Trong thời đại công nghệ 4.0, mọi thứ diễn ra đều xoay quanh câu chuyện của dữ liệu. Để đưa ra một chiến lược phát triển đúng đắn cho công ty chúng ta cần dữ liệu, để cạnh tranh được với đối thủ chúng ta cũng cần dữ liệu, dữ liệu đã và đang trở thành keyword quan trọng và được nhiều công ty hướng đến trong công cuộc chuyển đổi số hiện nay. Do đó vị trí Data Analyst (Phân tích dữ liệu) đang dần trở thành một ví trí khát nhân lực nhất hiện nay. Cơ hội việc làm cũng như mức lương hấp dẫn đã và đang khiến nhiều người quan tâm tới vị trí này. Bài viết này hãy cùng Smart Data đi tìm hiểu Data Analyst là gì nhé?

Data Analyst là gì?

Theo wikipedia định nghĩa: Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định.

Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau.

Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò giúp đưa ra quyết định khoa học hơn và giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.

Hay hiểu theo một cách mỹ miều hơn, Phân tích dữ liệu là nghệ thuật biến các con số khô khan thành những bức tranh nhiều màu sắc để người dùng bao gồm các nhà lãnh đạo, các đơn vị cần sử dụng dữ liệu có thể hiểu được giá trị thật sự của nó.

Và Data Analyst chính là một chức vụ công việc đảm nhận trọng trách trên. Data Analyst được biết đến là các Chuyên viên phân tích dữ liệu. Nhiệm vụ chính của chuyên viên này bao gồm thu thập, khai thác, chuyển đổi và xử lý bộ dữ liệu để tìm ra được vấn đề cốt lõi (insight data) của nó. Từ đó hiểu được hiện trạng hiện tại và đưa ra các đề xuất hợp lý cho lộ trình phát triển kế tiếp của doanh nghiệp hoặc dự án

Đừng nhầm Data Analyst với Data Analysis và Data Analytics

Data Analyst thì đã rõ rồi còn Data Analysis và Data Analytics thì sao?

Chắc hẳn nhiều bạn mới tìm hiểu về lĩnh vực phân tích dữ liệu cũng khá lúng túng với hai khái niệm trên. Thực tế nếu sử dụng google translate thì cả hai từ sẽ đều ra cùng một kết quả “Phân tích dữ liệu”

 

Data Analytics là một thuật ngữ rộng hơn đề cập đến việc sử dụng data kết hợp với các bộ công cụ để đưa ra quyết định. Các công việc kể đến trong Data Analytics có thể kể đến:

• Thu thâp và làm giàu dữ liệu từ nhiều nguồn
• Phân loại dữ liệu thành dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc
• Quản lý dữ liệu sử dụng cơ sở dữ liệu, hồ dữ liệu, kho dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu dưới các khái niệm hot, warn, cold storage
• Biến đổi dữ liệu sử dụng các bộ công cụ ETL(extact, transform, load)
• Phân tích dữ liệu để tìm ra trends, insight data
• Chia sẻ dữ liệu tới các đơn vị nghiệp vụ, khách hàng dưới dạng dashboard v.v..

Data Analysis là một hoạt động phía bên trong Data Analytics. Nó bao gồm các hành động như làm sạch, biến đổi, mô hình hóa, khai thác dữ liệu để tìm ra các thông tin hữu ích. Có một số loại Data Analysis phổ biến sau đây:

• Text Analysis: Được xem như Data Mining. Khám phá ra các khuôn mẫu trong một lượng lớn dữ liệu sử dụng database và các công cụ khai thác dữ liệu khác nhau.
• Statistical Analysis: Trả lời cho câu hỏi “Cái gì đã xảy ra”. Liên quan đến các công việc thu thâp, phân tích, trình diễn. mô hình hóa dữ liệu
• Diagnostic Analysis. Trả lời cho câu hỏi “Điều gì làm nó xảy ra” bằng cách tìm kiếm nguyên nhân gây ra vấn đề từ các dữ liệu insight được khám phá trong giai đoạn Statistical Analysis.
• Predictive Analysis. Trả lời cho câu hỏi “cái gì sẽ xảy ra tiếp theo”. Cho phép đưa ra các tiên đoán về tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại.

Học gì để trở thành một Data Analyst?

1. Kỹ năng lập trình

Kỹ năng lập trình ở đây liên quan đến việc truy vấn dữ liệu(Sử dụng SQL) hoặc kỹ năng thu thập xử lý (Phố biên nhất hiện này sử dụng python).

Vì tính chất công việc xoay quanh dữ liệu là chủ yếu nên việc làm chủ được khả năng thu thập và phân tích là điểm cộng cực lớn của bạn

2. Kỹ năng phân tích

Kỹ năng này liên quan đến việc tiếp nhận yêu cầu đề bài từ quản lý hoặc khách hàng, từ đó liên kết với lượng dữ liệu đã có để trả lời câu hỏi liên quan.

Kỹ năng này sẽ dược tính tụ dần dần trong quá trình bạn làm việc, giao tiếp.

3. Kỹ năng trình bày

Khái niệm trình bày ở đây bao gồm 2 khía cạnh kỹ năng mềm và kỹ năng sử dụng các công cụ trực quan dữ liệu.

Việc hiểu dữ liệu và mang các sự hiểu đấy để diễn tả cho người khác là cả một vấn đề. Có rất nhiều các công cụ giúp trực quan hóa dữ liệu với sự hỗ trợ trên rất nhiều loại dữ liệu, trong đó nổi bật nhất hiện này là Tableau và Power BI.