Hiện nay rất nhiều công ty phát triển chủ yếu dựa vào dữ liệu về khách hàng, sản phẩm và thị trường, do đó các tổ chức này ngày càng cần những Data Analyst tài năng, có kỹ năng trích xuất thông tin và insights từ dữ liệu.
Nhưng kỹ năng nào là thứ mà nhà tuyển dụng đang tìm kiếm? Trong phân tích dữ liệu, có một số kỹ năng và phẩm chất mà nhà tuyển dụng yêu cầu ở tất cả mọi ứng viên, bất kể vị trí ứng tuyển của họ.
Mục lục
Sự nhạy bén trong kinh doanh và kiến thức nghiệp vụ (Domain knowledge) vững chắc
Nếu bạn muốn làm tốt vai trò Data Analyst hơn, bạn cần phải hiểu rõ về cách thức hoạt động của doanh nghiệp. Chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp bạn là gì, vị trí của doanh nghiệp trên thị trường là gì và cần làm gì để tạo ra sự khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh? Bạn cần nắm rõ các quy trình vận hành trong tổ chức và cách mà các sản phẩm, các bộ phận được kết nối với nhau. Bạn cũng cần xác định điều gì đang cản trở doanh nghiệp tăng trưởng và bứt phá. Mặc dù bạn không thể biết hết tất cả mọi thứ, nhưng việc xây dựng kiến thức kinh doanh thông qua công việc và các mối quan hệ sẽ khiến bạn trở nên có giá trị hơn với tư cách là một Data Analyst.
Kiến thức về kinh doanh sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu của công ty, giúp bạn xác định các dấu hiệu cảnh báo sớm và tìm kiếm đúng người để trao đổi và trả lời được câu hỏi.
Hiểu biết về kỹ thuật và công nghệ
Là một Data Analyst, bạn phải làm việc với các phần mềm, hệ thống và dữ liệu. Kết hợp các yếu tố này như thế nào để trích xuất ra được insight có ý nghĩa từ dữ liệu thô đòi hỏi các Data Analyst phải có technical skills và cả sự sẵn sàng học hỏi để bắt kịp với sự phát triển chóng mặt của công nghệ.
Sự hứng thú và mày mò về công nghệ và việc thành thạo các ngôn ngữ lập trình sẽ giúp bạn đi xa trong ngành này.
Kỹ năng giao tiếp
Là Data Analyst, bạn không chỉ giao tiếp với dữ liệu mà còn với stakeholders, đồng nghiệp, nhà cung cấp dữ liệu, các quản trị viên hệ thống và nhiều người khác trong quá trình phân tích và trích xuất ra insights phục vụ quá trình ra quyết định kinh doanh.
Một Data Analyst giỏi có thể tổ chức thành công các buổi họp không chỉ offline mà ngay cả các buổi họp online, biết lắng nghe và tiếp nhận các ý kiến cũng như biết cách đặt vấn đề để khai thác tối đa các nguồn thông tin trong buổi họp.
Kỹ năng quản lý Stakeholders
Stakeholder là khách hàng của bạn. Nhu cầu trích xuất thông tin của họ chính là yếu tố thúc đẩy công việc phân tích của bạn. Stakeholder là một phần quan trọng trong câu đố bạn phải giải, và nhóm Stakeholder càng lớn hoặc ảnh hưởng của họ càng lớn thì càng khó tìm ra giải pháp đáp ứng nhu cầu của họ. Khi bạn làm việc với các Stakeholder và làm rõ các yêu cầu của họ thông qua các cuộc thảo luận, phỏng vấn và nghiên cứu, điều quan trọng là phải hiểu kỳ vọng của họ và quản lý những kỳ vọng này, đưa ra phương án tối ưu trong mối tương quan với khung thời gian của đôi bên, dữ liệu sẵn có, con người và tài nguyên.
Chỉ cho Stakeholder cách sử dụng sản phẩm của bạn (VD các reports và dashboards). Một mặt, nó phải trực quan và dễ sử dụng, khuyến khích các DA chuẩn bị sẵn một bản hướng dẫn cho khách hàng.
Khi bạn tham gia với các Stakeholder, hãy cố gắng duy trì việc trao đổi liên tục để bạn có thể theo sát dự án.
