Trong thị trường việc làm hiện nay, sự chuyển mình từ Data Analyst/DA sang Analytics Engineer (kỹ sư phân tích) đang trở thành xu hướng phổ biến. Các doanh nghiệp ngày càng cần những chuyên gia không chỉ có khả năng phân tích dữ liệu, mà còn có thể xây dựng các bộ dữ liệu có cấu trúc rõ ràng và có thể tái sử dụng. 

Xu hướng này mở ra nhiều cơ hội cho những Data Analyst và các vi trí liên quan, giúp nâng cao kỹ năng và giá trị của họ trong ngành công nghiệp đang phát triển mạnh mẽ.

Bởi vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp cái nhìn tổng quát về con đường chuyển từ DA sang Analytics Engineer. Bạn sẽ nắm được DA khác Analytics Engineer như thế nào, có những thuận lợi và thách thức nào khi chuyển nghề. Ngoài ra, INDA Academy cũng đưa ra lời khuyên giúp bạn vượt qua những khó khăn đó.

Cùng tìm hiểu nhé!

Analytics Engineer là gì?

Vai trò của Analytics Engineer

Analytics Engineer là người chịu trách nhiệm tạo ra các tập dữ liệu sạch, có cấu trúc, giúp người dùng cuối có thể tự mình trả lời các câu hỏi phức tạp. Họ sử dụng các phương pháp từ kỹ thuật phần mềm như kiểm soát phiên bản (version control) và tích hợp liên tục (continuous integration) để quản lý dữ liệu. 

Công việc của một Analytics Engineer bao gồm chuyển đổi, thử nghiệm, triển khai và tài liệu hóa dữ liệu (data documentation). Khác với Data Analyst (DA), một kỹ sư phân tích không chỉ phân tích dữ liệu mà còn tạo ra môi trường kỹ thuật sẵn sàng cho việc phân tích đó.

Có thể coi Analytics Engineer là vị trí giao thoa giữa Data Analyst (DA) và Data Engineer (DE). Đó là bởi, vị trí này như một cầu nối giữa nhóm kỹ thuật và nhóm kinh doanh, giúp quy trình xử lý dữ liệu diễn ra thuận lợi hơn trước. Về lý do chúng tôi khẳng định như vậy, bạn hãy tìm hiểu ở các phần tiếp theo nhé. 

Đọc thêm: Analytics Engineer cần có những kỹ năng nào?

Vì sao Analytics Engineer xuất hiện?

Nhu cầu của team dữ liệu hiện đại khiến vị trí Analytics Engineer xuất hiện

Vị trí Analytics Engineer xuất hiện trong bối cảnh chuyển mình mạnh mẽ của công nghệ dữ liệu. 

Trước đây, doanh nghiệp chủ yếu cần Data Engineer (DE) để phụ trách phần kỹ thuật dữ liệu, và Data Analyst (DA) để phân tích, làm báo cáo từ dữ liệu đó. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ đã tạo ra những thay đổi lớn. Người dùng ngày càng nâng cao kiến thức của mình và bắt đầu sử dụng các công cụ Business Intelligence (BI) tự phục vụ, như Looker và Mode, để tự mình phân tích dữ liệu.

Sự xuất hiện của các công cụ này đã dẫn đến một thực tế: Doanh nghiệp cần người có khả năng biến dữ liệu thô thành các bộ dữ liệu có cấu trúc dễ sử dụng hơn. 

Đây chính là lý do ra đời của vị trí Analytics Engineer – Kỹ sư phân tích. 

Analytics Engineer khác Data Analyst thế nào?

Nhiệm vụ khác nhau giữa Analytics Engineer & Data Analyst

Khác với Data Analyst (DA), những người chủ yếu tập trung vào việc phân tích dữ liệu, Analytics Engineer đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn. Họ không chỉ thực hiện phân tích mà còn đảm bảo chất lượng và tính chính xác của dữ liệu trước khi nó được chuyển đến tay người dùng cuối (end user). Đồng thời, Analytics Engineer cũng quản lý quy trình ETL (Extract, Transform, Load) để chuẩn hóa dữ liệu, giúp nó trở nên phù hợp với các công cụ phân tích hiện đại. 

