Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ kỹ thuật số thì Data Analyst là ngành hot, thu hút nhiều bạn trẻ, đem đến các cơ hội về phát triển, cơ hội việc làm đa dạng cũng như là thu nhập hấp dẫn. Tuy nhiên, ngành Data Analyst là gì? Học Data Analyst ra làm gì? Cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst như thế nào? Hãy cùng Langmaster khám phá ngay dưới đây nhé!

1. Data Analyst là ngành gì?

Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) là một người chuyên phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin hữu ích, mô hình và xu hướng từ các tập dữ liệu. Data Analyst không chỉ đóng góp vào quyết định chiến lược mà còn hỗ trợ trong việc định hướng phát triển, xác định cơ hội mới và tối ưu hóa hoạt động của doanh nghiệp. 

Data Analyst ở Việt Nam còn được gọi là Chuyên viên phân tích dữ liệu. Vai trò này đòi hỏi khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu như thông tin khách hàng, hóa đơn, và thị trường. Data Analyst chuyển đổi dữ liệu này thành thông tin cụ thể và dễ hiểu (insights) để các bộ phận khác trong công ty sử dụng, từ đó định hình chiến lược và quyết định chính xác, ủng hộ sự tăng trưởng của doanh nghiệp.

Xem thêm: 

=> AFFILIATE MARKETING LÀ GÌ? CÁCH XÂY DỰNG MÔ HÌNH HIỆU QUẢ

=> SEARCH ENGINE MARKETING LÀ GÌ? CÁC BƯỚC TẠO SEM HIỆU QUẢ

Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) là ngành nghề hot hiện nay

2. Thuận lợi, khó khăn của ngành Data Analyst tại Việt Nam

2.1 Thuận lợi

Ngành Data Analyst đem đến nhiều thuận lợi nhất định, cụ thể:

• Nhu cầu thị trường cao: Với sự phát triển của công nghệ đã tạo ra một nhu cầu lớn cho các chuyên gia phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp đang tìm cách tận dụng thông tin từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh, đưa ra các chiến lược.
• Tính ứng dụng rộng rãi: Data Analyst có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính, y tế, marketing, sản xuất, và nhiều ngành khác. Điều này tạo ra nhiều cơ hội nghề nghiệp và cho phép bạn thử sức trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Lương cao và cơ hội thăng tiến: Data Analyst có khả năng kiếm được mức lương khá cao, đặc biệt là sau khi tích lũy kinh nghiệm và nâng cao kỹ năng. Các vị trí thăng tiến như Data Scientist hoặc Data Engineer có mức lương còn cao hơn.
• Môi trường làm việc đa dạng: Các công ty thường có môi trường làm việc hiện đại và sáng tạo. Bạn có thể làm việc cùng với các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ thông tin và khoa học dữ liệu.

2.2 Khó khăn

Bên cạnh những thuận lợi ở trên thì ngành Data Analyst cũng có những khó khăn nhất định. Cụ thể:

• Phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu thường rất nhiều, phức tạp và không cấu trúc, đòi hỏi sự xử lý và làm sạch cẩn thận trước khi có thể phân tích. Điều này có thể làm tốn nhiều thời gian, công sức.
• Khả năng kỹ thuật: Dự án phân tích dữ liệu thường đòi hỏi sử dụng các công cụ và ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL, và các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, Power BI, Tableau. Việc học, áp dụng các kỹ năng kỹ thuật này có thể khó khăn đối với một số người.
• Cạnh tranh trong ngành: Ngành Data Analyst đang trở nên cạnh tranh hơn, đặc biệt là ở các vị trí cao cấp như Data Scientist. 
• Sự thay đổi liên tục: Công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu liên tục phát triển và thay đổi. Điều này có nghĩa là bạn phải liên tục cập nhật kiến thức và kỹ năng của mình để không bị tụt hậu.

