Điều gì quyết định bạn chỉ là người làm dashboard hay là người tạo ra business impact?
Trong hành trình làm Data Analyst, sẽ có một thời điểm rất rõ ràng mà sự nghiệp bắt đầu rẽ thành hai hướng khác nhau.
Một hướng là trở thành người được giao “làm báo cáo”, “update dashboard”, “bóc số theo yêu cầu”.
Hướng còn lại là người được hỏi ý kiến, được kéo vào các cuộc trao đổi sớm hơn, và được kỳ vọng giúp doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn bằng dữ liệu.
Sự khác biệt này không xuất hiện vì ai học nhiều tool hơn hay code nhanh hơn.
Nó xuất hiện ở cách mỗi người tiếp cận bài toán: bạn xem dữ liệu là đầu ra cần hoàn thành, hay là phương tiện để thay đổi một kết quả kinh doanh cụ thể.
Và câu hỏi cốt lõi quyết định bạn đứng ở đâu không phải là “mình biết làm gì”, mà là:
“mình đang chịu trách nhiệm tới đâu cho vấn đề mà doanh nghiệp đang đối mặt?”
Chính mức độ ownership đó mới là thứ âm thầm kéo giãn khoảng cách giữa các Data Analyst sau vài năm đi làm.
Trong bài viết này, Vinh chia Ownership của Data Analyst thành 4 cấp độ. Mỗi cấp độ phản ánh:
– Cách bạn tư duy
– Cách bạn làm việc
– Giá trị bạn tạo ra cho doanh nghiệp
– Và trực tiếp quyết định mức thu nhập, cơ hội thăng tiến của bạn
OWNERSHIP LÀ GÌ TRONG BỐI CẢNH CÔNG VIỆC CỦA DATA ANALYST?
Ownership không có nghĩa là làm nhiều hơn người khác, cũng không phải là “ôm hết việc”.
Trong bối cảnh công việc Data Analyst, Ownership là mức độ bạn sẵn sàng và có khả năng chịu trách nhiệm từ câu hỏi kinh doanh ban đầu cho đến kết quả cuối cùng mà doanh nghiệp nhận được.
Một Data Analyst có Ownership:
Không chỉ quan tâm “mình làm đúng chưa?” mà quan tâm “phân tích này có giúp ra quyết định tốt hơn không?”
Ownership không đo bằng số dòng SQL hay số dashboard bạn build, mà đo bằng mức độ ảnh hưởng của phân tích đó tới hành động và kết quả kinh doanh.
CẤP ĐỘ 1 – TASK OWNERSHIP: “Làm đúng cái được giao”
Đây là cấp độ mà gần như tất cả Data Analyst đều bắt đầu.
Đặc điểm:
– Nhận yêu cầu rất rõ ràng:
“Viết query này”
“Làm dashboard theo spec này”
“Lấy số liệu theo các cột này”
– Công việc tập trung vào:
+ Đúng yêu cầu
+ Đúng deadline
+ Đúng format
– Cách tư duy
“Anh/chị giao gì thì em làm cái đó”
Ít đặt câu hỏi ngược lại
Không (hoặc rất ít) quan tâm: Số liệu này dùng để làm gì, Ai sẽ dùng, dùng để ra quyết định gì
– Giá trị tạo ra
Giá trị ở cấp độ này là output:
+ Dataset
+ Báo cáo
+ Dashboard
Nếu output đúng → coi như hoàn thành nhiệm vụ
– Rủi ro lớn nhất
+ Dễ bị thay thế
+ Khó tạo sự khác biệt
+ Lương tăng chậm vì:
Công ty có thể thuê một người khác làm tương tự với chi phí thấp hơn.
Cấp độ này không xấu.
Nhưng nếu bạn ở level này quá lâu, sự nghiệp của bạn sẽ chững lại rất… lâu.
CẤP ĐỘ 2 – PROBLEM OWERSHIP: “Làm chủ bài toán phân tích”
Đây là bước chuyển quan trọng từ một Data Analyst “làm theo” sang một Data Analyst “biết suy nghĩ”.
Đặc điểm:
– Không chỉ nhận task, mà hiểu rõ vấn đề đằng sau task
– Khi yêu cầu mơ hồ, bạn chủ động:
+ Làm rõ mục tiêu
+ Làm rõ phạm vi phân tích
– Cách làm việc
+ Bạn bắt đầu hỏi những câu hỏi như:
“Anh/chị muốn quyết định gì sau khi xem báo cáo này?”
“Metric này dùng để đo hiệu quả của hoạt động nào?”
“Nếu chỉ chọn 1–2 chỉ số quan trọng nhất thì nên là chỉ số nào?”
