Các công việc liên quan đến phân tích và khoa học dữ liệu đang tăng trưởng nhanh hơn mặt bằng chung của thị trường lao động, phản ánh vai trò ngày càng quan trọng của dữ liệu trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, với người mới bắt đầu, việc tiếp cận lĩnh vực này thường bắt đầu từ một câu hỏi cốt lõi: kỹ năng cơ bản liên quan đến dữ liệu là gì? Hiểu rõ những nền tảng này sẽ giúp bạn làm việc với dữ liệu hiệu quả hơn, dù ở bất kỳ vị trí nào.
Tầm quan trọng của dữ liệu trong môi trường làm việc hiện đại
Trước khi bàn đến kỹ năng cơ bản liên quan đến dữ liệu là gì, điều quan trọng là hiểu dữ liệu thực sự được sử dụng như thế nào trong môi trường làm việc hiện đại. Dù bạn làm ở vai trò phân tích, vận hành, marketing, tài chính hay công nghệ, dữ liệu ngày càng trở thành nền tảng cho việc ra quyết định và cải thiện hiệu quả công việc, đặc biệt trong các hoạt động phân tích dữ liệu hàng ngày.
→ Có thể bạn quan tâm: Ngành phân tích dữ liệu ở Việt Nam: Ra trường làm gì và lộ trình sự nghi
Vai trò của dữ liệu trong các công việc liên quan
Trong thực tế, dữ liệu không chỉ thuộc về một vị trí hay một phòng ban cụ thể. Những người làm việc với dữ liệu có thể là người thu thập thông tin, xử lý số liệu, thực hiện phân tích dữ liệu, hoặc sử dụng kết quả phân tích để ra quyết định. Họ đóng vai trò kết nối dữ liệu thô với hành động thực tế, dù ở vị trí chuyên sâu như data analyst hay ở các vai trò kinh doanh và vận hành.
Chính vì dữ liệu xuất hiện ở nhiều vai trò và ngữ cảnh khác nhau, những người làm việc liên quan đến dữ liệu cần có một nền tảng kỹ năng chung — đủ để hiểu, xử lý và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, kể cả khi không trực tiếp sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu phức tạp.
Quy trình làm việc với dữ liệu
Làm việc với dữ liệu là một quy trình gồm nhiều bước, từ việc xác định mục tiêu, thu thập dữ liệu cho đến làm sạch, phân tích dữ liệu và trình bày kết quả. Mỗi giai đoạn trong quy trình này đều đòi hỏi những kỹ năng dữ liệu nhất định, dù bạn là data analyst hay chỉ sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định.
Vì vậy, khi đặt vấn đề về kỹ năng cơ bản liên quan đến dữ liệu là gì, bạn nên nhìn nhận kỹ năng dữ liệu như một hệ nền tảng, gắn liền với từng bước trong quy trình làm việc với dữ liệu và cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu phù hợp.
Các kỹ năng cơ bản liên quan đến dữ liệu là gì?
Kỹ năng kỹ thuật
Kỹ năng kỹ thuật đóng vai trò nền tảng trong mọi công việc liên quan đến dữ liệu, đặc biệt với những vị trí làm việc chuyên sâu như data analyst. Dưới đây là những kỹ năng kỹ thuật cơ bản mà bất kỳ ai làm việc với dữ liệu cũng nên nắm vững, dù ở vai trò phân tích hay hỗ trợ kinh doanh.
1. Ngôn ngữ lập trình (Python, R, SQL)
Trong lĩnh vực dữ liệu, các ngôn ngữ như Python, R và SQL gần như là công cụ phân tích dữ liệu không thể thiếu đối với những người thường xuyên làm việc với dữ liệu. Chúng cho phép bạn xử lý dữ liệu, thực hiện phân tích thống kê và xây dựng các hình thức trực quan hóa dữ liệu.
- Python: Được sử dụng rộng rãi trong xử lý và phân tích dữ liệu nhờ hệ sinh thái thư viện phong phú như Pandas và NumPy, phù hợp cho cả phân tích cơ bản lẫn nâng cao.
- R: Mạnh về phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu, thường được sử dụng trong nghiên cứu học thuật và các bài toán phân tích chuyên sâu.
- SQL: Ngôn ngữ tiêu chuẩn để làm việc với cơ sở dữ liệu, cho phép truy vấn, cập nhật và xử lý dữ liệu có cấu trúc một cách hiệu quả — nền tảng cho hầu hết các công cụ phân tích dữ liệu hiện nay.
2. Công cụ trực quan hóa dữ liệu (Tableau, Power BI)
Trực quan hóa dữ liệu không đơn thuần là tạo biểu đồ, mà là cách truyền tải thông tin và kể câu chuyện từ dữ liệu. Các công cụ phân tích dữ liệu như Tableau và Power BI giúp data analyst và các nhóm liên quan chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành hình ảnh dễ hiểu, phục vụ cho việc phân tích và ra quyết định.
- Tableau: Nổi bật với giao diện thân thiện, cho phép tạo các biểu đồ và dashboard tương tác mà không cần nhiều kiến thức lập trình, phù hợp cho việc chia sẻ dữ liệu trong tổ chức.
- Power BI: Công cụ của Microsoft, mạnh về khả năng tích hợp với hệ sinh thái Office và hỗ trợ theo dõi dữ liệu theo thời gian thực, được sử dụng phổ biến trong môi trường doanh nghiệp.
Có thể bạn quan tâm:
3. Phân tích thống kê
Phân tích thống kê là nền tảng của mọi hoạt động phân tích dữ liệu và là kỹ năng cốt lõi mà data analyst cần nắm vững khi sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Việc hiểu các khái niệm thống kê cơ bản giúp bạn:
- Thống kê mô tả: Tóm tắt và diễn giải dữ liệu để nắm được bức tranh tổng thể.
