Sự khác biệt trong ngành về vị trí phân tích dữ liệu

Điều quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu là lựa chọn ngành và loại hình kinh doanh phù hợp với khả năng và định hướng phát triển của mình. Hãy cùng đọc bài viết để tìm hiểu nhé.

Vai trò của phân tích dữ liệu có sự khác biệt rất lớn giữa các doanh nghiệp. Tuy nhiên, có rất ít khóa học hoặc bài viết thảo luận về chủ đề này, vì vậy nhiều sinh viên thực sự không cân nhắc nhiều đến việc lựa chọn ngành khi tìm kiếm việc làm hoặc thay đổi công việc, vì họ không biết sự khác biệt giữa các ngành là gì.

Đối với các nhà phân tích dữ liệu, nếu bạn làm trong một ngành khó có thể dựa trên dữ liệu, thì dù bạn có năng lực đến đâu, bạn cũng sẽ khó có thể chứng minh được giá trị của mình. Nếu bạn không thể kết nối với hoạt động kinh doanh cốt lõi và không thể thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh, sự tăng trưởng của bạn sẽ diễn ra rất chậm. Vì vậy, nếu bạn bước vào một ngành như vậy, bạn sẽ rất, rất mệt mỏi và điều này cũng sẽ ảnh hưởng đến sự nghiệp tương lai của bạn.

Vì vậy, khi lựa chọn ngành, chúng ta cần có sự hiểu biết nhất định về loại ngành mà mình nên theo đuổi.

1. Ba loại hình kinh doanh khác nhau

Có những loại hình doanh nghiệp nào sử dụng phân tích dữ liệu?

Nếu chúng ta lấy một doanh nghiệp làm ví dụ. Nói cách khác, nhu cầu phân tích dữ liệu của một ngành có thể được chia thành ba loại nếu chúng ta xếp hạng chúng từ mạnh đến yếu. Mạnh nhất là nhu cầu mạnh, yếu nhất là nhu cầu yếu và trung bình là nhu cầu trung bình.

1. Kinh doanh có nhu cầu lớn

Trước tiên, chúng ta hãy nói về ngành kinh doanh có nhu cầu cao, ngành đầu tiên có nhu cầu cao.

Nhu cầu mạnh mẽ đề cập đến phân tích dữ liệu có thể mang lại lợi ích gia tăng rõ ràng cho doanh nghiệp.

Tôi xin đưa ra một vài ví dụ về các loại hình kinh doanh như vậy, chẳng hạn như nền tảng gọi taxi, xe đạp chia sẻ và các doanh nghiệp chuỗi cung ứng. Đối với những doanh nghiệp này, mối quan hệ giữa dữ liệu và hoạt động của họ rất rõ ràng, chẳng hạn như chuỗi cung ứng. Bạn có thể biết lượng hàng tồn kho của kho này đã tăng lên, và lượng hàng tồn kho của kho khác đã giảm xuống. Bạn chỉ cần di chuyển lượng hàng tồn kho của kho này sang kho kia.

Bạn sẽ có thể cải thiện hiệu quả lưu trữ hàng tồn kho tổng thể của mình. Điều này rất rõ ràng và thậm chí có thể được suy ra đầy đủ bằng cách sử dụng công thức số.

Ví dụ, nền tảng gọi taxi cũng nằm ở một khu vực nhất định và không có đủ chỗ vào giờ cao điểm buổi sáng. Vì vậy, vào giờ cao điểm buổi sáng, tôi có thể huy động nhiều năng lực vận tải hơn đến một khu vực nhất định và sau khi các năng lực vận tải này được huy động, các đơn hàng mới có thể được tạo ra. Mối quan hệ này tương đối rõ ràng. Do nhu cầu di chuyển của người dùng vào giờ cao điểm buổi sáng là cố định nên chỉ cần bạn có đủ năng lực vận chuyển là có thể hoàn tất giao dịch. Do đó, nhu cầu phân tích dữ liệu trong loại hình ngành công nghiệp hoặc kinh doanh này là rất rõ ràng.

2. Kinh doanh với nhu cầu yếu

Sau khi nói về nhu cầu mạnh, chúng ta hãy nói về nhu cầu yếu.

Nhu cầu yếu có nghĩa là nhu cầu phân tích dữ liệu trong ngành hoặc doanh nghiệp này rất yếu và có thể là do nhu cầu về doanh số bán hàng hoặc sản phẩm.

