Data Analyst – chuyên viên phân tích dữ liệu đang trở thành công việc đang cực kỳ được yêu thích và được săn đón bởi các nhà tuyển dụng. Tuy nhiên, không phải ai trong số chúng ta cũng hiểu được hết từng khía cạnh công việc của một Data Analyst.  

Nhiệm vụ của một Data Analyst

Một chuyên viên phân tích (Data Analyst) dữ liệu có 5 nhiệm vụ chính như sau: 

• Chuẩn bị (preparing) 
• Mô hình hóa (modelling) 
• Trực quan hóa (visualizing) 
• Phân tích (analyzing) 
• Quản lý (managing) 

Chúng ta sẽ đi tìm hiểu về từng nhiệm vụ ở ngay sau đây 

Chuẩn bị (preparing) 

Chuẩn bị dữ liệu là quá trình lấy dữ liệu thô và biến nó thành thông tin đáng tin cậy và dễ hiểu. Nó bao gồm việc đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, sửa dữ liệu sai hoặc không chính xác, xác định dữ liệu bị thiếu, chuyển đổi dữ liệu từ cấu trúc này sang cấu trúc khác hoặc từ loại này sang loại khác, hoặc thậm chí một số việc đơn giản như làm cho dữ liệu dễ đọc hơn.  

Là một Data Analyst, bạn có thể sẽ dành phần lớn thời gian của mình giữa việc chuẩn bị dữ liệu với các nhiệm vụ về mô hình. Dữ liệu xấu hoặc không chính xác có thể có tác động lớn, dẫn đến báo cáo không hợp lệ, mất lòng tin và có thể ảnh hưởng tiêu cực đến các quyết định kinh doanh, dẫn đến mất doanh thu, tác động tiêu cực đến kinh doanh, v.v.  

Chuẩn bị dữ liệu liên quan đến việc hiểu “cách thức” bạn sẽ lấy và kết nối với dữ liệu cũng như đảm bảo hiệu suất của các quyết định. Khi kết nối với dữ liệu, cần đưa ra các quyết định để đảm bảo các mô hình, báo cáo đáp ứng và thực hiện đúng các yêu cầu và mong đợi.  

Quyền riêng tư và bảo mật cũng rất quan trọng. Điều này có thể bao gồm dữ liệu ẩn danh để tránh chia sẻ quá mức hoặc ngăn mọi người xem thông tin nhận dạng cá nhân khi không cần thiết. Hoặc, xóa hoàn toàn dữ liệu đó nếu nó không phù hợp với câu chuyện mà bạn đang cố định hình.  

Chuẩn bị dữ liệu thường có thể là một quá trình kéo dài, đòi hỏi Data Analyst phải thực hiện một loạt các bước và phương pháp chuẩn bị dữ liệu để đưa dữ liệu đó vào ngữ cảnh thích hợp giúp loại bỏ dữ liệu chất lượng kém và cho phép biến dữ liệu thành insight có giá trị.  

Mô hình hóa (modelling) 

Tạo ra một mô hình dữ liệu hiệu quả và phù hợp là một bước quan trọng trong việc giúp các tổ chức hiểu và có được những hiểu biết có giá trị về dữ liệu. Mô hình dữ liệu hiệu quả giúp báo cáo chính xác và trung thực hơn, cho phép khám phá dữ liệu nhanh và hiệu quả, cho phép quá trình tạo báo cáo mất ít thời gian hơn và giúp việc bảo trì báo cáo trong tương lai dễ dàng hơn.  

Điều quan trọng cần nhớ là mô hình là một thành phần quan trọng khác có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của báo cáo và phân tích dữ liệu tổng thể của bạn. Một mô hình được thiết kế kém có thể có tác động tiêu cực đáng kể đến độ chính xác chung và hiệu suất của báo cáo của bạn. Ngược lại, một mô hình được thiết kế tốt với dữ liệu được chuẩn bị tốt sẽ đảm bảo một báo cáo hoạt động tốt và đáng tin cậy. Điều này càng đúng hơn khi bạn đang làm việc với dữ liệu ở quy mô lớn.  

Từ góc độ Power BI, nếu báo cáo của bạn hoạt động chậm hoặc quá trình làm mới (refresh) mất nhiều thời gian, bạn có thể cần phải xem lại việc chuẩn bị và lập mô hình dữ liệu để tối ưu hóa báo cáo của mình.  

Cần lưu ý rằng quá trình chuẩn bị dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu là một quá trình lặp đi lặp lại. Chuẩn bị dữ liệu là nhiệm vụ đầu tiên trong phân tích dữ liệu. Việc hiểu và chuẩn bị trước dữ liệu của bạn sẽ giúp bước lập mô hình dễ dàng hơn nhiều.  

Trực quan hóa (visualizing) 

Mục tiêu của nhiệm vụ trực quan hóa là giải quyết triệt để các vấn đề kinh doanh. Một báo cáo được thiết kế tốt phải kể một câu chuyện hấp dẫn và có tác động về dữ liệu đó, cho phép người ra quyết định kinh doanh nhanh chóng có được những insight cần thiết. Sử dụng hình ảnh và tương tác thích hợp, một báo cáo hiệu quả sẽ giúp người đọc hiểu nội dung một cách nhanh chóng và hiệu quả, cho phép người đọc theo dõi tường thuật dữ liệu.  

Các báo cáo được tạo ra khi trực quan hóa giúp các doanh nghiệp và những người ra quyết định hiểu dữ liệu đó có ý nghĩa gì để có thể đưa ra các quyết định chính xác và quan trọng. Báo cáo thúc đẩy các hành động, quyết định và hành vi tổng thể của một tổ chức, tin tưởng và dựa vào thông tin được tìm thấy trong dữ liệu.  

