Hiểu rõ lộ trình thăng tiến của Data Analyst, nắm vững yêu cầu, trách nhiệm của từng vị trí sẽ giúp bạn dễ dàng lựa chọn hướng phát triển sự nghiệp. Bài viết từ Nghề Nghiệp Việc Làm 24h sẽ gợi ý chi tiết về lộ trình thăng tiến của Data Analyst gồm: các cấp độ thăng tiến, yêu cầu về kỹ năng và mức lương tham khảo.
Data Analyst là gì?
Nhiệm vụ của một Data Analyst là thu thập dữ liệu, sắp xếp hoặc phân tích chúng thành những thông tin dễ hiểu, dễ dùng (ví dụ: trực quan hoá, giúp ra quyết định nhanh, phân tích để điều chỉnh, cải tiến quy trình…).
Data Analyst có thể làm việc trong hầu hết mọi lĩnh vực ngành nghề: y tế, giáo dục, marketing, tài chính, khoa học…
Data Analyst đảm nhận các đầu việc như:
- Thu thập dữ liệu: Thiết kế các nguồn thu dữ liệu (qua khảo sát, theo dõi hành vi qua website, phỏng vấn, xem lịch sử mua hàng… ), thu thập dữ liệu hoặc mua từ các chuyên gia khác.
- Làm sạch dữ liệu: Các dữ liệu mới thu thập thường không thể dùng ngay mà đòi hỏi xử lý làm sạch (ví dụ: lọc trùng lặp, loại dữ liệu rác, loại bỏ các biến dạng…)
- Phân tích dữ liệu: Sau khi có dữ liệu chuẩn, chuyên gia data thực hiện các phân tích để tìm ra hình mẫu, quy luật, xu hướng dữ liệu, giúp trả lời những câu hỏi, dự đoán xu hướng.
- Diễn giải dữ liệu: Chuyên gia dữ liệu cần trình bày các kết quả phân tích dễ hiểu, diễn giải dữ liệu cho những đối tượng khác.
- Báo cáo, đề xuất: Data Analyst dùng báo cáo thuyết trình để truyền đạt thông tin cùng các kết quả phân tích, từ đó đưa ra các đề xuất để giúp giải quyết vấn đề theo dữ liệu.
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst theo hướng trở thành quản lý
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst (Data Analyst career path) phác hoạ quá trình thăng tiến theo cấp độ kinh nghiệm từ khi mới vào nghề đến vị trí cấp cao.
Cấp độ mới bắt đầu (entry-level)
Ở mức độ đầu tiên này, newbie Data Analyst (kinh nghiệm dưới 1 năm) làm việc theo nhóm, được chỉ dẫn, giám sát bởi một senior hoặc một quản lý.
Công việc chính của Entry Data Analyst gồm:
- Thu thập dữ liệu: Ghi lại, lưu trữ dữ liệu từ những nguồn đáng tin cậy.
- Làm sạch: Xử lý dữ liệu thô, loại bỏ lỗi để chuẩn bị cho việc xử lý và phân tích dữ liệu. Một số tác vụ làm sạch như: chuẩn hóa dữ liệu, xác định các giá trị thiếu, loại bỏ trùng lặp…
- Lập báo cáo: Sau khi phân tích cơ bản, newbie Data Analyst chịu trách nhiệm viết báo cáo tóm tắt bằng những công cụ như MS Excel hoặc BI.
Yêu cầu vị trí này gồm:
- Hiểu biết về luồng dữ liệu, nguồn dữ liệu, tổng hợp dữ liệu, cách dùng dữ liệu…
- Biết về các ngôn ngữ lập trình như R, Python…
- Hiểu về hệ quản trị cơ sở dữ liệu như SQL, NoSQL…
- Phân tích thống kê, kinh nghiệm thực tế sử dụng phần mềm thống kê, phân tích, đặc biệt là Excel…
- Kiến thức về các tác vụ cơ bản, công cụ khoa học trong dữ liệu thống kê như Tableau, SAS, MicroStrategy…
Mức lương của vị trí entry Data Analyst dao động từ 41.374 – 62.000 USD/năm.
Ở Việt Nam, theo Itviec, lương Data Analyst dưới 1 năm kinh nghiệm khoảng 10,5 triệu đồng/tháng.
