Ai là người phù hợp với công việc Data Analyst?

 Hôm nay mình sẽ chia sẻ về một chủ đề được rất nhiều bạn quan tâm, đó là “Ai là người phù hợp với vị trí Data Analyst?” Để làm rõ câu hỏi này, mình sẽ chia sẻ về 03 phần cụ thể gồm có tính chất của vị trí Data Analyst; kỹ năng cốt lõi được yêu cầu và chân dung của một người phù hợp với Data Analyst. Bài viết này phù hợp cho cả là các bạn fresher (1 – 2 năm kinh nghiệm) và các anh chị đã có nhiều năm kinh nghiệm trong 1 lĩnh vực và đang quan tâm đến ngành Data. 

1. Tính chất của Data Analyst = Business + Technical 

Data Analyst = Business + Technical 

Vị trí Data Analyst là vị trí hybrid giữa Business và Tech.

Data Analyst gần giống vị trí Data Business Person (báo cáo O’reilly) và 50% skillset sẽ liên quan đến Business. Chính vì vậy, Business là một thành tố rất quan trọng của vị trí Data Analyst. Ngoài ra, sẽ có một số kỹ năng khác liên quan đến Tech như lập trình, data, programming, 1 chút về Toán và Statistics. Tựu chung lại ở vị trí Data Analyst có 2 đặc điểm chính là Business và Technology.

Cá nhân mình thấy vị trí Data Analyst khá cân bằng giữa não trái và não phải. Chính vì vậy, những bạn vừa có điểm mạnh về tính logic và vừa có tính sáng tạo thì sẽ khá phù hợp với vị trí Data Analyst. Để biết được chúng ta thiên về não trái hay phải các bạn có thể tra cứu thêm trên Google, sẽ có 1 số bài test để chúng ta biết được chúng ta thiên về não trái hay não phải, hoặc các bạn có thể làm sinh trắc vân tay – dịch vụ này sẽ phân tích và chỉ ra được tỉ lệ nơ-ron phát triển ở bên nào hơn, từ đấy sẽ biết được bẩm sinh bạn thiên về não trái hay não phải.

Vị trí Data Analyst sẽ lai giữa Business và Tech nên mình thấy rằng với các bạn có sự cân bằng giữa hai phần não thì phù hợp với vị trí DA nhất.

2. Data Analyst Core Skills

Những mảnh ghép của Data Analyst là gì?

Khi search Google về những kỹ năng của Data Analyst, các bạn sẽ thường thấy những danh sách rất nhiều kỹ năng khác nhau của người làm Data Analyst. Dựa trên kinh nghiệm đi làm thực tế, mình thấy là vị trí này có thể nhóm lại thành 3 nhóm skillset gồm: Business, Domain, Tools.

2.1. Mảnh ghép về Business:

Bao gồm những kiến thức về kinh doanh. Các bạn học về những chuyên ngành về Business như Marketing, Finance… là người có lợi thế về Business.

2.2 Mảnh ghép kiến thức về Domain:

Trong thực tế, vị trí Data Analyst ở những ngành khác nhau thì rất khác nhau, ví dụ làm Data Analyst cho Banking sẽ rất khác với DA trong Retail. Vì mỗi domain có những mô hình kinh doanh khác nhau, hành vi khách hàng khác nhau, vậy nên tư duy người làm Data Analyst ở mỗi ngành cũng sẽ phải thay đổi để phù hợp.

2.3 Mảnh ghép Tools:

Tìm kiếm trên mạng, các bạn sẽ thấy mảnh ghép tools được nhắc đến rất nhiều, có vẻ là có rất nhiều tools mà chúng ta phải học. Tuy nhiên, mảnh ghép Tool là phần không quá khó, các bạn chỉ cần dành khoảng tầm 3 – 6 tháng là có thể làm chủ được các tools cần thiết. Mảnh ghép này giống như là 1 cánh cửa vậy, bước qua được cánh cửa này rồi thì mọi thứ sẽ mở ra, còn nếu không biết gì về tools thì chúng ta không có công cụ để làm việc được – tức là cánh cửa sẽ đóng lại. 

