Thu thập, phân tích và chắt lọc những dữ liệu có giá trị là một trong những bí quyết giúp doanh nghiệp của bạn kinh doanh hiệu quả giữa thời đại công nghệ kỹ thuật số phát triển mạnh mẽ như hiện nay. Cũng vào lúc này, cụm từ “Data analytics” ngày càng được nhắc đến thường xuyên hơn. Để hiểu rõ Data analytics là gì cũng như lợi ích tuyệt vời của Data analytics, bạn hãy xem ngay bài viết dưới đây.
MỤC LỤC
Data analytics là gì?
Hiểu một cách đơn giản thì Data analytics đề cập đến hoạt động phân tích hệ thống dữ liệu thô thành những thông tin trực quan và dễ hiểu hơn nhằm giúp doanh nghiệp dự đoán tương lai, đưa ra những quyết định đúng đắn giảm thiểu rủi ro và tối ưu nguồn lực.
Một quá trình Data analytics hoàn chỉnh sẽ bao gồm những bước sau:
- Xác định những tiêu chuẩn lựa chọn hay cách thức phân nhóm dữ liệu như: chọn lọc dựa theo giới tính, độ tuổi, thu nhập,…
- Tổng hợp dữ liệu thô dựa trên những tiêu chí/cách thức đã đặt ra.
- Chọn lọc dữ liệu từ hệ thống dữ liệu vừa tổng hợp được.
- Phân chia dữ liệu thành những nhóm riêng biệt.
- Dùng những phương pháp khoa học để tiến hành phân tích dữ liệu.
- Đưa ra kết luận và đánh giá sau quá trình phân tích.
Xem thêm: Chỉ số ROI là gì? Vai trò của ROI trong Marketing
Lợi ích tuyệt vời mà Data analytics mang lại cho doanh nghiệp là gì?
Giờ thì bạn đã đủ tự tin để trả lời câu hỏi: “Thuật ngữ Data analytics là gì?” mỗi khi có ai đó hỏi bạn rồi phải không? Trong phần tiếp theo của bài viết, mời bạn giải mã lý do doanh nghiệp cần duy trì hoạt động phân tích dữ liệu:
- Hiểu rõ hơn về sở thích, hành vi, nhu cầu,… của khách hàng để đề ra những phương án điều chỉnh chiến lược sản phẩm, tiếp thị,… giúp khách hàng cảm thấy “ưng cái bụng”.
- Cung cấp thông tin một cách chi tiết nhất về hiệu quả kinh doanh, xu hướng thị trường.
- Phát hiện kịp thời và chính xác cơ hội kinh doanh tiềm năng giúp doanh nghiệp định hình chiến lược trong tương lai và tạo lợi thế cạnh tranh.
- Tìm ra cách tối ưu hóa quy trình kinh doanh để giảm thiểu sự lãng phí và nâng cao hiệu suất của hoạt động kinh doanh.
- Có phương án chuẩn bị và ứng phó hiệu quả với mọi sự biến động trên thị trường một cách linh hoạt.
- Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng, tạo ra sự tương tác tốt với khách, từ đó khiến khách hàng muốn gắn bó lâu hơn.
Cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn sau khi học Data analytics
Nhiều người tò mò muốn biết sau khi học ngành Data analytics sẽ làm gì? Nếu bạn cũng vậy thì hãy tham khảo một vài cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn đã được bài viết tổng hợp dưới đây:
-
- Data Analyst: Chuyên viên phụ trách việc thu thập và tổng hợp cơ sở dữ liệu trước khi sắp xếp và chuyển tất cả thành hệ thống dữ liệu hữu ích đối với doanh nghiệp trong việc hoạch định kế hoạch, chiến lược kinh doanh ở thì tương lai một cách cụ thể và chính xác nhất.
- Business Analyst: Chuyên viên phân tích kinh doanh sẽ đảm nhận nhiệm vụ xác định những dữ liệu có giá trị trong hệ thống dữ liệu đã thu thập được. Từ đó, đưa ra dự đoán về định hướng phát triển trong thời gian tới của doanh nghiệp nhằm quản lý rủi ro hiệu quả và tối ưu hoá lợi nhuận.
- Nhân viên phân tích định lượng: Chuyên môn chính của họ là tài chính và họ sẽ làm việc với những mô hình quản trị rủi ro. Nhờ vậy, họ có thể đưa ra dự đoán về sự biến động của giá cổ phiếu và trái phiếu để làm cơ sở đưa ra bất kỳ quyết định nào trong đầu tư.
