Làm data analyst cần học gì? Data Analyst (DA) là một trong những nghề phát triển nhanh nhất, nhưng cũng đầy cạnh tranh và đòi hỏi liên tục cập nhật kỹ năng. Điều này khiến nhiều người băn khoăn làm Data Analyst cần học gì và đâu là những năng lực thực sự tạo sự khác biệt trong thực tế. Dưới đây là 9 kỹ năng quan trọng giúp bạn xây dựng nền tảng đúng và tránh những kỳ vọng “quá đẹp” về nghề phân tích dữ liệu.
Hiểu đúng về công việc của Phân tích dữ liệu – Data Analyst
Data Analyst là cầu nối giữa dữ liệu thô và insight có thể áp dụng thực tế. Họ thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định dựa trên bằng chứng.
Nhiều DA chia sẻ rằng phần lớn thời gian không phải dùng mô hình phức tạp, mà là giải thích “ý nghĩa con số” cho những người không hiểu dữ liệu, hoặc làm rõ các yêu cầu thiếu chính xác từ nhiều phòng ban. Điều này khiến công việc đôi khi xa rời những gì học trong khóa học kỹ thuật thuần túy.
Quy trình phân tích dữ liệu gồm: xác định mục tiêu → thu thập → làm sạch → phân tích → trực quan hóa → diễn giải. Mỗi bước đều có rủi ro sai lệch nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc mục tiêu không rõ từ đầu — điều xảy ra khá thường xuyên trong doanh nghiệp.
→ Có thể bạn quan tâm: 4 khóa học đào tạo Data Analyst tại TP Hồ Chí Minh
Làm data analyst cần học gì?
Nhóm kỹ năng mềm
1. Kỹ năng giao tiếp
Giao tiếp quan trọng không kém kỹ thuật. Một báo cáo tốt nhưng cách trình bày khó hiểu sẽ khiến sếp không áp dụng insight. Đây là lý do cácData analyst giỏi phải biết kể chuyện bằng dữ liệu, chứ không chỉ phân tích.
2. Khả năng giải quyết vấn đề
Phân tích dữ liệu luôn đi cùng sự mơ hồ. Do đó bạn cần phát triển tư duy phản biện và lập luận dựa trên dữ liệu. Nhiều doanh nghiệp yêu cầu “dự đoán doanh số”, nhưng lại không có dữ liệu lịch sử đủ dài, do đó, trong những tình huống này, Data Analyst cần phải linh hoạt tìm hướng phân tích khác thay vì áp dụng model mẫu.
3. Sự cẩn trọng và chú ý đến chi tiết
Một lỗi nhỏ trong dữ liệu có thể dẫn đến quyết định sai lệch. Chẳng hạn, chỉ cần nhầm định dạng ngày (day-month vs month-day), cả phân tích có thể sai hoàn toàn — lỗi mà rất nhiều DA junior đã mắc.
Nhóm kỹ năng kỹ thuật
4. Ngôn ngữ lập trình
Python, R và SQL là nền tảng phân tích dữ liệu. Nhiều DA nói rằng SQL là kỹ năng “ăn điểm” nhất khi đi làm, vì phần lớn công việc là truy vấn các bảng dữ liệu lớn trên hệ thống, không phải lúc nào cũng có cơ hội dùng model phức tạp.
5. Công cụ trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là cách kể chuyện bằng số liệu. Tableau và Power BI giúp chuyển dữ liệu khó hiểu thành thông tin hành động. Thực tế, không ít doanh nghiệp ưu tiên Power BI chỉ vì “tương thích với Excel”, nên Data Analyst phải linh hoạt theo hệ thống sẵn có, không phải lúc nào cũng dùng tool hiện đại nhất.
6. Phân tích thống kê
Thống kê giúp đưa ra kết luận chính xác. Bạn cần nắm các kiến thức và kỹ năng liên quan đến:
- Thống kê mô tả. Ví dụ: Tính doanh thu trung bình để biết mức bán hàng điển hình trong tháng.
- Thống kê suy luận. Ví dụ: Dùng kết quả từ nhóm thử nghiệm nhỏ để dự đoán hiệu quả cho toàn bộ khách hàng.
- Kiểm định giả thuyết. Ví dụ: Dùng A/B testing để xác định giao diện mới có thật sự tăng tỷ lệ mua hàng hay không.
7. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu (Data Wrangling & Cleaning)
Đây là công đoạn chiếm nhiều thời gian nhất trong thực tế. Hầu như những ai mới gia nhập vào ngành phân tích dữ liệu cũng rất bất ngờ khi 60–70% thời gian chỉ dành cho việc xử lý dữ liệu lỗi, trùng, sai định dạng — hoàn toàn khác với những bài tập sạch đẹp trong khóa học.