Trong 3 mảnh ghép này thì Business và Domain là hai mảnh ghép cần nhiều thời gian để chúng ta có thể master được. Riêng mảnh ghép Tools thì cần 3 – 6 tháng, đặc biệt là khi đi làm thực tế thì sẽ càng tiếp cận nhanh hơn. Khi hội tụ được 3 yếu tố này thì việc bạn tìm được công việc trong ngành Data Analyst sẽ trở nên đơn giản!

3. Chân dung của một Data Analyst

Ai sẽ là ứng cử viên cho vị trí Data Analyst?

3.1 Nhóm đầu tiên là các bạn có background về Business:

Như mình đã phân tích ở phần 1, khi có background Business đồng nghĩa với việc bạn đã có 1 trong 3 mảnh ghép. Các bạn sẽ thấy Business là một trong những yếu tố quan trọng nhất của người làm Data Analyst. Thực tế là hầu hết tất cả các bạn làm Data Analyst mà mình gặp, đa phần đều có background về Business.

3.2 Nhóm thứ hai là những bạn đã làm việc lâu trong 1 ngành:

Đối với các bạn đã có nhiều năm kinh nghiệm trong một (một vài) lĩnh vực cụ thểm yếu tố các bạn có được chính là mảnh ghép domain. Nhờ có được những kiến thức về ngành, các bạn hiểu rất rõ các bài toán mà ngành này cần giải quyết.

Khi làm việc lâu trong 1 ngành, mảnh ghép Domain Expert của bạn được trau dồi và tạo nên lợi thế. Từ đó, các bạn sẽ cần học thêm về Tools và Business để có thể apply sang vị trí Data Analyst.

Theo quan sát của mình, những bạn có background về Business hoặc Domain Expert thì sẽ là những người dễ dàng apply vào vị trí Data Analyst nhất. Ngược lại, nếu bạn không có background Business hoặc cũng không làm trong những ngành không sử dụng nhiều về Data thì để có thể khi apply vào vị trí Data Analyst sẽ tốn nhiều thời gian hơn, đòi hỏi sự kiên trì và tập trung cố gắng thì mới chuyển ngành thành công được.

Nguồn

https://ngovinhdata.com/ai-la-nguoi-phu-hop-voi-vi-tri-data-analyst/

Các vị trí trong ngành Data

 Khi nói công việc liên quan đến Data nói chung cũng như vị trí Data Analyst nói riêng, mọi người thường sẽ nghĩ ngay đến ngành Technology. Vì vậy, để biết được trong ngành data có những vị trí nào, mình sẽ mô tả bức tranh tổng quan của ngành Technical. Góc nhìn tổng quan này cũng sẽ giúp các bạn hiểu được phần nào vai trò và mối liên hệ giữa các vị trí này trong một doanh nghiệp và trong ngành dữ liệu.

1. Zoom-out từ Tech đến Data

Thị trường lao động tiềm năng mang tên DATA

Bản thân mình khi mới ra trường, mình mong muốn được làm trong ngành Tech. Mình quan sát thấy bạn bè đang làm trong ngành đều điểm chung là tốt nghiệp từ Đại học Bách Khoa, FPT và đa phần làm về Software, Hardware… không có bạn nào làm Data cả. Thời điểm ấy, mình chưa biết về khái niệm về Data cho đến khi tình cờ thì có nghe được câu nói của tỷ phú Jack Ma – đó là:

“Thời điểm hiện tại của IT hay là trong tương lai 2-3 năm nữa là thời đại của DT”. (*DT – Data Technology)

Và mình bắt đầu tìm hiểu sâu hơn, nhận thấy đây là một ngành rất tiềm năng trong tương lai; các vị trí liên quan tới Data thì sẽ cần kết hợp nhiều kỹ năng khác nhau bao gồm: business (về toán, kĩ năng programing…). Background của mình là học chuyên toán và học business khá phù hợp với trí Data nên mình quyết định là sẽ cố gắng để gia nhập được ngành Tech với một vị trí liên quan đến Data Analyst.

