Chuyên viên phân tích dữ liệu là những người phụ trách công việc thu thập, sắp xếp và phân tích dữ liệu để làm cơ sở cho những quyết định kinh doanh, đầu tư cũng như tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề. Công việc này đòi hỏi bạn phải có rất nhiều kỹ năng khác nhau từ sự nhạy bén với các con số đến khả năng trực quan hóa hình ảnh hay kỹ năng truyền tải thông tin. Dưới đây là 7 kỹ năng quan trọng nhất mà mọi chuyên viên phân tích dữ liệu cần có.
Những kỹ năng giúp chuyên viên phân tích dữ liệu trở nên chuyên nghiệp
Để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu trong một ngành nghề nào đó, bạn cần phải có kiến thức chuyên môn về lĩnh vực này. Ví dụ: Nếu bạn đang làm việc cho một công ty bán hàng trực tuyến, bạn cần có hiểu biết về thương mại điện tử. Hoặc nếu bạn đang phụ trách công việc phân tích dữ liệu cho các công ty cơ khí, bạn cần phải hiểu được nguyên tắc hoạt động của các hệ thống cơ khí, nguyên vật liệu, ....
Bất kể đang làm việc trong ngành nghề nào, nếu bạn không hiểu những gì mình cần phải phân tích thì công việc sẽ gặp rất nhiều khó khăn, thậm chí là đi sai hướng. Đó là lý do tại sao kiến thức chuyên môn lại là một trong những yêu cầu chính của nhà tuyển dụng khi xét duyệt ứng viên vào cho vị trí này.
Giải quyết vấn đề là một trong những kỹ năng quan trọng nhất mà các chuyên viên phân tích dữ liệu cần có. Khoảng 90% công việc của chuyên viên phân tích dữ liệu đòi hỏi khả năng tư duy phản biện và sự khéo léo trong cách đặt câu hỏi.
Ví dụ như nếu loại xe đạp màu đỏ trong các cửa hàng của công ty bán rất chậm; vậy, nguyên nhân là do đâu? Có phải vì các màu khác được yêu thích hơn không? Những chiếc xe đạp màu đỏ có giá cao hơn những loại khác? Có phải xe đạp màu đỏ chỉ có xe địa hình nên người dân ở thành phố không mua chúng? Chuyên viên phân tích dữ liệu cần phải đưa ra được các câu hỏi xác đáng cũng như vận dụng khả năng tư duy logic của mình để đọc hiểu dữ liệu và đưa ra giải pháp khắc phục điểm yếu và phát huy điểm mạnh. Chuyên viên phân tích càng nhạy bén với các con số thì càng nhanh chóng tìm được các giải pháp phù hợp.
Số đông các chuyên viên phân tích dữ liệu không xuất phát từ chuyên ngành toán học mà đến từ các lĩnh vực kinh doanh hoặc tiếp thị. Do đó, việc trau dồi kỹ năng toán học là cực kỳ quan trọng. Chuyên viên phân tích dữ liệu phải am hiểu và vận dụng hiệu quả những kiến thức về toán thống kê, đại số tuyến tính, toán học ứng dụng,... Họ cần phải biết cách trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu lớn sử dụng các công thức toán học và phần mềm máy tính.
Kỹ năng toán học cũng rất quan trọng đối với chuyên viên phân tích dữ liệu
Sử dụng thành thạo Microsoft Excel là một trong những kỹ năng cần thiết để có thể phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Excel là chương trình bảng tính được hàng triệu người trên thế giới sử dụng để lưu trữ, chia sẻ thông tin, thực hiện các phép toán, thống kê cũng như tạo báo cáo, biểu đồ trực quan. Đối với các chuyên viên phân tích dữ liệu thì đây là công cụ không thể thiếu trong quá trình làm việc.
Cũng như Excel, các chuyên viên phân tích dữ liệu cần phải thành thạo ít nhất một ngôn ngữ truy vấn. Những ngôn ngữ này được sử dụng để hướng dẫn máy tính thực hiện các nhiệm vụ cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu. Hai ngôn ngữ truy vấn phổ biến nhất là SQL và SAS. Ngoài ra, còn có một số ngôn ngữ khác được thiết kế để thực hiện những chức năng cụ thể trong một số lĩnh vực chuyên biệt. Ví dụ, SAS thường được sử dụng trong lĩnh vực y tế; trong khi đó SQL được sử dụng phổ biến để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu lớn.