Như vậy, sự khác biệt chính giữa Analytics Engineer và DA nằm ở việc: Họ tập trung nhiều hơn vào việc quản lý và tổ chức dữ liệu. Vị trí này đảm bảo rằng người dùng cuối có thể dễ dàng truy cập và phân tích thông tin một cách hiệu quả.

Lộ trình Data Analyst chuyển nghề Analytics Engineer? Lời khuyên cho DA

Về lộ trình chuyển nghề cho DA, chúng tôi nhận thấy, những kiến thức mà DA sở hữu có thể tận dụng cho vị trí Analytics Engineer một cách hiệu quả. Tuy vậy, vẫn có những mảng kỹ năng mà DA cần học thêm để có thể chuyển việc thuận lợi.

4.1. Những kỹ năng đã có – DA cần tận dụng

Khi một Data Analyst (DA) chuyển sang vị trí Analytics Engineer, họ mang theo nhiều lợi thế quý giá từ nền tảng phân tích dữ liệu của mình. 

Với kinh nghiệm làm việc với SQL và các công cụ Business Intelligence (BI), họ có khả năng nắm bắt và áp dụng nhanh chóng các kỹ thuật và quy trình cần thiết trong vai trò mới. DA đã quen thuộc với việc sử dụng và phân tích dữ liệu, giúp họ hiểu rõ cách thức mà dữ liệu được vận hành và nhu cầu thực tế của người dùng cuối.

Điều này rất quan trọng khi thiết kế các bộ dữ liệu, vì Analytics Engineer cần đảm bảo rằng dữ liệu được cấu trúc phù hợp và dễ dàng truy cập cho các phân tích sau này. Với khả năng phân tích sâu sắc và kỹ năng sắp xếp dữ liệu, họ có thể tạo ra các giải pháp hiệu quả hơn, đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của người dùng và giúp tối ưu hóa quy trình ra quyết định trong tổ chức. 

Nhờ vào kinh nghiệm trong việc hiểu và làm việc với dữ liệu, một DA chuyển sang Analytics Engineer có thể thiết kế bộ dữ liệu đáp ứng các yêu cầu hiện tại, và linh hoạt với những thay đổi trong tương lai.

4.2. Những kỹ năng DA cần học 

Tuy vậy, khi chuyển sang vị trí Analytics Engineer, DA cũng gặp phải vô vàn những khó khăn về cả kỹ thuật lẫn kỹ năng mềm. Những thách thức đó đòi hỏi DA có những cải thiện đáng kể về cả kiến thức lẫn kỹ năng làm việc.

Nếu bạn là một DA đang có ý định làm Analytics Engineer, hãy cùng chúng tôi tìm hiểu các kỹ năng mới cần học và lời khuyên cụ thể nhé. 

Đọc thêm: Data Warehouse Modeling là gì

a. Kỹ năng kỹ thuật

• SQL nâng cao: Mặc dù DA thường có trình độ thành thạo trong SQL, nhưng một kỹ sư phân tích cần phải viết các truy vấn phức tạp hơn cho việc biến đổi và mô hình hóa dữ liệu.

Lời khuyên: DA nên thực hành viết các truy vấn SQL nâng cao, bao gồm cả các window function, CTE (Common Table Expressions) và tối ưu hóa hiệu suất truy vấn.

• Ngôn ngữ lập trình: Analytics Engineer cần biết các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R, trong khi DA có thể thiếu kinh nghiệm với các ngôn ngữ này.

Lời khuyên: Bạn nên học và thực hành Python, chú trọng vào các thư viện như Pandas để xử lý dữ liệu và SQLAlchemy để tương tác với cơ sở dữ liệu.

