Data Analyst là gì? Lương, Trách nhiệm, Kỹ năng và Con đường Sự nghiệp

Tổ chức Diễn đàn Kinh tế Thế giới trong Báo cáo Tương lai của Việc làm 2020 đã liệt kê nhà phân tích dữ liệu là công việc phát triển thứ hai nhanh nhất. Theo ước tính của Glassdoor, mức lương trung bình của Nhà phân tích Dữ liệu là 71.228 đô la mỗi năm tại Hoa Kỳ. Dữ liệu là dầu mỏ mới. W. Edwards Deming, một nhà thống kê và tác giả người Mỹ đã nói rằng: “Chúng ta tin vào Thượng đế. Tất cả những người khác phải mang lại dữ liệu.”

Dữ liệu có tiềm năng khổng lồ có thể được sử dụng trong tăng trưởng kinh doanh và ra quyết định. Phân tích dữ liệu đề cập đến việc xử lý dữ liệu để trích xuất những thông tin có thể hành động. Khi dữ liệu tiếp tục tăng trưởng theo cấp số nhân, nhu cầu về những người có thể phân tích dữ liệu này cũng tăng lên.

Data Analyst là gì?

Nhà phân tích dữ liệu quan sát các mẫu và xu hướng trong dữ liệu và mô tả chúng. Họ hỗ trợ các tổ chức trong việc xác định cơ hội và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nhà phân tích Dữ liệu suy luận nguyên nhân đằng sau các sự kiện cụ thể và làm điều đó bằng cách tạo báo cáo, bảng điều khiển, trực quan hóa dữ liệu và trình bày. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, họ phân tích dữ liệu y tế để cải thiện kinh doanh và chăm sóc bệnh nhân. Trong lĩnh vực tài chính, họ đề xuất kế hoạch đầu tư và chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu tài chính.

Mô tả Công việc của Data Analyst

Nhà phân tích Dữ liệu có rất nhiều việc phải làm, từ thu thập dữ liệu đến truyền đạt kết quả. Mô tả công việc chi tiết của nhà phân tích dữ liệu như sau:

Thu thập Dữ liệu: Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên trong chu kỳ phân tích. Trong các ngành công nghiệp lớn nơi vai trò và trách nhiệm được định nghĩa rõ ràng, nhà phân tích dữ liệu nhận dữ liệu từ các kỹ sư dữ liệu. Nếu không, dữ liệu được thu thập từ các cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc nguồn bên ngoài.

Làm sạch Dữ liệu: Trong hầu hết các trường hợp, dữ liệu không sạch. Nó chứa các giá trị bị thiếu, bản ghi trùng lặp và không nhất quán về định dạng. Trước khi phân tích, dữ liệu được tiền xử lý thành định dạng phù hợp cho phân tích dữ liệu.

Phân tích Dữ liệu: Trong bước này, nhà phân tích dữ liệu nghiên cứu dữ liệu để tìm kiếm những thông tin có thể giúp ích. Họ thực hiện các thử nghiệm thống kê và trực quan hóa phân phối của các biến đơn và mối quan hệ giữa các biến nhiều. Họ xem xét dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau bằng cách sử dụng các công cụ và biểu đồ thống kê, trực quan hóa và kinh doanh khác nhau để có được những thông tin sâu sắc hơn.

Diễn giải Dữ liệu: Diễn giải dữ liệu đề cập đến việc ghi lại các phát hiện và kết quả trong ngữ cảnh của vấn đề kinh doanh. Trong bước này, nhà phân tích dữ liệu trả lời các câu hỏi quan trọng và đi đến những kết luận liên quan.

Truyền đạt Thông tin: Cuối cùng, nhà phân tích dữ liệu chia sẻ những phát hiện chính với nhóm, bao gồm cả quản lý và các bên liên quan. Dựa trên kết quả, nhà phân tích dữ liệu đề xuất các chiến lược, bao gồm việc xác định các cơ hội mới, cải thiện hiệu quả hoạt động, cải thiện chiến dịch tiếp thị, v.v. Thông tin được chia sẻ thông qua báo cáo, trình bày, bảng điều khiển và trực quan hóa.