Junior Data Analyst
Sau từ 1 đến 3 năm đi làm, bạn sẽ trở thành các Junior Data Analyst – làm việc thường xuyên hơn với các dữ liệu của tổ chức và hỗ trợ ra quyết định.
Nhiệm vụ chính của Junior Data Analyst gồm:
- Thu thập, làm sạch, giải nghĩa các dữ liệu ở mức độ đầu vào.
- Tìm xu hướng, độ liên hệ của dữ liệu.
- Trực quan hoá: Biểu diễn dữ liệu dưới dạng hình ảnh hoặc biểu đồ dễ hiểu, dễ đưa ra kết luận.
- Tạo bảng tổng quan: Xây dựng các bảng giao diện tương tác cho phép theo dõi những chỉ số quan trọng.
- Chẩn đoán, khắc phục các sự cố (nếu có) liên quan đến hệ thống về quản trị cơ sở dữ liệu, đào tạo người dùng cuối cách dùng dữ liệu.
Vị trí junior đòi hỏi thêm yêu cầu như:
- Bằng cử nhân trở lên về ngành toán học, thống kê, khoa học máy tính, quản lý thông tin
- Xử lý big data
- Kỹ năng định lượng, tổ chức
- Kỹ năng làm việc nhóm
- Kỹ năng thuyết trình
- Thành thạo công cụ phân tích kinh doanh (BI), công cụ hiển thị & phân tích dữ liệu (Excel, QuickSight, Tableau, PowerBI, MicroStrategy…)
Mức lương của Junior Data Analyst theo Zippia khoảng 53.188 USD/năm. Trong đó, có đến 10% đạt mức thu nhập đến 71.000 USD/năm, 10% có mức thu nhập thấp nhất khoảng 39.000 USD/năm. Ở Việt Nam, thu nhập của Junior Data Analyst khoảng 23.000.000 đồng/tháng.
Senior Data Analyst
Với kinh nghiệm 2-4 trở lên, bạn có thể thăng tiến lên Senior Data Analyst.
Lúc này, bạn đóng vai trò quan trọng trong phân tích data chuyên sâu, tối ưu quy trình. Ngoài ra bạn có thêm kinh nghiệm quản lý đội nhóm, làm việc cùng các quản lý cấp trung, cấp cao.
Nhiệm vụ chính của Senior Data Analyst gồm:
- Hướng dẫn team thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.
- Xác định các giải pháp, nâng cao quy trình làm việc của tổ chức.
- Viết mã, tài liệu, debug, phát triển ứng dụng cần thiết.
Để trở thành một Senior Data Analyst, bạn cần có bằng đại học (tối thiểu) trong những lĩnh vực liên quan đến quản lý thông tin, hệ thống thông tin, thống kê hoặc quản trị kinh doanh.
Senior Data Analyst còn yêu cầu:
- Kinh nghiệm về lập mô hình, tạo báo cáo, dự báo xu hướng.
- Thành thạo SQL, R, Python…
- Kiến thức về các công cụ dữ liệu (Aster, Hadoop, Teradata…)
- Thuyết trình và giao tiếp tốt
- Làm việc độc lập
- Làm việc nhóm
Lương Senior Data Analyst trên thế giới khoảng 97.398 USD/năm (theo Builtin), cao nhất đến 133.000 USD/năm (theo GlassDoor). Tại Việt Nam, mức lương này dao động khoảng 34.000.000 đồng/tháng.
Sau khi lên vị trí Senior, bạn có thể lựa chọn phát triển theo hướng trở thành quản lý hoặc trở thành chuyên gia.
Nếu đi theo hướng quản lý, bạn có thể trở thành Data Analytics Manager hoặc Data Analytics Director rồi tiếp tục thăng tiến lên Chief Data Officer.
Data Analytics Manager/ Director
Sau khoảng 4-5 năm kinh nghiệm, từ senior, bạn có thể trở thành Data Analytics Manager (DAM) hoặc Data Analytics Director (DAD). Nhiệm vụ chính của DAM gồm:
- Xây dựng mô hình dữ liệu.
- Xây dựng các hệ thống tự động hoá dữ liệu, đo lường hiệu suất, báo cáo…
- Thiết kế quy trình, hướng khai thác, phân tích thị trường nhằm đào sâu về điểm mạnh – yếu.
- Giám sát cung cấp báo cáo, phân tích sử dụng cho đánh giá hiệu quả doanh nghiệp hoạt động.
