Nhiều vị trí dữ liệu, phân tích đầy đủ sự thật

Trong thời đại kỹ thuật số, các công việc liên quan đến dữ liệu mọc lên như nấm, nhưng nhiều người lại biết rất ít về tình hình thực tế của những công việc này. Nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, vận hành dữ liệu... Sự khác biệt và sự thật đằng sau những vị trí có vẻ giống nhau này là gì?

Nhiều sinh viên hy vọng được tham gia vào con đường dữ liệu và nhiều sinh viên muốn chuyển sang cấp độ tiếp theo. Nhưng bạn có thực sự biết “chuyên gia phân tích dữ liệu” trong các công ty có nghĩa là gì không? Phân tích dữ liệu, phân tích kinh doanh, phân tích hoạt động, phân tích kinh doanh, phân tích chiến lược, hoạt động dữ liệu, phân tích BI...sự khác biệt là gì?

Hôm nay chúng ta sẽ phân tích vấn đề này một cách có hệ thống để bạn không bị lạc lõng tại nơi làm việc vào năm 2025.

1. Bắt đầu từ nguồn dữ liệu

Có bốn nguồn dữ liệu doanh nghiệp phổ biến:

● Dữ liệu ngành: điều kiện ngành và dữ liệu vĩ mô, thường do bên thứ ba cung cấp

●Dữ liệu người dùng: gửi trực tiếp bảng câu hỏi đến người dùng/cửa hàng/đại lý khảo sát

● Dữ liệu hệ thống bên ngoài: Ví dụ, vận hành các cửa hàng Tmall, Amazon và các nền tảng khác, dữ liệu nền tảng

●Dữ liệu hệ thống nội bộ: dữ liệu được ghi lại bởi hệ thống giao dịch của công ty, ERP, CRM, trang web và APP

Bốn nguồn dữ liệu này tương ứng với bốn hướng hoàn toàn khác nhau:

▌Dòng nghiên cứu ngành: dữ liệu ngành → nghiên cứu ngành → định hướng chiến lược/chiến thuật. Nhìn chung, chỉ những ngành nhạy cảm với chính sách của ngành như ngân hàng, chứng khoán và trụ sở chính của các tập đoàn lớn mới có vị trí toàn thời gian để thực hiện việc này, tương ứng với ngành nghiên cứu. Ngành nghiên cứu công nghiệp không yêu cầu bất kỳ kỹ năng phát triển nào. Điều quan trọng là: bạn hiểu biết bao nhiêu về ngành này.

▌Dòng nghiên cứu thị trường: bảng câu hỏi/phỏng vấn → nghiên cứu thị trường → định hướng tiếp thị/thiết kế. Nghiên cứu thị trường rất phổ biến và phát triển trong các doanh nghiệp truyền thống như hàng tiêu dùng nhanh, bán lẻ, chuỗi cửa hàng và thiết kế hàng hóa bền. Các công ty Internet lớn có thể có các trung tâm nghiên cứu và phát triển, nhưng ở các công ty Internet nhỏ, các nhà quản lý sản phẩm và nhân viên vận hành có thể chỉ làm công việc của mình một cách lộn xộn. Chìa khóa của dòng này là: thiết kế bảng câu hỏi, thiết kế phỏng vấn, tóm tắt dữ liệu và các kinh nghiệm liên quan đến nghiên cứu khác.

▌Dòng vận hành nền tảng: sử dụng nền tảng → sắp xếp báo cáo → cung cấp các đề xuất vận hành. Thể loại này thường được gọi là "Phân tích dữ liệu Taobao/Amazon/thương mại điện tử" hoặc "phân tích bán hàng" hoặc "phân tích chuỗi cung ứng". Đây là những người mà chúng ta thường gọi là "anh em họ". Nhiệm vụ chính hàng ngày là xuất bảng Excel từ nền tảng thương mại điện tử để xử lý thứ cấp. Vì dữ liệu nằm trong các báo cáo cố định nên khả năng diễn giải dữ liệu kinh doanh rất quan trọng, nếu không bạn sẽ chỉ là một nhân viên phục vụ bàn thuần túy.

▌Dòng phát triển dữ liệu: hệ thống nội bộ → kho dữ liệu → mô hình dữ liệu/nền tảng dữ liệu trung gian → sản phẩm dữ liệu (BI). Ngành này còn được gọi là "phát triển dữ liệu", "kỹ sư BI" và "kỹ sư dữ liệu lớn". Ở đây, phát triển kho dữ liệu đòi hỏi kinh nghiệm liên quan đến toàn bộ họ Hadoop và mô hình hóa kho dữ liệu, được xử lý bởi nhân sự chuyên trách; Các công cụ BI, trích xuất dữ liệu SQL dựa trên các bảng rộng, được xử lý bởi một nhóm nhân viên chuyên trách khác.

