Bạn đang lưỡng lự chọn một ngoại ngữ phù hợp để học trong thời đại mới? Bạn suy nghĩ có nên học tiếng Trung hay không? Lợi ích của việc học tiếng Trung là gì? Hiện nay, tiếng Trung đang có nhu cầu về nguồn nhân lực khá cao với mức lương vô vùng hấp dẫn. Vì vậy theo học tiếng Trung bạn sẽ không phải lo thất nghiệp. Nhiêu đó thôi chúng ta đã có hứng thú với việc học tiếng Trung đúng không nào. Hãy cùng xem qua một số lợi ích của việc học tiếng Trung nhé!
Cơ hội việc làm rất lớn
Các công ty Trung Quốc xuất hiện tại Việt Nam mỗi ngày một nhiều, các công ty đa quốc gia là đối tác của các công ty Trung Quốc cũng không ít. Vì vậy, nhu cầu lao động biết tiếng Trung ngày một tăng cao. Việc thành thạo tiếng Trung không những giúp bạn lựa những công việc với mức lương hấp dẫn mà còn mở ra cho bạn những cơ hội được học tập và làm việc tại nhiều quốc gia trên thế giới.
Trung Quốc chính là công xưởng của thế giới, có hệ thống xí nghiệp khổng lổ ở nhiều nước trên thế giới, bao gồm cả Việt Nam. Hiện nay, doanh nghiệp Trung Quốc đầu tư vào Việt Nam từ nông thôn đến thành thị rất nhiều với đủ loại ngành nghề từ công nghiệp, may mặc, công nghệ thông tin, sản xuất hàng tiêu dùng,…Từ đó đem lại cơ hội việc làm lớn cho người dân Việt Nam.
Hãy tưởng tượng, nếu bạn biết tiếng Trung, bạn đã có thể giao tiếp và làm việc với hơn một phần năm dân số thế giới rồi. Có tuyệt vời không nào?
Ngôn ngữ được nhiều người sử dụng
Với vị thế là một quốc gia có dân số lớn nhất thế giới, không quá bất ngờ khi một phần năm dân số thế giới hiện nay dùng tiếng Trung Quốc làm tiếng mẹ đẻ.
Không chỉ tại Trung Hoa đại lục, ngay tại Đài Loan, Hồng Kong và thậm chí Singapore cũng sử dụng ngôn ngữ này một cách rất phổ biến. Ngoài ra, Hoa Ngữ còn là một trong sáu ngôn ngữ làm việc chính thức của Liên Hiệp Quốc.
Dễ dàng học các ngôn ngữ khác
Không chỉ là một ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi trên khắp thế giới, tiếng Trung Quốc còn là nền tảng của nhiều ngôn ngữ chính thức tại các quốc gia gần kề, trong đó có cả Việt Nam. Tiếng Việt có từ Hán Việt, trong tiếng Triều Tiên thì có từ Hán Triều và tiếng Nhật có từ Hán Hòa.
Bảng chữ cái tiếng Nhật gồm 4 bộ chữ: Hiragana, Katanana, Romaji & Kanji. Kanji chính là “Hán tự”, chữ viết và nghĩa giống chữ Hán đến 90%. Tiếng Hàn gồm “Hán Hàn” và “Thuần Hàn”. Hán Hàn chính là âm Hán.
Bản thân tiếng Trung cũng chia thành nhiều thứ tiếng khác nhau, tùy vào vùng lãnh thổ địa lý như tiếng Quảng Đông, tiếng Ngô ở Chiết Giang hay tiếng Mân tại Phúc Kiến,.. Trong đó tiếng Quan Thoại là thứ tiếng phổ biến, được nhiều ngưới sử dụng nhất.
Tìm hiểu nền văn hóa Trung Quốc lâu đời
Không thể phủ nhận rằng: Trung Quốc là cái nôi của nền văn minh nhân loại. Trải dài hơn 5000 năm lịch sử. Trung Quốc thực sự là một kho tàng kiến thức phong phú đa dạng từ chính trị, văn hóa, xã hội. Khi học tiếng Trung, chúng ta sẽ có nhiều cơ hội tiếp cận với nền văn hóa Trung Hoa lâu đời.
