Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên số với nhu cầu lưu trữ và khai thác các nguồn dữ liệu (Big Data) ngày một lớn. Trở thành một nhà phân tích dữ liệu hoặc đảm nhiệm các vị trí liên quan đến lĩnh vực phân tích dữ liệu là công việc có ý nghĩa quan trọng với bất kì tổ chức, doanh nghiệp nào.
Dữ liệu lớn (Big Data) là một trong bốn nền tảng quan trọng nhất của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 cùng với Internet vạn vật – IoT (Internet of Things), Trí tuệ nhân tạo – AI (Artificial Intelligence), Chuỗi khối-Blockchain. Big Data được hiểu là những dữ liệu khổng lồ, là nguồn tài sản thông tin có dung lượng lớn và đa dạng, có vận tốc cao, đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin có hiệu quả về chi phí, để nâng cao việc đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình. Nói cách khác, Big Data là một tệp dữ liệu khổng lồ không thể phân tích được bằng các công cụ và phần mềm thông thường. Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không nằm ở lượng dữ liệu mà chúng ta có, nó nằm ở việc chúng ta làm gì với những dữ liệu đó.
Hầu hết các doanh nghiệp, tổ chức sẽ sử dụng nguồn dữ liệu lớn phân tích để tìm ra câu trả lời cho các câu hỏi liên quan đến việc giảm chi phí, giảm thời gian, phát triển sản phẩm mới, dịch vụ tối ưu và ra quyết định thông minh. Khi việc phân tích nguồn dữ liệu lớn được hỗ trợ tối đa, con người có thể hoàn thành tốt một số công việc như xác định nguyên nhân gốc rễ của những thất bại, tạo các chương trình khuyến mại hợp lý dựa trên thói quen của khách hàng đối với công việc kinh doanh, tính toán được những rủi ro gặp phải, phát hiện hành vi gian lận trước khi nó có ảnh hưởng,…
Là một nhánh của Phân tích dữ liệu, Phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Data Analytics) là một ngành có tính liên ngành giữa công nghệ thông tin và kinh tế. Công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác, quản lý và xử lý bộ dữ liệu – Big Data để từ đó đưa ra các nhận định, dự đoán xu hướng hoạt động của tương lai. Phân tích dữ liệu kinh doanh có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò, phân tích dữ liệu xác nhận, phân tích dữ liệu định lượng và phân tích dữ liệu định tính (tập trung vào các dữ liệu như video, hình ảnh và văn bản),… Đây là công việc có ý nghĩa và có tầm quan trọng lớn đối với bất cứ tổ chức hoặc doanh nghiệp nào, đặc biệt trong các lĩnh vực như ngân hàng, tài chính, đầu tư, bảo hiểm, du lịch, quốc phòng, hàng không vũ trụ và y học,…
Một số người băn khoăn về tương lai của ngành Phân tích dữ liệu dưới sự ảnh hưởng của khoa học công nghệ. Tuy nhiên, thực tế đã cho thấy, hệ thống phân tích dữ liệu tự động đang được đưa vào sử dụng trong nhiều công ty nhưng nó vẫn chưa thể đáp ứng hoàn toàn nhu cầu của người sử dụng. Theo các nghiên cứu, 80% lượng công việc không thể tự động hóa; 20% còn lại có thể thực hiện bằng máy nhưng hiệu quả chưa cao. Hơn nữa, máy học tự động chỉ có thể giải quyết được những vấn đề đơn giản. Các vấn đề phức tạp hơn cần đến tư duy của con người mới có thể giải quyết được. Do đó, ngành Phân tích dữ liệu sẽ không biến mất ngay cả khi công nghệ phát triển.
Phân tích dữ liệu được nhận định là ngành “quyến rũ” nhất thế kỷ 21. Hai lí do để Phân tích dữ liệu trở thành ngành quyến rũ nhất thế kỷ 21 là mức lương và cơ hội việc làm.
