Data Analyst là gì? Khám phá Thách thức và Cơ hội trong nghề Data Analyst

Trên hành trình không ngừng phát triển của công nghiệp thông tin, Data Analyst đang nổi lên như một trong những vị trí quan trọng và đầy tiềm năng. Trước sự bùng nổ của dữ liệu số và sự phát triển không ngừng của công nghệ thu thập, lưu trữ, và xử lý dữ liệu, vai trò của Data Analyst đã trở nên ngày càng quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ và tận dụng nó để đưa ra quyết định thông minh.

Cùng IZISolution tìm hiểu Data Analyst là gì? Khám phá Thách thức và Cơ hội trong Lĩnh vực Data Analyst. 

I. Khái niệm và vai trò cơ bản của một Data Analyst

1. Data Analyst là gì?

Data Analyst là một chuyên viên hoặc nhà phân tích dữ liệu. Chức vụ này liên quan đến việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích và đưa ra quyết định. Dữ liệu mà một Data Analyst xử lý sẽ khác nhau tùy thuộc vào từng ngành nghề khác nhau. Chính vì thế, kết luận được đưa ra sẽ còn dựa trên đặc thù của ngành nghề.

2. Vai trò cơ bản của một Data Analyst

Phân tích dữ liệu (Data Analysis) không chỉ giới hạn việc trình bày con số và thông tin thống kê, mà còn yêu cầu một quá trình tiếp cận sâu hơn để ghi nhận, đánh giá, và trình bày những phát hiện một cách dễ hiểu và có ý nghĩa.

Trong môi trường doanh nghiệp, hệ thống phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng và cụ thể như sau:

Diễn giải và truyền tải dữ liệu theo cách hiểu được

Dữ liệu ban đầu thường là tập hợp các thông tin thô, đòi hỏi sự phân tích để tìm ra ý nghĩa cụ thể. Nhóm phân tích dữ liệu đảm bảo rằng thông tin được diễn giải và trình bày một cách có ý nghĩa, phù hợp với mục tiêu nghiên cứu ban đầu.

Dự đoán xu hướng và hành vi của khách hàng

Từ dữ liệu thị trường, các nhà nghiên cứu có khả năng dự đoán xu hướng và sở thích của khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về tương lai và đưa ra chiến lược phù hợp.

Hỗ trợ quyết định hiệu quả

Các phân tích dữ liệu giúp lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên thông tin đáng tin cậy. Điều này giúp tránh sai lầm không cần thiết và cung cấp một cơ sở thông tin mạnh mẽ để định hình tương lai của doanh nghiệp.

Tối ưu hóa năng suất kinh doanh

Bằng cách hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường, doanh nghiệp có thể tăng doanh thu và sự hài lòng của khách hàng. Điều này thường dẫn đến việc tăng cường năng suất sản xuất hoặc cung cấp dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của họ.

Tóm lại, vai trò của phân tích dữ liệu không chỉ dừng ở việc số hóa thông tin mà còn đóng góp quan trọng vào việc định hình chiến lược và nâng cao hiệu suất của doanh nghiệp thông qua sự hiểu biết sâu về dữ liệu và thông tin mà nó mang lại.

II. Lịch sử phát triển và tiến hóa của ngành nghề Data Analyst

Ngành nghề Data Analyst đã trải qua một quá trình phát triển và tiến hóa đáng kể trong suốt nhiều thập kỷ. Từ những ngày đầu đơn giản của việc thu thập dữ liệu và làm sạch chúng, ngành này đã trở thành một phần quan trọng trong thế giới kinh doanh và công nghệ thông tin. 

Trong thời kỳ 1950-1970 khi máy tính máy tính máy tính ra đời và trở nên phổ biến trong các tổ chức và nghiên cứu. Data Analysis trong giai đoạn này thường là những chuyên viên tính toán, chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu và thực hiện tính toán thống kê cơ bản.

Đến thập kỷ 1980-1990, phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu như SAS và SPSS bắt đầu xuất hiện, giúp giảm thiểu công việc tính toán thủ công. Ngành nghề Data Analyst dần dần bắt đầu sử dụng các công cụ này để thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp hơn.

Sau đó với sự ra đời của máy tính cá nhân và internet đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu trực tuyến và sự phát triển của ngành công nghiệp công nghệ thông tin. 

Trong bối cảnh hiện nay của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, có sự dịch chuyển từ việc sử dụng dữ liệu thô đến việc tập trung vào việc sử dụng dữ liệu sau khi đã được xử lý và biến đổi. Vì vậy, nhu cầu về việc tuyển dụng các chuyên gia phân tích dữ liệu có trình độ cao đang gia tăng đáng kể. Điều này tạo ra một cơ hội lớn cho hàng ngàn sinh viên đang theo đuổi các ngành liên quan đến Data Analyst.

