Blog

LÝ DO AI CŨNG NÊN HỌC KỸ NĂNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYST)?

Hiện nay, có rất nhiều bạn trẻ lẫn các anh chị đã đi làm một thời gian ở nhiều lĩnh vực nghề nghiệp khác nhau có mong muốn thay đổi nghề nghiệp để trở thành một người làm phân tích dữ liệu (Data Analyst) chuyên nghiệp. Bên cạnh đó, cũng có một bộ phận không nhỏ muốn phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu mà vẫn theo đuổi nghề nghiệp chuyên môn hiện tại.

Trong bài viết này, mình xin được chia sẻ những kinh nghiệm và đúc kết của mình để mọi người hình dung phần nào một trong những lý do chính dẫn tới xu hướng này. Ngoài ra, nếu bạn là một người ở vị trí quản lý cấp cao và ban lãnh đạo tổ chức, hay bạn là nhân sự tuyển dụng, đọc hiểu các thông tin trong bài viết này sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều kiến thức thiết yếu cho công việc của bạn.

Các giai đoạn phân tích trong tổ chức

Đầu tiên, chúng ta cần hiểu rằng bất kỳ tổ chức nào cũng đã hoặc sẽ phải trải qua 3 giai đoạn sau liên quan tới việc thực hành áp dụng phân tích dữ liệu ở cấp độ tổ chức.

Giai đoạn thứ 1: Ai cũng tự mình làm báo cáo (Còn gọi là thời kỳ “Phân tích tự phát”)

Điểm nổi bật thường thấy trong giai đoạn này chính là sự thiếu nhất quán về mặt số liệu giữa các phòng ban trong các cuộc họp. Phần lớn các báo cáo đều được làm trên Excel dưới dạng các bảng chi tiết nhiều dòng cột và được cập nhật thủ công (Hoặc tự động hóa nhờ VBA).

Ví dụ: trong cuộc họp hằng tuần, trưởng phòng kinh doanh thì bảo tuần rồi chúng ta bán được 10k sản phẩm trong khi trưởng phòng marketing bảo chỉ bán được 9k thôi. Lí do của sự khác biệt vì 1 bên lấy số cập nhật tới hôm qua, còn 1 bên lấy số cập nhật tới hiện tại. Nghĩa là, không có ai kiểm soát dữ liệu chung mà tập thể cùng nhìn vào.

Ví dụ trên là một tình huống đơn giản, còn có rất nhiều tình huống khác như điều chỉnh bằng tay kết quả dựa theo những trao đổi thông qua nói chuyện với nhau mà không có một hệ thống nào ghi nhận lại.

Trong giai đoạn này, tổ chức có thể có hoặc chưa có phòng công nghệ thông tin (IT), và cho dù là có hoặc chưa, thì phòng IT cũng không chịu trách nhiệm trong việc chuẩn hóa số liệu được sử dụng cho mục đích ra quyết định đối với các hoạt động kinh doanh hằng ngày. Họ đơn thuần là đảm bảo hệ thống vẫn chạy ổn định.

Giai đoạn thứ 2: Chỉ một số cá nhân có chuyên môn sâu làm phân tích dữ liệu (Còn gọi là thời kỳ “Phân tích tập trung”)

Điểm nổi bật thường thấy trong giai đoạn này chính là sự xuất hiện của chức năng phân tích dữ liệu và báo cáo Dashboard tự động cập nhật hằng ngày. Bất kỳ ai cũng có thể đăng nhập và xem thông tin ngay trên web bằng tài khoản riêng của tổ chức cấp cho từng cá nhân.

Ví dụ: trong cuộc họp hằng tuần, cả trưởng phòng kinh doanh và marketing đều sẽ nhìn vào một trang báo cáo dưới dạng biểu đồ được thiết kế và cập nhật sẵn tới ngày hôm qua. Cả 2 đều sẽ cùng nhìn thấy một con số duy nhất là tuần vừa rồi bán được 10k sản phẩm và họ còn thấy được các khía cạnh phân tích khác nhau của con số 10k sản phẩm đó theo từng ngày, theo khu vực, theo sự kiện, theo nhân viên bán hàng, theo khách hàng, theo nhóm ngành …

Tùy theo qui mô của tổ chức mà những cá nhân làm phân tích dữ liệu này (Data Analyst) sẽ thuộc về những bộ phân chức năng khác nhau. Đối với các tổ chức vừa và nhỏ, chức năng phân tích dữ liệu tổng hợp này thường sẽ được giao cho bộ phận kế toán tài chính hoặc sẽ được gọi là nhóm phân tích dữ liệu (Data Analyst) trực thuộc bộ phận kinh doanh (Phòng ban tạo ra doanh số luôn được ưu tiên đầu trong việc sử dụng kết quả phân tích dữ liệu).

Đối với các tổ chức lớn, thì bộ phận phân tích số liệu còn hay được gọi là nhóm Business Intelligence (BI) và thường trực thuộc ban tổng giám đốc khi nói tới sơ đồ tổ chức (Để đảm bảo sự minh bạch, cân bằng về ưu tiên công việc và trung lập trong việc làm báo cáo cho toàn bộ tổ chức).

Giai đoạn thứ 3: Ai cũng được khuyến khích để sử dụng dữ liệu trong việc ra quyết định (Còn gọi là thời kỳ “Lan tỏa phân tích”)

Điểm nổi bật thường thấy trong giai đoạn này chính là sự xuất hiện của chức năng phân tích dữ liệu và báo cáo Dashboard tự động cập nhật hằng ngày giống như giai đoạn 2 và bao gồm cả các cá nhân làm phân tích của từng bộ phận (BA). Bất kỳ ai cũng có thể đăng nhập và xem thông tin ngay trên web bằng tài khoản riêng của tổ chức cấp cho từng cá nhân.