- Digital Marketer: Công việc chính của họ là xác định sự thay đổi của những xu hướng trên thị trường, phát hiện hành vi và những yếu tố tác động lên hành vi của người tiêu dùng. Dựa vào đó, họ sẽ xây dựng được những chiến dịch marketing phù hợp, đánh trúng tâm lý của “Thượng đế”.
- Product Manager: Những người này có trách nhiệm chính trong việc quản lý sản phẩm. Nói cách khác, họ sẽ điều hành từ bước lên ý tưởng đến bước ra mắt một sản phẩm mới. Việc sử dụng hệ thống cơ sở dữ liệu có giá trị chính là cách giúp Product Manager hoàn thiện và nâng cao chất lượng của sản phẩm, mang đến người tiêu dùng sản phẩm giải quyết đúng nhu cầu của họ.
Như bạn đã thấy, bạn hoàn toàn có thể trở thành một người làm việc trong lĩnh vực Marketing và Quảng cáo trực tuyến sau khi học xong Data analytics. Sở dĩ, bạn và những Digital Marketer khác cần am hiểu, vận dụng tốt những kiến thức về Data analytics bởi Data analytics giúp bạn hiểu rõ hành vi, nhu cầu của khách hàng. Điều này sẽ giúp bạn tạo ra chiến lược tiếp thị chính xác hơn, tập trung vào mục tiêu và tăng cơ hội tiếp cận với khách hàng tiềm năng. Bên cạnh Data analytics, bạn cũng nên học thêm về tư duy Marketing để biết cách làm Marketing đúng đắn. Về vấn đề này, Khóa học Content Marketing Foundation A – Z tại Ngáo Content có thể giúp bạn.
Giải mã ngành Data Analyst là ngành gì?
Vị trí Data Analyst ngày càng trở nên quan trọng, dù doanh nghiệp hoạt động trong bất kỳ lĩnh vực nào thì cũng cần có Data Analyst:
- Ngân hàng.
- Tư vấn tài chính.
- Chứng khoán.
- Bảo hiểm.
- Phát triển phần mềm.
- Phát triển mạng xã hội.
- Viễn thông.
- …
Data Analyst hay Data Analysis là những từ được dùng để chỉ về Chuyên viên phân tích dữ liệu. Họ đảm nhận công việc thu thập, xử lý, phân tích và chọn lọc thông tin trước khi xuất thành báo cáo hoặc đưa ra đánh giá chi tiết về bất kỳ vấn đề nào đó cho doanh nghiệp.
Danh sách công việc một Data Analyst phải đảm nhận
Bạn có bao giờ thắc mắc về những công việc một Data Analyst phải đảm nhận hay không? Cùng khám phá về danh sách công việc thường ngày của vị trí Data Analyst ngay trong phần nội dung tiếp theo nhé!
Thu thập dữ liệu xoay quanh vấn đề cần nghiên cứu
Đây là một trong những công việc quan trọng của vị trí Data Analyst. Theo đó, Data Analyst phải tiến hành thu thập toàn bộ dữ liệu có liên quan đến vấn đề đang cần được nghiên cứu thông qua:
- Bảng khảo sát lấy ý kiến từ khách hàng.
- Nền tảng mạng xã hội.
- Cuộc phỏng vấn theo cá nhân/nhóm người.
- …
Xử lý toàn bộ hệ thống dữ liệu thu thập được
Một “núi dữ liệu” sau khi được thu thập vẫn chưa thể đưa vào sử dụng ngay. Đấy chính là lý do Data Analyst cần tiến hành xử lý dữ liệu, chắt lọc những dữ liệu có giá trị. Tiếp đó, Data Analyst chuyển sang bước phân tích dữ liệu thô bằng những công cụ thống kê như:
- SPSS.
- SQL.
- STATA.
- …
Lập báo cáo chi tiết sau quá trình phân tích
Đối với nhiệm vụ này, Data Analyst cần vận dụng triệt để mọi kỹ năng tư duy và visualize – hình dung của mình để biến đổi những dữ liệu khô khan trở nên sinh động và trực quan hơn ở dạng: biểu đồ, hình ảnh,… Điều quan trọng hơn cả là Data Analyst cần phát hiện ra những điểm quan trọng nhất trong dữ liệu để báo cáo lại với đội nhóm cũng như ban lãnh đạo của doanh nghiệp.
