Data Analyst

Data Analyst hay chuyên viên phân tích dữ liệu là người thu thập và phân tích một lượng lớn những dữ liệu và thông tin để tìm ra xu hướng và các điểm cần cải thiện nhằm phát triển doanh nghiệp.

1. Data Analyst vs. Data Scientist

Data Analyst thường:

  • Mới bắt đầu vào lĩnh vực data science
  • Tập trung làm nhiều về mảng business intelligence
  • Sử dụng Excel hay SQL
  • Phân tích dữ liệu và tìm ra những thông tin hữu ích cho doanh nghiệp
  • Tối ưu hóa quy trình hoạt động và cải tiến chất lượng sản phẩm, dịch vụ

Data Scientist thường:

  • Có nhiều kinh nghiệm hơn data analysts
  • Chủ yếu phân tích dữ liệu để dự đoán xu hướng trong tương lai
  • Sử dụng Python và các ngôn ngữ lập trình khác
  • Lên ý tưởng phát triển sản phẩm, dịch vụ mới
  • Góp phần lên kế hoạch các chiến lược phát triển cho doanh nghiệp

2. Vai Trò Của Phân Tích Dữ Liệu

Phân tích dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng và thiết yếu trong các doanh nghiệp, đặc biệt là trong thời điểm khi các hoạt động kinh doanh và tương tác với khách hàng chủ yếu qua hình thức online như hiện nay. 

Quá trình phân tích dữ liệu sẽ giúp các doanh nghiệp xác định được xem họ hiện đang có vấn đề gì trong hoạt động, hay chất lượng sản phẩm, dịch vụ của họ không. Từ đó, có thể giúp các doanh nghiệp tìm ra các giải pháp để cải thiện. 

Nhờ vào sự phát triển nhanh của công nghệ như hiện nay, các doanh nghiệp có thể cập nhật dữ liệu rất nhanh, và ở mọi lúc mọi nơi. Việc này giúp cho các doanh nghiệp có thể:

  • Có đủ thông tin để đưa ra các quyết định cho doanh nghiệp
  • Đặt ra được các mục tiêu sát sao với tình hình thực tế
  • Dự đoán được xu hướng hành vi của khách hàng

Phân tích dữ liệu giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định bằng cách nào?
Từ quá trình phân tích dữ liệu, doanh nghiệp sẽ đánh giá được hiệu quả các hoạt động kinh doanh, marketing, phát triển sản phẩm, dịch vụ, hay nhiều khâu vận hành khác nữa của mình. Nhờ đó, họ có thể quyết định tiếp tục đầu tư, hay mở rộng những hoạt động hiệu quả, và dừng lại hay cải thiện những hoạt động chưa hiệu quả. 

Lấy ví dụ để hiểu rõ hơn phân tích dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến việc ra quyết định của doanh nghiệp trong mảng digital marketing hay còn được biết đến với tên gọi là tiếp thị kỹ thuật số. Cụ thể, trong mảng:

Social Media Marketing
Đối với mảng social media marketing hay còn gọi là tiếp thị trên mạng xã hội thì doanh nghiệp sẽ phân tích dữ liệu để hiểu được:

  • Nhóm người tương tác chính trên mạng xã hội của họ là ai. Họ quan tâm đến những vấn đề gì?
  • Họ hay tương tác với doanh nghiệp trên mạng xã hội như thế nào?
  • Họ có chia sẻ hay thích những nội dung của doanh nghiệp không?

Sau khi phân tích dữ liệu và hiểu được những vấn đề này, doanh nghiệp sẽ có thể điều chỉnh và cải thiện để nội dung của họ tốt hơn và có nhiều tương tác hơn.

Email Marketing
Trong mảng email marketing hay là tiếp thị qua thư điện tử, các doanh nghiệp thường sử dụng những công cụ phân tích để đánh giá xem:

  • Những email có tiêu đề nào thì được xem nhiều nhất
  • Những loại nội dung email nào có tỉ lệ thành công cao nhất
  • Gửi email vào những giờ nào trong ngày, trong tuần thì tỉ lệ mở và xem email là  nhiều nhất

Dựa vào những đánh giá, phân tích đó, doanh nghiệp có thể rút kinh nghiệm để điều chỉnh giờ gửi email phù hợp hơn, hay soạn những nội dung, tiêu đề email tốt hơn.