Nhóm kỹ năng nâng cao – Bước đệm để thăng tiến sự nghiệp
8. Machine Learning
Machine Learning là bước mở rộng tự nhiên sau phân tích dữ liệu, nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng áp dụng.Thực tế nhiều DA cho biết họ không dùng ML hằng ngày, nhưng hiểu biết cơ bản vẫn giúp họ nổi bật khi ứng tuyển vị trí nâng cao và ứng dụng khi cần thiết.
9. Công nghệ Big Data
E-commerce và fintech là hai ngành dùng Big Data liên tục. Một số công cụ giúp xử lý dữ liệu khổng lồ thường được ứng dụng trong ngành có thể kể đến như: Hadoop, Spark. Trong khi đó, doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể chưa cần đến các nền tảng này. Do đó, các kỹ năng Big Data sẽ trở thành lợi thế nếu bạn đang xây dựng lộ trình công việc đúng hướng.
Có thể bạn quan tâm:
- 15 ngành đang tuyển dụng data analyst nhiều nhất tại Việt Nam
- Data analyst cần gì? 9 kỹ năng mọi data analyst bắt buộc phải có
So sánh Data Analyst và Business Analyst
Trên thực tế, rất nhiều người mới tìm hiểu về ngành phân tích dữ liệu thường xuyên nhầm lẫn 2 vai trò Data Analyst và Business Analyst. Bảng dưới đây sẽ giúp phân biệt giữa DA và BA một cách rõ ràng hơn:
| Tiêu chí | Data Analyst (DA) | Business Analyst (BA) |
| Mục tiêu chính | Phân tích dữ liệu để tìm insight và hỗ trợ ra quyết định | Hiểu nhu cầu kinh doanh và đề xuất giải pháp phù hợp |
| Câu hỏi cốt lõi | “Dữ liệu nói gì?” | “Doanh nghiệp cần gì?” |
| Phạm vi công việc | Thu thập – làm sạch – phân tích dữ liệu – trực quan hóa báo cáo | Thu thập yêu cầu – phân tích quy trình – mô tả nghiệp vụ – kết nối các bên liên quan |
| Kết quả tạo ra | Báo cáo, dashboard, insight, dự đoán | Tài liệu BRD, SRS, User Story, quy trình cải tiến, đề xuất giải pháp |
| Mức độ kỹ thuật | Cao (làm việc nhiều với code và dữ liệu) | Trung bình (hiểu kỹ thuật ở mức giao tiếp, không cần code) |
| Kỹ năng cốt lõi | SQL, Python/R, thống kê, Power BI/Tableau | Giao tiếp, phân tích nghiệp vụ, BPMN, viết tài liệu, quản lý yêu cầu |
| Làm việc nhiều với | Dữ liệu, công cụ phân tích, hệ thống cơ sở dữ liệu | Con người, phòng ban nghiệp vụ, đội kỹ thuật |
| Tính chất công việc | Kỹ thuật chuyên sâu, yêu cầu sự chính xác và chi tiết | Giao tiếp nhiều, xử lý mâu thuẫn yêu cầu, điều phối thông tin |
| Dữ liệu sử dụng | Dữ liệu lớn, dataset thô, dữ liệu đa nguồn | Yêu cầu kinh doanh, quy trình nghiệp vụ, phản hồi người dùng |
| Công cụ thường dùng | SQL, Python, R, Excel, Power BI, Tableau | Jira, Confluence, Visio, BPMN, Excel |
| Vai trò trong dự án | Phân tích số liệu để hỗ trợ quyết định | Làm cầu nối giữa doanh nghiệp – kỹ thuật – người dùng |
| Kịch bản thực tế | Giải thích vì sao doanh thu giảm, tìm insight khách hàng | Đề xuất cải tiến quy trình bán hàng hoặc mô tả tính năng mới |
| Lộ trình nghề nghiệp | Senior DA → Data Scientist → Analytics Manager | Senior BA → Product Owner → Project Manager |
| Điểm mạnh yêu cầu | Tư duy dữ liệu, thống kê, khả năng xử lý số liệu | Tư duy hệ thống, giao tiếp, mô hình hóa quy trình |
| Ảnh hưởng đến doanh nghiệp | Giúp quyết định dựa trên dữ liệu | Giúp xây dựng giải pháp và quy trình hiệu quả |
→ Có thể bạn quan tâm: Phân biệt Business analyst và Data analyst. Nên chọn nghề nào?
Tóm lại, làm Data Analyst cần học gì? DA là công việc giàu cơ hội nhưng đầy thách thức. Để tăng cơ hội cạnh tranh trên thị trường, ứng viên nên kết hợp kỹ năng kỹ thuật với tư duy phân tích và giao tiếp hiệu quả, bạn sẽ có lợi thế rõ rệt và mở ra nhiều cơ hội thăng tiến bền vững trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
→ 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