Tư vấn phương án cho lãnh đạo doanh nghiệp
Khi đã hoàn tất báo cáo chi tiết, Data Analyst sẽ trình bày cụ thể với lãnh đạo doanh nghiệp. Bằng cách này, họ sẽ nắm bắt kịp thời và chính xác về thực trạng cũng như những vấn đề đang gặp phải. Nhờ vậy mà mới dễ dàng hơn trong việc đưa ra định hướng đúng đắn để phát triển trong tương lai.
Những thuận lợi và khó khăn của ngành Data Analyst
Không có công việc nào “dễ thở” 100% như bạn vẫn tưởng và Data Analyst cũng không ngoại lệ. Trong bức tranh đẹp đẽ về ngành Data Analyst, ngoài những “nét vẽ màu hồng” thì cũng điểm xuyết một vài “mảng màu tối”. Đấy chính là khó khăn và thử thách mà vị trí Data Analyst thường gặp phải khi làm nghề.
Thuận lợi khi làm Data Analyst
Hiện nay, Data Analyst đang nằm trong danh sách những ngành “khát nhân lực” hàng đầu. Vì vậy, nhu cầu tuyển dụng vị trí này là vô cùng lớn. Nếu may mắn trở thành một Data Analyst trong doanh nghiệp thì bạn sẽ:
- Nhận được lương khởi điểm vô cùng hấp dẫn, ngay cả với những vị trí Fresher.
- Có nhiều cơ hội thăng tiến và nhận mức lương cao hơn nếu có óc sáng tạo, thông thạo nhiều công cụ và tinh thần làm việc chăm chỉ.
- Trải nghiệm môi trường làm việc mới mẻ và hiện đại, luôn có cơ hội được tiếp cận sớm với những nguồn thông tin và công nghệ mới.
- Được làm một công việc không quá chú trọng đến kỹ năng lập trình, chỉ cần hiểu biết cơ bản về ngành là có thể hoàn thành mọi task được giao.
Làm Data Analyst có khó khăn gì?
Như đã chia sẻ trước đó, người làm trong ngành Data Analyst vẫn phải đối mặt với một vài khó khăn nhất định như:
- Luôn đòi hỏi có một góc nhìn khách quan và rộng lớn để có thể nắm bắt chính xác những vấn đề doanh nghiệp đang phải đối mặt.
- Cần thêm khả năng tư duy logic và phân tích sâu để tìm ra những vấn đề hay insight quan trọng để giải quyết vấn đề một cách trọn vẹn.
Ngành Data Analyst sẽ phù hợp với những ai?
Bạn muốn trở thành một Data Analyst nhưng nếu chỉ có niềm đam mê thôi thì chưa đủ. Nghề này chỉ thực sự phù hợp với bạn khi bạn là:
Người có khả năng logic tốt
Khả năng tư duy logic giữ một vai trò vô cùng quan trọng trong việc giúp bạn tìm kiếm những lỗ hổng trong tệp dữ liệu cũng như phân tích dữ liệu. Cùng là những con số khô khan và cứng nhắc nhưng qua lăng kính của một người có tư duy tốt thì họ sẽ nhận ra những ý nghĩ sâu xa, gốc rễ của vấn đề.
Người có đức tính cẩn thận và kiên trì
Cẩn thận, tỉ mỉ và kiên trì cũng là những tiêu chí bạn cần có. Nhà tuyển dụng luôn nhấn mạnh về điều này trong bản mô tả công việc dành cho ứng viên. Theo đó, bạn phải rèn luyện cho mình tính cẩn thận và sự tập trung cao độ trong khi viết từng dòng code bởi chỉ nhầm lẫn một dấu chấm, dấu phẩy,… sẽ khiến câu lệnh bị sai.
Người không ngại tìm tòi và đặt câu hỏi khó
Không riêng ngành Phân tích dữ liệu mà bất kỳ ngành nghề nào cũng luôn đề cao tinh thần siêng năng, ham học hỏi và không ngại khó khăn. Để có thể đưa ra một bản báo cáo hữu ích thì bạn và những chuyên gia phân tích khác sẽ phải liên tục đặt ra nhiều câu hỏi:
- Phương pháp dùng để thu thập dữ liệu là gì?
- Phương pháp thu thập dữ liệu đó có điểm hạn chế nào hay không?
- Mục đích của hoạt động thu thập dữ liệu là gì?
