Data Analyst ngày càng đóng vai trò quan trọng trong doanh nghiệp. Đây là người giúp biến những con số rời rạc thành insight có giá trị để hỗ trợ chiến lược và vận hành. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ Data Analyst là làm gì, cần kỹ năng gì và con đường phát triển nghề nghiệp ra sao. Bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan và thực tế về ngành Data Analysis.
Data analysis là gì?
Data analysis là quá trình khai thác ý nghĩa từ dữ liệu nhằm hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn. Quy trình này thường diễn ra theo nhiều bước lặp lại, bao gồm xác định loại dữ liệu cần phân tích, thu thập dữ liệu, làm sạch để đảm bảo chất lượng, tiến hành phân tích và cuối cùng là diễn giải kết quả.
Tùy vào câu hỏi cần trả lời, phân tích dữ liệu có thể mang những mục đích khác nhau: mô tả dữ liệu để hiểu “điều gì đã xảy ra”, phân tích chẩn đoán để lý giải “tại sao nó xảy ra”, phân tích dự báo để hình dung “điều gì có thể xảy ra”, hoặc phân tích đề xuất nhằm đưa ra “hành động nào nên thực hiện tiếp theo”.
Data Analyst là làm gì? 5 vai trò cốt lõi trong công việc hằng ngày
Data Analyst không chỉ “ngồi làm số liệu”. Vai trò thực tế của họ là kết nối giữa dữ liệu và quyết định kinh doanh. Trong môi trường doanh nghiệp, một Data Analyst thường đảm nhiệm các công việc sau:
1. Thu thập dữ liệu
Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau: hệ thống bán hàng, website, ứng dụng di động, khảo sát khách hàng hoặc dữ liệu mua từ bên thứ ba. Ở nhiều công ty, Data Analyst phải làm việc trực tiếp với các phòng ban để hiểu dữ liệu được tạo ra như thế nào, thay vì chỉ nhận một file có sẵn.
2. Làm sạch và xử lý dữ liệu
Đây là phần công việc “ít hào nhoáng” nhưng lại rất quan trọng. Dữ liệu thực tế thường thiếu, sai hoặc trùng lặp. Một Data Analyst giàu kinh nghiệm sẽ luôn kiểm tra dữ liệu trước khi phân tích, vì chỉ cần dữ liệu sai, toàn bộ insight phía sau đều vô nghĩa.
3. Mô hình hóa và tổ chức dữ liệu
Ở những dự án lớn, Data Analyst cần thiết kế cấu trúc dữ liệu phù hợp để phân tích hiệu quả hơn. Điều này giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian khi phải trả lời các câu hỏi lặp lại từ nhiều bộ phận khác nhau.
4. Phân tích dữ liệu
Đây là lúc Data Analyst tìm kiếm xu hướng, hành vi bất thường hoặc mối quan hệ giữa các biến số. Trong thực tế, insight giá trị thường không đến từ biểu đồ đẹp, mà từ việc đặt đúng câu hỏi và hiểu bối cảnh kinh doanh phía sau dữ liệu.
5. Trình bày và truyền đạt insight
Một phân tích tốt chỉ thực sự có giá trị khi người khác hiểu và hành động dựa trên nó. Vì vậy, Data Analyst thường xuyên phải trình bày kết quả cho quản lý, marketing, sales hoặc các bên liên quan không chuyên về dữ liệu. Khả năng diễn giải đơn giản, rõ ràng là yếu tố tạo nên sự khác biệt giữa Data Analyst giỏi và trung bình.
→ Có thể bạn quan tâm: Công việc data analyst là gì? 4 lộ trình phát triển cho nghề phân tích dữ liệu
Lộ trình trở thành Data Analyst và các kỹ năng cần thiết
Ngành Data Analysis không chỉ có một con đường duy nhất. Có người xuất thân từ kinh tế, marketing, tài chính; có người đến từ kỹ thuật, toán hoặc công nghệ thông tin. Dưới đây là lộ trình phổ biến và thực tế nhất cho hầu hết mọi người:
Bước 1: Trang bị kiến thức nền tảng
Ở giai đoạn đầu, bạn cần hiểu bản chất của phân tích dữ liệu: dữ liệu là gì, phân tích để làm gì và quy trình ra sao. Nhiều người bắt đầu bằng các khóa học online, bootcamp hoặc chương trình chứng chỉ trước khi quyết định theo nghề lâu dài.