3. Tiềm năng của ngành Data Analyst 

3.1 Tiềm năng tăng trưởng của nghề nghiệp

Ngành phân tích dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ tại thị trường Việt Nam. Dự kiến tăng trưởng 19% vào năm 2024, tạo cơ hội việc làm, là ngành nghề “khát” nhân lực. Sự tăng trưởng của Data Analyst thể hiện tiềm năng phát triển, giá trị trong việc hỗ trợ quyết định và tối ưu hoá doanh nghiệp. Tuy nhiên, cần duy trì chất lượng nguồn nhân lực để đảm bảo sự bền vững của ngành.

Tiềm năng tăng trưởng nghề nghiệp của ngành Data Analyst

3.2 Thu nhập cao

Thực tế, thu nhập của ngành Data Analyst khá hấp dẫn. Dù bạn là sinh viên mới ra trường, nhân viên cấp cao hay chuyên gia science thì thu nhập của một Data Analyst là khá cao so với mặt bằng chung. Giao động từ 500 - 3000$/tháng.

3.3 Nhu cầu việc làm ngành Data Analyst cao

Dữ liệu ngày càng trở thành tài sản quý giá trong việc định hình chiến lược kinh doanh, quản lý doanh nghiệp hiệu quả. Bất kể ngành nghề gì, việc sử dụng dữ liệu đều đòi hỏi sự tham gia của các chuyên gia Data Analyst để làm cho dữ liệu thô trở thành những thông tin hữu ích. Vì thế, nhu cầu việc làm của ngành Data Analyst ngày càng tăng trưởng mạnh mẽ, hấp dẫn dành cho các bạn trẻ.

Nhu cầu việc làm ngành Data Analyst cao

Xem thêm: TÌM HIỂU TẤT TẦN TẬT VỀ CÁCH TÍNH LƯƠNG NET VÀ GROSS

3.4 Lợi thế cạnh tranh lớn

Việc có khả năng phân tích thông tin từ dữ liệu thu thập là một lợi thế cạnh tranh quan trọng, giúp các Data Analyst trong việc đưa ra những quyết định chính xác và tăng cường hiệu suất của doanh nghiệp. Khả năng này giúp bạn có thể cạnh tranh tốt trên thị trường việc làm, đồng thời cũng mở ra cơ hội để tăng thu nhập của bạn.

4. Phân biệt ngành Data Analyst và Data Scientist

Thực tế, rất nhiều người nhầm lẫn giữa Data Analyst và Data Scientist. Tuy nhiên, đây là hai khái niệm hoàn toàn khác nhau. Dưới đây là những phân biệt để bạn có thể tham khảo:

Phân biệt ngành Data Analyst và Data Scientist

5. Học Data Analysis ra làm gì?

5.1 Data analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu)

Data analyst là những chuyên viên đảm nhiệm việc thu thập, tổng hợp một lượng lớn dữ liệu, sắp xếp chúng và biến chúng thành thông tin có ích. Công việc của một Data analyst là cung cấp hỗ trợ cho doanh nghiệp trong việc dự đoán hướng đi tương lai một cách cụ thể và chính xác nhất.

Xem thêm: NETWORK MARKETING LÀ GÌ? TOÀN BỘ KIẾN THỨC VỀ NETWORK MARKETING

Data Analyst

5.2 Business Analyst (Chuyên viên phân tích nghiệp vụ)

Công việc chính của các Business Analyst là xác định những dữ liệu có giá trị từ lượng thông tin đã thu thập, và dự đoán định hướng phát triển của doanh nghiệp trong tương lai.

Những chuyên viên Business Analyst là người trực tiếp làm việc với các lãnh đạo trong các lĩnh vực kinh doanh cụ thể cũng như các ban lãnh đạo cấp cao. Bằng cách sử dụng dữ liệu đã thu thập, họ có trách nhiệm dự đoán xu hướng, tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro cho các định hướng mà họ đề xuất. 

5.3 Quantitative Analysis (Phân tích định lượng)

Quantitative Analysis, hoặc phân tích định lượng là lĩnh vực tập trung vào việc sử dụng các phương pháp số học, thống kê để hiểu và dự đoán trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong tài chính. Những chuyên gia phân tích định lượng tập trung vào các lĩnh vực như định giá tài sản, quản lý rủi ro và quản lý đầu tư. Họ sử dụng mô hình toán học để định lượng các yếu tố, đánh giá tác động của chúng trong quyết định kinh doanh. 