Làm thế nào để trở thành một Data Analyst?

Kỹ năng Lập trình: Lập trình là kỹ năng kỹ thuật quan trọng nhất đối với nhà phân tích dữ liệu. Một nhà phân tích dữ liệu nên có kiến thức cơ bản về SQL (Ngôn ngữ Truy vấn Cấu trúc) để chèn, trích xuất và cập nhật dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Ứng viên phải thành thạo Python hoặc R.

Thống kê: Thống kê là cần thiết để nghiên cứu, phân tích, trực quan hóa và diễn giải dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh. Nhiều kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu yêu cầu kiến thức vững chắc về thống kê. Ví dụ, tạo một biểu đồ phân tán liên quan đến việc hiểu hồi quy và tương quan, và một biểu đồ hộp yêu cầu hiểu các biện pháp xu hướng trung tâm và phân tán.

Kỹ năng Trực quan hóa Dữ liệu: Một bức tranh đáng giá hơn một nghìn từ. Nhà phân tích Dữ liệu sử dụng trực quan hóa để trình bày thông tin cho nhóm và các bên liên quan không kỹ thuật. Họ sử dụng công cụ như PowerBI, Tableau, Excel và các thư viện Python như Matplotlib và Seaborn để tạo trực quan hóa. Các biểu đồ khác nhau tồn tại, nhưng việc chọn kiểu phù hợp là cần thiết để truyền đạt thông điệp.

Kỹ năng Mềm: Truyền đạt là kỹ năng mềm quan trọng nhất đối với nhà phân tích dữ liệu. Truyền đạt hiệu quả những thông tin chính cho nhóm kỹ thuật và các bên liên quan có thể giúp doanh nghiệp thay đổi chiến lược. Một nhà phân tích dữ liệu nên có kỹ năng trình bày và chú ý đến chi tiết tốt để truyền đạt quan điểm của mình. Họ nên có tư duy phản biện và sáng tạo để xem dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau. Một nhà phân tích dữ liệu cần có kỹ năng giải quyết vấn đề và quản lý dự án để trả lời các câu hỏi được đặt ra bởi các bên liên quan và nhà tuyển dụng và hoàn thành dự án.

Nhiều nền tảng Edtech giảng dạy các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà phân tích dữ liệu. Đăng ký các chứng chỉ phù hợp sẽ giúp bạn học các kỹ năng và tăng cường uy tín của mình như một chuyên gia. Bạn có thể phát triển thêm chuyên môn của mình bằng cách áp dụng các kỹ năng đã học vào các tập dữ liệu thực tế. Trình bày và ghi lại hiệu quả các dự án này sẽ giúp bạn có được công việc đầu tiên trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Con đường Sự nghiệp cho Data Analyst

Phân tích Dữ liệu là một lĩnh vực đa dạng và có nhiều vai trò công việc trong ngành phân tích, bao gồm:

• Chuyên viên Kinh doanh
• Chuyên viên Hoạt động
• Chuyên viên Tài chính
• Chuyên viên Tiếp thị
• Chuyên viên Rủi ro

Tùy thuộc vào kỹ năng, sở thích và kinh nghiệm của bạn, bạn có thể theo đuổi sự nghiệp trong bất kỳ vai trò nào trong số này. Con đường Sự nghiệp cho Data Analyst cũng bao gồm trở thành nhà phân tích cấp cao, chuyển sang vai trò nhà khoa học dữ liệu hoặc thăng tiến vào các vị trí quản lý.

Nhà phân tích dữ liệu hiện thực hóa tiềm năng của dữ liệu thô bằng cách sử dụng phương pháp thống kê và công cụ trực quan hóa. Hơn nữa, nhiều vai trò công việc dưới mái nhà phân tích dữ liệu sẽ tiếp tục phát triển cho đến thập kỷ tới.

Muốn có thêm nội dung liên quan đến Trí tuệ Nhân tạo? Truy cập unite.ai.