Ba bước nhảy vọt trong sự phát triển của một nhà phân tích dữ liệu

Bài viết này đi sâu vào các giai đoạn chính trong quá trình phát triển sự nghiệp của nhà phân tích dữ liệu, từ việc thành thạo các công cụ thu thập dữ liệu cơ bản đến đào sâu hiểu biết về doanh nghiệp và sau đó là tổ chức và lãnh đạo các dự án dữ liệu. Mỗi bước là một bài kiểm tra và cải thiện khả năng của nhà phân tích. Bài viết không chỉ cung cấp phương pháp và lộ trình phát triển thực tế mà còn chỉ ra hướng phát triển nghề nghiệp khả thi cho các nhà phân tích dữ liệu.

Tìm kiếm: "Làm thế nào để nhanh chóng trở thành nhà phân tích dữ liệu" và bạn sẽ tìm thấy rất nhiều bài viết trực tuyến. Tuy nhiên, điều gì xảy ra sau khi bạn trở thành nhà phân tích dữ liệu? Tương lai ở đâu? Điểm kết thúc của sự nghiệp là gì? Rất ít người tìm hiểu chi tiết về vấn đề này. Bây giờ, chúng ta hãy thảo luận nghiêm túc về vấn đề này: ba bước nhảy vọt trong sự phát triển của các nhà phân tích dữ liệu.

Bước nhảy vọt đầu tiên: làm chủ các công cụ thu thập dữ liệu

Sự thật đầu tiên là: vị trí phân tích dữ liệu có vẻ như có mức lương cao, nhưng điều này hoàn toàn là do bộ phận CNTT. Vị trí phân tích dữ liệu thuộc bộ phận CNTT được trả lương theo mức lương tiêu chuẩn của lập trình viên. Do đó, khi bạn muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, việc thành thạo các kỹ năng thu thập dữ liệu SQL, quen thuộc với ít nhất một công cụ BI như Tableau/Power BI/Fine BI và hiểu biết về xử lý dữ liệu Python và các gói khoa học dữ liệu là những điều kiện tiên quyết.

Đây là bước nhảy vọt đầu tiên phải đạt được: thành thạo các công cụ thu thập dữ liệu.

Một số học sinh trong trường thường có những tưởng tượng như: Tôi muốn tìm một "chuyên gia phân tích kinh doanh", "chuyên gia phân tích hoạt động" hoặc "chuyên gia phân tích kinh doanh" không viết mã. Trước hết, bạn là người mới tốt nghiệp, không hiểu về kinh doanh/vận hành và không thành thạo các công cụ thu thập dữ liệu. Bạn chỉ có thể làm công việc cấp thấp nhất là sắp xếp các tệp Excel cho anh chị em họ của mình và bạn được trả mức lương văn phòng, thấp đến mức đáng kinh ngạc.

Vì vậy, tôi thường khuyên học sinh:

• Đọc "SQL Must Know", nếu bạn không quan tâm, bạn có thể bỏ cuộc
• Truy cập Niuke.com → Lập trình trực tuyến → SQL và xem qua các câu hỏi
• Tìm một thực tập phân tích dữ liệu viết SQL trong ba tháng

Như vậy có thể tránh được "tình yêu rồng của Diệp Công"! Trên thực tế, nếu bạn không muốn thu thập dữ liệu, bạn có thể là người vận hành, quản lý sản phẩm hoặc người lập kế hoạch hiểu biết về dữ liệu. Không cần phải là một nhà phân tích dữ liệu toàn thời gian. Khi bạn có thể khéo léo lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, bạn đã đạt được bước đột phá đầu tiên.

Bước nhảy thứ hai: phản ánh giá trị kinh doanh

Sự phát triển của một nhà phân tích dữ liệu không phải là tuyến tính. Không phải nhà phân tích dữ liệu cấp cơ sở viết 500 dòng SQL mỗi ngày, nhà phân tích dữ liệu trung cấp viết 1.000 dòng SQL mỗi ngày và nhà phân tích dữ liệu cấp cao viết 2.000 dòng SQL mỗi ngày. Loại người viết 2.000 dòng SQL mỗi ngày còn được gọi là: cô gái truy vấn dữ liệu, chàng trai SQL, cỗ máy trích xuất dữ liệu, người làm công cụ dữ liệu... Tóm lại, đó không phải là trạng thái tốt.

Sự thật thứ hai là: Các vị trí phân tích dữ liệu về cơ bản là các vị trí dịch vụ phải hỗ trợ công việc kinh doanh. Do đó, chỉ bằng cách tìm ra cách chứng minh giá trị doanh nghiệp của riêng bạn, bạn mới có thể chủ động trong công việc và tránh việc thu thập dữ liệu một cách thụ động; chỉ khi đó bạn mới có thể chứng minh được năng lực của mình tốt hơn và được thăng chức và tăng lương.

Có nhiều cách để chứng minh giá trị kinh doanh:

• Hệ thống chỉ tiêu đầu ra để giám sát toàn diện hoạt động kinh doanh
• Chủ động phát hiện các vấn đề và cảnh báo các mối quan tâm kinh doanh
• Chủ động xác định cơ hội và cải thiện hiệu suất kinh doanh
• Tiến hành các thí nghiệm khoa học để xác thực ý tưởng kinh doanh
• Báo cáo phân tích đầu ra và đưa ra các gợi ý hữu ích

Bước này khó thực hiện vì:

• Thiếu sách tham khảo, ngành của tôi quá đặc biệt
• Công ty thiếu bầu không khí giao tiếp và nhân viên bán hàng thờ ơ với bạn.
• Việc thiếu sự hướng dẫn từ người giám sát trực tiếp của bạn chỉ khiến bạn “Nghĩ nhiều hơn!”
• Tôi chưa thấy trường hợp thành công nào nên không biết nó có thể tiến xa đến đâu.

