Trong thời buổi mà dữ liệu được coi là một loại tài nguyên quý giá như hiện nay, việc trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) ngày càng thu hút nhiều người. Tuy nhiên, tiềm năng lớn thì yêu cầu cũng sẽ cao. Để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu, bạn cần phải rèn luyện kha khá các kỹ năng cứng lẫn mềm. Chúng là những kỹ năng gì? Tham khảo cùng SOM ngay!
1. Nắm vững kiến thức chuyên môn về ngành
Muốn trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu trong bất kỳ ngành nghề nào, điều trước tiên bạn cần làm là nắm vững kiến thức chuyên môn về lĩnh vực đó!
Ví dụ: Nếu bạn đang phân tích hành vi khách hàng cho một công ty bán hàng trực tuyến, bạn cần có hiểu biết về tâm lý săn sale của khách. Hoặc nếu bạn đang phụ trách công việc phân tích dữ liệu cho các công ty cơ khí, bạn cần phải hiểu được nguyên tắc hoạt động của các hệ thống cũng như nguyên vật liệu,…
Việc nắm vững chuyên môn, hiểu rõ ngành nghề sẽ giúp bạn suy luận sắc bén hơn dựa trên những con số, từ đó đưa ra những kết luận chính xác. Đó là lý do vì sao mọi nhà tuyển dụng đều ưu tiên người đã có cả chuyên môn lẫn kinh nghiệm trong một lĩnh vực khi tuyển dụng các vị trí senior trở lên. Bởi với các vị trí senior+, đó là lúc bạn vừa làm sếp, vừa làm lính, vừa hoàn thành công việc bản thân vừa chịu trách nhiệm cho công việc cấp dưới.
Nếu chỉ đơn giản là nằm lý thuyết, rập khuôn công thức mà thiếu độ ‘trải ngành’ bạn sẽ cần nhiều thời gian hơn để hình thành tư duy từ góc độ quản lý.
2. Thành thạo Excel và các ngôn ngữ truy vấn dữ liệu
Excel là công cụ quen thuộc và phổ biến nhất trong việc lưu trữ, chia sẻ thông tin, thực hiện các phép toán, thống kê cũng như tạo báo cáo, biểu đồ trực quan. Do đó, thành thạo Microsoft Excel là một trong những kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Đôi lúc dữ liệu thu được thậm chí sẽ thách thức giới hạn về dòng của excel. Nếu không thể ‘chạy’ dữ liệu nhanh và đúng, gần như là bạn đang làm lãng phí tài nguyên.
Bên cạnh Excel, các chuyên viên phân tích dữ liệu cần phải thành thạo ít nhất một ngôn ngữ truy vấn – công cụ để hướng dẫn máy tính thực hiện các nhiệm vụ cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu.
Hai ngôn ngữ truy vấn phổ biến nhất hiện tại là SQL và SAS. Ngoài ra, còn có một số ngôn ngữ khác được thiết kế để thực hiện những chức năng cụ thể, trong một số lĩnh vực chuyên biệt. Ví dụ, SAS thường được sử dụng trong lĩnh vực y tế; SQL được sử dụng để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu lớn.
Nếu như đã có định hướng rõ ràng mình sẽ làm việc trong lĩnh vực nào đó, bạn nên tìm hiểu ngôn ngữ truy vấn được sử dụng phổ biến nhất trong ngành nghề đó ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường.
3. Chuyên viên phân tích dữ liệu nên có kiến thức về Machine learning
Machine Learning (máy học) là một ứng dụng nhánh của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI). Machine Learning có chức năng giúp các hệ thống tự học hỏi và nâng cấp mà không cần phải thông qua lập trình. Công nghệ này được sử dụng để phát triển các chương trình máy tính thông qua nguồn dữ liệu thu thập được.
Chính vì thế mà công nghệ này dần trở thành chủ đề hot nhất của lĩnh vực dữ liệu và là “thước đo” cho trình độ phân tích của các chuyên gia. Nếu muốn trở thành một Data Analyst đầu ngành và được nhiều công ty săn đuổi, chắc chắn bạn phải tìm hiểu về các công cụ và các khái niệm có liên quan đến Machine learning sớm.
4. Kỹ năng đặt câu hỏi khi phân tích dữ liệu
Phần lớn công việc của chuyên viên phân tích dữ liệu đòi hỏi khả năng tư duy phản biện và sự khéo léo trong cách đặt câu hỏi. Chỉ khi đặt câu hỏi chính xác, đúng lúc thì bạn mới tìm ra được những vấn đề/giải pháp/xu hướng cốt lõi mà dữ liệu thể hiện một cách nhanh nhất.