- Thống kê suy luận: Đưa ra dự đoán hoặc kết luận về một tổng thể dựa trên dữ liệu mẫu.
- Kiểm định giả thuyết: Đánh giá các giả định hoặc giả thuyết nhằm hỗ trợ giải quyết các vấn đề thực tiễn.
4. Xử lý và làm sạch dữ liệu (Data Wrangling & Cleaning)
Trước khi phân tích, dữ liệu cần được chuẩn hóa và đưa về trạng thái có thể sử dụng. Đây là giai đoạn chiếm nhiều thời gian nhưng có ảnh hưởng lớn đến chất lượng kết quả phân tích, bao gồm:
- Làm sạch dữ liệu: Phát hiện và xử lý lỗi, dữ liệu thiếu hoặc không nhất quán.
- Biến đổi dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp để phân tích, như tổng hợp, tái cấu trúc hoặc bổ sung thông tin.
- Tích hợp dữ liệu: Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một góc nhìn thống nhất.
Kỹ năng mềm
Nếu kỹ năng kỹ thuật giúp bạn làm việc với dữ liệu, thì kỹ năng mềm giúp bạn biến kết quả phân tích thành giá trị thực tế. Đây là yếu tố giúp những người làm việc với dữ liệu phối hợp hiệu quả và tạo ra tác động trong tổ chức.
5. Kỹ năng giao tiếp
Trong bối cảnh làm việc với dữ liệu, giao tiếp không chỉ là trình bày kết quả mà còn là khả năng chuyển hóa dữ liệu phức tạp thành thông tin dễ hiểu cho những người không chuyên về kỹ thuật. Kỹ năng này bao gồm:
- Kể chuyện bằng dữ liệu: Xây dựng câu chuyện logic từ dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.
- Kỹ năng trình bày: Trình bày dữ liệu rõ ràng, mạch lạc cả về mặt hình ảnh lẫn ngôn ngữ.
- Kỹ năng tương tác: Làm việc hiệu quả với các phòng ban và bên liên quan trong các dự án sử dụng dữ liệu.
6. Khả năng giải quyết vấn đề
Những công việc liên quan đến dữ liệu thường đối mặt với các vấn đề chưa được xác định rõ ràng. Khả năng giải quyết vấn đề đòi hỏi:
- Tư duy phản biện: Phân tích và đánh giá vấn đề một cách khách quan.
- Lập luận phân tích: Áp dụng logic và dữ liệu để đưa ra quyết định hợp lý.
- Tư duy sáng tạo: Tìm kiếm cách tiếp cận mới khi các phương pháp truyền thống không còn hiệu quả.
7. Sự chú ý đến chi tiết
Chất lượng dữ liệu kém có thể gây tổn thất lớn cho doanh nghiệp, vì chỉ một sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến kết luận sai lệch. Do đó, sự cẩn trọng và chú ý đến chi tiết là yếu tố không thể thiếu, đặc biệt trong:
- Làm sạch dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu chính xác và nhất quán.
- Kiểm soát chất lượng: Rà soát lại kết quả phân tích và trực quan hóa.
- Tài liệu hóa: Ghi chép đầy đủ về nguồn dữ liệu, phương pháp và quy trình làm việc.
Kỹ năng phân tích dữ liệu nâng cao
Khi đã vững nền tảng, bạn có thể tiếp cận các kỹ năng nâng cao để mở rộng phạm vi công việc và gia tăng giá trị nghề nghiệp. Đây là những kỹ năng giúp bạn khác biệt trong môi trường làm việc ngày càng cạnh tranh.
8. Machine Learning
Machine learning là bước phát triển cao hơn của phân tích dữ liệu, cho phép hệ thống học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc phát hiện mẫu. Việc nắm các khái niệm cơ bản sẽ giúp bạn mở rộng đáng kể khả năng làm việc với dữ liệu, bao gồm:
- Học có giám sát: Xây dựng mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn.
- Học không giám sát: Khám phá cấu trúc và mẫu ẩn trong dữ liệu chưa gán nhãn.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Phân tích và xử lý dữ liệu dạng văn bản.
9. Công nghệ dữ liệu lớn (Big Data)
Khi dữ liệu ngày càng gia tăng về khối lượng và độ phức tạp, các công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop hay Spark trở nên ngày càng quan trọng. Những công nghệ này hỗ trợ:
- Lưu trữ dữ liệu: Xử lý các tập dữ liệu lớn vượt quá khả năng của hệ thống truyền thống.
- Xử lý dữ liệu: Thực hiện các phép tính và phân tích phức tạp trên dữ liệu lớn.
- Phân tích thời gian thực: Phân tích dữ liệu ngay khi phát sinh để hỗ trợ quyết định tức thời.
→ Có thể bạn quan tâm: Phân tích dữ liệu lớn là gì? Toàn cảnh về Big Data Analytics
Trong môi trường làm việc dựa trên dữ liệu, những người làm dữ liệu giữ vai trò then chốt trong việc chuyển dữ liệu thô thành quyết định có giá trị. Hiểu rõ kỹ năng cơ bản liên quan đến dữ liệu là gì giúp đảm bảo dữ liệu được sử dụng chính xác, nhất quán và hiệu quả. Đây chính là nền tảng để người làm dữ liệu hỗ trợ vận hành và tạo tác động thực sự đến chiến lược doanh nghiệp.
→ Có thể bạn quan tâm: Trở thành chuyên gia chuyển đổi số thực thụ cùng chương trình PM BADT – Thạc sĩ chuyên nghiệp về Phân tích kinh doanh & Chuyển đổi số.