Mức lương của ngành Phân tích dữ liệu
Theo Glassdoor (trang Web tuyển dụng của Mỹ nổi tiếng toàn cầu) thì mức lương trung bình của 1 nhà phân tích dữ liệu rơi vào khoảng 84.000 USD/ năm, còn tại Việt Nam, con số này cũng lên tới trên 470 triệu/ năm theo thống kê của TopDev (nền tảng tuyển dụng và giới thiệu việc làm uy tín trong ngành IT tại Việt Nam). Mức thu nhập này cao hơn mức thu nhập trung bình, điều này khiến cho nghề phân tích dữ liệu trở thành một ngành hấp dẫn và được bầu chọn là ngành nghề “quyến rũ” nhất thế kỷ.
Biết trước về mức lương trung bình của nhà phân tích dữ liệu ở các quốc gia khác nhau có thể hữu ích, đặc biệt nếu bạn đang nghĩ đến việc trở thành công dân toàn cầu. Mức lương cơ bản trung bình của ngành Phân tích dữ liệu ở một số quốc gia trên thế giới (Ấn Độ trên ₹9,50,000; Hoa Kỳ trên $65,000; Vương quốc Anh trên £27,000; Canada trên C$56,000; Australia trên A$82,000; Singapore trên S$55,000; Đức trên €45,338; Đan Mạch trên DKK 881,794; Malaysia trên RM 44,127 theo kết quả nghiên cứu của Nikita Duggal, công bố vào tháng 2/2021).
Tuy nhiên, mức lương này có thể thay đổi tùy vào kinh nghiệm và vị trí của người phân tích dữ liệu. Ví dụ, Zippia – Hoa Kỳ báo cáo mức lương trung bình của nhà phân tích dữ liệu cho người có tối đa 2 năm kinh nghiệm và có bằng cử nhân là 54.000 USD. Sau 2 đến 4 năm làm việc, bạn có thể mong đợi mức lương trung bình là 70.000 USD.
Một nhà phân tích cấp cao với khoảng 6 năm kinh nghiệm yêu cầu mức lương cao hơn khoảng 88.000 USD, nhưng một chuyên gia phân tích dữ liệu có thể vượt qua 100.000 USD (Zippia đã phân tích dữ liệu của họ kết hợp với thông tin tiền lương từ Bộ Lao động Hoa Kỳ, PayScale và Salary.com).
(Nguồn: Leah Davidson (2019), Which Industry Pays the Highest Data Analyst Salary?)
Cơ hội việc làm của ngành Phân tích dữ liệu
Theo Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF), nhu cầu tuyển dụng nhân sự ngành Phân tích dữ liệu đã tăng mạnh trong năm 2020, gấp 6 lần so với 5 năm trước. Trong 5 năm tới, tỉ lệ này sẽ tiếp tục tăng cao hơn nữa do lượng dữ liệu con người tạo ra ngày càng nhiều. Nhờ đó mà cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp của những người theo đuổi ngành Phân tích dữ liệu cũng vô cùng rộng mở.
Trong năm 2020, số lượng công việc của ngành Phân tích dữ liệu sẽ lên tới khoảng hơn 2.500.000 so với những năm trước đây, đủ để thấy nhu cầu nhân lực cho ngành này nhu cầu việc làm cao đến mức nào. Đối với ngành phân tích dữ liệu, tính riêng ở Việt Nam, có thể phân bổ ở gần như tất cả các lĩnh vực khác nhau của xã hội như: Tài chính ngân hàng, chứng khoán, bảo hiểm, quảng cáo, tiêu dùng, tư vấn, quản lí cung ứng, logistics, dịch vụ công,…
HNhững ai đang đi đầu trong lĩnh vực này hẳn sẽ được các Headhunter, chuyên gia săn đầu người, săn đón thường xuyên. Theo nghiên cứu vào năm 2018 của Peer Research – Data Analytics, một trong những ưu tiên hàng đầu của các tổ chức, mà tham gia khảo sát, là ngành Phân tích dữ liệu (Data Analytics) bởi nó cho phép chủ doanh nghiệp hiểu biết về hoạt động kinh doanh chính xác hơn nhiều. Bất cứ vị trí, lĩnh vực nào trong một công ty đều cần đến kỹ năng Phân tích dữ liệu.
Nguồn: Internet