Data Analyst – Nghề kiếm lương $1000/tháng 2019, tại sao không?

Hiện nay, các công việc liên quan đến khoa học dữ liệu (Data Science) đang được cả thế giới quan tâm vì tầm quan trọng của nó đến doanh nghiệp. Nhưng để doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa những lợi thế về dữ liệu, ngoài Data Scientist ra, Data Analyst cũng là một nhân tố cốt lõi không thể thiếu.

Chính vì vậy nên các nhà tuyển dụng thường trả lương khá cao cho những công việc này. Điều đặc biệt là khi kinh tế càng phát triển thì nhu cầu về Data Analyst sẽ càng cao. Không sợ thiếu việc nhé!

Dưới đây sẽ là phần tóm tắt bài viết cho các bạn “muốn cưỡi ngựa xem hoa”:

• Những bạn với 1-2 năm kinh nghiệm làm Data Analyst hoàn toàn có thể thỏa thuận lương lên đến USD $1000/tháng hoặc cao hơn.
• Công việc Data Analyst không yêu cầu quá cao về phần lập trình (technical). Nhưng bạn sẽ cần rất nhiều đến sự sáng tạo và khả năng giao tiếp của mình.
• Muốn bắt đầu nghề Data Analyst, bắt buộc phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Data Visualisation)
• Công việc chính của Data Analyst gồm: thu gom và tổ chức lại dữ liệu; phân tích dữ liệu và thiết kế các báo cáo theo yêu cầu; trình bày kết quả và giải trí
• Cơ hội nghề nghiệp cho tương lai: kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hoặc nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist).

Nếu bạn muốn biết thông tin cụ thể như thế nào hay phụ huynh muốn định hướng tương lai cho con thì nên đọc hết nhé. Nếu thấy có ích, đừng quên chia sẻ với bạn bè và người thân.

Lưu ý bài viết hơi dài, nhưng đảm bảo chất lượng và cụ thể.

Bài viết này sẽ giúp bạn trả lời những câu hỏi dưới đây:

1. Lương của Data Analyst là bao nhiêu (Data Analyst Salary)?
2. Cụ thể Data Analysis là gì?
3. Phải học gì để có thể trở thành Data Analyst?
4. Công việc cụ thể của một Data Analyst là gì?
5. Cơ hội phát triển nghề nghiệp ra sao?
6. Tại sao bạn nên theo ngành Data Analyst?

Lương của Data Analyst là bao nhiêu (Data Analyst Salary)?

Với những kỹ năng cần thiết, bạn hoàn toàn có thể nhận được mức lương tầm $500 khi bắt đầu.

Và với những bạn với 1-2 năm kinh nghiệm làm Data Analyst hoàn toàn có thể thỏa thuận lương lên đến USD $1000/tháng.

Nói có sách mách có chứng …

Nguồn: Careerbuilder.vn

Bây giờ, phần còn lại là phụ thuộc vào bạn.

Vậy còn trên thế giới thì thế nào?

Ở Úc mức lương trung bình cho các vị trí Data Analyst nằm vào khoảng từ AUD $60,000 – $70,000 và có thể lên đến hơn $100,000  một năm, tùy vào kinh nghiệm.

Tương tự, tại thị trường Mỹ mức lương trung bình cho Data Analyst cũng dao động từ USD $60,000 và lên đến hơn USD $100,000/năm.

Vậy nên nếu bạn có kinh nghiệm và tự tin vào khả năng tiếng Anh của mình thì đừng ngại mà nộp đơn ra các nước nhé. Nếu thích, họ hoàn toàn có thể bảo lãnh cho bạn sang nước họ làm.

Lúc đó thì … nhớ chia sẻ kinh nghiệm của bạn để mọi người cùng học hỏi nhé ($_$)

Vậy công việc phân tích dữ liệu (data analysis) là gì?

Data Analysis (phân tích dữ liệu) là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin có ích cho doanh nghiệp và người làm việc này gọi là Data Analyst (DA).

Công việc này hiểu đơn giản là thu gom và sắp xếp một khối lượng dữ liệu khổng lồ (khách hàng, hóa đơn, thị trường, …) sau đó chuyển đổi thành những thông tin cô đọng và dễ hiểu (insights). Những thông tin này sau đó sẽ được các phòng ban khác nhau trong công ty sử dụng để đưa ra những chiến lược hoặc quyết định chính xác giúp tăng trưởng kinh doanh.

Ví dụ: Ở VN, công ty như VinaMilk có hàng triệu khách hàng và hàng ngàn đại lý khắp cả nước. Đến cuối tháng hay quý, các nhà quản lý muốn biết tình hình kinh doanh của VinaMilk tại các thị trường như HCM, HN và ĐN như thế nào (ntn) để đưa ra các chiến lược hợp lý.

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?

Tùy vị trí và phòng ban, các câu hỏi sẽ rất khác nhau.

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. Hiểu đơn giản vậy ha!

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.

Học gì để trở thành Data Analyst?

Tốt nghiệp với các bằng cấp liên quan đến khoa học máy tính (computer science) sẽ giúp ích rất nhiều. Trong trường hợp các bạn đã bắt đầu hay tốt nghiệp các chuyên ngành về kinh tế thì cũng đừng quá lo lắng.

Theo như mình quan sát thì chỉ cần các bạn thành thạo các kỹ năng sau đây, bạn hoàn toàn có thể trở thành một DA. Và quan trọng là những kỹ năng này hoàn toàn không quá khó để học. 

Đọc tiếp xem nó là gì nhé!

Kỹ năng lập trình (SQL & Python/R)

Vì tính chất công việc liên quan rất nhiều đến thu gom và tổ chức dữ liệu nên kỹ năng lập trình là thiết yếu và bắc buộc. Kỹ năng lập trình ở đây mình gộp chung gồm kỹ năng truy xuất dữ liệu dùng ngôn ngữ SQL và phân tích dùng Python hoặc R.

Mình khuyến khích bắt đầu bằng SQL sau đó hãy đến Python.

Xem hướng dẫn SQL cơ bản nhất cho gà còn trong trứng tại đây nhé!

Để đạt được mức $1000/tháng, các bạn cần phải thật sự thành thạo những kỹ năng này.

Đơn giản, không ai dại đi trả bạn $1000/tháng để rồi đào tạo lại bạn từ đầu cả.

Tin vui là những ngôn ngữ này khá dễ dàng để học. Mình nói điều này hoàn toàn dựa trên thực tế mình quan sát và cảm nhận. Cụ thể là một Sale Manager tại công ty mình làm đã sử dụng được SQL chỉ sau một thời rất gian ngắn.

Những bài viết sau mình sẽ hướng dẫn sâu về những kỹ năng này.

Kỹ năng phân tích (Analytical Skills)

Đây là kỹ năng liên quan đến vấn đề phân tích yêu cầu từ quản lý hay khách hàng. Sau đó là liên kết chúng với dữ liệu và đưa ra hướng giải quyết. Đây là một trong những kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất trên thế giới 2019.

Thông thường những người làm kinh tế không hiểu nhiều về dữ liệu. Vậy nên những yêu cầu đưa ra thường mơ hồ và đôi khi không thực tế. Nhiệm vụ của bạn là phân tích và đưa ra những thông tin chính xác với thực tế.

Kỹ năng này các bạn có thể thực hành trong quá trình học về lập trình. Và tự bạn phải khám phá vì không ai có thể dạy bạn về điều này.

Kỹ năng về thiết kế báo cáo (data visualization)

Data Visualization là kỹ năng về chuyển đổi những số liệu thô thành những hình ảnh hay biểu đồ một cách khoa học. Việc này sẽ giúp người đọc dễ dàng tiếp thu thông tin và nhận biết những xu hướng.

Bạn xem hình ảnh bên dưới là sẽ hiểu.

Có 2 cách để làm được việc này.

Cách 1: sử dụng các ngôn ngữ lập trình nêu trên (Python hoặc R).

Cá nhân mình thấy dùng 2  ngôn ngữ này khá hạn chế về tính linh hoạt và khả năng phân bố. Cộng với việc phải bỏ khá nhiều thời gian cho việc thiết kế một dashboard hoàn chỉnh. Các bạn có thể sử dụng một vài thư viện cho việc thiết kế dashboard. Cái lợi ở đây là nó hoàn toàn miễn phí. 

Cách 2: Sử dụng các công cụ cho “kinh doanh thông minh” (Business Intelligence Tools, BI tools).

Với cách này bạn sẽ dễ dàng thiết kế những mẫu báo cáo như hình ví dụ và chia sẻ nó với mọi người. Bạn gần như chỉ cần kéo thả cho những báo cáo đơn giản nhưng vẫn cho người dùng tương tác trực tiếp với dashboard. Điểm hạn chế là bạn sẽ phải trả một khoảng phí nhất định cho các sản phẩm này.

Kỹ năng khác

Như mình vừa nhắc phía trên. Kỹ năng về sử dụng các BI Tools cũng khá quan trọng. Đặc biệt là khi bạn làm trong công ty lớn. Một vài phần mềm khá phổ biến như (Tableau, Power BI hay SAS).

Ở nước ngoài, biết sử dụng BI Tool là một lợi thế cho mọi vị trí không chỉ riêng DA.

Sử dụng thành thạo Exel cũng sẽ là lợi thế rất lớn đặc biệt là tại thị trường Việt Nam. Điều này là do rất nhiều công ty tại Việt Nam vẫn sử dụng Excel như là công cụ lưu trữ dữ liệu chính. Các kỹ năng phân tích sử dụng Excel đơn giản như Pivot Table hay dựng các biểu đồ với dữ liệu có sẵn.

Giao tiếp không còn là yêu cầu mới mẻ với mọi ứng viên đặc biệt là với ngành DA. Hằng ngày bạn phải giao tiếp với các phòng ban khác nhau để hiểu nhu cầu của họ. Và bạn cũng cần phải giải thích cho người khác biết về những thông tin mà bạn tìm thấy.

Trong phần giao tiếp, không thể bỏ qua tiếng Anh được. Tiếng Anh sẽ giúp rất nhiều trong quá trình học các ngôn ngữ lập trình cũng như các phần mềm BI. Nó còn được sử dụng trong giao tiếp hằng ngày tại nơi bạn làm.

Bảng mô tả công việc (job description) thực tế của Data Analyst 

Nếu các bạn tìm kiếm trên mạng, các bạn sẽ dễ bị sốc và hoang mang. Vì bạn sẽ bị nhồi nhét bởi những yêu cầu không thực tế của các nhà làm tuyển dụng.

Dưới đây là một mẫu quảng cáo việc làm cho vị trí Data Analyst mà mình thấy rất gần với thực tế. Bài này được đăng vào ngày 19/03/2019 trên Facebook.

Tạm dịch như sau:

#Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu)

Chào mọi người, XYZ đang tuyển 3 vị trí DA

Chính sách đãi ngộ:

• Lương: Thỏa thuận
• Nhiều cơ hội cho việc học tập và phát triển
• Cung cấp các khóa đào tạo để phát triển
• Môi trường làm việc năng động và hòa đồng
• Các chính sách khác theo luật của Việt Nam

Công việc của bạn:

• Làm việc với các quản lý để sắp sếp độ ưu tiên cho các nhu cầu về thông tin và kinh doanh
• Xây dựng và bảo trì các báo cáo từ phần mềm Power BI
• Sử dụng các kỹ năng về thống kê để phân tích dữ liệu, truyền đạt kết quả và thiết kế báo cáo
• Xây dựng và phát triển hệ thống thu thập và quản lý cơ sở dữ liệu. Lên các chiến lược để tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất theo nguyên lý thống kê.
• Thu thập dữ liệu từ các nguồn chính và phụ và bảo trì hệ thống cơ sở dữ liệu
• Xác định và đề xuất các khả năng cải tiến các quy trình

Yêu cầu:

• 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,…)

Một ngày làm việc của Data Analyst là làm gì?

Theo kinh nghiệm bản thân, thời gian của mình chia làm 4 phần như hình.

Xử lý dữ liệu

Đây là công việc liên quan đến lập trình nhiều nhất. Vì đơn giản là trong phần lớn các yêu cầu, dữ liệu không hề có sẵn hoặc được lưu trữ ở nhiều nơi khác nhau. Hoặc dữ liệu còn thô chưa qua chỉnh sửa.

Đây chính là lý do mình nói việc học ngôn ngữ Python/R và SQL là bắt buộc. Nhưng nếu so sánh với các vị trí khác trong lĩnh vực công nghệ thì tỉ lệ này không hề cao. Nếu làm lập trình viên thì khẳ năng là bạn sẽ dành đến 90% cho việc lập trình.

Quá nhiều phải không nào?

Thiết kế báo cáo

Gần như mình chỉ sử dụng Tableau (BI tool) để làm việc này. Có 2 loại chính trong phần này là Report (báo cáo tĩnh) và Dashboard (bảng báo động). Cụ thể mình sẽ đề cập trong các bài viết sau.

Những báo cáo này sẽ được sử dụng nội bộ giúp đưa ra các quyết định hoặc gởi cho khách hàng.

Giao tiếp

Mình thường xuyên gặp mặt trực tiếp những nhân viên khác để lấy yêu cầu và trao đổi về những kết quả mình tìm được.

Bên cạnh đó, mình cũng hay giao tiếp với các thành viên khác trong nhóm để tìm hiểu về những thông tin cần thiết.

Khác

Trong mục này bao gồm việc tham gia các sự kiện nội bộ của công ty, giải trí, và cả việc đào tạo và hướng dẫn các nhân viên khác sử dụng Tableau.

Trên đây là cơ bản công việc của một Data Analyst dựa trên công việc hiện tại của mình. Mình không chắc những công ty khác sẽ như thế nào nên các bạn chỉ tham khảo thôi nhé. Các bạn có thể đọc bài viết này để hình dung thêm các hoạt động chính của một Data Analyst nhé.

Cơ hội phát triền nghề nghiệp của Data Analyst là gì?

Một điều rất đáng chú ý là bạn sẽ có rất nhiều lựa chọn để phát triển sự nghiệp khi bắt đầu là Data Analyst. Dưới đây mình sẽ liệt kê một số vị trí mà bạn có thể hướng đến.

Data Engineer DE (Kỹ sư về dữ liệu)

Đây là vị trí chuyên về xử lý dữ liệu. Công việc chính là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý và chuyển đổi chúng thành dữ liệu có thể dùng được ngay tại kho dữ liệu trung tâm.

Công việc sẽ được trả mức lương cao hơn DA nhưng lại khá nặng về phần kỹ thuật và ứng dụng khá nhiều công nghệ.

Data Scientist DS (Chuyên gia về khoa học dữ liệu)

Công việc của DS khá rộng và tùy mỗi công ty sẽ khác nhau. Phần lớn thời gian những DS sẽ dành cho việc thu thập những dữ liệu cần thiết. Sau đó sẽ thiết kế những thuật toán dựa trên dữ liệu để phục vụ nhiều mục đích khác nhau. VD như là dự đoán giá, xu hướng thị trường, nhận diện khuôn mặt hay giọng nói, …

Mức lương của DS là cao nhất trong 3 vị trí và có ảnh hưởng rất lớn đối với doanh nghiệp nhưng thường rất ít người có thể làm ở vị trí này. Vì nó đòi hỏi khá nhiều kiến thức khác nhau và bằng cấp thường từ Thạc sĩ trở lên.

