Tại buổi chia sẻ có chủ đề "Công việc của một data analyst và cách ứng dụng PBI case thực tế trong công việc", ông Hoàng Văn Linh, mentor FUNiX, Trưởng phòng Ứng dụng IT tại một doanh nghiệp FDI Nhật Bản đã giới thiệu về tiềm năng, những thuận lợi, khó khăn của nghề data analysis, cũng như những công tác thường ngày của một data analyst.
Cơ hội phát triển rộng mở
Đánh giá về tiềm năng của ngành data analysis, ông Hoàng Văn Linh nhận định đây là một nghề của tương lai, với thu nhập tốt và cơ hội phát triển rộng mở. Cụ thể, mức lương khởi điểm cho một fresher là từ 12-15 triệu, khá cao so với các ngành nghề khác.
Công việc này cũng mang lại nhiều cơ hội thăng tiến với mức lương cao nếu chăm chỉ, có sự sáng tạo và biết sử dụng thành thạo các công cụ liên quan.
Bên cạnh đó, là một data analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu), bạn sẽ được làm việc trong môi trường hiện đại và thường xuyên được tiếp cận những thông tin xu hướng trong xã hội.
Tuy nhiên, data analysis cũng mang lại nhiều thách thức. Là một ngành nghề hấp dẫn hàng đầu hiện nay, công việc này đi kèm với mức độ cạnh tranh cao, yêu cầu tinh thần cầu tiến và học hỏi để không ngừng nâng cao kỹ năng.
Theo ông Hoàng Văn Linh, đây không phải là một công việc nhẹ nhàng. Data analyst cần có góc nhìn rộng và khách quan để nhìn ra vấn đề của doanh nghiệp. Công việc đòi hỏi khả năng tư duy logic cao, phân tích sâu sắc từng chi tiết mới có thể tìm ra và giải quyết được vấn đề. Thông thường, các data analyst phải luyện tập quan sát và phân tích trong khoảng thời gian dài mới có thể làm tốt.
Bên cạnh đó, quá trình lọc dữ liệu thô sẽ khó khăn và mất thời gian vì lượng dữ liệu thường rất lớn và có nhiều dữ liệu lỗi. Công việc yêu cầu sự cẩn thận và tập trung cao độ, bởi làm sai có thể dẫn đến quyết định sai lầm, ảnh hưởng đến sự phát triển của doanh nghiệp.
 |
Ảnh minh họa. |
Công việc hàng ngày của một data analyst
Ông Hoàng Văn Linh cho biết, công việc của một data analyst thường bao gồm bảy bước.
Bước đầu tiên là tìm hiểu yêu cầu, vấn đề mà doanh nghiệp đang phải đối mặt. Ví dụ, khi tình hình bán hàng suy giảm, người data analyst có thể được yêu cầu tìm hiểu nguyên nhân và gợi ý đề xuất để ban lãnh đạo đưa ra quyết định nhằm cải thiện tình hình.
Bước tiếp theo là thu thập dữ liệu. Công nghệ càng phát triển thì dữ liệu càng nhiều và phức tạp. Data analyst cần xác định và thu thập đúng loại dữ liệu liên quan đến vấn đề đang tìm hiểu, sau đó sử dụng các công cụ như Excel, PowerBI… để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho bước tiếp theo.
Bước tiếp theo là phân tích dữ liệu, trong đó dữ liệu thô vừa được làm sạch được chuyển thành các thống kê, giúp trả lời vấn đề mà doanh nghiệp đang phải đối mặt. Những thống kê này là cơ sở để data analyst tạo ra các báo cáo trình bày các hiểu biết (insight) tìm ra từ dữ liệu. Họ cũng sẽ sử dụng những phân tích này để đưa ra các khuyến nghị, tư vấn hỗ trợ người quản lý (stakeholder) giải quyết vấn đề.
Trước băn khoăn về ảnh hưởng của suy thoái kinh tế với ngành data analysis, ông Hoàng Văn Linh thừa nhận phần lớn các doanh nghiệp hiện thu hẹp kế hoạch tuyển dụng. Tuy nhiên, tình trạng này chỉ là tạm thời, chỉ cần vững chuyên môn, có tinh thần cầu tiến sẽ không bị đào thải.
Tư vấn về việc lựa chọn công việc data analysis đầu tiên, ông Hoàng Văn Linh lưu ý không nên đặt quá nặng vấn đề thu nhập, mà nên xác định làm để học, để va chạm. “Khi có đủ lượng thì chất sẽ thay đổi. Khi công ty nhìn thấy giá trị mà bạn mang lại tăng lên, họ sẽ điều chỉnh mức đãi ngộ tương ứng”, ông Hoàng Văn Linh chia sẻ.