Học tiếng Trung giúp bạn hiểu biết sâu sắc hơn, thông qua ngữ pháp nguồn gốc của văn hóa ở phía sau các từ ngữ. Với 20% dân số thế giới tại Trung Quốc, điều đó thực sự mang lại nhiều lợi ích để có thể giao tiếp với họ.
Một thực tế không thể thay đổi là Việt Nam và Trung Quốc là hai nước láng giềng, cho dù quan hệ hai nước có thăng trầm thế nào, thì việc hiểu sâu về một nước láng giềng khổng lồ là chiến lược lâu dài của Việt Nam.
Lịch sử đi vào văn học và điện ảnh, mang tên tuổi người Trung Hoa nổi tiếng khắp nơi, ảnh hưởng không ít đến sự văn minh của nhân loại qua từng từng thời đại lịch sử. Người học tiếng Trung vì vậy, có rất nhiều cơ hội tiếp cận và hiểu thêm nền văn hóa đặc sắc và đa dạng này.
Gắn bó với Việt Nam
Có một điều không thể phủ nhận đó chính là giữa Trung Quốc và Việt Nam có không ít những điểm tương đồng về văn hóa, lối sống. Cùng là các quốc gia châu Á, có vị trí địa lý tiếp giáp nhau, đồng thời có một nguồn gốc về ngôn ngữ. Có thể dễ dàng nhận thấy rằng, có một số từ ngữ trong tiếng Việt được phát âm giống với tiếng Trung dựa trên nguồn gốc chữ Hán – Việt.
Ngoài ra, sự tiếp xúc của hai quốc gia gần kề cũng dễ dàng hơn cho người Việt Nam trong việc trau dồi và nghiên cứu ngôn ngữ Trung Hoa.
Data Science (hay còn gọi là Khoa học dữ liệu) trở thành một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ 21.
Data Science là gì?
Data Science được định nghĩa là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra được ý nghĩa, giá trị ẩn đằng sau số liệu. Sau đó trực quan hóa chúng cho các bên liên quan, để đưa ra các hành động, chiến lược phù hợp.
Ví dụ, một doanh nghiệp kinh doanh trên mạng xã hội sẽ thu thập thông tin tất cả các bài viết, hình ảnh, chương trình ưu đãi, giờ đăng,… Sau khi đã thu thập, họ sẽ phân tích và đưa ra được những nội dung khách hàng thích nhất, giờ đăng hiệu quả nhất để lên kế hoạch kinh doanh.
Vai trò của ngành Data Science
Các Data Scientist sẽ nghiên cứu các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.
Data Science được coi là một trong những mảng có tính ảnh hưởng đến sự phát triển của các doanh nghiệp và có tính ứng dụng trong thực tế rất cao.
Đối với ngân hàng, Data Science giúp cho các ngân hàng phân tích các dữ liệu trong Big Data của mình để tìm ra vòng đời giá trị khách hàng, phân tích hành động của các nhóm khách hàng, phân tích chống gian lận,…. Chính những dữ liệu sau khi được phân tích sẽ giúp các ngân hàng có kế hoạch phát triển, và có sức cạnh tranh với các đối thủ khác.
Đối với lĩnh vực tài chính, ngành Data Science có vai trò quan trọng để giúp các công ty tự động hóa các công việc trong nghiệp vụ tài chính kế toán. Hoặc dựa vào các thông tin cá nhân của khách hàng để phân tích dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai, từ đó đưa ra những dịch vụ, sản phẩm phù hợp.
Trong sản xuất, Data Science sẽ giúp cho doanh nghiệp có thể tự động hóa quy trình sản xuất, từ đó cải thiện được khả năng sản xuất ra sản phẩm với chi phí thấp hơn, hiệu suất cao hơn đồng thời tăng doanh thu và lợi nhuận.
