Trong thời đại số, dữ liệu được ví như “vàng đen” đối với mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, làm thế nào để biến “vàng đen” đó thành những thông tin hữu ích phục vụ cho việc ra quyết định? Đây chính là nhiệm vụ của Data Analyst. Vậy chính xác Data Analyst là gì? Data Analyst làm những công việc nào? Mời bạn cùng Tino Group tìm hiểu chi tiết qua bài viết dưới đây nhé!

Data Analyst là gì?

Theo bài viết: “What Does a Data Analyst Do? Your 2024 Career Guide” trên trang Coursera, Data Analyst (phân tích dữ liệu) là chuyên gia chuyên thu thập, tổ chức, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra những thông tin có giá trị, hỗ trợ quá trình ra quyết định của doanh nghiệp. Công việc chính của Data Analyst là: xác định dữ liệu cần phân tích, thu thập, làm sạch dữ liệu, thực hiện phân tích và diễn giải kết quả.

Thông qua quá trình đó, Data Analyst có thể nhìn nhận tổng quan về tình hình hiện tại, lý giải nguyên nhân của các sự kiện, dự đoán xu hướng tương lai và đưa ra những khuyến nghị cụ thể cho doanh nghiệp.

5 nhiệm vụ chính của Data Analyst

Data Analyst đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề về việc thu thập, phân tích dữ liệu. Không đơn thuần là làm việc với dữ liệu, Data Analyst còn phải có kỹ năng truyền tải kết quả phân tích rõ ràng, dễ hiểu. Dưới đây là 5 nhiệm vụ chính mà Data Analyst cần làm mỗi ngày.

#1. Thu thập dữ liệu

Một trong những nhiệm vụ cốt lõi của Data Analyst là thu thập dữ liệu cần thiết. Công việc này có thể bao gồm thực hiện các khảo sát, theo dõi hành vi người dùng trên website hoặc mua dữ liệu từ các nguồn chuyên biệt. Khả năng xác định đúng nguồn dữ liệu và phương pháp thu thập phù hợp là yếu tố quan trọng đảm bảo chất lượng thông tin đầu vào.

#2. Làm sạch dữ liệu

Dữ liệu thô thường chứa nhiều lỗi, trùng lặp hoặc giá trị bất thường. Data Analyst đảm nhiệm việc làm sạch dữ liệu để đảm bảo chất lượng thông tin. Quá trình này bao gồm: sửa lỗi, loại bỏ dữ liệu không hợp lệ và chuẩn hóa định dạng để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu.

#3. Mô hình hoá dữ liệu

Data Analyst cần thiết kế cấu trúc cơ sở dữ liệu để lưu trữ và quản lý thông tin. Việc xác định loại dữ liệu, mối quan hệ giữa các dữ liệu và cách thức hiển thị thông tin là những yếu tố quan trọng trong quá trình này. Một mô hình dữ liệu hiệu quả là nền tảng cho các phân tích tiếp theo.

#4. Phân tích dữ liệu

Đây là bước cốt lõi trong công việc của Data Analyst. Họ tìm các mẫu, xu hướng và mối quan hệ ẩn sâu trong dữ liệu để trả lời câu hỏi đặt ra. Sử dụng các kỹ thuật thống kê và phần mềm chuyên dụng, Data Analyst có thể khám phá thông tin giá trị từ dữ liệu.

#5. Trình bày kết quả

Khả năng truyền đạt thông tin là yếu tố quan trọng để tạo ra giá trị từ dữ liệu. Data Analyst chuyển đổi kết quả phân tích thành các biểu đồ, báo cáo và thuyết trình dễ hiểu. Họ giải thích ý nghĩa của các phát hiện, đưa ra khuyến nghị và thuyết phục người dùng đưa ra quyết định dựa trên thông tin được cung cấp.

4 loại Data Analyst thường gặp

Có 4 loại Data Analyst thường xuyên được sử dụng, góp phần mang lại giá trị ngày càng cao cho doanh nghiệp.

