Nếu bạn hỏi một Data Analyst:
“Công việc của bạn tạo ra giá trị gì cho doanh nghiệp?”
Rất nhiều câu trả lời sẽ xoay quanh:
– Tôi làm dashboard
– Tôi viết report
– Tôi phân tích số liệu
– Tôi hỗ trợ team business
Những câu trả lời này không sai, nhưng chúng chỉ mô tả bạn làm gì, chứ chưa nói lên bạn tạo ra giá trị gì.
Và đây chính là vấn đề cốt lõi.
Phần lớn Data Analyst quen chứng minh giá trị của mình bằng output, trong khi doanh nghiệp đánh giá giá trị dựa trên outcome.
Sự lệch pha này khiến rất nhiều Data Analyst:
– Làm việc chăm chỉ nhưng khó được ghi nhận
– Gặp khó khăn khi review hiệu suất
– Không có cơ sở thuyết phục khi đàm phán lương hoặc thăng tiến
Muốn giải bài toán này, chúng ta cần trả lời một câu hỏi nền tảng:
Impact của Data Analyst thực sự là gì, và làm sao để đo lường nó?
IMPACT CỦA DATA ANALYST LÀ GÌ?
Trước hết, cần làm rõ một nhầm lẫn rất phổ biến:
– Impact không đồng nghĩa với mức độ bận rộn.
– Làm nhiều dashboard không có nghĩa là tạo nhiều giá trị
– Viết SQL phức tạp không đồng nghĩa với impact cao
– Báo cáo đẹp không đồng nghĩa với business tốt hơn
Trong bối cảnh của Data Analyst, impact nên được hiểu là:
Mức độ mà công việc phân tích của bạn góp phần cải thiện kết quả kinh doanh hoặc chất lượng ra quyết định của tổ chức.
Nói cách khác, impact không nằm ở việc bạn làm ra cái gì, mà nằm ở việc:
+ Quyết định nào đã thay đổi nhờ phân tích của bạn?
+ Rủi ro nào đã được giảm?
+ Hiệu quả nào đã được cải thiện?
+ Kết quả nào đã tốt hơn so với trước đó?
Doanh nghiệp không “mua” dashboard.
Doanh nghiệp “mua” kết quả tốt hơn nhờ dữ liệu.
CHUỖI GIÁ TRỊ TẠO IMPACT CỦA DATA ANALYST
Để hiểu impact xuất hiện ở đâu, hãy nhìn công việc của Data Analyst như một chuỗi giá trị đơn giản:
Data → Insight → Decision → Action → Outcome
Trong thực tế, rất nhiều Data Analyst chỉ đi được đến hai mắt xích đầu:
– Thu thập và xử lý dữ liệu
– Tạo insight
Trong khi impact thực sự chỉ hình thành ở hai mắt xích cuối:
– Hành động được thực hiện
– Kết quả được tạo ra
Một insight, dù đúng và hay đến đâu, nếu không làm thay đổi quyết định hoặc không dẫn đến hành động, thì impact gần như bằng 0.
Một nguyên tắc quan trọng là:
Bạn đang được đo lường ở mắt xích nào trong chuỗi này, thì đó chính là level nghề nghiệp hiện tại của bạn.
CÁC NHÓM IMPACT PHỔ BIẾN CỦA DATA ANALYST
Impact của Data Analyst không chỉ có một dạng duy nhất. Trong thực tế, nó thường xuất hiện dưới bốn nhóm chính.
1. IMPACT VỀ TÀI CHÍNH
Đây là nhóm impact rõ ràng và dễ được business ghi nhận nhất. Bao gồm:
– Tăng doanh thu
– Giảm chi phí
– Tối ưu ngân sách
– Cải thiện hiệu quả đầu tư
Ví dụ:
+ Phân tích pricing giúp tăng ARPU
+ Tối ưu marketing funnel giúp giảm CPA
+ Phát hiện lãng phí trong vận hành giúp tiết kiệm chi phí
Không phải Data Analyst nào cũng trực tiếp tạo ra impact tài chính, nhưng càng lên level cao, impact tài chính càng trở nên rõ ràng.
2. IMPACT VỀ QUYẾT ĐỊNH
Không phải mọi quyết định đều tạo ra doanh thu ngay lập tức. Rất nhiều giá trị của Data Analyst nằm ở việc:
– Giúp quyết định được đưa ra nhanh hơn
– Giúp quyết định ít rủi ro hơn
– Làm rõ các phương án đánh đổi (trade-off)
Ví dụ:
+ Scenario analysis cho kế hoạch mở rộng
+ Forecast giúp lập ngân sách chính xác hơN
+ Phân tích rủi ro trước khi launch sản phẩm
Ở đây, impact không chỉ nằm ở con số cuối cùng, mà nằm ở chất lượng quyết định.