+ Thay vì chỉ làm theo yêu cầu, bạn:
Gợi ý cách đo lường tốt hơn
Đề xuất góc nhìn phân tích phù hợp hơn
– Giá trị tạo ra
+ Insight rõ ràng hơn
+ Phân tích sát business hơn
– Stakeholder bắt đầu:
+ Tin tưởng
+ Chủ động hỏi ý kiến bạn
Dấu hiệu bạn đang ở Level 2
Bạn thường xuyên:
– Refine lại problem
– Từ chối những yêu cầu phân tích “làm cho có”
– Được hỏi: “Theo em thì nên nhìn thế nào cho hợp lý?”
Đây chính là ranh giới giữa Junior Data Analyst và Mid-level Data Analyst.
CẤP ĐỘ 3 – OUTCOME OWNERSHIP: “Chịu trách nhiệm cho kết quả”
Rất nhiều Data Analyst dừng lại ở Level 2, những người thực sự bật lên mạnh mẽ thường tiến đến Level 3.
Đặc điểm:
– Bạn không dừng lại ở việc đưa insight
Bạn quan tâm:
Insight đó có được dùng không?
Quyết định đó có hiệu quả không?
– Cách tư duy
“Phân tích này giúp business tốt hơn ở điểm nào?”
“Nếu sau 3 tháng mà KPI không cải thiện, thì phân tích này có vấn đề gì?”
– Cách làm việc
+ Theo sát sau khi deliver:
Stakeholder có hành động không? Hành động đó có tạo ra kết quả không?
+ Chủ động:
Follow-up
Điều chỉnh phân tích
Đề xuất hướng tiếp theo
– Giá trị tạo ra
+ Business impact rõ ràng
+ Bạn không còn là “người làm báo cáo”
Mà trở thành: Trusted advisor, Người đồng hành trong việc ra quyết định.
Ở cấp độ này, Data Analyst bắt đầu:
– Được giao bài toán lớn
– Được mời vào các cuộc họp quan trọng
– Được xem như một phần của quá trình vận hành business
Đây là nền tảng để lên Senior Data Analyst.
CẤP ĐỘ 4 – STRATEGIC OWNERSHIP: “Làm chủ hướng đi”
Đây là cấp độ cao nhất, và cũng là nơi rất ít Data Analyst chạm tới.
Đặc điểm:
– Không đợi bài toán từ stakeholder. Chủ động phát hiện vấn đề cần phân tích.
– Cách tư duy
+ Hiểu sâu:
Business model
Unit economics
Trade-off chiến lược
+ Biết:
Metric nào thực sự quan trọng
Insight nào có thể thay đổi hướng đi
– Cách làm việc
+ Định hình:
Metric framework
Analytics roadmap
+ Kết nối dữ liệu với:
Chiến lược tăng trưởng
Ưu tiên dài hạn của công ty
Vai trò thường thấy
– Senior / Lead Data Analyst
– Analytics Manager
– Data Partner cho leadership team
Ở cấp độ này, bạn không chỉ giúp công ty trả lời câu hỏi, mà giúp công ty đặt ra đúng câu hỏi cần trả lời.
LÀM SAO ĐỂ NÂNG CẤP OWNERSHIP
TỪ LEVEL 1 → LEVEL 2
– Học cách đặt câu hỏi tốt
– Hiểu business context trước khi phân tích
– Luôn hỏi: “Insight này dùng để làm gì?”
TỪ LEVEL 2 → LEVEL 3
– Theo dõi impact sau phân tích
– Gắn insight với hành động cụ thể
– Đừng ngại chịu trách nhiệm cho kết quả
TỪ LEVEL 3 → LEVEL 4
Đầu tư vào:
– Business acumen
– Strategic thinking
– Chủ động dẫn dắt vấn đề, không chờ giao việc
KẾT LUẬN
Tool có thể lỗi thời. Kỹ thuật có thể bị thay thế.
Nhưng Ownership thì luôn được trả giá cao.
Bạn không được trả lương vì dashboard bạn làm, mà vì quyết định bạn giúp doanh nghiệp đưa ra và kết quả bạn tạo ra.
Nếu bạn đang muốn tăng thu nhập, thăng tiến bền vững và trở thành một Data Analyst có tiếng nói hãy bắt đầu bằng việc nâng cấp Ownership, trước cả khi học thêm một tool mới.
Chúc bạn có những bước tiến mới trong công việc.
Cheers! 
– Xem ngay Lộ trình học Data Analyst chuyển ngành thành công trong vòng 5-8 tháng
– Xem ngay Lộ trình Khóa Power BI Mastery để bắt đầu học Power BI và nâng cấp kỹ năng phân tích (dành cho người mới bắt đầu)
– Tham gia Vietnam Data Analyst Forum – #1 Informative Group để học hỏi và chia sẻ kiến thức về Data Analytics
– Cập nhật lịch khai giảng, chương trình ưu đãi và nhận tư vấn chuyển ngành miễn phí tại Data Coaching 1 on 1 – UniGap