• Mô hình dữ liệu: Hiểu biết và thiết kế các mô hình dữ liệu hỗ trợ việc truy vấn và báo cáo hiệu quả là một thách thức. 

Lời khuyên: DA có thể cải thiện bằng cách nghiên cứu các khái niệm mô hình dữ liệu, và thực hành tạo các lược đồ hình sao (star schema) và hình tuyết (snowflake schema).

• Quy trình ETL: Việc xây dựng và quản lý các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) để đảm bảo dữ liệu được biến đổi chính xác và tải vào kho dữ liệu là một thách thức lớn.

Lời khuyên: DA có thể cải thiện kỹ năng này bằng cách tích cực tham gia vào các dự án thực tế với các công cụ ETL như Apache Airflow, Talend hoặc các kịch bản Python tùy chỉnh.

• Kho dữ liệu: Hiểu rõ kiến trúc và quản lý kho dữ liệu cũng là một khó khăn. 

Lời khuyên: DA cần tìm hiểu về các giải pháp kho dữ liệu như Snowflake, Amazon Redshift hoặc Google BigQuery và nắm vững các khái niệm như phân vùng, lập chỉ mục và quản lý vòng đời dữ liệu.

• Quản lý phiên bản (Version control): Việc sử dụng hệ thống quản lý phiên bản như Git có thể là điều mới mẻ với một số DA. 

Lời khuyên: Bạn nên tìm hiểu các kiến thức cơ bản về Git cũng như thực hành sử dụng Git trong các dự án hợp tác.

b. Kỹ năng mềm

• Giải quyết vấn đề: Analytics Engineer thường phải đối mặt với những vấn đề kỹ thuật phức tạp cần giải pháp sáng tạo. 

Lời khuyên: DA nên cải thiện kỹ năng giải quyết vấn đề của mình bằng cách tham gia vào các dự án thử thách và các cuộc thi lập trình hoặc hackathon.

• Giao tiếp: Việc truyền đạt thông tin kỹ thuật cho những bên liên quan không có kiến thức kỹ thuật và hợp tác với các nhóm chức năng khác là một thách thức lớn. 

Lời khuyên: DA nên thực hành giải thích các khái niệm kỹ thuật một cách đơn giản và nâng cao kỹ năng viết tài liệu để mô tả rõ ràng các mô hình dữ liệu và quy trình ETL.

• Hợp tác: Làm việc chặt chẽ với các Data Engineer, Data Analyst và các bên liên quan khác để đảm bảo chất lượng dữ liệu và đáp ứng nhu cầu kinh doanh là rất quan trọng. 

Lời khuyên: DA nên xây dựng mối quan hệ làm việc tốt thông qua các cuộc họp định kỳ, các dự án hợp tác và các kênh giao tiếp mở.

Việc đối mặt với những khó khăn này có thể là thách thức nhưng cũng là cơ hội để DA phát triển kỹ năng và trở thành một Analytics Engineer thành công.

Tạm kết

Nhìn chung, chuyển nghề từ Data Analyst sang Analytics Engineer không chỉ là bước đi chiến lược trong sự nghiệp, mà còn là cơ hội để nâng cao kỹ năng và giá trị cá nhân trong thị trường việc làm hiện nay. 

Để bồi đắp và cải thiện bộ kỹ năng data engineering, hãy tham gia khóa học Data Engineer tại INDA Academy! Chúng tôi sẽ trang bị cho bạn bộ kỹ năng xử lý dữ liệu toàn diện, từ SQL đến Big Data with Spark, hoàn toàn phù hợp với vai trò Analytics Engineer. 

Đặc biệt, INDA Academy cam kết hỗ trợ:

• Công việc tại ngân hàng và doanh nghiệp lớn sau khóa học
• Mentor 1:1 trong suốt khóa học. 

Đăng ký ngay để nhận ưu đãi 50%!