▌Dòng phân tích dữ liệu: cung cấp dịch vụ dữ liệu cho doanh nghiệp, còn gọi là BP dữ liệu/phân tích kinh doanh/phân tích hoạt động/phân tích thương mại...Đúng vậy, đây là ý nghĩa của phân tích dữ liệu theo nghĩa hẹp. Những vị trí này cần đáp ứng nhu cầu kinh doanh, cung cấp giải thích dữ liệu, báo cáo phân tích, bảng thông tin, v.v. Tóm lại, chúng hướng đến kinh doanh hơn là hướng đến phát triển.

Năm loại công việc trên đều là những công việc liên quan đến dữ liệu. Nếu công ty phân biệt rõ ràng, sẽ có năm vị trí theo các hướng khác nhau. Tất nhiên, cũng có một số công ty có bộ phận làm việc rất hỗn loạn.

2. Gốc rễ của sự nhầm lẫn là ở đây

Về mặt lý thuyết, trạng thái lý tưởng là:

● Cả năm dòng phát triển dữ liệu đều hoàn thiện (kho dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, sản phẩm dữ liệu, phân tích dữ liệu, quản trị dữ liệu) và thuộc về quản lý CNTT

● Nghiên cứu thị trường và nghiên cứu ngành được quản lý theo cách thống nhất và thuộc về phòng tiếp thị hoặc phòng phát triển chiến lược và quản lý kinh doanh.

● Mọi phân tích kinh doanh không nên là một vị trí riêng biệt, những người làm công việc này phải có kỹ năng phân tích

Theo cách này, sự phân công lao động sẽ rõ ràng, mọi người đều làm việc, báo cáo và được thăng chức. Tuyến đường rất rõ ràng và có thể phát huy tối đa hiệu quả. Lý thuyết thì đẹp đẽ, nhưng thực tế thì tàn khốc. Kiến trúc như vậy đặt ra nhiều yêu cầu cho doanh nghiệp:

●Quy mô doanh nghiệp đủ lớn●

Các nhà lãnh đạo rất rõ ràng về nguồn gốc, sản xuất và chức năng của dữ liệu

●HR rất rõ ràng về nguồn, sản xuất và chức năng của dữ liệu

● Sự phân công lao động và trách nhiệm trong doanh nghiệp rất rõ ràng, không có tình trạng đấu đá giữa hai bên

● Các phòng CNTT được tôn trọng và đầu tư vào

● Các phòng ban kinh doanh có đủ khả năng để diễn giải và áp dụng dữ liệu

●Các nhà lãnh đạo thực hiện nhiệm vụ của mình và hợp tác với nhau

●Các nhà lãnh đạo hiểu rõ mục tiêu phát triển

Bạn sẽ thấy rằng 8 điều kiện trên thường không tồn tại.

Câu hỏi chính:

● Công ty không đủ lớn và cần một người làm nhiều việc

●Bản thân người lãnh đạo cũng bối rối: “Chỉ là một phần dữ liệu thôi. Một người không đủ sao? Chúng ta có nên tuyển hai người không?”

● Cô nhân viên HR bối rối: "Bạn cần phải quen thuộc với các công cụ Python, R, SPSS và EXCEL

Đúng. Thông thường khi tuyển dụng, nếu họ viết: "Cần thành thạo các công cụ Python, R, SPSS, EXCEL" thì về cơ bản họ chỉ muốn EXCEL. Các yêu cầu tuyển dụng bao gồm SPSS về cơ bản là dành cho những cô gái làm nhân sự không biết nhiều và tìm kiếm các yêu cầu từ Baidu. Điều này tự nhiên khiến người ta dễ nhầm lẫn giữa các vị trí khác nhau và cuối cùng tuyển dụng những người không đạt tiêu chuẩn.

Câu hỏi trung cấp:

● Hoạt động/tiếp thị/khuyến mãi không hài lòng với hiệu quả chậm chạp của công việc CNTT và muốn thuê ai đó để thu thập dữ liệu

● Những người làm công tác vận hành/tiếp thị/khuyến mãi không có khả năng diễn giải dữ liệu, vì vậy hãy tìm một người em trai để lập trình bảng tính Excel

●Quản lý CNTT nội bộ hỗn loạn và trở nên lo lắng khi có người yêu cầu cung cấp dữ liệu. Chúng ta cần thuê người để thu thập dữ liệu.

●Bộ phận CNTT chưa được đầu tư đầy đủ. Dù sao thì bất kỳ ai cũng có thể làm tất cả công việc liên quan đến dữ liệu.

Trong tình huống này, người ta thường thấy những người có chức danh "chuyên gia phân tích dữ liệu" thực chất đang làm những công việc lặt vặt. Họ phải viết mã bảng tính Excel và chạy các câu lệnh SQL liên tục mỗi ngày. Họ cũng được yêu cầu xử lý đủ loại vấn đề rắc rối về CNTT. Khi thực sự làm như vậy, những sinh viên này chính là những người phàn nàn nhiều nhất. Thật là khốn khổ.