- Báo cáo kết quả dữ liệu cho giám đốc, nhóm sản phẩm, nhóm bán hàng, các bên liên quan…
- Phát triển biện pháp giúp kiểm soát chất lượng, đảm bảo việc đáp ứng các tiêu chuẩn của công ty, bộ phận.
- Tuyển dụng và đào tạo Data Analyst.
Yêu cầu đối với Data Analytics Manager/ Director:
- Lập trình cao cấp (thành thạo SQL, SAS…).
- Kiến thức về công cụ dữ liệu (Teradata, Aster, Hadoop…).
- Kiến thức về các công cụ trực quan hoá dữ liệu (Tableau, Raw…).
- Kiến thức về công cụ phân tích chuyên sâu (BI, SQL, Power BI, Alteryx…).
- Hiểu chuyên sâu về phân tích, thống kê, mô hình dự báo.
- Kỹ năng quản lý dự án, lãnh đạo.
Mức lương vị trí này theo thống kê từ Salary (Hoa Kỳ) khoảng 157.880 USD/năm, ở Việt Nam khoảng 38 triệu đồng/tháng.
Chief Data Officer
Chief Data Officer (CDO) là vị trí điều hành cấp cao, chịu trách nhiệm về việc quản trị và ứng dụng dữ liệu trong tổ chức.
Nhiệm vụ chính của CDO gồm:
- Xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu hiệu quả
- Dẫn dắt hạ tầng dữ liệu, thiết kế cấu trúc dữ liệu của tổ chức.
- Bảo vệ dữ liệu được truyền đi và lưu trữ
- Cập nhật quy định về bảo vệ dữ liệu, tránh rủi ro xâm phạm.
- Kiểm soát thông tin.
- Thúc đẩy văn hoá chia sẻ dữ liệu.
- Quản lý phòng ban phân tích dữ liệu.
Đối với vị trí CDO, yêu cầu gồm:
- Kinh nghiệm từ 5 đến 10 năm trở lên trong vai trò quản lý về dữ liệu cấp cao.
- Kỹ năng lãnh đạo mạnh mẽ.
- Giao tiếp sắc bén.
- Tư duy phân tích.
- Thuyết trình và quản lý dự án.
Mức lương CDO theo Comparably đạt khoảng 282.500 USD/năm. Tại Việt Nam, lương CDO trung bình 44.000.000 đồng/tháng.
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst theo hướng chuyên môn
Ngoài hướng theo quy trình trở thành quản lý, Data Analyst có thể học tập để phát triển bản thân theo hướng chuyên môn. Cụ thể như:
Data Analyst cho lĩnh vực cụ thể
Bạn có thể trở thành chuyên gia Data Analyst trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính, marketing, đầu tư, quốc phòng, bán hàng, sản xuất…
Kiến thức chuyên sâu về một lĩnh vực mang đến nhiều lợi thế bởi nhiều doanh nghiệp sẵn sàng chi trả mức lương cao cho những chuyên gia Data Analyst có khả năng giúp họ giải quyết vấn đề đặc thù chuyên ngành.
Data Analyst Consultant
Với kỹ năng tốt, hiểu biết sâu sắc và có khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, bạn có thể tư vấn cho doanh nghiệp hướng giải quyết vấn đề, cải thiện chiến lược kinh doanh.
Business Analyst
Đây là vị trí chuyên gia tập trung vào mảng kinh doanh, sử dụng dữ liệu để thúc đẩy hiệu quả hoạt động kinh doanh và giúp doanh nghiệp đưa ra những chiến lược tối ưu hoá.
Ví dụ:
- Xác định các điểm mạnh, điểm yếu, cải tiến quy trình, hoạt động kinh doanh.
- Đề xuất các giải pháp hiệu quả cho các vấn đề trong kinh doanh (dịch vụ khách hàng, quy trình bán, hiệu quả tuyển dụng…).
- Quản lý dữ liệu hỗ trợ cho quá trình ra quyết định, đào tạo nhân sự sử dụng các công cụ ra quyết định.
Operations Analyst
Đây là vị trí chuyên phân tích về vận hành – ứng dụng dữ liệu để tối ưu hoá thủ tục, quy trình vận hành, cải thiện kết quả và hiệu suất.
Ví dụ:
- Thu thập phản hồi khách hàng, đánh giá và cải tiến quy trình bán, quy trình dịch vụ, tăng độ hài lòng, sự trung thành của khách hàng.