Data Analyst phân tích mô tả

Loại phân tích này tập trung vào việc xem xét những gì đã xảy ra trong quá khứ, như doanh thu hàng tháng, doanh số quý hoặc lưu lượng truy cập trang web hàng năm. Công việc của Data Analyst ở mức độ này là giúp tổ chức nhận diện các xu hướng và thay đổi trong dữ liệu lịch sử.

Data Analyst phân tích chẩn đoán

Đây là loại phân tích tìm hiểu nguyên nhân của các sự kiện đã xảy ra bằng cách so sánh các tập dữ liệu mô tả. Data Analyst phân tích chẩn đoán giúp tổ chức xác định lý do đằng sau những kết quả tích cực hoặc tiêu cực, từ đó hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng.

Data Analyst phân tích dự đoán

Loại phân tích này nhằm dự đoán các kết quả có thể xảy ra trong tương lai bằng cách phát hiện các xu hướng trong phân tích mô tả và chẩn đoán. Data Analyst phân tích dự đoán giúp tổ chức thực hiện các hành động chủ động, chẳng hạn như dự đoán khách hàng có khả năng không gia hạn hợp đồng.

Data Analyst phân tích khuyến nghị

Phân tích khuyến nghị tìm cách xác định các hành động kinh doanh nên thực hiện dựa trên các phân tích trước đó. Loại phân tích này có giá trị cao trong việc giải quyết các vấn đề tiềm ẩn hoặc duy trì vị thế cạnh tranh, thường yêu cầu các thuật toán phức tạp và công nghệ tiên tiến như học máy (machine learning).

8 công cụ hỗ trợ Data Analyst phân tích dữ liệu

Trong quá trình phân tích dữ liệu, các Data Analyst thường sử dụng nhiều công cụ khác nhau để làm cho công việc của họ chính xác và hiệu quả hơn. Dưới đây là 8 công cụ phổ biến trong ngành phân tích dữ liệu.

Microsoft Excel

Một trong những công cụ phổ biến nhất là Microsoft Excel. Công cụ này cung cấp các chức năng mạnh mẽ cho việc tổ chức, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Với các công thức và bảng pivot, Excel hỗ trợ việc phân tích dữ liệu một cách linh hoạt và dễ sử dụng.

Google Sheets

Tương tự như Excel, Google Sheets là công cụ bảng tính trực tuyến giúp quản lý và phân tích dữ liệu. Sự khác biệt chính là tính năng chia sẻ và hợp tác theo thời gian thực, phù hợp với các doanh nghiệp làm việc remote.

SQL

Structured Query Language (SQL) là ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu được sử dụng để trích xuất và quản lý dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu quan hệ. Loại ngôn ngữ này giúp Data Analyst thực hiện các truy vấn phức tạp và phân tích dữ liệu hiệu quả.

Tableau

Tableau là công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, cho phép tạo ra các biểu đồ và dashboard đẹp mắt từ dữ liệu. Công cụ này giúp Data Analyst truyền đạt thông tin phức tạp một cách rõ ràng và dễ hiểu cho các bên liên quan.

R hoặc Python

Cả R và Python đều là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong phân tích dữ liệu. R nổi bật với các gói phân tích thống kê, trong khi Python được ưa chuộng vì tính linh hoạt và các thư viện mạnh mẽ như Pandas và NumPy.

SAS

SAS (Statistical Analysis System) là phần mềm phân tích dữ liệu mạnh mẽ, thường được sử dụng trong các lĩnh vực như nghiên cứu thị trường và phân tích tài chính. Phần mềm này cung cấp các công cụ cho phân tích thống kê và quản lý dữ liệu.

Microsoft Power BI

Power BI là công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa từ Microsoft, cho phép tạo ra các báo cáo và bảng điều khiển tương tác. Với Power BI, người dùng có thể tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chia sẻ thông tin một cách dễ dàng.

Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks là công cụ mã nguồn mở cho phép lập trình viên viết mã và tạo báo cáo trực tiếp trong cùng một môi trường. Đặc biệt hữu ích cho việc phân tích dữ liệu và trực quan hóa với Python và các thư viện liên quan.

5 bước trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp

Trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp yêu cầu bạn phải trang bị đầy đủ kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm thực tiễn. Dưới đây là 5 bước chi tiết để giúp bạn trên con đường này.

Học các kỹ năng cơ bản

Để bắt đầu, bạn cần nắm vững các kỹ năng phân tích dữ liệu cơ bản. Bạn có thể học cách sử dụng Microsoft Excel và Google Sheets để làm việc với bảng tính và phân tích dữ liệu. Các công cụ này cho phép bạn thực hiện các phép toán cơ bản, tạo biểu đồ và bảng điều khiển đơn giản. Ngoài ra, việc học SQL (Structured Query Language) cũng rất cần thiết để truy xuất và quản lý dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu quan hệ. SQL giúp bạn thực hiện các truy vấn để lọc, nhóm và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Học lập trình và thống kê

Để nâng cao khả năng phân tích, bạn nên học các ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python. R là ngôn ngữ phục vụ cho việc phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu, Python nổi bật với tính linh hoạt và các thư viện mạnh mẽ như Pandas, NumPy hay Matplotlib. Nắm vững các khái niệm thống kê cơ bản, như phân phối xác suất, hồi quy và phân tích phương sai, giúp bạn hiểu rõ hơn về cách dữ liệu hoạt động và áp dụng các phương pháp phân tích phù hợp.

Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu

Làm quen với các công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp như Tableau và Microsoft Power BI. Tableau cho phép bạn tạo ra các biểu đồ và dashboard trực quan để giúp truyền đạt thông tin từ dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu. Microsoft Power BI cung cấp các tính năng tương tự nhưng tích hợp tốt hơn với các công cụ Microsoft khác và hỗ trợ tạo báo cáo tương tác. Việc sử dụng thành thạo các công cụ này giúp bạn tạo ra các báo cáo trực quan và thông tin phân tích có giá trị cho các bên liên quan.

Xây dựng kinh nghiệm thực tiễn

Kinh nghiệm thực tiễn là yếu tố quan trọng giúp bạn phát triển kỹ năng và ứng dụng kiến thức vào thực tế. Tham gia vào các dự án thực tập hoặc làm việc trong các dự án freelance giúp bạn làm quen với các vấn đề thực tế và rèn luyện khả năng giải quyết vấn đề. Tìm kiếm các cơ hội thực tập hoặc các dự án nghiên cứu từ các tổ chức hoặc doanh nghiệp có thể cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về cách dữ liệu được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau.

Nâng cao trình độ học vấn và chứng chỉ

Để củng cố uy tín và khả năng của mình trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn có thể tham gia các khóa học chuyên sâu hoặc chứng chỉ liên quan. Các chứng chỉ như Certified Analytics Professional (CAP) hoặc các khóa học từ các nền tảng học trực tuyến như Coursera, edX hay Udacity có thể giúp bạn trang bị thêm kiến thức chuyên sâu, chứng minh năng lực của mình với nhà tuyển dụng. Việc liên tục học hỏi và cập nhật các xu hướng mới trong ngành cũng giúp bạn duy trì sự cạnh tranh và phát triển sự nghiệp lâu dài.

Trong một thế giới ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu, vai trò của Data Analyst trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Việc hiểu rõ và thực hiện các bước cần thiết để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp sẽ mở ra những cơ hội lớn cho sự nghiệp của bạn. Hãy tận dụng cơ hội để phát triển kỹ năng, ứng dụng công nghệ mới và học hỏi để tiếp tục tiến bộ trong nghề.

Hãy tiếp tục theo dõi Tino Group để đón đọc những bài viết hay và hữu ích khác bạn nhé!

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Coursera Staff. (2024, April 1). What Does a Data Analyst Do? Your 2024 Career Guide. Coursera.org. https://www.coursera.org/articles/what-does-a-data-analyst-do-a-career-guide
2. Simplilearn. (2024, July 23). What Does a Data Analyst Do?. Simplilearn.com. https://www.simplilearn.com/what-does-a-data-analyst-do-article
3. Robin Madell. (2023, February 20). What Is a Data Analyst?. Theforage.com. https://www.theforage.com/blog/careers/data-analyst
4. Shayna Joubert. (2024, August 8). What Does a Data Analyst Do?. Graduate.northeastern.edu. https://graduate.northeastern.edu/resources/what-does-a-data-analyst-do/

Những câu hỏi thường gặp