station d

Đối với bất kỳ lĩnh vực nào, việc phân tích dữ liệu luôn là yếu tố then chốt để đưa ra các đường lối, chiến lược phát triển hợp lí cho việc kinh doanh. Trên thị trường hiện nay, các công việc liên quan đến phân tích số liệu như Data Analysis, Data Science,… luôn là những vị trí “khát” nhân lực nhất. Cơ hội làm việc rộng mở cùng mức thu nhập hấp dẫn là điều khiến nhiều người quan tâm đến công việc này. Vậy Data Analyst là gì? Câu chuyện nghề nghiệp của một Data Analyst ra sao? Hãy cùng tìm hiểu với bài viết dưới đây.

Data Analyst là gì?

Data Analyst (DA) – chuyên viên phân tích dữ liệu, là công việc được hoạt động gắn liệu với khoa học dữ liệu, nhiệm vụ chính của họ là thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích chuyên sâu dữ liệu thu thập được để phát hiện ra vấn đề, hiện trạng cần giải quyết. Tùy theo mỗi ngành nghề khác nhau, mà dữ liệu Data Analyst xử lý sẽ khác nhau (có thể là số, hình ảnh, hay các dạng data khác) và kết luận được đưa ra sẽ còn dựa trên đặc thù của ngành nghề.

Dưới kết quả phân tích của các Data Analyst, doanh nghiệp có thể đưa ra những kế hoạch phát triển và cải thiện quy trình hoạt động. Do đó, đây được đánh giá là một trong những vị trí có tác động “sống còn” đến thành bại của một doanh nghiệp. Bất kể quy trình làm việc như thế nào, kết quả do Data Analyst đưa ra phải giải quyết được các vấn đề một cách chính xác, nắm bắt đúng trọng tâm để vạch ra cách xử lý. Vậy nên, nhu cầu nhân lực với vị trí này luôn rất cao và yêu cầu nhân lực cũng đặc biệt khắt khe hơn so với các ngành nghề khác.

Quy trình phân tích dữ liệu của Data Analyst

Quá trình phân tích dữ liệu của Data Analyst thường bao gồm các bước cơ bản sau:

1. Xác Định Mục Tiêu

Trước khi bắt đầu phân tích, Data Analyst cần hiểu rõ mục tiêu và câu hỏi cụ thể mà phân tích dữ liệu phải trả lời. Điều này bao gồm việc xác định vấn đề cần giải quyết hoặc các mục tiêu kinh doanh cần đạt được.

2. Thu Thập Dữ Liệu

Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu nội bộ, bảng khảo sát, hệ thống giao dịch, hoặc các nguồn dữ liệu bên ngoài. Data Analyst cần phải đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được là đầy đủ và phù hợp với mục tiêu phân tích.

3. Làm Sạch Dữ Liệu

Dữ liệu thô thường chứa lỗi, thiếu sót, hoặc thông tin không nhất quán. Bước này bao gồm việc xử lý các giá trị thiếu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và đồng nhất.

4. Khám Phá Dữ Liệu (Exploratory Data Analysis – EDA)

Trong bước này, Data Analyst sẽ thực hiện các phân tích mô tả để hiểu rõ hơn về dữ liệu, bao gồm việc kiểm tra các mô hình phân phối, phát hiện các giá trị ngoại lệ, và đánh giá các mối quan hệ giữa các biến. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ, đồ thị và bảng tổng hợp thường được sử dụng trong bước này.

5. Phân Tích Dữ Liệu

Dựa trên mục tiêu đã xác định, Data Analyst áp dụng các phương pháp phân tích thống kê và kỹ thuật phân tích nâng cao như hồi quy, phân tích cụm (clustering), hoặc phân tích chuỗi thời gian. Bước này nhằm phát hiện các xu hướng, mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu.

6. Trực Quan Hóa Dữ Liệu

Dữ liệu phân tích được chuyển thành các biểu đồ, đồ thị, và bảng điều khiển dễ hiểu để giúp các bên liên quan nhanh chóng nắm bắt thông tin. Trực quan hóa dữ liệu giúp trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và trực quan.

7. Diễn Giải Kết Quả

Data Analyst diễn giải các kết quả phân tích để đưa ra các thông tin có giá trị và khuyến nghị cụ thể. Điều này bao gồm việc kết nối các phát hiện với mục tiêu kinh doanh và giải thích ý nghĩa của các xu hướng hoặc mẫu phát hiện được.

