Trong một buổi mock interview, tôi hỏi một bạn ứng viên Data Analyst junior:
“Khi nhìn vào dashboard này, em rút ra kết luận gì cho team kinh doanh?”
Bạn trả lời khá nhanh, rất đúng số liệu. Nhưng khi tôi hỏi tiếp:
“Nếu em là Data Analyst trong công ty này, em sẽ đề xuất hành động gì?”
Bạn im lặng.
Khoảnh khắc đó xuất hiện rất nhiều trong các buổi mentoring. Và nó giải thích vì sao không ít người học Data Analyst 6-12 tháng vẫn bị từ chối, dù CV ghi đủ SQL, Power BI, thậm chí cả Python.
Mục lục
“Học Data Analyst 6-12 tháng rồi, vì sao vẫn không được gọi phỏng vấn?”
Đây là câu hỏi tôi nghe nhiều nhất.
Phần lớn người hỏi câu này không học qua loa. Các bạn có nền tảng kỹ thuật ổn, làm được project, biết trực quan hóa dữ liệu. Nhưng khi tôi xem CV, tôi thường thấy một điểm chung: nội dung tập trung rất nhiều vào đã làm gì, rất ít vào đã giúp ai.
Ở góc nhìn tuyển dụng, một CV Data Analyst thường bị loại sớm khi:
- Mô tả công việc chỉ xoay quanh công cụ
- Không làm rõ bối cảnh business của project
- Không cho thấy kết quả phân tích được dùng để ra quyết định gì
Nhà tuyển dụng không thiếu người “biết làm”. Họ cần người hiểu mình đang làm để làm gì.
“Data Analyst không phải chỉ là phân tích dữ liệu sao?”
Đúng, nhưng đó mới chỉ là một nửa công việc.
Trong doanh nghiệp, Data Analyst tồn tại để giảm rủi ro cho quyết định, không phải để tạo thêm báo cáo. Khi bạn phân tích dữ liệu, điều business quan tâm không đơn giản là biểu đồ đẹp hay xấu, mà là liệu họ có thể dựa vào đó để hành động hay không.
Rất nhiều bạn học Data Analyst quen với việc nhận đề bài rõ ràng. Nhưng khi bước vào môi trường thực tế, đề bài thường mơ hồ, thậm chí chưa được định nghĩa. Data Analyst phải là người giúp business đặt câu hỏi đúng, trước khi trả lời bằng dữ liệu.
Khi thiếu kỹ năng này, bạn rất dễ rơi vào vai trò “người làm theo yêu cầu”, thay vì “người đồng hành cùng business”.
“Em làm dashboard rất đầy đủ, sao vẫn bị đánh giá là thiếu kinh nghiệm?”
Tôi từng hỏi một học viên:
“Nếu trưởng phòng kinh doanh chỉ có 5 phút để xem dashboard này, họ có thể đưa ra quyết định gì?”
Bạn ấy bắt đầu mô tả lại các chỉ số.
Vấn đề không nằm ở dữ liệu thiếu, mà ở chỗ dashboard không dẫn dắt người xem. Trong môi trường làm việc, không ai có thời gian tự nối các mảnh thông tin lại với nhau.
Ở góc nhìn tuyển dụng, những dashboard như vậy thường để lại cảm giác rằng ứng viên:
- Làm được báo cáo, nhưng chưa thực sự hỗ trợ ra quyết định
- Biết trình bày dữ liệu, nhưng chưa đứng cùng góc nhìn với business
- Hoàn thành yêu cầu, nhưng chưa chủ động đặt câu hỏi ngược lại
Data Analyst được đánh giá cao không phải vì dashboard nhiều biểu đồ, mà vì dashboard giúp người xem hiểu vấn đề nhanh hơn.
“Có phải em cần học thêm nhiều công cụ hơn không?”
Đây là phản xạ rất phổ biến.
Khi chưa xin được việc, nhiều người nghĩ mình thiếu công cụ, nên tiếp tục học thêm. Nhưng trong phần lớn các ca mentoring tôi gặp, vấn đề không nằm ở thiếu, mà nằm ở chưa dùng đúng.
Bạn có thể viết SQL tốt, nhưng nếu bạn không biết SQL đó đang phục vụ câu hỏi kinh doanh nào, thì kỹ năng đó chưa tạo ra giá trị. Học thêm công cụ trong trạng thái mơ hồ thường khiến bạn:
- Biết nhiều hơn nhưng không chắc mình đang mạnh ở đâu
- Có thêm project nhưng không rõ nên đưa project nào vào CV
- Càng học càng khó định vị bản thân khi đi phỏng vấn
Trước khi học thêm, điều quan trọng hơn là hiểu mình đang học để làm vai trò gì.
“Vậy Data Analyst junior được tuyển vì điều gì?”
Khi ngồi ở phía phỏng vấn, tôi không tìm một ứng viên hoàn hảo. Tôi tìm một nhân sự có khả năng nghĩ cùng doanh nghiệp.
Một Data Analyst junior được đánh giá cao thường thể hiện được rằng họ:
- Hiểu vấn đề kinh doanh trước khi động đến dữ liệu
- Biết giải thích vì sao mình tin vào kết luận phân tích
- Dám nói “dữ liệu này chưa đủ để kết luận” khi cần thiết
Những điều này không thể hiện qua số lượng công cụ bạn biết, mà qua cách bạn kể câu chuyện dữ liệu của mình.
“Nếu được học lại từ đầu, em nên học Data Analyst theo hướng nào?”
Nếu quay lại điểm xuất phát, tôi sẽ không khuyên bạn học nhiều hơn. Tôi sẽ khuyên bạn học có bối cảnh sớm hơn.
Hãy chọn một mảng cụ thể như marketing, sales hoặc product. Tìm hiểu xem họ đang gặp vấn đề gì, họ ra quyết định dựa trên dữ liệu nào, và điều gì khiến họ bối rối. Khi đó, việc học Data Analyst của bạn sẽ có mục tiêu rõ ràng hơn rất nhiều.
SQL, dashboard hay Python lúc này không còn là mục tiêu cuối cùng, mà trở thành công cụ hỗ trợ cho vai trò bạn đang xây dựng.
Kết luận: “Có phải em đang đi sai hướng không?”
Không hẳn.
Nếu bạn đã học Data Analyst 6-12 tháng và vẫn cảm thấy mình chưa sẵn sàng, điều đó không có nghĩa bạn không phù hợp. Nó chỉ cho thấy bạn đang thiếu một mảnh ghép quan trọng: hiểu đúng vai trò Data Analyst trong doanh nghiệp.
Rất nhiều người tôi từng mentoring đã thay đổi hoàn toàn kết quả xin việc chỉ sau khi họ đổi cách nhìn về nghề này.
Nếu bạn muốn nhìn bức tranh tổng thể hơn về lý do vì sao nhiều người học Data nói chung vẫn khó xin việc sau 6-12 tháng, và cách chọn hướng học ít rủi ro hơn ngay từ đầu, bạn có thể đọc bài phân tích tổng quan tại đây:
Vì Sao Học Data 6–12 Tháng Vẫn Khó Xin Việc – Góc Nhìn Từ Mentor
INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.
Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.
Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình khóa học Data Analyst
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
