Data analysts có tay nghề cao là những người được săn đón trên thế giới. Nhu cầu quá lớn nhưng nguồn cung những người làm tốt còn hạn chế, data analysts yêu cầu mức lương rất cao và các đặc quyền tuyệt vời, ngay khi bước vào nghề.

Công việc của data analyst có thể được tìm thấy ở khắp các công ty và ngành công nghiệp đa dạng. Bất kỳ công ty nào sử dụng dữ liệu cũng cần data analysts để phân tích chúng. Vài công việc hàng đầu trong phân tích dữ liệu là liên quan đến việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định đầu tư, khách hàng mục tiêu, đánh giá rủi ro hoặc quyết định phân bổ vốn.

Data analytics là gì? Cách trở thành một data analyst?

Ngày nay, lĩnh vực data analytics dần trở nên quan trọng và được nhiều công ty tuyển dụng với mức lương cao. Vậy data analytics là gì? và làm sao để trở thành một data analyst?

200Lab BlogGroot

Trình độ chuyên môn của Data Analyst

Tốt nghiệp chương trình phân tích dữ liệu, nếu bạn có điểm trung bình cao và xếp hạng cao trong lớp, thì việc đảm nhận vị trí phân tích dữ liệu cấp đầu vào (entry-level) sẽ không gặp nhiều khó khăn. Hay sở hữu những tấm bằng toán học, thống kê hoặc kinh tế từ những trường đại học danh tiếng cũng có thể giúp bạn bước chân vào nghề. Mặc dù công việc ở cấp độ đầu vào, nhưng mức lương lại cao hơn so với những chuyên gia dày dạn kinh nghiệm trong hầu hết các lĩnh vực khác.

Một số công việc hàng đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu có thể kiếm được 100.000 đô la/năm khi vừa mới ra trường. Các chuyên gia dày dặn kinh nghiệm có thể kiếm được gấp đôi hoặc nhiều hơn so với một data analyst mới vào nghề. Bạn có thể tích lũy kinh nghiệm từ những vị trí analyst cấp đầu vào (entry-level) hoặc từ những lĩnh vực liên quan, chẳng hạn như phân tích đầu tư. Tuy nhiên, trình độ học vấn thường là điều quan trọng nhất trong sơ yếu lý lịch cho vị trí data analyst. Rất ít người được tuyển dụng mà không có thành tích học tập tốt trong các lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến toán học.

Con đường sự nghiệp của Data Analyst

Dưới đây là danh sách những vai trò khác nhau trên con đường sự nghiệp của một Data Analyst:

• Nhà phân tích kinh doanh (business analyst): phân tích dữ liệu cụ thể của doanh nghiệp.
• Báo cáo quản lý (management reporting): báo cáo phân tích dữ liệu cho quản lý về các chức năng kinh doanh.
• Chuyên viên phân tích chiến lược công ty (corporate strategy analyst): tập trung vào việc phân tích dữ liệu toàn công ty và tư vấn cho ban lãnh đạo về định hướng chiến lược. Vị trí này cũng có thể tập trung vào hoạt động mua bán và sáp nhập.
• Nhà phân tích lương thưởng và phúc lợi (compensation and benefits analyst): thường là một phần của bộ phận nhân sự chuyên phân tích dữ liệu về lương thưởng và phúc lợi của nhân viên.
• Nhà phân tích ngân sách (budget analyst): tập trung vào việc phân tích và báo cáo một ngân sách cụ thể.
• Insurance underwriting analyst: phân tích dữ liệu cá nhân, công ty và ngành để đưa ra quyết định về kế hoạch bảo hiểm.
• Chuyên viên định phí bảo hiểm (actuary): phân tích tỷ lệ tử vong, tai nạn, ốm đau, tàn tật và nghỉ hưu để tạo bảng xác suất, dự báo rủi ro và lập kế hoạch trách nhiệm cho các công ty bảo hiểm.
• Phân tích bán hàng (sales analytics): tập trung vào dữ liệu bán hàng giúp hỗ trợ, cải thiện hoặc tối ưu hóa quy trình bán hàng.
• Phân tích web (web analytics): phân tích một trang tổng quan về số liệu phân tích xung quanh một trang cụ thể, tiêu điểm chủ đề hoặc trang web một cách toàn diện.
• Phân tích gian lận (fraud analytics): theo dõi và phân tích dữ liệu gian lận.
• Phân tích tín dụng (credit analytics): thị trường tín dụng cung cấp nhu cầu rộng rãi về phân tích và khoa học thông tin trong các lĩnh vực báo cáo tín dụng, giám sát tín dụng, rủi ro cho vay, phê duyệt cho vay và phân tích cho vay.
• Nhà phân tích sản phẩm kinh doanh (business product analyst): tập trung vào việc phân tích các thuộc tính và đặc điểm của sản phẩm cũng như chịu trách nhiệm tư vấn cho ban lãnh đạo về việc định giá sản phẩm tối ưu dựa trên các yếu tố thị trường.
• Social media data analyst: phương tiện truyền thông xã hội và các công ty công nghệ đang phát triển dựa vào dữ liệu để xây dựng, giám sát và cải tiến công nghệ và các dịch vụ mà nền tảng truyền thông xã hội dựa vào.
• Machine learning analyst: machine learning là công nghệ phát triển liên quan đến việc lập trình và cung cấp cho máy móc để đưa ra các quyết định nhận thức. Các machine learning analyst có thể làm việc trên nhiều khía cạnh khác nhau bao gồm chuẩn bị dữ liệu, nguồn cấp dữ liệu (data feeds), phân tích kết quả, v.v.

Bài viết tham khảo nguồn này.