Dữ liêu thu hút ma thuật và chỉ vài phút thiếu vắng nó cũng đủ khiến một công ty, tập đoàn công nghệ hàng đầu có nguy cơ bị bỏ xa bởi các đối thủ cùng chiến tuyến.Thế nhưng, không đơn giản để sở hữu những dữ liệu hữu ích cho doanh nghiệp phục vụ quá trình phát triển mà phải trải qua quá trình đánh giá, phân tích chuyên sâu từ những nguồn data thô. Không ai có thể làm tốt điều này hơn những DATA ANALYST.
1.Vậy, Data Analyst là gì mà sở hữu sức mạnh đó
Data Analyst là những nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, phân tích dữ liệu là quá trình làm sạch, phân tích, diễn giải và trực quan hóa dữ liệu để khám phá những thông tin chi tiết có giá trị nhằm thúc đẩy các quyết định kinh doanh thông minh hơn và hiệu quả hơn.
Họ bắt đầu hỏi:
- Cần thêm bao nhiêu con bò để cung cấp đủ sữa cho cả năm?
- Cho bò nghe nhạc có thật sự giúp tăng lượng sữa?
- Tăng trưởng tại từng thị trường ntn, tăng hay giảm và tại sao?
- Xu hướng và sở thích của khách hàng tại các khu vực khác nhau ra sao?
Và công việc của những DA là thu thập và sắp xếp dữ liệu, sau đó là xây dựng các báo cáo trả lời cho những câu hỏi trên. Dựa trên kết quả báo cáo từ DA, nhà quản lý sẽ đưa ra những chính sách tương ứng. Và vòng tuần hoàn sẽ tiếp tục với những câu hỏi mới.
Làm khoa học dữ liệu không phải là vị trí dễ dàng để bất kỳ ai cũng có thể làm được. Không có gì ngạc nhiên, yêu cầu trước tiên của nhà phân tích dữ liệu đó là giáo dục tốt những kỹ năng về kỹ thuật, thống kê, toán học phải cực kỳ cao siêu, đồng thời cũng cần có nền tảng về kỹ thuật máy tính. Yêu cầu đầu tiên cho bước trở thành Data Analyst chính là :
- Có bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc các bằng liên quan (toán học, kinh tế, quản trị thông tin hoặc thống kê)
- Giao tiếp giỏi tiếng Việt và tiếng Anh (nói và viết)
- Sử dụng thành thạo Excel và các biểu đồ trong Excel
- Có khả năng phân tích tốt và xem sét mọi vấn đề một cách chi tiết, tỉ mỉ
- Có khả năng truy suất dữ liệu, viết báo cáo và trình bày kết quả
- Có kiến thức về cơ sở dữ liệu
- Có kiến thức về thống kê và biết sử dụng các sản phẩm về thống kê để phân tích các tập dữ liệu (Excel, SAS, SPSS,…)