Tóm lại, dự kiến trong tương lai gần, ngành phân tích dữ liệu sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ và cung cấp nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn cho các cá nhân có kiến thức và kỹ năng chuyên sâu trong lĩnh vực này.

III. Thách thức trong lĩnh vực Data Analyst

1. Thách thức về số lượng công cụ và ngôn ngữ công nghệ sử dụng

Đối với việc phân tích dữ liệu, bạn phải làm việc và sử dụng rất nhiều công cụ và ngôn ngữ lập trình  như: Tableau, PowerBI trong việc Visualize; SQL trong việc truy vấn, xử lý dữ liệu; Python để mã hóa dữ liệu hay các nền tảng khai phá dữ liệu khác. Nhưng không phải một Data Analyst nào cũng cần biết sử dụng hết tất cả các công cụ và ngôn ngữ lập trình trên. Tùy vào tính chất công việc và kỹ năng chuyên môn thì một Data Analyst sẽ sử dụng các công cụ linh hoạt để phục vụ cho công việc của mình. 

2. Sự phức tạp của dữ liệu

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ đã dẫn đến sự gia tăng về khối lượng và đa dạng của dữ liệu. Dữ liệu hiện nay thường không chỉ đơn thuần là cấu trúc và lớn mà còn đầy phức tạp, bao gồm dữ liệu bán cấu trúc, dữ liệu về hình ảnh, âm thanh và văn bản. Xử lý và phân tích dữ liệu đòi hỏi kiến thức và công cụ phức tạp, và việc hiểu được dữ liệu này là một thách thức lớn đối với Data Analyst.

3. Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Với sự gia tăng về việc thu thập và lưu trữ dữ liệu cá nhân, bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu đã trở thành một trong những vấn đề quan trọng nhất trong ngành Data Analyst. Data Analysts phải tuân thủ nhiều quy tắc và quy định liên quan đến bảo vệ thông tin cá nhân, chẳng hạn như GDPR ở châu Âu hoặc HIPAA ở Hoa Kỳ. Việc không tuân thủ quy định này có thể dẫn đến hậu quả pháp lý và tài chính nghiêm trọng cho doanh nghiệp.

4. Khó khăn về giải quyết vấn đề

Công cụ đóng vai trò quan trọng trong việc biến đổi và xử lý lượng lớn dữ liệu, tuy nhiên, cần nhớ rằng công cụ chỉ là một phần của quy trình. Điểm quan trọng không chỉ là biết cách sử dụng công cụ, mà còn là cách thức sử dụng chúng để giải quyết các vấn đề cụ thể.

Điều quyết định sự khác biệt lớn nhất nằm ở tư duy và kỹ năng giải quyết vấn đề của người làm Data Analyst. Một Data Analyst có tư duy sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề xuất sắc sẽ hiểu cách áp dụng công cụ một cách thông minh để tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu và đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.

Không chỉ vậy, kiến thức về thống kê cũng đóng vai trò quan trọng trong ngành Data Analyst. Dù dữ liệu là sự thật, nhưng cách bạn xử lý và diễn giải nó có thể tạo ra hiểu lầm và sai lệch. Điều này thể hiện qua hiện tượng "sử dụng sai số liệu thống kê," khi các con số thống kê có thể được sử dụng để tạo ra sự thất vọng về sự thật.

Mặc dù công cụ như PowerBI và Tableau cung cấp các tính năng mạnh mẽ cho việc phân tích dữ liệu, nhưng kết quả vẫn phụ thuộc vào việc bạn chọn mẫu, xử lý dữ liệu cơ sở, và đảm bảo tính đáng tin cậy của dữ liệu. Do đó, kỹ năng thống kê vẫn đóng một vai trò không thể thiếu để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu được sử dụng.

5. Cạnh tranh trong ngành

Sự gia tăng về sự nhận thức về tầm quan trọng của dữ liệu đã dẫn đến sự tăng cường cạnh tranh trong ngành Data Analyst. Số lượng người muốn tham gia vào lĩnh vực này đang tăng lên, và điều này làm cho việc tìm kiếm cơ hội việc làm trở nên khó khăn hơn. Để nổi bật trong ngành, Data Analysts cần phải không ngừng nâng cao kỹ năng và kiến thức của họ, cũng như theo dõi các xu hướng mới trong phân tích dữ liệu và công nghệ.

Ngành Data Analyst đang trở nên cạnh tranh hơn, đặc biệt là ở các vị trí cao cấp như Data Scientist. 

IV. Cơ hội trong lĩnh vực Data Analyst

1. Sự tăng trưởng nhanh chóng của lĩnh vực này

Theo dữ liệu từ Cục thống kê Lao động, ngành phân tích dữ liệu dự kiến sẽ có một giai đoạn tăng trưởng đáng kể từ năm 2014 đến 2024, với mức tăng trưởng ước tính là 19%. Dự đoán cho tương lai cho thấy rằng sẽ có sự gia tăng đáng kể về các vị trí công việc mới trong lĩnh vực này.

