DATA ANALYST LÀ GÌ

     

Data Analyst là người đại diện cho ngôn ngữ của dữ liệu. Họ triển khai các so với sâu (deep dive analytics) để cung cấp insights cho mọi quyết định tương tự như kế hoạch của ban chỉ huy doanh nghiệp.

Bạn đang xem: Data analyst là gì

Đọc bài chất vấn của giaynamdavinci.com cùng với chị Nguyễn Thị Thúy Hạnh Senior Manager, BI and Data Analytics của Property Guru Group trên Singapore, để biết:

Data Analyst là gì và quá trình cụ thể của họ?Sự giống và không giống nhau giữa Business Analyst và Data Analyst?Những khả năng và tố chất cần thiết để vươn lên là Data Analyst?

Read the English version here.

Xem việc làm Data Analyst trên giaynamdavinci.com

Tiểu sử: Tốt nghiệp Thạc sĩ siêng ngành kinh tế tài chính tại Pháp năm 2008, chị Hạnh xoay lại nước ta và ban đầu làm vấn đề tại Techcombank từ năm 2009.

Trong 5 năm, chị trải qua những vị trí từ chuyên viên Phân tích mang lại Phó chống của Trung trung ương Phân tích marketing (Analytics and Customer Intelligence) thuộc Khối bán lẻ của Techcombank.

Năm 2014, chị gửi sang làm ba Lead tại bank Quân Đội (MBBank).

Sau đó, chị làm cho Analytics Manager mang lại 701Search (công ty bà bầu của Chợ Tốt) trên Singapore. Trải qua những công ty như Accord, Agoda, Ascend Group, hện tại, chị đang nắm giữ chức vụ Senior Manager, BI and Data Analytics của Property Guru Group tại Singapore.

Việc có tác dụng Data Analyst trên TPHCM

Việc có tác dụng Data Analyst tại Hà Nội

Data Analytics nghe có vẻ khô khan với rắc rối. Vì sao chị chọn tuyến phố này?

Mình nghĩ, đôi lúc nghề chọn người nhiều hơn thế nữa là bạn chọn nghề. Bởi vì duyên mà lại ngay từ bỏ lúc bắt đầu ra trường mình được lựa chọn và offer công việc làm DA ngay trong khi còn chưa chắc chắn DA là gì. Đó thật sự là như mong muốn so với các bạn ở lúc này khi có tác dụng DA/ DS đang thành một xu hướng.

Theo bản thân thì không tồn tại nghề làm sao là quá vấn đề và quá năng lực của một người bình thường, vụ việc duy độc nhất vô nhị là nó có phù hợp với tính giải pháp và hướng phát triển của chúng ta không, hoặc là bạn có cảm thấy mình hoàn toàn có thể làm nghề này giỏi không. DA có sức lôi kéo riêng của nghề, ví dụ như bạn không hẳn chịu áp lực doanh số, hay bắt buộc hoạt ngôn new làm được. Các bạn sẽ có thời gian xem xét và tìm phương án cho vấn đề, mang lại sản phẩm, hay mang đến doanh nghiệp, và phương án của bạn dựa trên con số, phân tích với tính toán, với độ đúng chuẩn cao.

Hơn nữa, DA là 1 trong những nghề không chịu sự bó thon của industry, chúng ta có thể làm đến bank, tuyệt cho doanh nghiệp công nghệ, xuất xắc cho thành phầm sức khỏe, y tế, thể thao…

Làm DA thỉnh thoảng như là tín đồ soi đèn cho tất cả những người làm operation quyết định, khi phân tích/ tra cứu hiểu/định hướng của chúng ta được chấp nhận, hay khi chúng ta thấy stakeholders ồ lên hoá ra là vậy, thế ra đó là vấn đề họ bị struggling và không kiếm được câu trả lời, bạn sẽ cảm thấy mọi sức lực bạn chi ra được đền đáp, như kiểu dùng chất kích say đắm vậy (cười).

*

Theo chị, Data Analyst liệu có phải là Business Analyst?