Hơn nữa, các câu hỏi xác đáng sẽ giúp tư duy của các chuyên viên liền mạch và logic hơn trong khâu tìm kiếm giải pháp. Càng nhạy bén với các câu hỏi thì càng nhanh chóng tìm được các hướng đi đúng đắn cho doanh nghiệp.
Ví dụ, trong một cửa hàng bán đồ FMCG, một loại nước rửa chén được tiêu thụ rất chậm; vậy, nguyên nhân là do đâu? Vì bao bì của sản phẩm này khó sử dụng? Vì sản phẩm có mùi hương liệu khó chịu? Vì sản phẩm ít tạo bọt hoặc rửa không sạch? Hay vấn đề nằm ở giá thành sản phẩm? Những vấn đề này khiến tâm lý người dùng e ngại ra sao? Phải chuyển đổi như thế nào để khắc phục?…
5. Data Analyst cần nắm rõ kiến thức toán cao cấp
Kiến thức thống kê là điều không thể thiếu trong list kỹ năng phân tích dữ liệu của một Data Analyst. Một nền tảng vững chắc về kiến thức thống kê sẽ giúp bạn phân tích, khai phá và hiểu dữ liệu mà bạn đang xử lý nhanh gọn hơn. Toán thống kê cũng sẽ giúp bạn đảm bảo việc phân tích của mình là có giá trị và tránh được các lỗi tư duy phổ biến.
Ngoài kiến thức xác suất thống kê, chuyên viên phân tích dữ liệu cũng phải am hiểu và vận dụng hiệu quả về đại số tuyến tính, toán học ứng dụng,… Họ cần biết cách trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu lớn sử dụng các công thức toán học và phần mềm máy tính.
6. Khả năng trực quan hóa dữ liệu
Công việc của chuyên viên phân tích dữ liệu không chỉ là nghiên cứu về các chủ đề phức tạp mà còn phải trình bày chúng một cách chúng theo cách dễ hiểu nhất cho tất cả mọi người trong công ty. Đây là một công việc “khó nhằn” đòi hỏi kỹ năng lẫn kinh nghiệm sử dụng các công cụ trực quan.
Để truyền tải được thông tin qua các con số, các data analyst cần sử dụng các công cụ hỗ trợ trực quan như đồ thị, màu sắc, hình khối,… Chúng là các phương tiện hiệu quả nhất để minh họa cho những gì mà bạn muốn diễn đạt.
Những công ty tầm trung thường tích hợp Microsoft Excel để làm việc này. Ngoài ra, nhiều ứng dụng cũng được phát triển để phục vụ các doanh nghiệp lớn, cần trình bày dữ liệu chuyên nghiệp, nhanh và đầy đủ hơn, bao gồm Google Data Studio, Looker, Infogram, Tableau…
→ Có thể bạn quan tâm: Các công cụ trực quan hoá dữ liệu
7. Chuyên viên phân tích dữ liệu cũng cần kỹ năng giao tiếp
Nghe có vẻ hơi bất ngờ nhỉ? Nhưng thực tế, các Data Analyst cần có khả năng giao tiếp nhuần nhuyễn nhất để có thể truyền đạt được nội dung của dữ liệu cho các bên. Sẽ có rất nhiều bộ phận liên quan cần truy cập và hiểu nội dung dữ liệu. Nhiều người trong số đó, tất nhiên, chưa nắm vững cách đọc dữ liệu hiệu quả. Họ cần sự hỗ trợ, giải thích, truyền đạt từ các chuyên gia phân tích để nắm rõ tình hình hơn.
Khi đó, công việc của chuyên viên phân tích dữ liệu giống như “phiên dịch viên”. Họ biến các thuật ngữ phức tạp thành các khái niệm đơn giản và truyền đạt một cách dễ hiểu cho đồng nghiệp, khách hàng. Càng truyền đạt khéo léo, quá trình ứng dụng dữ liệu càng nhanh chóng và toàn diện.
Trên đây là một số kỹ năng cơ bản mà các chuyên viên phân tích dữ liệu cần có. Tất nhiên là bạn sẽ còn cần cải thiện rất nhiều mặt để tiến xa trong ngành. Quá trình cọ xát sẽ dần giúp bạn hiểu rõ những kỹ năng, kiến thức mình cần đầu tư hơn.
Quan trọng hơn cả, nếu bạn yêu thích công việc này, đừng vì những yêu cầu khắt khe mà từ bỏ. Mức lương hậu hĩnh cùng sự chào đón của nhiều tổ chức sẽ là câu trả lời xứng đáng cho những nỗ lực của bạn.
Có thể bạn quan tâm:
- Khóa học phân tích dữ liệu tại SOM
- Data Analyst cần học gì để rộng đường thăng tiến
- Cơ hội nghề nghiệp của thạc sĩ Phân tích dữ liệu
- Lương của Data Analyist ở Việt Nam
