Data Analysis là gì? Khám phá về công việc Data Analysis 'vạn người mê'

Từ lâu, việc kinh doanh và thực hiện các quyết định quan trọng dựa trên dữ liệu đã là định hướng quan trọng trong việc điều hành một doanh nghiệp, tổ chức. Các nhà điều hành có thể tự tin hơn về tiềm năng thành công của các kế hoạch vì có dữ liệu minh chứng và hỗ trợ cho họ. Việc phân tích dữ liệu (Data analysis) sẽ giúp các hoạt động được diễn ra hiệu quả và kịp thời có những thay đổi phù hợp với thị trường. Vậy Data analysis là gì? Cùng khám phá về công việc Data analysis 'vạn người mê' với mức thu nhập cực khủng thông qua bài viết dưới đây!

Data analysis là gì?

Data analysis - phân tích dữ liệu, là quá trình thu thập và sắp xếp dữ liệu để rút ra các kết luận quan trọng, hữu ích từ đó. Quá trình phân tích dữ liệu sử dụng lý luận phân tích và logic để diễn giải các thông tin có được từ dữ liệu. Mục đích chính của Data analysis là gì? Đó chính là tìm ra ý nghĩa từ các dữ liệu đó để có thể đưa ra quyết định sáng suốt. Những dữ liệu này còn được gọi là key insight, nó có giá trị rất lớn với các công ty ở mọi quy mô trong việc đưa ra các quyết định có tầm ảnh hưởng.

Phân tích dữ liệu được sử dụng trong kinh doanh để giúp các tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn, đó có thể nghiên cứu thị trường, nghiên cứu sản phẩm, định vị, đánh giá của khách hàng, phân tích cảm xúc hoặc bất kỳ vấn đề nào khác mà dữ liệu có thể phân tích.

Phân tích dữ liệu rất quan trọng đối với các doanh nghiệp ngày nay, bởi vì đưa ra các lựa chọn dựa trên dữ liệu là cách duy nhất để tự tin trong các quyết định kinh doanh. Một số doanh nghiệp thành công có thể khi thực hiện theo linh cảm, nhưng hầu như tất cả các lựa chọn kinh doanh thành công đều dựa trên phân tích dữ liệu.

Những ngành nghề trong lĩnh vực Data Analysis

Phân tích dữ liệu (Data Analyst) là gì?

Công việc phân tích dữ liệu thực chất là thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi tối ưu chúng thành những thông tin có ích để các doanh nghiệp có thể sử dụng nó và đưa ra các kết luận chính xác. Cụ thể hơn là họ sẽ tạo bảng, vẽ biểu đồ, sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu để từ những dữ liệu vô giá trị, tạo ra các kết quả có ý nghĩa và hữu ích.

Bạn có thể làm công việc phân tích dữ liệu ở nhiều ngành nghề khác nhau như: chăm sóc sức khỏe, tài chính, tiếp thị – marketing, đồ ăn nhanh, bán lẻ, IT…

• Mức lương trung bình: 65.470 USD/năm.
• Do ngày càng có nhiều dữ liệu lớn cần phải xử lý nên nhu cầu tuyển dụng vị trí này tại các công ty ngày càng lớn. Chẳng hạn như Google, trung bình mỗi giây có tới hơn 40,000 lượt tìm kiếm (3.5 triệu lượt tìm kiếm mỗi ngày và khoảng hơn một ngàn tỷ lượt tìm kiếm mỗi năm) và con số này sẽ còn gia tăng thoe thời gian do công nghệ ngày càng phát triển, nhu cầu của người dùng sử dụng mạng Internet để tìm kiếm càng nhiều.
• Theo trang Glassdoor bình chọn năm 2018 công bố cho thấy, nghề phân tích dữ liệu đứng thứ 38 trong bảng xếp hạng 50 nghề nghiệp tốt nhất tại Mỹ.

Phân tích kinh doanh (Business Analyst) là gì?