Quantitative Analysis

5.4 Digital Marketer (Tiếp thị kỹ thuật số)

Người làm tiếp thị Kỹ thuật số (Digital Marketer) chịu trách nhiệm chủ yếu về việc phân tích và sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị. Công việc của Digital Marketer bao gồm xác định sự biến đổi của các xu hướng, nhận diện động cơ và hành vi của người tiêu dùng. Bằng cách theo dõi và phân tích các chỉ số, họ đề xuất mẫu quảng cáo, chiến dịch tiếp thị phù hợp, nhằm tác động tối đa vào tâm lý của khách hàng.

Xem thêm: DIGITAL MARKETING LÀ LÀM GÌ? CƠ HỘI NGHỀ NGHIỆP NGÀNH DIGITAL MARKETING

5.5 Product manager (Giám đốc sản phẩm)

Product Manager (nhà quản lý sản phẩm) đảm nhiệm vai trò quan trọng trong việc điều hành, hướng dẫn quá trình ra đời và phát triển các dòng sản phẩm. Công việc của Product Manager bắt đầu từ giai đoạn ý tưởng, đến quá trình phát triển và cuối cùng là việc đưa sản phẩm ra thị trường và giao đến tay người tiêu dùng.

Những Product Manager phải là người có khả năng xác định nhu cầu của thị trường, tạo ra chiến lược phát triển sản phẩm, và dẫn dắt đội ngũ làm việc để đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứng được yêu cầu của khách hàng. Product Manager phải cân nhắc các yếu tố kỹ thuật, thị trường và tài chính để đưa ra quyết định thông minh cho sự thành công của sản phẩm.

Product manager

6. Mô tả công việc của Data Analyst

Data Analyst là chuyên gia trong việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích và insights để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Công việc của họ liên quan đến nhiều khía cạnh khác nhau của dữ liệu và bao gồm các hoạt động sau:

• Data Analyst thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp Excel, API và các nguồn dữ liệu trực tuyến.
• Xử lý dữ liệu để loại bỏ các giá trị không hợp lệ, thiếu sót, hoặc trùng lặp, đảm bảo dữ liệu được chuẩn hóa và chính xác trước khi tiến hành phân tích.
• Data Analyst sử dụng các phương pháp thống kê và kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm ra mô hình, xu hướng và thông tin quan trọng trong dữ liệu.
• Tạo các báo cáo, biểu đồ và đồ thị thống kê để trình bày kết quả phân tích một cách dễ hiểu và trực quan cho các bộ phận khác trong tổ chức.
• Data Analyst cung cấp thông tin để hỗ trợ quyết định kinh doanh, từ việc đề xuất chiến lược mới đến việc tối ưu hóa hoạt động hiện tại.
• Sử dụng các kỹ thuật dự đoán để ước tính xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại và quá khứ.
• Data Analyst tương tác với các bộ phận khác trong tổ chức để hiểu nhu cầu phân tích và đảm bảo rằng thông tin phân tích đáp ứng được yêu cầu của họ.
• Đánh giá các thử nghiệm và triển khai phần mềm mới hoặc nâng cấp, cùng với việc hỗ trợ đưa ra các quyết định chiến lược về hệ thống mới.
• Khắc phục sự cố môi trường cơ sở dữ liệu báo cáo và báo cáo.
• Hướng dẫn người sử dụng về các báo cáo và trang tổng quan mới.

 Mô tả công việc của Data Analyst

7. Những kỹ năng cần có để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp

7.1 Nắm vững kiến thức chuyên ngành

Để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp, việc nắm vững kiến thức chuyên ngành là điều vô cùng quan trọng. Bao gồm hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu, thống kê, và các khái niệm liên quan đến dữ liệu như biểu đồ, mô hình hóa và quy trình phân tích.

