Tương lai của ngành Data Analyst

Tương lai của ngành Data Analyst

Việc lựa chọn nghề nghiệp chưa bao giờ là dễ dàng, mỗi quyết định khác nhau sẽ đưa ta bước đến những ngã rẽ khác nhau. Để có được lựa chọn đúng đắn, chúng ta luôn cần nhiều thời gian, công sức để tìm tòi thông tin về nghề nghiệp mình quan tâm. Vì vậy theo quan điểm của mình, trước khi chọn nghề nghiệp cần có cái nhìn rõ ràng về ngành đang quan tâm. Nghề Data Analyst cũng vậy. Và mình tin rằng, với nhiều bạn đang tìm hiểu về vị trí này cũng đang trăn trở với nhiều câu hỏi, trong đó có sự băn khoăn liệu vị trí DA này sẽ đưa các bạn phát triển đến đâu, tương lai trong 3 – 5 năm nữa sẽ như thế nào… Để giúp các bạn hiểu thêm về nghề, trong bài viết hôm nay mình sẽ chia sẻ những góc nhìn về “Tương lai của ngành Data Analyst”

1. Nhu cầu thị trường (DEMAND)

Nhu cầu ngành Data Analyst

Nhu cầu ngành Data Analyst đang cao

Đầu tiên, quan trọng nhất khi nói về tương lai của một ngành là Demand – Nhu cầu. Các bạn có thể tìm đọc các nghiên cứu “The future of Job 2020″/”Top skill”/”Best job in USA” để tìm hiểu về ngành data ở bức tranh vĩ mô. Có thể nhìn thấy rằng các nhóm liên quan tới Data là các nhóm kỹ năng được nhà tuyển dụng yêu cầu rất nhiều và đang tăng rất mạnh. Top skills trong tương lai có thể kể đến là:

    • Analytical thinking and innovation

    • Active learning and learning strategies

    • Complex problem-solving

    • Critical thinking and analyst

Hầu hết những kỹ năng quan trọng trong tương lai đều liên quan đến vị trí Data Analyst.
Theo Best job in USA, đứng đầu là các công việc liên quan đến Enterprise Architect; Full Stack Engineer; Data Scientist; Develops Engineer; Strategy Manager; Machine Learning Engineer… Và công việc Data Analyst hiện cũng nằm trong top 50 tại USA. Thông qua thông tin trong Best job in USA, các bạn có thể thấy vị trí Data Analyst tương đối niềm năng và xu hướng trong tương lai của ngành là rất khả quan.

Ứng dụng của ngành Data Analyst

Bằng cách áp dụng phân tích dữ liệu, bạn có thể giải quyết những vấn đề phức tạp và tạo ra những giá trị mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau, lấy ví dụ một số ngành như:

    • Ngành Tài chính & Ngân hàng: phân tích dữ liệu giúp phát hiện các rủi ro và hoạt động gian lận, xác định vị trí lý tưởng cho việc mở chi nhánh mới và lập kế hoạch chi tiết về luồng tiền.

    • Ngành Y tế: phân tích dữ liệu được sử dụng để đánh giá triệu chứng, dự đoán các bệnh nguy hiểm và thời điểm can thiệp của các bác sĩ, cũng như để dự đoán các khu vực và thời điểm bùng phát dịch bệnh.

    • Ngành E-commerce: phân tích dữ liệu hỗ trợ phân tích thị trường, tự động hóa đề xuất sản phẩm và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, cung cấp cơ sở dữ liệu cho việc tìm kiếm cơ hội kinh doanh và tự động sản xuất hoặc nhập khẩu các mặt hàng tiềm năng.

    • Ngành Marketing: phân tích dữ liệu giúp xác định rõ hơn về hành vi khách hàng nhu cầu thị trường tốt hơn, đưa ra các quyết định chuẩn xác hơn.

    • Ngành Giáo dục: giúp xác định nhu cầu về nhân sự trong tương lai, hướng dẫn tuyển sinh và đào tạo dựa trên xu hướng thị trường, xác định cơ hội tuyển sinh tại các khu vực và trường học quan trọng.

    • Tư vấn doanh nghiệp: Data Analyst giúp tạo ra nền tảng để dự đoán, phân tích và so sánh tình hình của các doanh nghiệp khách hàng với thị trường tổng thể, từ đó đưa ra các gợi ý phù hợp dựa trên dữ liệu.