Công việc chính của những người phân tích kinh doanh là nhận dạng các dữ liệu quan trọng từ những dữ liệu đã thu thập được để từ đó đưa ra những chiến lược quyết định đến hoạt động kinh doanh của công ty. Họ thường làm việc với những lãnh đạo cấp cao phụ trách hoạt động kinh doanh của công ty để nhanh chóng đưa ra  hướng phát triển cho công ty. Nhiệm vụ của những người phân tích kinh doanh (BA) có thể liên quan tới dự đoán, dự báo, tối ưu, quản trị rủi ro và nhiều thứ khác.

Một nhà phân tích kinh doanh chủ yếu tập trung vào hoạt động hàng ngày của một doanh nghiệp và tìm ra cách điều chỉnh quy trình hoạt động kinh doanh một cách hợp lý.

• Công việc này phù hợp với những người có nền tảng kiến thức tốt về kinh doanh, tài chính.
• Có kỹ năng phân tích, tổng hợp vấn đề, khái quát tốt.
• Mức lương trung bình: 70.170 USD/năm.

>>> Xem nhiều hơn tại: BA là gì?

Quản lý sản phẩm (Product Manager) là gì?

Công việc chính của những người quản lý sản phẩm là điều hành và hướng dẫn để các sản phẩm được vận hành xuyên suốt từ khi lên ý tưởng cho đến khi ra mắt người tiêu dùng bởi mỗi khâu thực hiện trong quá trình trên đều cần đến kỹ năng phân tích dữ liệu để biết được xu hướng và phát hiện ra những vấn đề tồn đọng cần được giải quyết, sử dụng chính những thông tin đã thu thập được để cải thiện những nhược điểm đó, tìm ra phương hướng mới để sản phẩm được hoàn thiện hơn.

Công việc quản lý sản phẩm đều cần ở tất cả các công ty để vận hành công việc hiệu quả, đồng nghĩa với nhu cầu việc làm của bạn rất lớn khi theo đuổi lĩnh vực này.

• Phù hợp với những người có kiến thức nền về kinh tế, có tư duy quản lý, vận hành sản phẩm.
• Mức lương trung bình: 108.978 USD/năm.

Nhân viên tiêp thị kỹ thuật số (Digital Marketer) là gì?

Digital marketer hay còn gọi là Tiếp thị Kỹ thuật số, Họ phải hiểu hành vi cũng như động lực của người tiêu dùng, nhận diện sự thay đổi của các xu hướng, đồng thời biết cách theo dõi các chỉ số để có thể cải thiện các mẫu quảng cáo, điều chỉnh các chiến dịch truyền thông mạng xã hội hay chiến lược SEO.

• Vị trí này thích hợp với những người có kinh nghiệm sáng tạo nội dung, có nền tảng về quảng cáo và marketing (tiếp thị) truyền thống.
• Mức lương trung bình: 67.230 USD/năm.

Phân tích định lượng (chuyên gia phân tích dữ liệu) là gì?

Các nhà phân tích định lượng là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Công việc của họ phần nhiều là thiên về tài chính, sử dụng các dữ liệu và mô hình liên quan để quản trị rủi ro, dự báo thay đổi của thị trường đồng thời lên kế hoạch đưa ra những quyết định đầu tư sáng suốt.

• Yêu thích toán học và đam mê với những con số sẽ là lợi thế cho bạn khi theo đuổi lĩnh vực này.
• Rất thích hợp với những người đang băn khoăn lựa chọn giữa công nghệ và tài chính.
• Để theo nghề này bạn cần phải có bằng thạc sĩ trở lên của một trong những lĩnh vực liên quan
• Lương trung bình: 94.051 USD/năm

Các bước thực hiện Data Analysis

Bước 1: Xác định lý do tại sao bạn cần phân tích dữ liệu

Trước khi đi sâu vào phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp sẽ cần xác định lý do tại sao cần tìm kiếm các dữ liệu đó. Nhu cầu này thường bắt nguồn từ một vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh. Ví dụ như:

• Làm thế nào chúng ta có thể giảm chi phí sản xuất mà không làm giảm chất lượng?
• Một số cách để tăng cơ hội bán hàng với các nguồn lực hiện tại là gì?
• Khách hàng có nhìn nhận thương hiệu của bạn một cách có cảm tình không?