Với khả năng tích hợp AI trong Power BI, một Data Analyst có thể xây dựng các báo cáo mạnh mẽ mà không cần viết bất kỳ mã nào, cho phép người dùng có được thông tin chi tiết và hữu ích. Các công dụng của AI trong Power BI như hình ảnh AI tích hợp cho phép khám phá dữ liệu đơn giản bằng cách đặt câu hỏi, sử dụng tính năng Quick Insights hoặc tạo mô hình học máy trực tiếp trong Power BI.  

Một khía cạnh quan trọng của việc trực quan hóa dữ liệu là thiết kế và tạo báo cáo dễ hiểu. Khi bạn xây dựng báo cáo, điều quan trọng là phải suy nghĩ về những cá nhân sẽ truy cập và đọc báo cáo. Các báo cáo nên được thiết kế với khả năng tiếp cận ngay từ đầu để không cần chỉnh sửa và làm lại.  

Phân tích (analyzing) 

Nhiệm vụ phân tích là bước quan trọng để hiểu và giải thích thông tin được hiển thị trên báo cáo. Với vai trò là Data Analyst, bạn nên hiểu các khả năng phân tích của Power BI và sử dụng những khả năng đó để tìm hiểu insight, xác định các mẫu và xu hướng, dự đoán kết quả, sau đó truyền đạt những insight đó theo cách mà mọi người đều có thể hiểu được.  

Phân tích nâng cao cho phép các doanh nghiệp và tổ chức đưa ra các quyết định tốt hơn trong toàn bộ hoạt động kinh doanh và tạo ra thông tin chi tiết hữu ích và kết quả có ý nghĩa. Với phân tích nâng cao, các tổ chức có thể đi sâu vào dữ liệu để dự đoán các mẫu và xu hướng trong tương lai, xác định các hoạt động và hành vi, đồng thời cho phép các doanh nghiệp đặt câu hỏi thích hợp về dữ liệu của họ.  

Trước đây, phân tích dữ liệu là một quá trình khó khăn và phức tạp thường được thực hiện và thực hiện bởi các kỹ sư dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, nhưng ngày nay Power BI đưa việc phân tích dữ liệu vào tầm tay của bạn, đơn giản hóa quá trình phân tích dữ liệu. Người dùng có thể nhanh chóng có được thông tin chi tiết về dữ liệu của họ bằng cách sử dụng hình ảnh và chỉ số trực tiếp từ máy tính của họ và đưa những thông tin chi tiết đó lên trang tổng quan để những người khác có thể tìm thấy thông tin cần thiết.  

Đây là một lĩnh vực khác mà các tích hợp AI trong Power BI có thể đưa phân tích của bạn lên một tầm cao mới. Tích hợp với Azure Machine Learning, các dịch vụ nhận thức và hình ảnh AI tích hợp sẵn đó giúp làm phong phú thêm dữ liệu và phân tích của bạn.  

Quản lý (managing) 

Có nhiều thành phần trong Power BI, bao gồm báo cáo, trang tổng quan, không gian làm việc, bộ dữ liệu, v.v. Với tư cách là Data Analyst, bạn chịu trách nhiệm quản lý các tài sản Power BI này, giám sát việc chia sẻ và phân phối các mục như báo cáo và trang tổng quan, đồng thời đảm bảo tính bảo mật của tài sản Power BI.  

Ứng dụng có thể là một phương pháp chia sẻ nội dung của bạn và cho phép quản lý dễ dàng hơn đối với lượng lớn khán giả. Điều này cũng cho phép bạn có trải nghiệm điều hướng tùy chỉnh và liên kết với các nội dung khác trong tổ chức của bạn để bổ sung cho các báo cáo của bạn.  

Việc quản lý nội dung của bạn giúp thúc đẩy sự cộng tác giữa các nhóm và các cá nhân. Chia sẻ và khám phá nội dung của bạn là điều quan trọng để những người phù hợp nhận được câu trả lời họ cần. Đảm bảo các mục được an toàn là một điều không kém quan trọng. Bạn muốn đảm bảo đúng người có quyền truy cập và bạn không bị rò rỉ dữ liệu ra ngoài phạm vi các bên liên quan.  

Việc quản lý phù hợp cũng có thể giúp giảm bớt các kho chứa dữ liệu trong tổ chức của bạn. Việc trùng lặp dữ liệu có thể khiến mọi thứ khó quản lý cũng như gây ra độ trễ dữ liệu khi tài nguyên bị sử dụng quá mức. Power BI giúp giảm các kho dữ liệu với việc sử dụng các bộ dữ liệu được chia sẻ. Tái sử dụng dữ liệu mà bạn đã chuẩn bị và lập mô hình. Đối với dữ liệu kinh doanh quan trọng, việc xác nhận một tập dữ liệu được chứng nhận có thể giúp đảm bảo sự tin tưởng vào dữ liệu đó.  

Việc quản lý các tài sản Power BI giúp giảm thiểu việc trùng lặp và đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu. 

Vậy là chúng ta vừa điểm qua một số những tính chất nổi bật của nghề phân tích dữ liệu (Data Analyst) với rất nhiều những điểm hay ho, thú vị nhưng cũng đầy thách thức. Hy vọng rằng với những chia sẻ trên, các bạn có thể có một cái nhìn toàn diện nhất và từ đó đưa ra những quyết định tốt nhất liên quan đến ngành.

Ngoài ra, các bạn có thể tham khảo thêm những khóa học bổ ích của Datapot về ngành phân tích dữ liệu tại đây nhé.