Do đó, sinh viên thường bị mắc kẹt ở giai đoạn này.

Có một cách để vượt qua giai đoạn này. Cốt lõi của giai đoạn này là thay đổi tư duy của bạn từ "học đáp án qua hướng dẫn" ở giai đoạn đầu sang "rèn luyện khả năng logic và tự tìm câu trả lời".

Nói chung được khuyến cáo cho mọi người:

• Giao tiếp nhiều hơn với các đồng nghiệp để hiểu rõ tình hình của từng công ty
• Giao tiếp nhiều hơn với các đối tác kinh doanh để hiểu các quy trình kinh doanh/thực hành thông thường
• Rèn luyện khả năng logic của bạn và suy nghĩ nhiều hơn về cách mô tả định lượng doanh nghiệp
• Tham gia các cuộc thi dữ liệu và tìm hiểu về các hoạt động phân tích trong nhiều ngành công nghiệp và doanh nghiệp khác nhau

Những điều này liên quan nhiều hơn đến sự phát triển về kiến ​​thức. Không có câu trả lời chuẩn nào, nhưng việc tích lũy thêm kiến ​​thức thực sự có thể cải thiện khả năng giải quyết vấn đề của bạn. Khi bạn có thể khéo léo chuyển đổi những gì doanh nghiệp nói thành sơ đồ logic phân tích, bạn đã vượt qua giai đoạn này một cách thành công.

Bước nhảy thứ ba: tổ chức các dự án dữ liệu

Sự thật thứ ba là: giống như các nhóm CNTT khác, nếu bạn chỉ biết làm việc một mình, sẽ rất khó để xây dựng một phòng ban lớn và được thăng chức, tăng lương. Trên thực tế, các dự án dữ liệu khó thực hiện hơn các dự án CNTT khác vì kỳ vọng của doanh nghiệp thường rất cao. Dưới nhiều hình thức tuyên truyền bên ngoài, mọi người luôn nghĩ rằng: "Chỉ cần có dữ liệu, bạn có thể đưa ra dự đoán chính xác, trở nên toàn năng và toàn trí..." Mâu thuẫn giữa kỳ vọng quá cao của phía doanh nghiệp và cơ sở hạ tầng kém luôn là mâu thuẫn số một trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Để thực hiện một dự án dữ liệu tốt, bạn cần:

• Về mặt kỹ thuật, bạn phải quen thuộc với các công cụ thu thập dữ liệu/mô hình/BI và ngay cả khi bạn không tự mình làm, bạn cũng phải biết cách lựa chọn các đối tác chất lượng cao/nhà cung cấp đáng tin cậy.
• Về mặt kinh doanh, bạn phải quen thuộc với các vấn đề kinh doanh phổ biến, có khả năng xác định chính xác các khoảng cách nhu cầu, nắm bắt các phần có giá trị và phản ánh giá trị của dữ liệu.
• Về mặt quản lý, anh ấy rất quen thuộc với việc quản lý tiến độ dự án và sẽ thúc đẩy doanh nghiệp làm rõ các yêu cầu/thúc đẩy bộ phận front-end thực hiện tốt việc theo dõi các điểm/thúc đẩy nhóm kho dữ liệu hợp tác/thúc đẩy ban lãnh đạo xác nhận thiết kế bảng điều khiển.
• Về mặt báo cáo, hãy làm quen với quy trình báo cáo, phác họa bức tranh toàn cảnh trước khi dự án bắt đầu, kiểm soát kỳ vọng sau khi dự án bắt đầu và đưa ra kết thúc hấp dẫn sau khi dự án kết thúc để phản ánh uy tín.

Có thể nói rằng tổ chức dự án tốt là việc áp dụng toàn diện kinh nghiệm kỹ thuật/kinh doanh trước đây của một người. Khi dự án hoàn thành tốt, các nhà lãnh đạo sẽ chú ý đến nhóm dữ liệu và cấp thêm nhân viên cho bạn. Nếu bạn có thể mở rộng nhóm, bạn sẽ thành công trong quá trình chuyển đổi cấp quản lý.

Giai đoạn này sẽ kìm hãm nhiều sinh viên vì nhiều công ty thậm chí không có bất kỳ cơ hội thực hiện dự án nào. Những sinh viên may mắn có thể bắt đầu bằng những dự án nhỏ (thường là các báo cáo chuyên đề nhỏ) và dần dần cải thiện khả năng của mình.

Tất nhiên, không phải tất cả học sinh đều có thể đến đích. Nhiều sinh viên bị kẹt ở bước thứ hai và nghĩ rằng việc tính toán rất nhàm chán và muốn thay đổi nghề nghiệp. Trên thực tế, kỹ năng phân tích dữ liệu có thể áp dụng cho nhiều công việc. Ví dụ, có các vị trí kinh doanh như sản phẩm chiến lược, hoạt động người dùng, kiểm soát rủi ro, quản lý sản phẩm và hoạt động bán hàng. Ngoài ra còn có một số cơ hội ở các vị trí phát triển như kho phân tích dữ liệu và thuật toán.