Các chuyên gia tại South Edge Digital chỉ ra rằng Data Analytics đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất kinh doanh của các doanh nghiệp. Điều này bao gồm việc xử lý dữ liệu liên quan đến chiến dịch tiếp thị, định hình chiến lược truyền thông, và tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, các doanh nghiệp lớn và tập đoàn đang buộc phải dựa vào những phân tích được thực hiện bởi các chuyên gia Data Analyst để tìm kiếm hướng đi mới và cạnh tranh hơn trong thị trường.

Hiện tại, gần 77% các công ty đã coi việc "phân tích" dữ liệu là một yếu tố quyết định đối với sự thành bại của họ. Điều này cho thấy sự nhận thức ngày càng gia tăng về tầm quan trọng của Data Analytics trong việc định hình chiến lược kinh doanh và đảm bảo sự thành công trong môi trường kinh doanh ngày càng khó khăn.

2. Sáng tạo và ứng dụng công nghệ mới

Cơ hội trong lĩnh vực Data Analyst không chỉ giới hạn ở việc xử lý dữ liệu mà còn mở ra một thế giới sáng tạo và khám phá công nghệ mới. Một trong những yếu tố quyết định thành công của một Data Analyst là khả năng sáng tạo và ứng dụng công nghệ mới để nắm bắt thông tin giá trị từ dữ liệu.

Lĩnh vực này luôn tiếp tục phát triển đồng nghĩa với việc xuất hiện liên tục của các công nghệ mới, các framework và công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến. Data Analysts có cơ hội không ngừng cải thiện kiến thức và kỹ năng của họ để tận dụng tối đa những công nghệ này. 

Việc sáng tạo trong lĩnh vực Data Analyst có thể bao gồm việc phát triển các mô hình dự đoán tiên tiến, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra phân tích dữ liệu tự động, hay tìm cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra cái nhìn toàn cảnh về một vấn đề. Khả năng sáng tạo này không chỉ giúp Data Analysts tạo ra giá trị cho tổ chức mà còn giúp họ tự phấn đấu và phát triển trong sự nghiệp.

3. Mức lương cao

Theo dữ liệu từ Payscale, Data Analysts cấp độ junior hiện đang có mức lương biến động từ 40.000 đến 77.000 USD mỗi năm, với mức lương trung bình khoảng 56.000 USD mỗi năm. Đối với những chuyên gia có kinh nghiệm và giữ các vị trí cao cấp hơn, thu nhập thường cao hơn nhiều và có thể lên đến 109.000 USD mỗi năm.

Trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, Báo cáo thị trường IT năm 2022 của TopDev cũng ghi nhận rằng các vị trí liên quan đến dữ liệu và phân tích dữ liệu thường có mức lương khá cao so với mức trung bình của ngành.

• Data Scientist: 2.032 USD

• Data Engineer: 1.737 USD

• Big Data Engineer: 1.695 USD

• IT Business Analyst: 966 USD

4. Data Analytics đang là ưu tiên hàng đầu trong nhiều tổ chức

Ở Việt Nam, Data analyst việc làm hay ngành phân tích dữ liệu đã trở thành một phần quan trọng trong nhiều lĩnh vực xã hội và kinh doanh. Đa dạng của việc áp dụng phân tích dữ liệu được thể hiện qua một loạt các ngành như tài chính ngân hàng, chứng khoán, bảo hiểm, quảng cáo, tiêu dùng, tư vấn, quản lý cung ứng và logistics, cũng như các dịch vụ công nghiệp khác.

Khả năng của Data Analytics để xử lý thông tin về nhân khẩu học bao gồm độ tuổi, giới tính, thu nhập, hành vi mua sắm và thời điểm mua hàng đã tạo ra một bức tranh tổng quan về khách hàng cho các doanh nghiệp. Dựa trên dữ liệu này, các công ty có thể xây dựng chiến lược tương tác tốt hơn với tất cả các khách hàng của họ. 

Việc sử dụng công cụ, phần mềm, và thuật toán trong lĩnh vực Data Analytics giúp các doanh nghiệp tổng hợp và hiểu rõ hơn về người tiêu dùng. Các công cụ này cung cấp khả năng tạo ra bảng số liệu và biểu đồ để minh họa và diễn dịch dữ liệu, từ đó tạo ra sự hiểu biết sâu sắc về thị trường và khách hàng. 

Trên đây là chia sẻ về Data Analyst là gì? Những Thách thức và Cơ hội trong Lĩnh vực Data Analyst. Nếu bạn cần tư vấn về hệ thống báo cáo thông minh BI hãy liên hệ với IZISolution đề được chuyên gia tư vấn chi tiết nhất nhé!