8. Trình Bày và Báo Cáo

Data Analyst chuẩn bị báo cáo và trình bày kết quả phân tích cho các bên liên quan. Báo cáo thường bao gồm các phát hiện chính, khuyến nghị, và các hành động được đề xuất dựa trên phân tích.

9. Đánh Giá và Cải Thiện

Sau khi báo cáo được trình bày, Data Analyst có thể thu thập phản hồi từ các bên liên quan và đánh giá hiệu quả của các khuyến nghị. Dựa trên phản hồi, họ có thể thực hiện các cải thiện hoặc phân tích thêm để đạt được kết quả tốt hơn.

Các kỹ năng cần có để trở thành Data Analyst giỏi

Cùng tìm hiểu các kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Analyst

Data Analyst giỏi cần có những kỹ năng gì?

Kỹ năng chuyên môn

Để trở thành một Data Analyst hiệu quả, các kỹ năng chuyên môn sau đây là rất cần thiết:

Công cụ cơ sở dữ liệu (Database Tools)

Data Analyst cần phải thành thạo các công cụ cơ sở dữ liệu như Microsoft Excel và SQL. Excel là công cụ phổ biến và hữu ích cho các phân tích dữ liệu cơ bản và trình bày kết quả. SQL (Structured Query Language) cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn và thực hiện các truy vấn phức tạp, là một công cụ không thể thiếu trong phân tích dữ liệu.

Ngôn ngữ lập trình (Programming Languages)

Kỹ năng lập trình trong các ngôn ngữ như Python hoặc R là rất quan trọng. Những ngôn ngữ này giúp xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, thực hiện các phép toán thống kê phức tạp. Python và R là những lựa chọn phổ biến, nhưng việc nắm vững ngôn ngữ nào là phù hợp sẽ tùy thuộc vào yêu cầu công việc cụ thể và ngành nghề.

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu giúp truyền đạt các phát hiện phân tích một cách rõ ràng và hấp dẫn. Biết cách sử dụng các công cụ như Tableau, Jupyter Notebook và Excel để tạo ra biểu đồ và đồ thị giúp đồng nghiệp, nhà quản lý và các bên liên quan hiểu rõ hơn về kết quả phân tích.

Thống kê và toán học (Statistics and Math)

Hiểu biết về các khái niệm thống kê và toán học là nền tảng để sử dụng hiệu quả các công cụ phân tích dữ liệu. Kỹ năng này giúp lựa chọn công cụ phù hợp để giải quyết các vấn đề cụ thể, phát hiện lỗi trong dữ liệu và hiểu rõ hơn về kết quả phân tích.

Các công cụ Data Analyst nên biết

Trong quá trình phân tích dữ liệu, các nhà phân tích thường sử dụng nhiều công cụ khác nhau để làm cho công việc của họ chính xác và hiệu quả hơn. Một số công cụ phổ biến nhất trong ngành phân tích dữ liệu bao gồm:

Excel: Excel là công cụ phân tích dữ liệu phổ biến và mạnh mẽ, được sử dụng để xử lý dữ liệu, tạo bảng tổng hợp, biểu đồ và thực hiện phân tích thống kê cơ bản.
SQL (Structured Query Language): SQL là ngôn ngữ dùng để truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu. Nó cho phép Data Analyst truy xuất, chỉnh sửa và quản lý dữ liệu từ các hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) như MySQL, PostgreSQL, Oracle và SQL Server.
R: R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm được sử dụng để phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Nó cung cấp nhiều gói và thư viện cho các phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao.
Python: Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong phân tích dữ liệu nhờ vào các thư viện mạnh mẽ như Pandas, NumPy, SciPy và Matplotlib. Python giúp thực hiện phân tích dữ liệu, trực quan hóa và machine learning.
Tableau: Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu giúp tạo ra các dashboard và báo cáo dễ hiểu. Nó cho phép người dùng kéo và thả dữ liệu để tạo biểu đồ và báo cáo động.
Power BI: Power BI của Microsoft là một công cụ trực quan hóa và phân tích dữ liệu tương tự như Tableau. Nó tích hợp tốt với các sản phẩm của Microsoft và cho phép tạo báo cáo và dashboard tương tác.
Jupyter Notebooks: Jupyter Notebooks là công cụ giúp tạo và chia sẻ tài liệu có chứa mã nguồn, biểu đồ và văn bản giải thích. Nó thường được sử dụng với Python để thực hiện phân tích dữ liệu và trình bày kết quả.