Cách phía trên vài năm mình vấn đáp cho câu hỏi này rằng “Chắc chắn Data Analyst (DA) không phải là Business Analyst (BA)”. Nhưng lúc này đọc lại câu hỏi thì sẽ thấy khó khăn để vấn đáp hơn. Bởi sao lại như vậy? Vì các bạn trẻ bây giờ rất si mê học hỏi, điểm khác hoàn toàn lớn thời xưa là domain authority thường kỹ năng technical cao hơn nữa BA, thì lúc này hầu như các bạn BA đã cố gắng để xóa nhòa nhãi ranh giới đó.

Phần những điểm không giống nhau hiện tại là do ở scope công việc. Có thể nói, nhiệm vụ thực sự của cha và DA vẫn là:

Business Analyst là ước nối thân khối business với khối công nghệData Analyst là cầu nối thân business và data

Ví dụ như ngân hàng, các bạn sẽ thấy rất nhiều BA vào khối IT, địa điểm họ đích thực làm các bước của một Business Analyst: diễn giải yêu cầu của fan làm business thành ngôn ngữ của developer cùng ngược lại.

Còn DA là fan phân tích và xử lý dữ liệu nhằm tìm ra các insight, trường đoản cú đó đưa ra các đề xuất/giải pháp mang lại business.

Ở một trong những công ty khác, BA thường gắn thêm với những operation team, triển khai các so với hoặc ad học phải nhiều business mindset cùng ít technical skills hơn. Domain authority sẽ triển khai các dự án có tính tập trung và với lại phương án toàn diện, xử lý được vụ việc cho nhiều team một lúc, hoặc vấn đề mang ý nghĩa toàn doanh nghiệp hơn, long term hơn.

Ví dụ như phần tử Chiến lược hoàn toàn có thể có BA. Cha của phần tử Chiến lược chủ yếu sẽ đối chiếu xem chế độ của thiết yếu phủ, đối thủ, thị trường, và nội tại của công ty tương xứng với chính sách gì tại thời điểm đó và năm sau, hay 3 năm tới. Chúng ta DA nằm trong team data thì lại làm hồ hết phân tích như làm ráng nào để người tiêu dùng quay lại nhiều hơn, dành thời gian nhiều hơn, tiêu tiền những hơn, chấp thuận hơn với sản phẩm…

20+ tư liệu Business Analyst hữu ích

Chị có thể giải yêu thích rõ rộng điểm giống/khác nhau thân hai các bước này?

Trước khi vào trả lời, thì buộc phải nói thêm là ngay cả câu trả lời bên dưới cũng có tác dụng là ko đúng, số đông sự không giống nhau hiện tại là do doanh nghiệp quy định về job scope. Tuy nhiên thì bản thân vẫn không thay đổi quan điểm như bên dưới nếu tuyệt nhất định đề nghị phân biệt rạch ròi.

1. Khác nhau:

Khi business user tìm về BA, hay là họ đã biết mình thích gì, nên gì. Họ đã có sẵn câu trả lời, và chỉ việc BA diễn giải lại.

Ví dụ, thời gian làm ba cho dự án công trình DWH tại MBbank, mình đã có sẵn một hệ thống báo cáo từ những phòng ban vào khối, và chỉ việc hoàn thiện thêm ví như cảm thấy đề xuất thiết.

Xem thêm: Hình Thức Chỉ Định Thầu Tiếng Anh Là Gì ? Chỉ Định Thầu Tiếng Anh Là Gì

Công việc chính của bản thân là phân tích và lý giải cho đội dự án biết những measurement, dimension, đơn vị chức năng dữ liệu.v.v… được tính toán tổng đúng theo từ rất nhiều data attribute nào.

Còn khi business user tìm đến với DA, họ thường xuyên chỉ có câu hỏi, với lại là một thắc mắc mơ hồ. Họ cảm giác được khúc mắc nào đó song chưa có cơ sở nhằm khẳng định. Domain authority sẽ địa thế căn cứ vào tài liệu để xác thực khúc mắc đó tất cả tồn tại tuyệt không, và khuyến cáo giải pháp.

