên cứu thị trường và xác định cách tốt nhất để một công ty duy trì khả năng cạnh tranh.
  • Risk Analysts: Tìm cách giảm thiểu rủi ro tài chính liên quan đến các quyết định kinh doanh và đầu tư lớn.

Định nghĩa "nhà phân tích" là người thu thập dữ liệu định lượng và sử dụng nó để cải thiện các chức năng, sản phẩm hoặc dịch vụ của một tổ chức. Và rõ ràng, kỹ năng đó có thể được sử dụng trong nhiều phòng ban khác nhau.

Con đường trở thành Data Analyst

Cần có nền tảng kỹ năng và kinh nghiệm vững chắc để có được sự nghiệp thành công với tư cách là một Data Analyst. Bạn cần học các kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản, ngôn ngữ lập trình hướng dữ liệu và có kiến thức nền tảng vững chắc về toán học. Để rút ngắn quá trình học đồ sộ, các Data Analyst cũng cần có kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm và lãnh đạo xuất sắc.

Dưới đây là một số kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm bạn cần có để trên con đường trở thành Data Analyst

Kỹ năng chuyên môn cần thiết để trở thành Data Analyst

Kỹ năng chuyên môn bao gồm kiến ​​thức kỹ thuật cụ thể và kỹ năng làm việc có thể tích lũy trong quá trình làm việc. Kỹ năng chuyên môn rất dễ định lượng và có khả năng được yêu cầu trình bày khi phỏng vấn. Dưới đây là một số kỹ năng mà mọi công ty đều mong đợi các Data Analyst phải có:

  • Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL): 

Ngôn ngữ lập trình này cho phép các Data Analyst đọc, ghi, tổ chức và phân tích dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Đây là một kỹ năng cơ bản mà bất kỳ nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm nào cũng yêu cầu. Phần lớn các công ty liên quan đến dữ liệu sẽ có ít nhất một chuyên gia về SQL. Có rất nhiều cơ hội việc làm có liệt kê SQL là một trong những yêu cầu cơ bản. Các hệ thống database phổ biến sử dụng SQL bao gồm MySQL, MS Access và Oracle.

  • Microsoft Excel: 

Kỹ năng MS Excel không nghĩa chỉ dừng lại ở kiến ​​thức cơ bản về bảng tính. Bạn cần có hiểu biết nâng cao về các phương pháp MS Excel như macro tra cứu VBA. Những điều này sẽ giúp bạn xử lý các tập dữ liệu nhỏ và phân tích nhanh chóng. MS Excel đặc biệt phổ biến trong các công ty nhỏ và các công ty startup.

  • Ngôn ngữ lập trình: 

R và Python là những ngôn ngữ thống kê được sử dụng phổ biến nhất. Chúng cho phép bạn phân tích các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và dễ dàng. Chúng cũng được sử dụng trong Predictive analytics (phân tích tiên đoán) và nâng cao. Bạn cần phải thành thạo ít nhất một trong những ngôn ngữ lập trình này để được xem là ứng cử viên nặng ký cho vị trí Data Analyst. Có một số khóa học bao gồm chứng nhận có thể giúp bạn thành thạo các ngôn ngữ này. Giấy chứng nhận cũng cải thiện CV của bạn và thuyết phục các nhà tuyển dụng tiềm năng.

  • Data visualization (Trực quan hóa dự liệu): 

Không phải tất cả mọi người trong công ty đều có thể hiểu các mẫu dữ liệu và thông tin phức tạp. Một Data Analyst cần chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành một biểu mẫu dễ hiểu. Công việc của một nhà phân tích dữ liệu là rút ra kết luận từ dữ liệu và trình bày chúng bằng cách sử dụng các biểu đồ, bảng và đồ thị trực quan hấp dẫn.