Tương tự như vậy, các doanh nghiệp cũng áp dụng phân tích dữ liệu trong các mảng khác của công ty. Ở bất cứ mảng nào, bộ phận nào có ghi nhận các dữ liệu thì đều có thể áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để giúp bộ phận đó thay đổi và cải tiến.  

3. Các Loại Phân Tích Dữ Liệu

5 loại phân tích dữ liệu thường được sử dụng:

Text Analysis, phân tích văn bản
Phân tích xem có những từ hay những đoạn lặp lại trong một lượng lớn dữ liệu các văn bản ví dụ như là dữ liệu các nội dung posts trên mạng xã hội. Từ đó, có thể phân loại các văn bản theo nội dung, hay cài đặt một hành động tự động nào đó, ví dụ như tự động xoá những post có nội dung không phù hợp.

Statistical Analysis, phân tích thống kê
Quan sát xem những đặc điểm, tính chất và sự phân phối của những dữ liệu chữ số để tìm ra xu hướng và mối quan hệ lẫn nhau giữa những số liệu đó.

Diagnostic Analysis, phân tích nguyên nhân
Phân tích sâu hơn những kết luận rút ra từ quá trình phân tích thống kê để tìm ra nguyên nhân tại sao có sự quan hệ giữa những biến số trong dữ liệu.

Predictive Analysis, phân tích và dự đoán xu hướng
Mô phỏng những con số, những kết quả có thể đạt được trong tương lai dựa vào dữ liệu đang có ở hiện tại. Từ đó, phần nào dự đoán các tình huống có thể xảy ra trong tương lai.

Prescriptive Analysis
Phân tích đặc điểm của dữ liệu, dựa vào đó đưa ra quyết định nên làm gì tiếp theo. 

4. Data Analyst Làm Những Việc Gì?

Công việc chủ yếu của một Data Analyst là thu thập, sắp xếp, và phân tích dữ liệu thành những thông tin hữu ích giúp doanh nghiệp cải thiện và phát triển.

Doanh nghiệp thường sử dụng một số công cụ để thu thập dữ liệu, sau đó lưu trữ dữ liệu vào một trung tâm dữ liệu, gọi là data centre. Các Data Analyst hằng ngày sẽ truy xuất dữ liệu từ data centre và chuyển hóa những dữ liệu đó thành các bảng dashboard có các biểu đồ, chỉ số kinh doanh để giúp các bộ phận trong doanh nghiệp đánh giá được tình hình hoạt động của họ.

Data Analyst có thể làm việc ở các lĩnh vực khác nhau. Nơi nào có dữ liệu thì nơi đó có vị trí data analyst, từ ngành thương mại điện tử đến ngành tài chính, y dược, truyền thông,…

Công việc cụ thể của Data Analyst cũng sẽ khác nhau tùy theo công ty và tùy theo lĩnh vực. Nhưng nhìn chung thì sẽ bao gồm 4 nhóm công việc chính sau: hiểu dữ liệu, phân tích dữ liệu, xây dựng và quản lý cơ sở dữ liệu, trao đổi và trình bày dữ liệu đến những bộ phận khác trong doanh nghiệp. Cụ thể hơn là:

Nghiên cứu
Một trong những việc mà chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ làm là nghiên cứu về công ty và thị trường của công ty họ để tìm ra những cơ hội phát triển, và những điểm cần cải thiện để tăng năng suất và hiệu quả kinh doanh.

Thu thập yêu cầu về dữ liệu
Data Analyst sẽ chịu trách nhiệm thu thập những yêu cầu của các bộ phận, phòng ban trong doanh nghiệp về các dữ liệu, các báo cáo họ cần.

Thu thập dữ liệu
Chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ thu thập dữ liệu và thông tin từ những nguồn có sẵn trong hệ thống của doanh nghiệp. Nếu dữ liệu họ cần chưa được ghi nhận trong hệ thống thì họ sẽ chịu trách nhiệm phát triển thêm hệ thống để có thể ghi nhận được dữ liệu đó.