Ngoài ra, hiểu biết sâu về lĩnh vực doanh nghiệp cụ thể là yếu tố quyết định để áp dụng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Điều này giúp bạn không chỉ xác định được những câu hỏi quan trọng cần trả lời qua dữ liệu, mà còn hiểu rõ ngữ cảnh và mục tiêu kinh doanh để tạo ra các phân tích có giá trị thực sự. 

Những kỹ năng cần có để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp

7.2 Công cụ SQL và cơ sở dữ liệu

Công cụ SQL và kiến thức về cơ sở dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. SQL (Structured Query Language) là một ngôn ngữ mạnh mẽ cho việc truy vấn, tương tác và quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Nắm vững SQL cho phép bạn thực hiện các truy vấn phức tạp trên dữ liệu, từ việc lựa chọn thông tin cần thiết, sắp xếp dữ liệu, lọc theo điều kiện cho đến việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp bạn tạo ra những bảng dữ liệu mới, tạo ra thông tin cần thiết cho quá trình phân tích.

7.3 Kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng khoảng 80% công việc hàng ngày của nhà phân tích dữ liệu tập trung vào việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu (Data Cleaning và Data Preparation). Nếu bạn đang nghiêm túc trong việc tìm kiếm công việc Data Analyst, thì kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation là vô cùng quan trọng.

Thường thì nhà phân tích dữ liệu phải trích xuất dữ liệu (hoặc còn gọi là data preparation) từ một hoặc nhiều nguồn khác nhau, tiến hành chuẩn bị chúng cho quá trình phân tích. Data cleaning cũng là một phần quan trọng, thực hiện kiểm tra, xử lý dữ liệu thiếu và không nhất quán, để đảm bảo rằng dữ liệu không ảnh hưởng xấu đến kết quả phân tích cuối cùng.

Kỹ năng Data Cleaning và Data Preparation

7.4 Kỹ năng Data Analysis và Data Exploration

Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu xuất sắc, việc nắm vững các kỹ năng phân tích dữ liệu là bước quan trọng đầu tiên. Các kỹ năng này bao gồm Data Analysis và Data Exploration. Bằng cách thực hiện phân tích và biến đổi dữ liệu, bạn có thể đưa ra các giải pháp hướng dẫn cho các vấn đề đó.

7.5 Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo

Nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc hợp tác với các bộ phận khác trong tổ chức để sử dụng dữ liệu trong quá trình đưa ra các quyết định quan trọng. 

Tạo dashboard là một phương tiện quan trọng giúp mọi người tiếp cận dữ liệu quan trọng mà không cần phải có kiến thức chuyên môn về kỹ thuật. Dashboard và báo cáo thường bao gồm biểu đồ, bảng dễ hiểu, cung cấp các bộ lọc để theo dõi theo ngày. 

Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo

7.6 Kỹ năng phân tích dữ liệu

Kỹ năng phân tích dữ liệu là một yếu tố quan trọng để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. Khả năng phân tích dữ liệu đòi hỏi khả năng xác định các mô hình, xu hướng và thông tin quan trọng trong tập dữ liệu. 

Bằng cách áp dụng các phương pháp, kỹ thuật phân tích, bạn có khả năng tạo ra những insights có giá trị cho doanh nghiệp. Khả năng này không chỉ giúp bạn hiểu sâu về hoạt động của doanh nghiệp mà còn hỗ trợ quyết định chiến lược và cải thiện hiệu suất kinh doanh.

7.7 Kỹ năng tư duy logic

Khi làm việc với dữ liệu phức tạp, bạn cần có khả năng phân tích một vấn đề thành các phần nhỏ hơn, tạo ra các khái niệm logic và xây dựng các quy trình phân tích có hệ thống.

Tư duy logic giúp bạn hiểu, phân tích các mẫu, tương quan và sự liên kết trong dữ liệu. Điều này làm cho việc tìm ra các giải pháp và insights chính xác trở nên dễ dàng hơn. Kỹ năng này cũng giúp bạn xây dựng các câu hỏi thử nghiệm, kiểm tra giả định, đảm bảo tính logic và khả thi của phân tích dữ liệu của bạn.

