Tìm hiểu từ A-Z về nghề Data Analyst cho Fresher và Non-IT

Data Analyst là gì mà ngày càng được các nhà tuyển dụng ưu tiên khi nhận CV ứng tuyển? Cần học những kiến thức gì để có thể theo đuổi nghề Data Analyst? Cùng Smart Data tìm hiểu cơ bản từ A-Z trong bài viết sau!

Data Analyst là gì?

Đầu tiên, Data Analyst là một nghề nghiệp. Nghề Data Analyst đang ngày càng hot trong xã hội hiện tại. Đặc biệt khi con người ngày càng ý thức được tầm quan trọng dữ liệu mang lại. Trong các doanh nghiệp, Data Analyst là người chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và đưa ra các insight cung cấp thêm thông tin. Từ đó hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Bạn cần phân biệt giữa Data Analyst (DA), Data Engineer (DE) và Data Scientist (DS):

• Data Analyst: tập trung vào phân tích dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích.
• Data Engineer: tập trung vào xây dựng và duy trì hạ tầng dữ liệu. Đảm bảo dữ liệu được thu thập, xử lý một cách hiệu quả và đáng tin cậy.
• Data Scientist: tập trung phát triển, triển khai các mô hình dự đoán và máy học từ dữ liệu.

Tuy nhiên, trong xu thế phát triển của xã hội hiện nay, Data Analyst còn được xem là một bộ kĩ năng để bạn có thể ứng dụng vào hầu hết các ngành nghề, lĩnh vực, công việc. Ví dụ như marketing, HR, sales, tài chính, kế toán, ngân hàng, eCommerce, logistics, y tế,…

Vì vậy, nếu đang quan tâm tới Data Analyst thì bạn không cần phải chuyên sang một nghề nghiệp mới. Bạn hoàn toàn có thể trang bị kỹ năng này vào domain hiện tại của mình để tối ưu hiệu quả công việc.

Dashboard – Sản phẩm của người làm nghề Data Analyst

Dashboard là sự thể hiện tập trung cho phép trực quan hóa các số liệu từ nhiều nguồn khác nhau dưới dạng các biểu đồ, bảng biểu. Khác với biểu đồ, bạn có thể tương tác với dữ liệu trên dashboard. Từ đó đào sâu, khai phá và tìm kiếm thêm thông tin mong muốn. Việc sử dụng dashboard sẽ giúp doanh nghiệp chủ động đề ra và đạt được mục tiêu mong muốn.

Link trải nghiệm dashboard

Và sau khi trải nghiệm dashboard trên, chắc hẳn bạn sẽ dễ dàng nhận ra được 5 ưu điểm của nó:

• Trực quan thông tin một cách sinh động, dễ hiểu
• Tiết kiệm thời gian, giảm sai sót khi xử lý dữ liệu bằng “cơm” một cách thủ công
• Có thể kiểm soát hiệu suất công việc theo thời gian thực
• Nâng cao chất lượng báo cáo công việc với cấp trên
• Tránh bỏ sót các điểm bất thường của dữ liệu. Từ đó quyết định và giải pháp đưa ra từ dữ liệu sẽ chính xác hơn.

Các ngành áp dụng Data Analyst phổ biến tại Việt Nam

Như đã chia sẻ bên trên, Data Analyst đang ngày càng được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Ngoài IT, các lĩnh vực áp dụng phổ biến nhất hiện nay có thể kể đến như:

Marketing

• Phân tích khách hàng: Sử dụng dữ liệu khách hàng để hiểu hành vi và ưu tiên của họ. Từ đó tạo ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả.
• Phân tích chiến lược marketing: Đánh giá hiệu quả của các chiến lược quảng cáo, chiến lược nội dung, chiến lược kênh.
• Dự báo doanh số bán hàng: Sử dụng dữ liệu lịch sử và các yếu tố thị trường để dự đoán doanh số bán hàng tương lai.
• Phát triển chiến lược giá cả: Phân tích dữ liệu, từ đó đề xuất các chiến lược giá cả cạnh tranh và tối ưu hóa giá sản phẩm.

Kế toán

• Theo dõi dòng tiền thu chi: Quản lý tình hình dòng tiền để đánh giá sức khỏe của doanh nghiệp. Từ đó có thể phát hiện sớm các bất thường của dòng tiền.
• Phân tích tài chính: Sử dụng dữ liệu để đánh giá hiệu suất tài chính của tổ chức. Từ đó dự báo tình hình tài chính trong tương lai.

Ngân hàng

• Phân tích rủi ro và đánh giá tín dụng: Quản lý và theo dõi dữ liệu khách hàng để đánh giá rủi ro tín dụng. Đưa ra quyết định về việc cấp tín dụng tối ưu.
• Phân tích hành vi giao dịch: Hiểu hành vi giao dịch của khách hàng để tạo ra các dịch vụ cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
• Phân tích tỷ lệ nợ xấu: Sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo và quản lý tỷ lệ nợ xấu của tổ chức.

Nhân sự (HR)

• Đánh giá hiệu suất làm việc: Sử dụng dữ liệu để đánh giá hiệu suất, phát triển kế hoạch bồi dưỡng nhân sự, quản lý nhân sự hiệu quả.
• Đánh giá mức độ hài lòng của nhân sự với môi trường làm việc: Dựa trên các bảng khảo sát, HR có thể trực quan hóa bằng các dashboard để có cái nhìn tổng quan về các chỉ số.
• Dự báo nhu cầu nhân sự tương lai: Sử dụng dữ liệu về xu hướng tuyển dụng và nghỉ việc của nhân viên. Sau đó dự báo nhu cầu nhân sự tương lai của tổ chức. Điều này giúp tổ chức lên kế hoạch tuyển dụng và phát triển nhân sự hiệu quả, kịp thời.

