post
Data Analyst
Kinh nghiệm học tập
62

Tại sao nhân sự hiện nay đều nên học phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) không còn là một nghề hot mà được đánh giá là kỹ năng mà nhân sự hiện nay ai cũng đều nên sở hữu. Tại sao lại như vậy? Cùng giải đáp chi tiết dưới đây.

Ảnh hưởng của phân tích dữ liệu tới các lĩnh vực nghề nghiệp hiện nay

Trong thời kỳ mà mọi doanh nghiệp, lĩnh vực đều bước vào thời kỳ chuyển đổi số thì dữ liệu được coi là “vàng đen", ảnh hưởng tới mọi quyết định trong chiến lược phát triển của doanh nghiệp. Tuy nhiên, dữ liệu chỉ có thể phát huy tác dụng khi chúng ta biết bóc tách, phân tích, tìm ra insight, vấn đề từ dữ liệu thô đó. Chính vì vậy, kỹ năng phân tích dữ liệu là vô cùng quan trọng và cần phải có đối với đa số nhân sự hiện nay, đặc biệt là các cấp quản lý. 

 

Phân tích dữ liệu là kỹ năng quan trọng của nhân sự thời đại số

Phân tích dữ liệu là kỹ năng quan trọng của nhân sự thời đại số

 

Phân tích dữ liệu có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều ngành nghề khác nhau như bán lẻ, hàng tiêu dùng, dịch vụ tài chính, sản xuất và bảo hiểm. Trong ngành bán lẻ, chẳng hạn, việc phân tích hành vi và thói quen mua sắm của khách hàng thông qua dữ liệu thu thập từ các kênh đa dạng như mạng xã hội, nhật ký cuộc gọi, lượt ghé thăm cửa hàng và lịch sử duyệt web cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị và dịch vụ khách hàng của mình.

 

Hơn nữa, phân tích dữ liệu còn hỗ trợ doanh nghiệp trong việc xác định và khai thác các phân khúc khách hàng mới, từ đó củng cố lợi thế cạnh tranh và vươn lên dẫn đầu thị trường. Nhờ vậy, việc đầu tư vào công nghệ và kỹ năng phân tích dữ liệu là hết sức cần thiết, giúp doanh nghiệp không chỉ phát triển bền vững mà còn đạt được thành công vượt trội trong kỷ nguyên số.

 

Tại sao nhân sự hiện nay đều nên học phân tích dữ liệu?

Dù bạn làm ở ngành nào (Marketing, Sales, HR, Operations,...), nhu cầu đọc số liệu để cải thiện kết quả làm việc vẫn luôn hiện hữu. Ví dụ, một bạn Marketing sẽ muốn xem số liệu để nghĩ cách tìm được nhiều khách hàng hơn, hay một bạn Sales sẽ cần đọc report để xác định những điểm còn yếu trong phễu khách hàng để chốt được nhiều khách hơn. Hoặc giả sử những ngày Sale lớn của các công ty thương mại điện tử, thì sau đó các đội dự án cũng sẽ phải họp lại để nhìn số và làm báo cáo để chuẩn bị kế hoạch cho những kỳ sale tiếp theo. Chính vì vậy, hầu hết các công ty đều có một đội ngũ các bạn Data Analyst hay Business Intelligence để hỗ trợ mọi người lấy dữ liệu, làm báo cáo và phân tích.

 

Tuy nhiên, dù đã có rất nhiều báo cáo hay dashboard được tự động hóa, nhu cầu các team cần lấy thêm dữ liệu để phân tích sâu hơn là không thể tránh khỏi. Giả sử bạn thấy tuần này số lượng khách hàng của công ty bị giảm, thì chắc chắn bạn sẽ đưa ra thêm rất nhiều các hypothesis để giải thích nguyên nhân, và sẽ cần request thêm dữ liệu để chứng minh các hypothesis ấy. Lúc này, chuyện back and forth với các team dữ liệu chắc chắn sẽ diễn ra.

 

Bên cạnh đó, đôi khi bạn cần số rất gấp do không có nhiều thời gian, hoặc là sếp đòi “trong hôm nay phải có nha em”, mà các team DA hoặc BI thì không phải lúc nào cũng có thể cung cấp ngay những dữ liệu, hoặc phân tích mà bạn cần được. Điều này sẽ dẫn đến việc bạn không thể kịp thời phân tích và ra quyết định, hoặc sẽ bị trễ deadline với sếp. Đây cũng là một “nỗi đau dai dẳng” mà rất nhiều các team/ công ty gặp phải.

 

Đến đây chúng ta có 2 cách để giải quyết:

 

Cách 1: Yêu cầu tuyển thêm các bạn Data Analyst/Business Intelligence Analyst mới để hỗ trợ. Cái hay của cách này là các bạn Marketing, Sales, Operations,… nói chung là ở các phòng ban cần dữ liệu vẫn sẽ có nhiều thời gian để làm các công việc chuyên môn khác, và dữ liệu hoặc báo cáo sẽ được hoàn thành sớm hơn do có nhiều người làm hơn. Tuy nhiên, hôm nay, phòng ban của bạn, hoặc cả công ty chỉ có 10 người, nhưng hôm sau có thể sẽ tăng lên 1000 người, hay 100.000 người. Lúc này, khó khăn muôn thuở sẽ bị lặp lại.

 

Cách 2: Tự học cách lấy số liệu, các phương pháp phân tích dữ liệu và làm báo cáo để chủ động hơn. Bạn sẽ tiết kiệm được rất nhiều thời gian chờ đợi, và có thể chủ động hơn trong công việc của mình. Đây cũng chính là xu hướng chung của tương lai: mọi người đều cần biết cách lấy số và làm việc với dữ liệu. Lúc đó, data sẽ không còn là một nghề nữa, mà sẽ trở thành một kĩ năng hỗ trợ công việc cho bạn.

 

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

Vậy bạn cần học những gì?

Vậy giả sử bạn muốn học Data Analytics để bổ trợ cho công việc của mình, thì giờ bạn cần học những gì:

 

  • 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.

Học phân tích dữ liệu ở đâu?

Để sở hữu kỹ năng phân tích dữ liệu, bạn hoàn toàn có thể tự học qua các tài liệu, khóa học online trên Coursera, Udemy,... 

 

Bên cạnh đó, nếu bạn muốn có giảng viên, mentor support, thì có thể tham khảo Khoá học Data Analyst tại MindX, giúp bạn sử dụng thành thạo các công cụ và các kỹ năng phân tích dữ liệu cơ bản, phục vụ cho công việc chỉ sau 2 tháng học. 

 

Chinh phục phân tích dữ liệu chỉ 6-8 tháng cùng MindX

Xem lộ trình học tập chi tiết TẠI ĐÂY

Đánh giá bài viết

0

0/5 - 0 lượt bình chọn
Đăng ký nhận bản tin
Đăng ký ngay để nhận tin tức và tài liệu mới nhất về công nghệ