Câu hỏi nâng cao:

●Bộ phận kinh doanh cho rằng "dữ liệu lớn rất mạnh mẽ", tôi cần một người hiểu về "dữ liệu lớn" để giúp tôi giải quyết các vấn đề như tạo lưu lượng truy cập, bán hàng, lựa chọn sản phẩm và kích hoạt. ●Bộ phận kinh doanh cho rằng "nhân viên CNTT của chúng tôi không biết cách sử dụng dữ liệu, tôi cần một chuyên gia về dữ liệu!"

● Bộ phận CNTT cho rằng "sếp rất thích nền tảng trung gian dữ liệu", tôi muốn xây dựng một nền tảng trung gian dữ liệu, bất kể nó làm gì.

Trong tình huống này, bạn thường thấy một chàng trai/cô gái vui vẻ đi phỏng vấn, nhưng cuối cùng anh ấy/cô ấy không biết mình đang làm gì và định hướng thực hiện của anh ấy/cô ấy không rõ ràng. Người lãnh đạo doanh nghiệp liên tục phàn nàn rằng anh ta/cô ta "không có sản phẩm có giá trị" và người lãnh đạo CNTT luôn yêu cầu anh ta/cô ta xây dựng một "nền tảng trung gian" hoặc "mô hình", nhưng cuối cùng anh ta/cô ta không biết mình đã mô hình hóa được cái gì. Cuối cùng, chẳng có gì xảy ra và anh ấy đã bị đuổi học vào năm sau. Về cơ bản, không phải là họ không thể làm được việc, mà là bản thân các ông chủ chưa suy nghĩ thấu đáo.

3. Làm rõ “Nhà phân tích dữ liệu này đang nói gì?”

Sau đây là một số câu hỏi quan trọng cần hỏi trực tiếp:

Đầu tiên hãy hỏi: Phòng ban này đang trong quá trình phát triển hay kinh doanh?

Nếu đó là phòng CNTT, hãy tiếp tục hỏi: Có phòng dữ liệu độc lập không?

●Có ai làm kho dữ liệu và ETL không?

●Có sản phẩm dữ liệu rõ ràng không?

●Nền tảng dữ liệu trung gian/chân dung người dùng/mô hình dữ liệu, có bất kỳ kịch bản ứng dụng rõ ràng nào không?

Nếu đó là phòng kinh doanh, hãy tiếp tục hỏi:

●Dữ liệu được phân tích là (nghiên cứu, hệ thống nội bộ, nền tảng, bên thứ ba)

●Bạn báo cáo với ai (một người lãnh đạo dữ liệu chuyên trách hoặc một người lãnh đạo bộ phận kinh doanh)

● Cần tự mình gửi dữ liệu/có hỗ trợ CNTT

● Người lãnh đạo muốn ám chỉ những tình huống nào khi nói đến “phân tích chuyên sâu” (hoặc tự mình đưa ra một vài ví dụ để xem bên kia có hài lòng không)

4. Cơ hội và thách thức luôn song hành

Tất cả chúng ta đều mong muốn được gia nhập một công ty có cơ cấu hoàn chỉnh, phân công lao động hợp lý và mục tiêu rõ ràng để có thể làm nhiều việc hơn trong khi vẫn hiểu rõ vị trí. Tuy nhiên, nếu vị trí không rõ ràng thì không có nghĩa là không có cơ hội nào cả:

● Cấu trúc không rõ ràng: Bạn có thể tạo ra thế giới của riêng mình

● Mục tiêu không rõ ràng: Tìm cách kết hợp kinh doanh để đạt được kết quả

●Vị trí này rất cơ bản: một nền tảng lớn có thể tô điểm cho sự nghiệp của bạn

●Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có kỳ vọng: nếu bạn làm tốt, bạn sẽ được thăng chức

● Hoặc đơn giản hơn, nếu bạn muốn thay đổi ngành nghề hoặc vị trí làm việc, hãy làm miễn là không quá tệ.

Rủi ro và cơ hội luôn song hành, thành công luôn thuộc về những người có năng lực mạnh mẽ, vì vậy không cần phải sợ rủi ro. Chỉ cần chuẩn bị cho phù hợp. Bao gồm chuẩn bị về mặt kỹ thuật và chuẩn bị về mặt tâm lý.

Nhiều sinh viên đến đây với tâm lý "học hỏi" dễ thương, nhưng cuối cùng lại vào làm ở những công ty có cơ cấu không hoàn chỉnh, trách nhiệm không rõ ràng, mục tiêu không rõ ràng và đương nhiên là bị tra tấn đến phát điên. Người đó phải hung dữ khi vào chốn hoang dã, nhưng phải khiêm nhường khi vào chùa. Chỉ khi lựa chọn phương pháp phù hợp với hoàn cảnh cụ thể thì họ mới có thể đi được lâu nhất.