Bước 2: Xây dựng các kỹ năng thiết yếu
Bên cạnh kiến thức chuyên môn, một Data Analyst giỏi cần sở hữu tổ hợp kỹ năng cân bằng giữa kỹ thuật và tư duy làm việc thực tế. Về mặt kỹ thuật, bạn cần nắm vững thống kê cơ bản, SQL, một ngôn ngữ phân tích như Python hoặc R, cùng kỹ năng trực quan hóa dữ liệu để trình bày kết quả rõ ràng.
Tuy nhiên, trong môi trường doanh nghiệp, kỹ năng kỹ thuật chỉ là điều kiện cần. Data Analyst còn phải hiểu bài toán kinh doanh, biết đặt câu hỏi đúng, phân tích nguyên nhân gốc rễ của vấn đề và diễn giải insight theo cách mà người không chuyên dữ liệu cũng có thể hiểu và hành động.
Kỹ năng giao tiếp, tư duy phản biện và giải quyết vấn đề vì thế cũng đóng vai trò quan trọng không kém, giúp bạn trở thành người tạo ra giá trị thực sự từ dữ liệu, thay vì chỉ dừng lại ở việc xử lý con số.
→ Có thể bạn quan tâm: Làm data analyst cần học gì? 9 kỹ năng không thể thiếu để thăng tiến nhanh
Bước 3: Thực hành với dữ liệu thực tế
Không có cách học nào hiệu quả hơn việc tự tay phân tích dữ liệu thật. Nhiều Data Analyst chia sẻ rằng họ tiến bộ nhanh nhất khi làm các dự án cá nhân: phân tích hành vi người dùng, doanh số bán hàng hoặc dữ liệu mở từ các tổ chức lớn.
Bước 4: Xây dựng portfolio cá nhân
Portfolio là “bằng chứng năng lực” rõ ràng nhất. Một portfolio tốt không cần quá phức tạp, nhưng nên thể hiện được:
- Cách bạn thu thập và làm sạch dữ liệu
- Phân tích và trực quan hóa
- Insight rút ra có giá trị gì
Bước 5: Ứng tuyển vị trí Data Analyst
Ở giai đoạn đầu, các vị trí junior hoặc internship là lựa chọn phù hợp. Nhiều nhà tuyển dụng đánh giá cao tư duy và khả năng giải thích phân tích, đôi khi còn quan trọng hơn số năm kinh nghiệm.
Bước 6: Nâng cao chuyên môn và chứng chỉ
Khi đã có kinh nghiệm, bạn có thể theo đuổi các chứng chỉ chuyên sâu hoặc bằng thạc sĩ để mở rộng sang các vai trò như Senior Data Analyst, Data Scientist hoặc Business Intelligence Lead.
→ Có thể bạn quan tâm: Nâng tầm sự nghiệp với chương trình Thạc sĩ Phân tích dữ liệu kinh doanh và Chuyển đổi số tại SOM AIT
Mức lương và triển vọng ngành Data Analysis
Theo Glassdoor, mức lương trung bình của nhân sự ngành Data Analysis tại Mỹ khoảng 74.052 USD/năm (tính đến 13/06/2025). Mức thu nhập này có thể cao hơn đáng kể khi bạn tích lũy kinh nghiệm hoặc làm việc trong các ngành có dữ liệu phức tạp.
Về triển vọng, Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) xếp Data Analyst vào nhóm nghề tăng trưởng nhanh nhất giai đoạn 2025–2030. Báo cáo từ Cục Thống kê Lao động Mỹ (BLS) cũng cho thấy các vị trí liên quan đến phân tích dữ liệu có tốc độ tăng trưởng vượt xa mức trung bình của thị trường lao động.
→ Có thể bạn quan tâm: 15 ngành đang tuyển dụng data analyst nhiều nhất tại Việt Nam
Nhìn chung, nắm vững Data Analyst là làm gì và các kỹ năng cần có sẽ giúp bạn định hình hướng đi đúng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Trong bối cảnh nhu cầu nhân lực dữ liệu ngày càng tăng, đây là thời điểm phù hợp để bắt đầu đầu tư cho sự nghiệp. Hành trình trở thành Data Analyst chuyên nghiệp hoàn toàn khả thi nếu bạn chuẩn bị đúng ngay từ đầu.
Xem thêm: