Data Analyst ở ONE MOUNT làm gì?

Nếu bạn đang tò mò về vị trí Data Analyst ở OneMount thì không nên bỏ lỡ bài viết này! ^^

Mỗi Data Analyst (DA) ở mỗi một lĩnh vực, mỗi một công ty khác nhau thì cũng có thể có nhiều trải nghiệm khác nhau. Nhưng xét về tổng thể thì DA sẽ là người hỗ trợ, cung cấp thông tin, tình hình kinh doanh, hoạt động của công ty cho các phòng ban, bộ phận. Vậy nên trước tiên, để mở đầu bài viết này thì mình muốn cung cấp một cái nhìn tổng thể về quy trình và các đầu mục công việc DA của mình tại One Mount cho các bạn có thể hiểu rõ hơn. Và về tổng quan thì nó cũng có thể giống với vị trí DA ở các công ty khác!

QUY TRÌNH XÂY DỰNG DASHBOARD/ BÀI PHÂN TÍCH

Xây dựng dashboard hoặc thực hiện các bài phân tích thì đều bao gồm các bước sau đây:

1. Xác định đối tượng và mục đích: Xác định xem báo cáo dành cho ai, nó sẽ trả lời những câu hỏi gì và bạn sẽ cần những nguồn dữ liệu nào. Hoặc ai sẽ là người nghe, người sử dụng kết quả phân tích của bạn trong việc ra quyết định.

2. Thu thập và làm sạch dữ liệu: Thu thập dữ liệu bạn sẽ sử dụng và làm sạch dữ liệu đó để đảm bảo rằng dữ liệu chính xác và đầy đủ. Nếu bài toán của bạn cần phải sử dụng các dữ liệu đã có trên hệ thống nhưng chưa có ở Data Warehouse (DWH) – kho dữ liệu thì bạn có thể yêu cầu sự hỗ trợ từ phía team Data Engineer (DE) và cũng như tạo meeting giữa 3 bên DA, DE và Business Users để có thể cùng nhau hiểu rõ đề và bài toán bạn đang giải quyết.

3. Xác định các chỉ số (metrics) và chiều dữ liệu (dimensions): Trong phân tích dữ liệu, các metrics và dimensions thường được sử dụng cùng nhau để cung cấp hiểu biết toàn diện, cái nhìn tổng thể, đa chiều về hiệu quả kinh doanh.

Ví dụ: một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng doanh thu (số liệu chính) làm thước đo chính cho sự thành công của doanh nghiệp, nhưng cũng sẽ phân tích doanh thu theo từng nguồn traffic (dimension) để đánh giá sự đóng góp của từng nguồn, hay phân tích doanh thu theo phân khúc khách hàng (dimension) để xác định tập khách hàng giá trị.

4. Kiểm tra (testing) và chỉnh sửa: Kiểm tra dashboard của bạn để đảm bảo rằng các chỉ số đã được tính toán và dữ liệu được cung cấp một cách chính xác. Vì DA là người trực tiếp cung cấp các chỉ số cho bộ phận liên quan, nên về mặt tổng thể nếu bạn cung cấp sai dữ liệu, các chỉ số kinh doanh thì bạn chính là người phải chịu trách nhiệm khi để vấn đề xảy ra.

Đến bước này sau khi trao đổi với Users thì nếu có những sự sai sót hoặc điều chỉnh thêm thì bạn có thể quay lại các bước trên để hoàn thiện dashboard cũng như bài phân tích của mình. Bạn cũng có thể hiểu giống như ứng phương pháp Design Thinking để cải thiện sản phẩm bạn đã tạo ra.

5. Chia sẻ và trình bày kết quả: Sau khi hoàn thiện 4 đầu mục ở trên cũng như chốt được cho phòng ban sử dụng thìbạn hãy cứ mạnh dạn chia sẻ, trình bày kết quả cho các phòng ban liên quan thôi nào!