Trong ngành giao thông vận tải, bằng cách phân tích dữ liệu từ bản đồ, đường phố, hành vi người lái, công ty sẽ tạo ra những công nghệ như xe tự lái, tự động cảnh báo nguy hiểm,… Nhiều công ty vận tải như Grab, Goviet,… đều đang sử dụng Data Science để điều chỉnh giá cả, nâng cao trải nghiệm khách hàng. Những công cụ dự đoán qua số liệu cực kỳ hiệu quả đã giúp họ nắm bắt thông tin về người truy cập, giá dịch vụ qua đồng hồ đo và mật độ lưu thông trên đường.
Nhờ sự phát triển của ngành Data Science mà các nhà khoa học có thể phân loại được những bệnh bẩm sinh do gen quyết định, các phản ứng của cơ thể và gen đối với thuốc chữa bệnh. Cũng nhờ những dữ liệu phân tích được mà họ có thể điều chế ra những loại thuốc mới trong thời gian ngắn, với tỉ lệ thành công cao. Data Science cũng hỗ trợ phân tích và chuẩn đoán các bệnh nhờ việc tổng hợp, phân tích dữ liệu của dấu hiệu bệnh.
Trong ngành E-Commerce: E-commerce là ngành đang có tốc độ phát triển nhanh nhất hiện nay. Data Science được sử dụng để tìm ra những khuyết điểm của sản phẩm, dịch vụ, từ đó những người sản xuất sẽ đưa ra giải pháp giúp công ty tiến hành cải tiến chất lượng. Với Data Science, các doanh nghiệp đưa ra được mức giá phù hợp cho từng phân khúc khách hàng.
Các công việc trong ngành Data Science
Nếu bạn mới chỉ nghe đến Data Analyst hay Business Intelligence Analyst dạo gần đây trên các phương tiện truyền thông trong lĩnh vực Data Science và còn băn khoăn chưa biết mình sẽ làm gì khi làm Data thì bài viết này dành cho bạn.
1. Data Scientist
Các chuyên gia khoa học dữ liệu là các chuyên gia phân tích, chịu trách nhiệm tìm kiếm những hiểu biết và mô hình trong dữ liệu. Một Data Scientist chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu thô, phân tích dữ liệu, thực hiện các quy trình thống kê khác nhau, trực quan hóa dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ nó.
Họ là các nhà khoa học giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học với độ khó cao để đóng khung một vấn đề, xác định phương pháp và công cụ cần thiết để giải quyết vấn đề đó, khám phá những gì hiệu quả và thử lại các mô hình. Họ là một nhân tố vô cùng quan trọng trong việc dự đoán tương lai của một tổ chức, công việc kinh doanh.
Họ biến dữ liệu thô thành những sản phẩm có ý nghĩa. Một Data Scientist cũng chịu trách nhiệm xử lý cả thông tin có cấu trúc và không cấu trúc.
Một Data Scientist phải có kiến thức về các công cụ khác nhau như Hadoop, R, Python, SAS, v.v. Kiến thức về tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và dự đoán là một trong những yêu cầu quan trọng của một Data Scientist.
Vậy bước đầu tiên cho bạn nếu muốn bắt đầu công việc trong mảng khoa học dữ liệu – Tìm hiểu về Hadoop.
2. Data Analyst
Mọi doanh nghiệp trong bất kể lĩnh vực nào, đều thu thập thông tin liên tục về chi phí hoạt động và lợi nhuận của mình. Dữ liệu này phải được phân tích và nghiên cứu, sử dụng các kỹ thuật khác nhau, sau đó được áp dụng để cải thiện chức năng của một công ty và nâng cao lợi nhuận của nó. Đây chính là bắt nguồn công việc của Chuyên viên phân tích dữ liệu.
Các chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ dịch thông tin thống kê sang ngôn ngữ hàng ngày mà mọi người có thể hiểu và sử dụng làm cơ sở để đưa ra các quyết định thực tế. Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để giúp tìm nguồn nguyên liệu hợp lý hơn, giảm chi phí vận chuyển liên quan đến việc vận hành hoặc để theo dõi các vấn đề đang tiêu tốn quá nhiều tiền của công ty.