Việc thành thạo các công cụ này giúp Data Analyst xử lý dữ liệu hiệu quả, thực hiện phân tích nâng cao và trình bày kết quả rõ ràng cho các bên liên quan.

Các kỹ năng mềm DA cần có

Tư duy phản biện (Critical Thinking)

Tư duy phản biện là khả năng phân tích và đánh giá thông tin một cách khách quan và có hệ thống. Data Analyst cần sử dụng tư duy phản biện để hiểu sâu vấn đề, nhận diện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, và đưa ra các giải pháp có cơ sở lý luận vững chắc.

Kỹ năng giải quyết vấn đề (Problem Solving)

Khả năng giải quyết vấn đề giúp Data Analyst xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề dữ liệu và tìm ra các giải pháp hiệu quả. Kỹ năng này bao gồm việc phân tích các tình huống phức tạp, đưa ra các giả thuyết và kiểm tra các giải pháp tiềm năng.

Kỹ năng giao tiếp (Communication)

Kỹ năng giao tiếp quan trọng để truyền đạt thông tin và kết quả phân tích cho các bên liên quan một cách rõ ràng và dễ hiểu. Data Analyst cần phải trình bày các phát hiện dữ liệu, giải thích ý nghĩa và ảnh hưởng của chúng, và thuyết phục các bên liên quan về các quyết định dựa trên dữ liệu.

Kỹ năng tổ chức và quản lý thời gian (Organization and Time Management)

Quản lý thời gian và tổ chức công việc hiệu quả giúp Data Analyst xử lý nhiều dự án và nhiệm vụ cùng lúc mà không làm giảm chất lượng công việc. Kỹ năng này bao gồm việc ưu tiên công việc, sắp xếp dữ liệu và tài liệu một cách có hệ thống để đảm bảo tiến độ hoàn thành dự án.

Kỹ năng làm việc nhóm (Team Collaboration)

Kỹ năng làm việc nhóm là cần thiết vì Data Analyst thường phải phối hợp với các bộ phận khác như marketing, công nghệ thông tin và quản lý để thu thập dữ liệu và triển khai các giải pháp. Khả năng làm việc hiệu quả trong nhóm giúp giải quyết các vấn đề dữ liệu và đạt được mục tiêu chung một cách hiệu quả.

Về cơ bản, để có thể trở thành Data Analyst, bạn ít nhất cần có một nền tảng Toán học và tiếng Anh đủ tốt để làm việc. Các dữ liệu phải xử lý mỗi ngày đều đòi hỏi rất nhiều các kiến thức liên quan đến những môn học này. Bên cạnh việc học tập tại trường, bạn cũng có thể tham gia nhiều khóa học online hoàn toàn miễn phí trên mạng với sự hướng dẫn từ những chuyên gia phân tích dữ liệu trên toàn cầu. Đây là cơ hội đặc biệt tốt để bạn tận dụng và làm tốt công việc của mình.

Những ngành nghề nào có nhu cầu tuyển Data Analyst cao?

Có rất nhiều ngành nghề hiện nay đều đòi hỏi cần có vị trí Data Analyst để phân tích và làm việc với số liệu.

Các ngành nghề liên quan đến tài chính, chứng khoán, bảo hiểm
Tài chính và ngân hàng
Phát triển công nghệ và mạng xã hội
Truyền thông – Marketing
Các ngành sản xuất, lắp ráp, logistics
Viễn thông kết nối
Y dược học, điều chế hóa phẩm
Các học viện, viện nghiên cứu

công việc của data analyst — Nhiều ngành nghề hiện nay đều yêu cầu cần có vị trí Data Analyst

Mức lương của một Data Analyst

Theo số liệu của Cục Thống kê Lao động, trong khoảng thời gian từ năm 2014 – 2024, nhu cầu nhân lực liên quan đến nghiên cứu dữ liệu thị trường, trong đó có Data Analyst sẽ tăng thêm đến 19%. Điều này cho thấy cơ hội việc làm liên quan đến phân tích dữ liệu sẽ còn tăng cao hơn rất nhiều trong thời gian tới. Do đó, nếu có sự đầu tư ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường, bạn sẽ không phải lo lắng về cơ hội việc làm sau này.

Xem thêm các chương trình tuyển dụng Data Analytics hấp dẫn trên Station D

Kết quả thống kê của Payscale cho thấy, các Data Analyst trình độ junior hiện đang nhận được mức lương dao động trong khoảng từ 40.000 – 77.000 USD/năm (trung bình khoảng 56.000 USD/năm). Đối với những người đã có kinh nghiệm và giữ các vị trí cao hơn, mức lương sẽ tăng cao hơn nhiều nằm trong mức từ 109.000 USD/năm.

Trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, theo Báo cáo thị trường IT năm 2022 của Station D, các vị trí làm việc liên quan đến dữ liệu và phân tích dữ liệu cũng được ghi nhận là có mức lương khá cao so với mặt bằng chung. Theo đó:

Data Scientist: 2.032 USD
Data Engineer: 1.737 USD
Big Data Engineer: 1.695 USD
IT Business Analyst: 966 USD

mức lương lập trình viên 2022

Mức lương tham khảo của một Data Analyst tại Việt Nam trong năm 2024 thường dao động theo cấp bậc và kinh nghiệm như sau:

Data Analyst Fresher (Mới vào nghề): Từ 10 – 15 triệu VNĐ/tháng.
Junior Data Analyst (Kinh nghiệm 1-3 năm): Từ 15 – 25 triệu VNĐ/tháng.
Senior Data Analyst (Kinh nghiệm 3-5 năm): Từ 25 – 40 triệu VNĐ/tháng.
Lead Data Analyst / Data Analyst Manager (Trên 5 năm kinh nghiệm): Từ 40 – 60 triệu VNĐ/tháng hoặc cao hơn, tùy thuộc vào quy mô và yêu cầu của công ty.

Tiềm năng của ngành Data Analyst

Ngành Data Analyst có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong tương lai, đặc biệt trong bối cảnh mà dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong các quyết định đối với doanh nghiệp và tổ chức. Dựa trên sự phân tích và hiểu biết về dữ liệu, Data Analyst có khả năng cung cấp thông tin và kiến thức đáng giá giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược chính xác hơn.

Với sự phát triển của công nghệ và internet, nguồn dữ liệu ngày càng lớn và đa dạng, từ đó tạo ra nhu cầu ngày càng cao về việc phân tích và khai thác dữ liệu. Data Analyst có vai trò quan trọng trong việc thu thập, xử lý, và phân tích dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích, từ đó hỗ trợ các quyết định kinh doanh chính xác.

Ngoài ra, các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, Machine learning, Big data, và Internet of Things (IoT) cũng đang phát triển mạnh mẽ, mở ra nhiều cơ hội mới cho Data Analyst áp dụng và phát triển kỹ năng của mình. Việc áp dụng các công nghệ mới giúp Data Analyst thực hiện phân tích dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng hơn, từ đó đưa ra những insight quan trọng để giúp doanh nghiệp cạnh tranh hiệu quả trên thị trường.

Phân biệt DA (Data Analyst) và DS (Data Scientist)

Dưới đây là bảng so sánh ngắn gọn giữa Data Analyst và Data Scientist

Tiêu chí	Data Analyst	Data Scientist
Nhiệm vụ chính	Phân tích dữ liệu, lập báo cáo	Xây dựng mô hình dự đoán, khai thác dữ liệu lớn
Kỹ năng chính	SQL, Excel, Tableau, Power BI	Python, R, học máy, Hadoop, Spark
Mục tiêu	Cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định hàng ngày	Phát triển mô hình và giải quyết vấn đề phức tạp
Công cụ	Excel, SQL, Tableau, Power BI	Python, R, Hadoop, Spark, Jupyter Notebook

>> Chi tiết so sánh Data Analyst và Data Scientist tại bài viết này!

>> Xem thêm: So sánh DA và BA

Lộ trình nghề nghiệp là một quá trình dài và phức tạp. Bạn cần xác định cho bản thân hướng đi và làm tốt các giai đoạn chuẩn bị cần thiết để có thể nhanh chóng đạt được ước mơ của mình. Hi vọng bài viết này sẽ giúp bạn phần nào hiểu được những vấn đề có liên quan đến Data Analyst là gì cũng như lộ trình trở thành một Data Analyst. Đón đọc thêm nhiều bài viết hấp dẫn khác cùng Station D bạn nhé!

Có thể bạn quan tâm:

Xem thêm Việc làm IT hấp dẫn trên Station D

Data Analyst là gì? Khám phá công việc của Data Analyst