Chuyên viên phân tích dữ liệu Data Analyst là gì?

Khoa học dữ liệu (Data Science) đang được cả thế giới quan tâm vì tầm quan trọng của nó đến doanh nghiệp. Nhưng để doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa những lợi thế về dữ liệu, ngoài Data Scientist ra, Data Analyst cũng là một nhân tố cốt lõi không thể thiếu.

SIÊU SALE SHOPEE 12.12 https://shope.ee/1VOIDFMXxP TIKI https://bitly.global/CJK6J1

Hãy cùng tìm hiểu Chuyên viên phân tích dữ liệu Data Analyst là gì?

Chuyên viên phân tích dữ liệu Data Analyst là gì?

Data Analyst là gì?

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là người thực hiện các phân tích sâu dữ liệu (deep dive analytics) ở dạng đồ thị, biểu đồ, sơ đồ, bảng biểu và báo cáo; sau đó sử dụng các dữ liệu đó để xác định xu hướng và tạo mô hình dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Chuyên viên phân tích dữ liệu Data Analyst là gì?
  • Những bạn với 1-2 năm kinh nghiệm làm Data Analyst hoàn toàn có thể thỏa thuận lương lên đến USD \$1000/tháng hoặc cao hơn.
  • Công việc Data Analyst không yêu cầu quá cao về phần lập trình (technical). Nhưng bạn sẽ cần rất nhiều đến sự sáng tạo và khả năng giao tiếp của mình.
  • Muốn bắt đầu nghề Data Analyst, bắt buộc phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Data Visualisation)
  • Công việc chính của Data Analyst gồm: thu gom và tổ chức lại dữ liệu; phân tích dữ liệu và thiết kế các báo cáo theo yêu cầu; trình bày kết quả và giải trí
  • Cơ hội nghề nghiệp cho tương lai: kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hoặc nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist).
Muốn bắt đầu nghề Data Analyst, bắt buộc phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Data Visualisation)
Muốn làm Data Analyst bạn phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Data Visualisation)

Xem thêm 15 Cuốn sách học Python miễn phí.

SIÊU SALE SHOPEE 12.12 https://shope.ee/1VOIDFMXxP TIKI https://bitly.global/CJK6J1

Data Analyst là làm gì?

  • Sử dụng các công cụ lắng nghe Internet để thu thập dữ liệu từ các nguồn tin tức và mạng xã hội
  • Phân tích dữ liệu và viết báo cáo:
    • Phân tích thông tin về thương hiệu và các vấn đề xã hội
    • Dự báo và nắm bắt xu hướng trong tương lai
    • Trình bày các nội dung trên bằng bảng số liệu, biểu đồ, bản đồ và đề xuất các hình thức minh hoạ hợp lý khác
    • Tối ưu các chiến dịch Marketing, Sales dựa trên dữ liệu đã thu thập được.
  • Báo cáo thường xuyên cho quản lý và tương tác trực tiếp với khách hàng về diễn biến các sự kiện liên quan tới thương hiệu khách hàng.

Yêu cầu của Data Analyst

  • Tốt nghiệp Đại học các ngành liên quan như Digital Marketing, Market Research, Toán, Khoa học máy tính, Quản trị thông tin, Công nghệ thông tin, Thống kê,…
  • Kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và code cơ bản để xử lý các mô hình dự báo (predictive models);
  • Kỹ năng sử dụng các công cụ visualize để chuyển hóa dữ liệu thành graphics;
  • Kỹ năng chuyển hóa dữ liệu thành actionable insight;
  • Có kỹ năng phân tích sắc bén, khả năng thu thập, tổ chức, phân tích và phổ biến lượng lớn thông tin một cách chi tiết và chính xác;
  • Kỹ năng lập kế hoạch, kiểm soát việc thực hiện kế hoạch;

Data Analyst theo hướng BI

Ở vị trí này, công việc chủ yếu của bạn là hỗ trợ cho các bộ phận khác nhau, nhận yêu cầu lấy dữ liệu của bộ phận đó để xây dựng dashboard. Đối với kiểu này các task chính sẽ là:

  1. Tạo meeting để collect requirements từ các bộ phận, hiểu được requirements và business needs của bộ phận đó;
  2. Kiểm tra dữ liệu bên dưới có phù hợp để thực hiện các requirements không. Kiểm tra với dev in charge domain dữ liệu đó để đảm bảo Data Quality;
  3. Sau khi có đủ dữ liệu, thực hiện viết query và xây dựng dashboard (có thể xây theo mockup). Review lại với team đưa yêu cầu và tài liệu hóa flow lấy dữ liệu (data lineage). Maintain flow dữ liệu để đảm bảo data không bị sai/thiếu.

Data Analyst theo hướng DA domain

Là phân tích chuyên biệt cho một tính năng nhất định, phân tích hiệu suất của chức năng đó. Ví dụ: DA cho team Marketing. Đối với kiểu này các task chính sẽ là:

SIÊU SALE SHOPEE 12.12 https://shope.ee/1VOIDFMXxP TIKI https://bitly.global/CJK6J1
  1. Hiểu được các KPI quan trọng của team. Xây dựng dashboard để measure các KPI theo ngày/tuần/tháng. Tạo các cuộc họp weekly / monthly để trao đổi về sự biến động của KPI. Đưa ra các phân tích để giải thích cho tính biến động của KPI;
  2. Dựa trên sự biến động của KPI, thực hiện các phân tích chuyên sâu để chỉ ra các yếu tố làm ảnh hưởng đến KPI (Ví dụ: tuần này chỉ số cost per product sold lên khá cao so với những tuần trước, nguyên nhân là do đâu?);
  3. Làm việc cùng với team, đưa ra các chiến lược dựa trên data để có thể cải thiện được KPI (Ví dụ: % user sử dụng promotion tháng này giảm so với tháng trước dẫn đến doanh thu giảm, nên xem xét đưa ra các loại promotion hấp dẫn hơn hoặc bắn notification để nhắc user sử dụng promotion).

Leave a Comment