  • Data Cleansing: 

Data Cleansing - Làm sạch dữ liệu là một phần quan trọng trong công việc của nhà phân tích dữ liệu. Nó liên quan đến việc lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuẩn bị để phân tích. Dữ liệu có thể ở nhiều định dạng khác nhau hoặc chứa lỗi, trường thiếu và không chính xác. Trước khi có thể thực hiện bất kỳ phân tích hữu ích nào, dữ liệu phải được hiệu chỉnh.

  • Kiến thức thống kê: 

Số liệu thống kê cực kỳ quan trọng để phân tích và giải thích dữ liệu. Nền tảng về thống kê hoặc kiến ​​thức về các nguyên tắc toán học quan trọng sẽ giúp bạn nổi bật giữa đám đông. Bạn nên làm quen với phân cụm, công nghệ MapReduce, các khái niệm dữ liệu phi cấu trúc và các quy tắc kết hợp.

Kỹ năng mềm cần thiết để trở thành Data Analyst

Không giống như kỹ năng cứng, kỹ năng mềm mang tính chủ quan và khó định lượng hơn. Kỹ năng mềm hoặc kỹ năng tiếp xúc giữa các cá nhân (còn được gọi là “kỹ năng con người”) ứng xử với người khác. Cùng với các kỹ năng kỹ thuật được liệt kê ở trên, bạn phải sở hữu một số kỹ năng mềm nhất định:

  • Giao tiếp: 

Việc đào sâu dữ liệu và đưa ra những khám phá sâu sắc là vô nghĩa nếu bạn không thể nói với những người còn lại trong nhóm về những phát hiện của mình một cách dễ hiểu. Mục tiêu của một Data Analyst là giúp các nhà lãnh đạo công ty đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt với sức mạnh của dữ liệu. Để đạt được điều này, Data Analyst cần phải có kỹ năng nói và viết tốt. Họ cũng cần phải sử dụng thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu để kể một câu chuyện gắn kết một cách hiệu quả.

  • Kỹ năng trình bày diễn đạt: 

Tương tự như kỹ năng giao tiếp, trình bày những phát hiện của bạn là một phần quan trọng trong công việc của Data Analyst. Kỹ năng thuyết trình tốt sẽ giúp bạn chứng minh được tầm nhìn của mình cho các bên liên quan của công ty và giúp họ thấu hiểu quan điểm của bạn.

  • Tư duy phản biện: 

Để trở thành một Data Analyst, bạn cần bắt đầu suy nghĩ phản biện để khai thác các khả năng các giá trị mà dữ liệu thu thập được mang lại. Bạn cần đặt những câu hỏi phù hợp để có được thông tin chính xác. Đôi khi, kết quả có thể không rõ ràng như vậy. Đó là lúc bạn cần phải suy nghĩ chín chắn. HIện nay, có một số khóa học ngắn hạn có sẵn để giúp bạn cải thiện kỹ năng tư duy phản biện của mình.

  • Giải quyết vấn đề: 

Bạn sẽ liên tục gặp bug, lỗi và những rắc rối trong vai trò Data Analyst. Đây là lý do tại sao giải quyết vấn đề tốt là rất quan trọng. Bạn phải tự chủ động suy nghĩ và đổi mới trong cách tiếp cận. Vì đây là một kỹ năng cần thiết, nhà tuyển dụng thường hỏi những câu hỏi tình huống cụ thể để đánh giá kỹ năng giải quyết vấn đề trong buổi phỏng vấn. 

  • Hợp tác: 

Để trở thành một Data Analyst giỏi, bạn cần làm việc cùng với các chuyên gia khác. Bạn sẽ cộng tác với các kỹ sư, Web developer và Data Scientist để đạt được mục tiêu của mình. Bạn nên cảm thấy thoải mái khi làm việc với các bên liên quan. Bạn cần có sự tôn trọng và đánh giá cao đối với các đồng nghiệp của mình để làm việc hòa hợp cùng nhau.

Tips để trở thành Data Analyst giỏi

  • Chủ động trong công việc, hỗ trợ người khác. 