Từ chia sẻ về hành trình của mình, các bạn có thể hình dung được ngành Tech sẽ không chỉ có Software và Hardware – còn tồn tại 1 ngách rất tiềm năng – đó chính là Data. Trong ngành Data, những bạn có background business lại là những người có lợi thế. Khi quan sát xung quanh, mình nhận thấy có đến 90% các bạn Data Analyst đều có background là business. Vì thế, mình muốn xác nhận với các bạn một điều quan trọng rằng nếu các bạn học business và đang có chuyển sang ngành Data thì xin chúc mừng, đó là một lợi thế – chứ không phải đang bị yếu thế hơn so với các bạn học Technical đâu nhé!

2. Zoom-in ngành Data

Hiện có 4 vị trí chính trong ngành Data tại Việt Nam

Để tìm hiểu những vị trí công việc có trong ngành, các bạn có thể google search “job in data field” để tìm hiểu rất nhiều các bài viết về các job trong Data, như: Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer, Business Intelligence Analyst, Logistics Analyst, Data Architect, Business Systems Analyst… 

Theo mình quan sát, ngành Data tại Việt Nam hiện nay sẽ có 4 nhóm chính, bao gồm: 

1. Data Analyst
2. Data Scientist
3. Data Engineer
4. Data Architect. 

Đa phần là các bạn có background Business như mình đang quan tâm đến Data Analyst, Data Scientist và Data Engineer, và đây cũng là 3 vị trí đang có nhu cầu lớn nhất trên thị trường. Zoom-in sâu hơn nữa vào công việc, để biết được mỗi vị trí cần những gì – từ đó xác định được cần phải chuẩn bị những gì để gia nhập ngành thành công. 

Thời điểm trước khi mà mình tìm hiểu về các vị trí Data, mình tình cờ đọc được 1 bài báo cáo rất hay của O’Reilly. Trong báo cáo này, họ đã thực hiện nghiên cứu về những người hiện tại đang làm Data Analyst ở trên thị trường.  Nghiên cứu đã chỉ ra được nhóm gồm có 5 yếu tố cần có ngành Data, đó là Business – ML/Big Data – Math/OR – Programing – Statistic; và xác định tỷ lệ của 5 yếu tố này ở mỗi vị trí khác nhau trong ngành. Các bạn có thể xem thêm chi tiết báo cáo này trong link tại đây:  https://www.oreilly.com/content/analyzing-the-analyzers/ 

5 yếu tố cần có ở các vị trí trong ngành Data – nguồn: O’Reilly

Nguồn

https://ngovinhdata.com/cac-vi-tri-trong-nganh-data

Tương lai của ngành Data Analyst

 Việc lựa chọn nghề nghiệp chưa bao giờ là dễ dàng, mỗi quyết định khác nhau sẽ đưa ta bước đến những cái ngã rẽ khác nhau. Để có được lựa chọn đúng đắn, chúng ta luôn cần nhiều thời gian, công sức để tìm tòi thông tin về nghề nghiệp mình quan tâm. Vì vậy theo quan điểm của mình, trước khi chọn nghề nghiệp cần có cái nhìn rõ ràng về ngành đang quan tâm. Nghề Data Analyst cũng vậy. và mình tin rằng, với nhiều bạn đang tìm hiểu về vị trí này cũng đang trăn trở với nhiều câu hỏi, trong đó có sự băn khoăn liệu vị trí DA này sẽ đưa các bạn phát triển đến đâu, tương lai trong 3 – 5 năm nữa sẽ như thế nào… Để giúp các bạn hiểu thêm về nghề, trong bài viết hôm nay mình sẽ chia sẻ những góc nhìn về “Tương lai của ngành Data Analyst”

