Cách viết mô tả công việc Chuyên viên Phân tích Dữ liệu

Các loại Nhà phân tích khác nhau

Một chuyên viên phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong mọi tổ chức bằng cách thu thập, sắp xếp và phân tích các tập dữ liệu lớn để hỗ trợ quyết định chiến lược. Tuy nhiên, lĩnh vực phân tích ngày càng chuyên môn hóa và tùy theo loại công việc bạn cần hỗ trợ, bạn nên cân nhắc loại nhà phân tích cần tuyển.

• Chuyên viên Phân tích Dữ liệu (Data Analyst). Một chuyên viên phân tích dữ liệu truyền thống xây dựng báo cáo và thực hiện phân tích để hỗ trợ quyết định chiến lược. Nền tảng vững chắc về thống kê, SQL và các khái niệm trực quan hóa là quan trọng cho vai trò này.
• Chuyên viên Phân tích Kinh doanh (Business Analyst). Một chuyên viên phân tích kinh doanh tận dụng các công cụ dữ liệu để cải thiện quy trình nội bộ. Ở vai trò này, hiểu biết sâu về SQL và các công cụ quản lý dự án là quan trọng.
• Chuyên viên Business Intelligence. Chuyên viên business intelligence cũng tập trung mạnh vào cải thiện sức khỏe doanh nghiệp nhưng có nhiều chức năng tương đồng với chuyên viên phân tích dữ liệu. Một lần nữa, kiến thức chi tiết về SQL, quản lý dự án và công cụ trực quan hóa là cần thiết cho vai trò này.
• Kỹ sư Dữ liệu (Data Engineer). Kỹ sư dữ liệu tập trung xây dựng hạ tầng dữ liệu để thu thập, lưu trữ và chuyển đổi dữ liệu nhằm sẵn sàng cho phân tích. Kiến thức về các công cụ điều phối dữ liệu như Airflow và kỹ năng lập trình mạnh là hữu ích cho vai trò này.
• Kỹ sư Phân tích (Analytics Engineer). Vai trò kỹ sư phân tích là sự kết hợp giữa kỹ sư dữ liệu và chuyên viên phân tích dữ liệu. Họ xây dựng các pipeline dữ liệu và thực hiện phân tích để thúc đẩy quyết định kinh doanh có cơ sở. Với sự xuất hiện của các công cụ như dbt, mô hình hóa dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Thành thạo công cụ điều phối dữ liệu cũng như kiến thức vững chắc về SQL là nền tảng cho vai trò này.
• Nhà khoa học Dữ liệu (Data Scientist). Nhà khoa học dữ liệu có chức năng tương tự chuyên viên phân tích dữ liệu; họ chuẩn bị các phân tích thúc đẩy doanh nghiệp tiến lên. Tuy nhiên, một phần lớn vai trò này dựa vào việc tận dụng phân tích dự đoán và phương pháp dự báo. Kiến thức sâu về thống kê suy luận, máy học và lập trình là điều cốt yếu để thành công.

Ngoài loại nhà phân tích, bạn cũng cần cân nhắc mô hình kinh doanh của chính mình trước khi viết mô tả. Mặc dù nhiều kỹ năng của chuyên viên phân tích dữ liệu có thể chuyển đổi và trách nhiệm sẽ tương đồng giữa các công việc, vẫn có thể có khác biệt tùy theo ngành bạn hoạt động (chăm sóc sức khỏe, chính phủ, fintech, v.v.).

Trách nhiệm của Chuyên viên Phân tích Dữ liệu

Dưới đây, chúng tôi nêu bật một số vai trò và trách nhiệm chính của một chuyên viên phân tích dữ liệu điển hình. Lưu ý rằng những điều này sẽ khác nhau tùy theo doanh nghiệp, ngành và cấu trúc đội ngũ của bạn. 