- Xác định, đánh giá, phân tích, giải quyết các vấn đề về năng suất lao động.
Compensation & Benefits Analyst
Chuyên gia phân tích lương và phúc lợi làm việc trong những tổ chức lớn lên đến hàng ngàn nhân sự. Ở vị trí này, bạn sẽ sử dụng các công cụ dữ liệu để thiết kế, triển khai những chương trình về lương thưởng cạnh tranh, giúp công ty thu hút, giữ chân nhân sự giỏi.
Actuary (Chuyên gia về tính toán rủi ro bảo hiểm)
Đây là vị trí Data Analyst làm việc trong ngành bảo hiểm – với lượng lớn dữ liệu, nhiệm vụ của Actuary là tính toán về rủi ro, chi phí, đảm bảo lợi nhuận cho công ty.
- Phân tích các dữ liệu về bệnh tật, tử vong, tai nạn, hưu trí… nhằm đánh giá mức độ rủi ro của khách hàng, dự đoán số tiền bồi thường và mức chi phí bảo hiểm phù hợp.
- Phân tích đa chiều để đánh giá rủi ro khách hàng, bảo vệ tài chính cho doanh nghiệp.
Fraud Analyst (Phân tích gian lận)
Chuyên gia sử dụng phân tích dữ liệu để bảo vệ khách hàng, doanh nghiệp khỏi các hành vi gian lận bảo hiểm, tín dụng, ngân hàng…
Ví dụ:
- Phân tích dữ liệu về giao dịch nhằm phát hiện các bất thường.
- Xác nhận hình thức gian lận mới.
- Ngăn chặn hành vi hoặc lỗ hổng có thể bị gian lận…
Business Product Analyst
Đây là vị trí chuyên gia đảm nhận về phân tích sản phẩm trong kinh doanh. Với các dữ liệu thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau (nhóm bán hàng, nhóm marketing, nhóm hỗ trợ khách hàng…):
- Giúp công ty xác định tính năng then chốt khách hàng mong muốn.
- Xác định chiến lược tiếp thị, tối ưu giá cả nhằm đạt mục tiêu về lợi nhuận, doanh thu duy trì lợi thế cạnh tranh so với đối thủ.
Data Scientist
Nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia hàng đầu về machine learning, sử dụng các tệp dữ liệu lớn, huấn luyện mô hình hoặc dựng phần mềm chuyên dụng.
Data Scientist tham gia khai thác dữ liệu (data mining), trí tuệ nhân tạo, tự động hóa (automation) hoặc nhiều chuyên môn khác.
Những kỹ năng cần học giúp lộ trình thăng tiến của Data Analyst lên “như diều gặp gió”
Data Analyst là một trong những lĩnh vực tiềm năng trong nhiều năm tới đồng thời có mức thu nhập cao so với mặt bằng. Nếu muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực này, sau đây là những kiến thức và kỹ năng cần trau dồi.
Người mới bắt đầu học gì?
- Kiến thức nền tảng:
Bước đầu tiên để trở thành Data Analyst là nắm vững những kiến thức nền tảng về:
+ Toán: tính toán, thống kê, xác suất…
+ Lập trình, xử lý dữ liệu. Bạn nên nằm lòng những ngôn ngữ lập trình như R hay Python.
+ Trực quan hoá, thống kê như: trung bình, độ lệch chuẩn, phân phối, các phép kiểm định… Đây là cơ sở để bạn đưa ra những đánh giá và giải thích dữ liệu chính xác.
- Machine learning & phân tích dữ liệu:
Bạn sẽ cần nắm vững những kỹ thuật về phân tích dữ liệu bạn cần nắm vững như: phân tích nhóm, chuỗi thời gian, hồi quy… Ngoài ra, bạn nên học thêm về machine learning với những thuật toán phổ biến gồm: Random Forests, Logistic Regression, Linear Regression, Decision Trees…
Những công cụ phân tích dữ liệu như Tableau, Power BI, Excel, Python libraries để xử lý dữ liệu, tạo biểu đồ…
- Học sâu về SQL & Database:
Một mảng kiến thức quan trọng khác là SQL và Database. SQL là ngôn ngữ truy vấn được dùng phổ biến trong quản lý dữ liệu. Những khái niệm liên quan đến SQL bạn cần nắm vững như: SELECT, DELETE, INSERT, UPDATE…
- Thực hành thực tế:
Sau khi nắm vững những kiến thức, tiếp theo bạn nên thực hành thực tế. Cách thức chính là tạo, phân tích những tập dữ liệu nhỏ, đặt câu hỏi và rèn luyện tư duy phân tích.