Ví dụ, nếu đó là hoạt động kinh doanh hướng đến bán hàng, tức là cung cấp dịch vụ cho khách hàng của các công ty lớn, thì trong loại hình kinh doanh này, nhìn chung, nếu bạn, với tư cách là nhân viên bán hàng, có mối quan hệ tốt với khách hàng, bạn có thể chốt được giao dịch bằng cách thực hiện thêm một vài chuyến đi nữa. Tuy nhiên, đối với phân tích dữ liệu, chuỗi ra quyết định trong quá trình giao dịch quá dài và khó phân tích lý do.

Loại hình kinh doanh này phụ thuộc rất nhiều vào doanh số bán hàng. Bạn có thể làm rất ít với việc phân tích dữ liệu. Bạn có thể chạy 100 kết luận phân tích dữ liệu, nhưng vẫn không tốt bằng việc để nhân viên bán hàng thực hiện thêm hai chuyến đi nữa.

Điều này cũng đúng với sản phẩm, nghĩa là bạn có thể cung cấp trải nghiệm sản phẩm mà người khác không thể cung cấp. Ở giai đoạn này, phân tích dữ liệu có thể cung cấp rất ít sự trợ giúp, chẳng hạn như sản phẩm chatgpt hiện tại. Các sản phẩm khác khó có thể mang lại trải nghiệm tương tự, vì vậy lúc này bạn chỉ cần tiếp tục cải tiến sản phẩm và số lượng người dùng của bạn sẽ tiếp tục tăng. Điều này không liên quan đến các hoạt động tinh vi và không yêu cầu phân tích dữ liệu.

3. Kinh doanh nhu cầu trung bình

Sau khi nói về nhu cầu mạnh và nhu cầu yếu, thì hoạt động kinh doanh ở giữa là nhu cầu trung bình.

Phần này của doanh nghiệp tương đối rõ ràng về phương hướng chung, nhưng lại không rõ ràng ở một số chi tiết nhỏ. Những chi tiết nhỏ này cần được giải quyết thông qua các công cụ dữ liệu và phương pháp phân tích để tìm ra những kết luận này, để doanh nghiệp có thể tìm ra điểm đột phá dễ dàng hơn theo một hướng nhất định nhằm tiết kiệm chi phí thử nghiệm.

Loại hình kinh doanh có nhu cầu trung bình này thực chất là thử thách năng lực của các nhà phân tích dữ liệu nhiều nhất, vì loại phân tích này không có định hướng cụ thể mà chỉ có định hướng chung mơ hồ. Do đó, kết luận mà một nhà phân tích dữ liệu giỏi và một nhà phân tích dữ liệu tệ đưa ra có thể rất khác nhau. Một nhà phân tích dữ liệu giỏi có thể giúp doanh nghiệp đạt được mức tăng trưởng cao hơn, trong khi một nhà phân tích dữ liệu tồi không thể đạt được mục tiêu này. Do đó, trong loại hình kinh doanh này, các nhà phân tích dữ liệu có thể nới rộng khoảng cách.

Việc này đòi hỏi rất nhiều sự sáng tạo. Bạn phải hiểu rõ về doanh nghiệp, hiểu logic kinh doanh, hiểu tâm lý người dùng, hiểu toàn bộ chuỗi giao dịch, v.v. Loại hình doanh nghiệp có nhu cầu trung bình này thường là loại hình nhà phân tích dữ liệu mà mọi người nghĩ đến.

2. Đặc điểm tương ứng của chúng

Tiếp theo, chúng ta hãy nói về đặc điểm của ba loại này.

Loại hình thứ nhất là loại hình kinh doanh có nhu cầu lớn, trong đó mối quan hệ giữa các chỉ số tương đối rõ ràng.

Điều này cũng giống như việc làm kế toán hay giải toán, vì sự thay đổi của một chỉ số có thể suy ra rõ ràng các chỉ số khác bị ảnh hưởng, do đó, điều này đòi hỏi bạn phải hiểu rất rõ mối quan hệ giữa các chỉ số khác nhau của doanh nghiệp này.

Loại thứ hai là loại hình kinh doanh có nhu cầu yếu, có nhu cầu phân tích dữ liệu rất thấp. Do đó, trong hầu hết các doanh nghiệp này, tất cả những gì bạn có thể làm chỉ là thu thập dữ liệu. Trong mắt ông chủ, đây là một doanh nghiệp lấy doanh số làm động lực. Giá trị cốt lõi của bạn là giúp đội ngũ bán hàng hoàn thành nhiệm vụ tốt hơn. Trong loại hình kinh doanh này, vị thế của các nhà phân tích dữ liệu tương đối thấp và về cơ bản họ chỉ là công cụ để thu thập dữ liệu. Ngay cả khi bạn tìm được một người đặc biệt tuyệt vời và có năng lực để làm việc này thì cũng rất khó để nhận ra giá trị của nó. Điều này không được quyết định bởi khả năng của một người, mà bởi vì mô hình kinh doanh của anh ta không yêu cầu phân tích dữ liệu để giúp anh ta tìm ra sự tăng trưởng.

