post
Data Analyst
Tin tức
32

4 xu hướng tuyển dụng ngành Data Analytics tại Việt Nam hiện nay

Xu hướng tuyển dụng ngành Data Analytics tại Việt Nam hiện nay có nhiều thay đổi so với giai đoạn 3-5 năm về trước. Cùng tìm hiểu chi tiết trong bài viết dưới đây.

Phân hoá vai trò vai trò phân tích dữ liệu theo từng phòng ban

Phân hoá vai trò phân tích dữ liệu theo từng phòng ban là xu hướng tuyển dụng mới trong lĩnh vực Data Analytics hiện nay.Có nghĩa là, nếu như trước kia, các vị trí Data Analyst thường thuộc phòng phân tích dữ liệu hoặc phòng IT thì giờ đây, doanh nghiệp ưu tiên tuyển dụng các vị trí này theo từng phòng như Marketing, Tài Chính, Nhân sự hay Vận hành,...

 

Phòng IT/Data sẽ vẫn giữ vai trò then chốt trong việc quản lý và duy trì hệ thống dữ liệu, tập trung vào những nhiệm vụ chuyên sâu và chiến lược hơn như:

  • Thiết lập và duy trì mô hình dữ liệu (Data Model): Đảm bảo dữ liệu được tổ chức và quản lý một cách hiệu quả, phục vụ cho các nhu cầu phân tích khác nhau trong tổ chức.
  • Phân tích dữ liệu phức tạp: Thực hiện các phân tích sâu sắc để hiểu rõ bản chất của dữ liệu, từ đó đưa ra những insights quan trọng cho chiến lược kinh doanh.
  • Hỗ trợ kỹ thuật cho các phòng ban khác: Cung cấp hướng dẫn và hỗ trợ khi các Data Analyst trong các phòng ban khác gặp phải những vấn đề phức tạp.
  • Đảm bảo chất lượng và bảo mật dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu được duy trì ở mức chất lượng cao nhất và an toàn trước các mối đe dọa tiềm ẩn.

 

Trong khi đó, các phòng ban như Marketing, Tài chính, Nhân sự và Vận hành sẽ tuyển dụng các Data Analyst hoặc những nhân sự biết phân tích dữ liệu để thực hiện các phân tích ngắn hạn và tùy biến:

  • Phân tích dữ liệu ad-hoc: Thực hiện các phân tích nhanh chóng và tùy biến theo nhu cầu cụ thể của phòng ban, giúp đưa ra quyết định kịp thời.
  • Báo cáo và trực quan hóa dữ liệu: Tạo các báo cáo và bảng biểu trực quan, trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.
  • Tối ưu hóa quy trình kinh doanh: Sử dụng dữ liệu để xác định các cơ hội cải thiện và tối ưu hóa quy trình làm việc trong phòng ban.
  • Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu: Hỗ trợ phòng ban trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác dựa trên các phân tích dữ liệu.

Số lượng tuyển dụng tăng trưởng mạnh ở các lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, bán lẻ, sản xuất, viễn thông, công nghệ thông tin,...

Data Analytics đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp tại Việt Nam, tạo ra nhu cầu lớn về nhân lực có kỹ năng trong lĩnh vực này.

  • Ngành tài chính và ngân hàng: Sử dụng phân tích dữ liệu để quản lý rủi ro, phát hiện gian lận, tối ưu hóa danh mục đầu tư và cải thiện dịch vụ khách hàng.
  • Ngành bảo hiểm: Ứng dụng Data Analytics để đánh giá rủi ro, định giá sản phẩm và phát hiện gian lận.
  • Ngành bán lẻ: Phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị.
  • Ngành sản xuất: Sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu.
  • Ngành viễn thông: Phân tích dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa dịch vụ và phát hiện các vấn đề mạng.
  • Ngành công nghệ thông tin: Triển khai các dự án phân tích dữ liệu và phát triển các sản phẩm dựa trên dữ liệu.

Ưu tiên nhân sự có khả năng làm việc đa nhiệm

Thị trường lao động trong mọi lĩnh vực đều đang rất cạnh tranh và Data Analytics cũng không ngoại lệ. Đa phần các nhà tuyển dụng hiện nay ưu tiên tuyển dụng ứng viên DA/BI có nhiều kinh nghiệm hoặc ứng viên có khả năng đa nhiệm, đảm nhận được nhiều vị trí công việc như thu thập, tổng hợp dữ liệu, và có thể linh hoạt sang các vai trò khác trong ngành Data.

 

Ví dụ, nhân sự Data Analyst không chỉ cần biết thu thập, xử lý dữ liệu hay tạo bảng biểu, làm báo cáo mà còn cần cả kiến thức về các thuật toán học máy và khả năng triển khai các mô hình Machine Learning,.. Bên cạnh đó là khả năng làm việc với các công cụ và nền tảng Big Data như Hadoop, Spark, và các dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud Platform (GCP), và Azure,.. Ngược lại, Data Scientist hay Data Engineer cũng cần phải biết cách phân tích để tìm kiếm insight từ dữ liệu. Đây là 1 điểm cộng lớn giúp các bạn có thể ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng, đặc biệt là những người chưa có nhiều kinh nghiệm. 

Xu hướng nhân sự DBA (Data Analyst kết hợp với Business Analyst)

DBA (Data Business Analyst) là một vai trò kết hợp các kỹ năng của cả Data Analyst và Business Analyst. Nhân sự DBA không chỉ có khả năng phân tích và xử lý dữ liệu mà còn có khả năng hiểu biết sâu rộng về kinh doanh để đưa ra những quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.

 

Nhu cầu tuyển dụng chuyên viên DBA tại Việt Nam đang tăng trưởng mạnh mẽ, do sự phát triển và ứng dụng rộng rãi của công nghệ dữ liệu trong nhiều lĩnh vực:

  • Tăng trưởng nhu cầu: Các doanh nghiệp thuộc nhiều ngành công nghiệp như tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, bán lẻ, và công nghệ thông tin đang tích cực tìm kiếm chuyên viên DBA để tối ưu hóa quy trình kinh doanh và phát triển chiến lược dựa trên dữ liệu.
  • Lý do tăng trưởng: Sự kết hợp giữa kỹ năng phân tích dữ liệu và hiểu biết về kinh doanh giúp các doanh nghiệp ra quyết định chiến lược chính xác hơn, cải thiện hiệu suất và tăng trưởng bền vững.

Học gì để có thể làm Data Analyst?

Với xu hướng ngành Data Analytics tại Việt Nam hiện nay, người mới bắt đầu học có định hướng làm trong lĩnh vực này cần chuẩn bị cho mình một lộ trình học tập phù hợp để đáp ứng các yêu cầu của nhà tuyển dụng. 

 

Có 2 hướng bạn có thể phát triển nếu là người mới: 

 

Hướng 1: Làm phân tích dữ liệu trong chính ngành nghề mình đang làm việc 

 

Ví dụ như, bạn đang làm Marketing, bạn có thể học thêm kỹ năng phân tích dữ liệu để bổ trợ cho công việc chuyên môn với các vị trí như Content, Digital, Planner, Researcher,... hoặc làm các vị trí đặc thù như Marketing Analyst. 

 

Điều này, đòi hỏi các nhân sự cần biết:

  • Tư duy về phân tích dữ liệu để có thể chọn lọc các chỉ số phù hợp nhất cho vấn đề cần giải đáp, tránh phân tích lan man, hiệu quả không sát với thực tế.
  • Khả năng sử dụng các công cụ thu thập (Google Analytics, Semrush, Buzzsumo,...) và công cụ phân tích dữ liệu (Looker Studio, SQL, Power Bi, Python). Chuyên sâu hơn là khả năng tạo ra các mô hình, thuật toán mới để đo lường kết quả và dự đoán xu hướng từng chiến dịch (Marketing Mix Modeling, Marketing Attribution,...).
  • Kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm ra insight và trực quan hoá dữ liệu thành bảng, biểu khoa học,...

 

Hướng 2: Theo học lộ trình từ cơ bản đến nâng cao, bám sát nhu cầu nhà tuyển dụng 

 

Bạn có thể tham khảo lộ trình học Data Analyst từ cơ bản đến nâng cao dành cho người mới bắt đầu tại: https://mindx.edu.vn/blog/lo-trinh-hoc-data-analyst-cho-nguoi-moi-bat-dau

Lời kết

Trên đây là xu hướng tuyển dụng ngành Data Analytics, hy vọng sẽ giúp các bạn có thêm thông tin kịp thời để chuẩn bị tốt cho sự nghiệp của mình. 

 

Nếu muốn học phân tích dữ liệu toàn diện, bạn có thể tham khảo KHÓA HỌC DATA ANALYSIS tại MindX, đào tạo kiến thức, kỹ năng để có thể ứng dụng vào làm việc thực tế chỉ sau 2 tháng. 

 

Xem thông tin chi tiết chương trình học TẠI ĐÂY

Đánh giá bài viết

0

0/5 - 0 lượt bình chọn
xu hướng tuyển dụng data analyst tại Việt Nam
Đăng ký nhận bản tin
Đăng ký ngay để nhận tin tức và tài liệu mới nhất về công nghệ