E-commerce

• Phân tích hành vi mua hàng online: Hiểu hành vi mua hàng của khách hàng để tạo ra các chiến lược tiếp thị và bán hàng hiệu quả.
• Phân tích tỷ lệ chuyển đổi: Đánh giá hiệu quả của trang web và các chiến lược marketing để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi.
• Dự báo nhu cầu sản phẩm: Sử dụng dữ liệu trong lịch sử để dự báo nhu cầu mua sắm của người tiêu dùng. Từ đó lên kế hoạch chuẩn bị, quản lý kho hàng một cách hiệu quả.

Ngoài ra, Data Analyst còn được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực khác. Ví dụ: sản xuất, chứng khoán, khí tượng thủy văn, bảo hiểm, giáo dục, quảng cáo, nghiên cứu khoa học, du lịch,…

3 kiến thức một Data Analyst cần có

Dù bạn tiếp cận Data Analyst dưới góc độ là một nghề nghiệp hay một bộ kỹ năng. Bạn đều cần trang bị các kiến thức quan trọng, không thể thiếu sau:

Xử lý dữ liệu với SQL: SQL là kỹ năng cần quan trọng nhất đối với DA. SQL là ngôn ngữ bạn sử dụng để nói chuyện với dữ liệu. Lấy ra các dữ liệu mong muốn phục vụ cho quá trình phân tích, trực quan hóa dữ liệu.

Trực quan hóa và kể chuyện dữ liệu với BI Tool là Power BI/Tableau BI: Sau khi có dữ liệu, DA sẽ sử dụng BI Tool (Power BI/ Tableau BI) để trực quan các con số khô khan thành bảng biểu hấp dẫn. Mục đích để khách hàng, giám đốc, quản lý có thể đọc hiểu số liệu dễ dàng hơn.

Phương pháp phân tích dữ liệu, tìm insight: Vận dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để tìm ra insight, nhằm hỗ trợ đưa ra quyết định để đạt được mục tiêu kinh doanh.

Đọc thêm: Tổng quát về bộ kỹ năng dữ liệu

Học Data Analyst theo phương pháp Smart Learning

Về cơ bản, học Data Analyst không quá khó. Tuy nhiên bên cạnh lộ trình học thì phương pháp học cũng rất quan trọng. Đây là mấu chốt khiến nhiều bạn fresher dù đã rất chăm chỉ học. Nhưng vẫn không thể nắm bắt được kỹ năng DA bởi gặp nhiều khó khăn. Bao gồm: nhanh nản, học trước quên sau. Chỉ hiểu kiến thức ở bề nổi mà chưa biết cách áp dụng vào thực tế. Chưa biết cách tư duy và đào sâu dữ liệu.

Nhằm giải quyết các vấn đề trên, Smart Data đã thiết kế phương pháp học Smart Learning. Đây là phương pháp kết hợp của hai hình thức: Huấn luyện qua Zoom và học cùng mentor trên eLearning. Quá trình làm bài tập và thực hiện dự án luôn có Data Coach đồng hành, giải đáp trong Zalo Group 7 ngày/tuần.

Với 11 giờ học mỗi tuần, bao gồm 6 giờ học cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearning và 5 giờ huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based Coaching. Phương pháp Smart Learning giải quyết triệt để 4 mục tiêu:

• Chỉ tập trung huấn luyện những điều cốt lõi, không pha loãng kiến thức.
• Tạo môi trường thực hành thực tiễn qua việc huấn luyện dự án và bài toán thực tế của doanh nghiệp.
• Tối ưu 300% hiệu quả học thay vì thuộc lòng code, take note kiến thức chằng chịt.
• Rút ngắn x2 thời gian học theo cách thông thường. Không vẽ vời ra những buổi cài cắm hay buổi lý thuyết suông.

Kết luận về nghề Data Analyst

Data Analyst, dù là một nghề nghiệp hay kỹ năng thì đều có tiềm năng phát triển lớn. Khi con người ngày càng nhận thức được tầm quan trọng của việc thu thập và phân tích dữ liệu.

Để có thể làm Data Analyst hiệu quả, bạn cần trang bị kiến thức về SQL, BI Tool (Tableau/Power BI) và tư duy phân tích dữ liệu.

Data Analyst Fullstack (DAF) là khóa học giúp bạn có thể thành thạo 3 kỹ năng trên sau 4 tháng thông qua việc kết hợp học cùng giảng viên và thực hành project thực. Cam kết đầu ra khóa DAF:

• Đầu ra chuẩn Junior Data Analyst quốc tế. Tự tin thi các chứng chỉ DA của Google hay Microsoft.
• Thành thạo 3 loại dashboard DA: Operational, Analytical, Tactical.
• Sử dụng report, dashboard thực hành trong khóa học cho CV, tự tin ứng tuyển job DA yêu thích.
• Được xác nhận có kinh nghiệm intern DA bởi doanh nghiệp đối tác của Smart Data.

Tìm hiểu thông tin chi tiết khóa Data Analyst Fullstack của Smart Data tại đây!