Ngoài ra, khi đã có những kiến thức nền tảng, để bước chân vào nghề, bạn sẽ cần làm quen với các kỹ năng và kiến thức như:
- Làm sạch / xử lý dữ liệu: Kỹ năng làm sạch giúp đảm bảo chất lượng lẫn độ tin cậy của dữ liệu, đồng thời chuyển dữ liệu về định dạng thống nhất, dễ phân tích, dễ tập hợp, kết nối.
- Cách kiến thức chuyên ngành: Liên quan đến lĩnh vực doanh nghiệp đang hoạt động hoặc ngành công nghiệp bạn đang hoạt động.
- Quản lý dữ liệu: Sắp xếp, thu thập, lưu trữ, tổ chức, đảm bảo dữ liệu an toàn và tối ưu chi phí…
Để trở thành Data Analyst cần bằng cấp hay chứng chỉ gì?
- CompTIA Data+: Chứng chỉ cơ bản chứng nhận bạn nắm vững khái niệm và kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu.
- Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst: Chứng chỉ chuyên sâu cho chuyên gia về phân tích dữ liệu, tập trung vào phân tích các nền tảng dữ liệu lớn Cloudera.
- Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate: Chứng chỉ về Power BI của Microsoft hướng dẫn kỹ năng phân tích dữ liệu, tạo báo cáo trực quan.
- SAS Certified Data Scientist: Chứng chỉ cao cấp đánh giá khả năng dùng phần mềm SAS.
- Certified Analytics Professional (CAP): Chứng chỉ toàn diện về kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu, phù hợp cho nhiều vai trò Data Analyst khác nhau.
- Data Scientist Associate v2 (DCA-DS) Certification: Chứng chỉ đánh giá kiến thức nền liên quan đến khoa học dữ liệu, phù hợp người mới.
- Columbia University Certification of Professional Achievement in Data Sciences: Chứng chỉ của Đại học Columbia chuyên sâu về khoa học dữ liệu.
- AWS Certified Data Analytics – Specialty: Chứng chỉ chuyên môn liên quan đến việc phân tích dữ liệu điện toán đám mây AWS (Amazon).
- Google Data Analytics Professional Certificate: Chứng chỉ kỹ năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu cơ bản sử dụng Google tools.
- IBM Data Analyst Professional Certificate: Chứng chỉ kỹ năng cần thiết để trở thành Data Analyst về sử dụng các công cụ của IBM.
Một số khóa học để trở thành Data Analyst
- Become a Data Analyst
- IBM Data Science Professional Certificate
- Training for Data Analysts
- Data Analyst
- Khoá học tại Datacamp
- Khoá học tại Coursera
Những kỹ năng mềm cần thiết để lộ trình thăng tiến của Data Analyst thuận lợi
- Tham gia dự án thực tế để học hỏi và rút kinh nghiệm
- Cập nhật kiến thức mới
- Kỹ năng giao tiếp
- Làm việc nhóm
- Tư duy phản biện
- Kỹ năng giải quyết vấn đề
- Thích ứng
- Tỉ mỉ, cẩn thận
- Quản lý thời gian
Lời kết
Với những chia sẻ từ Vieclam24h.vn, mong rằng bạn đọc đã hiểu hơn về lộ trình thăng tiến của Data Analyst. Công việc này phát triển theo nhiều hướng đa dạng, dễ dàng mở rộng và có tính ứng dụng cao, đáp ứng những thách thức của xã hội công nghệ.
Bên cạnh đó, Vieclam24h.vn cung cấp công cụ tạo CV online với hàng trăm mẫu CV thực tập hoàn toàn miễn phí. Ngoài nội dung đúng chuẩn dựa theo vị trí công việc và lĩnh vực ứng tuyển, các bạn có thể thỏa sức sáng tạo CV cá nhân với chức năng tùy chỉnh màu sắc, nội dung, bố cục,… để tìm việc nhanh chóng tại môi trường làm việc mơ ước.
Xem thêm: 10 khóa học Data Analysis giúp bạn nâng cao kỹ thuật phân tích dữ liệu