3. IMPACT VỀ VẬN HÀNH
Nhiều Data Analyst tạo ra giá trị thông qua việc cải thiện cách tổ chức vận hành:
– Tự động hoá báo cáo
– Chuẩn hoá hệ thống chỉ số
– Xây dựng cơ chế theo dõi và cảnh báo
Những impact này thường:
– Ít “hào nhoáng”
– Khó nhìn thấy ngay
– Nhưng mang lại hiệu quả bền vững
Ví dụ:
+ Một dashboard thay thế hàng loạt file Excel thủ công
+ Một hệ thống monitoring giúp phát hiện vấn đề sớm
4. IMPACT VỀ NĂNG LỰC TỔ CHỨC
Ở level cao hơn, Data Analyst còn tạo impact bằng cách:
– Nâng cao data literacy cho stakeholder
– Hình thành thói quen ra quyết định dựa trên dữ liệu
– Xây dựng nền tảng dữ liệu dài hạn
Đây là nhóm impact khó đo lường ngay bằng tiền, nhưng lại có ảnh hưởng rất lớn đến khả năng tăng trưởng lâu dài của doanh nghiệp.
NHỮNG SAI LẦM PHỔ BIẾN KHI ĐO LƯỜNG IMPACT
1. Sai lầm phổ biến nhất là chỉ đo output:
– Số dashboard
– Số report
– Số request được xử lý
2. Sai lầm thứ hai là chỉ đo những gì dễ đo, thay vì những gì thực sự quan trọng.
3. Sai lầm thứ ba là không theo dõi impact sau khi insight được triển khai, dẫn đến việc không biết phân tích đó tạo ra giá trị gì.
4. Cuối cùng, nhiều tổ chức và cá nhân không phân biệt rõ:
– Impact cá nhân
– Impact của team
– Impact của hệ thống
Điều này khiến việc đánh giá trở nên thiếu chính xác và thiếu công bằng.
FRAMEWORK ĐƠN GIẢN ĐỂ DATA ANALYST TỰ ĐO IMPACT
Một cách tiếp cận hiệu quả là sử dụng một “impact canvas” đơn giản, bao gồm:
– Problem: Business problem là gì?
– Decision: Quyết định nào cần được đưa ra?
– Insight: Insight chính là gì?
– Action: Hành động nào đã được thực hiện?
– Outcome: Kết quả đạt được ra sao?
– KPI: Chỉ số nào đã thay đổi?
Nếu bạn không trả lời được các câu hỏi về action và outcome, rất có thể impact của bạn vẫn đang dừng lại ở mức thấp.
Một câu hỏi tự đánh giá quan trọng khác là:
“Nếu không có mình, chuyện gì sẽ xảy ra?”
KỂ CÂU CHUYỆN IMPACT CỦA DATA ANALYST
Impact không tự động được ghi nhận. Data Analyst cần chủ động:
– Ghi lại impact của các dự án đã làm
– Định lượng khi có thể
– Mô tả định tính khi cần thiết
Điều này đặc biệt quan trọng trong các bối cảnh:
+ Review hiệu suất
+ Viết CV
+ Phỏng vấn
+ Đàm phán lương
Một Data Analyst giỏi không chỉ tạo ra impact, mà còn biết cách trình bày impact của mình một cách rõ ràng.
KẾT LUẬN: ĐỊNH VỊ LẠI GIÁ TRỊ CỦA DATA ANALYST
Data Analyst không phải là nghề “làm báo cáo”.
Đó là nghề giúp tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn.
Khi bạn đo lường impact đúng cách:
– Bạn hiểu rõ giá trị của bản thân
– Bạn biết mình đang ở level nào
– Bạn xác định được hướng upskill tiếp theo
– Và bạn có cơ sở vững chắc để được trả lương xứng đáng hơn
Cuối cùng, câu hỏi quan trọng nhất không phải là:
“Bạn phân tích giỏi đến đâu?”
mà là:
“Phân tích của bạn đã thay đổi điều gì?”
Chúc bạn thành công.
Cheers!
—————————-
Nếu bạn quan tâm đến khóa coaching giúp bạn trở thành Data Analyst trong vòng 6-8 tháng thì tham khảo ngay lộ trình này: http://link.unigap.io/lo-trinh-hoc-data-analyst Hoàn tiền nếu không có offer.
Nếu bạn muốn học Phân tích dữ liệu để phục vụ công việc thì tham khảo lộ trình Khóa Power BI Mastery: http://link.unigap.io/powerbi-mastery
Thành thạo Power BI sau 2 tháng, học ~ 2 giờ mỗi ngày, 18 buổi training, có 4 projects để luyện tập, áp dụng tư duy Design Thinking vào phân tích dữ liệu.