1. Nhu cầu thị trường (DEMAND)

Nhu cầu ngành Data Analyst đang cao

Đầu tiên, quan trọng nhất khi nói về tương lai của một ngành là Demand – Nhu cầu. Các bạn có thể tìm đọc các nghiên cứu “The future of Job 2020″/”Top skill”/”Best job in USA” để tìm hiểu về ngành data ở bức tranh vĩ mô. Có thể nhìn thấy rằng các nhóm liên quan tới Data là các nhóm kỹ năng được nhà tuyển dụng yêu cầu rất nhiều và đang tăng rất mạnh. Top skills trong tương lai có thể kể đến là:

• Analytical thinking and innovation
• Active learning and learning strategies
• Complex problem-solving
• Critical thinking and analyst

Hầu hết những kỹ năng quan trọng trong tương lai đều liên quan đến vị trí Data Analyst.
Theo Best job in USA, đứng đầu là các công việc liên quan đến Enterprise Architect; Full Stack Engineer; Data Scientist; Develops Engineer; Strategy Manager; Machine Learning Engineer… Và công việc Data Analyst hiện cũng nằm trong top 50 tại USA. Thông qua thông tin trong Best job in USA, các bạn có thể thấy vị trí Data Analyst tương đối niềm năng và xu hướng trong tương lai của ngành là rất khả quan.

2. Nguồn cung ứng nhân lực (SUPPLY)

Nhưng nhân sự chất lượng cho ngành chưa dồi dào

Theo mình nhận thấy, hầu hết các trường đại học ở Việt Nam hiện tại đang đào tạo theo 2 trường phái: hoặc là thuần về Business hoặc là thuần về Technology. Tuy nhiên, công việc Data Analyst là công việc lai giữa Business và Tech. Nhìn vào các trường đại học kinh tế hàng đầu ở Việt Nam: Đại học Ngoại Thương, Kinh tế Quốc dân, Đại học Kinh tế…. Hầu hết các trường kể trên là các ngành thuần về Business.

Hiện nay một số trường đại học đã có khoá đầu tiên tuyển sinh về Business Analyst (BA) và Data Analyst (DA), nhưng mà mình tin rằng khoảng cách từ đại học đến thực tế vẫn là một khoảng cách rất là xa. Vì vậỵ nếu các bạn học trái ngành không được đào tạo về Data Analyst đang muốn gia nhập ngành thì các bạn cũng không cần quá lo sợ. Hiện nay trên thị trường cũng không có nhiều nhân lực được đào tạo bài bản chính quy, mà hầu hết là các bạn từ các vị trí Business học hỏi, trau dồi thêm kỹ năng của Data Analyst để đáp ứng công việc và dần dần chuyển sang vị trí này. Chính vì thế, nguồn cung ứng nhân lực của ngành còn khá thấp so với nhu cầu. Hãy cố gắng dành thời gian để tự học, tự nghiên cứu để bổ sung các kỹ năng để nhanh chóng gia nhập ngành thành công.

Nguồn

https://ngovinhdata.com/tuong-lai-cua-nganh-data-analyst/

Phân biệt Data Analyst và Business Analyst

Khi mới bắt đầu tìm hiểu về ngành, có khá nhiều bạn sẽ phân vân về 2 vị trí Data Analyst (DA) và Business Analyst (BA). Tuy nhiên 2 vị trí này rất khác nhau về bản chất công việc. Bài viết này của mình sẽ giúp các bạn có được góc nhìn tổng quan nhất, phân biệt được 02 vị trí và trả lời câu hỏi đâu là vị trí phù hợp với mình nhất!

1. Phân biệt DA và BA

DA và BA, không giống nhau lắm đâu

Đầu tiên, bạn cần xác định một điều là 2 vị trí này hoàn toàn khác nhau. Để làm rõ sự khác biệt này, hãy phân tích kỹ vai trò, nhiệm vụ và kỹ năng của DA và BA.

• Vai trò

DA (Data Analyst) là vị trí có nhiệm vụ phân tích và xử lý dữ liệu để tìm ra các insight giá trị, từ đó đưa ra đề xuất giải pháp và hỗ trợ quá trình ra quyết định cho business.

BA (Business Analyst) có nhiệm vụ chính làm việc với khách hàng để có thể hiểu rõ vấn đề của họ. Từ đó cùng team xây dựng nên giải pháp dựa trên yêu cầu đã thu thập được. Ở thời điểm mình từng làm vị trí BA, nhiệm vụ chính của mình là làm sao có thể hiểu được yêu cầu của khách hàng, từ đó thì mình chuyển giao, diễn giải lại cho team. Những yêu cầu này thường liên quan đến công nghệ: từ vận hành hệ thống thông tin nội bộ cho đến làm app.

Tổng quan, vị trí BA thiên về xây dựng sản phẩm xây dựng hệ thống, trong khi người làm DA sẽ liên quan đến về business nhiều hơn. 

• Kỹ năng

DA – Data Analyst cần các tools như SQL/ R/Python (Pandas, Numpy, Matplotlib)/ Tableau/Power BI/ Data Modeling/ SAS/SPSS/ Excel/ AWS/Azure… để phục vụ công việc thu thập, làm sạch dữ liệu, xử lý và tìm ra insight giá trị, visualize và kể câu chuyện dữ liệu với ban lãnh đạo/stakeholder. Vị trí DA yêu cầu các kỹ năng mềm về làm việc nhóm, giao tiếp, thuyết trình và thuyết phục.

Trong khi đó, BA – Business Analyst sử dụng: SQL/ MS Access/ Excel…. Về cơ bản, BA sẽ tập trung nhiều vào quá trình giao tiếp với khách hàng, quản lý yêu cầu và chuyển giao yêu cầu cho team làm sản phẩm. Công việc này đòi hỏi BA có kỹ năng giao tiếp khéo léo, khả năng diễn đạt và làm việc nhóm hiệu quả, đàm phán và quản lý dự án.

Tổng quan, vị trí DA sẽ cần nhiều tools liên quan Data và lập trình nhiều hơn vị trí BA. Và người làm BA yêu cầu nhiều hơn về kỹ năng giao tiếp với khách hàng, làm sao có thể thấu hiểu được vấn đề của khách hàng và chuyển giao hiệu quả được cho team đấy là kỹ năng cốt lõi của vị trí BA.

2. Những hiểu lầm hay gặp về DA và BA

Nhầm lẫn về các vị trí

Cách đây 7 năm trước, khi các doanh nghiệp chưa có nhiều chiến lược đầu tư/ tập trung vào data, thì BA thường gộp chung BA IT và BA non IT. Hiện nay, data trong doanh nghiệp đã có lượng data rất lớn cũng như nhìn nhận vai trò của data trong phát triển. Khi đầu tư nhiều vào xây dựng các hệ thống data, chính vì thế trên thị trường tuyển dụng bắt đầu xuất hiện nhiều vị trí liên quan đến DA. Nhiều bạn sinh viên mới ra trường sẽ nhầm lẫn ở cách phân biệt các vị trí này. Mình sẽ chia thành 03 nhóm như sau:

• DA: phải xử lý Data nhiều và làm việc với các hệ thống dữ liệu, phân tích dữ liệu.

• BA IT: những công việc liên quan đến xây dựng hệ thống.

• BA Non IT: phân tích kinh doanh nhưng không sử dụng data

3. Làm thế nào để biết mình phù hợp với DA hay BA?

Nên chọn vị trí nào?

Để trả lời được câu hỏi này, các bạn cần lưu ý 3 điểm chính sau đây:

• Đầu tiên, bạn phải hiểu rõ được từng công việc là gì và yêu cầu những gì và phù hợp với nhóm nào để từ đó mình lựa chọn phù hợp.

• Thứ hai là sự chuẩn bị của các bạn. Đặt lên bàn cân, chúng ta sẽ thấy vị trí DA sẽ đòi hỏi chúng ta phải chuẩn bị nhiều hơn. Thường thì chúng ta mới ra trường thì apply vào vị trí BA nó sẽ dễ hơn so với vị trí DA. Trong khi, để trở thành DA đòi hỏi bạn có quá trình chuẩn bị kỹ càng mới có thể apply.

• Thứ ba là xác định tình trạng hiện tại của bạn, mỗi người và trong mỗi giai đoạn là khác nhau. Ví dụ ở các bạn mới ra trường, sẽ có nhiều thời gian để chuẩn bị cũng như là khả năng học hỏi tiếp thu những kiến thức mới sẽ tốt hơn – so với người mà đi làm nhiều năm kinh nghiệm.

Đối với các bạn mới ra trường, mình luôn khuyên các bạn hãy cứ follow theo quyết tâm bên trong của mình, tìm hiểu thông tin càng kỹ và sâu thì càng dễ thấy con đường. Sau đó, hãy lên kế hoạch thực thi và theo đuổi mục tiêu đó đến khi đạt được. Chính sức trẻ, tinh thần học hỏi tiếp thu nhanh của các bạn sẽ giúp bản thân trải nghiệm nhiều hơn và luôn có nhiều cơ hội cho các bạn thử và sai.

Còn một số bạn hiện tại đã/đang đi làm nhiều năm và đang muốn chuyển qua làm BA hay DA thì bạn cần phân tích chỗ này kỹ hơn để có thể lựa chọn được cái quyết định phù hợp. Vì đa số các bạn đã đạt một level nhất định trong công việc, một mức thu nhập ổn định cũng như trang bị cho mình một lượng kiến thức chuyên môn sâu sắc. Với nhóm này, mình nhấn mạnh một điều đó là các bạn đừng bao giờ đặt vị thế của bản thân ngang với các bạn fresher mới ra trường – dù bạn trái ngành. Hãy dành thời gian để chiêm nghiệm, đánh giá khách quan về tiềm lực, ưu-nhược điểm, thành tựu… của bản thân để xác định lựa chọn nào là sáng suốt và phù hợp nhất.

Với các bạn nữ hoặc các bạn cần công việc có tính chất ổn định về mặt chuyên môn thì mình hay đề xuất làm BA hơn. Lý do là vì ở vị trí BA các bạn có thể làm lâu dài được, cứ làm từ sản phẩm này qua sản phẩm khác, giống như một người kiến trúc sư sẽ xây dựng ngôi nhà này xong xây dựng ngôi nhà khác.

Trong khi DA là vị trí thiên về business nhiều hơn, mang tính bước đệm nhiều hơn. Vị trí DA phù hợp với các bạn trong giai đoạn đầu sự nghiệp, như các bạn mới ra trường hoặc đi làm một vài năm kinh nghiệm. Cá nhân mình thì các bạn dưới 27 tuổi thì cân nhắc làm DA, còn quá 27 tuổi thì nên suy nghĩ thật kỹ. Khi chúng ta làm DA khoảng 2 – 3 năm thì sẽ đạt đến độ chững và sau đó phải quyết định việc tiếp theo làm gì chứ không thể làm mãi DA được. Còn vị trí BA các bạn có thể làm trong khoảng thời gian dài. Do đó, mình hay khuyên các bạn có nhiều năm kinh nghiệm phải suy nghĩ để đưa ra được chọn BA hay DA.

Nguồn

https://ngovinhdata.com/phan-biet-data-analyst-va-business-analyst/