Trong bối cảnh dữ liệu trở thành nguồn tài nguyên mới của doanh nghiệp, ngành Data Analyst đang chứng kiến sự bùng nổ về nhu cầu nhân lực. Nhiều người âm thầm tìm hiểu cách vào nghề, học gì, cần kỹ năng nào và có thể phát triển ra sao. Nếu bạn cũng đang bối rối, bài viết này sẽ là kim chỉ nam dẫn đường.

Data Analyst là gì?

Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu) là người chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị nhằm hỗ trợ các bộ phận trong doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác. Họ sử dụng các công cụ như SQL, Excel, Python, hoặc các phần mềm trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI để phân tích và trình bày dữ liệu.

Quy trình làm việc của Data Analyst thường gồm các bước:

- Thu thập dữ liệu từ hệ thống, cơ sở dữ liệu hoặc các nguồn bên ngoài

- Làm sạch dữ liệu, loại bỏ sai sót, trùng lặp

- Phân tích và nhận diện xu hướng hoặc bất thường trong dữ liệu

- Trực quan hóa kết quả bằng biểu đồ, dashboard, báo cáo phục vụ ra quyết định

Cần phân biệt Data Analyst với Data Scientist, Data Engineer, Business Analyst:

Thực trạng và xu hướng của nghề Data Analyst

- Mở rộng nhu cầu nội bộ: Không còn giới hạn trong các phòng ban công nghệ thông tin, nhu cầu về phân tích dữ liệu ngày càng lan rộng sang các bộ phận nghiệp vụ. Các phòng ban như marketing, tài chính, nhân sự, hay vận hành bắt đầu xây dựng đội ngũ phân tích dữ liệu nội bộ nhằm phục vụ các mục tiêu chuyên biệt. Chẳng hạn, phòng marketing cần phân tích hành vi khách hàng, đo lường hiệu quả chiến dịch, tối ưu ngân sách quảng cáo.

- Tích hợp AI và tự động hóa: Data Analyst đang tiến gần hơn đến vai trò Data Scientist với yêu cầu cao hơn về mô hình hóa, tự động hóa và dự báo. Đồng thời, các công cụ AI như Copilot, GPT,... cũng dần tích hợp vào quy trình phân tích, buộc nhân sự phải cập nhật công nghệ liên tục.

- Ưu tiên tư duy kinh doanh: Kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu, đọc hiểu quy trình, phối hợp phòng ban đang trở thành tiêu chí bắt buộc.

Công việc của một Data Analyst gồm những gì?

Tùy theo doanh nghiệp và dự án, Data Analyst có thể chuyên về phân tích kinh doanh, phân tích tiếp thị, hoặc phân tích sản phẩm. Họ cũng có thể làm việc cùng Data Engineer, Data Scientist hoặc Business Analyst để đảm bảo dữ liệu được khai thác hiệu quả nhất.

Mô tả công việc cụ thể:

- Xác định mục tiêu phân tích và hiểu rõ vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải

- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (hệ thống nội bộ, file log, Google Analytics, khảo sát người dùng, v.v.)

- Làm sạch và xử lý dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán

- Thực hiện phân tích dữ liệu mô tả, khám phá (EDA) để tìm ra xu hướng và mẫu hành vi

- Sử dụng công cụ trực quan hóa (Excel, Power BI, Tableau, v.v.) để trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu

- Diễn giải kết quả phân tích thành thông tin hữu ích phục vụ ra quyết định

- Làm việc chặt chẽ với các phòng ban như marketing, sản phẩm, tài chính để hiểu nhu cầu và đưa ra đề xuất dựa trên dữ liệu

- Xây dựng báo cáo định kỳ hoặc theo yêu cầu, thống kê chỉ số hiệu suất (KPIs)

- Đề xuất giải pháp cải tiến dựa trên dữ liệu, theo dõi kết quả sau khi triển khai

- Nếu làm việc ở vị trí gần với Business Analyst: tập trung phân tích hành vi người dùng, hiệu quả chiến dịch, hoặc quy trình kinh doanh

- Nếu làm việc gần với Data Scientist: hỗ trợ phân tích nâng cao, tiền xử lý dữ liệu cho mô hình học máy

Lương Data Analyst bao nhiêu?

Báo cáo lương theo vị trí ngành IT - Phần mềm năm 2025 (JobOKO) cho thấy, lương Data Analyst dao động từ 10 - 45,6 triệu đồng/tháng tùy theo kinh nghiệm.

Cơ hội và thách thức của nghề Data Analyst

Cơ hội của nghề Data analyst

- Nhu cầu tuyển dụng rộng mở: Không chỉ xử lý dữ liệu, Data Analyst còn góp phần hỗ trợ chiến lược và tối ưu vận hành ở nhiều phòng ban như tài chính, marketing, sản phẩm hay logistics, khiến nhu cầu tuyển dụng ngày càng mở rộng.

- Lộ trình phát triển rõ ràng: Bạn có thể tiến tới các vị trí như Business Analyst, Data Scientist hoặc Product Analyst nếu có định hướng chuyên sâu hơn (kỹ thuật hoặc nghiệp vụ).

Thách thức tiềm ẩn

- Cạnh tranh khốc liệt ở phân khúc junior: Mức lương khởi điểm hấp dẫn khiến nhiều người trái ngành chuyển hướng học Data analyst. Tuy nhiên, nhiều ứng viên mới chỉ biết Excel, SQL cơ bản, chưa có dự án thực tế, dẫn đến bão hòa ở tầng thấp.

- Tăng trưởng lương không tự động theo thời gian: Để đạt mức 30 - 45 triệu/tháng, Data Analyst buộc phải có kỹ năng storytelling bằng dữ liệu, tư duy kinh doanh, và thành thạo các công cụ hiện đại (Power BI, Tableau, Python/Pandas,...). Không nâng cấp bản thân đồng nghĩa với việc mắc kẹt ở mức lương thấp.

- Doanh nghiệp ngày càng đòi hỏi sự đa năng: Nhiều vị trí Data Analyst hiện nay kiêm luôn vai trò Business Analyst, thậm chí cả kỹ năng tiền xử lý dữ liệu như một Data Engineer "mini".

Nghề Data Analyst có phù hợp với bạn?

Nếu bạn đang băn khoăn liệu mình có hợp với nghề Data Analyst không, hãy đối chiếu với những tố chất sau:

- Tư duy logic và phản biện

- Khả năng học hỏi công nghệ nhanh

- Tỉ mỉ và kiên nhẫn

- Tư duy sản phẩm và kinh doanh

- Khả năng truyền đạt bằng dữ liệu (data storytelling)

Học gì để trở thành Data Analyst? Học ở đâu, như thế nào?

Không nhất thiết phải học đúng ngành mới làm được Data Analyst, nhưng xuất phát điểm phù hợp sẽ giúp bạn tăng tốc lộ trình nghề nghiệp. Các ngành như khoa học máy tính, hệ thống thông tin, kỹ thuật phần mềm là nền tảng kỹ thuật vững chắc. Trong khi nhóm ngành liên quan như: kinh tế, tài chính, marketing, quản trị kinh doanh, logistics, thương mại điện tử cũng rất dễ chuyển đổi nếu bạn có tư duy phân tích và sẵn sàng học thêm công cụ dữ liệu.

Khi theo học tại ĐH công nghệ - ĐHQGHN (UET), ngành khoa học máy tính trang bị cho sinh viên nền tảng vững chắc về thuật toán, lập trình, cơ sở dữ liệu và khai phá dữ liệu, phù hợp với phân tích dữ liệu nâng cao. Ngành hệ thống thông tin tập trung vào quản lý cơ sở dữ liệu, phân tích hệ thống và tối ưu quy trình doanh nghiệp. Trong khi đó, ngành kỹ thuật phần mềm phát triển tư duy hệ thống qua các môn về phát triển, kiểm thử và quản lý vòng đời sản phẩm, hỗ trợ phân tích dữ liệu trong bối cảnh công nghệ phần mềm.