6. Giám sát việc sử dụng và phản hồi: Theo dõi việc sử dụng Dashboard của bạn và thu thập phản hồi từ người sử dụng cũng rất quan trọng. Sử dụng thông tin này để cải thiện thêm cho dashboard của bạn cũng như chúng ta cũng cần phải cập nhật những thông tin, quy trình được cập nhật trong hoạt động kinh doanh. Cũng như xử lý các lỗi, vấn đề có thể xảy ra như dữ liệu không được cập nhật, business rules thay đổi.

Nhìn chung, quá trình xây dựng Dashboard với tư cách là Data Analyst bao gồm lập kế hoạch cẩn thận, chuẩn bị dữ liệu, thiết kế, phát triển cũng như theo dõi và cải tiến liên tục báo cáo của mình. Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể tạo trang tổng quan cung cấp thông tin chi tiết có giá trị và giúp thúc đẩy quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

MỘT NGÀY LÀM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TẠI ONE MOUNT

Làm việc với tư cách là Data Analyst thì liên đến rất nhiều trách nhiệm cung cấp dữ liệu cho các phòng kinh doanh, vận hành hoạt động và kiểm soát hoạt động của họ.

Việc đầu tiên mình thường làm khi đến công ty là kiểm tra các tin nhắn Slack nếu Business Users hoặc các Alert Channel (Group cảnh báo) có thông tin lỗi về sai lệch các chỉ số hoặc không update dữ liệu mới trên các Dashboard, tables. Nếu có thì mình cần phải xử lý kịp thời để tránh sai sót, thiếu dữ liệu, gây ảnh hưởng trực tiếp tới việc ra quyết định của các phòng ban liên quan.

Sau khi xử lý các vấn đề phát sinh cũng như giải quyết xong các vấn đề kể trên hoặc Ad Hoc (vấn đề, bài toàn DA cần xử lý nhưng mang tính ngắn hạn, sử dụng 1 lần chẳng hạn) sẽ tiếp tục với các bài toán lớn cần giải quyết hoặc xây dựng dashboard, vì những phần này thường tốn nhiều thời gian nên khó để xong trong 1 ngày. Vậy nên nó sẽ liên tục được hiện và giải quyết trong một thời gian dài liên tục.

Trong suốt cả ngày, mình cũng sẽ liên lạc với các nhóm khác, bao gồm người quản lý sản phẩm, developer, business users, Data Engineer và các DA khác, để thảo luận về những vấn đề gặp phải, lỗi dữ liệu từ nguồn chẳng hạn để kịp thời xử lý cũng như kịp thời chỉnh sửa báo cáo trong quá trình xây dựng để tiết kiệm thời gian.
Ví dụ: bạn có thể vô tình đi lạc đề bài so với nhu cầu của users đưa ra ban đầu. Vậy nên liên tục trao đổi và xác nhận những output mà bạn sẽ cung cấp cho họ giúp bạn hiểu được nhu cầu và vấn đề cần phải giải quyết, hỗ trợ tốt hơn.

Ngoài công việc hàng ngày, mình cũng sẽ dành thời gian để tiếp tục học hỏi và nâng cao kỹ năng về lĩnh vực kinh doanh của One Mount. Bên cạnh đó mình cũng liên tục học các kĩ năng như coding, mindset, framework để giúp mình thực hiện các công việc hiệu quả hơn. Những điều kể trên thì mình có thể tham dự các buổi đào tạo, đọc báo cáo ngành hoặc tham gia các khóa học trực tuyến trên Coursera, Udemy, O’reilly,…

Làm việc với tư cách là Data Analyst tại One Mount là một trải nghiệm đầy thách thức nhưng cũng rất bổ ích với mình. Nó đòi hỏi kỹ năng technical tốt, tư duy phản biện và giao tiếp hiệu quả. Tuy nhiên, sự hài lòng của việc sử dụng dữ liệu để thúc đẩy các quyết định kinh doanh và cải thiện kết quả là điều khiến công việc của mình rất thú vị và cảm thấy những cố gắng của mình giúp ích được cho các bộ phận khác.

Chia sẻ từ Huyền Trang, Data Analyst tại OneMount & Coach tại UniGap

Share để lưu bài viết

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *