NGHỊCH LÝ CUNG – CẦU TRONG NGÀNH CÔNG NGHỆ VÀ DỮ LIỆU
Việc thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu hiệu quả là cực kỳ quan trọng, quyết định thành công và sự phát triển của doanh nghiệp trong thời đại công nghệ số và bùng nổ dữ liệu như hiện nay. Chính vì vậy, ngành công nghệ và phân tích dữ liệu đang là một trong những ngành nghề rất hấp dẫn những năm vừa qua.
Tuy nhiên, ngành phân tích dữ liệu vẫn đang tồn tại một nghịch lý cung – cầu về nhân lực, khi doanh nghiệp thiếu nhân sự, đặc biệt là người giỏi trong khi nhiều sinh viên ngành dữ liệu lại rơi vào cảnh thất nghiệp, thiếu việc làm.
Vậy, làm sao để có thể theo đuổi và phát triển tốt trong ngành Công nghệ và Phân tích dữ liệu? Hãy cùng tìm hiểu thêm về bí quyết để xây dựng lộ trình phát triển sự nghiệp hiệu quả trong ngành này qua chia sẻ của anh Nguyễn Minh Châu - Customer BI Manager tại Home Credit.
Theo anh, nghề phân tích dữ liệu có phải quá khó nên dẫn đến thực trạng thiếu nhân lực đủ chuyên môn để làm nghề như hiện nay?
Phân tích dữ liệu không hẳn là một nghề rất khó. Với anh, mọi người sẽ cần hiểu về dữ liệu, về code, quy trình vận hành và hoạt động kinh doanh của công ty để có thể phân tích dữ liệu hiệu quả. Trong đó, tư duy về quy trình và hiểu về doanh nghiệp là quan trọng nhất, bởi việc hiểu rõ về vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải và nắm rõ yêu cầu đầu vào là cực kỳ quan trọng trong việc phân tích và đưa ra các giải pháp hiệu quả. Nếu hiểu và phân tích sai từ phần đề bài thì gần như bài phân tích đó là vô nghĩa.
Để trở thành một người phân tích dữ liệu giỏi cần phải đáp ứng những yêu cầu nào?
03 nhóm kỹ năng mà một người phân tích dữ liệu giỏi cần phải có gồm: Kỹ năng chuyên môn (technical skills), kỹ năng làm việc (functional skills) và kỹ năng mềm (soft skills).
- Các kỹ năng chuyên môn cần thiết của người phân tích dữ liệu gồm: kỹ năng sử dụng Excel hoặc Google Sheet; kỹ năng phân tích thống kê và các công cụ trực quan & phần mềm như Power BI, SAS, Tableau; thành tạo ít nhất một trong những ngôn ngữ lập trình như R, Python; có kiến thức về SQL và khả năng làm việc được với Data Warehouse, Data Pipeline, Data Lake; và quen thuộc với các công cụ xử lý dữ liệu lơn như Hadoop, Hive, Spark.
- Các kỹ năng làm việc cần thiết của người phân tích dữ liệu gồm: thành thạo số liệu thống kê để giúp bạn phân tích dữ liệu; kỹ năng phân tích để giúp bạn nghiên cứu và đưa ra dự báo; kỹ năng giải quyết vấn đề; kỹ năng trực quan hóa dữ liệu; và kỹ năng quản lý dự án.
- Các kỹ năng mềm bao gồm: khả năng làm việc với các đội nhóm; kỹ năng giao tiếp, thuyết trình, đàm phán thuyết phục dựa vào dữ liệu; và sự tò mò để khám phá những hiện tượng bất thường.
Em được biết ở giai đoạn anh bắt đầu sự nghiệp phân tích dữ liệu vẫn chưa thật sự phát triển ở Việt Nam và cũng không có nhiều chương trình đào tạo về Code và phân tích dữ liệu như hiện nay, vậy anh đã bắt đầu sự nghiệp của mình như thế nào?
Anh đã bắt đầu sự nghiệp với vị trí thực tập sinh phân tích dữ liệu tại Home Credit khi anh vừa tốt nghiệp. Ở giai đoạn này, anh không có nhiều kiến thức về nghề phân tích dữ liệu. Tại thời điểm đó, anh chỉ biết là ngành này sẽ làm việc với các số liệu thôi nhưng cũng chưa rõ ngành này sẽ phân tích về vấn đề gì hay cụ thể công việc là gì. Dưới sự hướng dẫn và hỗ trợ từ cấp trên và đồng nghiệp về lập trình, các công cụ sử dụng để phân tích dữ liệu chính xác và hiệu quả, anh dần hiểu hơn về nghề phân tích dữ liệu và gắn bó cho đến hiện tại.
Sau khi đã có nền tảng vững chắc về lập trình và phân tích dữ liệu, anh cũng bắt đầu tìm hiểu sâu hơn về nghề, mô hình kinh doanh và vận hành của công ty để từ đó có thể phân tích hiệu quả và logic hơn. Vì nếu anh không hiểu rõ về quy trình và mô hình kinh doanh thì tất cả số liệu chỉ là những con số, mình sẽ không hiểu được những số liệu và và dữ liệu nói chung đang phản ánh điều gì và kết quả phân tích có đang chính xác hay không. Khi bài phân tích càng gần với thực tế bao nhiêu thì độ chính xác và hiệu quả nó mang lại càng lớn bấy nhiêu.
Vậy Phân tích dữ liệu quan trọng như thế nào với doanh nghiệp và làm sao ứng dụng tốt những kiến thức chuyên môn của bản thân vào công việc?
Như anh đã chia sẻ, việc hiểu về quy trình và dựa theo quy trình vận hành để phân tích là quan trọng nhất. Mỗi thay đổi về quy trình và vận hành đều sẽ dẫn đến sự thay đổi về số liệu và ngược lại. Nếu một ngày nào đó bạn nhận được một sự thay đổi lớn về dữ liệu, bạn sẽ cần kiểm tra xem có sự thay đổi nào về quy trình hay không hoặc các thay đổi về quy trình sẽ đem đến sự thay đổi như thế nào về số liệu. Ví dụ như bộ phận Thẩm định thay đổi mức chấp nhận cho vay từ 100% xuống 50% thì doanh số bán hàng sẽ ảnh hưởng và giảm xuống từ 30 – 50%. Nhưng nếu số liệu phân tích không có sự thay đổi thì có thể bài phân tích có sai sót hoặc dữ liệu đang không đúng. Đó cũng là một trong những cách để chúng ta có thể kiểm tra và đánh giá lại bài phân tích của mình. Một người phân tích giỏi là người có thể chứng minh, đo lường và phản ảnh tất cả những thay đổi đó bằng số liệu.
Anh có bí quyết nào để có thể có được một lộ trình thăng tiến tốt trong ngành Phân tích dữ liệu, anh có thể chia sẻ thêm.
Anh thấy một số bạn còn đi làm với tâm thế hoàn thành công việc (get it done), chỉ cần hoàn thành các nhiệm vụ được giao là xong. Tuy nhiên, với tư duy như vậy thì sẽ rất khó để có được một lộ trình thăng tiến tốt. Với mỗi công việc thì sẽ có các mức độ hoàn thành khác nhau, bạn có thể hoàn thành nó ở mức 5 điểm nhưng nếu bạn đầu tư thêm thời gian và cố gắng để hoàn thành ở mức 8 hoặc 9 điểm thì chắc chắn công sức của bạn sẽ được xem xét và ghi nhận.
Bên cạnh đó, khi đi làm bạn sẽ thường xuyên gặp hai loại công việc, công việc bạn thích làm và công việc công ty đang cần. Đa số mọi người sẽ đầu tư công sức vào công việc mình thích làm hơn, nhưng thường thì lại không phải là đầu mục mà công ty đang chú trọng và chưa mang lại nhiều giá trị cho công ty. Bạn sẽ cần xem xét tính quan trọng của các đầu mục công việc và đầu tư nguồn lực vào đúng chỗ, điều này sẽ giúp bạn dễ tỏa sáng hơn và công sức đầu tư của bạn sẽ dễ được nhìn nhận hơn.
Theo anh, làm phân tích dữ liệu tại Home Credit có gì thú vị và suy nghĩ của anh về môi trường làm việc tại Home?
Anh thấy tư duy về phân tích dữ liệu ở Home khá tốt, mọi người khá chú trọng về dữ liệu và phân tích, đưa ra quyết định đều dựa vào dữ liệu, đây là môi trường tốt và phù hợp với các bạn đam mê về số liệu và dữ liệu.
Ngoài ra, Home là môi trường tốt để học hỏi và nâng cao kỹ năng của bạn. Bạn có thể tham gia các chương trình đào tạo như Business School, Udemy, Skill for Future, ... và học hỏi trực tiếp từ các đồng nghiệp và cấp trên của minh. Mọi người ở Home đều đề cao văn hóa hỗ trợ và chia sẻ. Bạn có thể dễ dàng tiếp cận bất cứ ai để học hỏi về chuyên môn và kinh nghiệm từ họ. Nếu để chọn một công ty để bắt đầu sự nghiệp về phân tích dữ liệu, anh tin rằng Home là một trong những lựa chọn hàng đầu.
Đối với các bạn đang theo đuổi nghề Phân tích dữ liệu, anh có lời khuyên nào để giúp các bạn có thể phát triển tốt hơn ở nghề này?
Với sức nóng của nghề phân tích dữ liệu hiện tại, các bạn sẽ cần nỗ lực học hỏi và nâng cao các kỹ năng như anh có chia sẻ ở trên. Và đừng quên trau dồi sự tò mò và giữ vững niềm đam mê công nghệ mãnh liệt và theo đuổi đến cùng, anh chắc chắn rằng thành công sẽ sớm đến với các bạn.