Các kỹ năng cần có để trở thành Data Analyst

Để thành công trong nghề, bạn cần trang bị đồng thời các kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm sau:

- Kỹ năng kỹ thuật: thành thạo Excel, SQL để truy vấn và xử lý dữ liệu; biết sử dụng Python hoặc R cho phân tích nâng cao; thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Power BI, Tableau; hiểu biết về cơ sở dữ liệu và quản lý dữ liệu.

- Kỹ năng phân tích và tư duy hệ thống: khả năng phân tích số liệu, tìm ra xu hướng và insight từ dữ liệu; tư duy logic, giải quyết vấn đề và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

- Kỹ năng giao tiếp và trình bày: biết cách kể chuyện với dữ liệu, truyền đạt kết quả phân tích rõ ràng, dễ hiểu cho người không chuyên về kỹ thuật.

- Kiến thức nghiệp vụ: am hiểu lĩnh vực hoạt động (tài chính, marketing, vận hành) để phân tích sát thực tế, hỗ trợ chiến lược và ra quyết định hiệu quả.

Lộ trình phát triển sự nghiệp của một Data Analyst

Giai đoạn khởi đầu: Junior Data Analyst, Data Analyst

Ở giai đoạn này, công việc chủ yếu của Data Analyst bao gồm:

• Thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

• Sử dụng các công cụ như Excel, SQL, Power BI hoặc Tableau để tạo báo cáo.

• Hỗ trợ các phòng ban hiểu rõ số liệu, giúp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

• Thực hiện các phân tích mô tả nhằm theo dõi hiệu suất, xác định vấn đề và cơ hội.

Giai đoạn phát triển: Senior Data Analyst, Data Analyst Lead, Data Scientist, Analytics Manager

Khi đã tích lũy từ 1-3 năm kinh nghiệm, bạn có thể tiến tới các vai trò cao hơn với phạm vi công việc sâu rộng hơn:

• Senior Data Analyst: Phân tích dữ liệu phức tạp, khám phá xu hướng, đưa ra insight chiến lược, làm việc chặt chẽ với các bộ phận như marketing, sales, sản xuất.

• Data Analyst Lead: Quản lý nhóm phân tích, phân công công việc, kiểm soát chất lượng đầu ra và điều phối các dự án phân tích dữ liệu toàn công ty.

• Data Scientist: Áp dụng mô hình thống kê, machine learning để xây dựng hệ thống dự đoán và tối ưu hiệu suất kinh doanh.

• Analytics Manager: Quản lý toàn bộ bộ phận phân tích, thiết lập chiến lược dữ liệu, giám sát hiệu quả và đảm bảo dữ liệu hỗ trợ tốt nhất cho quyết định quản trị cấp cao.

Các hướng phát triển chuyên sâu: Marketing Analyst, Financial Analyst, Business Analyst

Tùy theo định hướng cá nhân và nhu cầu doanh nghiệp, bạn có thể rẽ nhánh sang các lĩnh vực phân tích chuyên biệt:

• Marketing Analyst: Tập trung phân tích hành vi khách hàng, hiệu quả chiến dịch và xu hướng thị trường nhằm tối ưu chiến lược tiếp thị và tăng trưởng doanh thu.

• Financial Analyst: Đánh giá các chỉ số tài chính, dự báo ngân sách, phân tích lợi nhuận và rủi ro để hỗ trợ các quyết định tài chính vĩ mô.

• Business Analyst: Là cầu nối giữa dữ liệu và quy trình kinh doanh. Sử dụng dữ liệu để đề xuất cải tiến vận hành, xây dựng dashboard quản trị và tối ưu hiệu suất doanh nghiệp.

Nghề Data Analyst mang lại thu nhập hấp dẫn và đóng vai trò chiến lược trong doanh nghiệp. Nếu đang tìm lộ trình và cách học hiệu quả để theo đuổi nghề, hy vọng bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan và thực tế.