Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data analyst) – Nghề hot của tương lai

Theo Chủ tịch kiêm Nhà sáng lập Alibaba Jack Ma, trung tâm của kỷ nguyên công nghệ đang phát triển như vũ bão chính là dữ liệu (data). Vì vậy, trong tương lai, thị trường việc làm sẽ ưu tiên những kỹ năng liên quan đến dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Theo Chủ tịch kiêm Nhà sáng lập Alibaba – Jack Ma cho rằng trong 30 năm tới, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ vượt qua kiến thức của con người dẫn đến hệ quả là chúng ta sẽ dần mất hết việc làm vào tay robot: “Một làn sóng mới đang đến. Con người sẽ bị đánh cắp hết việc làm. Tuy nhiên, những người bắt kịp với làn sóng này sẽ trở nên giàu có và thành công hơn. Ngược lại, đối với những người tụt hậu phía sau, chắc chắn tương lai sẽ rất thảm khốc”. Jack Ma nhấn mạnh trung tâm của kỷ nguyên công nghệ đang phát triển như vũ bão chính là dữ liệu (data). Do đó trong tương lai, thị trường việc làm sẽ ưu tiên những kỹ năng liên quan đến dữ liệu và việc phân tích dữ liệu.

Eric Schmidt – Chủ tịch Tập đoàn Alphabet (công ty mẹ của Google) và Jonathan Rosenberg – Cố vấn cấp cao cho CEO Larry Page đồng ý rằng phân tích dữ liệu là kỹ năng hàng đầu mà mọi sinh viên trẻ đều nên học. “Phân tích dữ liệu, ý tôi là những kiến thức cơ bản về cách thức hoạt động của dữ liệu thống kê, hay cách mà mọi người đưa ra kết luận sau khi phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Tôi cho rằng kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu là cực kỳ quan trọng với thế hệ những người trẻ tiếp theo. Bởi đó chính là thế giới mà các bạn sắp bước vào”, Chủ tịch Alphabet nhấn mạnh.

Nhiều viện nghiên cứu, chuyên gia, nhà doanh nghiệp hàng đầu trên thế giới cũng đã khẳng định xu hướng này. McKinsey Global Institute dự đoán, đến thời điểm hiện tại, thế giới đang thiếu hụt từ 140 đến 190 nghìn người có đủ kỹ năng để tạo ra tri thức từ dữ liệu lớn.

VẬY BẠN CÓ THỰC SỰ HIỂU VỀ NGHỀ DATA ANALYST???

1. ĐỪNG NHẦM LẪN GIỮA Data Analyst (Chuyên gia phân tích dữ liệu) và Business Analyst (Chuyên gia phân tích kinh doanh)

• Mọi người thường nhầm lẫn giữa DA và BA, tuy nhiên đây là hai công việc khác nhau. Để hiểu một cách đơn giản, bạn có thể hình dung qua ví dụ sau: BA là cầu nối giữa Business và Khối công nghệ, nhiệm vụ của BA là diễn giải yêu cầu của Business thành ngôn ngữ của developer và ngược lại. Khi Business user tìm đến BA, thường là họ đã biết mình muốn gì và cần gì…họ đã có sẵn câu trả lời và cần BA diễn giải lại dưới nghiệp vụ của Khối công nghệ.
• DA là người phân tích và xử lý dữ liệu để tìm ra Insight, từ đó đưa ra các đề xuất, giải pháp cho Business. DA là cầu nối giữa Business và Data. Khác với BA, Business user tìm đến DA khi họ chỉ có câu hỏi và lại là câu hỏi mơ hồ, họ cảm nhận có điều gì đó khúc mắc song chưa có cơ sở để khẳng định. DA sẽ căn cứ vào dữ liệu để xác nhận khúc mắc đó có tồn tại hay không và đề xuất giải pháp. Đôi khi, DA tự tìm đến với Business user  để cung cấp thông tin mà Business user chưa hề biết tới.

Tuy nhiên cả hai vị trí BA và DA cũng có những điểm giống nhau là đều thuộc lĩnh vực Data, đều phải hiểu về Business và hệ thống dữ liệu data của Busniess đó.

2. CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: HỌ LÀM GÌ?
Công việc chính của một DA chủ yếu đó là:

• Thu thập, phân loại và nghiên cứu các bộ dữ liệu khác nhau; Dữ liệu có thể đến từ nội bộ của tổ chức và các dữ liệu thu thập bên ngoài xã hội;
• Phân tích dữ liệu để tìm ra insight phục vụ cho các quyết định manh tính chiến lược, cũng như các hoạt động vận hành doanh nghiệp nói chung của Business user;
• Đảm bảo hệ thống báo cáo/ phân tích dữ liệu hoạt động chính xác và hiệu quả

3. BẠN CẦN CHUẨN BỊ NHỮNG GÌ NẾU MUỐN TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHUYÊN NGHIỆP?

Về cơ bản, để trở thành DA, bạn cần:

• Có kiến thức về toán thống kê, máy học
• Có kiến thức về cơ sở dữ liệu
• Trao đồi và học hỏi về nghiệp vụ của doanh nghiệp và hoạt động kinh doanh

VÀ ĐẶC BIỆT LÀ SỰ KIÊN TRÌ, THEO ĐUỔI NGHỀ NGHIỆP RỒI!

THAM KHẢO CÁC KHÓA HỌC:

1. Khóa học “Huấn luyện chuyên viên phân tích dữ liệu theo chuẩn quốc tế “
2. Khóa học online: Mô hình Canvas – Chuyển đổi mô hình kinh doanh mùa Covid – 19
3. Khóa học online: Xây dựng và phân tích dữ liệu trong nhân sự 
4. Lịch khai giảng các khóa học khác