Loại thứ ba là loại hình kinh doanh có nhu cầu trung bình và loại phân tích dữ liệu này có phần phức tạp.

Có những doanh nghiệp tốt và những doanh nghiệp xấu. Loại hình kinh doanh này có thể làm gia tăng khoảng cách về trình độ của các nhà phân tích. Giới hạn trên rất cao và giới hạn dưới cũng rất thấp.

Một số người cũng có thể làm công việc thu thập dữ liệu trong những doanh nghiệp như vậy. Bởi vì anh ấy không có ý tưởng kinh doanh tốt và không thể tổ chức phân tích nên những gì anh ấy cung cấp thực chất giống với những gì các doanh nghiệp có nhu cầu yếu cung cấp, tất cả chỉ là một số nội dung thu thập dữ liệu.

Nhưng đối với những người có năng lực, trong loại hình kinh doanh vừa này. Trong bối cảnh này, anh ta có thể khai thác được rất nhiều thông tin có giá trị và nếu bạn có thể chứng minh được giá trị của mình, mức lương của bạn có thể được tăng đáng kể.

3. Con đường phát triển

Tiếp theo, chúng ta hãy nói về ba loại hình kinh doanh khác nhau này và con đường phát triển của chúng. Chúng ta có thể sử dụng biểu đồ kim tự tháp. Để thể hiện mối quan hệ giữa ba loại hình kinh doanh này.

Tầng đáy của kim tự tháp là loại hình kinh doanh có nhu cầu yếu. Loại hình kinh doanh này chủ yếu là thu thập dữ liệu và công việc báo cáo hiếm khi liên quan đến phân tích. Nó phải nằm ở đáy của kim tự tháp.

Trên đỉnh của kim tự tháp là các doanh nghiệp có nhu cầu mạnh và trung bình, chúng ở cùng một cấp độ, vì vậy tôi đặt chúng ở bên trái và bên phải, chúng ngang nhau.

Cả hai loại đều có thể có con đường phát triển tốt hơn. Bạn có thể trở thành chuyên gia phân tích chuỗi cung ứng, bạn có thể trở thành chuyên gia phân tích năng lực. Tương tự như vậy, trong các doanh nghiệp có nhu cầu trung bình, bạn cũng có thể trở thành chuyên gia phân tích kinh doanh, chuyên gia phân tích tăng trưởng người dùng, chuyên gia phân tích sản phẩm, v.v.

Vì vậy, con đường phát triển mà chúng ta mong muốn phải là từ dưới lên trên, nhưng khi tiến lên, bạn phải cân nhắc kỹ xem mình sẽ đi sang trái hay sang phải? Vì có hai mặt trái phải nên việc biến đổi sẽ khó khăn hơn.

Ở phía bên trái của kim tự tháp là các loại hình kinh doanh có nhu cầu mạnh và logic kinh doanh của loại hình kinh doanh này tương đối cố định. Ở phía bên phải của kim tự tháp, có các loại hình doanh nghiệp có nhu cầu trung bình và mức độ phức tạp trong kinh doanh cao hơn. Họ sẽ gặp nhiều vấn đề hơn khi có hướng phân tích không rõ ràng. Do đó, hai loại hình doanh nghiệp này khó chuyển đổi vì logic kinh doanh mà chúng yêu cầu là khác nhau.

Vậy bạn lựa chọn thế nào? Tôi nên chọn bên trái hay bên phải?

Chúng ta hãy nói về ưu điểm và nhược điểm của mỗi bên.

Đầu tiên, loại hình kinh doanh có nhu cầu mạnh ở bên trái có tính ổn định cao nhưng khả năng thích ứng tương đối yếu. Độ ổn định cao. Do nhu cầu lớn nên logic phân tích của nó tương đối cố định. Và sẽ có rất nhiều chi tiết kinh doanh. Ví dụ, mỗi công ty trong chuỗi cung ứng, kho bãi, phân phối hậu cần, v.v. đều khác nhau. Vì vậy, sau khi bạn làm việc tại một công ty trong một thời gian dài, sẽ có rất nhiều chi tiết kinh doanh. Sau khi được bạn làm chủ,

Nhược điểm là khả năng thích ứng kém. Còn nếu công ty đang phá sản và bạn phải tìm việc khác thì sao? Bạn sẽ khó tìm được công việc phù hợp khác hơn vì kinh nghiệm của bạn chỉ có giá trị với công ty đó. Nếu bạn muốn sử dụng lại ở các công ty khác, bạn phải thu thập lại rất nhiều thông tin chi tiết về công ty đó và phạm vi lựa chọn của bạn sẽ hẹp hơn.