Ngoài việc tìm được mục đích, hãy xem xét số liệu nào cần theo dõi theo cả quá trình. Ngoài ra, cần xác định nguồn để thu thập dữ liệu. Quá trình này có thể kéo dài và khó khăn, vì vậy việc xây dựng một lộ trình sẽ chuẩn bị rất nhiều cho nhóm thực hiện các bước tiếp theo.

Bước 2: Thu thập dữ liệu

Sau khi đã xác định được data analytics là gì, đã đến lúc bắt đầu thu thập dữ liệu sẽ được sử dụng trong quá trình phân tích. Bước này rất quan trọng vì nguồn dữ liệu được chọn sẽ quyết định mức độ sâu của quá trình phân tích.

Thu thập dữ liệu bắt đầu với các nguồn chính, còn được gọi là nguồn nội bộ. Đây thường là dữ liệu có cấu trúc được thu thập từ phần mềm CRM, hệ thống ERP, các công cụ Marketing tự động hóa và các công cụ khác. Những nguồn này chứa thông tin về khách hàng, tài chính, khoảng cách trong bán hàng, v.v. Sau đó đến các nguồn thứ cấp, còn được gọi là nguồn bên ngoài. Đây là cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc có thể được thu thập từ nhiều nơi. Ví dụ: nếu bạn đang tìm cách thực hiện phân tích cảm xúc đối với thương hiệu của mình, bạn có thể thu thập dữ liệu từ các API cảu các trang web đánh giá hoặc phương tiện truyền thông xã hội.

Mặc dù thu thập dữ liệu từ các nguồn thứ cấp là không bắt buộc, nhưng chúng có thể thêm các góc nhìn khác vào phân tích dữ liệu của bạn. Điều này đang trở nên phổ biến hơn trong thời đại dữ liệu lớn hiện nay.

Bước 3: Làm sạch dữ liệu

Khi dữ liệu được thu thập từ tất cả các nguồn cần thiết, nhóm của bạn sẽ được giao nhiệm vụ dọn dẹp và sắp xếp các dữ liệu đó. Làm sạch dữ liệu là vô cùng quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu, vì không phải tất cả dữ liệu đều là dữ liệu tốt.

Để tạo ra kết quả chính xác, các nhà khoa học dữ liệu phải xác định và lọc dữ liệu trùng lặp, dữ liệu dị thường và các mâu thuẫn khác có thể làm sai lệch phân tích. 60% các nhà khoa học dữ liệu nói rằng phần lớn thời gian của họ là dành cho việc làm sạch dữ liệu. Với những tiến bộ trong các phần mềm nền tảng AI, tự động hóa thông minh hơn sẽ giúp các nhóm dữ liệu tiết kiệm thời gian quý báu trong bước này.

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Một trong những bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu là, phân tích và vận dụng dữ liệu. Việc này có thể hoàn thành trong nhiều cách khác nhau. Một cách là thông qua khai thác dữ liệu (data mining) - nghĩa là khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu như phân tích phân phân cụm, phát hiện bất thường, khai thác quy tắc kết hợp và các kỹ thuật khác có thể tiết lộ các mẫu ẩn trong dữ liệu mà trước đây có thể không nhìn thấy.

Ngoài ra, còn có phần mềm kinh doanh thông minh và trực quan hóa dữ liệu, cả hai dạng này đều được tối ưu hóa cho những nhà điều hành và người dùng doanh nghiệp. Các tùy chọn có thể tạo ra các báo cáo, bảng điều khiển, scorecard và biểu đồ đơn giản, dễ hiểu.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể áp dụng phân tích dự đoán để nhìn về tương lai, cố gắng dự báo những gì có thể xảy ra tiếp theo với một vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh.