Kỹ năng tư duy logic

7.8 Khả năng giải quyết vấn đề

Trong quá trình làm việc với dữ liệu, bạn sẽ gặp phải các thách thức, vấn đề phức tạp cần được giải quyết. Khả năng này yêu cầu bạn có khả năng xác định nguyên nhân, phân tích tình huống và tìm ra các giải pháp hiệu quả. 

Việc sử dụng các phương pháp phân tích và công cụ để nghiên cứu, đối chiếu, thử nghiệm sẽ giúp bạn tìm ra cách giải quyết các vấn đề phức tạp. Điều này không chỉ giúp cải thiện quy trình làm việc mà còn góp phần quan trọng trong việc đưa ra những quyết định thông minh dựa trên dữ liệu.

Xem thêm: KỸ NĂNG GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ: KHÁI NIỆM, PHƯƠNG PHÁP VÀ CÁCH CẢI THIỆN

7.9 Kỹ năng kiên trì, tỉ mỉ

Trong bất kỳ ngành nghề nào, việc chú ý đến chi tiết đều là yếu tố quan trọng. Đặc biệt, trong các ngành liên quan đến số liệu. Một lỗi nhỏ trong quá trình làm việc có thể ảnh hưởng đến chất lượng, độ chính xác của kết quả báo cáo. Thậm chí, những chi tiết nhỏ nhất cũng có thể mang trong mình tầm quan trọng lớn.

Vì vậy, khả năng tập trung vào chi tiết là điều cần được rèn luyện một cách cẩn thận. Tích cực rèn luyện khả năng này sẽ giúp bạn nâng cao độ chính xác, đảm bảo tính toàn vẹn, tạo sự tin tưởng trong quá trình làm việc và trình bày thông tin.

Kỹ năng kiên trì, tỉ mỉ

7.10 Kỹ năng giao tiếp 

Kỹ năng giao tiếp đóng vai trò quan trọng để bạn có thể làm việc hiệu quả với đồng nghiệp. Đây là một kỹ năng mềm quan trọng đối với bất cứ ngành nghề nào. Dù bạn có khả năng phân tích tốt đến đâu, nó cũng sẽ trở nên vô giá trị nếu bạn không thể truyền đạt và thuyết phục đồng nghiệp hiểu, theo dõi ý tưởng của bạn. Kỹ năng giao tiếp giúp bạn tạo sự hiểu biết và hợp tác trong quá trình làm việc, góp phần quan trọng trong thành công của dự án.

Xem thêm: KỸ NĂNG GIAO TIẾP LÀ GÌ? 9 CÁCH CẢI THIỆN KỸ NĂNG GIAO TIẾP HIỆU QUẢ

Kỹ năng giao tiếp 

8. Mức lương của ngành Data Analyst

Ngành Data Analyst được coi là ngành có mức lương trung bình thuộc top đầu và cao hơn so với mức lương trung bình của nhiều ngành khác trong thời điểm hiện tại. Tuy nhiên, mức lương của ngành Data Analyst sẽ thay đổi tuỳ vào kinh nghiệm làm việc, kỹ năng. Cụ thể:

• Mức lương của Data Analyst Intern: Giao động từ 5 triệu - 7 triệu VNĐ
• Mức lương của Junior Data Analyst: Giao động từ 8 triệu - 12 triệu VNĐ
• Mức lương của Senior Data Analyst: Giao động từ 12 triệu - 17 triệu VNĐ
• Mức lương của Data Analyst Manager/Director: Giao động từ 18 triệu - 25 triệu VNĐ
• Mức lương của Chief Data Officer: Giao động từ 24 triệu - 35 triệu VNĐ

Mức lương của ngành Data Analyst

Data Analyst là ngành hot, đem đến tiền năng về nghề nghiệp, thăng tiến cũng như là mức lương hấp dẫn. Hy vọng với những chia sẻ về ngành Data Analyst ở trên sẽ giúp bạn hiểu thêm về ngành nghề thú vị này nhé!