Như đã hứa, tui chốt lại series nghề Data với nhóm ngành Analyst. Bản thân tui không có kinh nghiệm làm Analyst, tuy nhiên tui luôn hỗ trợ các bạn ấy trong công việc thường ngày nên cũng tranh thủ tích lũy khá nhiều kiến thức. Ba team mà tui đang support là Business Intelligence, Marketing Data Analyst và Product Data Analyst, nhờ vậy tui hiểu thêm về sự khác nhau giữa các team và kĩ năng của từng bộ phận.

Business Intelligence (BI) vs Data Analyst (DA)

Đây là hai công việc đều thuộc Data, cả hai đều sử dụng những phương pháp và Data Tool để tìm insight. Tùy theo nhu cầu của công ty mà sẽ có team BI và DA riêng hoặc có cả hai. Ví dụ như lúc trước tui làm ở startup thì chỉ có team BI chuyên tổng hợp toàn bộ reports, còn hiện tại công ty lớn nên có một team BI riêng và nhiều team DA nhỏ trực thuộc departments (phòng ban) khác nhau…

Vậy thì sự khác biệt giữa hai công việc này là gì?

Business Intelligence là những người thu thập và quản lý dữ liệu. Tuy nhiên nếu Data Engineer là người thu thập raw data (dữ liệu thô) thì BI sẽ là người biến những dữ liệu đó thành hữu ích và phản ánh được tình hình của công ty. Data của BI có khi được sử dụng bởi chính Data Analyst. BI cũng chính là những người tạo ra Dashboard và Report để mang lại cho một cách nhìn tổng quát cho business của công ty. Ban điều hành, lãnh đạo của công ty có thể dựa vào những reports này để đưa ra quyết định chính xác hơn.

Data Analyst là những người phân tích và xử lý dữ liệu để tìm ra các insights, từ đó đưa ra vấn đề giải pháp cho business. Thông thường Data Analyst sẽ đi kèm với domain knowledge, ví dụ như về Marketing, Finance, Risk… Bởi vì những vấn đề liên quan đến business thường cần những giải pháp chuyên ngành, nếu không sẽ rất khó để extract thông tin từ data và đưa ra quyết định tốt nhất. Mọi người đừng nhẫm lẫn với BI ở trên, những giải pháp của DA đều đáp ứng hay giải quyết các vấn đề cụ thể và phụ thuộc vào chuyên ngành nhất định.

Tuy được chia ra theo lý thuyết như vậy, nhưng thực tế khi đi làm thì title sẽ khác nhau tùy theo công ty vì kĩ năng của BI và DA phần lớn rất giống nhau.

Các kĩ năng của Business Intelligence và Data Analyst

Story Teller (người kể truyện) Thông thường số liệu hay biểu đồ từ Data luôn rất khô khan. Mọi người thử tưởng tượng một bài thuyết trình, dashboard hoặc report chi chít biểu đồ thì sẽ như thế nào? Một bạn BI với khả năng kể truyện có thể tạo ra một câu truyện để dẫn dắt mọi người đến vấn đề, tìm giải pháp hoặc tối ưu hóa report, dashboard khiến truyền đạt nội dung hiệu quả hơn rất nhiều.

Domain knowledge (kiến thức chuyên môn) Đây là một phần không thể thiếu của các bạn Data Analyst. Những kiến thức chuyên môn này (Marketing, Finance, Risk…) sẽ giúp tìm kiếm data cụ thể và hữu ích hơn. Đây còn là kĩ năng chắt lọc thông tin từ Data để DA có thể đưa ra quyết định chính xác.

Excel Tui không giải thích nữa, kĩ năng cơ bản mà bất kì BI và DA nào cũng cần phải học qua trong cuộc đời.

Python và SQL Do sự phát triển của data hiện nay, Excel không đáp ứng nổi nhu cầu nên các bạn BI, DA phải chuyển qua học về Python và SQL để có thể thao tác trực tiếp trên Data Warehouse với khối dữ liệu lớn. Thậm chí một số bạn BI với kĩ năng này có hỗ trợ chuyển đổi từ Raw Data sang Clean Data nữa.

Tableau, Qlikview hoặc Holistics đều là những công cụ nổi tiếng để Visualization Data. Những công cụ này có thể kết nối trực tiếp đến Data Warehouse, hỗ trợ giao diện drag and drop rất tốt. Tất cả công cụ này đều có cung cấp khóa học miễn phí để mọi người có thể làm quen, đặc biệt Holistics là một sản phẩm made in Vietnam đó nha.

Vì Business Intelligence và Data Analyst khá là dễ tiếp cận và dễ hiểu nên tui không có gì để bàn thêm nữa. Trước khi chốt lại bài viết, tui cũng cám ơn bạn Cựu Head of Data Management của Goviet đã giúp tui đả thông một số tư tưởng khi viết bài này.

Anh chị em có ý kiến gì về bài viết thì để lại comments cho tui biết nha. Những bài viết tiếp theo tui sẽ đi sâu vào công việc cũng như kinh nghiệm thực tế. Mọi người nhớ đón đọc nhé.

# Bạn muốn đọc thêm về data science ?