Bước 5: Diễn giải kết quả

Bước cuối cùng là diễn giải các kết quả từ phân tích dữ liệu. Phần này rất quan trọng bởi vì nó là bước giúp doanh nghiệp đạt được giá trị thực tế từ 4 bước trên. Việc diễn giải phân tích dữ liệu sẽ xác nhận lý do tại sao bạn tiến hành phân tích dữ liệu từ đầu, ngay cả khi nó không đưa ra kết luận cụ thể 100%. Ví dụ, "cả tùy chọn A và B có thể được khám phá và thử nghiệm để giảm chi phí sản xuất mà không làm giảm chất lượng."

Các nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp nên tìm cách hợp tác trong quá trình này. Ngoài ra, khi diễn giải kết quả, hãy xem xét bất kỳ thách thức hoặc giới hạn nào có thể chưa có trong dữ liệu. Điều này sẽ chỉ củng cố sự tự tin trong các bước tiếp theo của bạn.

Kỹ năng cần có của người làm Data Analysis

Kỹ năng cần có của người làm Data Analysis là gì? Bạn cần trang bị cho mình những kỹ năng sau:

• Kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và code ở mức cơ bản để xử lý số liệu và các mô hình dự đoán.
• Kỹ năng sử dụng các công cụ visualize để chuyển hóa dữ liệu thành graphics
• Kỹ năng chuyển hóa dữ liệu thành actionable insight
• Có nền tảng tài chính, kinh tế tốt
• Có tầm nhìn định hướng trong công việc
• Nhạy bén với số liệu
• Có khả năng phát triển các tình huống kinh doanh.
• Kỹ năng Excel

Sự khác nhau giữa Business Analyst và Data Analyst

Do nhiều tính chất công việc có sự tương đồng nên nhiều người vẫn nhầm lẫn giữa 2 công việc Data Analyst (DA) và Business Analyst (BA). Cả DA và BA đều phải hiểu về business và hệ thống data nhưng nếu xét kỹ thì bản chất 2 công việc này là hoàn toàn khác nhau.

Nếu xét trên vị trí làm việc của 2 công việc này ở những công ty lớn thì Business Analyst (BA) chủ yếu là cầu nối giữa khối kinh doanh và khối công nghệ. Trong khi đó, Data Analyst (DA) là người vừa phân tích dữ liệu và xử lý chúng để tìm ra các insight và đề ra giải pháp cho định hướng phát triển hoạt động kinh doanh hay nói cách khác, DA là cầu nối giữa business và data.

Nhiệm vụ chính của công việc Data Analysis là gì:

• Cung cấp insight để hỗ trợ cho các quyết định mang tính chiến lược cũng như cách vận hành hoạt động doanh nghiệp.
• Đảm bảo hệ thống báo cáo/phân tích dữ liệu hoạt động chính xác và hiệu quả.

BI là gì? Xu hướng của BI và cách tận dụng BI trong doanh nghiệp

Kết

Trên đây là những thông tin khái quát chung về Data Analysis là gì cùng những kỹ năng cần có nếu bạn xác định theo đuổi công việc này. Trong xu hướng phát triển chung của xã hội, nghề Data Analysis luôn giữ vị trí quan trọng và không thể thiếu trong mỗi công ty, đặc biệt là những công ty càng lớn, mức lương cho ngành nghề này càng cao thu hút nhân tài bởi vậy nên không khó hiểu khi đây được xem là công việc mà "vạn người mê". Nếu bạn đam mê với dữ liệu và phân tích tài chính, đừng bỏ qua cơ hội nghề nghiệp với nghề Data Analysis.

Phương Thảo _ MarketingAI

Tổng hợp