Ví dụ, nếu bạn đã phân tích về khả năng vận chuyển của xe đạp chia sẻ, bạn có thể chọn hướng nào? Có khả năng là bạn chỉ có thể tìm kiếm những ngành liên quan đến năng lực vận tải, vậy những vị trí này thì sao? Nó chắc chắn chỉ chiếm một tỷ lệ tương đối nhỏ trong tổng số việc làm.

Một điểm nữa là ngành nghề có nhu cầu tuyển dụng cao này hơi giống với ngành kế toán nên công việc này phù hợp với những người tỉ mỉ hơn. Ông thích tính toán mối quan hệ giữa nhiều dữ liệu khác nhau và đường cong tăng trưởng của nó cũng tương đối tuyến tính. Bởi vì hôm nay bạn học một khái niệm về hàng tồn kho và ngày mai học một khái niệm về doanh thu, nên bạn có thể sử dụng kiến ​​thức này để giải quyết một số vấn đề cụ thể.

Bây giờ chúng ta hãy nói về loại hình kinh doanh có nhu cầu trung bình. Loại hình kinh doanh này tương đối kém ổn định nhưng dễ thích nghi hơn.

Tính ổn định tương đối yếu vì loại nhà phân tích này giỏi hơn trong việc khám phá các cơ hội kinh doanh gia tăng nếu toàn bộ ngành đang đi lên. Các nhà phân tích dữ liệu có thể dễ dàng tìm ra mức tăng trưởng gia tăng. Tuy nhiên, nếu toàn bộ ngành công nghiệp đang suy thoái, thì giá trị của các nhà phân tích dữ liệu sẽ ở trong tình thế khó khăn. Vào thời điểm này, các nhà phân tích dữ liệu sẽ dễ bị sa thải nên tính ổn định tương đối kém. Nhưng mặt khác, nó có khả năng thích nghi rất cao.

Bởi vì loại phân tích kinh doanh này dựa nhiều hơn vào một số logic kinh doanh và logic kinh doanh này được áp dụng chung cho nhiều công ty khác nhau. Vì vậy, ngay cả khi bạn bị sa thải. Khi bạn chọn một công ty, bạn sẽ có nhiều lựa chọn hơn. Bạn có thể lựa chọn từ nhiều công ty. Lựa chọn của bạn sẽ rộng hơn so với những loại hình kinh doanh có nhu cầu cao.

Vậy còn những loại hình kinh doanh có nhu cầu trung bình thì sao? Đường cong tăng trưởng của nó tương đối theo cấp số nhân, nghĩa là nó tăng trưởng rất chậm lúc ban đầu và loại tăng trưởng này không chắc chắn vì khi bạn sử dụng logic kinh doanh để giải quyết các vấn đề kinh doanh, bạn hiểu khái niệm kinh doanh ngày hôm nay và bạn sẽ hiểu khái niệm kinh doanh ngày mai.

Không có hệ thống kiến ​​thức giữa các khái niệm kinh doanh này, vì vậy rất khó để giải quyết một vấn đề cụ thể vì khi bạn giải quyết một vấn đề, có thể sẽ có vấn đề ở đó. Điều này chỉ có thể thực hiện được sau một vài năm khi bạn đã tích lũy đủ kinh nghiệm để kết hợp kiến ​​thức lý thuyết của mình. Chỉ khi hiểu được suy nghĩ của chính mình, một ngày nào đó bạn mới có thể đột nhiên có được cảm giác giác ngộ. Sau đó, nó đột nhiên chuyển thành một phân tích dữ liệu nâng cao. Vì vậy, con đường tăng trưởng này tương đối không rõ ràng. Phù hợp hơn với những sinh viên quan tâm đến kinh doanh.

Khi đó, phân phối lương thường thể hiện quy tắc 80/20 nhiều hơn. Những người giỏi nhất sẽ có mức lương cao hơn đáng kể so với những nhà phân tích khác. Vậy còn những loại hình kinh doanh có nhu cầu lớn thì sao? Mặc dù mức lương có lúc cao lúc thấp nhưng khoảng cách không quá lớn.

IV. Phần kết luận

Được rồi, vấn đề này đến đây là hết. Tôi hy vọng số báo này có thể giúp bạn hiểu được sự khác biệt trong phân tích dữ liệu ở các ngành khác nhau. Giúp bạn lựa chọn tốt hơn hướng đi mà bạn muốn đi.

Tác giả: Jason;

Nguồn tài khoản công khai: Ternary Variance (ID: 686668)