Tìm kiếm một vài dự án không được trả tiền để thực hiện trong nếu bạn đang đi làm nhưng muốn chuyển sang phân tích dữ liệu. Bạn có thể làm điều này bằng cách liên hệ với những người khác để tìm hiểu tình huống những vấn đề khó xử lý của của họ là gì. Từ đó suy nghĩ  giải quyết các vấn đề bằng một số phân tích qua Excel hoặc Python. Bạn thậm chí có thể tiếp cận với các mối quan hệ ngoài nơi làm việc để tình nguyện tham gia hoặc thực tập trong các dự án nơi bạn có thể giữ vai trò như một Data Analyst.

  • Tìm thử thách của riêng bạn. 

Nếu bạn vẫn đang nghiên cứu các lựa chọn nghề nghiệp của mình, bạn có thể bắt đầu với một số chương trình tự học miễn phí. YouTube có đầy đủ các video nhập môn hướng dẫn miễn phí về SQL hoặc giúp bạn cập nhật kiến ​​thức về thống kê.

Bạn cũng có thể tạo dự án của riêng mình trong bất kỳ chủ đề nào bạn quan tâm. Sử dụng các công cụ như data.gov và dataportals.org để truy cập các bộ dữ liệu miễn phí; đưa ra một vấn đề có thể được giải quyết với thông tin có sẵn và bắt tay vào test dữ liệu. Đảm bảo lưu giữ kết quả cuối cùng trong Portfolio của bạn để có thể dùng đến khi xin việc.

  • Tham gia khóa học online. 

Nếu bạn quyết định đây là con đường phù hợp với mình, bạn cần phải cam kết với một chương trình giảng dạy có cấu trúc. Ngay cả data analyst tài năng nhất cũng phải vật lộn để học phân tích thống kê, kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu và lập trình máy tính nghiêm túc. 

Kết luận

Bạn xứng đáng có một con đường sự nghiệp ổn định, hứa hẹn mức lương cao và quan trọng hơn là sự hài lòng trong công việc. Trở thành Data Analyst có thể là con đường lý tưởng của bạn trong lĩnh vực công nghệ. Hi vọng rằng nội dung này đã cung cấp thông tin cho bạn để hiểu được Data Analytics là gì cũng như những gợi ý hữu ích để bạn có thể có được một công việc với tư cách là Data Analyst! Chúc bạn thành công!


Tin tức liên quan

Chọn FrontEnd hay BackEnd? Nghề nào dễ tìm việc và lương cao hơn?

Kiến thức kỹ thuật| 2021-10-21
Nên chọn FrontEnd hay BackEnd? Rất nhiều thắc mắc với hai lĩnh vực này, hãy cùng GrowUpWork tìm hiểu chi tiết hai lĩnh vực này dưới bài viết hôm nhé.

Kỹ năng cần thiết của Dev khi làm việc ở công ty Nhật?

Kiến thức kỹ thuật| 2021-10-18
Những kỹ năng cần thiết của Dev khi làm việc ở công ty Nhật sẽ giúp các bạn có thể có ấn tượng mạnh đối với nhà tuyển dụng. Từ đó, bạn sẽ có mức lương như mong muốn.

Smoke test là gì? Hiệu quả tối ưu của smoke test trong ngành QA

Kiến thức kỹ thuật| 2021-10-15
Trong ngành Kiểm thử phần mềm chúng ta có nhiều chuyên môn khác nhau. Cùng tìm hiểu Smoke test là gì? Và biết thêm về hiệu quả tối ưu của Smoke Test trong ngành QA.

Nhu cầu tuyển dụng kỹ sư IT trong tương lai

Kiến thức kỹ thuật| 2021-10-14
Nhu cầu tuyển dụng kỹ sư IT trong tương lai luôn tăng mạnh mẽ như thế nào? Tình hình thị trường việc làm ra sao? Bài viết dưới đây sẽ giúp tìm hiểu về điều này nhé!