Do kết quả của việc kinh doanh online ngày càng phát triển, các trang web mới được tạo lập ngày một nhiều nhằm cung cấp các sản phẩm và dịch vụ cải tiến hàng ngày. Tất cả các trang web này đều cần người kiến tạo và phân tích dữ liệu sâu rộng để hoạt động hiệu quả với tỷ suất lợi nhuận cao, đảm bảo hệ thống dữ liệu của họ không bị quá tải.
Data Architect chịu trách nhiệm triển khai các bản thiết kế của nền tảng dữ liệu của công ty. Bản thiết kế hoặc kiến trúc này mô tả các mô hình, chính sách, quy tắc khác nhau chi phối việc lưu trữ dữ liệu cũng như việc sử dụng nó trong các tổ chức.
Data Architect còn có thể tổ chức và quản lý dữ liệu cả ở cấp độ vĩ mô cũng như cấp vi mô. Một số công cụ quan trọng được Data Architect sử dụng là XML, Hive, SQL, Spark và Pig. Mức lương trung bình của một Data Architect là $ 123,680 mỗi năm.
4. Data Engineer
Kỹ sư dữ liệu làm nhiệm vụ kiểm tra, đánh giá và cải tiến các giải pháp do kiến trúc sư dữ liệu thiết kế. Một Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu lớn để các nhà khoa học dữ liệu làm việc. Kỹ thuật dữ liệu liên quan đến kiến thức về các chủ đề liên quan đến dữ liệu cũng như kiến thức về các nguyên tắc công nghệ phần mềm.
Một kỹ sư dữ liệu phải thành thạo cả dữ liệu có cấu trúc cũng như không cấu trúc. Một kỹ sư dữ liệu không chỉ chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu mà còn duy trì, quản lý và kiểm tra nó.
Kiến thức về các mô hình cơ sở dữ liệu và ETL là hai trong số các yêu cầu thiết yếu nhất đối với Data Engineer. Data Engineer chịu trách nhiệm mô hình hóa các hệ thống xử lý quy mô lớn bằng các công cụ như SQL, Hive, Pig, Python, Java, SPSS, SAS, v.v.
5. Data Administrator
Data Administrator là người chịu trách nhiệm quản trị và vận hành các hoạt động liên quan đến cơ sở dữ liệu như lên kế hoạch, cài đặt, cấu hình, tối ưu, backup, security, v.v. nhằm đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng cho người dùng truy cập. Người quản trị cơ sở dữ liệu chịu trách nhiệm về nhiệm vụ quan trọng là lưu trữ và sao lưu thông tin này trong không gian vật lý và ảo.
Cần phải trải qua những vị trí nào để trở thành DBA?
Thường thì career path của DBA sẽ như thế này: Database Developer-> Quản trị cơ sở dữ liệu Database Administrator-> Database Administrator Team Leader. Database Administrator Team Leader là vị trí cao nhất mà DBA có thể thăng tiến.
Trong trường hợp xảy ra sự cố với phần mềm gốc hoặc cách thức lưu trữ nó, quản trị viên cơ sở dữ liệu đảm bảo rằng những người cần nó có thể dễ dàng truy cập dữ liệu này nhưng đồng thời được giữ an toàn trước những truy cập trái phép. Về cơ bản, họ đóng vai trò là người gác cổng và bảo vệ thông tin quan trọng giúp giữ cho doanh nghiệp hoạt động thành công.
6. Business Intelligence Analyst
Business Intelligence Analyst (BIA) tạm dịch: nhà phân tích tình báo kinh doanh. Đây được hiểu là những cá nhân thành thạo về ngôn ngữ lập trình, công nghệ, hệ thống Business Intelligence nhằm phân tích, đánh giá quá khứ và dự đoán tương lai của doanh nghiệp.
Các Business Intelligence Analyst thường không yêu cầu có nhiều hiểu biết về công nghệ nhưng cần trang bị kiến thức sâu sắc về các quy trình liên quan đến việc điều hành một doanh nghiệp thành công.
Những nhà BIA sử dụng hệ thống phần mềm và các công cụ tiên tiến để xác định những yêu cầu, ưu tiên quan trọng trong kinh doanh, xác định KPI, thực hiện các chiến lược liên quan đến dữ liệu, hệ thống BI. Có thể xem BIA là tổng hòa giữa kỹ thuật và kinh tế, giữa kỹ sư lập trình và chuyên viên phân tích kinh doanh. Họ chính là sợi dây gắn kết nhiều bộ phận liên quan hoạt động chặt chẽ, có trình tự nhằm mang đến hiệu quả cho doanh nghiệp.
7. Data and Analytics Manager
Trong khi các nhà khoa học dữ liệu khác chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu cụ thể (chẳng hạn như kiến trúc dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, phân tích thống kê), Analytics Manager chịu trách nhiệm về tất cả các công việc xử lý dữ liệu, chỉ đạo và giám sát các nhà khoa học dữ liệu khác để đạt được mục tiêu chung.
Các nhà quản lý và phân tích dữ liệu không chỉ là huấn luyện viên mà thường là những người cổ vũ cho đồng đội của mình.
Analytics Manager cũng phải có khả năng truyền đạt với các trưởng bộ phận khác để đảm bảo rằng các thành viên luôn đi đúng hướng. Đây là một công việc có trách nhiệm cao, đòi hỏi nhiều năm kinh nghiệm và học vấn.
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.
Hãy cùng tìm hiểu 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.
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 làm Data Analyst bạn phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Data Visualisation)
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:
Tạo meeting để collect requirements từ các bộ phận, hiểu được requirements và business needs của bộ phận đó;
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;
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:
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;
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?);
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).
Có bao giờ bạn thắc mắc tại sao những mạng xã hội như Facebook, Twitter, hoặc YouTube… rất hiếm thấy, thậm chí không xuất hiện những nội dung nhạy cảm như ảnh khiêu dâm, máu me, bạo lực, lời lẽ tục tĩu, kích động, phân biệt giới tính, chủng tộc, thoá mạ nhau…? Tất cả đều nhờ các Content Moderator đã kiểm duyệt và xử lý xoá bỏ các nội dung đó trước khi hiển thị đến mọi người dùng.
Content Moderator là gì?
Content Moderator chính là những người xử lý nội dung hoặc nhân viên kiểm duyệt nội dung cho các mạng xã hội, website, diễn đàn.
Content Moderator có nhiệm vụ là:
Theo dõi và quản lý các nội dung (bài viết, bình luận) của khách hàng trên hệ thống có tuân thủ theo chính sách và quy định của công ty hay không.
Xử lý và báo cáo các nội dung vi phạm kịp thời.
Chăm sóc và hỗ trợ khách hàng các thông tin về nội dung để đảm bảo tính nhất quán và thông suốt.
Một số kỹ năng cần có của Content Moderator
Kỹ năng biên tập nội dung. Đặc biệt là có khả năng phân biệt và xử lý các vấn đề về đạo đức, luật pháp.
Kỹ năng tiếng Anh thành thạo đặc biệt là kỹ năng viết để xử lý các nội dung hoàn toàn bằng tiếng Anh.
Chịu được căng thẳng. Khả năng tập trung cao. Tỉ mỉ trong công việc. Chú ý đến tiểu tiết và khả năng tập trung vào một công việc lặp đi lặp lại trong nhiều giờ.
Có đam mê và ham học hỏi những kỹ năng mới.
Có tinh thần trách nhiệm, sẵn sàng hoàn thành mọi nhiệm vụ được giao.
Kỹ năng quản lý thời gian tốt.
Kỹ năng đánh máy, trình bày văn bản và nhập dữ liệu.
Tư duy học hỏi, phát triển bản thân, có khả năng làm việc độc lập trong môi trường nhiều thử thách.
Content Moderator thực sự là một nghề vất vả và độc hại. Bởi bạn thường xuyên phải tiếp xúc với các nội dung tiêu cực, nếu không muốn nói là các nội dung độc hại, nhạy cảm.
Việc tiếp xúc với các nội dung độc hại này trong thời gian dài, liên tục sẽ tác động đến sức khoẻ tâm thần của bạn. Do đó, xác định làm content Moderator tức là xác định phải chịu áp lực, căng thẳng đầu óc và rất dễ bị trầm cảm, stress.
Hơn nữa, việc cả ngày ngồi trước máy tính cũng khiến bạn gặp phải nhiều vấn đề về mắt, xương khớp và béo phì.
Mở tiệm rửa xe ô tô để kinh doanh dịch vụ là xu hướng đầu tư “siêu lợi nhuận” mà rất nhiều nhà đầu tư quan tâm. Trong nội dung bài viết dưới đây, chúng tôi xin chia một số kinh nghiệm về mở tiệm rửa xe ô tô.
Mở tiệm rửa xe cần bao nhiêu vốn?
Vốn mở tiệm rửa xe hơi động từ khoảng 90 – 160 triệu, tùy thuộc vào vào mô hình tiệm rửa xe, quy mô tiệm. Mức phí này chưa bao gồm chi phí mặt bằng và nhân công, chỉ mua dụng cụ trang thiết bị.
Bạn nên chuẩn bị nhiều hơn khoảng 10% so với vốn dự tính vì trong quá trình mở tiệm và kinh doanh sẽ có nhiều khoản chi phí phát sinh chưa lường hết được.
Vị trí để mở tiệm rửa xe ô tô như thế nào?
Vị trí mặt bằng rất quan trọng, quyết định đến 50% sự thành bại của kinh doanh. Diện tích mặt bằng mở tiệm rửa xe tối thiểu là 40m². Trong đó, bạn cần phải lưu ý:
Vị trí mở tiệm cần phải gần mặt đừơng chính, lượng xe qua lại nhiều. Không chọn gần các khu nghỉ dưỡng.
Chọn nơi có hệ thống điện nước đảm bảo, thoát nước tốt.
Nơi có diện tích rộng, thoáng có thể làm bãi đậu xe
Gần với những khu vui chơi, giải trí, mua sắm, chung cư, khu hành chính.
Mặt bằng tiệm được chia ra 3 khu chính gồm:
Khu vực lắp đặt thiết bị: Cầu nâng rửa xe, máy rửa xe, máy nén khí…
Không gian làm việc: Khu vực thợ thực hiện rửa – chăm sóc xe
Nơi ngồi chờ cho khách hàng: Có thể là dãy ghế chờ hoặc không gian riêng
Sắp xếp vị trí lắp đặt thiết bị, máy móc phù hợp. Làm sao cho tiệm rửa xe nhìn vào trông thoáng, không bị rối mắt, vướng víu trong quá trình làm việc. Có thể tham khảo ở những tiệm rửa xe chuyên nghiệp, hoặc nhờ đơn vị cung cấp thiết bị tư vấn.
Đảm bảo hệ thống thoát nước tốt, tránh tình trạng nước bị ngập lênh láng, hoặc thải ra ngoài môi trường gây ảnh hưởng tới mọi người xung quanh.
Không gian chờ, vị trí đậu đỗ xe đợi và đường ra cho xe sau khi rửa phải khoa học, hợp lý.
Mở tiệm rửa xe có phải đăng kí giấy phép kinh doanh không?
Căn cứ theo nghị định số 39/2007/NĐ-CP, khoản 1 điều 3 thì mở tiệm rửa xe không cần đăng ký giấy phép kinh doanh. Tuy nhiên, hoạt động thương mại của tiệm vẫn chịu sự quản lý của Ủy ban nhân dân cấp xã, phường.
Với những đơn vị mở tiệm có quy mô lớn hoặc những cá nhân muốn mở rộng kinh doanh thì cần chuẩn bị một số giấy phép như giấy phép xây dựng, giấy phép môi trường, giấy phép kinh doanh…
Mở tiệm rửa xe ô tô cần những gì?
Một số thiết bị cần thiết cho một tiệm rửa xe chuyên nghiệp:
Cầu nâng 1 trụ chuyên dùng rửa xe ô tô
Bình tạo bọt tuyết
Máy xịt nước rửa xe
Máy nén khí
Ngoài ra, có nhiều phần khác của thiết bị, vật tư và đồ đạc, dụng cụ mà bạn cần để kinh doanh dịch vụ rửa xe như cọ lốp, bàn chải, cọ, khăn lau xe, xô, dung dịch rửa xe…
Nếu mở rộng quy mô hoặc làm thêm những dịch vụ khác thì danh mục những thiết bị cần đầu tư có thể thêm nhiều như: máy bơm mỡ, máy hút bụi, súng dọn nội thất, thiết bị nội soi…
Cầu nâng 1 trụ chuyên dùng rửa xe ô tô
Cầu nâng rửa xe là thiết bị cơ bản cần có cho tất cả các cửa hàng kinh doanh dịch vụ và chăm sóc xe hiện nay. Thiết bị này có vốn đầu tư lớn nhất trong bộ thiết bị rửa xe hơi.
Thiết bị giúp nâng – hạ phương tiện, hỗ trợ việc vệ sinh xe ở những vị trí khó như gầm, mâm hay dè xe được nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Ngoài ra, ben nâng rửa xe còn là yếu tố nâng cao chất lượng dịch vụ, tạo sự chuyên nghiệp và thu hút khách hàng cực kỳ hiệu quả.
Máy xịt nước rửa xe
Các dòng máy rửa xe cơ bản trên thị trường gồm: máy rửa xe dây đai, máy rửa xe cao áp, máy rửa hơi nước nóng.
Máy rửa xe curoa: Chủ yếu được dùng rửa ô tô nhỏ lẻ hoặc phụ trợ cho tiệm.
Máy rửa xe áp lực cao: Thiết bị cơ bản cho tất cả các tiệm rửa ô tô chuyên nghiệp
Máy rửa xe hơi nước nóng: Thường dung cho các tiệm rửa xe hơi quy mô lớn, làm dịch vụ vệ sinh khoang máy.
Để dùng rửa xe ô tô, áp lực khoảng 80 – 120 bar là thừa đủ dùng, lưu lượng tối thiểu để rửa xe ô tô hiệu quả là 14 – 15 lít/phút, tối ưu là 20 lít/phút.
Nếu dùng rửa xe đầu kéo, xe tải hay container… lưu lượng nước ra tối thiểu là 20 – 25 lít/phút, và tối ưu là 30 – 35 lít/phút.
Máy nén khí rửa xe
Máy nén khí rửa xe là thiết bị dùng hỗ trợ cho việc vận hành một loạt các thiết bị khác như cầu nâng rửa xe, bình phun bọt tuyết, hoặc dùng để xì khô, bơm hơi…
Để mua máy khí nén cần phải tính toán lượng khí dùng cho tiệm. Thông thường máy bơm khí nén dùng cho tiệm rửa xe ô tô khoảng 3Hp trở lên.
Hãy luôn nhớ 2 nguyên tắc vàng khi chọn máy nén khí gồm:
Chất lượng tốt: Ưu tiên những thương hiệu thông dụng, được nhiều người dùng, và có tên tuổi nhất định.
Phải phù hợp với nhu cầu sử dụng: Máy nén khí phải có công suất hơi đáp ứng được nhu cầu làm việc của tiệm. Nếu thấp hơn thì không thể vận hành, còn nếu cao hơn quá nhiều thì lại lãng phí.
Bình phun bọt tuyết
Nhờ có loại thiết bị này, mọi người sẽ không phải cực nhọc, pha dung dịch như trước đây. Thiết bị giúp việc rửa xe trở lên dễ dàng hơn, tiết kiệm thời gian hơn và chuyên nghiệp hơn.
Cách chọn mua bình bọt tuyết rửa xe như sau:
Nên chọn loại bình inox của những thương hiệu lớn như Kokoro để đảm bảo chất lượng
Muốn phục vụ trạm rửa ô tô, dung tích tối thiểu của bình bọt tuyết phải từ 30 lít trở lên.