‘Làm sạch’ dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu, Data Analyst sẽ cần định dạng lại dữ liệu, lọc ra những dữ liệu bị lặp lại hoặc không có giá trị. Ở bước này, Data Analyst sẽ cần sử dụng một số công cụ hoặc phần mềm để ‘làm sạch’ những dữ liệu lớn.

Tạo ra thuật toán
Data Analyst sẽ cần tạo và lập trình các thuật toán với Python hoặc R để hiểu rõ hơn về dữ liệu hoặc để tìm ra câu trả lời cho những giả định của bạn.

Xây dựng mô hình dữ liệu
Một nhiệm vụ khác của Data Analyst là xây dựng mô hình dữ liệu để tìm ra liệu có một xu hướng hay pattern lặp lại với dữ liệu không.

Trình bày kết quả
Khi hoàn thành quá trình phân tích dữ liệu, Data Analysts sẽ trình bày những điểm họ tìm ra từ dữ liệu cho các bộ phận khác hoặc cho quản lý của họ theo một cách dễ hiểu nhất. Để làm được điều này thì họ có thể cần tạo ra các dashboard trên một số công cụ data visualization như Tableau, PowerBi,…

5. Data Analyst Sử Dụng Công Cụ Gì?

Data Analyst sử dụng một số công cụ để thu thập và phân tích dữ liệu, và một số công cụ khác nữa để trình bày những dữ liệu và thông tin đó theo cách dễ hiểu cho những phòng ban khác trong doanh nghiệp. 5 công cụ Data Analyst hay sử dụng:

Excel
Bảng tính Ms Office Excel là một trong những công cụ được data analyst sử dụng thường xuyên nhất.

SQL
Ngôn ngữ lập trình để truy xuất và quản lý dữ liệu.

Python
Ngôn ngữ lập trình thống kê được sử dụng rộng rãi nhất.

Spark
Là framework dùng để viết các ứng dụng giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn trong trường hợp phải làm việc với một lượng lớn dữ liệu.

Tableau
Là công cụ trực quan hóa dữ liệu data visualization được sử dụng rộng rãi nhất.

6. Data Analyst Cần Có Kỹ Năng Nào?

4 kỹ năng các Data Analyst cần có:

SQL
Ngôn ngữ lập trình để truy xuất và quản lý dữ liệu.

Excel
Kỹ năng xử lý dữ liệu với Excel, công cụ được data analyst sử dụng nhiều nhất.

Statistical Programming, Lập Trình Thống Kê
Data Analyst sử dụng các ngôn ngữ lập trình R, Python để mô phỏng các ứng dụng thống kê bao gồm phân tích hồi quy – regression analysis, mô hình tuyến tính – linear model, mô hình phi tuyến – nonlinear model, kiểm tra thống kê – statistical tests.

Data Visualization, Trực Hóa Quan Dữ Liệu
Data Analyst sử dụng các ứng dụng như Tableau, PowerBI, Bokeh, và một số ứng dụng khác để chuyển dữ liệu thành các bảng biểu chord diagrams, heat maps, scatter plots, và một số bảng biểu khác để dễ đọc.

7. Các Hướng Phát Triển Của Data Analyst

Data Analyst là vị trí bắt đầu lý tưởng để bạn bước chân vào thế giới Data Science. Vị trí này có thể là lựa chọn phù hợp cho ai vừa tốt nghiệp đại học các ngành thống kê, toán, khoa học máy tính hoặc những ngành tương tự khác. Nó cũng phù hợp cho những ai có kinh nghiệm về các ngành nghề kinh doanh, kinh tế, hay khoa học xã hội và học thêm một số khóa học về phân tích dữ liệu để chuyển đổi sang ngành data science.

8 Hướng phát triển nghề nghiệp trong ngành phân tích dữ liệu:

  • Data Analyst, chuyên viên phân tích dữ liệu
  • Business Analyst, chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Systems Analyst, chuyên viên phân tích hệ thống
  • Research Analyst, chuyên viên phân tích nghiên cứu
  • Operations Analyst, chuyên viên phân tích vận hành
  • Marketing Analyst, chuyên viên phân tích Marketing
  • Researcher, nghiên cứu viên
  • Statistician, chuyên viên thống kê