Nếu như đã có định hướng rõ ràng mình sẽ làm việc trong lĩnh vực nào thì tốt nhất bạn nên nghiên cứu và tìm hiểu ngôn ngữ truy vấn được sử dụng phổ biến nhất trong ngành nghề đó ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường.
Công việc của chuyên viên phân tích dữ liệu là nghiên cứu, tìm hiểu về các chủ đề phức tạp và trình bày chúng một cách đơn giản nhất có thể để tất cả mọi người trong công ty cùng hiểu. Đây là một công việc "khó nhằn" mà không phải ai cũng có thể thực hiện được.
Để truyền tải được thông tin qua các con số, bạn cần sử dụng các công cụ hỗ trợ trực quan như đồ thị, biểu đồ. Chúng là các phương tiện phổ biến và cực kỳ hiệu quả để minh họa cho những gì mà bạn muốn diễn đạt.
Microsoft Excel là một trong những công cụ quen thuộc nhất giúp bạn làm được việc này. Ngoài ra, còn có những công cụ trực quan hóa dữ liệu khác như Google Charts, Highcharts, FusionCharts, Infogram, Canva,...
Ngoài khả năng biến số liệu thành hình ảnh trực quan, các chuyên viên phân tích dữ liệu cũng cần có kỹ năng giao tiếp, truyền đạt thông tin một cách hiệu quả vì công việc này đòi hỏi phải phối hợp với các bên liên quan, đồng nghiệp và cả các nhà cung cấp dữ liệu.
Họ cũng sẽ thường phải trình bày về những phân tích, kết luận của mình và đôi khi người nghe lại là những người chưa từng biết tới các phương pháp và quy trình phân tích trên. Khi đó, công việc của chuyên viên phân tích dữ liệu là biến các thuật ngữ phức tạp thành các khái niệm đơn giản và truyền đạt một cách dễ hiểu cho đồng nghiệp, khách hàng.
Giao tiếp tốt sẽ là lợi thế cho chuyên viên phân tích dữ liệu
Machine learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), có chức năng giúp các hệ thống tự học hỏi và nâng cấp mà không cần phải thông qua lập trình. Machine learning chủ yếu tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính thông qua nguồn dữ liệu thu thập được.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dự đoán (predictive analytics) đang trở thành hai trong số những chủ đề hot nhất của lĩnh vực khoa học dữ liệu, hiểu biết về Machine learning sẽ giúp các chuyên viên phân tích dữ liệu thành công và thăng tiến nhanh hơn trong nghề, đặc biệt là những người muốn trở thành Data Scientist. Am hiểu về Machine Learning không phải là điều kiện bắt buộc nhưng để có thể dẫn đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn cần phải nắm được các công cụ và các khái niệm có liên quan đến công nghệ này.
Trên đây là một số kỹ năng mềm cơ bản mà các chuyên viên phân tích dữ liệu cần có. Để làm việc một cách hiệu quả với các nguồn dữ liệu, bạn cũng không thể thiếu sự cẩn thận, nhạy bén. Nếu bạn yêu thích công việc này, đừng vì những yêu cầu khắt khe mà từ bỏ bởi vì mức lương hậu hĩnh sẽ là câu trả lời xứng đáng cho những nỗ lực, phấn đấu của bạn.
MỤC LỤC:
1. Kiến thức chuyên môn
2. Kỹ năng đặt câu hỏi
3. Các kỹ năng toán học
4. Thành thạo Excel và ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu
5. Khả năng trực quan hóa dữ liệu
6. Kỹ năng giao tiếp
7. Hiểu biết về Machine learning
Đọc thêm: Mẹo tăng kỹ năng phân tích cho chuyên viên phân tích dữ liệu
Đọc thêm: Nghề phân tích dữ liệu (Data Analytics) có tương lai hay không?