    • Cuối cùng, ngành bán lẻ và chuỗi cung ứng, Data Analyst giúp xác định nhu cầu, phát triển sản phẩm/dịch vụ mới, lập kế hoạch chi tiết cho các kênh phân phối và tối ưu hóa trưng bày sản phẩm.

2. Nguồn cung ứng nhân lực (SUPPLY)

Nhưng nhân sự chất lượng cho ngành chưa dồi dào

Theo mình nhận thấy, hầu hết các trường đại học ở Việt Nam hiện tại đang đào tạo theo 2 trường phái: hoặc là thuần về Business hoặc là thuần về Technology. Tuy nhiên, công việc Data Analyst là công việc lai giữa Business và Tech. Nhìn vào các trường đại học kinh tế hàng đầu ở Việt Nam: Đại học Ngoại Thương, Kinh tế Quốc dân, Đại học Kinh tế…. Hầu hết các trường kể trên đều đào tạo các ngành thuần về Business.

Hiện nay một số trường đại học đã có khoá đầu tiên tuyển sinh về Business Analyst (BA) và Data Analyst (DA), nhưng mà mình tin rằng khoảng cách từ đại học đến thực tế vẫn là một khoảng cách rất xa. Vì vậỵ nếu các bạn học trái ngành không được đào tạo về Data Analyst đang muốn gia nhập ngành thì các bạn cũng không cần quá lo sợ. Hiện nay trên thị trường cũng không có nhiều nhân lực được đào tạo bài bản chính quy, mà hầu hết là các bạn từ các vị trí Business học hỏi, trau dồi thêm kỹ năng của Data Analyst để đáp ứng công việc và dần dần chuyển sang vị trí này. Chính vì thế, nguồn cung ứng nhân lực của ngành còn khá thấp so với nhu cầu. Hãy cố gắng dành thời gian để tự học, tự nghiên cứu để bổ sung các kỹ năng để nhanh chóng gia nhập ngành thành công.

3. Lương (SALARY)

Mức lương khá và cơ hội phát triển tốt

Mức lương của công việc Data Analyst khá tốt. Đối với các bạn mới ra trường thì mức lương trên trung bình; khoảng 11,9 triệu đồng. Và với các bạn đã có 2 – 3 năm kinh nghiệm hoàn toàn có thể apply những job có mức offer khá cao. Về vấn đề salary thì các bạn cần nghiên cứu kỹ hơn trên thị trường tuyển dụng. Nhưng mặt bằng chung là khá cao cho ngành data. Hiện tại, mức lương trung bình của một Data Analyst vào khoảng 16.3 triệu đồng (số liệu từ CareerBuilder.vn).
Vị trí Data Analyst mở ra cơ hội được làm việc gần gũi với nhóm C Level/Senior, nhóm người mà chúng ta sẽ học hỏi được rất nhiều về tư duy, phong thái làm việc. Và một điểm cộng tiếp theo đó là sau khi làm DA sẽ có rất nhiều sự lựa chọn về nghề nghiệp.

Bạn có thể đọc thêm bài viết Con đường sự nghiệp Data Analyst mà bạn cần biết

4. Các xu hướng mới trong ngành Data

Thực tế thì việc theo dõi xu hướng tương lai của ngành Data Analyst không phải lúc nào cũng đơn giản và có 8 xu hướng hứa hẹn phát triển trong tương lai của ngành Data này:

Automated machine learning (AutoML)

AutoML đang ngày càng được ưa chuộng nhờ vào không ít những thành công đáng kể trong các phân tích thực tế. Trong một thế giới mà ngày càng có nhiều thiết bị tạo ra dữ liệu và được kết nối với nhau, lượng dữ liệu “sản xuất” tăng một cách phi tỷ lệ. Do đó, AutoML trở thành một sự cần thiết cấp bách để thu thập kiến thức đúng thời điểm từ những dữ liệu ngày càng tăng vọt này. Dự đoán rằng AutoML sẽ trở nên ngày càng quan trọng hơn trong những năm sắp tới và các phương pháp phân tích sẽ cung cấp kết quả chính xác và nhanh chóng hơn. Lĩnh vực hoạt động của các nhà khoa học dữ liệu sẽ không mất đi, mà thay vào đó, họ sẽ tập trung vào các kỹ thuật phân tích cụ thể hoặc phức tạp hơn. Tóm lại, AutoML tiết kiệm thời gian và tiền bạc (bạn không cần một đội ngũ lớn các chuyên gia khoa học dữ liệu và học máy). Nó cũng là cách dễ dàng và tiết kiệm chi phí nhất để bước vào thế giới trí tuệ nhân tạo hoặc học máy.

Explainable AI (XAI)

Trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích (XAI) là nỗ lực để làm cho việc tìm hiểu kết quả của các hệ thống được lập trình phi tuyến tính trở nên rõ ràng, để tránh các quy trình gọi là black-box. Nhiệm vụ chính của XAI là làm cho các hệ thống được lập trình phi tuyến tính trở nên rõ ràng. Nó cung cấp các phương pháp thực tế để giải thích các mô hình trí tuệ nhân tạo, ví dụ như tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu của Liên minh châu Âu.

Blockchain Analytics

Blockchain Analytics là quá trình kiểm tra, xác định, nhóm dữ liệu, mô hình hóa, biểu đồ hóa dữ liệu trên một sổ cái phân tán được mã hóa gọi là blockchain. Mục tiêu của Blockchain Analytics là khám phá thông tin hữu ích về các đối tượng khác nhau thực hiện giao dịch trong tiền điện tử với các loại phổ biến như Bitcoin, Ethereum.

Augmented Data Management (ADM)

ADM thường liên quan đến việc sử dụng công cụ máy học ML và AI để tự động hóa một số tác vụ thủ công liên quan đến việc quản lý dữ liệu. Điều này có nghĩa là thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu, siêu dữ liệu và quản lý dữ liệu chính cũng như tích hợp dữ liệu “self-configuring” và “self-tuning”.

Graph Data Analytics

Đây là công cụ phân tích được sử dụng để xác định cường độ và hướng của mối quan hệ giữa các đối tượng trong biểu đồ. Trọng tâm của phân tích biểu đồ là mối quan hệ theo cặp giữa hai thứ và các đặc điểm cấu trúc của toàn bộ biểu đồ.

Data Fabric Design

Kết cấu dữ liệu là một môi trường duy nhất bao gồm kiến trúc thống nhất và các dịch vụ hoặc công nghệ chạy trên kiến trúc đó giúp các tổ chức quản lý dữ liệu của họ. Mục tiêu cuối cùng của Data Fabric là giúp tối đa hóa giá trị dữ liệu và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số.

Continuous intelligence (CI)

Thông tin liên tục (CI) từ tất cả dữ liệu của bạn không phải là một cụm từ khác để mô tả thời gian thực, tốc độ hoặc thông lượng. Đó là khoảng thời gian chu kỳ trơn tru để thu được giá trị kinh doanh liên tục từ tất cả dữ liệu. Đó là một phương pháp phân tích hiện đại được điều khiển bằng máy cho phép bạn nhanh chóng truy cập tất cả dữ liệu của mình và đẩy nhanh quá trình phân tích mà bạn cần, cho dù nó có lạc lối đến đâu, cho dù có bao nhiêu nguồn dữ liệu hay khối lượng lớn đến đâu. Đó không phải là việc làm một lần mà để cho máy tự động hóa nó, sao cho nó diễn ra liên tục và không có ma sát.

Augmented Analytics

Phân tích tăng cường là một trong những xu hướng chính của dữ liệu lớn, sử dụng AI và machine learning để nâng cao trực giác của con người trong tất cả các giai đoạn của vòng đời phân tích – từ cách tạo và chuẩn bị dữ liệu đến cách phân phối và chia sẻ thông tin chi tiết. Sự kết hợp giữa Data Science và phân tích tăng cường trí tuệ nhân tạo giúp nhiều người có thể tiếp cận phân tích hơn để nhận được giá trị từ dữ liệu, cho phép họ đặt câu hỏi và tự động tạo thông tin chi tiết theo cách trò chuyện dễ dàng.

Mình mong rằng chia sẻ từ góc nhìn của mình đối với tương lai của ngành Data Analyst đã giúp các bạn có thêm nguồn thông tin về xu hướng phát triển của các vị trí trong ngành data. Từ đó, có thể đưa những quyết định nghề nghiệp phù hợp.

Xem Infographic của bài viết này tại đây

Các kênh thông tin của Vinh:

    • Tư vấn chuyển ngành DA miễn phí tại đây

Share để lưu bài viết