Các data analyst đảm nhận vai trò quan trọng trong việc đo lường hiệu suất và dự đoán xu hướng. Những kết luận của họ từ dữ liệu chính là cơ sở để đưa ra những chiến lược và ra quyết định thông minh cho tổ chức. Vì vậy, mỗi data analyst cần có một bộ kỹ năng bắt buộc để làm việc chính xác, hiệu quả. Những kỹ năng đó là gì, hãy cùng SOM phân tích trong bài viết dưới đây!
1. Data analyst cần thu thập đầy đủ tư liệu từ các bên liên quan
Trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu, hãy sắp xếp các cuộc họp hợp tác với các bên liên quan trong tổ chức của bạn. Trong cuộc họp, hãy cố gắng xác định mục tiêu chiến lược chính và hiểu rõ mong muốn của mỗi bên. Điều này giúp bạn định hình rõ ràng các mục tiêu phân tích dữ liệu, đồng thời đảm bảo rằng thông tin thu thập đáp ứng được mục tiêu tổng thể của doanh nghiệp.
2. Xác định đúng câu hỏi cần trả lời để phân tích dữ liệu đầy đủ
Dựa trên các mục tiêu chiến lược, hãy vạch ra một chuỗi các câu hỏi mấu chốt mà khâu phân tích dữ liệu cần trả lời. Các câu hỏi này cần được thiết kế để định hình quá trình phân tích và thu thập dữ liệu. Điều này cũng giúp quá trình thu thập thông tin nhanh chóng và chính xác hơn. Hãy luôn ghi nhớ những câu hỏi này và trả lời chúng một cách đầy đủ và chính xác khi phân tích dữ liệu.
3. “Dân chủ hóa” dữ liệu và phân bố công việc hiệu quả
Dân chủ hóa dữ liệu ở đây có nghĩa là tạo một hệ thống dữ liệu cho phép mọi người trong tổ chức truy cập dễ dàng và nhanh chóng. Người quản lý dữ liệu có thể sử dụng công nghệ để kết nối và tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tạo điều kiện cho việc chia sẻ thông tin và thúc đẩy hợp tác trong tổ chức.
Để tăng tính bảo mật cũng như thu gọn quy trình làm việc, người đứng đầu dự án cần phân bố trách nhiệm rõ ràng cho từng thành viên. Từ đó, cấp quyền truy cập số dữ liệu phù hợp với nhiệm vụ của thành viên đó.
4. Quản lý dữ liệu thông minh để phân tích dễ dàng
Đảm bảo an toàn và bảo mật cho dữ liệu của bạn bằng cách thiết lập một chiến lược quản trị dữ liệu chặt chẽ. Xác định quy trình, chính sách và công cụ để đảm bảo rằng dữ liệu của bạn được bảo vệ khỏi các mối đe dọa bảo mật và sẵn sàng sử dụng khi cần thiết.
Đồng thời, hãy tạo ra một lộ trình quản lý dữ liệu logic. Xác định các bước cụ thể để thu thập, lưu trữ, và bảo mật dữ liệu, cũng như các quy trình cho việc cập nhật và duy trì thông tin. Việc thực hiện đúng các bước này sẽ giúp tối thiểu sai sót trong quá trình phân tích dữ liệu.
5. Làm sạch dữ liệu trong quá trình xử lý
Quá trình làm sạch dữ liệu là một bước quan trọng và phức tạp trong quy trình phân tích dữ liệu. Việc loại bỏ các dòng dữ liệu trùng lặp giúp giảm sự mất mát và sai sót trong quá trình phân tích. Đồng thời, hãy dò xét và sửa các lỗi nhập liệu như chính tả sai, giá trị không hợp lệ hoặc định dạng không đúng. Một khi dữ liệu đã được làm sạch và tổ chức hợp lý, bạn sẽ dễ dàng nhìn ra các giá trị trống cần điền, từ đó làm đầy đủ thông tin và giảm thiểu sự thiếu sót dữ liệu
6. Data Analyst cần gì? Thiết lập KPIs để theo dõi tiến độ phân tích
Cần xác định KPIs phù hợp với các mục tiêu chiến lược của bạn, từ đó thiết lập cách đo lường và theo dõi hiệu suất. Một danh sách KPIs hợp lý sẽ giúp đánh giá hiệu quả dự án chính xác hơn.
7. Tích hợp công nghệ để phân tích số liệu nhanh hơn
Để tối ưu quá trình phân tích dữ liệu, đừng quên tích hợp sử dụng công nghệ phù hợp. Hãy chọn lọc các công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của tổ chức, và đảm bảo rằng các công nghệ này được tích hợp và triển khai một cách hiệu quả.
Bạn có thể ưu tiên sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine learning). Những công nghệ này luôn có những đóng góp quan trọng trong việc cải thiện hiểu biết về cách phân tích dữ liệu. Chúng tự động hóa quy trình phân tích và tìm kiếm các mẫu số và xu hướng phức tạp trong dữ liệu, giúp tăng cường hiệu quả và tốc độ của quá trình phân tích.
8. Data analyst cần biết cách diễn giải dữ liệu thông minh
Việc diễn giải dữ liệu cần được thực hiện cẩn thận để tránh những hiểu lầm phổ biến, đồng thời đảm bảo rằng quyết định được đưa ra dựa trên thông tin chính xác và đáng tin cậy. Hãy cố gắng hiểu rõ các phương pháp và kỹ thuật diễn giải dữ liệu, và áp dụng chúng một cách cẩn thận và chính xác.
Bạn cần biết cách sử dụng công cụ hình ảnh hóa dữ liệu để tạo ra các biểu đồ, đồ thị, và bảng biểu một cách trực quan và dễ đọc, giúp người sử dụng hiểu rõ thông tin và nhận ra các xu hướng và mẫu số quan trọng.
Bạn cũng có thể cân nhắc “kể chuyện bằng dữ liệu”, tức là xây dựng một câu chuyện và kể nó qua các dữ liệu để thông tin trở nên sống động và hấp dẫn. Sử dụng dữ liệu và các biểu đồ, đồ thị để tạo ra một câu chuyện có cấu trúc, từ việc giới thiệu vấn đề đến việc đưa ra giải pháp hoặc kết luận. Một câu chuyện hay sẽ giúp truyền đạt thông điệp hiệu quả và thúc đẩy hành động.
9. Liên tục cải tiến quy trình phân tích số liệu
Cuối cùng, hãy luôn kiểm tra và cải tiến quy trình phân tích dữ liệu của bạn. Không ngừng xem xét các phương pháp, công cụ và quy trình hiện tại và tìm cách cải thiện chúng. Từ đó, bạn sẽ tìm ra những cơ hội để tối ưu hóa và phát triển quy trình phân tích dữ liệu của bạn đạt được kết quả tốt nhất.
Đây là những kỹ năng một data analyst bắt buộc phải có để thực hiện phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và đưa ra quyết định thông minh. Hãy cố gắng trau dồi và áp dụng chúng trong quá trình làm việc với dữ liệu của bạn! Chúc các bạn thành công!
Có thể bạn quan tâm:
