Mục lục
Chiến lược kinh doanh có đem lại giá trị hay không phụ thuộc rất nhiều vào nguồn dữ liệu thu thập được, cũng như những tài năng có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về lượng thông tin thu thập liên tục về.
Nghiên cứu đã chỉ ra 70% giám đốc điều hành ở Mỹ đồng ý rằng nhu cầu tuyển dụng các ứng viên có kỹ năng về phân tích dữ liệu sẽ tăng cao trong năm 2021 và sẽ liên tục tăng cùng với sự phát triển của thời đại chuyển đổi số.
Bạn mới bắt đầu những bước chập chững vào nghề, bạn đang phân vân không biết làm thế nào để chuyển đổi sang Data Analyst (DA) – Chuyên viên phân tích dữ liệu? Bạn tìm hiểu thông tin tuyển dụng cho các vị trí liên quan đến phân tích dữ liệu và bạn thấy mỗi bài tuyển dụng đều yêu cầu khác nhau, khiến bạn càng gặp khó khăn hơn trong việc phân biệt kỹ năng nào là thật sự cần thiết cho một người DA?
Am hiểu lĩnh vực
Kiến thức về lĩnh vực bạn đang làm việc bao gồm những gì? Ví dụ: Bạn đang làm việc cho một công ty đang có cửa hàng trực tuyến tại Amazon, bạn cần có kiến thức ở lĩnh vực thương mại điện tử như: Doanh thu được tạo ra từ đâu? Các kênh quảng cáo nào phù hợp? Chi phí quảng cáo là bao nhiêu?…. Hoặc nếu bạn đang phân tích dữ liệu về hệ thống cơ khí, bạn cần hiểu về hệ thống và cách thức hoạt động của chúng…
Ở mỗi lĩnh vực khác nhau thì các kiến thức về lĩnh vực đều khác nhau, đòi hỏi người DA phải biết nghiên cứu và học hỏi nhanh chóng. Bất kể bạn làm việc ở công ty nào, nếu bạn không hiểu những gì bạn đang phân tích thì sẽ rất khó để nghiên cứu dữ liệu, đưa ra gợi ý, nhận xét về tình hình kinh doanh, cũng như triển khai kế hoạch một cách hiệu quả. Vì vậy, hãy biến kiến trong lĩnh vực bạn đang làm việc trở thành kỹ năng quan trọng của một nhà DA.
Kỹ năng lập trình
Bạn có biết Excel chỉ chứa tối đa được 1, 048, 576 dòng trong một trang tính. Và con số 1, 048, 576 là quá nhỏ so với các kho dữ liệu khổng lồ mà các công ty đang sử dụng không? Nếu sử dụng SQL, bạn có thể lấy và tổng hợp dữ liệu từ vài triệu lên đến hàng chục triệu dòng. Hơn thế nữa, R và Python có thể khắc phục nhược điểm của cả Excel và SQL.
Bất cứ điều gì mà Excel làm được thì R và Python sẽ làm tốt hơn rất nhiều, thậm chí R và Python có thể xử lý những điều mà Excel không thể. Đây là các ngôn ngữ lập trình thống kê mạnh mẽ được sử dụng để thực hiện các phân tích nâng cao và phân tích dự đoán trên các tập dữ liệu lớn. Và cả hai đều là tiêu chuẩn trong ngành. Để thực sự làm việc với tư cách là một DA, bạn cần phải vượt ra ngoài SQL và thành thạo ít nhất một trong những ngôn ngữ này.
Trình bày dữ liệu
Có thể kể một câu chuyện hấp dẫn bằng dữ liệu là điều quan trọng đối với một DA để thể hiện rõ quan điểm và thu hút khán giả của mình. Nếu những phát hiện của bạn không thể được xác định một cách dễ dàng và nhanh chóng, thì bạn sẽ gặp khó khăn trong việc truyền đạt thông tin đến những người khác.
Vì lý do này, trực quan hóa dữ liệu có làm nên sự thành công hoặc ngược lại, phá hỏng bài trình bày về dữ liệu của bạn. Các DAs sử dụng các biểu đồ và đồ thị bắt mắt, chất lượng cao để trình bày những điểm sáng, điểm phát hiện của họ một cách rõ ràng và ngắn gọn. Phần mềm trực quan hóa của Tableau được coi là một công cụ phân tích tiêu chuẩn ngành, vì nó rất thân thiện với người dùng.
Thống kê
Nền tảng vững chắc về xác suất và thống kê là một kỹ năng không thể thiếu của một DA. Bạn cần nắm rõ các khái niệm, công thức như Mean, Median, Standard Deviation, Outlier, Percentile, Logistic Regression, Linear Regression, và nhiều khái niệm khác nữa. Kiến thức này sẽ giúp định hướng phân tích và khám phá của bạn và giúp bạn hiểu dữ liệu mà bạn đang làm việc.
Ngoài ra, việc hiểu số liệu thống kê sẽ giúp bạn đảm bảo rằng phân tích của mình là hợp lệ và sẽ giúp bạn tránh được các lỗi ngụy biện và lỗi logic phổ biến. Mức độ chính xác của kiến thức thống kê cần thiết sẽ khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu của vai trò cụ thể của bạn và dữ liệu bạn đang làm việc. Ví dụ: nếu công ty của bạn dựa vào phân tích xác suất, bạn sẽ cần hiểu biết chặt chẽ hơn nhiều về những lĩnh vực đó so với những gì bạn làm.
Kỹ năng kể chuyện
Kể chuyện cũng chính là một trong những kỹ năng quan trọng của DA. Hãy tưởng tượng nếu bạn trình bày theo phương thức thông thường với hàng tá biểu đồ, trang tổng quan, hình ảnh,… người nhận có thể sẽ bị quá tải với quá nhiều dữ liệu. Áp dụng cách trình bày, giải thích khác:
Trình bày dưới dạng một câu chuyện dễ hiểu mà mọi người có thể hiểu được thì đây chính là chiếc chìa khoá thành công để truyền đạt những gì bạn biết, bạn tìm hiểu được, chứng minh kết luận của bạn. Để làm tốt kỹ năng kể chuyện, bạn cần vận dụng thật tốt cả 4 kỹ năng nêu trên để chuẩn bị cho “câu chuyện” của mình.
5 kỹ năng quan trọng trên chính là thông tin hữu ích dành cho các bạn DA mới vào ngành. Bên cạnh đó sẽ tốt hơn nếu bạn có thể trang bị cho bản thân của mình một số kiến thức căn bản chuyên ngành tại các khóa học. Tại đây, chúng tôi thường xuyên tổ chức những khoá học về Data Analysis giúp các nhà phân tích có thể tiết kiệm thời gian và công sức hơn, trong quá trình chuẩn bị kiến thức để trở thành một DA giỏi.
Tổng hợp và chia sẻ của Phạm Thu Hà