Tư duy phản biện
Tư duy phản biện liên quan đến việc có cái nhìn xa hơn về nhiệm vụ mà bạn đang làm. Khi bạn tự hỏi mình những câu hỏi như ‘Điều này nghĩa là gì?’ và ‘điều này có thể gây ra tác động gì đến quá trình x?’, thì đố chính là lúc bạn bắt đầu đi ra khỏi đường ray và tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu trước mặt.
Việc xem xét các yếu tố ngoại lai sẽ luôn thúc đẩy các DA phải nghiên cứu thêm. Dữ liệu thay đổi đột biến cho thấy điều gì? Đó là một sự bất thường ngẫu nhiên hay nó có thể là một điều gì đó quan trọng mà bạn cần phải đánh giá thêm?
Phân tích trực quan có thể hỗ trợ quá trình tư duy phản biện vì nó cho phép xem dữ liệu từ các khía cạnh khác nhau trong một khoảng thời gian ngắn. Khi bạn tìm thấy một điểm dữ liệu đặc biệt, bạn có thể dễ dàng và nhanh chóng nghiên cứu thêm về nó bằng cách sử dụng các loại biểu đồ khác nhau, kết hợp với những thông tin về các bộ phận khác của doanh nghiệp sẽ cho bạn một cái nhìn mới.
Khám phá các góc độ khác nhau của một tình huống sẽ giúp bạn trả lời một số câu hỏi và đánh giá xem bạn có nên nghiên cứu xa hơn hay không. Hãy coi mình là một nhà nghiên cứu và một nhà điều tra.
Kỹ năng thuyết trình
Có rất nhiều tình huống mà các DA cần trực tiếp trình bày báo cáo của mình. Vì lý do này, việc trau dồi khả năng thuyết trình là rất quan trọng để những kết quả phân tích của bạn được chia sẻ một cách hiệu quả và chỉn chu. Một cấu trúc rõ ràng, dễ theo dõi và một trình tự hợp lý sẽ là một bài thuyết trình hiệu quả. Khi bạn trình bày, hãy tập trung vào các điểm quan trọng và biết cách điều hướng mượt mà trên các Dashboard.
Một DA giỏi còn cần khả năng dự đoán và chuẩn bị cho những câu hỏi ngoài báo cáo. Nó phụ thuộc vào hiểu biết về doanh nghiệp và Stakeholder của bạn. Hãy tự đặt ra câu hỏi Điều gì khiến Stakeholder quan tâm, những ưu tiên của họ vào lúc này là gì? Việc chuẩn bị cho các câu hỏi có thể được đưa ra trong buổi thuyết trình là vô cùng quan trọng. Và nếu bạn không/chưa có câu trả lời, hãy đề xuất cho họ một hướng đi để tìm ra đáp án hoặc khéo léo đề xuất thời điểm bạn có thểchia sẻ câu trả lời.
Lắng nghe Stakeholder và dự đoán nhu cầu của họ sẽ giúp bạn xây dựng uy tín và thương hiệu cá nhân trong team.
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Bất kể bạn sử dụng công cụ nào, bất kể bạn trình bày các insights bằng tools kỹ thuật số hay vẽ trên bảng trắng, việc có thể vẽ một bức tranh toàn diện cho thấy những gì đang diễn ra là một kỹ năng rất quan trọng cần phải có. Bởi nhiều bất đồng có thể được giải quyết khi có một bức tranh làm xuất phát điểm.
Các Data Analyst thường sẽ truyền đạt những phân tích trên Reports hoặc Dashboards. Để đạt hiệu quả cao nhất, hãy đảm bảo bạn chọn loại biểu đồ phù hợp, hướng đến việc hiển thị các thông tin chính một cách rõ ràng và nhanh chóng.
Chú ý đến context chung: Việc báo cáo các con số một cách riêng lẻ có thể làm giảm ý nghĩa của chúng. Những số liệu đó liên quan như thế nào so với các kỳ trước, với các bộ phận khác, với benchmarks của ngành? Đặt số liệu trong các mối tương quan để chỉ ra số liệu đó là tốt hay xấu, liệu có cần phải hành động không, và mức độ khẩn cấp như thế nào. Hãy tự trang bị cho mình các kiến thức về trực quan hóa dữ liệu và áp dụng chúng nhiều nhất có thể.
Chúng tôi chuyên cung cấp những khoá học để Phân tích dữ liệu, đăng ký ngay để nhận được tư vấn chi tiết lộ trình dành riêng cho bạn nhé!
KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
LỘ TRÌNH THĂNG TIẾN CỦA MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYST)
Nguồn: Internet