Thậm chí, song khi DA sẽ tự tìm về business user để cung cấp những tin tức mà business user chưa hề biết tới. Đó là lúc data cất thông báo nói, và DA lắng tai được.

Ví dụ, sinh sống vai trò DA, bản thân là người tạo dựng các báo cáo để business users có thể quản lí business của họ một cách xuất sắc nhất.

Bên cạnh đó, lũ mình tiến hành các phân tích sâu rộng để nhắc nhở cách giải quyết cho những vấn đề dài tương đối hơn của business.

2. Tương đương nhau:

BA với DA đều thuộc lĩnh vực Data, đều buộc phải hiểu về business và hệ thống data của business đó.

Trên thực tế, có tương đối nhiều blur lines giữa hai quá trình này. Đặc biệt là trong môi trường xung quanh start-up, khu vực bạn tiếp tục thấy mình làm cho cả hai công việc BA với DA từng ngày.

Ví dụ, cả ba và DA hầu như hay gặp mặt những thắc mắc kiểu như:

“Doanh thu từ hoạt động sale của tôi có vẻ như giảm sút. Vậy gồm cách nào điều hành và kiểm soát được không? Tôi mong muốn xem lệch giá của từng nhân viên cấp dưới sale, thì tôi rất có thể tạo trên khối hệ thống để cập nhật và xem tự động hóa từ nhà được không?”

Trong trường thích hợp này, thường xuyên là cả tía và DA sẽ có được cùng một câu trả lời/giải pháp mang đến business user.

Analytics Manager là bước cải cách và phát triển cao rộng của Data Analyst?

Tùy thuộc vào môi trường, công việc, cũng tương tự thị trường nhiều người đang sống, có khá nhiều nhánh không giống nhau trong cùng lĩnh vực data.

Ở Việt Nam, mình chạm chán nhiều tuyệt nhất là Data Engineer, Data Architect, Database Administrator, Data Analyst, Business Analyst.

Tại Mĩ, bạn có thể gặp cả Data Visualization Engineer, Statisciants, Data Scientist… hay không hề ít nhánh nhỏ dại khác.

Theo mình quan liền kề thấy, thì hầu hết các bạn Data Analyst đầy đủ muốn cải cách và phát triển thành Data Scientist. Có lẽ vì Data Scientist được những kênh truyền thông media “lăng xê” thành rock-star vào ngành dữ liệu chăng? (cười)

Tuy nhiên, theo bản thân thì mọi nhánh công việc và nghề nghiệp đều quan trọng. Cực kỳ khó rất có thể nói quá trình nào là bước phát triển cao rộng của công việc nào.

Các đồng nghiệp làm Data Scientist nhưng mà mình biết, công việc của họ cũng kha khá giống với quá trình mà đàn mình điện thoại tư vấn là “Data Analyst”. Sự khác hoàn toàn có lẽ nhà yếu tại đoạn trăm phân chia giữa các trách nhiệm công việc.

Data Scientist dành nhiều thời hạn hơn đến các mã sản phẩm phân tích phức tạp, và tiến hành nhiều phân tích sâu sát hơn.

Xem thêm: Lịch Chiếu Tam Sinh Tam Thế Thập Lý Đào Hoa Điện Ảnh Lịch Chiếu

Việc có tác dụng Data Scientist trên TPHCM

Việc làm cho Data Scientist trên Hà Nội

Cũng tương tự, theo mình, Analytics Manager không hẳn là bước cải cách và phát triển cao rộng của vị trí Data Analyst. Đơn giản là, giống như mọi địa điểm managing khác, khi đưa thành Analytics Manager, bạn nhận thêm nhiệm vụ quản lý.

Đối với cá nhân mình nhưng nói, chắc hẳn rằng do không phát triển được không ít hơn nữa về kỹ năng chuyên ngành, bắt buộc mình chọn phát triển theo phía managing. (cười)