Blog
Con đường sự nghiệp của một nhà phân tích dữ liệu
Thế giới chạy trên dữ liệu. Phân tích dữ liệu là chìa khóa để đưa ra quyết định đúng đắn trong kinh doanh và trong cuộc sống. Chính vì vậy, nghề phân tích dữ liệu trở thành một trong những ngành nghề phát triển nhanh nhất và có nhiều nhu cầu nhất hiện nay. Có rất nhiều vị trí liên quan đến ngành nghề này, cùng UniTrain tìm hiểu nhé
Nhà khoa học dữ liệu (Data science)
Nghề phân tích dữ liệu bắt đầu với vị trí kỹ sư dữ liệu (Data Science or Data Engineer), sau đó phát triển lên các vị trí sau:
- Kỹ sư cao cấp (Senior Data Science/Senior Data Engineer)
- VP/Director (Phó giám đốc dữ liệu)
- Giám đốc dữ liệu hoặc Giám đốc mảng phân tíchkinh doanh
Data Science (Khoa học dữ liệu) là sự pha trộn đa ngành nghề, giữa nhiều phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và công nghệ khác nhau để khai thác những insight từ một nguồn dữ liệu giúp công ty đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
Nó đòi hỏi các kỹ thuật và lý thuyết từ nhiều khía cạnh khác nhau như toán học, thống kê, khoa học máy tính, kinh doanh hay kinh tế để thu thập, dọn dẹp và hiểu rõ tính thiên vị trong dữ liệu. Sau đó, một Data Scientist sẽ thực hiện phân tích dữ liệu – đây là sự kết hợp giữa quá trình mô hình hoá dữ liệu (data visualization) và nhận thức về dữ liệu (data sense) để xác định các mẫu hay xu hướng đồng thời tìm ra cách giải quyết hay các cơ hội mới.
Nghề phân tích dữ liệu đi từ vị trí phân tích kinh doanh/Phân tích nghiệp vụ
Nhóm ngành này sẽ chia thành 2 hướng:
– Chuyên viên phân tích nghiệp vụ/Phân tích kinh doanh (Insight Analyst/Business Analyst), Chuyên gia cao cấp về phân tích dữ liệu (Senior Data Analyst), Quản lý phân tích dữ liệu (Analytics Manager), Trường phòng phân tích dữ liệu.
– Chuyên viên phân tích nghiệp vụ/Phân tích kinh doanh (Insight Analyst/Business Analyst), Chuyên gia phân tích dữ liệu (Operations Analyst)/Chuyên gia phân tích danh mục hoặc nghiên cứu số liệu, sản phẩm mới (Category Analyst), Quản lý phân tích dữ liệu/Quản lý phân tích danh mục (Operations/Category Manager), Giám đốc vận hành hoặc giám đốc sản phẩm (Head of Operations/Category).
Tư vấn dữ liệu
Người đảm nhiệm vai trò tư vấn dữ liệu thường sẽ là người đưa ra các giải pháp ngay thời điểm ban đầu làm việc với khách hàng.
Giải pháp ở đây rất đa dạng, có thể là thay đổi chính sách công ty, điều chỉnh quy trình nghiệp vụ hoặc training cho nhân viên. Sau đó mới là đề xuất áp dụng phần mềm, hệ thống hay một giải pháp công nghệ hoặc áp dụng nhiều giải pháp với nhau để giải quyết bài toán mà doanh nghiệp gặp phải.
Lộ trình như sau: Nhà quản lý/Chuyên gia tư vấn dữ liệu (Management/Consulant Senior Analyst), Quản lý quan hệ khách hàng (Engagement Manager), Trưởng bộ phận tư vấn (Principal), Giám đốc quan hệ đối tác/khách hàng (Partner).
Nghề phân tích dữ liệu kết hợp ngành Tài chính
Phân tích tài chính (Financial Analyst), Quản lý danh mục đầu tư (Portfolio manager), Quản lý nhóm danh mục đầu tư/tài chính (Group Financial Manager), Giám đốc tài chính (CFO).
Phân tích tài chính là việc phân tích một doanh nghiệp để từ đó có thể đánh giá và xác định được lợi nhuận tài chính cũng như các tiềm năng thu nhập của một dự án đầu tư hay một kế hoạch sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp trong tương lai.
Các thông tin tài chính được phân tích sẽ giúp cho các nhà đầu tư có những dữ liệu quan trọng, để từ đó có thể đánh giá được hiệu quả trong những hoạt động đầu tư của họ vào doanh nghiệp.
Với bất kỳ nhà quản lý doanh nghiệp nào thì phân tích tài chính là rất quan trọng, vì nó sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến sự thành công trong kinh doanh của doanh nghiệp. Những nhà quản lý doanh nghiệp sẽ biết được những điểm yếu cũng như điểm mạnh của doanh nghiệp mình, để từ đó biết được những yếu tố nào đang ảnh hưởng trực tiếp đến doanh nghiệp mình đang quản lý.
Làm cách nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu?
Mỗi vị trí về dữ liệu sẽ yêu cầu những kiến thức chuyên ngành và kỹ năng khác nhau. Bạn có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu bằng cách bắt đầu với các công cụ như SQL và Power BI và các ngôn ngữ lập trình như Python, R và Hadoop. Điều quan trọng là phát triển các kỹ năng sáng tạo và phân tích cũng như kỹ năng giao tiếp và có kinh nghiệm về các nền tảng phân tích hàng đầu như Google Analytics và Adobe Analytics.
Xem thêm