Chief Data Officer (CDO)

Không giải thích nhiều ở đây. Đơn giản là họ quản lý toàn bộ các vấn đề liên quan đến dữ liệu của một công ty. Lúc này bạn chỉ đứng dưới tổng giám đốc của công ty CEO. 

Vị trí này mình nêu lên cho vui thôi chứ để đạt được đến đây là cả một quãng đường dài và không phải ai cũng lên được. 

Những ưu điểm và khó khăn của một Data Analyst là gì?

Đọc đến đây thì mình nghĩ bạn đã có cái nhìn tổng quát về ngành Data Analyst rồi. Nhưng mình cũng xin tổng kết sơ lại những ưu điểm và khó khăn của Data Analyst.

Mình viết phần này hoàn toàn dựa trên trải nghiệm của bản thân và mình hiện đang sống và làm việc tại Úc nhé!. Môi trường khác nhau sẽ có những thay đổi riêng.

Những ưu điểm của Data Analyst

• Lương khởi điểm khá cao: Như mình nêu trên, lương khởi điểm của bạn thưởng ở mức $400 – $500/tháng.
• Cơ hội nghề nghiệp nhiều: Vì nền kinh tế sẽ luôn gắn liền với công nghệ nên việc làm về công nghệ sẽ không bao giờ thiếu.
• Cơ hội thăng tiến rộng: Bạn hoàn toàn có thể chuyển sang các vị trí mới và cao hơn như Data Engineer và Data Scientist. Lương của Data Scientist có thể cao gấp đôi DA nhé.
• Công việc không quá nặng về lập trình: Rất nhiều bạn sợ các nghề về công nghệ vì phải lập trình cả ngày. Nhưng với Data Analyst thì sẽ ít hơn nhiều. Đọc phần sau sẽ hiểu.
• Bạn sẽ được tự do sáng tạo: Một phần công việc của Data Analyst là thiết kế báo cáo một cách khoa học. Bạn hoàn toàn có thể sáng tạo theo phong cách riêng của bạn.
• Không nhàm chán:  Bạn sẽ luôn có những vấn đề mới để giải quyết. Với mỗi vấn đề bạn sẽ học thêm được rất nhiều điều mới (kiến thức khác nhau về kinh tế)

Những khó khăn của Data Analyst

Công việc nào mình nghĩ cũng sẽ có 2 mặt vấn đề. Sau đây mình sẽ liệt kê một vài khó khăn mà bạn có thể sẽ gặp phải

• Phải thật sự giỏi về lập trình: Ở đây mình muốn nói đến SQL và Python (hoặc R). Bạn nên đầu tư nhiều về phần này thì công việc của bạn sẽ dễ dàng hơn nhiều.
• Hiểu được những vấn đề của doanh nghiệp: Điều này khá phổ biến vì thông thường có những thuật ngữ riêng mà mình chưa nghe bao giờ. Bạn phải tìm hiểu những kiến thức này để phân tích cho chính xác
• Câu hỏi mơ hồ hoặc không thực tế: Nguyên nhân là do các bộ phận khác không hiểu rõ về dữ liệu. Những lúc này bạn phải phân tích câu hỏi và đưa ra những đề nghị phù hợp.
• Dữ liệu chưa hoàn chỉnh: Nhiều trường hợp bạn phải giải quyết các câu hỏi mà dữ liệu chưa hoàn chỉnh hoặc chưa qua xử lý. Bạn cần phải liên hệ với nhiều người để có đủ thông tin cho báo cáo của mình.

Trên đây là tổng quan về ngành Data Analyst mà mình nghĩ đủ để các bạn có cái nhìn tổng quát. Quyết định theo học nó hay không là do bạn. Nếu có thì bắt đầu với việc học SQL cơ bản tại đây nhé!

Nếu bạn có bất cứ câu hỏi nào thì cứ comment phía dưới. Mình sẽ cố gắng để trả lời với kiến thức và kinh nghiệm của mình.

Đừng quên chia sẻ cho bạn bè và người thân nếu thấy bài viết này hữu ích nhé.