Những ngành nghề nào cần có vị trí Data Analyst ?

Dữ liệu là một trong các yếu tố quan trọng đối, quyết định sự thành công của việc sử dụng công nghệ số để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ, và quy trình kinh doanh mới. 

Một trong những ảnh hưởng quan trọng nhất của Data Analysis là khả năng hiểu rõ khách hàng. Nhờ vào việc phân tích dữ liệu về hành vi và sở thích của khách hàng, doanh nghiệp có thể tùy chỉnh sản phẩm và dịch vụ của họ để đáp ứng nhu cầu cụ thể của mỗi khách hàng.

Data Analysis còn giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình kinh doanh và hệ thống thống quản lý nhân sự thông qua khả năng tối ưu quản lý hàng tồn kho, cải thiện dịch vụ khách hàng, cải thiện quá trình tuyển dụng, phát triển nhân sự.

Một trong ba ảnh hưởng khác từ Data Analysis tới doanh nghiệp trong thời kỳ chuyển đổi số không thể bỏ qua khả năng dự đoán xu hướng tương lai. Sở dĩ, Data Analysis có thể làm được điều này là dựa trên kết quả phân tích Big Data, để đưa ra xu hướng chung, so sánh sự thay đổi các kết quả với nhau và đưa ra dự báo về xu hướng thị trường trong tương lai. Trong đó, Phân tích dữ liệu có thể dự báo được cung, cầu, xu hướng tiêu dùng, quản trị rủi ro và đề xuất các ý tưởng, cơ hội mới.

Hầu hết các lĩnh vực, ngành nghề hiện nay đều ứng dụng ít nhất một phần dữ liệu vào việc phát triển và kinh doanh, ví dụ như: Tài chính - Ngân hàng, IT, Marketing, giáo dục, Bảo hiểm, Nông nghiệp, sản xuất và lắp ráp,... Vì thế, Data Analyst cũng là một vị trí quan trọng, không thể thiếu trong bộ máy nhân sự của những lĩnh vực này. 

Ngành tài chính – ngân hàng

Vị trí Data Analyst làm việc trong lĩnh vực tài chính thường được gọi với những cái tên khác như Quantitative Analyst, Financial Analyst,... Họ đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và tận dụng dữ liệu tài chính. Các nhiệm vụ chính của Data Analyst bao gồm quản lý và xử lý dữ liệu tài chính, phân tích tài chính, dự đoán và mô hình hóa tài chính, phát triển sản phẩm và dịch vụ tài chính, phân tích thị trường và cạnh tranh, quản lý rủi ro tài chính và tối ưu hóa hoạt động nội bộ. 

Vị trí Data Analyst trong ngành này đòi hỏi kiến thức về tài chính và kỹ năng phân tích dữ liệu, đóng vai trò quan trọng đối với việc đề xuất chiến lược dựa trên kết quả phân tích dữ liệu.

Ngành phát triển phần mềm

Quá trình phát triển phần mềm bao gồm các giai đoạn như thiết kế, xây dựng và duy trì các ứng dụng và hệ thống phần mềm và dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong hầu hết những giai đoạn đó. Công việc của Data Analyst sẽ bao gồm: phân tích hiệu suất ứng dụng, dữ liệu sản phẩm, phân tích dữ liệu dự án,..

Ngoài Data Analyst, bạn cũng có thể làm các vị trí chuyên môn hơn cần kỹ năng phân tích dữ liệu như chuyên viên kiểm tra chất lượng phần mềm (QA Analyst); Chuyên viên quản lý dữ liệu phần mềm (PO Analyst). 

Ngành truyền thông, marketing

Data Analyst trong ngành truyền thông, marketing đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập, phân tích, và hiểu dữ liệu khách hàng để tạo ra chiến dịch truyền thông hiệu quả, đo lường hiệu suất quảng cáo. Các kết quả từ Data Analysis còn là cơ sở để điều chỉnh chiến lược truyền thông giúp tối ưu hóa hiệu suất và tương tác với khách hàng. 

Ngoài ra, các vị trí thường thấy trong ngành truyền thông, marketing cũng chuyên về phân tích dữ liệu như: Market Research Analyst; Seo Analyst, Digital Marketer,...

>>> Xem thêm: Quy trình 6 bước phân tích dữ liệu trong Marketing 

Ngành bảo hiểm

Data Analyst là người thu thập các dữ liệu tài chính cá nhân, doanh nghiệp, phân tích các dữ liệu này để xác định xu hướng và nhu cầu của từng tệp khách hàng. Trong ngành bảo hiểm, Data Analyst cần tận dụng dữ liệu có sẵn để đánh giá nhu cầu tìm kiếm sản phẩm của khách hàng, đề xuất xây dựng sản phẩm bảo hiểm, cải tiến các sản phẩm có sẵn theo kết quả dữ liệu, chính là xu hướng thị trường bảo hiểm.

Ngành công nghệ, viễn thông

Vai trò của Data Analyst trong ngành này bao gồm việc phân tích dữ liệu để hiểu và tối ưu hóa hoạt động, dự đoán xu hướng công nghệ, nâng cao chất lượng sản phẩm và đưa ra đề xuất, quyết định chiến lược dựa trên kết quả số liệu.

Các ngành nghề liên quan đến hóa học và điều chế như: hóa học, hóa mỹ phẩm

Trong ngành này, Data Analyst phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình sản xuất, kiểm tra chất lượng sản phẩm, nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới. Data Analyst giúp doanh nghiệp hiểu về thông tin từ dữ liệu bằng việc theo dõi và đánh giá chất lượng, dự đoán hiệu suất.

Ngành công nghiệp sản xuất và lắp ráp

Trong ngành công nghiệp sản xuất và lắp ráp, Data Analyst tiếp nhận dữ liệu về sản phẩm từ bộ phận kiểm định, sau đó phân tích các số liệu này để đánh giá chất lượng, đề xuất các giải pháp tối ưu quy trình sản xuất và chất lượng sản phẩm. Đồng thời, Data Analyst là người quản lý các dữ liệu về máy móc, chi phí sản xuất nên họ sẽ là người đưa ra các đề xuất và báo cáo kết quả dữ liệu để xây dựng chiến lược sản xuất.

Ngành liên quan đến giáo dục như: các trường đại học, trường đại học, học viện, viện nghiên cứu.

Data Analyst trong ngành giáo dục là người nắm bắt và quản lý các dữ liệu về người học, nhân lực trong ngành... họ phân tích các dữ liệu có sẵn để tìm ra xu hướng ngành nghề, hành vi của người học, đánh giá chất lượng giáo dục... Data Analyst sẽ báo cáo các kết quả phân tích này để giúp các tổ chức giáo dục.

Để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) trong bất kỳ lĩnh vực nào, bạn cần phải có 2 yếu tố: 

Kiến thức về phân tích dữ liệu 

Kiến thức phân tích dữ liệu cơ bản nhất bao gồm: 

• SQL hoặc các phần mềm nội bộ để lấy dữ liệu. Ở nhiều các công ty lớn, hoặc các công ty chú trọng công nghệ, dữ liệu sẽ được lưu trữ trong các database, và lượng dữ liệu này là vô cùng lớn. Do đó, bạn sẽ cần học SQL hoặc tool nội bộ của công ty để “gọi” những dữ liệu mà bạn cần ra. Một bạn chưa từng làm Data, nhìn vào các ngôn ngữ lập trình hoặc tool thì rất dễ sợ hãi. Tuy nhiên, riêng SQL thì rất dễ học, và bạn hoàn toàn có thể sử dụng SQL phục vụ cho công việc chỉ sau 2 – 3 tuần học hỏi và thực hành.
• Các kiến thức thống kê và phương pháp phân tích dữ liệu: Sau khi đã có bộ dữ liệu, bạn sẽ cần xử lý và phân tích để biến những con số khô khan thành những insights mà doanh nghiệp có thể sử dụng được. Để làm được điều này, bạn cần vững các kiến thức thống kê (ít nhất là các khái niệm cơ bản như trung bình, trung vị, hay cao cấp hơn là các mối tương quan giữa các biến,…) và các phương pháp phân tích để không bị bias dữ liệu.
• Công cụ phân tích & trực quan hóa dữ liệu: Đối với các dữ liệu nhỏ hoặc đã được xử lý, bạn có thể sử dụng Excel. Nhưng nếu bạn cần phân tích những dữ liệu lớn và phức tạp hơn, thì Power BI, Tableau, hoặc thậm chí là Python, R sẽ là những công cụ mà bạn cần bổ trợ thêm.
• (Optional) Công cụ tự động hóa: Việc xử lí, phân tích dữ liệu hoặc làm báo cáo bằng tay sẽ khiến bạn vô cùng mất thời gian. Lúc này, bạn có thể học thêm một vài công cụ tự động hóa như VBA, Power Query, Python,… sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu suất làm việc của mình.

Kiến thức về ngành nghề, lĩnh vực đang làm việc 

Kiến thức về ngành nghề là yếu tố quan trọng, phục vụ đắc lực và tránh cho công việc phân tích dữ liệu đi sai hướng. 

Vì vậy, bạn có thể bắt đầu từ chính ngành nghề mình đang học và làm việc, trau dồi thêm các kỹ năng và kiến thức về phân tích dữ liệu để ứng dụng vào lĩnh vực đó. 

Bài viết trên đây của MindX đã cùng các bạn tìm hiểu về ảnh hưởng của Data Analysis tới các công ty, doanh nghiệp trong thời đại chuyển đổi số cũng như vai trò của Data Analyst trong các ngành nghề khác nhau. 

Tham khảo Khóa học Data Analyst tại MindX - Lộ trình đào tạo theo mục tiêu giúp bạn có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu chỉ trong thời gian ngắn. 

Xem chi tiết lộ trình học tập tại: KHOÁ HỌC DATA ANALYST