Mình làm Data Analyst từ 2014, thời điểm này đúng là nghề chọn người vì ngành này quá mới và ít được biết đến.

Sau này, mình xây dựng team và triển khai các dự án dữ liệu tại doanh nghiệp. Bao gồm các lĩnh vực như: Financial Information (Thông tin Tài chính), Ví điện tử, Marketing, Human Resource Analytics (Phân tích Dữ liệu Tuyển dụng), Algo Trading (Algorithmic Trading - Giao dịch thuật toán), Game Analytics (Giải pháp phần mềm Gaming Tools).

Dưới đây là quan điểm cá nhân của mình, mời các bạn trao đổi thêm.

1. LƯƠNG CÓ THỂ SẼ CAO NHƯNG VIỆC KHÔNG NHẸ

Data Analyst được kỳ vọng là người sẽ xoay sở với dữ liệu để cung cấp được insight, đề xuất action và mang lại giá trị cho hoạt động kinh doanh. Vì vậy, từ những công việc tỉ mỉ như xây dựng survey, thu thập dữ liệu, giám sát nhập liệu từ các phòng ban cho đến việc nắm bắt định hướng kinh doanh và thị trường để đề xuất phương án với ban lãnh đạo. Các bạn được kỳ vọng làm việc chi tiết như công nhân nhưng cần có chung tầm nhìn với CEO.

2. LỰA CHỌN NGÀNH DATA VÌ ĐANG HOT TREND, KỲ VỌNG THÀNH CÔNG ĐẾN DỄ DÀNG

Bạn muốn làm dữ liệu thì đều hiểu yếu tố cơ bản xác định giá trị là cung cầu. Nếu như mọi thứ dễ dàng, mọi người đều đổ xô vào và thành công nhanh chóng thì cung sẽ vượt cầu và mức giá sẽ giảm xuống. Chúng ta lại nhớ đến một khái niệm là rào cản ra nhập ngành. Thị trường vẫn đang thiếu sự có kỹ năng về dữ liệu vì không phải ai cũng đủ kiên trì để theo đến cùng. Các rào cản chính khi gia nhập ngành:

• Khoa học dữ liệu là khoa học đa ngành, các bạn học Công nghệ thông tin sẽ phải học thêm kinh tế kinh doanh, các bạn kinh tế kinh doanh sẽ cần học thêm về kỹ thuật, toán. Các bạn dù có học đúng ngành vẫn cần học thêm về mô hình kinh doanh từng doanh nghiệp, kỹ năng giao tiếp.... Số lượng đơn vị đào tạo đúng chuyên ngành này ở Việt Nam chưa nhiều, đội ngũ giảng viên có kinh nghiệm thực tế vẫn đang thiếu.

• Ngành mới ở Việt Nam, doanh nghiệp chưa sẵn đội ngũ và quy trình để đào tạo nhân sự mới. Các doanh nghiệp muốn tuyển dụng nhân sự có kinh nghiệm hơn là người mới.

• Áp lực thay đổi liên tục của công nghệ, mô hình kinh doanh.

3. CỨ HỌC XONG TỪNG NÀY THỨ LÀ ĐẢM BẢO VIỆC LÀM

Học để làm được việc quan trọng hơn. Khi bạn tạo được giá trị cho doanh nghiệp (và chứng minh được nó) bạn có thể đàm phán mức thu nhập tương ứng. Cuối 2019, mình đang dẫn dắt 1 team 10 nhân sự, doanh nghiệp đột ngột thay đổi định hướng và cắt đến 70-80% nhân sự. Các bạn trong team mỗi người một nơi nhưng đều có việc sau 1-2 tháng với thu nhập tăng gấp 2, 3 lần so với trước đó. Năng lực của bạn là thứ đảm bảo tốt nhất.

Đăng ký khóa học hay theo một lộ trình nào đó giống như bạn mua thẻ gym hay thuê PT (Personal trainer) - Huấn luyện viên cá nhân. Bạn có cơ sở vật chất, người định hướng, tư vấn, xây dựng lộ trình phù hợp, động viên cũng như thúc đẩy bạn. Bạn có thể kỳ vọng sự đồng hành và dẫn dắt để phát triển nhanh hơn và tối đa tiềm năng của bản thân chứ không có thuốc học giỏi.

4. AI CŨNG NÊN HỌC VỀ DỮ LIỆU (NHƯNG KHÔNG NHẤT THIẾT PHẢI THEO ĐUỔI NGÀNH DỮ LIỆU NHƯ MỘT NGHỀ)

Hầu hết các khách hàng doanh nghiệp của mình trong mảng đào tạo đều hướng đến trang bị thêm kỹ năng về phân tích dữ liệu cho nhân viên để làm việc hiệu quả hơn. Hình dung đơn giản, khoảng 20 năm về trước, các kỹ năng về tiếng anh hay tin học văn phòng chỉ cần thiết với một số người, giờ đây nếu không có 2 kỹ năng trên bạn sẽ thiệt thòi nhiều khi cạnh tranh trong thị trường lao động.

Một vài trường hợp tiêu biểu:

• Phòng tài chính một ví điện tử đã tự động hóa toàn bộ quá trình đối soát bằng excel sang Python sau 1 khóa học 20h và 3 tháng hỗ trợ. Thời gian thực thi công việc giảm 30%.

• Phòng quản trị rủi ro một đơn vị thanh toán đã được CEO định hướng chuyển thành phòng phân tích dữ liệu. Đây là quyết định của lãnh đạo khi đã áp dụng thành công Power BI (Power Business Intelligence - Công cụ Kinh doanh thông minh) để trực tiếp lấy dữ liệu từ Database - Cơ sở dữ liệu và thực hiện phân tích thay vì yêu cầu IT lấy dữ liệu kiểu ad-hoc (công cụ phân tích dữ liệu linh hoạt) và làm báo cáo thủ công bằng excel + email.

5. VÀO CÔNG TY MÌNH SẼ ĐƯỢC CẤP DỮ LIỆU, VIỆC CỦA MÌNH LÀ TÌM RA INSIGHT (HIỂU BIẾT SÂU).

Nếu doanh nghiệp có đội ngũ, hạ tầng dữ liệu, quy trình rõ ràng thì có thể đúng như vậy. Với các doanh nghiệp mới đầu tư vào phân tích dữ liệu thì từ lúc thành lập dự án, đội ngũ đã phải trả lời câu hỏi ROI (Return on investment - Tỷ lệ hoàn vốn) của dự án như thế nào? Giá trị kỳ vọng dự án mang lại là gì? Dữ liệu lấy từ đâu? Dữ liệu có sẵn hay chưa? Được tổ chức như thế nào? Có phải đi mua, xây dựng hệ thống nhập liệu, thậm chí thay đổi quy trình làm việc để phù hợp với việc ứng dụng dữ liệu. Khi tìm thấy insight rồi cũng đâu phải đã xong, đưa nó thành action như thế nào, theo dõi ra sao, đánh giá hiệu quả và tiếp tục triển khai như thế nào...

Hãy cởi mở và linh hoạt theo từng hoàn cảnh. Giữ tinh thần là người giải quyết vấn đề, miễn sao mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

----------------------------

Biên tập: Vân Dung

Nguồn ảnh: Google

Link bài gốc: Những điều các bạn nên biết khi xác định theo đuổi ngành Data - Tô Hoàng

(*) Youth Confessions mong nhận được sự ủng hộ và góp sức của các bạn. Trở thành Cộng tác viên có cơ hội đóng góp cho cộng đồng và tích lũy thêm những kiến thức định hướng nghề nghiệp tại đây: https://ybox.vn/idyua9s80nomsj