Làm Data là làm gì? Ngành phân tích dữ liệu gồm những công việc nào?

Trong những năm gần đây, với sự chuyển mình của công nghệ, thị trường việc làm cũng đã và đang có thêm nhiều cái tên mới, điển hình trong số đó là “Data Analytics” hay “Phân tích dữ liệu”. 

Ngành phân tích dữ liệu đang có nhu cầu nhân sự ngày càng cao, thu hút những người có đam mê với số liệu và thông tin. Làm việc trong lĩnh vực data không chỉ là công việc xử lý số liệu, mà nó còn rất thú vị khi liên quan đến việc tìm kiếm ý nghĩa, xu hướng, và thông tin quý giá từ những bộ dữ liệu thô.

Bài viết này, Neswok sẽ giới thiệu cho bạn tổng quan về ngành phân tích dữ liệu và các công việc khác nhau mà ngành này cung cấp.

Làm Data Là Làm Gì?:

Theo thống kê của IDC, mỗi ngày thế giới sinh ra khoảng 2,5 quintillion byte dữ liệu, tương đương với 2,5 triệu tỷ tỷ byte dữ liệu. Dung lượng dữ liệu sinh ra trong 1 ngày này gấp 85 lần lượng dữ liệu được tạo ra trong toàn bộ năm 2010.

Điều này cho thấy một nguồn tài nguyên tiềm năng vô cùng quan trọng đối với các doanh nghiệp và tổ chức đang được sinh ra hằng ngày. Vấn đề là làm sao để doanh nghiệp có thể hiểu, phân tích, và đạt được lợi thế cạnh tranh từ những dữ liệu này? Ngành “Làm Data” được sinh ra để giải quyết vấn đề này.

Công việc làm data, hay còn gọi là phân tích dữ liệu, bao gồm việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra những hiểu biết sâu sắc hơn về một vấn đề cụ thể. Một nhà phân tích dữ liệu sẽ sử dụng các công cụ và phương pháp toán học, thống kê để nghiên cứu và giải mã các dữ liệu lớn, phức tạp.

Sau đó họ sẽ trình bày kết quả một cách trực quan, từ đó giúp các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven), thay vì dựa trên trực giác hay kinh nghiệm.

Ngành Phân Tích Dữ Liệu Gồm Những Công Việc Nào?:

1. Nhà Phân Tích Dữ Liệu (Data Analyst): Người đảm nhận vị trí này sẽ chịu trách nhiệm chính trong việc chuyển đổi số liệu và thông tin (raw) thành những hiểu biết có ý nghĩa, để tổ chức có thể dựa vào đó rút ra kết luận hoặc đưa ra các quyết định kinh doanh. Những Nhà Phân Tích Dữ Liệu sẽ cần biết cách làm việc với các bộ dữ liệu lớn, đồng thời, biết sử dụng phần mềm như Excel, SQL, R, hoặc Python để tìm kiếm xu hướng và mẫu số.

2. Nhà Khoa Học Dữ Liệu (Data Scientist): Với trình độ cao hơn, những nhà khoa học dữ liệu thực hiện các nghiên cứu phức tạp và thường là người xây dựng các mô hình để dự đoán hiện tượng hoặc thị trường. Những nhà khoa học dữ liệu cần nhuần nhuyễn cách tạo ra các mô hình máy học và có hiểu biết sâu sắc về thống kê để khám phá sâu hơn ý nghĩa của dữ liệu, từ đó giúp tổ chức có thể phát triển những giải pháp tiên tiến.

3. Chuyên Gia Phân Tích Kinh Doanh (Business Analyst): Công việc này tập trung vào việc áp dụng những hiểu biết từ dữ liệu vào quyết định kinh doanh. Các chuyên gia phân tích kinh doanh làm việc chặt chẽ với các bộ phận kinh doanh để hiểu rõ nhu cầu và xác định cách tốt nhất để sử dụng dữ liệu phục vụ cho mục đích cải thiện hiệu suất.

4. Chuyên Gia Phân Tích Mạng (Network Analyst): Trong lĩnh vực IT, những chuyên gia này tập trung vào việc phân tích mạng và hệ thống để tối ưu hóa hoạt động và bảo mật.

5. Chuyên Gia Phân Tích Marketing (Marketing Analyst): Công việc này yêu cầu người “làm data” sử dụng dữ liệu để đánh giá hiệu quả của các chiến dịch marketing, tối ưu hóa chiến lược và nâng cao ROI(Return on Investment) từ các hoạt động marketing.

Kỹ năng cần thiết để trở thành một thành viên trong cộng đồng khoa học dữ liệu:

1. Kiến thức về khoa học dữ liệu: Tất nhiên, đây là nền tảng quan trọng nhất cho các Data Analyst. Kiến thức về khoa học dữ liệu bao gồm các kiến thức về thống kê, toán học, cơ sở dữ liệu,…
2. Kỹ năng phân tích dữ liệu: Sau khi có kiến thức, bạn cần có kỹ năng phân tích dữ liệu. Đây là kỹ năng cần thiết để các Data Analyst có thể tìm kiếm các xu hướng, mối tương quan,… trong dữ liệu. Nó bao gồm: kỹ năng sử dụng công cụ, kỹ năng lập trình, kỹ năng trình bày kết quả phân tích,…
3. Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm: Như hầu hết các ngành nghề trong thời đại kết nối, kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm cũng là một kỹ năng không thể thiếu. Nó không chỉ giúp các Data Analyst có thể làm việc cùng nhau hiệu quả hơn mà còn giúp họ trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng, dễ hiểu.

Tương lai của ngành phân tích dữ liệu

Ngành phân tích dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ và có nhu cầu nhân lực lớn. Theo dự báo của LinkedIn, nhu cầu nhân lực cho ngành phân tích dữ liệu sẽ tăng 27% trong vòng 5 năm tới. Đây là cơ hội lớn cho những ai muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực này. 

Nếu bạn đang muốn xây dựng một profile dành cho công việc, Neswok hiện đang có ưu đãi tạo danh thiếp điện tử miễn phí. Đăng ký ngay tại đây!

Tiếp theo: UI/UX designer – Nghề hot trong thời đại số của các freelancer