Hành Trình Tự Học Data Analyst

Nếu bạn là người có đam mê với những con số và luôn muốn tìm hiểu ý nghĩa đằng sau các số liệu thì Data Analytics chính là ngành nghề dành cho bạn. Đây đang là ngành cực kỳ phát triển trong thời đại công nghệ số hiện tại. Hầu như ở tất cả mọi lĩnh vực đều có sự xuất hiện của Data Analyst. Vậy làm thế nào để có thể tự học Data Analyst cũng như có những cơ hội nghề nghiệp nào cho các Data Analyst tương lai? Tìm hiểu thêm cùng INDA với bài viết dưới đây nhé!

Data Analyst là gì?

Data Analyst được biết đến là các Chuyên viên phân tích dữ liệu.

Data Analyst – sẽ thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi chuyển chúng thành những thông tin có ích (thông qua các công cụ trực quan như bảng biểu, đồ thị, bản đồ, mô hình phân tích..), giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để đưa ra các quyết định nhanh chóng, chính xác. Cuối cùng, tất cả các phân tích đó sẽ giúp sửa đổi / cải thiện một số quy trình kinh doanh.

Chẳng hạn như, data analyst sẽ tổng hợp một lượng thông tin lớn thông qua việc làm khảo sát với hàng ngàn khách hàng (hoặc xem lại lịch sử mua bán của khách hàng trong quá khứ…) sau đó, chắt lọc, làm báo cáo hoặc xây dựng những bản trình bày trực quan bằng nhiều cách.

Doanh nghiệp sẽ căn cứ vào những thông tin này, cải thiện sản xuất, tăng doanh thu cho sản phẩm, dù sản phẩm này chỉ là một ứng dụng di động hay là một nhà máy sản xuất xe hơi cao cấp hoặc một siêu thị…

Một Data Analyst cần học gì?

Trở thành nhà phân tích dữ liệu (DA), trước tiên bạn phải có bằng Cử nhân, đây là yêu cầu đối với hầu hết các vị trí nhà phân tích dữ liệu cấp đầu vào. Các ngành liên quan bao gồm Tài chính, Kinh tế, Toán học, Thống kê, Khoa học Máy tính, Quản lý Thông tin.

Để trở thành một Data Analyst giỏi về chuyên môn, việc tự học là rất quan trọng. Vậy làm thế nào để việc tự học Data Analyst đạt hiệu quả? Bạn cần lên kế hoạch học tập cụ thể với thời gian biểu riêng cho từng kiến thức khác nhau. Một số môn học bạn cần trải qua như:

1. Học 1 số công cụ bổ trợ cho việc phân tích dữ liệu

Toán học (Math): Phân tích dữ liệu yêu cầu phải giỏi về toán học để xử lý các con số và tư duy logic.

Kỹ năng Excel: Đừng coi thường công cụ “nhỏ bé” này, không có ai làm phân tích mà không thành thạo Excel. Nó được xem là công cụ “vỡ lòng” phổ biến nhất trong việc phân tích. Gần như 99% báo cáo của doanh nghiệp (bất kể lĩnh vực ngành nghề) thì đều phải xuất ra được Excel.

Truy vấn SQL: Thông tin trong doanh nghiệp thường được lưu trự tại các hệ thống ngiệp vụ (hệ thống nhân sự, hệ thống chấm công, hệ thống quản lý khách hàng CRM, hệ thống kế toán Misa/Bravo/Fast, hệ thông quản lý tồn kho, hệ thống bán hàng…). Để lấy được dữ liệu có 2 cách:

1 là vào hệ thống tự xuất excel;

2 là yêu cầu đội IT lấy hộ dữ liệu (chắc mất vài ngày, có khi cả tháng). Do đó,nếu bạn biết SQL có thể tự lấy ra số mà mình mong muốn, tiết kiệm thời gian công sức và tiếp cận dữ liệu lớn.

Kỹ năng về thiết kế báo cáo (data visualization):  là kỹ năng về chuyển đổi những số liệu thô thành những hình ảnh hay biểu đồ một cách khoa học. Việc này sẽ giúp người đọc dễ dàng tiếp thu thông tin và nhận biết những xu hướng. Công việc này hiện có thể thực hiện bằng các công cụ như Power BI, Tableau hay Google Data Studio….

2. Thực tập để có kinh nghiệm

Khi bạn đã có 1 vài kĩ năng nhưng chưa có kinh nghiệm thì nhiệm vụ quan trọng nhất là nhanh chóng tìm được 1 công việc liên quan đến dữ liệu (như với tất cả các ngành nghề, kinh nghiệm làm việc là vô giá) May mắn thay, vì nhu cầu lớn về phân tích dữ liệu, có rất nhiều cơ hội thực tập.

Bạn có thể làm thực tập sinh về nghiên cứu thị trường, thu thập dữ liệu các hệ thống, đặc biệt làm báo cáo cho các phòng ban. Điều này sẽ giúp bạn làm quen với nhưng con số, làm quen ý nghĩa các KPI trong doanh nghiệp và cũng có thể thêm một ngôi sao vào sơ yếu lý lịch của bạn.

3. Phát triển kĩ năng mềm

Kỹ năng giao tiếp: Hằng ngày DA phải giao tiếp với các phòng ban khác nhau để hiểu nhu cầu của họ, và phải giải thích cho người khác biết về những thông tin mà bạn tìm thấy từ dữ liệu. DA cần viết và nói rõ ràng, có thể truyền đạt những ý tưởng phức tạp thành những thuật ngữ dễ hiểu.

Tư duy phản biện: Các Data Analyst phải xem xét các con số, xu hướng và dữ liệu để đưa ra kết luận.

Kĩ năng chú ý đến chi tiết(“Detail oriented”- tinh ý, tỉ mỉ, cận trọng): Các Data Analyst phải đảm bảo rằng họ chú ý trong quá trình phân tích, không bỏ sót điều gì để đưa ra kết luận chính xác.

3.4. Nâng cao kiến thức về kinh doanh hoặc thành chuyên gia trong 1 lĩnh vực

DA cung cấp thông tin, hỗ trợ ra quyết định cho các lãnh đạo. Do đó, để đưa ra những lời tư vấn, khuyến nghị chính xác, DA phải có hiểu biết về kinh doanh trong 1 doanh nghiệp như: sale, marketing, khách hàng, tài chính kế toán, nhân sự, kho vận, chuỗi cung ứng, nhà máy….

Ngoài ra, trong mỗi ngành khác nhau lại có bộ KPI khác nhau, ví dụ: KPI trong ngành bán lẻ khác KPI trong ngành xây dựng, cũng không giống KPI trong bảo hiểm hay ngành tài chính ngân hàng…

Có hàng trăm ngành nghề như vậy, gần như không ai có thể giỏi tất cả ngành . DA cần chủ động nâng cao kiến thức kinh doanh hoặc trở thành chuyên gia trong 1 lĩnh vực (đừng tham quá)

5. Mô hình dữ liệu trong doanh nghiệp

Sau khi DA đã hiểu được cách thức doanh nghiệp vận hành, từng quy trình đề sẽ phát sinh ra dữ liệu (ví dụ: sale sẽ có dữ liệu về sản phẩm bán, số lượng, thành tiền; kho vận sẽ có dữ liệu về sản phẩm, số lượng tồn kho, xuất nhập tồn, kế toán có dữ liệu về công nợ của khách hàng, nhà cung cấp…..).

Tiếp theo DA phải học cách tổ chức dữ liệu ra làm sao và khai thác như thế nào để có thể tính ra được toàn bộ KPI, trả lời được tất cả câu hỏi của lãnh đạo.

Đó chính là mô hình dữ liệu, kho dữ liệu của cả doanh nghiệp (Data warehouse): liên kết các loại dữ liệu với nhau, loại bỏ thông tin sai lệch (dữ liệu rác), phân loại dữ liệu, tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành 1 nơi chung.

Lộ trình để trở thành Data Analyst

Nếu bạn chưa tự tin để tự học Data Analyst thì hãy tìm đến các trung tâm đào tạo uy tín. Tại đây các chuyên gia nhiều năm kinh nghiệm sẽ tư vấn, định hướng, được tham gia nhiều tình huống thực tế giúp bạn phát triển nhanh hơn, tự tin xin việc và còn hỗ trợ việc làm.

Lộ trình phát triển nghề nghiệp của các Data Analyst

Bắt đầu với vị trí Data Analyst, nếu làm tốt và đủ đam mê với công việc, bạn có thể phát triển lên nhiều vị trí khác như:

• Data Scientist DS (Chuyên gia khoa học dữ liệu)

Về cơ bản, đây là vị trí cao hơn và phát triển dựa trên vai trò của một Data Analyst. Các công việc bạn phải đảm nhiệm cũng sẽ liên quan đến việc thu thập các dữ liệu cần thiết và thiết kế thuật toán dựa trên số liệu đó, từ đó đưa ra các phương án phát triển phù hợp.

• Data Engineer DE

Với vai trò là một kỹ sư, bạn sẽ chuyên về xử lý dữ liệu thông qua việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để xử lý chúng thành các dữ liệu có thể dùng được ngay tại kho dữ liệu trung tâm. Đây là vị trí đòi hỏi chuyên môn khá cao về mặt kỹ thuật và công nghệ.

• Chief Data Officer (CDO)

Đây là vị trí bạn đạt được như thành quả cho sự cố gắng không ngừng nghỉ của mình với vai trò từ một Data Analyst. CDO sẽ nắm quyền quản lý toàn bộ các dữ liệu trong công ty cũng như phân bố hoạt động hợp lí để tiếp tục phát triển nguồn cơ sở dữ liệu của công ty.

Chúng tôi chuyên cung cấp những khoá học để trở thành Data Analyst chuyên gia Phân tích dữ liệu, đăng ký ngay để nhận được tư vấn chi tiết lộ trình dành riêng cho bạn nhé!

>>>>Đọc thêm:

LỘ TRÌNH THĂNG TIẾN CỦA MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYST)

LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO