Nhà phân tích dữ liệu làm gì?

Quá trình số hóa nhanh chóng của xã hội và việc ngày càng phổ biến các thiết bị điện tử thuộc mọi loại đã dẫn đến sự tăng trưởng dữ liệu theo cấp số nhân. Xu hướng này chưa có dấu hiệu chậm lại trong tương lai gần. Ngược lại: với việc triển khai dự kiến của Internet vạn vật (IoT) và hạ tầng 5G, tốc độ tạo ra dữ liệu còn có thể tăng mạnh hơn nữa. 

Trong bối cảnh đó, các công ty có nhu cầu rất lớn về những chuyên gia dữ liệu có thể xây dựng hạ tầng dữ liệu vững chắc, đáng tin cậy và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh. 

Trong số các vai trò dữ liệu khác nhau, nhà phân tích dữ liệu đặc biệt phổ biến và được trả lương cao. Theo Forbes, thị trường việc làm cho nhà phân tích dữ liệu đang bùng nổ, và triển vọng rất tươi sáng cho những chuyên gia đang được săn đón này. 

Vậy một nhà phân tích dữ liệu làm gì? Ở đây, chúng tôi khám phá vai trò này và lý giải vì sao họ nhanh chóng trở thành nhân sự không thể thiếu trong mọi bộ phận dữ liệu. Trong các bài viết riêng, chúng tôi đã trình bày cách trở thành nhà phân tích dữ liệu và cách bạn có thể chuẩn bị cho các câu hỏi phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu.  

Nhà phân tích dữ liệu là gì?

Nói chung, nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập, chuẩn bị và phân tích dữ liệu để rút ra những thông tin hữu ích. 

Một ngày làm việc của nhà phân tích dữ liệu bao gồm nhiều nhiệm vụ, từ phát triển hệ thống thu thập dữ liệu và dùng ngôn ngữ lập trình để làm sạch, phân tích dữ liệu đến xây dựng báo cáo và truyền đạt insight cho các bên liên quan.  

Với tính đa nhiệm, họ thường được mô tả bằng các chức danh khác, bao gồm:

• Chuyên viên phân tích kinh doanh
• Chuyên viên phân tích BI (Business Intelligence)
• Chuyên gia tư vấn thông tin thị trường
• Chuyên viên phân tích nghiên cứu vận hành 
• Chuyên viên phân tích tình báo cạnh tranh
• Chiến lược gia dữ liệu

Dù chức danh cụ thể là gì, các doanh nghiệp ở hầu hết mọi ngành đều có thể hưởng lợi từ công việc của nhà phân tích dữ liệu, từ chăm sóc sức khỏe và marketing đến logistics và sinh học. Đây là một trong những lý do chính khiến nhu cầu đối với nhà phân tích dữ liệu tăng mạnh.

Nhà phân tích dữ liệu vs Nhà khoa học dữ liệu

Một nhầm lẫn thường gặp ở những người theo đuổi nghề dữ liệu là sự khác nhau giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Dù không có ranh giới tuyệt đối giữa hai vai trò – tùy công ty mà nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu có thể làm cùng loại nhiệm vụ – cũng có những khác biệt quan trọng về bản chất công việc và mức độ chuyên môn trong sử dụng dữ liệu. 

Về bản chất công việc, nhà phân tích dữ liệu thiên về khám phá và mô tả, trái ngược với khuynh hướng thực nghiệm hơn của nhà khoa học dữ liệu. 

Nhà phân tích dữ liệu tập trung nhiều vào việc tìm mẫu hình trong các cột dữ liệu (có cấu trúc) lớn, xây dựng trực quan hóa và báo cáo, cũng như truyền đạt insight. 

Mặt khác, nhà khoa học dữ liệu thường xử lý điều bất ngờ thông qua các kỹ thuật thuộc lĩnh vực phân tích dự đoán. Điều này thường bao gồm phát triển mô hình dữ liệu và thuật toán học máy để dự đoán tương lai.

Về mức độ chuyên môn yêu cầu, nhà khoa học dữ liệu đôi khi được coi là phiên bản kỹ thuật hơn của nhà phân tích dữ liệu. Nhìn chung, nhà khoa học dữ liệu cần thành thạo hơn với các công cụ lập trình và tính toán nâng cao. Ngoài ra, vì họ chịu trách nhiệm phát triển mô hình dữ liệu và thuật toán học máy, họ cần nền tảng vững chắc về toán và thống kê. 

Trong bảng dưới đây, bạn có thể thấy những khác biệt chính giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu: 

Nhà phân tích dữ liệu làm gì? 

Bất chấp nhiều chức danh công việc, một số trách nhiệm chính của nhà phân tích dữ liệu thường có thể được tách thành các nhiệm vụ tương ứng với những giai đoạn khác nhau của vòng đời dự án sau đây:

Nguồn: DataCamp

 Bên dưới, chúng tôi trình bày chi tiết hơn những gì một nhà phân tích dữ liệu thực hiện trong quá trình này:

Trích xuất dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu thường tham gia các nhiệm vụ thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, trong khi nhà khoa học dữ liệu làm việc với cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, khiến số lượng và độ phức tạp của kỹ thuật thu thập tăng lên, thì nhà phân tích dữ liệu chủ yếu làm việc với dữ liệu có cấu trúc, thường được lưu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ của công ty.

Chuẩn bị dữ liệu 

Dữ liệu thu thập thường có trùng lặp, lỗi, giá trị ngoại lai và các dạng bất thường khác. Để biến dữ liệu thô thành dữ liệu sẵn sàng phân tích, nó phải trải qua quá trình làm sạch. Nhà phân tích dữ liệu dành nhiều thời gian tiền xử lý và tóm tắt dữ liệu để tìm và khắc phục lỗi. Bạn có thể tìm hiểu thêm về quy trình chuẩn bị dữ liệu với khóa học trực tuyến của chúng tôi. 

Khám phá dữ liệu

Khi dữ liệu đã sạch, đến lúc khám phá. Ở giai đoạn này, nhà phân tích dữ liệu khám phá dữ liệu để tìm xu hướng và mẫu hình có thể giúp trả lời các câu hỏi kinh doanh cụ thể. Bạn có thể dùng nhiều công cụ cho quy trình này, như khóa học Phân tích dữ liệu khám phá trong SQL của chúng tôi minh họa. 

Trực quan hóa & báo cáo dữ liệu

Truyền đạt kết quả phân tích là phần quan trọng trong công việc của nhà phân tích dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện thông qua việc tạo trực quan hóa dữ liệu, tổng hợp trong bảng điều khiển và báo cáo quản trị, kèm theo phần bình luận chia sẻ với các bên liên quan. Các công cụ BI tự phục vụ như Tableau và Power BI thường được dùng cho mục đích này. 

Nhà phân tích dữ liệu cần những kỹ năng gì?

Nhà phân tích dữ liệu là những chuyên gia đa năng và linh hoạt. Với bản chất công việc, họ cần bộ kỹ năng cân bằng giữa kỹ thuật và lãnh đạo. Bạn có thể đọc thêm về cách trở thành nhà phân tích dữ liệu trong bài viết đầy đủ của chúng tôi, nhưng dưới đây là một số kiến thức bạn sẽ cần.

Bắt đầu với các kỹ năng kỹ thuật của nhà phân tích dữ liệu, có thể nhấn mạnh những điều sau:

Lập trình

Nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng ngôn ngữ lập trình ở mọi bước của vòng đời dự án phân tích dữ liệu. Hai ngôn ngữ phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu là Python và R. 

Những ngôn ngữ rất phổ biến này cho phép nhà phân tích dữ liệu xử lý bộ dữ liệu lớn và thực hiện nhiều kỹ thuật dữ liệu để tìm mẫu hình và xu hướng phù hợp. 

Nếu bạn muốn bắt đầu với một trong hai ngôn ngữ này, hãy xem các khóa học Python và R.

Quản trị cơ sở dữ liệu

Phần lớn bộ dữ liệu mà nhà phân tích dữ liệu làm việc được lưu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Structured Query Language (SQL) là ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn trong ngành để giao tiếp và thao tác với cơ sở dữ liệu quan hệ. Mọi nhà phân tích dữ liệu tương lai nên có SQL trong bộ công cụ của mình. 

Trực quan hóa dữ liệu

Trình bày kết quả một cách thuyết phục và sâu sắc là chìa khóa để biến dữ liệu thành quyết định có thể hành động. Trực quan hóa dữ liệu là nghệ thuật đưa dữ liệu vào các biểu diễn trực quan như đồ thị và biểu đồ. 

Có nhiều công cụ cho phép nhà phân tích dữ liệu tạo trực quan hóa đẹp mắt, bao gồm các thư viện của Python như matplotlib, các thư viện của R như ggplot2, và phần mềm Business Intelligence như Tableau và Power BI.

Thống kê và toán học

Mặc dù nhà phân tích dữ liệu không xử lý các thuật toán học máy phức tạp, họ vẫn cần nắm vững thống kê và toán học. Kiến thức này rất quan trọng để hiểu các kỹ thuật dữ liệu khác nhau và xác định công cụ, kỹ thuật tốt nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể. Đồng thời, nền tảng này cũng quan trọng khi trình bày kết quả dữ liệu trước khán giả kỹ thuật.

Về kỹ năng lãnh đạo của nhà phân tích dữ liệu, một số yếu tố thiết yếu bao gồm:

Nhạy bén kinh doanh

Công việc của bạn với vai trò nhà phân tích dữ liệu sẽ kém tác động nếu bạn không hiểu dữ liệu mình đang xử lý. Bên cạnh kỹ năng kỹ thuật và lập trình, nhà phân tích dữ liệu nên có mức độ hiểu biết nhất định về lĩnh vực kinh doanh để nắm được mình đang làm gì.

Phát triển hiểu biết kinh doanh trong ngành hoặc lĩnh vực bạn làm việc, dù là tài chính, y tế, marketing hay lĩnh vực khác, sẽ giúp bạn hiểu ý nghĩa dữ liệu và thực hiện phân tích tốt hơn. Đây cũng là một trong những lý do vì sao mọi người, bất kể nền tảng, đều được chào đón trong khoa học dữ liệu.

Giao tiếp

Chúng tôi đã đề cập rằng giao tiếp và trình bày insight là phần quan trọng trong công việc của nhà phân tích dữ liệu. 

Để tạo tác động lớn hơn, insight của bạn phải được các phòng ban và bên liên quan trong công ty hiểu rõ. Đó là lý do tại sao kỹ năng viết và nói tốt là tài sản quan trọng với nhà phân tích dữ liệu. Điều này bao gồm học các cách tiếp cận và khung giao tiếp mới mẻ như kể chuyện bằng dữ liệu.

Giải quyết vấn đề

Mọi phân tích dữ liệu đều bắt đầu bằng một câu hỏi. Nhà phân tích dữ liệu cần có tinh thần tò mò và ham tìm hiểu về dữ liệu. Khi đã khuôn khổ hóa câu hỏi kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu cần linh hoạt, sáng tạo để tìm kỹ thuật dữ liệu phù hợp nhất nhằm trả lời các câu hỏi đó. Điều này khiến phân tích dữ liệu vừa thách thức vừa đầy thú vị và phần thưởng. 

Đọc hướng dẫn về các kỹ năng thiết yếu của nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi để tìm hiểu chi tiết hơn.

Nhà phân tích dữ liệu dùng những công cụ nào?

Nhà phân tích dữ liệu dựa vào nhiều công cụ giúp công việc chính xác và hiệu quả hơn. Bức tranh Công cụ Dữ liệu & Học máy đang phát triển nhanh chóng, với các công cụ mới xuất hiện mỗi ngày để xử lý những nhiệm vụ cụ thể. 

Không thể biết hết tất cả, nhưng bạn nên sẵn sàng học công cụ mới nếu vị trí nhà phân tích dữ liệu yêu cầu.

Mặc dù vậy, có một số công cụ hầu như mọi nhà phân tích dữ liệu đều dùng. Học chúng là điểm khởi đầu tuyệt vời nếu bạn đang cân nhắc bắt đầu sự nghiệp phân tích dữ liệu.

• Python hoặc R. Những ngôn ngữ lập trình hàng đầu trong khoa học dữ liệu.
• Jupyter Notebook. Môi trường phát triển tích hợp phổ biến cho sổ tay mã viết bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm Python và R
• SQL. Ngôn ngữ tiêu chuẩn để giao tiếp với cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Microsoft Excel. Bảng tính phổ biến nhất và được dùng rộng rãi trên các phòng ban. 
• Tableau và Power BI. Hai công cụ Business Intelligence hàng đầu. Chúng cho phép nhà phân tích dữ liệu tạo dashboard và báo cáo tương tác, sẵn sàng sử dụng. 

Kỳ vọng lương của nhà phân tích dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu là những chuyên gia được săn đón. Cạnh tranh cao hơn giữa các công ty để tuyển nhà phân tích dữ liệu dẫn đến mức lương cao hơn nhằm thu hút nhân tài. 

Như chúng tôi trình bày trong bài viết về lương trong khoa học dữ liệu, mức lương trung bình tại Mỹ là 70.000 USD, dao động từ 46.000 đến 106.000 USD, tùy theo nhiều yếu tố như thâm niên và địa điểm.

Khóa học trực tuyến cho nhà phân tích dữ liệu

Giờ bạn đã biết nhà phân tích dữ liệu làm gì, có nhiều cách để bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này. Không có một lộ trình duy nhất là tốt nhất trong mọi trường hợp. Tất cả phụ thuộc vào hoàn cảnh cá nhân của bạn. Bạn nên tự hỏi muốn đầu tư bao nhiêu thời gian và tiền bạc, và loại hình giáo dục nào phù hợp nhất với lối sống của bạn. 

Trong số các lộ trình để trở thành nhà phân tích dữ liệu, khóa học trực tuyến là lựa chọn tuyệt vời, linh hoạt và phải chăng để bắt đầu. DataCamp có rất nhiều khóa học liên quan đến phân tích dữ liệu, từ cơ bản đến nâng cao, có thể giúp bạn học các nền tảng phân tích dữ liệu một cách dễ tiếp cận. Dưới đây là ba lộ trình học để trở thành nhà phân tích dữ liệu:

Data Analyst with Python (Nội dung khóa học: 62 giờ)

Lộ trình này bắt đầu với những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python cho phân tích dữ liệu. Sau khi học phần nền tảng, bạn sẽ đi sâu vào kỹ thuật xử lý và trực quan hóa dữ liệu. 

Bạn cũng sẽ học cách lấy dữ liệu từ nhiều nguồn như web, cơ sở dữ liệu và tệp JSON. Cuối cùng, lộ trình này cung cấp tổng quan về các kỹ thuật phân tích dữ liệu khám phá và nâng cao kiến thức về cơ sở dữ liệu quan hệ và SQL.

Data Analyst with R (Nội dung khóa học: 77 giờ)

Lộ trình này tập trung vào các kỹ năng chủ chốt mà nhà phân tích dữ liệu làm việc với ngôn ngữ R cần có. Nó cung cấp nội dung toàn diện bao quát các gói R được dùng phổ biến như tidyverse, ggplot và dplyr. 

Tương tự lộ trình Python, khóa học giúp xây dựng hiểu biết ở mức trung cấp về các kỹ năng như lấy, xử lý và trực quan hóa dữ liệu. 

Data Analyst with SQL (Nội dung khóa học: 41 giờ)

Lộ trình nghề nghiệp này giúp người học phát triển hiểu biết sâu về SQL Server, các khái niệm cơ sở dữ liệu quan hệ, thiết kế và tối ưu hiệu năng.

Kết luận

Vậy, nhà phân tích dữ liệu làm gì? Như chúng ta đã thấy, họ chịu trách nhiệm trích xuất, chuẩn bị, khám phá và trực quan hóa dữ liệu. Trong những nhiệm vụ này, cần đến vô số kỹ năng, và các công ty ở gần như mọi ngành đều đang tìm những chuyên gia dữ liệu có thể khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn. 

Nếu bạn đang cân nhắc bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, vai trò nhà phân tích dữ liệu có lẽ là tiếp cận dễ nhất, vì nó không đòi hỏi nền tảng quá vững về toán và tính toán nâng cao như trường hợp của nhà khoa học dữ liệu. Nghe có hứa hẹn không?

Giờ là lúc bạn bắt đầu hành trình học tập. Khi đã sẵn sàng, hãy chứng minh chuyên môn của bạn với Chứng chỉ Nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi để nổi bật trước nhà tuyển dụng.