- …
Ngoài ra, bạn cũng cần chủ động cập nhật kiến thức mới trong ngành. Đây là việc quan trọng vì sẽ giúp bạn cải tiến phương pháp thu thập, phân tích dữ liệu và đưa ra những dữ liệu có giá trị sử dụng, gần với thực tế nhất.
Người có kỹ năng giao tiếp cũng như trình bày tốt
Bạn hiểu tường tận về mọi dữ liệu đã thu thập được nhưng bạn có thể truyền đạt cho những người khác hiểu được như mình hay không lại là một bài toán hóc búa. Bởi vậy, bạn cần có kỹ năng trình bày tốt để truyền tải thông tin một cách rõ ràng và dễ hiểu nhất đến người nghe – thành viên trong đội nhóm, lãnh đạo doanh nghiệp.
Người thích làm việc với máy tính và con số
Máy tính và số liệu là 2 trong số những yếu tố gắn liền với công việc thường ngày của Data Analyst. Nếu bạn không thực sự yêu chúng thì bạn rất dễ rơi vào trạng thái mệt mỏi và chán nản, muốn buông bỏ công việc. Trái lại, bạn sẽ thấy mỗi ngày làm việc đều như một cuộc dạo chơi vô cùng thú vị và bạn không bao giờ muốn dừng lại.
Bạn mong muốn trở thành Data Analyst cần học gì?
Theo thông tin chính thức từ Cục thống kê Lao động, trong giai đoạn từ năm 2014 – 2024, mức độ tăng trưởng của ngành Data Analytics có thể đạt mức 19%. Con số này chứng tỏ sẽ có một lượng lớn những vị trí mới thuộc ngành này được tuyển dụng trong tương lai gần. Hay nói cách khác, cơ hội việc làm ngành Data Analyst đang vô cùng rộng mở.
Để trở thành một Data Analyst, ngoài tinh thần chủ động nắm bắt những xu hướng công nghệ mới thì bạn còn phải:
Học môn chuyên ngành Data analytics
Những năm học cấp 3 là thời điểm bạn cần đưa ra định hướng nghề nghiệp cho mình. Tuy nhiên, hầu hết những trường Trung học phổ thông ở nước ta vẫn chưa có chương trình giảng dạy bộ môn Phân tích dữ liệu một cách hoàn chỉnh. Đây là nguyên nhân chính gây ra nhiều khó khăn cho bạn trong việc theo đuổi ngành này.
Thật may mắn nếu bạn đã tự học để trang bị cho mình những kiến thức cơ bản nhất về ngành Phân tích dữ liệu. Sau khi vào Đại học, bạn sẽ cảm thấy dễ dàng hơn với những môn học chuyên ngành như:
| Tên tiếng Anh | Tên tiếng Việt |
| Applied Statistics | Thống kê áp dụng |
| Introduction to Computer Science | Nhập môn Khoa học máy tính |
| Programming with Python/R/SQL | Lập trình cùng Python, R hay SQL |
| Data Visualization | Trực quan hóa dữ liệu |
| Probability | Xác suất |
| Data Mining | Khai phá dữ liệu |
| … | … |
Học về những công cụ phân tích dữ liệu
Chỉ với những môn học chuyên ngành, bạn chưa thể trở thành chuyên gia trong ngành này. Bạn sẽ cần học để hiểu rõ hơn về những công cụ thống kê và phân tích dữ liệu. Nếu bạn đang phân vân chưa biết đâu là công cụ hữu ích thì hãy thử tham khảo thông tin dưới đây:
- Ngôn ngữ lập trình: Matlab, Python, R,…
- Truy vấn cơ sở dữ liệu: SQL.
- Thống kê: Minitab, Microsoft Excel,…
- Trực quan hóa dữ liệu: Power BI, Metabase, Tableau, Google Data Studio,…
- …
Kết luận
Bài viết đã vừa cùng bạn khám phá Data analytics là gì cũng như cơ hội nghề nghiệp của ngành Data Analyst. Mong rằng với những thông tin này, bạn sẽ có cái nhìn chi tiết hơn về ngành nghề đang “hot rần rần” này. Đồng thời, có thêm một gợi ý hay khi đang phân vân chưa biết nên lựa chọn cho mình ngành học nào.
Nguồn: Ngáo Content
Có thể bạn quan tâm:
Phân tích đối thủ cạnh tranh – Bí quyết giúp bạn kinh doanh hiệu quả
SWOT là gì? Hướng dẫn phân tích và xây dựng mô hình SWOT hiệu quả dành newbie