Trách nhiệm cốt lõi

Cốt lõi trách nhiệm của chuyên viên phân tích dữ liệu dựa trên ba trụ cột: tự động hóa, báo cáo và quản trị dữ liệu. Hãy xem từng trụ cột chi tiết hơn. 

• Tự động hóa. Chuyên viên phân tích dữ liệu nên thường xuyên tự động hóa các tác vụ lặp lại. Tiết kiệm thời gian ở cấp độ cá nhân đồng nghĩa có thêm thời gian cho dự án khác. Ở cấp độ công ty, điều này giúp giảm lãng phí và mở ra tiềm năng xây thêm dòng doanh thu.
• Báo cáo. Đây là trọng tâm công việc của chuyên viên phân tích dữ liệu – phân tích và trực quan hóa. Báo cáo bao gồm mọi thứ từ báo cáo các chỉ số hiệu suất cốt lõi (KPI) của công ty đến trực quan hóa insight và truyền đạt chúng cho khán giả.
• Quản trị dữ liệu. Như câu nói “rác vào, rác ra.” Chuyên viên phân tích dữ liệu chỉ có thể phân tích dữ liệu kém chất lượng đến một mức nào đó trước khi báo cáo bắt đầu lỗi và insight trở nên sai lệch, dẫn tới quyết định kinh doanh kém. Vai trò thiết yếu là xác định và khắc phục vấn đề chất lượng dữ liệu. Các khía cạnh khác của chương trình quản trị dữ liệu gồm cải thiện tài liệu, gắn thẻ và phân loại tài sản dữ liệu, và xây dựng thực hành quản lý siêu dữ liệu tốt.

Trách nhiệm khác

Các trách nhiệm khác mà một chuyên viên phân tích dữ liệu có thể đảm nhiệm gồm:

• Trả lời các câu hỏi dữ liệu phát sinh đột xuất;
• Tổ chức các buổi hướng dẫn cho người dùng dữ liệu; và
• Loại bỏ nợ kỹ thuật (tức là những thứ không tạo giá trị và chỉ làm rối môi trường phân tích)

Khác biệt giữa các ngành

Ngoài trách nhiệm cốt lõi, chuyên viên phân tích dữ liệu có thể phát triển chuyên môn dựa trên ngành kinh doanh mà họ đã hoặc đang làm việc. Xây dựng bối cảnh kinh doanh có nhiều lợi thế, bao gồm rút ngắn thời gian làm quen và đào sâu vào các chủ đề chuyên ngành liên quan. Tuy vậy, yêu cầu công việc cốt lõi của chuyên viên phân tích dữ liệu không khác biệt quá lớn giữa các lĩnh vực.

Ở một số ngành như tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe, chuyên viên phân tích dữ liệu có thể tập trung vào các loại dữ liệu cụ thể hơn, như hồ sơ tài chính hoặc hồ sơ bệnh nhân. Trong marketing hoặc thương mại điện tử, họ có thể chịu trách nhiệm phân tích hành vi và xu hướng khách hàng. Trong bán hàng, họ có thể quan tâm hơn đến tỷ lệ chuyển đổi giữa các giai đoạn của kênh bán hàng.

Tiêu chuẩn đối với Chuyên viên Phân tích Dữ liệu

Một chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ cần nhiều kỹ năng, kiến thức và nền tảng giáo dục khác nhau. Bạn có thể tìm hiểu cách trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu trong một bài viết khác. Mặc dù kinh nghiệm cũng đóng vai trò lớn trong việc tìm ứng viên phù hợp, nhiều vị trí sẽ yêu cầu một số kết hợp sau:

Học vấn

Yêu cầu điển hình cho vai trò chuyên viên phân tích dữ liệu là bằng Cử nhân thuộc lĩnh vực định lượng (khoa học máy tính, toán học hoặc kinh tế). Tuy nhiên, khả năng tự học qua tài nguyên trực tuyến chưa bao giờ dễ dàng hơn. Ví dụ, DataCamp cung cấp Chứng chỉ Data Analyst trực tuyến, hoàn toàn tích hợp. Chứng chỉ này giúp bất kỳ ai muốn chuyển sang phân tích dữ liệu có cơ hội học các kỹ năng thiết yếu ngay tại nhà. Với ứng viên có xuất thân phi truyền thống, kinh nghiệm, dự án, hồ sơ năng lực và chứng chỉ trực tuyến đều là cách tốt để đánh giá mức độ kinh nghiệm trong lĩnh vực.

Kiến thức và Công cụ

Việc được chứng nhận là bước khởi đầu tốt. Tuy nhiên, không dừng lại ở đó. Chuyên viên phân tích dữ liệu còn phải chứng minh có thể thực hiện các trách nhiệm của công việc. Làm thế nào để áp dụng định dạng có điều kiện trong bảng tính? Sự khác nhau giữa LEFT JOIN và RIGHT JOIN trong SQL là gì? Đường hồi quy tốt nhất trong mô hình hồi quy tuyến tính được xác định như thế nào? Đây là những câu hỏi phỏng vấn chuyên viên phân tích dữ liệu bạn cần chuẩn bị. Phần này xem xét bộ công cụ của một chuyên viên phân tích dữ liệu gồm những gì.

Thống kê và Xác suất

Nền tảng vững chắc về thống kê và xác suất là bắt buộc cho vai trò phân tích, đặc biệt là kiến thức về số đo xu hướng trung tâm và độ phân tán, hồi quy tuyến tính, hồi quy phi tuyến, phân phối mẫu, kiểm định giả thuyết, v.v. 

Bảng tính (Excel/Google Sheets)

Dù chatGPT có thể thống trị thế giới vào một ngày nào đó, rất nhiều công việc vẫn được thực hiện trên bảng tính. Là công cụ phổ biến trong kinh doanh, việc phát triển kiến thức vững chắc về Excel hoặc Google Sheets rất hữu ích. Hãy xem lộ trình kỹ năng Nền tảng Bảng tính để trở thành người dùng bảng tính chuyên nghiệp.

SQL

SQL là “món ăn chủ lực” của phân tích. Đây là ngôn ngữ dùng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu nhằm truy xuất dữ liệu và thực hiện phân tích. Phỏng vấn kỹ thuật chủ yếu gồm một hoặc nhiều câu hỏi SQL. Nếu bạn đang tìm phần giới thiệu hoặc ôn tập, hãy xem Khóa học Nhập môn SQL của chúng tôi.

Lập trình

Với các phân tích nâng cao hơn, một ngôn ngữ kịch bản có thể hữu ích để bù đắp hạn chế của các công cụ phân tích khác. Python và R thường được các chuyên viên phân tích dữ liệu dùng để thực hiện phân tích thống kê ở quy mô lớn. Với Python, hãy xem lộ trình nghề nghiệp Data Analyst with Python trên DataCamp. Với R, hãy xem lộ trình Data Analyst with R.

Công cụ Trực quan hóa

Nếu phân tích dữ liệu là quan trọng, thì truyền đạt insight là thiết yếu. Chuyên viên phân tích dữ liệu tận dụng các công cụ trực quan hóa có trên thị trường như Microsoft Power BI, Tableau, Looker, v.v., dù mức độ thành thạo có thể khác nhau.

Công cụ Kỹ thuật

Data build tool (dbt) – dù kỹ sư phân tích là khái niệm tương đối mới, dbt đã tạo nên làn sóng trong thế giới phân tích. dbt được xây dựng trên khái niệm ELT (Extract-Load-Transform) thay vì ETL (Extract-Transform-Load), giúp quá trình chuyển đổi dữ liệu dựa trên dữ liệu đã được nạp vào kho dữ liệu trở nên thuận tiện hơn. L

Git/Github – công cụ quản lý phiên bản dùng để lưu vết thay đổi thực hiện với các script SQL, mô hình dữ liệu, workbook, v.v. Mọi thông tin được tập trung trong các repository trên Github, nền tảng hỗ trợ Git, và cho phép cộng tác nội bộ tốt hơn trong đội phân tích.

Kỹ năng mềm

Dù xây dựng kỹ năng định lượng vững chắc là quan trọng, chúng chỉ phát huy khi bạn phát triển các kỹ năng sau, vốn là phẩm chất thiết yếu cần tìm ở một chuyên viên phân tích dữ liệu.

• Hợp tác liên phòng ban
• Quản lý dự án
• Làm việc với vấn đề mơ hồ/phức tạp
• Chú ý đến chi tiết

Mẫu Mô tả Công việc Chuyên viên Phân tích Dữ liệu

Dưới đây là mẫu mô tả công việc cho vai trò chuyên viên phân tích dữ liệu. Bạn có thể dùng bất kỳ đoạn nào làm điểm khởi đầu, nhưng hãy cá nhân hóa tối đa theo nhu cầu công ty, ngành kinh doanh, các dự án cụ thể cần hỗ trợ, v.v. Cá nhân hóa là chìa khóa để thu hút ứng viên phù hợp và am hiểu hơn.

Chức danh: Chuyên viên Phân tích Dữ liệu

Địa điểm: [Thành phố, Bang] / [Làm việc từ xa hoàn toàn] / [Linh hoạt]

Mô tả công việc:

Chúng tôi đang tìm một Chuyên viên Phân tích Dữ liệu giàu kỹ năng và tỉ mỉ để gia nhập đội ngũ. Ở vai trò này, bạn sẽ chịu trách nhiệm thu thập, sắp xếp và phân tích các tập dữ liệu lớn để cung cấp insight và hỗ trợ ra quyết định trong tổ chức. Bạn cũng sẽ chịu trách nhiệm tạo báo cáo và trực quan hóa để truyền đạt phát hiện đến các bên liên quan khác nhau.

Trách nhiệm:

• Thu thập, làm sạch và sắp xếp dữ liệu từ nhiều nguồn
• Thực hiện phân tích thống kê và xây dựng báo cáo, trực quan hóa để truyền đạt phát hiện
• Làm việc với các đội liên chức năng để xác định xu hướng và khuôn mẫu trong dữ liệu
• Tạo bảng điều khiển và báo cáo tự động để theo dõi các chỉ số hiệu suất chính
• Liên tục cải tiến quy trình và hệ thống cho việc thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu

Tiêu chuẩn:

• [tùy chọn] Bằng Cử nhân trong lĩnh vực liên quan (ví dụ: Khoa học Máy tính, Toán học, Thống kê)
• Từ 2 năm kinh nghiệm làm chuyên viên phân tích dữ liệu hoặc vai trò liên quan. Nếu bạn chưa có 2+ năm kinh nghiệm, vui lòng chia sẻ các dự án liên quan bạn từng thực hiện.
• Kiến thức vững vàng về SQL
• Các công cụ trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• Kinh nghiệm với phần mềm phân tích thống kê (ví dụ: R, Python) là một lợi thế
• Kỹ năng giải quyết vấn đề và giao tiếp xuất sắc
• Khả năng làm việc độc lập và quản lý đồng thời nhiều dự án

Kết luận

Lưu lại, nhấn đăng và hoàn tất. Chúc mừng, bạn đã chia sẻ một mô tả công việc được diễn đạt hoàn hảo. Bây giờ mới là phần khó: phỏng vấn các ứng viên phù hợp để tìm người tương xứng cho vị trí mở. Đừng quên xem nền tảng Recruit của DataCamp để kết nối với nhân tài hàng đầu. Với người tìm việc, bạn có thể tìm các vị trí đang mở trên nền tảng Data Jobs của DataCamp.

Muốn hiểu rõ hơn về phân tích dữ liệu và những gì nó bao hàm? Xem hướng dẫn ‘phân tích dữ liệu là gì’ của chúng tôi.