Ngoài ra, các cá nhân làm phân tích của từng bộ phận còn được quyền truy cập vào hạ tầng cơ sở dữ liệu đã được xây dựng trong giai đoạn 2 để tự mình phát triển thêm những phân tích mới.

Ví dụ: trong quá trình vận hành mỗi ngày, các trưởng bộ phận đã trải qua giai đoạn 2 sẽ bắt đầu quen thuộc với việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định. Họ sẽ có xu hướng đưa ra nhiều yêu cầu phân tích chi tiết, thường xuyên hơn và chỉ riêng nhóm BI là không đủ có thể thực hiện kịp thời theo các yêu cầu này.

Chính vì thế, họ sẽ có một đến hai chuyên viên có năng lực gần giống như nhóm BI để hỗ trợ cho các yêu cầu này. Ngoài ra, các bạn chuyên viên này sẽ được kỳ vọng là chủ động thực hiện các phân tích độc lập sâu hơn mà không cần chờ tới yêu cầu cụ thể từ các quản lý bộ phận. Đồng thời, các bạn chuyên viên này cũng sẽ hỗ trợ rất nhiều yêu cầu số liệu đến từ các bạn ở cấp nhân viên của từng bộ phận mà mình đang phụ trách.

Tại giai đoạn này, trách nhiệm của nhóm phân tích dữ liệu trung tâm hay còn gọi là nhóm BI như đã đề cập ở giai đoạn 2 sẽ chuyển sang thiết lập bảng định nghĩa, chú giải và giám sát quá trình thu thập lẫn phân tích dữ liệu đang diễn ra trong tổ chức.

Không chỉ dừng lại ở đó, nhóm này cũng sẽ là người phụ trách thiết lập các chính sách giám sát, phân quyền và chia sẻ (gọi chung các hoạt động trên là Data Governance).

Một hoạt động quan trọng khác mà nhóm chuyên gia này (Subject Matter Experts SMEs) cần phải thực hiện đó là thúc đẩy và lan tỏa văn hóa ra quyết định bằng dữ liệu đến mọi cá nhân trong tổ chức thông qua các buổi đào tạo nội bộ và chia sẻ định kỳ nhằm đưa tổ chức chuẩn bị để có thể hướng tới giai đoạn thứ 4 trong tương lai.

Tương lai của hầu hết mọi tổ chức là hướng tới giai đoạn thứ 4

Hiện nay, trên thế giới đã có được các tổ chức (ví dụ như Uber hay Amazon) mà theo nhiều chuyên gia gọi là đạt tới giai đoạn thứ 4 – Mọi nhân viên đều có khả năng tự phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, trong bài viết này mình sẽ không đi sâu vào bàn luận về nó vì ở Việt Nam hiện tại, mặc dù mình đã làm việc và tư vấn cho nhiều công ty cũng như trao đổi với rất nhiều học viên của mình đã dạy trong nhiều năm thuộc rất nhiều tổ chức khác nhau thì mình chưa hề thấy dấu hiệu tồn tại của tổ chức nào đạt được giai đoạn thứ 3 một cách trọn vẹn.

Các tổ chức thuộc các mảng khác nhau thì thường sẽ đang thuộc các giai đoạn khác nhau. Để giúp mọi người dễ nhớ thì phần lớn các tổ chức thuộc mảng tài chính ngân hàng và công ty start-up công nghệ đều đang ở giai đoạn thứ 2 và các tổ chức thuộc các mảng khác đều hầu hết đang ở giai đoạn thứ 1.

Đây là quan sát mình đúc kết được áp dụng cho hầu hết các tổ chức Việt Nam tại thời điểm năm 2020. Còn hầu hết các tập đoàn đa quốc gia có chi nhánh tại Việt Nam thì đều đang ở giai đoạn thứ 3.

Như vậy, kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ sớm trở thành yêu cầu cơ bản của bất kỳ cá nhân nào trong tổ chức. Việc nắm bắt các kỹ năng này còn giúp tạo ra một lợi thế cạnh tranh khác biệt cho chính chúng ta dù cho chúng ta có chuyển sang theo đuổi sự nghiệp phân tích dữ liệu chuyên nghiệp hay vẫn theo đuổi sự nghiệp công việc hiện tại.

Cuối cùng, chúng ta có thể thấy rằng, việc tổ chức cần đến sự có mặt của những người làm phân tích là một điều đã trở nên khá hiển nhiên vì những lợi ích to lớn mà dữ liệu mang lại để giúp tổ chức phát triển vượt bậc trong tương lai. Cụ thể hơn, các cá nhân có kỹ năng làm phân tích dữ liệu được kỳ vọng là có khả năng:

  1. Tập hợp được dữ liệu cần thiết
  2. Thể hiện dữ liệu một cách dễ hiểu
  3. Đưa ra những đề xuất hỗ trợ ra quyết định

Miễn là chúng ta đáp ứng được 3 kỳ vọng trên thì chúng ta đã có thể tự tin vào khả năng phân tích dữ liệu của mình dù cho chúng ta sử dụng bất kỳ công cụ, ngôn ngữ lập trình, hay kỹ thuật mô hình hóa chuyên sâu nào.

Lộ trình đào tạo trở thành chuyên gia Phân tích dữ liệu ( Data Analyst)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *