Tại sao lại muốn trở thành Data Analyst?

Tại sao anh lại lựa chọn trở thành Data Analyst thay vì những nghề nghiệp hấp dẫn khác?

Xin chào mọi người, mình tốt nghiệp ngành Computer Science tại trường Đại học Bách Khoa HCM. Với ngành học của mình thì kiến thức sẽ nghiêng về engineer, về technical, và nếu đúng ra thì mình sẽ đi theo hướng sự nghiệp là Software Engineer hay Machine Learning Engineer. Tuy nhiên, mình lại chọn làm Data Analyst, tức là 1 vị trí nghiêng về business nhiều hơn. 

Bởi vì trong quá trình làm việc với dữ liệu, mình nhận thấy rằng, dữ liệu là một kho báu, một mỏ dầu để chúng ta có thể khai phá nó. Và việc sử dụng dữ liệu cơ bản giúp chúng ta giải quyết những vấn đề của business. Theo mình, nếu làm ở vị trí engineer thì khó có thể hiểu được những thứ chúng ta đang làm hay khó thấy được sự ảnh hưởng của dữ liệu với business. Chính vì thế, mình quyết định chọn Data Analyst làm hướng đi vì mình muốn hiểu rõ hơn về tất cả những thứ mình làm với dữ liệu, thấy nó có đóng góp như thế nào và chính vị trí của mình sẽ đóng vai trò gì đối với sự phát triển của doanh nghiệp. 

Anh có thể chia sẻ thêm về công việc trong một ngày của mình với vai trò là Data Analyst và những công việc ấy sẽ giúp mình nhận ra impact đối với business như thế nào ạ? 

Data Analyst (DA) là vị trí còn khá mới ở Việt Nam. Công việc của vị trí này sẽ phụ thuộc vào phạm vi của mỗi doanh nghiệp. Tuy nhiên, với trải nghiệm thực tế của mình thì công việc của 1 DA có thể được chia thành 3 phần chính.

Phần đầu tiên, Data Analyst sẽ giải quyết vấn đề ad hoc của doanh nghiệp. Đôi khi doanh nghiệp cần thông tin, cần dữ liệu nhưng không có điều kiện cũng như kỹ năng để trích xuất, xử lý những dữ liệu đó nên sẽ cần DA. 

Thứ hai, bất kỳ sản phẩm nào khi launching ra ngoài thị trường cũng cần phải có sự theo dõi, đánh giá các chỉ số để có cơ sở tối ưu, phát triển. DA sẽ thực hiện xây dựng các dashboard để mọi người tiện theo dõi, đánh giá mức độ hiệu quả của sản phẩm. Bên cạnh đó, một số Data Analyst như team của mình sẽ xây dựng hệ thống email alert để có thể thông báo cho những team liên quan khi có vấn đề xảy ra. 

Thứ ba, mình nghĩ bất kỳ một Data Analyst nào cũng cần có 1 sản phẩm cho riêng mình. Bản thân mình cũng xây dựng 1 số sản phẩm, làm từ khâu phân tích dữ liệu và đưa ra giải pháp giúp cho doanh nghiệp có thể phát triển hơn. Và mình nhìn thấy rõ được sự đóng góp thông qua process đấy như thế 

Theo những chia sẻ trên của anh, em thấy Data Analyst muốn hoàn thiện công việc của mình thì cũng phải tương tác rất nhiều với các phòng ban khác. Vậy theo anh, DA nên giao tiếp, trao đổi với các team khác như thế nào để đem lại hiệu quả hơn? 

Data Analyst sẽ làm việc với dữ liệu rất nhiều và khi làm việc với nó, mình cần hiểu dữ liệu đó là gì, được collect như thế nào và làm sao để biết được chất lượng của chúng, thì chúng ta phải làm việc với các team như Data Engineer,... Họ là những người quản lý dữ liệu. Trong quá trình giao tiếp, trao đổi với DE mà mình không hiểu rõ thì sẽ dẫn đến việc sử dụng dữ liệu sai mục đích, kéo theo các chỉ số sau khi phân tích cũng sai, và không mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, DA cũng cần làm việc rất nhiều với các team business khác tư bộ phận kinh doanh, vận hành, phát triển sản phẩm,.. để cùng thực hiện các quyết định được đưa ra từ dữ liệu kể trên. 

Data Analyst - Nghề bão hoà ở nước ngoài nhưng vẫn còn rất mới tại Việt Nam

Trong vài năm trở lại đây, vị trí Data Analyst trên thị trường tuyển dụng đang hot, có nhu cầu tuyển dụng tăng cao và rất nhiều bạn trẻ lựa chọn ngành này để theo đuổi. Vậy với góc nhìn của anh, thì cơ hội dành cho người mới ở thời điểm hiện tại như thế nào? 

Có thể mọi người đã nghe khái niệm về Data Analyst từ lâu rồi. Ở nước ngoài, ngành nghề này cũng đã phát triển và dần trở nên bão hoà. Tuy nhiên, có 1 điều may mắn là ở Việt Nam, các doanh nghiệp gần đây mới hiểu rõ vai trò của dữ liệu như thế nào, nên mới bắt tay vào công cuộc chuyển đổi số, và ứng dụng dữ liệu vào trong kinh doanh nhiều hơn. Số lượng nhà tuyển dụng tăng dần hàng năm. Đây cũng là cơ hội để các bạn có thể theo đuổi phân tích dữ liệu như một nghề nghiệp. 

3 kỹ năng làm nên 1 Data Analyst thực thụ

Vậy theo anh, một người mới nên chuẩn bị những kỹ năng gì để có thể trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp? 

Theo mình, muốn chinh phục nghề Data Analyst, có 3 kiến thức bạn cần phải nắm rõ. Đó là Hard Skill (kỹ năng chuyên môn), soft skill (kỹ năng mềm) & domain knowledge. 

Hard Skill chính là kỹ năng về việc sử dụng các công cụ cho việc phân tích dữ liệu. Phổ biến nhất có thể kể đến là SQL - ngôn ngữ truy vấn giúp chúng ta tìm, lọc dữ liệu từ database. Thứ 2, nếu muốn thể hiện được insight, những phân tích để người khác có thể hiểu thì phải sử dụng các công cụ trực quan hoá dữ liệu (visualization) như Power Bi. Nâng cao hơn thì có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình để phân tích, xử lý những dữ liệu lớn và chuyên sâu. 

Còn Soft skill thì bạn cần phải có kỹ năng giao tiếp, trình bày, trao đổi. Vì DA không chỉ làm việc về dữ liệu mà còn làm về con người, về business nên kỹ năng mềm rất quan trọng. Mọi người phải hiểu rõ được chúng ta trình bày cái gì hoặc vấn đề nào cho business. Bên cạnh đó và không thể thiếu được là kỹ năng storytelling. Nó liên kết những phần mà chúng ta phân tích để tạo nên 1 câu chuyện, đi từ đầu cho tới khi kết thúc,..

Tiếp theo nữa là Domain Knowledge. Domain Knowledge là những kiến thức phục vụ cho việc phân tích dữ liệu. Kiến thức đầu tiên không thể không kể đến là thống kê. Sử dụng các kỹ thuật thống kê giúp chúng ta kiểm soát được đầu vào của dữ liệu và mô tả dữ liệu đó chính xác hơn.  Bên cạnh đó, kiến thức về ngành nghề cũng rất quan trọng đối với Data Analyst. Ví dụ làm DA cho 1 công ty chuyên về Finance thì cần củng cố, trau dồi kiến thức về tài chính. Từ đó mới hiểu rõ ngành đó cần những thông tin gì, dữ liệu như thế nào cho phù hợp. 

Mình nghĩ đây chính là 3 yếu tố cần có để trở thành 1 Data Analyst giỏi và có chuyên môn cao. 

Vậy đối với anh, làm thế nào để có thể cải thiện domain knowledge về ngành nghề? 

Cũng khá khó để chúng ta biết có thể làm gì để cải thiện domain knowledge. Mình may mắn khi làm ở công ty hiện tại với vai trò trước đó là Software Engineer và chuyển qua làm Data Analyst. Trong quá trình đó, mình học hỏi, tích lũy dần để giúp cho domain knowledge tốt lên. Còn đối với những bạn mới, thì khó có thể cập nhật kiến thức ngành nghề trong thời gian ngắn được. Các bạn cần dành nhiều thời gian để tìm tòi, đọc nhiều sách, tài liệu nước ngoài để trau dồi thêm. Hoặc cũng có thể bắt đầu với chính lĩnh vực mà mình đang học, đang làm việc và trở thành DA trong lĩnh vực đó. 

Hành trình định hướng cho những người muốn theo đuổi nghề Data Analyst 

Ngoài vai trò là 1 Data Analyst, anh Bảo còn là giảng viên tại MindX, được yêu mến và hoan nghênh trong cộng đồng học viên. Vậy tại sao anh lại quyết định tham gia giảng dạy cũng như định hướng cho các bạn muốn theo đuổi nghề DA?

Việc dạy về phân tích dữ liệu là 1 cái duyên. Trong quá trình làm việc, sẽ có giai đoạn bị bão hoà. Tức là công việc của mình hơi ổn định, có nhiều khoảng thời gian trống và mình muốn có thêm thu nhập. Lúc đó, mình nghĩ đến việc làm gia sư vì hồi còn là sinh viên, mình đi làm sớm nên không có kinh nghiệm và trải nghiệm làm gia sư. Tuy nhiên, chị đồng nghiệp lại nói là tại sao mình không tận dụng chuyên môn và kinh nghiệm làm việc trong ngành Data này để dạy về phân tích dữ liệu. Lúc ấy chị cũng giới thiệu mình đến MindX và apply vào đây. Mình cũng rất vui vì thuộc lớp giảng viên đời đầu, được đồng hành cùng MindX từ những bước đi chập chững về khóa học Data. 

Xem thêm: Khoá học Data Analyst - Lộ trình học 8 tháng dành cho người mới bắt đầu.

Trong suốt quá trình giảng dạy, anh có gặp khó khăn gì không ạ? Và anh đã khắc phục những khó khăn ấy như thế nào? 

Mình đã đồng hành với MindX từ những khóa học mà chỉ có 10-20 học viên/lớp đến hiện tại lên tới 100 học viên/lớp và tất nhiên cũng gặp khó khăn. Cái khó lớn nhất chắc là khả năng truyền đạt. Vì đây là kỹ năng rất quan trọng khi làm về giáo dục. Tuy nhiên, mình đã luôn trau dồi và cải thiện nó trong quá trình giảng dạy. Bên cạnh đó, khoá mình phụ trách là Data For Everyone, tức là mọi người từ nhiều background đều có thể học. Mục tiêu của mỗi người cũng khác nhau nên việc truyền đạt kiến thức như thế nào rất quan trọng. Vì nếu mình nói về những thứ quá chuyên môn thì nhiều người không thể hiểu. Mình phải cân bằng giữa tất cả các học viên, xem đối tượng là ai, background như thế nào để rồi giải quyết và trình bày để làm sao kiến thức truyền đạt không quá khó với người này mà không quá dễ với người kia. 

Khó khăn thứ 2 chắc là về giọng nói. Mình nói giọng hơi miền Trung hơi nặng nên nhiều học viên khó có thể nghe được. Nên mỗi ngày, mình đều trau dồi để giọng của mình tốt hơn. 

Tiếp nữa là định hướng phong cách giảng dạy. Có rất nhiều người thích dạy theo cách liên hệ thực tiễn, dạy lý thuyết sau đó áp dụng vào thực tế. Còn mình thì luôn mong muốn học viên được thực hành và tư duy nhiều hơn. Ví dụ khi giải thích một vấn đề nào đó, mình sẽ không dạy kiểu cầm tay chỉ việc và sẽ yêu cầu mọi người suy nghĩ và đưa ra giải pháp để giải quyết nó. Qua đó, mọi người sẽ hiểu được bản chất của những cái mình đang làm, từ đó tăng khả năng tư duy. Phải mất một thời gian mình mới xây dựng được phong cách giảng dạy đó. 

Vậy trong suốt thời gian giảng dạy tại MindX, đâu là kỷ niệm mà anh thấy đáng nhớ nhất? 

Đáng nhớ thì là những lúc học viên liên hệ báo tin vui ứng tuyển thành công vị trí liên quan đến Data, hoặc đã ứng dụng được kỹ năng phân tích dữ liệu học được vào công việc của mình. Ví dụ kế toán thì fill được dữ liệu nhân sự nhanh chóng, marketer thì thì có thể tối ưu được các chỉ số và làm report chính xác hơn. Bởi vì mình không mong đợi nhiều là các bạn học xong 1 khoá 2 tháng là có công việc DA luôn. Vì để trở thành Data Analyst là một quá trình dài và cần rất nhiều kỹ năng. Mình cảm thấy rất vui vì khoá nào cũng nhận được những phản hồi như thế. 

Tất nhiên là cũng có những kỷ niệm buồn. Ví dụ khi mình nhận được feedback không tốt của học viên về phần giọng nói. Lúc ấy mình đã suy nghĩ rằng có nên tiếp tục làm ở vị trí giảng viên không. Tuy nhiên, mình đã chọn cách là dành thời gian chia sẻ với các bạn học viên để mọi người có thể hiểu, đồng thời, khuyến khích học viên hỏi khi chưa hiểu bài để mình có thể giảng lại vấn đề đó. Rất may sau đó, mọi người đã chủ động tương tác với mình nhiều hơn. 

Vậy với kinh nghiệm làm việc và giảng dạy của mình, anh có lời khuyên nào cho các bạn muốn theo đuổi phân tích dữ liệu không ạ? 

Data Analysis là tổ hợp của nhiều kiến thức, kỹ năng khác nhau và cần một quá trình tích lũy dài để có thể làm việc được. Mọi người có thể ứng dụng một số kỹ năng như sử dụng công cụ, tạo bảng biểu, report,.. chỉ trong thời gian học ngắn. Nhưng nếu muốn có chuyên môn cao về phân tích dữ liệu thì cần học hỏi rất là nhiều. Chính vì vậy, các bạn cần phải luôn kiên nhẫn, biết được mình cần trang bị những kiến thức gì và xác định đúng hướng đi trong ngành data này. Bạn có thể bắt đầu bằng việc sử dụng công cụ, phân tích những bài toán cơ bản và ứng dụng ngay vào lĩnh vực mình đang học/làm việc để có thể tăng domain knowledge hơn. Cộng động Data tại Việt Nam hiện nay rất lớn, nên mọi người có thể tham gia. Có thắc mắc về chuyên môn thì mọi người cũng đều chia sẻ tận tình. Các bạn sẽ đỡ bị lạc lõng khi theo đuổi nghề này. 

Hy vọng những chia sẻ trên đây của anh Bảo giúp bạn có cái nhìn sâu hơn và toàn diện hơn về nghề Data Analyst. Bạn có thể tham khảo KHOÁ HỌC DATA ANALYST của MindX tại đây.